Profesión

El título de este post está inspirado en un relato de Isaac Asimov, “Profession”. Más información en:

https://en.wikipedia.org/wiki/Profession_(novella)

Pueden leerla en:

http://www.inf.ufpr.br/renato/profession.html

Transcurre en el siglo LXVI (sesenta y seis), cuando la humanidad todavía ocupa la Tierra como planeta central, pero donde la actividad excitante está en los Mundos Exteriores. Los jóvenes se educan con “cintas” donde van aprendiendo sobre temas, antes de llegar a la “Olimpíada”, una competencia donde poner a prueba sus conocimientos, y son elegidos entocnes por distintos empleadores de los Mundos Exteriores, en base a su resultado.

George quiere ser programador de computadores, pero se le rechaza la oportunidad de estudiar y especializarse, aduciendo que su mente no es adecuada. Queda internado en un lugar, la Casa. Mientras, un compañero de estudios, estudia con la “cinta” y llega a la “Olimpíada”. George se escapa de la Casa, y al llegar a la ciudad de la “Olimpíada” se encuentra con este compañero, que se lamenta de no haber obtenido el mejor empleo posible, porque su “cinta” estaba desactualizada, y no trataba de los últimos modelos del espectrógrafo Beechman.

Al final, George es encontrado (en realidad, siempre lo vigilaron) y luego de algunos pasos más, se le revela que fue apartado y ahora aprobado, para ser parte de otro grupo, desconocido. La Casa no es un lugar para inadaptados mentales, es un Instituto de Altos Estudios, donde la gente creativa se dedica a crear, a mejorar el conocimiento de la sociedad, no solo a aprender “cintas”. Alguien llamado Beechman tuvo que ser el inventor del espectrógrafo Beechman, y no estudió eso de una “cinta”.

Siempre me impresionó este relato, que habré leido hace unas décadas en el siglo pasado. En los ochenta, me encontré trabajando como pasante en una sucursal en Buenos Aires de una multinacional. En un piso, estaba el especialista en el Sistema Operativo X17, digamos. Sabía todo de eso, cómo instalar, que instalar, cómo corregir tal cosa; era el especialista preferido del tema. Estaba siempre ocupado, y reclamado desde otros paises incluso. Pero no sabía mucho más. Había entrado en el camino de la especialización.

No digo que “esté mal”, pero no era eso lo que yo quería. Antes y después, en otros ámbitos, volví a encontrar ese “síndrome” de estudiar algo especializado. Desde entonces, he tratado de estudiar algo concreto pero siempre teniendo en el panorama el paisaje general, los fundamentos de algo, más que los detalles circunstanciales del momento. Además, nuestra profesión está signada por el cambio permanente, así que veo interesante tener siempre en vista el aspecto general de algo, más allá de las “technicalities” del framework, lenguaje o librería de moda.

De ahí que rara vez me especialicé en algo, con la SuperLibrary 17.2, o el MegaFramework MVC 18.2. Prefiero entender las fuerzas, contexto, casos de uso de esa librería, antes que los métodos detallados. Prefieron conocer por qué adoptamos MVC en estos tiempos, o modelos similares, y luego ver de aplicar eso en cada caso.

Hay un caso concreto actual, del camino estudio algo especializado, sin ver lo general. Lo noto en “machine learning”. Muchos quieren aprender TensorFlow o algún framework en particular de redes neuronales, sin tomarse el trabajo de aprender los fundamentos de los distintos “approaches” que hoy tenemos en “machine learning”. Hay que estudiar algoritmos genéticos, redes neuronales, árboles de decisión, distintos algoritmos de clasificación, y hasta recordar los sistemas expertos y la historia de la “inteligencia artificial”, para realmente comenzar a entender y poder tomar decisiones y extender todo lo que hay para hacer en “machine learning”.

Nos leemos!

Angel “Java” Lopez
http://www.ajlopez.com

 

 



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