Sinapsis

El mundo espejo es la metáfora con la que se intenta explicar la sociedad del futuro basada en realidad aumentada

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Thu, 26 Sep 2019 16:25:00 +0000

“Desde sus comienzos la industria del software ha padecido por tener demasiados ingenieros” David Gelernter

David Gelernter es profesor de Yale y uno de los visionarios de las tecnologías que hoy inundan el mundo moderno. Fuerte crítico de la deplorable usabilidad de las máquinas, ideó los mundos espejos, Mirror Worlds, en los que cada aspecto de la realidad tiene un gemelo digital.

Gelernter, como visionario de la tecnología que era, fue uno de los objetivos del asesino más buscado en USA, Unabomber. En efecto, Ted Kaczynski, el misántropo anarquista anti tecnológico que envío 16 bombas y tuvo en jaque al FBI durante dos décadas, obsequió a Gelernter con una de ellas que a punto estuvo de costarle la vida y le dejó graves secuelas.

Detestables interfaces

David Gelernter

En 1999 en “La segunda venida. Un manifiesto.” Gelernter escribió sobre las disfuncionalidades de los interfaces hombre máquina. Algunos de los puntos del manifiesto hablan de lo siguiente:

Los sistemas operativos son todos muy antiguos. Windows tiene décadas. Linux es una versión de Unix que es muy antiguo.
Tendremos una gran revolución del software (que está por llegar)
Aceptamos con resignación los gigantescos defectos de los ordenadores. "Hay demasiadas personas que aman los ordenadores y muy pocas que están impacientes con ellos."
Probaremos todas las tecnologías
La informática es información, no ordenadores
Tendremos dispositivos omniscientes
El interfaz escritorio, teclado, ratón, menú está obsoleto
Dar nombre a decenas de miles de archivos no tiene sentido

A esto, añadiría yo muchos aspectos que muestran la dificultad de uso de las máquinas. Android también se basa en Linux. El interfaz de usuario sigue siendo una de las últimas partes en el desarrollo de una máquina. Las máquinas están hechas por usuarios expertos para usuarios expertos. Los horrorosos interfaces están en nuestra casa por doquier: la lavadora, el mando a distancia del aire acondicionado o el de la televisión o la misma plancha son ejemplos de la dictadura de los ingenieros. Hay demasiadas pocas personas que se quejan de lo malos que son los ordenadores.

David Gelernter imaginó un mundo en el que los interfaces fueran naturales y humanos. Y lo llevó al extremo incluyendo el mundo real en los mundos virtuales en los llamados Mirror Worlds.

Metáforas del espejo

El espejo es una inacabable fuente de historias y metáforas. El ojo ve el mundo, pero para observarse a sí mismo necesita el espejo. Narciso, el bello joven griego vio su imagen en el espejo de las aguas de un río y se enamoró de sí mismo. Allí quedó el bello griego mirándose y languideció hasta convertirse en el narciso, la flor que crece en la rivera de los ríos. Los espejos también deforman la realidad como en el caso de los espejos cóncavo y convexo del callejón del Gato de Madrid en los que se miraba el insigne Valle-Inclán y veía el esperpento de la España de la época. La madrastra de Blancanieves se miraba en el espejo mágico y así supo que había alguien más bella que ella. Y Alicia se preguntaba cómo sería la vida detrás del espejo hasta que descubrió que podía atravesarlo.

Los espejos son reflexión e incitan a ella. Reflejan, muestran, ocultan, deforman e informan. Los espejos copian la realidad y muestran otra imagen del Yo que complementa la obtenida por otras percepciones. La vivencia del Yo, esa entidad mental ilusoria tan esencial, se aumenta con el espejo. De alguna manera el mismo arte especula con la realidad, la imita, la copia.

Mirror Worlds

Mirror Worlds está íntimamente relacionado con la realidad virtual. Poco a poco los mundos se confunden. En Mirror Worlds cada aspecto de la realidad tiene un reflejo virtual. En este sentido, no crea la realidad sino que la copia. Una silla real tiene un reflejo en el mundo espejo. Tampoco la realidad virtual es un concepto monolítico sino que ha ido dando paso a otras ideas como la realidad aumentada o la realidad mixta. Quizá uno de los aspectos más a tener en cuenta en los futuros mundos virtuales sea la veracidad de los objetos con los que interaccionamos.

Los Mirror Worlds quedan un poco escasos. La metáfora más acertada es la de Alicia. El espejo es la frontera entre la realidad y el mundo imaginado. Pero no lo vemos desde un lado sino que traspasamos la frontera. Estaremos dentro y fuera del espejo, las experiencias y los objetos de este mundo tendrán su reflejo en el espejo, pero también ocurrirá lo contrario y quizá comencemos a dudar sobre lo que es real y lo que no. Todo será real y todo será fake.

David Gelernter imaginó un mundo en el que los interfaces fueran naturales y humanos. Y lo llevó al extremo incluyendo el mundo real en los mundos virtuales en los llamados Mirror Worlds.

Mundos virtuales los tenemos desde que somos humanos. Escuchar al chamán alrededor del fuego e imaginar otros mundos es consustancial al ser humano. Representar mentalmente la realidad es la facultad que nos ha permitido concebir mundos y hacerlos realidad. Somos contadores de historias. Tecnológicamente los contadores de historias dieron su gran salto con el cine. El cine es una realidad virtual inmersiva que nos transporta con enorme facilidad a otros mundos. Con más de un siglo de existencia, el cine es el primer laboratorio de realidad virtual.

Las gafas 3D son el primer gran salto tecnológico en la existencia del cine desde el punto de vista de la experiencia de usuario, más allá del color y el sonido. No cabe duda de que aún queda mucho recorrido, pero la vivencia es única y distinta y marca el camino.

EN XATAKA

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Leyendo el mundo

Recrear el mundo requiere leerlo. Los avances en tecnologías que captan la realidad son enormes y un aspecto muy importante es su ubicuidad. Cada vez hay más cámaras que fotografían el mundo. Cada vez hay más micrófonos que lo graban. Millones de dispositivos leen el mundo. En los Mirror Worlds todo objeto tendrá su gemelo digital, su Digital Twin.

¿Quién creará y poseerá los derechos de los mundos espejo? El problema no es baladí, sobre todo cuando la evolución de la digitalización está siendo tan inquietante. Facebook y Google poseen nuestros datos, son el oligopolio de la publicidad online y dictan el comportamiento de las masas. ¿Ocurrirá lo mismo con los mundos espejo?

¿Quién creará y poseerá los derechos de los mundos espejo? El problema no es baladí, sobre todo cuando la evolución de la digitalización está siendo tan inquietante

Parece razonable pensar que los mundos espejo, los mundos virtuales en los que cada aspecto de la realidad tiene su gemelo digital, deberían ser el equivalente al software libre. No cabe duda de que seremos los usuarios con nuestras cámaras y micrófonos (y los nuevos sensores que están viniendo) los que generaremos los contenidos, como ha venido ocurriendo desde la llegada de la Web 2.0. El alojamiento de los contenidos debería ser público y distribuido, los contenidos compartidos, libres de derechos y el acceso como las utilities del agua y la luz.

La veracidad de los Digital Twins

Son varias las tecnologías actuales que coincidirán en los mundos espejo. Los objetos de los mundos espejos serán Inteligencias Artificiales encarnadas. Cada objeto deberá responder como los objetos reales para lo que estará dotado de una necesaria inteligencia. Además, la proliferación de gemelos digitales será el máximo exponente del Big Data. Y por supuesto, Internet de las Cosas es la esencia de los mundos espejo. Tanto para la creación como para el mantenimiento de los Digital Twins, así como para la interacción entre las cosas, IoT será clave.

Una de las tecnologías en auge que será fundamental en los mundos espejo es Blockchain. ¿Cómo sabremos que un gemelo digital tiene un correlato real y no es inventado? La frontera entre lo natural y lo artificial se difumina desde que el hombre es hombre. En los mundos que mezclen lo real con lo virtual, ¿qué es natural y qué es artificial? Otorgar veracidad a los mundos virtuales solo puede ser posible con tecnologías de notaría compartida como Blockchain.

Tradicionalmente los mundos virtuales son incorpóreos permitiendo la total libertad. Pero en los mundos espejo los gemelos digitales tienen un vínculo con el objeto real de modo que es una virtualización corporeizada. A su vez las IA tendrán cuerpos virtuales. Tu asistente virtual favorito tendrá un cuerpo 3D. Se encarnará.

En los mundos espejos la experiencia de usuario cambiará radicalmente respecto del mundo digital que conocemos. Moveremos los objetos virtuales con las manos y distinguiremos los objetos reales desconocidos. Las gafas, o el gadget que sea, nos informarán de la portada de la catedral que tenemos enfrente y los nombres y las biografías de las personas que tenemos delante nos serán notificadas online. En los mundos espejos preguntaremos por el lugar más próximo con una bonita puesta de sol.

EN XATAKA

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Atisbos de Mirror Worlds

Algunos aspectos de los mundos espejo se pueden ya otear. Los coches autónomos son un gigantesco impulso para un sinfín de nuevas tecnologías como el ejército lo fue para otras. Los coches autónomos estarán llenos de gemelos digitales que modelicen el mundo real. A su vez, la inteligencia de los coches autónomos aprenderá en el mundo real, pero también en simuladores ubicados en mundos espejo.

Esta modelización del mundo real resulta vital para multitud de industrias que marcarán el despegue de estas tecnologías. Los simuladores de vuelo son rutinarios en la aviación. Los pilotos de coches usan simuladores de los coches y de los circuitos. Los entornos industriales agresivos son candidatos a los mundos espejo. Los robots que desempeñen tareas peligrosas para los humanos tendrán representaciones espejo del mundo. La inhumana superficie del Sol será recreada especularmente. La inversión en fábricas será millonaria.

En el Hacedor, Jorge Luis Borges escribe: “Con el tiempo, esos Mapas Desmesurados no satisficieron y los Colegios de Cartógrafos levantaron un Mapa del Imperio, que tenía el Tamaño del Imperio y coincidía puntualmente con él.” Este mapa a escala 1:1 tiene una aproximación en los mapas virtuales. Google Maps (sin el que el mundo estaría perdido) trata de reflejar la realidad calle a calle, fachada a fachada, puerta a puerta, farola a farola. Maps es el mundo espejo por definición.

En un mundo virtualizado podremos mezclar realidad y fantasía a voluntad. Pokemon Go enganchó a millones de usuarios en 153 países. Una buena muestra de lo que veremos cada vez más. Y si los objetos que vemos no existen, también puede ocurrir que veamos los objetos del pasado. Podremos recorrer las calles de nuestra ciudad como si viviéramos en el siglo XVII. Los mundos espejo no serán 3D sino 4D.

Gadgets

Las gafas son el primer dispositivo de realidad virtual que está desarrollándose. Las Google Glass no tuvieron mucho éxito, pero mostraron el camino. Hololens de Microsoft parece que tienen un mejor futuro. Microsoft ya visualiza la oficina del futuro sin escritorio real (sin mesa). Magic Leap promete cambiar el futuro con sus revolucionarias gafas. Y la más modesta Google Lens es una aplicación de reconocimiento de imágenes con un prometedor futuro.

A las gafas acompañarán otros dispositivos como el audio que lleva tiempo evolucionando. Los guantes de RV ya se usan en juegos. Los detectores de movimiento que se iniciaron con Kinect son otro componente que digitaliza el mundo. Y vendrán otros de entrada y salida para el tacto el olor o el gusto.

En los mundos que mezclen lo real con lo virtual, ¿qué es natural y qué es artificial? Otorgar veracidad a los mundos virtuales solo puede ser posible con tecnologías de notaría compartida como Blockchain.

El principal problema de todos estos dispositivos sigue siendo la usabilidad. Son muy invasivos e incómodos y en determinados casos, provocan una falta de sincronía sensorial que genera malestar y mareos. Pero son problemas que se irán solucionado. Al cerebro le gusta el engaño, pero tiene que estar bien hecho.

Como predijo Borges, tendremos un mapa de la realidad escala uno a uno. Será un espejo en el que el mundo se refleje, a veces con las esperpénticas deformaciones de Valle-Inclán. Quizá nos diga que hay alguien más bello que nosotros como a la malvada reina de Blancanieves y despierte nuestros peores instintos. Pero más bien nos ocurrirá como a Alicia y pasaremos fluidamente de un lado al otro del espejo. Una frontera cada vez más difusa en la que lo natural y lo artificial, lo virtual y lo real, lo original y lo inventado, lo real y lo reflejado serán paulatinamente indistinguibles.

Artículo publicado originalmente en Xakata

ÉTICA Y BIG DATA

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Mon, 02 Sep 2019 15:57:00 +0000

El mundo cambia a velocidad fulgurante y los principios y normas morales se ven actualizados por la fuerza de los hechos. Los usuarios nos desnudamos en las redes y las compañías de Inteligencia Artificial (IA) y Big Data extraen provechosas ganancias de nuestra impudicia. Sin normas, en el territorio del más fuerte, las preguntas se acumulan.

¿Por qué nos desnudamos públicamente en las redes? Quizá esta sea la pregunta de base. Imagina una reunión de amigos en la que uno tras otro, os ponéis a contaros vuestros secretos. Es probable que la mayoría sea reticente a hacerlo y solo alguno hablaría de su intimidad sin tapujos. El caso es que en las redes sociales, son millones de personas las que cuentan detalles íntimos o cuando menos personales y emiten opiniones orgullosos de hacerlo sin medir las consecuencias. Haz una prueba: elige a un conocido o una conocida. Busca en la red por su nombre. Tómate un poco de tiempo. Es probable que acabes sabiendo su edad, estudios, trabajo, familia, amigos, aficiones… Si tú puedes hacer esto, imagina lo que serán capaces de hacer las empresas o gobiernos.

No siempre ponemos nuestros datos a disposición de todo el mundo, pero prácticamente todos nosotros entregamos datos sensibles a las compañías tecnológicas, típicamente Google o Facebook. ¿Por qué lo hacemos? La respuesta es la gratuidad del servicio que nos ofrecen. Pero, ¿es de verdad el servicio gratuito? Google y Facebook viven de la publicidad. Se han convertido en un monopolio del marketing. Miles de empresas pagan millones de euros a ambas para hacer campañas publicitarias. Y esto ocurre porque tienen tus datos. Tus datos valen dinero y los datos agregados de todos los usuarios valen millones de euros.

¿Lo saben todo de ti? Obviamente no, pero saben lo suficiente para extraer valor de tu presencia en las redes. La realidad es que saben mucho. Mira tu cronología de Google. Si has permitido rastrear tu ubicación, esta empresa sabe dónde has estado en cada momento de tu vida desde que les permitiste husmear en tu vida. No es poco. Además las empresas tecnológicas saben cuáles son tus preferencias, qué compras y qué opinión política tienes.

Los algoritmos tienen importantes problemas desde el punto de vista ético. Si queremos que sean realmente útiles y eficaces, deben aprender por sí mismos; la supervisión humana genera ineficiencia. Y si aprenden solos, ¿cómo controlar lo que aprenden?

El escándalo de Cambridge Analytica demostró lo vulnerable que es nuestra privacidad. Todo comenzó por un simple test de personalidad. Responde a unas preguntas y te diremos cómo eres. Con estas preguntas y la información de Facebook, se infirieron los perfiles psicológicos de los usuarios. Más de 250.000 usuarios contestaron a este test, pero además se pidió permiso para acceder la información de la red de amigos sin permiso de estos. Como resultado, la empresa obtuvo información de más de cincuenta millones de usuarios. Lo siguiente fue enviar información selectiva y fake news para influir en el comportamiento de los usuarios en las elecciones. Si estás indeciso, te animan a cambiar y si estás convencido, te anima a quedarte en casa y no votar. El escándalo fue mayúsculo.

Los medios de recoger información pueden ser otros como los del caso Snowden. Este informático demostró cómo las agencias americanas usaban los metadatos (y a veces los datos) para elaborar una valiosa información. Cuando hablas por teléfono, aparte de la conversación en sí, se registran otros datos. Cuándo llamaste, a quién llamaste, cuánto duró la llamada, dónde estabais tú y tu interlocutor, cuántas veces hablasteis. Como te imaginas, más que suficiente para hacerse una muy buena idea de tu vida, aunque el contenido de las conversaciones permanezca privado. El poder de los metadatos es gigantesco.

El poder de los algoritmos

Las compañías tecnológicas y los gobiernos tienen mucha información sobre ti. Y la usan. Permanentemente te están llegando noticias a través de los medios tecnológicos que usas. ¿Qué noticias? Las que seleccionan los algoritmos para ti. Se supone que es bueno que no te lleguen noticias de pañales si tienes cincuenta años y que la publicidad bien segmentada es buena. Pero lo cierto es que el poder de los algoritmos es enorme. Igualmente los de recomendación. Esto lleva al llamado determinismo algorítmico: solo leo lo que quiero leer o lo que las empresas quieren que lea. Para salirme del bucle debe realizar un esfuerzo deliberado de lucha contra el algoritmo. Si me dejo llevar siempre recibiré las noticias políticas de determinada ideología, escucharé la misma música, compraré el mismo tipo de ropa y leeré las mismas novelas. Esta selección ¿es censura?

Los algoritmos tienen importantes problemas desde el punto de vista ético. Si queremos que sean realmente útiles y eficaces, deben aprender por sí mismos; la supervisión humana genera ineficiencia. Y si aprenden solos, ¿cómo controlar lo que aprenden? Los algoritmos tienden a seguir los sesgos de los datos que se les presentan y los datos se corresponden con realidades con las que no estamos conformes. Así, es común que los algoritmos aprendan a ser clasistas, sexistas y racistas. Pero lo peor es que es difícil corregirlos ya que no sabemos cómo funcionan. Conocemos el mecanismo por el que realizan su función ya que los hemos programado, pero dado que usan millones de datos y estos alteran su estado, lo cierto es que no podemos explicar por qué toman sus decisiones. Los algoritmos no pueden seguir siendo una caja negra, es esencial que tengan mecanismos de explicación de su actuación.

¿Tenemos derecho a la rectificación? Si los algoritmos trabajan de forma que nos incomode como ciudadanos, ¿podemos solicitar a las empresas que cambien su comportamiento? Y si los datos que existen en la red no nos gustan, ¿tenemos derecho al olvido? ¿Nos perseguirá siempre el comentario inapropiado o la foto desafortunada que subimos? ¿A quién recurrimos?

¿Deben ser los gobiernos proactivos en la defensa de los ciudadanos o es un acuerdo entre usuario y empresa en la que los gobiernos no deben actuar? Lo cierto es que la Unión Europea ha promulgado el Reglamento General de Protección de Datos GDPR 1. La regulación remodela fundamentalmente la forma en que los datos se manejan en todos los sectores, desde la atención médica hasta la banca.

¿Es el GDPR suficiente? Parece obvio que no. Los datos son la materia prima de la era de la información y su comercio es muy lucrativo. Estos datos alimentan las inteligencias artificiales que determinan en buena medida qué hacemos, qué compramos o a dónde vamos de vacaciones. Está claro que dejar el control de los algoritmos a las empresas que los crean es como dejar al zorro vigilando a las gallinas.

Ciberseguridad, robótica y IA

Además del control del comercio de datos existe otro enorme problema: la ciberseguridad. Por diversión, por curiosidad intelectual, por maldad, por dinero o por motivos políticos y estratégicos, miles de expertos informáticos del mundo se dedican a reventar los sistemas de seguridad de las empresas, gobiernos y usuarios. Las implicaciones son gigantescas, desde amenazas militares hasta simples ordenadores de usuarios que se infectan con virus y dejan de funcionar. Dada la complejidad de la interconexión mundial, el campo de batalla es idóneo y la lucha no parece tener fin.

En 2017, el Parlamento Europeo realizó un Informe con destino a la Comisión para que esta legisle sobre robótica, IA y sociedad. El informe es exhaustivo y recoge muchas de las preocupaciones que la robótica y la inteligencia artificial despiertan en la sociedad. A la par que enumera las ventajas de los sistemas inteligentes en una sociedad envejecida y recomienda no entorpecer la innovación en este ámbito, también se hace cargo de que “el desarrollo de máquinas inteligentes y autónomas, con capacidad de ser entrenadas para pensar y tomar decisiones de manera independiente, no solo implica ventajas económicas, sino también distintas preocupaciones relativas a sus efectos directos e indirectos en el conjunto de la sociedad”.

El vertiginoso avance de las tecnologías de la información nos obliga a mirar el futuro con un poco de sosiego, definir los problemas éticos a los que nos enfrentamos y crear unas normas de actuación que ahora no existen

Respecto de los robots (aunque los robots llaman más la atención, deberíamos de hablar de software inteligente) las preguntas se acumulan. ¿Tendrán derechos los robots? ¿Podrían adquirir algún estatus humano los robots? ¿A quién son imputables las decisiones de los robots? ¿Se deben o no crear vínculos emocionales con los robots?

Pero la mayor preocupación es la incidencia de la automatización en el mercado de trabajo. ¿Nos quitarán los robots el trabajo? ¿Quién cotizará a la seguridad social? ¿Cómo pagaremos las jubilaciones y el desempleo? ¿Cómo hacemos frente a la desigualdad que generan los robots en la distribución de la riqueza y el poder? ¿Deberíamos someter a los robots a un impuesto o un gravamen por su uso?

La irrupción de las tecnologías de la información ha supuesto un enorme avance en la calidad de vida de los ciudadanos del mundo. Vivimos más y mejor gracias a la tecnología. Pero este vertiginoso avance nos obliga a mirar el futuro con un poco de sosiego, definir los problemas éticos a los que nos enfrentamos y crear unas normas de actuación que ahora no existen. No tenemos mucho tiempo.

Artículo publicado originalmente en Telos

MOVILIDAD SOSTENIBLE. UN CAMBIO CULTURAL

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Fri, 12 Apr 2019 10:02:00 +0000

Nuevos actores y modelos en la ciudad

La movilidad está cambiando. Nuevos actores y modelos de negocio emergen. La tecnología proporciona soluciones inéditas. La industria no será lo que es. Los desafíos son colosales. Todo lleva a una nueva cultura de la movilidad.

En Madrid, la ciudad en que vivo, hay tres operadores de coche compartido. Los coches que operan son eléctricos. Hay además un servicio público de bicicletas eléctricas compartidas. También existen tres operadores de motos eléctricas compartidas.

Los episodios de contaminación se suceden todos los meses. A veces varios días en el mismo mes. Las restricciones de tráfico son cada día más severas. Aparcar en el centro es tarea arduo compleja. La ciudad pugna por recuperar el espacio arrebatado por los coches. Aun así, los atascos continúan.

En paralelo, nuevos vehículos se anuncian: compartidos, eléctricos, conectados y autónomos.
Como resultado, una nueva cultura se está imponiendo. La movilidad como servicio ha llegado para quedarse.

La movilidad como servicio

En ocasiones la movilidad es deseada voluntariamente. Es el caso cuando nos damos un paseo. Además de las ventajas que el movimiento físico tiene para una vida saludable, lo que deseamos al pasear es ver distintos escenarios que surgen con nuestro deambular. También hay ocasiones en que ese paseo lo realizamos en un vehículo. Conducimos nuestro coche o moto porque nos apetece. Sin embargo, en este caso, nuestro paseo tiene implicaciones económicas, medioambientales, de seguridad y de ocupación de la vía.

No obstante, la movilidad es considerada en la mayoría de los casos una actividad intermedia. Queremos estar en otro lado y por lo tanto nos movemos. Queremos hacerlo rápido, sin costes y sin preocuparnos por ello.

La movilidad debe ser eficiente, cuidadosa, saludable, colectiva, ordenada, planificada y debe hacer ciudad. La movilidad no se refiere solo a los coches

No se debe confundir la movilidad con los vehículos y por lo tanto el debate no puede ser una excusa para vender más coches u otro tipo de coches. La movilidad tampoco es el tráfico. La movilidad debe ser eficiente, cuidadosa, saludable, colectiva, ordenada, planificada y debe hacer ciudad.

Hemos crecido en ciudades que han ido achicando el espacio al ciudadano para cederlo al todopoderoso coche. Esto supuso un cambio cultural que se está invirtiendo. Cada vez somos más conscientes de la imposibilidad de mantener el vehículo privado rodando como amo de las calles.

La movilidad como servicio (mobility as a service) es un cambio cultural imparable. Poseer un vehículo no tiene sentido para muchos ciudadanos. El objetivo es usar los servicios de movilidad para estar en otro sitio.

La ciudad

En la ciudad de Madrid el Metro mueve dos millones de usuarios; la red de autobuses de la EMT mueve 1,6 millones y otro millón usa el transporte privado. Pero más de la mitad de los trayectos se hacen andando.

El transporte público es el gran contribuyente a la movilidad y su uso no parará de crecer. En contraposición, el uso del vehículo privado decrecerá. Hay muchos motivos para preferir el transporte público, pero el principal es simplemente que los coches no caben. Además hay que considerar la eficiencia, el coste y el impacto medioambiental. Todos los nuevos actores en la movilidad urbana empujan a la reducción del vehículo privado.

El 80 por ciento del espacio público de las ciudades está destinado a la movilidad. Compartir, convivir, se hace difícil cuando el coche ha tomado la ciudad

Las ciudades ocupan aproximadamente entre el 1 por ciento y el 3 por ciento de toda la superficie del planeta. La mitad de la población del mundo vive en ciudades. El 80 por ciento de las emisiones de CO2 a la atmósfera se producen en las ciudades; el 70 por ciento de la energía que se consume en el mundo se produce en las ciudades.

Sin embargo, el 80 por ciento del espacio público de las ciudades está destinado a la movilidad. Compartir, convivir, se hace difícil cuando el coche ha tomado la ciudad.

En las ciudades españolas se mezclan los usos para hacer ciudades complejas que tiene muchas ventajas. Las distancias son cortas y muchos trayectos se pueden cubrir andando y además el transporte público funciona bien. Pero la suburbanización ha crecido y, al sacar habitantes y servicios del centro, la movilidad se complica. Es mucho más sostenible el ascensor que el coche.

Cambios legales

Los nuevos tiempos están trayendo una gran cantidad de cambios legales y regulatorios. La complejidad de las nuevas normativas será grande, no solo unas pocas leyes. El coche compartido, el coche autónomo o los seguros requerirán abundante legislación. Y ni siquiera toda la legislación será nueva; mucha de la legislación ya existente tendrá que adaptarse al nuevo mundo.

La legislación vendrá a través de periodos de transición donde lo nuevo coexistirá con lo viejo. Y todo ello ocurrirá con un aumento de la conflictividad. El caso de los vehículos VTC (Vehículos de Transporte Concertado), que ha llegado al Tribunal Supremo, es un buen ejemplo.

Además existe un claro riesgo legal para los nuevos modelos de negocio. Unas empresas se lanzarán en un territorio desconocido probando cosas y otras esperaran a la legislación y los tribunales. En medio de todo está el sector de los seguros. El coche compartido o el coche autónomo son dos muestras de necesidad actualización del mundo de los seguros.

Las regulaciones serán esenciales para que las empresas avancen en un sentido u otro. Si se prohíbe la entrada de vehículos contaminantes en una población, se estimula el uso de otras alternativas. Los estímulos para la compra o el estacionamiento de determinado tipo de vehículos orientarán el mercado. Y además, existen nuevas éticas de la nueva movilidad. Un coche autónomo tomará decisiones por sí mismo que tienen implicaciones éticas. No es un asunto menor en una actividad con un elevado número de muertes anuales.

Luis Casals – Marco regulatorio y legal – Foro del Futuro Próximo 2017 Movilidad

Vehículo compartido

Los ciudadanos son cada vez más conscientes del problema que supone el uso del vehículo privado. No cabe en las ciudades, es caro de adquirir y mantener y es poco sostenible medioambientalmente. El transporte público ha sido siempre el exponente más claro de la movilidad como servicio, pero en los últimos tiempos están surgiendo nuevas opciones.

Un creciente número de nuevos operadores, junto a plataformas formadas por los fabricantes tradicionales de coches, están ofreciendo la compartición de coches (car sharing, en la jerga anglosajona)

Hay que considerar que el sharing triunfa porque tiene incentivos. Por ejemplo, la posibilidad de aparcar gratuitamente en la mayor parte de la ciudad facilita la adopción de estos nuevos modelos de negocio. Sin embargo, es probable que no siempre sea así y los ayuntamientos pueden cambiar estas políticas en el futuro.

También hay que estar atentos a la rentabilidad de estos nuevos modelos de negocio. A día de hoy estos operadores están lejos de obtener beneficios.

El usuario que comparte coche es el primero que entiende la movilidad como servicio, no como propiedad. Usa el vehículo en la ciudad cuando lo necesita

El cambio de mentalidad nos lleva a un cambio modal. Ahora el transporte ya no se realiza en un único vehículo. Es posible acceder al centro en tren y desplazarse andando una vez allí, en metro, en autobús o taxi. Como siempre y, además, usar coches, motos o bicicletas compartidos. La nueva movilidad es multimodal.

En el sharing concurren una serie de circunstancias. Es un éxito cuando el servicio de transporte público es bueno y cuando se acompaña de otras medidas. Su usuario es el primero que entiende la movilidad como servicio, no como propiedad. Usa el coche cuando lo necesita.

Dentro de la ciudad un vehículo compartido reemplaza a 20 vehículos privados. Los datos son elocuentes. En ciudades como Múnich o Milán los usuarios de vehículo compartido han dejado un vehículo del hogar en el 20 por ciento de los casos, han dejado dos vehículos en el 10 por ciento y han evitado comprar un coche nuevo en el 30 por ciento de los casos.

El car sharing eléctrico en algunas ciudades como Madrid ha permitido también demostrar el uso de energías renovables en el transporte. Los ciudadanos han probado el vehículo eléctrico y han comprobado sus ventajas.

Vehículo eléctrico

A corto plazo, uno de los factores que más incidencia va a tener en la movilidad en las ciudades es la introducción del vehículo eléctrico.

El vehículo eléctrico tiene un gran atractivo y muchas ventajas. Sin embargo, tiene dos importantes inconvenientes. El primero es su esencia: sigue siendo un vehículo y como tal ocupa espacio en las vías y ciudades. No va a solucionar problemas de congestión ni de eficiencia en la movilidad ni en el tiempo. El segundo problema es el de la contaminación. Las emisiones son cero cuando se usan y esto es una enorme ventaja en las ciudades que sufre crecientes episodios de contaminación. Pero no podemos olvidar las emisiones en origen. Mientras la electricidad que usan provenga de la quema de combustibles fósiles, el problema del cambio climático persistirá.

El vehículo eléctrico no es algo nuevo y de hecho el motor eléctrico nunca se abandonó en algunos medios de transporte y en el ferrocarril ha sido la norma durante su historia.

En el sector del automóvil, todos los fabricantes están lanzando modelos eléctricos. La transición no será sencilla y el cambio de modelo de negocio tendrá consecuencias. Sigue siendo caro, entre otras razones, porque los fabricantes tienen que rentabilizar las enormes inversiones realizadas en los vehículos de combustión. El mercado sigue siendo exiguo y en 2017 los vehículos eléctricos tan solo ha supuesto un 0,3 por ciento del total de vehículos vendidos.

Los cambios que impulsan la adopción de vehículos eléctricos son de distinto tipo: 1) Medioambientales, debidos a las emisiones de CO2 y al cambio climático; 2) Políticos, como las estrictas normas anticontaminación, la etiqueta ecológica, la implantación de zonas de bajas emisiones en las ciudades, las ayudas a la compra y los beneficios y subvenciones; 3) Estructurales, como el aumento de las infraestructuras de recarga o proyectos como los corredores CIRVE; 4) Económicos, debidos a las reservas de petróleo limitadas, la inestabilidad en el precio de los combustibles fósiles y los beneficios de las energías renovables que son inagotables, no contaminantes y un recurso local (no importado); 5) Sociales dado su impacto en la salud; y, finalmente, 6) tecnológicos.

Las ventajas del motor eléctrico sobre el de combustión son notables. No hace ruido ni vibra. No emite partículas contaminantes. El rendimiento es muy superior. Es muy sencillo y por lo tanto el mantenimiento es muy barato. Además, no requiere cambio de marchas, arranca por sí mismo y recupera energía en las frenadas.

Ricardo Fraguas Poole – El renacimiento del coche eléctrico
Foro del Futuro Próximo 2017 Movilidad

Tiene sin embargo dos grandes inconvenientes: su limitada autonomía y una escasa red de puntos de recarga. Los últimos modelos tienen autonomías de hasta 300 kilómetros. Pero un dato importante es que toda la energía que se puede almacenar en una batería de unos 400 kg se puede almacenar en 4 litros de gasolina. En cuanto a la recarga, es una asignatura pendiente aunque es probable que las regulaciones de las administraciones y los operadores acaben solucionándolo.

Noruega, importante productor de petróleo es, paradójicamente, el gran laboratorio mundial. Con un parque total de 2,6 millones turismos, la cuota de mercado de vehículos eléctricos hasta junio de 2017 es del 34 por ciento. En el momento actual, pueden recargar simultáneamente 950 coches en cargadores rápidos y el 30 por ciento de los propietarios de vehículos eléctricos los tienen como único vehículo.

Respecto de la red eléctrica, los cálculos estiman que sí todos los coches mañana fueran eléctricos la demanda electricidad en Europa aumentaría un 24 por ciento y que tenemos capacidad suficiente en España para todos los coches eléctricos que puedan venir.

Vehículo conectado

La creciente digitalización, el Internet de las Cosas y las comunicaciones omnipresentes permiten que el vehículo esté permanentemente conectado.

El vehículo es una fuente de datos: su posición, si está utilizando las luces, si llueve porque utiliza limpiaparabrisas, la temperatura que lleva… Todos los datos que genera un vehículo son de gran utilidad para la planificación del tráfico. El vehículo es también un receptor de datos para una mejor experiencia del conductor y en su caso del vehículo autónomo.

Las comunicaciones serán entre vehículos, de vehículo a infraestructura y de vehículo a la nube. En este sentido, la Dirección General de Tráfico (DGT) ha lanzado en España una iniciativa llamada DGT 3.0 para que todos los nuevos vehículos dispongan de conectividad que mejore la seguridad vial y el tráfico, preservando el anonimato y no estando orientada a la sanción.

Vehículo autónomo

Tras los avances en la digitalización y conexión, el siguiente paso es el vehículo autónomo. Existen cinco niveles de conducción autónoma: asistente a la conducción; semiautomática; autonomía controlada; alto nivel de autonomía; y/o autonomía total.

El nivel de conducción autónoma en la que estamos es el nivel 3 llamado piloto automático. Las dificultades para pasar a los niveles superiores son muy grandes y no se esperan vehículos de nivel 5 hasta dentro de una década como mínimo. La percepción del entorno es un problema fundamental y la toma de decisiones dista mucho de estar resuelta.

Recientemente la Unión Europea ha establecido dos corredores para pruebas que pasan por España: Lisboa-Mérida y Oporto-Vigo. Esos corredores que se van a abrir son corredores para un nivel 3 de conducción, lo que se llama el piloto automático, para poder navegar de forma autónoma por un entorno muy controlado.

El futuro de la industria

Como resultado de los grandes cambios en la movilidad en el planeta y los desafíos del cambio climático, la industria del automóvil se enfrenta a formidables retos. No está claro que todas las marcas puedan sobrevivir.

Los jóvenes están dejando de sacarse el carnet de conducir. La mayoría de las personas de todas las edades considera que no tendrá un coche propio en 2025. Cada coche compartido sustituye a 20 coches en propiedad lo que incidirá en su venta. Las políticas públicas desincentivan el uso del vehículo propio en las ciudades, donde reside la mayoría de la población. Los nuevos operadores no salen del sector de automoción sino que en muchas ocasiones son ajenos. Una marca ya no solo compite con las otras sino que ahora lo hace contra nuevos operadores.

La multimodalidad se impone. Cada vez hay más servicios disponibles para los ciudadanos que cambian de medio de transporte. El vehículo privado va reduciendo su ámbito de uso.

La industria del automóvil ha creado una cultura de adquisición. Durante décadas poseer un vehículo ha estado asociado con placer, libertad y estatus. Ahora, está llegando a su fin

Además, el coche eléctrico es una amenaza para los fabricantes tradicionales. El motor de combustión es sumamente complejo y su fabricación está limitada a unos pocos consorcios mundiales. Muchos pueden fabricar un coche pero pocos pueden hacer un motor. La simplicidad de un motor eléctrico abre el abanico de fabricantes. Existen multitud de motores eléctricos, desde batidoras o lavavajillas a trenes.

En el futuro existirán muchos constructores de motores eléctricos y los fabricantes de los sofisticados y complejos motores de combustión, algunos importantes europeos, afrontarán una creciente competencia.

Conclusiones

Hasta la fecha la cultura de la movilidad estaba influenciada por dos importantes sectores: los fabricantes de automóviles y la industria petrolera. La segunda ha condicionado multitud de decisiones mundiales, desde inversiones hasta guerras aunque ha permanecido en la sombra: no hemos recibido el mensaje explícito “quema petróleo”. Pero la industria del automóvil sí ha creado una cultura de adquisición. Durante décadas poseer un vehículo ha estado asociado con placer, libertad y estatus. Cuanto más grande el coche y más coches tengamos más felices somos.

La cultura de posesión de automóviles, sin embargo, puede estar llegando a su fin. Hay pocas dudas de que el impacto medioambiental a escala planetaria y de contaminación de las ciudades es insostenible.

Además, en multitud de casos el transporte individual es ineficiente. Si añadimos a esto el cambio cultural que experimenta la humanidad, especialmente de la mano de las jóvenes generaciones, parece evidente que la movilidad va a cambiar.

El transporte es crecientemente multimodal. Muchos desplazamientos incluyen varios medios de transporte: metro y autobús a los que se unen bicicletas, coches compartidos y trayectos a pie. La gestión de un único billete o tarjeta o app que permita al ciudadano la movilidad multimodal sin complicaciones es una asignatura pendiente.

El coche conectado será una realidad muy pronto y proporcionará enormes ventajas de seguridad y eficiencia siendo un elemento esencial en un mundo de Internet de las Cosas. Después llegará el vehículo autónomo con el que la movilidad cambiará decisivamente. Sin embargo, quedan aún muchos años hasta su implantación más avanzada. De los cinco niveles de autonomía posibles, estamos entre los niveles tres y cuatro.

El transporte es crecientemente multimodal. Muchos desplazamientos incluyen varios medios de transporte: metro y autobús a los que se unen bicicletas, coches compartidos y trayectos a pie

El vehículo eléctrico sí es una realidad ya y pronto tendrá un uso masivo. Los motores eléctricos tienen más de un siglo y es una tecnología madura. La infraestructura de recarga y la autonomía son aún grandes inconvenientes aunque es presumible que mejorarán rápido.

La emisión cero de gases y partículas contaminantes es vital para las grandes ciudades. Los episodios de contaminación, debidos en gran medida al tráfico rodado, son una constante en los núcleos urbanos. Los vehículos eléctricos son una solución a la contaminación en las ciudades.

Pero los vehículos eléctricos tienen otro problema inherente a su condición: son vehículos y por lo tanto ocupan espacio. La solución al problema de la congestión del tráfico no vendrá por la adopción de uno u otro vehículo sino por la disminución de los mismos.

Nos movemos cada vez más y eso trae problemas de eficiencia y medioambientales. Las tecnologías ayudarán a mejorar muchos aspectos. Pero una movilidad eficiente y sostenible solo será posible con un cambio de mentalidad.

[ Para profundizar sobre el tema, puedes ver los vídeos del Foro del Futuro Próximo 2017 sobnre Movilidad ]

Bibliografía

Orbe, A. (2017): Movilidad sostenible. Foro del Futuro Próximo. Disponible en https://futuroproximo.org/documentos/documentos-del-ffp

Fraguas, R. (2017): Amor y Sostenibilidad. Createspace Independent Pub. ISBN: 1976451272.

Artículo publicado originalmente en Telos

Alphazero vapulea a Stockfish. Cuando el conocimiento humano es una desventaja

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Fri, 29 Mar 2019 09:07:00 +0000

El algoritmo AlphaZero basado en una red neuronal que aprende por reforzamiento ha destrozado a la mejor máquina de ajedrez existente. En tan solo cuatro horas AlphaZero ha recorrido la historia de la humanidad en el ajedrez.

La noticia

AlphaZero vapulea a Stockfish, el mejor programa de ajedrez hasta la fecha.

El 5 de diciembre de 2017 el equipo de DeepMind, empresa especializada en inteligencia artificial propiedad de Google, publicó la noticia de que su programa AlphaZero había derrotado al programa Stockfish por 28 partidas ganadas, 72 tablas y ninguna derrota.

El logro podría considerarse una simple victoria de una máquina sobre otra o una repetición de las, cada vez más frecuentes, victorias de la máquina sobre el humano. Sin embargo, varias de las características del encuentro llevan a una seria reflexión sobre el ajedrez, la inteligencia artificial (IA) y el papel del ser humano en el mundo que viene.

Lo más notable es que AlphaZero aprendió desde la nada, tabula rasa, y en tan solo 4 horas logró un conocimiento del ajedrez superior al que toda la historia de la humanidad había conseguido durante 1.500 años máquinas incluidas.

Más aún, todo parece indicar que el esfuerzo humano por dotar a las máquinas de habilidades en el ajedrez había sido inútil. El conocimiento humano parece ser erróneo y contraproducente. Un prejuicio.

El juego

El ajedrez es un juego milenario. Durante el siglo XX alcanzó una enorme popularidad en Occidente y después en todo el mundo. Está lleno de brillantes figuras e históricos encuentros. Desde el cubano Raúl Casablanca a toda una pléyade de jugadores rusos. El duelo del estadounidense Boby Fisher frente al ruso Boris Spasky puso de moda el deporte del tablero. Los enfrentamientos entre Karpov y Kasparov, la pérdida del cetro humano por Kasparov frente a la máquina Deep Blue y los logros de la rutilante estrella noruega, Magnus Carlsen son pocos de los miles de apasionantes hitos que llenan las páginas de la historia del ajedrez.

El ajedrez es un juego finito pero en la práctica puede considerarse infinito y no resuelto. Es decir, las posibilidades son tantas que ningún superordenador está cerca de resolverlo aunque teóricamente ese momento llegará.

En el primer movimiento, las blancas tienen 20 jugadas legales (cada peón una o dos casillas -8×2=16- y cada caballo dos casillas -2×2=4-). A su vez, las negras pueden jugar otras 20 jugadas. Al final de la primera jugada hay 400 posibles posiciones en el tablero. El venerable Deep Blue (hoy casi un juguete) calcularía los tres primeros movimientos (tres jugadas por bando, es decir, seis jugadas) en menos de un segundo. En cambio, los cuatro primeros movimientos los calcularía en ¡dos horas! y los cinco primeros, en ¡853 horas! Más adelante el juego se complica y las jugadas posibles son alrededor de 35 por bando. El mejor ordenador actual tardaría millones de años en resolverlo.

AlphaZero aprendió en solo cuatro horas y logró un conocimiento del ajedrez superior al que la humanidad había conseguido en 1.500 años

Sin embargo, hay una parte resuelta: los finales de siete piezas o menos. El logro no fue empresa menor. Los finales de seis piezas estaban resueltos en 2005 (mediante las tablas de Nalimov). En 2012 el superordenador Lomonosov de la Universidad de Moscú logró resolver los finales de siete piezas. Estos se hallan en unas tablas. Es decir, ya no hay que calcular y basta con buscar la posición para obtener todas las variantes posibles con una certeza del 100%. La base de datos ocupa la friolera de 140 terabytes (TB). La posición más complicada requiere 545 jugadas para dar mate. Se calcula que por cada pieza adicional el esfuerzo de computación se multiplica por 100. Resumiendo: queda mucho tiempo hasta que el ajedrez sea un juego resuelto.

La otra parte del juego donde la teoría ha avanzado más es la apertura. Millones de horas y miles de jugadores, partidas y programas se han dedicado a establecer cuáles son las mejores líneas de juego en su inicio. Una de las más populares y antiguas es la apertura Ruy López que toma el nombre del clérigo que la popularizó y que describió en su libro publicado en Alcalá de Henares (Madrid) en 1561. Después, un largo rosario de aperturas, defensas y sus variantes se han ido sumando a la teoría de aperturas. Todos los grandes jugadores estudian aperturas ayudados de los programas informáticos y ocasionalmente desarrollan nuevas variantes.

El medio juego es la parte donde menos teoría hay. Las variantes son virtualmente infinitas, las posiciones se repiten poco y priman ideas generales como la estrategia y los recursos tácticos.

El rival

Stockfish es uno de los motores de ajedrez más potentes del mundo, mucho más fuerte que cualquier Gran Maestro1 humano. Los otros rivales son Houdini y Komodo, entre otros. Una buena parte de su fuerza reside en que es open source, de código abierto. Esto significa que cualquiera puede mejorar el código y de hecho hay cientos de desarrolladores que trabajan en él. Una vez que un software es de código abierto y se hace popular, las marcas comerciales tienen pocas posibilidades de competir. Es el caso de Wikipedia que ha barrido a todas las enciclopedias privadas. Pero también el de otro mucho código, desde las bases de datos a los servidores web.

En 1997 Deep Blue ganó a Kasparov y desde entonces las máquinas ganan a los humanos. Stockfish es heredero de la línea que abrió Deep Blue y en realidad los programas no han cambiado tanto. Se basan en un potente hardware (mucho más en el caso de Stockfish que en el de Deep Blue ya que 20 años no han pasado en vano) y en dos conjuntos de algoritmos.

El algoritmo Minimax evalúa las posiciones. Es algo natural en los ajedrecistas. Por ejemplo, se evalúa el material. Una dama vale más que un peón y una torre más que un caballo. El material es muy importante, pero no es el único criterio: un peón a punto de coronar y hacerse dama vale mucho; un caballo en el centro, también; y una dama en una esquina tiene menos valor.

Los programas de ajedrez tienen todos los criterios humanos escritos en su código y el trabajo del programador es facilitarle los patrones de evaluación

Los programas de ajedrez tienen todos estos criterios humanos escritos en su código y una parte esencial del programador es darle los mejores patrones de evaluación. El programa no evalúa jugadas sino posiciones. Si una jugada lleva a una posición mejor, entonces la jugada es buena.

Como hemos visto, no es posible calcular todas las jugadas, de modo que hace falta un algoritmo que pode todo el árbol de movimientos. Este algoritmo se llama poda alpha beta y en realidad es un conjunto de algoritmos. Se basan en detectar la línea más prometedora y evaluarla a fondo descartando otras líneas mediante heurística. Es evidente que el programa puede descartar la mejor jugada por mal diseño y por ello la calidad de la poda alpha beta es esencial. Todas estas heurísticas son mecanismos que siguen criterios humanos y que los programadores se han esforzado por mejorar e implementar en la máquina.

La clasificación de ajedrez se mide por un sistema de puntuación llamado ELO2 . El mejor jugador actual, Magnus Carlsen, tiene un ELO de 2.837 mientras que Stockfish tiene un ELO de 3.228 puntos. Un abismo. Los Grandes Maestros ya no juegan contra máquinas, pero las usan para entrenarse y aprender.

El alienígena

En estas estaba el mundo del ajedrez cuando llegó un ser que parecía venido de otro mundo: AlphaZero.

El origen de AlphaZero está en el juego del Go. Después de ganar al ajedrez, la inteligencia artificial se planteó otros juegos. El que más se resistió fue Go, otro juego milenario. Recientemente DeepMind creó un programa llamado AlphaGo que derrotó al vigente campeón mundial humano. AlphaGo tenía mucho conocimiento de Go imbuido. Google decidió a probar un software que no supiera nada de Go. De modo que creó AlphaGo Zero y lo enfrentó a la anterior versión, AlphaGo. La nueva versión Zero, que no sabía nada de Go machacó a la primera que sí tenía conocimientos del juego.

Después, DeepMind generalizó el algoritmo de AlphaGo Zero para llegar a AlphaZero que se ha usado para ganar a Go, ajedrez y shogi (ajedrez japonés).

AlphaZero usa una red neuronal que aprende. Las redes neuronales son una idea tan antigua como la informática, que data de los años 50 del siglo pasado. Se basa en una red de neuronas artificiales conectadas y organizadas en capas. Cada neurona recibe estimulación (input) de algunas neuronas de las capas iniciales y ella misma estimula a algunas neuronas de las capas posteriores (output). La red aprende cambiando la fuerza de estas conexiones.

Las redes neuronales eran un invento interesante pero no solucionaban ningún problema real. Hasta que hace unos cinco años todo ha cambiado. Hay tres elementos fundamentales que han impulsado las redes neuronales. Uno es la potencia del hardware que permite velocidades enormes. Otro son los algoritmos (como el que nos ocupa AlphaZero) que son mucho más complejos. Por último, la ingente cantidad de datos disponibles con las que se pueden entrenar (aunque en AlphaZero no se aplica).

El caso es que las redes neuronales que aprenden están empezando a ser ubicuas. Por ejemplo el reconocimiento de voz o la traducción se basan en redes neuronales. No es de extrañar que Google comprara DeepMind y que realice experimentos como AlphaZero. Es su negocio. AlphaZero es una red neuronal que no tiene ningún conocimiento de Go, ajedrez ni shogi. No sabe nada de aperturas ni finales, de algoritmos Minimax ni poda alpha beta. Para cada desafío se le dan las reglas del juego y el resultado (gana, empata o pierde). Técnicamente es un algoritmo general de aprendizaje por reforzamiento.

Ya en 2015, DeepMind había preparado el camino. Entonces anunció que un software había sido capaz de aprender sin ayuda a jugar a los míticos juegos de la videoconsola de Atari. El programa solo recibía como input los píxeles de la pantalla y el resultado del juego. Este aprendizaje por reforzamiento no supervisado es un gigantesco avance. Las máquinas aprenden cosas para las que no habían sido entrenadas solo con darles el resultado final.

AlphaZero ha utilizado para aprender un hardware muy poderoso. Más de 5.000 TPUs3. Jugando contra sí mismo, empezó sin saber nada de ajedrez y en 4 horas logró el nivel ELO de Stockfish. Después siguió jugando hasta completar 24 horas.

El enfrentamiento

Una vez entrenado, AlphaZero se enfrentó a Stockfish en un match de 100 partidas. La paliza fue sensacional. Jugando con blancas ganó la mitad, 25 partidas y las otras 25 fueron tablas. Con negras ganó tres y empató 47. En términos ajedrecísticos, donde las tablas entre Grandes Maestros son muy habituales, el resultado es abultadísimo.

El hardware usado para jugar es casi ridículo comparado con el usado en el entrenamiento. Tan solo cuatro TPUs en el juego frente a las 5.000 del entrenamiento. Comparando la potencia de cálculo de los dos rivales, las cifras son también escandalosas. Stockfish realizaba 70 millones de evaluaciones por segundo mientras AlphaZero solo 80.000, un 99,89% menos.

La conclusión relativa a la potencia de cálculo es clara: una red neuronal requiere muchos recursos para aprender pero una vez entrenada apenas los consume.

Además de ganar al ajedrez, AlphaZero también ganó a los mejores programas de Go y shogi aunque fueron instancias separadas para cada juego con sus reglas y su aprendizaje específico distinto para cada una.

DeepMind publicó un artículo con varias explicaciones del experimento en el que se incluye una somera descripción del algoritmo, las condiciones experimentales y un conjunto de 10 partidas ganadas por AlphaZero.

Las reacciones en el mundo del ajedrez han sido de completo asombro. A estas alturas hay que considerar a Stockfish del lado humano ya que tiene mucho conocimiento de ajedrez inculcado por los programadores y además es muy usado por los jugadores para aprender y mejorar.

El conocimiento humano es un prejuicio. Es inútil, erróneo y un lastre. Las máquinas aprenden por sí solas y todas nuestras ayudas y conocimientos solo sirven para confundirlas

Si el apabullante resultado causó estupor en los expertos, las partidas publicadas lo hicieron aún más. En estos momentos hay miles de ajedrecistas repasando las partidas y esperando a que se publiquen más. Simplemente AlphaZero hacía cosas que nadie podía esperar incluyendo los mejores equipos hombre máquina.

Entregar una pieza en un sacrificio es común. El contrario no suele aceptarla porque suele ser un ofrecimiento envenenado. Sin embargo, AlphaZero además de sacrificarla, no tiene ninguna prisa en recuperarla lo que provoca el desconcierto de programas y humanos. En varias ocasiones la jugada realizada por AlphaZero ni siquiera era considerada por las máquinas. Más aún, la mayoría de los programas de ajedrez dan erróneamente por perdido a AlphaZero hasta que la partida está muy avanzada y la victoria es inminente.

Maxime Vachier-Lagrave es el sexto jugador del mundo. Sus palabras son elocuentes: “Por supuesto, el resultado es realmente impresionante; yo no podría ni soñar con ganarle una partida a Stockfish. El resultado, especialmente con las blancas, es realmente impresionante. Si la gente tuviera acceso a AlphaZero en lugar de Stockfish o Houdini, la teoría cambiaría. En la mayoría de las partidas, AlphaZero estaba ganando y Stockfish estaba como: todo está bien, todo está bien, todo está bien durante unas 20 jugadas, eso es bastante antelación en cuanto a módulos, pero luego ya no estaba bien y poco después las cosas se iban de las manos. He visto cosas muy impresionantes”.

Algunas de las pegas que se han puesto al experimento son importantes, pero apenas modifican las conclusiones finales. Se ha dicho que la versión de Stockfish no es la mejor, que no incluye aperturas o finales y que el sistema de gestión de tiempo es arbitrario (un minuto por jugada, lo que es muy extraño). También que el hardware sobre el que corría no es el mejor.

El experimento es un gran logro científico, pero el documento no sigue los estándares científicos. No es reproducible. Solo se muestran diez de las 100 partidas y ninguna de las partidas de entrenamiento en que AlphaZero jugó contra sí mismo. Pero, naturalmente, el orden de prioridades de Google, en sentido inverso, es: ajedrez, ciencia y cuenta de resultados. Google trabaja para los accionistas y publicará lo que le interese.

El conocimiento humano es prejuicio

AlphaZero empezó desde cero, se insiste. Haciendo movimientos aleatorios se entiende que los iniciales fueron muy malos. Poco a poco fue mejorando. En tan solo cuatro horas había alcanzado el nivel del mejor programa de ajedrez existente. Esto lleva a algunas conclusiones escalofriantes.

AlphaZero recorrió los 1.500 años de historia del ajedrez en cuatro horas. Toda la experiencia y saber humanos acumulados durante millones de horas se resumieron en solo 240 minutos. Lo que aprendimos desde que Ruy López publicó su libro hasta la última versión de Stockfish se vio superado en un instante.

Como es lógico, AlphaZero fue jugando algunas de las aperturas más conocidas. En el documento se analizan las aperturas que fue descubriendo. Hay miles de libros de aperturas. AlphaZero comienza jugando todas ellas pero las va descartando. ¿Significa eso que las aperturas consideradas buenas por los expertos no lo son? Así parece. AlphaZero descarta las populares siciliana, inglesa, española, Caro-Kann…

Al alienígena AlphaZero no le gustan esas cosas que hacen los humanos y sus máquinas. Más aún, en todas menos una de las partidas publicadas en las que juega con blancas empieza con el mismo movimiento d4.

Parece entonces que el principal problema del rival, Stockfish es que es demasiado humano. Los programadores han puesto en la máquina mucho conocimiento humano y esto es contraproducente. El conocimiento humano es un prejuicio. Es inútil, erróneo y un lastre. Las máquinas aprenden por sí solas y todas nuestras ayudas y conocimientos solo sirven para confundirlas.

Generalización

La ciencia ficción acostumbra a plantearnos escenarios en los que una inteligencia artificial toma el control de los humanos. Una característica de esa IA es que es general, una inteligencia artificial general (IAG) que resuelve cualquier tipo de problemas. La realidad es muy distinta. Hoy todo el software es de propósito específico: solo sirve para lo que se ha diseñado. Estamos muy lejos de una IAG. Sin embargo, el mismo algoritmo de AlphaZero es capaz de aprender a jugar a tres juegos distintos (como su predecesor, el de los videojuegos de Atari lo fue). Esto es una generalización muy importante ya que abaratará el desarrollo de software y acelerará el progreso. Pero el temor a una IAG que controle el mundo sigue siendo infundado.

Máquinas que aprenden solas y generalizan su comportamiento. Grandes noticias. El progreso se acelera.

Notas

1Título otorgado por la Federación Internacional de Ajedrez (FIDE) a jugadores de ajedrez que alcanzan determinado nivel de excelencia.

2Debe su nombre a su inventor, el profesor Árpád Élő (1903-1992), un físico estadounidense de origen húngaro.

3Las TPUs son procesadores diseñados específicamente para redes neuronales, en concreto para Tensor Flow, la arquitectura de redes neuronales de Google.

Bibliografía

Hassabis, D. y otros autores. “Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm” en SAO/NASA Astrophysics Data System (ADS). Disponible en https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf

Doggers, P. “AlphaZero: Reacciones de GMs y de un autor de Stockfish” en chess.com. Disponible en https://www.chess.com/es/news/view/alphazero-reacciones-de-gms-y-de-un-autor-de-stockfish-4300

“Lomonosov Endgame Tablebases” en chessOK. Disponible en http://chessok.com/?page_id=27966

Orbe, A. (2016): Una mirada al futuro. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad. Madrid, Ediciones Altaria.

Artículo publicado originalmente en la revista Telos

Mañanas de RNE - Robots: ¿El futuro es suyo?

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Mon, 19 Mar 2018 13:02:00 +0000

Las mañanas de RNE - Robots: ¿El futuro es suyo? ¿Hasta dónde llegarán?

19 mar 2018

Los robots están cada día más presentes en nuestras vidas. Ayudan a los cirujanos en los quirófanos, a los bomberos a extinguir incendios o a los científicos con cálculos imposibles pero también nos sustituyen en ciertos puestos de trabajo. Todo esto sumado a la imagen que da de ellos el cine ha provocado temores y recelos en la sociedad. ¿Son ciertos esos miedos a la robótico? ¿Nos dirigimos a un futuro en el que nos dominarán las máquinas? Las mañanas de RNE ha analizado en profundidad este sector con Elena García Armada, ingeniera e investigadora del CSIC; Antonio Orbe, psicólogo y experto en Inteligencia Artificial, y Miguel Ángel Salichs, catedrático de Robótica de la Universidad Carlos III.

anas de RNE - Robots: ¿El futuro es suyo? ¿Hasta dónde llega

Competencias digitales para mejorar la empleabilidad

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Tue, 18 Jul 2017 14:59:00 +0000

La división entre el mundo físico y el digital es cada vez menos real. La transformación digital está suponiendo que muchas actividades del mundo físico estén siendo mejoradas con la digitalización.

Hace pocos años, la llegada del mundo digital creó multitud de nuevas empresas nacidas digitalmente. Poco a poco, las empresas tradicionales están modificando también su forma de actuar, y hasta los productos más físicos, como un par de zapatos, pueden ser mejorados durante su diseño, producción y distribución con aspectos digitales que generan un valor mayor en la percepción del cliente. Paso a paso, todo tiene componentes digitales. Ningún sector, ninguna industria, está libre del cambio, ya se trate de manufacturas, educación, distribución, energía, transporte o finanzas.

En este marco, los trabajadores requieren competencias con las que desenvolverse en el mundo si quieren ser empleables. Son las competencias digitales.

Algunas de estas competencias no son estrictamente digitales sino más bien de toda la vida, aunque siguen siendo más necesarias que nunca. Ser un buen profesional, ser honrado o mantener una actitud positiva ante la vida, los compañeros o los clientes son competencias clásicas. Hay otras muchas típicas, como trabajar centrado en el cliente, buscar soluciones activamente y ser práctico y resolutivo, que siguen estando en boga.

El mundo cambia constantemente y hay dos competencias más demandadas que nunca. Una es vivir preparado para el cambio. Las empresas se transforman, los procesos, medios, productos y servicios cambian. En esta línea, el trabajo cambia y el trabajador debe estar preparado. O más aún: debe buscar el cambio.

La segunda competencia deriva del mundo en cambio: la formación. Formarse de manera continuada es mantenerse al día, ser empleable. Las herramientas y conocimientos de hoy no valdrán mañana, por lo que la formación no tiene fin.

También las competencias digitales se redefinen permanentemente. Saber un sistema operativo de ordenador de hace dos décadas no sirve de nada hoy por muy popular que fuera entonces.

Podemos dividir las competencias digitales en distintos niveles. Por un lado están las básicas que nadie puede ignorar. Entre ellas están el uso de herramientas de productividad personal como hojas de cálculo o procesadores de documentos. Es imprescindible también moverse en Internet con soltura, buscar y analizar la información, distinguir las fuentes fiables de las engañosas. Es conveniente ser capaz de generar información a través de blogs, escritos o presentaciones. Hay que saber resolver problemas y acceder a formularios online. Desde luego, el uso de la comunicación digital a

través de herramientas como correo es básico. También el uso de redes sociales como Linkedin es fundamental.

El catálogo de competencias digitales de alto nivel es también extenso. Conocer la economía digital, la transformación digital de los negocios, los clientes y mercados digitales son las competencias de la cultura digital. Entre las competencias ligadas a la tecnología está el manejo de la nube, el uso de reuniones virtuales, los medios de pago, el comercio electrónico, las redes sociales de empresa y, cómo no, el big data. Y entre las habilidades digitales se encuentran competencias como pensar en digital, crear contenidos digitales atractivos, gestionar la propia identidad digital, el networking o el trabajo en entornos distribuidos.

Por último, tan necesario como saber es saber hacer, el know how. Los nuevos entornos empresariales dinámicos usan herramientas como procesos lean canvas o un amplio catálogo de instrumentos incluidos en el llamado design thinking.

Estar preparado para el cambio, formarse, adquirir competencias digitales y saber hacer son las claves de la empleabilidad de hoy.

Autoservicio: eres el cuerpo de la máquina

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Wed, 17 May 2017 07:32:00 +0000

La automatización destruye empleo. Pero allí donde no llega la máquina está el cliente para suplir sus limitaciones.

Son las 3 de la madrugada. El ordenador servidor central del banco detecta una anomalía en una tarjeta de memoria. Lanza un aviso a la cola de mensajes del operador del banco (que nadie lee). También lanza una alerta que llega al centro de mantenimiento de sistemas del fabricante del servidor, situado al otro lado del océano. El ordenador del centro de mantenimiento emite una orden de reparación al sistema de incidencias local, situado en la misma ciudad que el banco. A su vez lanza una orden de reposición de la tarjeta de memoria que es respondida por la central de piezas en una capital europea. A primera hora el técnico local llega a su oficina, lee el aviso de avería con la identificación de la tarjeta sustituta y se dirige al banco. Vengo a reparar el servidor, dice. Todo funciona correctamente, le responden en el banco. El técnico sigue las instrucciones adjuntas a la tarjeta y realiza la sustitución. A las 10 de la mañana el servicio de mantenimiento preventivo ha funcionado una vez más y la máquina está reparada.

Sigues permanentemente las instrucciones que te indican qué hacer. Las señales de tráfico son solo uno de los medios. Las máquinas guían, casi exigen tu comportamiento. Ponga papel en la impresora. Rellene el depósito de combustible. Introduzca las monedas en la ranura. Y tú lo haces. Más aún, usas dispositivos como el navegador que dirigen tu conducta de forma minuciosa: tome la desviación a la derecha, manténgase en el carril izquierdo e incorpórese a la autopista. Y lo haces.

Es cierto, desde luego, que entendemos que las instrucciones recibidas están orientadas a facilitarte la vida y que en última instancia un ser humano y no una máquina las escribió. Pero no es menos cierto que obedeces casi ciegamente a la máquina. Si esta se hubiera vuelto “loca” seguiríamos obedeciéndolas en la mayoría de las ocasiones.

Vivimos en una era de permanente automatización. Pero es un error pensar que se automatizan los trabajos. Se automatizan las tareas. Así, si un empleado realiza diez tareas distintas, no se mecaniza su puesto de trabajo entero. Se automatiza una tarea y después otra y luego otra más hasta que al final al trabajador solo le quedan las tareas más complicadas de mecanizar. Finalmente un trabajador realiza el trabajo que antes hacían dos o tres personas.

El manejo de la información es sencillo de automatizar. Contrintuitivamente pensar es sencillo para la máquinas, pero moverse es complejo. Los trabajos de nivel medio son los principales candidatos a ser sustituidos. Los de alto nivel son más complejos de mecanizar. Pero también los trabajos manuales de baja formación son poco automatizables. La inteligencia artificial avanza a un ritmo mucho más rápido que la robótica.

¿Cómo automatizas a un camarero o a un electricista? Sus destrezas manuales son un problema insalvable para los robots.

Quizá recuerdes un tiempo en el que ibas a la tienda y pedías a la tendera que te diera las judías, la sal… Hace muchos años que eso fue sustituido por el autoservicio. Ahora vas al supermercado y tú mismo tomas de los estantes lo que necesitas.

El número de actividades en las que el autoservicio avanza es creciente. Algunos ejemplos son la agencia de viajes, el banco o la gasolinera. Este último caso refleja la paradoja del autoservicio: poner gasolina no es lo más hermoso que queremos hacer, pero lo hacemos.
Allí donde la máquina no llega está el cliente para suplir su falta de destreza. Máquinas que hablan con máquinas y máquinas que hablan con clientes. Todo con tal de eliminar al costoso empleado.

Hace poco Amazon anunció sus nuevas tiendas, Amazon Go. El cliente llena su bolsa y se va sin pasar por ninguna cola. Las máquinas se encargan del resto. Ahora sabemos que también las tareas de reposición de los estantes las realizarán las máquinas. Solo quedan algunas tareas para los empleados: una tienda de 3.700 metros cuadrados es atendida por 3 empleados.

La automatización tiene en el autoservicio un poderoso aliado. Solo puedes automatizar la labor de un camarero poniendo una máquina de vending en el que la mayoría del trabajo lo haces tú. Porque, no lo dudes, eres el cuerpo de la máquina.

Artículo publicado en bez

Cerebro y ordenador. Ya disponible en papel

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Thu, 04 May 2017 10:17:00 +0000

Ya está disponible en papel Cerebro y ordenador. ¿Mundos convergentes? en la tienda Amazon. El libro salió en edición digital. Muchas personas preferían el formato impreso por lo que es un placer poder darles una satisfacción.

El cerebro está de moda. Innumerables investigaciones se llevan a cabo para desentrañar sus misterios. Dos gigantescas iniciativas se han lanzado a ambos lados del Atlántico para profundizar en su conocimiento. Todas las semanas las televisiones y la prensa no especializada narran noticias sobre los últimos interfaces cerebro-máquina.

Los ordenadores tienen poco más de cincuenta años. Es este tiempo han cambiado la forma en que vivimos. Cada día hacen cosas más sorprendentes. La comparación es inevitable. ¿En qué se parecen y en qué se diferencian cerebro y ordenador? ¿Hasta qué punto se complementan? ¿Convergirán algún día estos dos prodigios?

Incluye prólogo de Juan Antonio Zufiria

Sobre la conciencia. Ya disponible en papel

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Mon, 17 Apr 2017 15:00:00 +0000

En septiembre de 2015 publiqué en formato digital Sobre la conciencia. Opúsculo. Desde entonces no ha parado de venderse a un ritmo constante. Ahora el libro está disponible también en papel. Una pequeña obra que no ha parado de darme satisfacciones.

¿De qué forma algo físico como el cerebro genera algo no físico como la mente? ¿Qué es algo tan inmaterial como el pensamiento? La conciencia es el problema más complejo que tiene planteada la humanidad. Aunque las aproximaciones filosóficas siguen siendo válidas, la ciencia aporta nuevos enfoques al antiguo problema. Esta breve obra se acerca de forma comprensible al gran misterio de la conciencia abordando todos los aspectos relevantes desde la filosofía a la ciencia partiendo de la experiencia cotidiana.

Inteligencia Artificial: una revolución silenciosa y ubicua que democratiza el conocimiento

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Thu, 30 Mar 2017 11:07:00 +0000

¿Cómo deberíamos entender a la IA? ¿De qué manera impacta e impactará la inteligencia artificial en el ámbito laboral? ¿Cómo debemos prepararnos para un futuro en el que la inteligencia artificial tenga cada vez más participación, desde el punto de vista de la capacitación y la preparación para los trabajos que aún no existen? Impacto del Machine Learning en las organizaciones.

(@americalearning) Entrevistamos a Antonio Orbe, experto en inteligencia artificial y Director del Máster en Dirección de Empresas Digitales de LIDlearning y La Salle International Graduate School, con motivo del lanzamiento de su libro “Una Mirada Al Futuro. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad”.

¿Qué impacto tiene actualmente la inteligencia artificial en la vida de las personas?

La IA supone una revolución silenciosa y ubicua. Multitud de áreas de nuestra vida están siendo afectadas por la IA. Todos los usuarios de un smartphone usan sin saberlo la IA, desde el navegador al corrector de teclado. En la empresa la IA está presente en un número creciente de procesos que mejoran su eficiencia.

¿A la inteligencia artificial se la percibe como una ventaja o como una amenaza?

En términos generales la IA es una enorme ventaja ya que hacemos más con menos. El mundo mejora en casi todos los aspectos, el hambre disminuye, la democracia se afianza, la información se disemina y la educación nos hace más libres.

La amenaza se percibe en relación al desempleo tecnológico que es una realidad. Otra amenaza como la IA general que es capaz de hacer todo y dominar a los humanos está muy lejos de ser cierta y hoy en día es solo ciencia ficción.

Más allá de cómo se percibe a la IA, ¿cómo deberíamos entenderla?

La IA es un conjunto de rutinas de software que automatizan procesos. En la medida que una actividad humana es repetitiva, es automatizable y candidata a que la realicen las computadoras.

La IA está incorporando nuevas tecnologías que la hacen muy poderosa como Big Data y Machine Learning.

El Breakfast for Learning organizado por LIDlearning y La Salle International Graduate School en el que usted participó recientemente, tenía como título «Inteligencia Artificial y RRHH: de la automatización del trabajo a una nueva gestión del talento». ¿De qué manera impacta e impactará la inteligencia artificial en el ámbito laboral?

La automatización siempre ha impactado en el ámbito laboral. Construimos máquinas para que ayuden en las tareas humanas y en su caso la reemplacen. Los tractores de antaño son la IA actual.

En el marco de su presentación en el evento que mencionábamos en la pregunta anterior, usted manifestó que la inteligencia artificial es un pequeño ejército de hormiguitas que sustituyen tareas, más que puestos de trabajo. ¿Cuándo estima que comenzará a reemplazar puestos de trabajo y cuáles cree que serán los ámbitos laborales que se verán más afectados?

Es importante ver que la IA es específica y no general. Cada programa de IA está diseñado para hacer muy eficientemente una sola cosa. De modo que reemplaza una sola tarea. Un puesto de trabajo está compuesto de múltiples tareas. La IA automatizará solo una tarea. Y después otra y luego otra más. Eventualmente el puesto de trabajo se quedará si contenidos.

Desde que construimos máquinas, estas están reemplazando humanos. El ritmo se ha acelerado recientemente. Potencialmente no hay labor humana que no sea automatizable aunque algunas están mejor protegidas que otras.

Se entiende que las tareas de nivel intermedio son más candidatas. No es sencillo reemplazar a un camarero y las profesiones muy manuales son poco robotizables. Así mismo, las de alto nivel o las que tienen que ver con la empatía no son muy automatizables. En medio queda una enorme cantidad de tareas como las administrativas que ya está siendo afectadas.

Muchos especialistas destacan que los robots no tienen necesidades, no poseen sentimientos, no se cansan y no son representados por sindicatos; lo cual plantea un enorme cambio del paradigma laboral para las fuerzas de trabajo de los próximos años. ¿Cómo debemos prepararnos para esto, desde el punto de vista de la capacitación y la preparación para los trabajos de un futuro cada vez más próximo?

No hay una receta sencilla. Desde un punto de vista personal, la formación, la flexibilidad y estar atento a los cambios son esenciales. Globalmente la sociedad tiene que reflexionar sobre el gigantesco cambio que estamos viviendo.

Usted sostiene que los usuarios entrenamos a los ordenadores (computadoras) sin saberlo, de tal forma que al final se produce una democratización del conocimiento. ¿Cómo se produce este proceso?

Cada vez que haces clic en una página estás entrenado un sistema. La IA supervisada (la mayoría de los casos) requiere que los humanos corrijamos el sistema. Un cambio esencial es la ingente cantidad de contenidos que los humanos subimos a las redes. Fotos, vídeos, conversaciones, desplazamientos, likes... todo es información con la que los humanos entrenamos a las redes.

Acceder a un experto no es sencillo: hay pocos y están ocupados. Cuando los expertos entrenan a una IA, esta puede atender a millones de usuario. De este modo la IA es un intermedio entre el usuario y el experto y el conocimiento de este se hace disponible a todos, se democratiza.

Últimamente se está hablando mucho del Machine Learning. ¿Qué opinión tiene sobre esta tendencia y qué impacto considera que está teniendo el Machine Learning en las organizaciones?

Programar cada posible caso es una labor inabarcable. Si las máquinas aprenden, pueden resolver multitud de situaciones imposibles de prever y programar. El aprendizaje automático o Machine Learning es una idea muy antigua, pero solo ahora es posible debido a tres causas: la mejora de los algoritmos, la potencia de las máquinas y la gigantesca cantidad de datos que los usuarios hemos puesto a disposición de los algoritmos.

Gracias al Machine Learning las organizaciones pueden avanzar mucho más rápido en la mejora de los procesos.

¿Cómo puede el Machine Learning ayudar a identificar preferencias de aprendizaje?

Machine Learning se basa en aprendizaje supervisado. Los expertos entrenan al sistema.

No obstante, hay nuevos métodos de aprendizaje no supervisado que están comenzando a funcionar. Damos a la máquina el input (los datos del problema) y el output (recompensa positiva si acierta y negativa si falla). La máquina se encarga de optimizar el resultado desentrañando (figuradamente) el problema.

En el futuro veremos una enorme mejora de ambos sistemas.

En su libro recientemente publicado: ‘Una mirada al futuro. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad’, usted se pregunta si la tecnología reemplazará puestos de trabajo y dejará sin empleo. A partir de allí, ¿cómo hay que prepararse para un mundo nuevo?

Solo la educación puede prepararnos. Ya no valen los antiguos recorridos profesionales. El cambio es permanente. Desde el punto de vista de los gobiernos, la reflexión es imperativa. Nuestro sistema académico está preparando a la gente para un mundo que ya no existe. Todo debe cambiar, desde el sistema impositivo hasta la consideración de una renta básica universal que proteja a los más desfavorecidos. Las oportunidades son enormes y debemos guiar el proceso hacia un mundo nuevo.

Febrero 2017

Entrevista realizada por America Learning Media

Trabajamos pero no cobramos

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Thu, 16 Mar 2017 16:44:00 +0000

El trabajo no remunerado es creciente. La economía colaborativa y otros modelos están cambiando la cadena de valor. Trabajo por dinero con tiempo, lugar y salario determinados es cosa del pasado.

Millones de personas en nuestro país y en todo el mundo han trabajado sin remuneración en desempeños silenciosos de enorme valor y poco dinero: son las mujeres que han ocupado el duro trabajo de ama de casa sin salario y, a menudo, sin reconocimiento social.

El empleo hasta la fecha era un contrato entre el trabajador y la empresa con un salario y unas condiciones laborales, notablemente lugar y horario, fijas. Esto está cambiando a gran velocidad con el empleo precario, a tiempo parcial, el teletrabajo, el autoempleo, el voluntariado, la llegada de los robots y otros factores.

¿Trabajamos más o menos? El paro no es quizá el mejor indicador de empleo. El paro se refiere al número de personas inscritas en las oficinas de empleo demandando trabajo. Es decir, si no están inscritas no son parados. Mejor indicador es la Encuesta de Población Activa. La población activa se define como el número personas en edad de trabajar que están buscando (parados) o tienen empleo (ocupados). Desde 2012 la población activa ha descendido. Sin embargo, ni la misma definición de ocupado y parado son del todo ilustrativas. La EPA considera parada a una persona que no ha trabajado en absoluto en toda la semana de la medición de la encuesta.

El indicador último del trabajo son las horas trabajadas. Si medimos las horas trabajadas por todos los españoles en un año, las cosas son más claras: independientemente de la precariedad, el paro o los contratos, lo cierto es que las horas trabajadas disminuyen. Según Eurostat, en España y en el resto de Europa las horas trabajadas disminuyen.

El tipo de empleo ha cambiado. Según la OCDE, el porcentaje de empleos a tiempo parcial aumenta en los países desarrollados, estando por encima del 20 % en Alemania, Japón o el Reino Unido. El trabajo disminuye mientras que otros indicadores como el PIB se han visto poco afectados por la crisis. Es decir, que la fuerza laboral tiene cada vez menos incidencia en la economía. La caída del empleo se hace notar en distintos indicadores que varían según los países. En todos los europeos disminuye la población activa, el número de personas que tienen o buscan empleo. En todos disminuye el número de horas trabajadas, es decir, en todos hay menos trabajo. En muchos aumenta el paro. Y en aquellos en los que el paro no ha aumentado, el descenso de horas trabajadas se traduce en un aumento de empleos a tiempo parcial.

¿Y qué hace la gente? ¿Está mano sobre mano viendo la tele? Muchos sí, pero en paralelo han aparecido movimientos de enorme pujanza que benefician a la sociedad aunque no generan dinero. Al estilo de las mujeres que llevan siglos trabajando sin salario, millones de personas trabajan sin cobrar.

Dentro de la economía colaborativa hay que distinguir entre la que genera dinero y la que no. La primera tiene que ver con los nuevos modelos colaborativos de intercambio entre iguales como Uber, Airbnb o Blablacar. Aunque desde luego los intermediarios se llevan dinero, mucho dinero.

Pero hay otra economía colaborativa que no produce dinero.

Millones de personas en el mundo están deseando colaborar para construir un mundo mejor. Son voluntarios. El voluntariado altruista es un excelente ejemplo de las bondades humanas. Los voluntarios colaboran en organizaciones no gubernamentales (ONG) a lo largo del planeta. Son proveedores de servicios no remunerados. Esto es una enorme ayuda al desarrollo global.

En 2001, Jimbo Wales comenzó el proyecto Wikipedia, la enciclopedia libre. El crecimiento ha sido imparable y en la actualidad tiene más de cinco millones de artículos en inglés, más de un millón en español y en torno a 38 millones de artículos, incluyendo todos los idiomas. Esto equivale a unos 16.000 volúmenes impresos. Wikipedia es el séptimo sitio de Internet con 500 millones de lectores mundiales. Todos los editores son voluntarios. La economía tradicional no puede competir y está en retirada.

En 1983, Richard Stallman comenzó el proyecto de “software libre”. Lo que entonces era una rareza se ha convertido en un fenómeno de enorme pujanza. Cientos de miles de programadores en el mundo desarrollan programas que otros pueden aprovechar. Lejos de ser un movimiento marginal, ha cambiado la economía de los gigantes tecnológicos. La mayoría de las páginas web del mundo se basan en un programa llamado servidor Apache. Este programa pertenece a la Apache Software Foundation, una entidad sin ánimo de lucro. La mayoría de los móviles del mundo se basan en el sistema operativo Android que a su vez se basa en Linux, de código abierto. Es más, la mayoría de los ordenadores que gobiernan el mundo se basan en Linux.

Y desde luego debemos fijarnos en los creadores de contenidos que producen gratis, desde miles de blogs hasta artistas pasando por charlas online y presenciales sin coste.
Sí, seguimos trabajando. La gente quiere colaborar y aportar a la sociedad. Y trabajamos más que nunca. La diferencia es que no cobramos.

Artículo publicado en bez

Camarero o abogado ¿Qué trabajo automatizamos?

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Tue, 28 Feb 2017 16:28:00 +0000

La Inteligencia artificial es lista pero los robots son torpes. Nuestro pensamiento es más automatizable que nuestro cuerpo

Nuestro cerebro creció, comenzamos a pensar y nos hicimos humanos. A nuestro alrededor otras criaturas, los animales, nos parecieron inferiores, los sometimos y casi acabamos con ellos en su estado salvaje. Nuestro evolucionado cerebro nos permite procesos mentales más complejos que el de nuestros compañeros de planeta: tenemos pensamiento simbólico y conciencia aunque últimamente reconocemos que la conciencia es cuestión de grados y los animales también la tienen en alguna medida. Pero no cabe duda de que somos más listos.

Nuestro cuerpo, por el contrario, nos parece poco importante. Hay animales más rápidos y fuertes. Unos vuelan y otros nadan. No somos físicamente mejores que ellos y en la comparación menospreciamos nuestras capacidades físicas.

En esto estábamos cuando llegaron las máquinas. Las primeras, del orden de los robots (telares, tractores, aviones), tenían que ver con magnitudes físicas: fuerza, velocidad o resistencia. Pocos consideraron que suponían un desafío a nuestra humanidad puesto que ya había otros seres más veloces, robustos e incansables: los animales. Pero cuando otras máquinas, del orden de los ordenadores, se hicieron más listas que nosotros, nos desafiaron en un plano genuinamente humano: la inteligencia. Nunca había existido un ser más inteligente que nosotros en la Tierra. No nos hemos acostumbrado a la competencia y aún ahora, y cada vez más, digerimos muy mal el desafío de las máquinas. Si los ordenadores son más inteligentes, ¿cuál es la esencia humana?

Un aspecto fascinante de nuestros nuevos compañeros de viaje es que nos obligan a revisar nuestro concepto de nosotros mismos. ¿Somos tan listos como creemos? ¿Nuestro cuerpo es tan despreciable?

Hans Moravec, uno de los padres de la Inteligencia Artificial, estableció la paradoja que lleva su nombre. Contrariamente a lo que pueda parecer, muchas de las funciones mentales que consideramos difíciles son realmente fáciles computacionalmente, pero algunas cosas que nos parecen fáciles son muy difíciles de replicar para los ordenadores. Resolver un sistema de ecuaciones diferenciales es complicado para el cerebro pero sencillo para un ordenador. Esto es debido a que nuestros cerebros no han evolucionado para hacer ecuaciones diferenciales. No es adaptativo.

¿Y qué ocurre con los problemas fáciles? Un ordenador tiene enormes dificultades para realizar tareas que para nosotros son simples. La paradoja de Moravec dice que funciones como el procesamiento visual o moverse en una habitación (y que compartimos con los animales) están precableadas en nuestro cerebro por millones de años de evolución y su realización es sumamente eficiente. En sus propias palabras: "El proceso deliberativo que llamamos razonamiento es, creo, el barniz más delgado del pensamiento humano, efectivo solo porque se basa en el conocimiento sensoriomotor, mucho más antiguo y poderoso aunque habitualmente inconsciente".

En realidad nuestras funciones cognitivas superiores como la conciencia son una débil capa neuronal y el inconsciente movimiento de nuestro cuerpo requiere una masa de neuronas mucho mayor. Mover nuestro cuerpo es extremadamente difícil y computacionalmente muy exigente. Incluso en comparación con los animales nuestro cuerpo es fascinante: ningún animal tiene las habilidades combinadas para escalar una roca, hacer una pirueta en el trampolín y tocar el piano.

Trasladado al mundo de las máquinas resulta que los robots son extremadamente torpes en comparación con nosotros y los ordenadores mucho más listos en un número creciente de tareas. Tradicionalmente hemos pensado que las máquinas automatizarán y desplazaran a los llamados blue collar, los trabajadores de baja cualificación. Pero es hora de que cambiemos nuestra forma de pensar: los white collar también están en el punto de mira. Lo rutinario es automatizable. Si puedes describir tu trabajo de forma sencilla para que otra persona pueda hacerlo es probable que también una máquina pueda realizarlo. Abogados, médicos o analistas financieros desempeñan muchas tareas rutinarias y automatizables. ¿Pueden competir un abogado revisando la jurisprudencia, un médico investigando todos los casos relacionados con una dolencia o un financiero preparando un informe sobre miles de empresas con máquinas?

El mercado laboral camina hacia una gran polarización. La robótica será incapaz de automatizar muchas tareas de baja cualificación que requieren habilidades motoras como camarero o electricista. La Inteligencia Artificial aún dista de sustituir muchas tareas de alto nivel. En medio queda una enorme masa de empleos antaño considerados buenos trabajos que son carne de cañón para su sustitución por las máquinas.

No desprecies tu cuerpo y no creas que tu mente es una barrera insalvable para las máquinas.

Artículo publicado originalmente en bez

La Inteligencia Artificial y los Recursos Humanos, juntos, suman y no restan

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Mon, 20 Feb 2017 11:35:00 +0000

La inteligencia artificial no reemplaza a las personas, sino parte de las tareas rutinarias que éstas realizan, lo cual permite, además de optimizar el tiempo, aumentar las capacidades humanas. Es una de las conclusiones a las que se llegaron el pasado viernes 3 de febrero, durante el Breakfast for Learning «Inteligencia Artificial y RRHH: de la automatización del trabajo a una nueva gestión del talento», un evento celebrado en La Salle Campus Madrid y organizado por LIDlearning y La Salle International Graduate School.

Tras un desayuno que dejó tiempo para el networking, el aula magna del campus de La Salle en Madrid comenzó a recibir a los primeros asistentes. Con el cartel de aforo casi completo y pasadas las 10 de la mañana, Jesús Alcoba, Director de la Escuela de Negocios de La Salle, daba la bienvenida tanto a los oyentes como a los ponentes, a los cuales agradecía su contribución para poder entender el impacto que la inteligencia artificial está teniendo en la gestión del talento.

Poco más tarde, cedía la palabra a Felip Bonilla, Director de LIDlearning, que señaló “la importancia de que existan eventos y programas formativos para superar las amenazas y la visión negativa que aporta el desarrollo de las nuevas tecnologías”. A continuación, se ocupó de presentar a los verdaderos protagonistas de la jornada: Antonio Orbe, experto en inteligencia artificial y Director del Máster en Dirección de Empresas Digitales; Raquel Roca, experta en el futuro del trabajo y Directora del Máster en Gestión del Talento en la Era Digital; Pedro Suja, Head of Cognitive Technologies en el BBVA; y Cristina Villanova, Corporate Managing Director en Catenon Worldwide Executive Search.

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: APLICACIÓN Y USOS EN LA EMPRESA

Llegó el turno de Antonio Orbe. Como experto en inteligencia artificial, pasó a describir qué es ésta, cómo se desarrolla y qué amenazas trae consigo. “Divido la inteligencia artificial en dos partes: simulación e imitación funcional. La primera pretende simular el cerebro humano en su totalidad, tal y como es y tal y como funciona. La segunda, imita las funciones del cerebro”, destacó Orbe.

Por otro lado, el Director del MDED, analizó las tareas que un ordenador es capaz de hacer (matemáticas, contabilidad, música, reconocimiento de voz, reconocimiento de caras, redacción de noticias, coche sin conductor…), a la vez que señaló que “los humanos tendemos a considerar que algo no requiere inteligencia cuando un ordenador es capaz de hacerlo“. ”Para los ordenadores lo fácil del cerebro es difícil y lo difícil fácil. Es más fácil automatizar tareas que tienen que ver con el pensamiento que con la actividad motora. Por ejemplo, es imposible automatizar la función de un camarero, pero sí las de un CEO“, zanjó el experto en inteligencia artificial.

Además, el autor de ‘Una mirada al futuro’ hizo referencia al entrenamiento de las máquinas. ”Somos los usuarios los que entrenamos a los ordenadores sin saberlo“, apuntó, “de tal forma que al final se produce una democratización del conocimiento“. A su vez, destacó que “el entendimiento del lenguaje natural es el mayor reto al que se enfrenta la inteligencia artificial“. Para terminar, Antonio Orbe sentenció que “hoy, la inteligencia artificial es un pequeño ejército de hormiguitas que sustituyen tareas, más que puestos de trabajo“.

Posteriormente, salió a escena Pedro Suja, responsable de inteligencia artificial en el BBVA, para contar el caso de éxito de su empresa en cuanto a usos de inteligencia artificial. ”El ser humano, desde que es ser, siempre ha intentado automatizar todo”, expresó Suja, que señaló los 3 motivos por los que BBVA apuesta por la automatización. “Queremos automatizar para vender más, mejorar la experiencia del usuario y reducir costes“, aclaró.

En este sentido, Suja mostró que los objetivos del BBVA con el uso de la inteligencia artificial durante el año 2017 son: diseñar mejores modelos, obtener más datos, mejorar la tecnología y conseguir mayor colaboración. También nos enseñó el “Sistema de Ayuda en Oficinas, un sistema de inteligencia artificial que combina preguntas y respuestas en lenguaje natural” y que ya está en uso actualmente.

Para terminar, compartió con todos los asistentes algunas preguntas que le preocupan sobre el futuro de las personas y los robots, a la vez que dijo que “tenemos dependencia de los robots y cuando hace algo un ordenador ya no lo hacemos nosotros”.

Tras las reflexiones de Pedro Suja, le tocó el turno a Cristina Villanova, que explicó el caso de éxito de Catenon, una empresa global especializada en selección que utiliza las nuevas tecnologías y herramientas inteligentes para la captación de talento. “En selección avanzamos hacia modelos disruptivos. La movilidad del talento se ha multiplicado por 7 y hay un déficit de talento a nivel mundial. La competición es sobre un escenario global, por lo que la gestión del talento se complica”, sentenció Villanova.

En este contexto, se hace imprescindible contar con modelos tecnológicos para gestionar el conocimiento y conectar en tiempo real. “Hoy la BBDD es Internet y el headhunter que gana es el que utiliza la tecnología más eficiente”, señaló la experta, que destacó la importancia de la huella digital de los candidatos y la existencia de modelos colaborativos para analizar la presencia de las personas en las redes sociales.

REFLEXIONES DEL FUTURO: CARENCIAS Y OPORTUNIDADES

Una vez vistas las ponencias de Antonio Orbe, Pedro Suja y Cristina Villanova, tuvo lugar una mesa redonda moderada por la periodista Raquel Roca, experta en el futuro del trabajo y en la gestión del talento. Algunas de las ideas que se desprendieron durante el debate y las preguntas que el público lanzó son:

- El nivel de directores y CEO con presencia en redes sociales es bajísimo.

- Hay que trabajar la marca online, porque es el sello de identidad de cualquier individuo.

- Muchas empresas no están al día en herramientas de gestión del talento.

- Es mejor hablar de procesos con modelos entrenados por usuarios, que de humanos y robots.

Alrededor de la 13h, Lola Mora, Directora de la Universidad Corporativa de La Salle, ponía fin al encuentro, que dejó paso a un debate que hoy continúa en las redes sociales y que unió a profesionales de RRHH de diferentes empresas, directivos, consultores y alumnos de los programas que LIDlearning imparte junto con La Salle IGS.

Durante el evento, el hashtag utilizado para la difusión del mismo en la red social Twitter, #InteligenciaArtificialyRRHH, se convirtió en Trending Topic en España, logrando el mayor alcance de una acción de LIDlearning hasta la fecha.

VÍDEO-RESUMEN DEL EVENTO

El trabajo no dignifica

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Thu, 09 Feb 2017 11:01:00 +0000

A la mayoría de las personas no les gusta su trabajo. Vivimos en una contradicción: queremos trabajar y solo esperamos el momento en que termina la jornada. Deberíamos replantearnos por completo el empleo moderno y prepararnos para un mundo de ocio.

Los robots nos robarán el empleo y ello nos causa una gran consternación. ¿Qué haremos sin trabajo? ¿A qué dedicaremos nuestro tiempo? ¿Se puede ser feliz sin trabajar? Aparte de dinero, ¿da el trabajo satisfacciones? ¿Dignifica? Sin trabajo, ¿caeremos en la pereza y en la inactividad llevando una vida anodina? ¿Somos capaces de tomar el control de nuestra vida sin que nadie nos diga qué hacer durante muchas horas diarias?

Un futuro en el que las máquinas realicen el trabajo humano y mecanismos redistributivos, como la Renta Básica Universal, aseguren la satisfacción de las necesidades básicas puede resultar utópico o distópico según la actitud que tomemos y nuestros recursos personales.

Estamos tan acostumbrados a considerar el trabajo algo imprescindible para la realización personal que apenas podemos pensar en un mundo sin él. Pero no siempre ha sido así. En la antigüedad el trabajo era algo indigno propio de los esclavos. Según Herodoto el desprecio al trabajo estaba arraigado en los griegos, egipcios, persas o árabes. Las personas libres debían dedicarse al ocio, mientras que su negación, el negocio, era propio de los infelices. Y los romanos, que consideraban arte a todo buen hacer, llamaban sórdidas artes a los oficios.

El trabajo tiene una recompensa evidente: el salario. Se supone que además dignifica, permite al ser humano desarrollar sus potencialidades. Además nos hace sentirnos útiles, ser provechosos para la comunidad. Y ello nos hace sentirnos integrados. En muchos casos además socializa y nos pone en contacto con otras personas. Y aumenta nuestra autoestima.

No trabajar, por el contrario, tiene consecuencias negativas. No tenemos ingresos ni acceso a muchos recursos que deseamos. Somos dependientes de otros como el Estado, los subsidios o la familia. No sentimos culpables y marginados.

Pero lo cierto es que la mayoría de las personas detesta su trabajo. La empresa de encuestas Gallup realizó un estudio en 2012 en 142 países. Los resultados son demoledores. Sólo el 13 % está interesado en su trabajo, 1 de cada 8 empleados, unos 180 millones de personas en el mundo. Por el contrario, el 63 %, unos 900 millones de personas, se encuentra desmotivado por su trabajo y el 24 %, unos 340 millones, lo detesta.

Quizá el lector de este medio y otras muchas personas disfruten con su trabajo, pero son una minoría. Basta fijarse en los trabajos que vemos a nuestro alrededor, en la actitud de muchos trabajadores y en las características de la mayoría de los trabajos para entenderlo. El trabajo aliena. Es una rutina que el trabajador aprende a realizar una tarea al principio de su vida laboral y continúa haciéndola durante años. En última instancia la gente trabaja solo por dinero. En palabras de Larry Page, CEO de Google: “A nueve de cada diez personas no les gusta lo que hacen. La idea de que todo el mundo debe realizar su trabajo servilmente y hacer cosas ineficientes para conservar su empleo no tiene ningún sentido. Ésa no puede ser la respuesta”.

Aceptemos por un momento la idea nada descabellada (de hecho la mayoría de las personas en el mundo no trabajan) de que los esclavos modernos, las máquinas, harán el trabajo y tendremos recursos suficientes para subsistir. Viviremos ociosos. Contra lo que pudiera parecer, el ocio no es sencillo. Disfrutar de una vida libre a nuestra completa disposición no es tan fácil. Como decía Keynes, hemos sido entrenados demasiado tiempo para luchar y no para disfrutar. Y cuando llega el tiempo libre para nosotros no siempre sabemos qué hacer con él.

Nos han educado para trabajar. Y en términos generales, trabajar significa obedecer órdenes. Se prima la rutina frente a la creatividad, la obediencia frente a la iniciativa. Y, abandonados a nuestra suerte, no sabemos qué hacer. Afortunadamente, o no, surgen instrumentos que nos permiten seguir viviendo sin pensar demasiado. El más importante la televisión. Y también el consumo de sustancias que aplanan la vida: el alcohol y las drogas. Así, adultos y jóvenes ven pasar la vida en un mundo que no es el suyo.

Ser libre no es sencillo. Disponer por completo de la vida propia es cansado. Lo fácil es delegar, dejarse llevar. Y quejarse. El mundo ha cambiado, pero no la educación. No formamos a las personas para ser libres, para llevar una vida plena, para hacerse cargo de su destino. Las formamos para un mundo basado en un recurso de escasez creciente: el trabajo. ¿No deberíamos empezar a educarnos para la libertad y el ocio?

Artículo publicado en bez

Entrevista en Muy Interesante sobre "Una mirada al futuro"

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Mon, 30 Jan 2017 09:48:00 +0000

La revista Muy Interesante me entrevistó sobre mi libro Una mirada al futuro. La entrevista está dividida en cuatro cortes.

Inteligencia artificial: ¿qué pasará cuando los robots desplacen a los trabajadores?

Antonio Orbe: 'Las máquinas ya están sustituyendo multitud de empleos humanos'

Antonio Orbe: el avance de la inteligencia artificial
¿Qué nos depara la sociedad del futuro?

2017, el mejor año de la historia

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Mon, 23 Jan 2017 11:09:00 +0000

El mundo mejora en casi todos los aspectos, en casi todos los lugares. En la práctica nada impedirá que 2017 sea el mejor año de la humanidad

Escuchando las noticias nada parece indicar que el mundo mejore; el catálogo de desgracias y amenazas que se ciernen sobre la humanidad se muestra aterrador. Sin embargo, los medios no son el mejor lugar desde el que observar la evolución del mundo. Las buenas noticias no interesan, es aburrido hablar de la vida de la mayoría de los ciudadanos que come, sale a la calle, habla con sus semejantes, no sufre violencia y lleva una vida razonablemente apacible. Las historias de la literatura o el cine apasionan porque el héroe sufre, duda y está a punto de ser derrotado. El gran protagonista de la ficción es el mal.

Para juzgar la evolución del mundo de una forma objetiva hay que alejarse de los sentimientos y acudir a los datos, y estos son demoledores: todo muestra que el mundo mejora. En lo personal puede irnos mejor o peor y en última instancia todos acabaremos mal. Nada ha conseguido que la mortalidad humana varíe un ápice: sigue siendo el 100%. Pero esto es conocido y por tanto no es noticia. En palabras de Obama, este es el mejor momento de la historia para nacer.

En 2000, Naciones Unidas estableció los llamados Objetivos de Desarrollo del Milenio, un ambicioso programa que duró hasta 2015. Según Ban Ki-Moon, la movilización mundial tras los ODM ha generado el movimiento contra la pobreza más exitoso de la historia. La pobreza extrema ha pasado del 47 % en 1990 al 14 % en 2015.

Los datos sobre la evolución de la salud mundial son igualmente positivos. En plena guerra fría, el esfuerzo conjunto de EE.UU. y la URSS. consiguió la erradicación de la viruela. Otras pestes que asolaban el planeta llevan el mismo camino. En 2014, la OMS declaró erradicada la polio en India. En 2014, en Nigeria hubo seis casos. África y el mundo están a punto de acabar con la terrible enfermedad. Incluso la malaria está siendo severamente reducida en un 40% desde 2000.
La mortalidad infantil decrece, la esperanza de vida al nacer aumenta y lo mismo ocurre con las calorías por habitante (vinculadas con el hambre). Si el lector tiene más de 40 años considere que de haber nacido hace dos siglos habría fallecido antes de esa edad.

No sólo vivimos más y mejor. Estamos mejor educados. El incremento de alfabetización en el mundo deja la asombrosa cifra del 95 % de hombres y mujeres mayores de 15 años que saben leer y escribir.
Como consecuencia, el índice de desarrollo humano se ha elevado considerablemente. El HDI incluye esperanza de vida al nacer, educación e ingresos en PIB.

Si bien es difícil medir la situación de la mujer, algunas variables ayudan a comprender el avance en la igualdad de género, como el nivel educativo de las mujeres, la edad de casamiento o la edad en la que tienen el primer hijo. En todas estas variables los datos mejoran.

Estas mejoras no son cosas del mundo desarrollado, es justamente en los países en desarrollo como los asiáticos y africanos donde los avances son más sustanciales.

Las dictaduras eran lo común hace décadas (y desde luego siglos), pero eso ha cambiado y la democracia avanza en todas las regiones del planeta. Y la violencia es menor que nunca, sea entre personas, en guerras civiles o en conflictos entre países. La guerra es cosa del pasado. Hace Steven Pinker (autor de Los mejores ángeles de nuestra naturaleza) una reflexión muy llamativa: cuando escuchamos una historia de violencia, tendemos a pensar en lo bajo que puede caer el ser humano. En su lugar podríamos pensar en lo alto que hemos puesto nuestro umbral: multitud de comportamientos aceptables en el pasado hoy son del todo intolerables.

Incluso la superpoblación está dejando de ser un problema. Bangladesh tiene una tasa de fertilidad (número de hijos por mujer) de 2,5 que es justamente la tasa mundial, muy cerca de la estabilidad poblacional. La población máxima se alcanzará en 2100 con 11.000 millones, menos que el doble de 2000.

Casi el único problema en que empeoramos es la salud del planeta. El cambio climático y el deterioro de la Tierra siguen avanzando. Ha mejorado, eso sí, la conciencia global, pero no es suficiente, los
malos hábitos persisten.

No somos complacientes. Tenemos multitud de problemas y trabajo que hacer: el mundo no es y no será perfecto. Y siempre encontraremos áreas de mejora y problemas que antes no eran considerados como tales: la violencia o la desigualdad de la mujer antes eran lo normal y hoy son inaceptables.
Tan improbable como que un meteorito asole la Tierra es que estas tendencias globales cambien. Habrá retrocesos, pero los avances contra la pobreza, la violencia, en pro de la educación, la libertad, la democracia y el bienestar común hacen predecir que 2017 será el mejor año de la historia de la humanidad.

Artículo publicado en bez

¿Es la Inteligencia Artificial lista o tonta?

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Mon, 16 Jan 2017 09:54:00 +0000

La Inteligencia Artificial ¿Es una amenaza? ¿Contra qué o contra quién? ¿Contra el empleo o contra el mundo?

Tenemos una idea amenazadora sobre la Inteligencia Artificial IA derivada de las películas de ciencia ficción que consiste en un ser muy evolucionado que dominará el planeta. Pero también tenemos la contraria, la que viene de hablar a Siri o sus hermanos y, viendo lo lejos que están de comprendernos, concluir que solo son máquinas estúpidas. La realidad se sitúa en el punto medio: no está cercano el momento en el que la IA sea autónoma y todopoderosa, pero cada vez hace más cosas mejor que nosotros los humanos.

Empecemos por clarificar lo que hay detrás de la poderosa IA de películas como Terminator. Técnicamente hablamos de IAG, Inteligencia Artificial General, es decir, que sirve para un propósito general, que puede resolver cualquier problema. Nosotros los humanos somos una Inteligencia General que aborda cualquier cuestión, desde tomar un fruto de un árbol a escribir una carta. En buena medida los animales también lo son aunque su ámbito de resolución de problemas sea menor así como más limitadas sus respuestas.

Al temor generado por esa IAG planteada por las películas se ha unido la opinión de importantes científicos y pensadores, fans o denigradores de la IAG que son los transhumanistas y futuristas. Quizá el más conocido sea el fundador de la Singularity University, Ray Kurzweil autor de La Singularidad está cerca.

La tesis de la singularidad es sencilla. Según la ley de Moore, el crecimiento de la potencia de los ordenadores es exponencial. En algún momento (¿2045?) serán más inteligentes que los humanos. No podemos predecir lo que ocurrirá a partir de entonces, por lo que llamamos a ese momento la singularidad (término tomado de la física en casos como el big bang).

Otros como Nick Bostrom, autor de Superintelligence se lo han tomado muy en serio y plantean comenzar con el control de la IAG antes de que sea tarde. Una IAG no tiene que ser mala para ser dañina como es el caso del maximizador de clips. Es una máquina cuyo objetivo poco amenazador es fabricar clips de papelería. Los diseñadores imbuyen toda la inteligencia que pueden en la máquina hasta hacerla muy inteligente. La máquina sigue su objetivo ciego de fabricar clips para lo que crea otras máquinas que fabrican clips hasta convertir el planeta en una fábrica de clips. O una máquina que para acabar con la enfermedad acabe con los humanos. O la fábula de los gorriones y el búho. Los gorriones están cansados y deciden buscar un búho para que trabaje por ellos. Uno más sabio dice: “¿no sería mejor saber cómo se domestica un búho?”. “No”, responden, “bastante difícil es encontrar un huevo, vayamos a ello”. Y así parten todos a buscar el huevo antes de solucionar el problema del control.

El número de ejemplos, situaciones paradójicas y películas sugerentes es inacabable. Pero seamos serios, ¿va eso a ocurrir pronto?

Una opinión muy autorizada es la de Andrew Ng, ingeniero de Google y jefe científico de Baidu (el buscador chino). Según Ng, preocuparse del lado oscuro de la IA es como preocuparse de la sobrepoblación en Marte. “El principal problema que la tecnología ha supuesto durante siglos es su amenaza contra el empleo. Por ejemplo, hay tres millones y medio de camioneros en Estados Unidos. Creo que necesitamos que los líderes gubernamentales y empresariales hablen sobre esto y pienso que el énfasis en los malvados robots asesinos es una distracción innecesaria”.

Porque la IA es más bien una inteligencia concreta, limitada, pero que está demostrando ser muy eficaz en múltiples tareas. La IA es un conjunto de programas que poco a poco van automatizando funciones antes solo aptas para los humanos. Una vez que una tarea la realiza una máquina ya no la llamamos IA. Por ejemplo el ajedrez, o el reconocimiento de voz o el de imágenes. ¿Es el GPS del móvil IA? Hace unos años era una tarea imposible para una máquina, pero ahora ya no la consideramos IA.

Entre los ámbitos en los que la IA está evolucionando más cabe destacar el lenguaje humano. Pasar de voz a texto era en extremo complejo, pero ahora es rutina para muchas personas que dictan a su móvil. La nueva generación de traductores automáticos (basados en las redescubiertas redes neuronales presentes en muchas IA actuales) alcanzará pronto la eficiencia de los expertos humanos. Los nuevos chatbots responderán masivamente a nuestras peticiones en lenguaje humano.

El jefe no va a llegar un día a presentarte a Robby, el robot que te va a sustituir. Por el contrario, un enjambre de pequeñas IA habrán ido desempeñando poco a poco tus tareas hasta que seas prescindible. Esa es la amenaza. Y si piensas que se trata de neoludismo antitecnológico escucha lo que, sutil o abiertamente, dicen Barak Obama, Bill Gates, Larry Page, Elon Musk y otros líderes tecnológicos.

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Amazon Go y el fin del trabajo

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Fri, 30 Dec 2016 17:41:00 +0000

Amazon abrirá el próximo año la primera tienda física sin cajas, sin colas, sin esperas y, claro, sin empleados. La pregunta que nos asalta es ¿crea la nueva economía empleo?

La tecnología destruye empleo. Cuando una máquina desempeña con un nivel experto una tarea que antes solo podía hacer un humano, pronto el humano será sustituido. La máquina seguirá progresando y finalmente el humano solo volverá a realizar esa tarea por nostalgia, pero nunca por productividad.

Las empresas buscan la productividad y el beneficio. Al comprar un equipamiento tienen dos objetivos: hacer más de lo que hacían, por ejemplo, procesar más datos, conocer mejor el negocio y vender más, y reducir costes. Y el primer coste a reducir es el laboral. Entendida la productividad como producto o servicio final dividido entre número de empleados, la productividad siempre aumenta cuando introducimos máquinas. Cuando el número de empleados es cero ¿la productividad es infinita?

La teoría economía clásica afirma que la tecnología destruye empleo en un sector pero lo crea en otros. Hace dos siglos el 90% de la población trabajaba en el campo. Hoy solo lo hace el 2% que es capaz de alimentar al resto de la población con una enorme productividad. El empleo se desplazó de la agricultura a la industria y, después, de esta a los servicios. Cuando las nuevas máquinas sustituyan masivamente a los empleados humanos, ¿seguirán creándose empleos en otros sectores? ¿En qué sectores? ¿Serán suficientes para amortizar la destrucción de empleo?

Amazon es una de las empresas más exitosas de nuestro tiempo. Comenzó vendiendo libros online, continuó vendiendo todo tipo de artículos online, dominó y cambió el sector de la distribución: todos los competidores comprendieron que había que vender online o desaparecer. ¿Es Amazon un creador de esos nuevos empleos de los que hablamos? Se dice que por cada empleo que crea Amazon se destruyen cuatro en la economía tradicional. En buena medida porque Amazon es líder en el empleo de robots que desarrollan la mayoría del trabajo en sus automatizadas fábricas.

Amazon Go es el siguiente paso de Amazon, además de la tienda virtual la tienda física. El gigante de la distribución acaba de anunciar que en 2017 abrirá su primera tienda. La novedad es que no tiene cajeros. El cliente entra con la app del su móvil, coge lo que quiere de los estantes y lo devuelve si cambia de opinión mientras la app va registrando sus compras. Cuando está satisfecho, simplemente sale de la tienda y la app le apunta la compra en su cuenta. Sin colas, sin cajas, sin cajeros. Para lograr tamaño prodigio, Amazon usa tecnología puntera en los campos de visión artificial, fusión de datos y aprendizaje profundo. Una serie de cámaras y sensores siguen al cliente por la tienda y registran sus movimientos. Amazon llama a esta tecnología Just Walk Out (Solo salga).

Aún no está todo claro acerca de Amazon Go. La automatización no es total: la reposición de las mercancías las hacen personas y hay que saber cómo lucharán contra los robos. Pero parece que los problemas que puedan surgir se subsanarán y el futuro de las tiendas físicas cambiará para siempre.

Pero Amazon no es siquiera el ejemplo más extremo de la escuálida creación de empleo por parte de la nueva economía. Cuando Facebook compró en 2014 Whatsapp, la empresa de mensajería enviaba 50.000 millones de mensajes diarios a 450 millones de usuarios en el mundo. Esta gigantesca empresa tenía ¡cincuenta empleados!

Parece muy dudoso que la tecnología genere empleo en la misma medida que lo destruye como los casos de Amazon Go y Whatsapp evidencian. Aunque ha tardado en llegar es algo que predijo en 1930, en medio de la Gran Depresión, John Maynard Keynes que pronunció una conferencia en Madrid titulada Las posibilidades económicas de nuestros nietos. Entonces habló del desempleo tecnológico y la semana con días de tres horas de trabajo.

La tecnificación y el fin del trabajo traen otras muchas preguntas. ¿Para qué trabajar? ¿Aumenta la desigualdad? ¿Viviremos en un mundo más abundante? ¿Necesitaremos una herramienta redistributiva como la renta básica universal? ¿Qué hacer con nuestro ocio? ¿Cómo educarnos para un mundo nuevo?

Son todo cuestiones apasionantes a las que he tratado de dar respuesta en mi libro UNA MIRADA AL FUTURO. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad y sobre las que es ineludible reflexionar.

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El mundo en dos décadas

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Mon, 19 Dec 2016 17:51:00 +0000

Es imprescindible reflexionar sobre qué cambios vendrán (y serán muchos) en las próximas dos décadas.

Agradezco mucho a Rafa Bravo la oportunidad de presentar mi libro en su prestigioso blog Primum non nocere 2016 .

He escrito UNA MIRADA AL FUTURO. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad para llenar en parte un clamoroso vacío sobre la influencia que la tecnología tendrá en el futuro próximo.

Aparecen con creciente frecuencia en los medios noticias sobre si los robots nos quitarán el empleo o si la inteligencia artificial dominará el planeta. Pocas de ellas están bien documentadas, pero al menos tienen la virtud de suscitar la atención sobre el tema. Peor aún es el caso de la política en el que el tema ni siquiera se menciona.

¿Crees que la inteligencia artificial es muy lista o por el contrario piensas que es muy tonta? La inteligencia artificial general IAG concebida como un ente capaz de solucionar cualquier problema es ciencia ficción y su amenaza, en palabras de Andrew Ng, ingeniero de Google, profesor de Stanford, jefe científico de Baidu (el buscador chino) y cofundador de la empresa de cursos online Coursera, es como como preocuparse de la sobrepoblación en Marte. “El principal problema que la tecnología ha supuesto durante siglos es su amenaza contra el empleo. Por ejemplo, hay tres millones y medio de camioneros en Estados Unidos. Creo que necesitamos que los líderes gubernamentales y empresariales hablen sobre esto y pienso que el énfasis en los malvados robots asesinos es una distracción innecesaria”.

La inteligencia artificial es más bien como un ejército de hormigas que están en todas partes, ayudadas por el ubicuo teléfono móvil. Pequeñas aplicaciones de inteligencia artificial van ocupando un espacio cada vez mayor.

La tecnología destruye empleos, siempre ha sido así. La economía clásica dice que los empleos destruidos en un sector se crearán en otro: de la agricultura a la industria y de esta a los servicios. Pero no está nada claro que esto siga siendo así. ¿Hablamos de los empleos de una empresa como Whatsapp con 50 empleados? Dicen que por cada empleo que se crea en Amazon se destruyen cuatro en la economía tradicional. Amazon, una empresa que emplea miles de robots. ¿Y China? La robotización de la segunda economía del mundo es acelerada.

Pero la tecnología trae también la abundancia y el bienestar. Nadie lo diría viendo las noticias, pero el mundo mejora deprisa. La esperanza de vida, la lucha contra las pestes del pasado (incluyendo la malaria que ha descendido un 40% desde 2000), la educación, la democracia, o la violencia y las guerras mejoran.

El trabajo es odiado y deseado. Pero en la actualidad es deseado casi exclusivamente por los ingresos que reporta. La mayoría de la gente detesta su trabajo y es sencillo ponerse en el lugar de los muchos trabajos que la gente realiza solo por dinero.

Si las máquinas hacen el trabajo, los propietarios de estas se enriquecen y los asalariados se empobrecen: la desigualdad aumenta en el mundo. Algunas ideas como la renta básica universal son una propuesta a considerar.

Mientras tanto estamos educando a los jóvenes para un mundo que no existirá. Pretender que van a tener un empleo como los de antes es generar una enorme frustración.

¿Estamos preparados para el futuro?

Una mirada al futuro. Introducción del libro

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Tue, 13 Dec 2016 15:57:00 +0000

La tecnología ha sido el arma más poderosa de evolución de las sociedades humanas. La dominación de la naturaleza posibilitó el gran salto neolítico de forma que cultivamos campos, domesticamos a los animales y nos hicimos sedentarios. La escritura fue quizá el mayor invento de la humanidad, ya que permitió la acumulación del conocimiento y que éste trascendiera el tiempo y el espacio. Los avances tecnológicos han traído bienestar en todas las épocas de la humanidad.

Con la Revolución industrial el crecimiento y el bienestar se aceleraron. La producción se hizo más eficiente, el precio de los productos bajó y éstos estuvieron a disposición de un número creciente de consumidores. También destruyó empleos, pero otros muchos se crearon según una máxima de la ciencia económica, que dice que los empleos destruidos por la tecnología son constantemente reemplazados por otros en otros sectores. Sin embargo, esto parece tocar a su fin.

El nacimiento de los ordenadores comerciales a mediados del siglo pasado posibilitó un gran desarrollo para las empresas grandes y pequeñas. La introducción del ordenador personal supuso un panorama nuevo en el que muchos individuos tenían acceso a la computación. Pero fue el uso masivo de Internet lo que cambió el mundo y nos mostró un futuro que aún no sabemos juzgar. En paralelo, los algoritmos inteligentes, la llamada Inteligencia Artificial, han comenzado a realizar tareas antes sólo reservadas a los seres humanos. Hoy los ordenadores ven, escuchan, hablan y casi piensan.

La aplicación de esta tecnología de la información tiene dos consecuencias. La aceleración de la producción hace que vayamos hacia un mundo de abundancia en el que los productos y servicios serán muy baratos. Por otro lado, hará que el trabajo humano vaya desapareciendo: las máquinas harán la labor. La antigua regla económica ya no sirve: no habrá reemplazo del empleo.

Esta visión tecnológica debería tener un correlato en el mundo económico y político. Desafortunadamente no es así. El libro pretende llamar la atención acerca de una realidad sobre la que urge el debate.

No somos tan listos

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Mon, 05 Dec 2016 14:46:00 +0000

Comparados con el resto de animales la inteligencia humana deslumbra, pero un análisis más serio revela nuestras enormes limitaciones intelectuales y nuestra irracionalidad.

Asistes a una fiesta y te presentan a varias personas. Te dicen sus nombres, pero instantes después no los recuerdas. Vas acompañado y quieres presentar a un conocido, pero no recuerdas su nombre; este, experto en relaciones sociales, se presenta él mismo y te libera de una situación algo bochornosa. Tranquilo, es normal, tu cerebro funciona tan mal como el de cualquier otro.

El neurocientífico David Linden dice que el cerebro es un kludge —klumsy (torpe), lame (poco convincente), ugly (feo), dumb (tonto), but good enough (pero suficientemente bueno)—. Y es que, lejos de responder a un diseño inteligente, el cerebro es algo bastante chapucero.

De hecho es sumamente fácil engañar al cerebro. Las ilusiones ópticas son un buen ejemplo. Las figuras del conejo y la liebre o la del jarrón y las caras, que habrás visto muchas veces, son unas ilusiones que te confunden. Lo curioso de estas figuras es que no puedes ver una mezcla de ambas: no ves el conejo y la liebre a la vez o una fusión de ambas; o ves la liebre o el conejo ya que existe una lucha entre poblaciones neuronales y solo puedes ser consciente de la que en ese momento va ganando.

La magia es una bella y excitante manera de comprobar lo sencillo que es confundir al cerebro. El mago te da unas pistas pero siempre oculta algo. La magia es en esencia falta de información. Con el resto de los datos tu cerebro escribe una narrativa que con gran sorpresa se muestra errónea.

La relación de fallos psicológicos va mucho más allá y cuando nos enfrentamos a cerebros con lesiones se manifiesta la complejidad de nuestro órgano más fascinante. Oliver Sacks cuenta la historia del hombre que no reconocía su pierna tras sufrir un ictus y perder el trozo del cerebro encargado de reconocerla. Sacks acudió a la cama del enfermo que estaba muy agitado. Este hizo saber al neurólogo que era de muy mal gusto haberle colocado a su lado la pierna de otro hombre y que con un poco de repulsión la había empujado fuera de la cama, pero para su sorpresa él había ido detrás al suelo. El cerebro del paciente no era capaz de encontrar una narrativa coherente entre la pierna que su cerebro no reconocía y la evidencia de que estaba pegada a su cuerpo y era suya y todo ello le provocaba una gran confusión. Por cierto, si no eres capaz de ponerte en su lugar y de comprender lo que le pasaba, es normal; resulta incomprensible para alguien cuyo cerebro no tiene esa lesión.

Pero los cerebros sin lesiones manifiestan un sinnúmero de conductas inconscientes. De hecho la mayoría de nuestro comportamiento es inconsciente. Abrir la puerta, salir de casa, andar por la calle, llegar al coche y conducir hasta nuestro destino es algo que hacemos sin prestar atención, de forma inconsciente. Solo una mínima parte de nuestra actividad cerebral es consciente. Esto no significa que la actividad inconsciente sea mala; por el contrario, es una conducta experta y sumamente eficiente y solo invocamos a la conciencia para las tareas difíciles.

Conocerás a un jugador de baloncesto famoso y simpático que ha triunfado en el extranjero. Sabrás también que promociona productos bancarios. ¿Qué tiene que ver el baloncesto con las hipotecas? Nada, desde luego. Pero eres víctima del efecto halo según el cual una persona (o país) que tiene varias cosas buenas lo tiene todo bueno. El efecto halo es solo uno de los muchos errores de juicio que cometemos y que se llaman sesgos cognitivos. Daniel Kahneman, psicólogo, es el primer no economista en recibir el Premio Nobel de Economía. Su estudio de los sesgos cognitivos deja la racionalidad humana a la altura de los zapatos. Los sesgos cognitivos no son errores ocasionales, son sistemáticos y su influencia en la economía es gigantesca. Uno de ellos es la aversión a la pérdida: compro una casa o unas acciones por valor de cien y este valor empieza a bajar. Un ente ecónomo totalmente racional se guiaría por el precio futuro y, si la expectativa es que siga bajando, vendería. Pero la mayoría de nosotros, incluidos muchos economistas irracionales, detestamos perder y no venderemos hasta que el bien no recupere el valor de cien, algo que puede no ocurrir nunca. Somos constantemente irracionales.

Cuando nos comparamos con los animales nos consideramos muy listos. Pero acaba de aparecer otro actor en la escena: la máquina. ¿Está nuestro chapucero cerebro en condiciones de competir con los ordenadores? He escrito UNA MIRADA AL FUTURO. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad con el propósito de responder a esta pregunta y las que se derivan de ella: ¿cómo será el mundo dentro de dos décadas?

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Ajedrez, campeones y máquinas

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Fri, 02 Dec 2016 10:25:00 +0000

El Campeonato del mundo de ajedrez entre Magnus Carlsen y Sergey Karjakin muestra la pasión de los contendientes, la belleza del juego y la influencia de las máquinas.

Contra pronóstico el aspirante ruso de 26 años Sergey Karjakin llegó al desempate igualdo a 6 puntos con el rutilante campeón mundial noruego de 26 años Magnus Carlsen en el Campeonato mundial de ajedrez que se está celebrando en Nueva York. El encuentro, al mejor de doce partidas, llevaba diez tablas y una victoria cada uno. Nadie apostaba por Karjakin, noveno del mundo, pero el ganador del torneo de candidatos consigió sacar de sus casillas a Carlsen. Finalmente, en el desempata a partidas semi rápidas, Carlsen barrió al ruso y retuvo el título.

Ningún juego como el ajedrez muestra las facultades humanas. En él se desarrollan la evaluación del entorno, la estrategia a largo plazo, la táctica a corto plazo, la defensa, el ataque, el sacrificio, las celadas, el control del tiempo, la intuición, la memoria o la larga secuencia de pensamientos que llevan a la mejor jugada.

El escenario del campeonato es la ciudad de Nueva York donde hace casi 30 años ocurrió un acontecimiento que marcaría la historia del ajedrez y en buena medida del destino humano. En 1997 el ordenador de IBM Deep Blue ganó al campeón del mundo Gary Kasparov. Desde entonces puede decirse que el campeón del mundo ya no será nunca un humano y, salvo algunos desafíos posteriores, ningún Gran Maestro se enfrenta a las máquinas.

Deep Blue era un monstruo para la época: un superordenador con 30 procesadores y un hardware creado a medida para jugar al ajedrez capaz de evaluar 200 millones de posiciones por segundo. Esa gigantesca potencia es la que tenemos disponible en cualquier PC doméstico actual. El objetivo de crear Deep Blue era experimentar con el procesamiento paralelo. Entonces (y ahora) era muy complicado repartir la carga de trabajo entre varios procesadores sin que el rendimiento global del sistema decayera. Hoy todos los ordenadores personales y casi todos los teléfonos móviles tienen varios procesadores (o cores o núcleos) gracias a los esfuerzos que comenzaron en aquella época.

Aunque el ajedrez es un juego finito, es virtualmente infinito. El superordenador más grande del mundo, el chino Sunway TaihuLight con más de diez millones de cores no tiene ninguna posibilidad de resolver el juego de una vez por todas. Otros juegos, como las damas, están resueltos, es decir, se conocen todas las posiciones en el tablero, pero el ajedrez escapará aún por muchos años de su solución final.

El rendimiento de las máquinas en distintas tareas y juegos suele catalogarse de malo, experto y superhumano. En esta categoría entran ya los juegos de ajedrez, damas, Othello o Scrabble. En los últimos tiempos se han incorporado Go y póker incluyendo las capacidades de mentir y echar faroles, tan humanas. Y desde luego, y más importante, la inteligencia artificial está introduciéndose en muchos aspectos de nuestras vidas, entre otras formas a través de ese poco inocente aparato que es el teléfono inteligente.

Las máquinas han cambiado también el mundo del ajedrez aunque este sigue manteniendo muchos de los rituales de antes. Por ejemplo, ya no se aplazan las partidas como en el pasado. Antes, al llegar al control del tiempo, los luchadores se iban a casa y su equipo de analistas pasaba la noche en vela estudiando la mejor combinación. Desde que existen las máquinas esto no tiene sentido. Más importante es el hecho de que la preparación de los campeones se realiza con máquinas que analizan las líneas más prometedoras. Los grandes maestros actuales son mejores que nunca y lo son porque entrenan con máquinas.

El campeonato mundial en marcha tiene además el aliciente de la inmediatez de internet. Antes, los analistas y aficionados leían la partida al día siguiente y hacían sus análisis. Hoy las redes sociales son un hervidero de opiniones al instante. Así es posible conocer la opinión de las hermanas Polgar en Twitter (Judit Polgar ha sido la única mujer en estar entre los diez primeros ajedrecistas del mundo). Para un aficionado las redes sociales dejan varias enseñanzas. Cualquiera es un experto si tiene una máquina al lado. Nadie se atreve a contradecir a las máquinas. Carlsen y Karjakin entran en unas posiciones en las que nadie llega a conclusiones definitivas. Ni los grandes maestros, ni las máquinas, ni probablemente los contendientes llegan a entender lo que está pasando. Todo sigue siendo demasiado complicado en el bello e irresuelto mundo del ajedrez.

Mientras tanto subsiste la pasión. Viendo a Carlsen y Karjakin jugar, nadie lo diría. Es más, a veces parece que el vídeo se ha colgado y tenemos una foto fija. Sin embargo, como todo jugador sabe, su interior es un volcán. Eres un inútil, te voy a machacar, pues no es tan malo como parecía, oh, la he vuelto a pifiar, siempre me pasa igual, se equivocó, se equivocó, son algunos de los tormentosos diálogos internos que experimentan los ajedrecistas.

Las máquinas han traído muchos cambios al mundo y al ajedrez, pero al final del campeonato del mundo, uno de los humanos, Magnus Carlsen sonríe campeón y el otro, Sergey Karjakin, llora derrotado.

Dedicado al gran Leontxo García

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UNA MIRADA AL FUTURO. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Mon, 28 Nov 2016 15:33:00 +0000

Ya está publicado mi nuevo libro UNA MIRADA AL FUTURO. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad de Ediciones Altaria.

El lenguaje y la computación cognitiva

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Mon, 25 Jan 2016 11:10:00 +0000

Vamos hacia un mundo en el que la inteligencia estará presente en cada proceso, en cada dispositivo

La computación cognitiva es el conjunto de tecnologías que se inspiran en la inteligencia de los sistemas biológicos. Comprende también a las tecnologías que proporcionan una interacción más natural con los seres humanos. El lenguaje humano es la comunicación nativa entre humanos. Las empresas que incorporen sistemas cognitivos basados en lenguaje humano tendrán una gran ventaja competitiva sobre el resto.

La escritura comenzó en Mesopotamia como contabilidad hace cinco mil años. Las primeras tabletas de arcilla contenían cuentas sobre adquisición y mantenimiento de productos como rebaños o cosechas. Solo después de un tiempo, la escritura pasó a ser una herramienta al servicio del lenguaje. La historia parece repetirse siglos después con los ordenadores. Durante cinco décadas han estado usándose para cálculo numérico y especialmente para contabilidad. Pero las cosas están cambiando y desde hace un lustro los ordenadores han comenzado a adentrarse en el mundo del lenguaje humano.

El lenguaje es la ventana de la mente y pese a ser la parte más accesible de nuestra vida intelectual seguimos sin comprenderlo muy bien. A este desconocimiento se unen problemas que hacen de él un reto formidable para los ordenadores: es ambiguo, impreciso, contextual, erróneo y plagado de dobles significados e ironías. A pesar de ello, nuestros esfuerzos por manejarlo con máquinas están empezando a dar resultados.

El reconocimiento del habla (speech to text) puede parecer sencillo si lo observamos de pasada. Al fin y al cabo, los niños lo aprenden antes de los dos años. Pero eso es precisamente un problema: aprender por completo la fonética de un idioma de adulto es casi imposible como puede comprobar cualquiera que haya estudiado una segunda lengua. De hecho nos pasamos parte de nuestras conversaciones preguntando ¿qué? ¿puedes repetirlo? Pese a su gigantesca dificultad, el reconocimiento de habla por los ordenadores ha progresado hasta el punto que ya es útil y pronto igualará el rendimiento de los seres humanos. Las ventajas de dictar a un ordenador sobre escribir en un teclado son evidentes y la incorporación total de esta tecnología a los sistemas cognitivos es solo cuestión de tiempo. Lo contrario, la lectura de un texto (text to speech) está razonablemente resuelto hace tiempo.

La traducción presenta problemas aún más complejos de índole sintáctico y semántico. Los traductores no funcionan muy bien hoy, pero lo hace mejor que en el pasado y en poco tiempo tendrán un nivel que permita su uso totalmente productivo. Muchas empresas tienen su sistema de traducción como Google, Microsoft, IBM o Facebook.

Uniendo las tres partes, fonética, sintaxis y semántica, Skype (propiedad de Microsoft) ha anunciado un sistema que permite a un usuario hablar en un idioma y que al otro lado sea escuchado en un idioma distinto. El mensaje oral es pasado a texto en el idioma origen, traducido al idioma destino y leído. De momento solo funciona entre inglés y español. Google ha anunciado la misma funcionalidad.

El hito más sorprendente del uso del lenguaje por los ordenadores fue la victoria de IBM Watson sobre sus oponentes humanos en el concurso de TV Jeopardy donde demostró un elevado dominio de las sutilezas del lenguaje. Watson incorpora más de un centenar de componentes lingüísticos algunos de los cuales son dependientes del idioma y otros son neutrales. Es esta dependencia lo que hace a Watson “intraducible”. Muchos módulos deben de ser reescritos para cada lengua. Pese a las dificultades, IBM anunció que Watson iba a estar disponible en portugués y español (en este caso gracias al acuerdo firmado con CaixaBank). Ahora acaba de anunciar que estará disponible en japonés mediante un acuerdo con el gigante de las comunicaciones Softbank.

Pero el avance no está en que los sistemas de las grandes corporaciones usen el lenguaje humano. El verdadero avance es que cualquier empresa o el desarrollador de cualquier modesta app puedan incorporar esta potencialidad. En la plataforma Bluemix hay más de una docena de servicios de Watson algunos de los cuales manejan el lenguaje y pueden embeberse en las aplicaciones de las empresas.

Las tecnologías que subyacen al manejo del lenguaje son potentes y sofisticadas. En un primer momento se usaron sistemas puramente estadísticos, por ejemplo el análisis comparativo de todos los documentos traducidos a varios idiomas de la ONU o la Unión Europea. Pero ahora se están incorporando las poderosas redes neurales, complejos algoritmos que responden a una vieja idea, la simulación de la inteligencia biológica, pero con una gigantesca capacidad de cálculo a su servicio.

¿Hablas a tu móvil? ¿El sitio de internet de tu empresa usa el lenguaje natural para comunicarse con los usuarios? Si la respuesta es positiva, enhorabuena, aún no sois muchos. Si es negativa, quizá deberías ir pensando en ello.

Este artículo ha sido publicado previamente en Computerworld

Conferencia en el I Workshop sobre Desafíos Profesionales de la Medicina en la Era Digital

noreply@blogger.com (Antonio Orbe) — Fri, 22 Jan 2016 13:11:00 +0000

El 7 de Noviembre pronuncié una conferencia en el I Workshop sobre Desafíos Profesionales de la Medicina en la Era Digital titulada Computación Cognitiva: del Big Data a Watson, el asistente médico informático.

Las jornadas fueron deliciosas y me encontré rodeado de un grupo de médicos súmamente interesante. Rafael Ruiz Cruces fue el organizador y contamos con la presencia de Marlon Molina y el renombrado Julio Mayol entre otras celebridades. Antonio Postigo se encargó de la grabación y publicación de las conferencias.

Mi conferencia fue la siguiente.