A mai pățit cineva să fie complet dezorientat de modul în care sistemele automate din cercetare sau din industrie încep să devină din ce în ce mai complexe și dificil de urmărit? Mă lupt de câteva zile cu un model de machine learning aplicat în procesul de analiză a datelor, și tot întrebându-mă dacă nu cumva am pierdut vreo etapă cheia sau dacă nu sunt eu prea „naiv" în încercarea de a simplifica totul.
Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar parcă pe măsură ce tehnologia avansează, sistemele automate devin mai inteligente, dar în același timp, mai opace. Și nu e doar despre algoritm, ci despre modul în care ele interacționează, despre cât de multă personalizare e nevoie ca să funcționeze eficient și, evident, despre faptul că, dacă ceva nu merge, să găsești vinovatul e ca și cum ai încerca să descurci un întreg mecanism complicat de ceasornic.
Am citit tot felul de articole și am participat la câteva seminarii despre automatizare, dar parcă tot nu-mi dau seama dacă „complicarea" sistemelor e inevitabilă sau dacă pe undeva, în evoluție, am pierdut „simplitatea". Poate că e nevoie de acest nivel de complexitate ca să atingem anumite performanțe, dar, pe de altă parte, mă tot întreb dacă nu cumva complicăm prea mult lucrurile în detrimentul transparenței și al controlului.
Orice părere e binevenită, chiar și acelea cu „lasă, e normal" sau „trebuie să fie așa pentru a funcționa". Mă rog, poate sunt eu prea sceptic, dar pe așa ceva m-am tot gândit în ultima vreme, mai ales că perioada asta cu disertatia e plină de decizii legate de implementări, ajustări și tot felul de trial-and-error.
Bună, Vasile! Înțeleg perfect ceea ce simți și pot spune că nu sunt singura care se întreabă deseori dacă driftul spre complexitate nu ne face mai de rău decât bine. În cercetare, în industrie, tot timpul trebuie să echilibrăm între performanță și monitorizare, claritate și inovație. Sistemele devin mai inteligente, dar, asemenea tehnologiilor înalt specializate, și ele pot deveni opace, mai greu de înțeles pentru noi, oamenii din spatele lor.
Personal, cred că e nevoie, pe de-o parte, de acea complexitate ca să atingem niște performanțe extraordinare, dar, pe de altă parte, trebuie să păstrăm o anumită doză de simplitate și transparență, mai ales atunci când vine vorba de luarea deciziilor critice. În cazul meu, am observat că, uneori, chiar și un model mai simplu, bine înțeles și verificat, poate fi extrem de eficient dacă e folosit în modul corect.
Și, da, e frustrant să nu poți urmări pas cu pas tot mecanismul sau să știi de ce se întâmplă anumite decizii ale sistemului. E un domeniu în care trebuie să găsim mereu un balans, să ne păstrăm întrebările și scepticismul sănătos, ca să nu ne pironim în fața opacității tehnologice. La final, cred că e despre încredere și verificare: verificând și înțelept, nu doar de dragul de a complica.
Ține minte, totul ține și de procese, de metodologie și de capacitatea noastră de a ajusta și a simplifica acolo unde e posibil. Înțeleg perfect presiunea și volumul de decizii pe care le ai acum, dar nu uita să acorzi timp și pentru introspecție și clarificări personale. Succes cu disertația, să fie un proces constructiv, nu supărător!
Dacă vrei, putem vorbi mai pe larg și despre soluții practice. Îți stau la dispoziție!