Inteligencia artificial, robótica, historia y algo más.

25/8/19

Lady Norman, una sufragista en patinete

En la época de la imagen y el montaje audiovisual en la que vivimos, ¿qué pensaría cualquier persona al ver la siguiente foto?


Fuente de la imagen


Usted no se equivoca: se trata del antepasado del patinete eléctrico, esos inventos que inundan hoy en día nuestras ciudades, ¡pero de 1916! Y la mujer que posa con él es Florence Norman (1883-1964), más conocida como Lady Norman.



Podéis seguir leyendo el artículo en la web de publicación orininal, MujeresConCiencia. Un blog sobre mujeres (a menudo olvidadas) que inspiraron y marcaron la historia de la Ciencia
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17/8/19

Boston Dynamics en los 80

A estas alturas, ya todo el mundo conoce a la empresa Boston Dynamics y sus vídeos de robots increíbles. No todo el mundo sabe muy bien hacia adónde se dirige esta compañía. Y va camino de convertirse en una empresa que provoca inquietud y risas a partes iguales.

Pero merece la pena recordar que toda gran idea tuvo un origen humilde, y es lo que pretendo recordar con este post de hoy. Corría el año 1980 y el fundador de esta empresa, Marc Raibert, era profesor en las prestigiosa universidad Carnegie Mellon. En ella, fundó el laboratorio Leg Lab, que podríamos traducir como el Laboratorio Pata, en referencia a las investigaciones que realizaban sobre cómo se obtenía el equilibrio con robots de una pata. Un ejemplo de estos orígenes se ve en el siguiente vídeo:




Experimentos así permiten ver lo que cuesta avanzar en desarrollos tecnológicos y que los grandes diseños no salen de la nada. O por lo menos, eso pretende el autor de estas líneas.

Por cierto, siempre me gusta recordar que estamos a años luz de un hipotético Skynet y que estos robots nos apunten con una metralleta conscientemente. Y prueba de ello es que uno de los últimos robots de Boston Dynamics, ese temible robot-perro, tuvo un pequeño incidente en una presentación:




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13/7/19

Los niños pequeños aprenden palabras igual que los perros. ¿Podrían hacerlo las máquinas?

Los algoritmos y procesos de inteligencia artificial (IA) han recibido un impulso muy grande en los últimos años. A ello han contribuido las grandes bases de datos, la potencia de los nuevos microprocesadores y la mayor comprensión del funcionamiento matemático.

Sin embargo, las técnicas que están más de moda, como el famoso deep-learning, ya están dando muestras de agotamiento. Además, cada vez más científicos defienden que hay que desarrollar nuevas herramientas. En palabras de Pedro Domingos, “llevamos empleando los mismos principios desde 1950”.

En los últimos años, la inspiración que ha hecho avanzar a la IA proviene de la neurociencia y la psicología. Hoy parece mentira, pero en su origen estas dos disciplinas iban de la mano. Sin embargo, según se fueron desarrollando y especializando, cada vez se separaron más y más.

Hoy es el día en que la combinación de ellas puede arrojar luz sobre nuevos algoritmos de IA. En el presente artículo, quiero demostrar un caso particular, entre muchos, de alianza entre disciplinas.

 

¿Cómo aprenden palabras nuevas los perros?

Estos animales emplean una técnica muy curiosa. Pensemos que en un experimento disponemos de tres objetos: los nombres de dos de ellos son conocidos por los canes (por ejemplo, pelota y peluche), y el del restante, no (zapatilla).

Si pedimos al perro que nos dé la zapatilla, ¿cómo distinguirá el objeto correcto? A modo de descarte, elegirá el cuerpo cuyo nombre desconoce. Si nuestra respuesta es positiva, en adelante él aprenderá que zapatilla es ese objeto de tela de colores y goma.




No es la única manera en la que los perros aprenden palabras nuevas. Los investigadores afirman que, en esta manera de aprender, los canes lo hacen impulsados por una confusión mental. Los psicólogos llaman a este fenómeno el principio de mutua exclusividad.

Nuestras mascotas no son las únicas que pueden manejar este principio. Se ha demostrado que los chimpancés y los niños pequeños también la emplean. En definitiva, se conoce desde hace mucho tiempo.

La opinión mayoritaria de los científicos es que, debido a la complejidad del cerebro humano, la mutua exclusividad no es el único mecanismo que interviene en el aprendizaje de palabras. Pero no hay ninguna duda sobre su existencia. Basta con ver a un niño para entender que no existe aún ninguna máquina parecida a la mente de esa criatura.

Ahora bien, ¿cómo trasladamos esta habilidad a los algoritmos de IA tradicionales? Las redes neuronales actualmente carecen de mutua exclusividad, y de muchas más características del aprendizaje humano.

Por ejemplo, estas herramientas funcionan muy mal para aprender ideas nuevas sin borrar las antiguas. Tampoco para elaborar generalizaciones (si sabes conducir un modelo de coche, sabrás conducir el resto de modelos).

Por esta razón, se está tendiendo a integrar las aportaciones provenientes de la neurociencia y psicología. No tenemos ninguna certeza de que lleguemos a imitar perfectamente todo el aprendizaje humano. Pero ese es el tipo de respuestas que persigue cualquier labor de investigación.



Este artículo se publicó originalmente en The Conversation, sitio web que os recomiendo visitar

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10/7/19

Qué difícil es predecir el futuro

Estas semanas están siendo de mucha actividad para el autor de este blog. Entre otras tareas, estoy leyendo sobre predicciones erróneas y la validez de los 'expertos' para hacer predicciones. Prometo contar las historias e ideas interesantes -para mí- que estoy encontrando. Pero de momento, hoy os dejo con una confesión de Wilbur Wright, uno de los precursores del primer vuelo.

Durante un importante discurso en el Aéroclub de France, la primera institución aeronáutica en el mundo, fundada en 1898, el mayor de los hermanos dijo:



Confieso que en 1901 le admití a Orville que durante 50 años el hombre no lograría volar.




Dos años más tarde, el 17 de diciembre de 1903, ellos mismos lo lograron.

Fíjense los lectores qué difícil es hacer predicciones, incluso de la gente que más sabe, como para acertar. ¿Harán los expertos mejores predicciones que los no-expertos?


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14/6/19

El Gran Hermano (digo, Hacienda) os vigila: fraudes y delitos

En las fechas en las que a mí me entró el gusto por aporrear las teclas del ordenador y leer sobre seguridad informática, los consejos de seguridad en esencia, diferían poco de los actuales. En aquella época de módems de Internet que crearon una de las bandas sonoras de nuestras vidas, esas lejanas entrevistas y consejos de Una al Día ya insistían en no clicar en todos los enlaces, el phising, contraseñas de correo seguras, etc.

Con el Big Bang de las redes sociales, que aunque no lo creamos, no estaban ahí hace tanto tiempo, los consejos se ampliaron a 'ojo con lo que publicamos en las redes sociales'. La mayoría de usuarios opina que estas sabias palabras no merecen de su atención, y así se ve lo que se ve por Instagram, Facebook, y ya saben los lectores cuáles más.

Pero luego te encuentras con que cada vez más empresas husmean el perfil de los candidatos a sus puestos de trabajo o los bancos a la hora de concederte un préstamo. Posiblemente mucha gente aún piense que el sacrificio de ocultar su última escapada de fin de semana no compense la incorporación a una empresa. Ya intentará entrar en otra entidad.



En este hambre voraz del contenido de tus redes sociales, conocí hace poco que incluso el patrón de todos nosotros, Hacienda, lo usa como práctica habitual. Y quizás ahora los lectores muestren más interés en ocultar el contenido de sus redes:

La noticia me pilla tarde. Concretamente, ya en 2015 se anunciaba que se iba a crear un Gran Hermano para espiar las redes sociales. Ellos lo llamaron 'Plan Anual de Control Tributario. Según el artículo que enlazo:

A través de programas informáticos espía que recabarán y clasificarán la información de la red a través de un sistema que todavía no han especificado, Hacienda investigará las páginas webs, las redes sociales, los foros o los blogs de quien considere para detectar posibles prácticas fraudulentas. Estos datos se sumarán a los ficheros que el fisco ya posee sobre empresas y particulares.


Seguir leyendo: http://www.libremercado.com/2015-02-21/montoro-crea-un-gran-hermano-fiscal-para-espiar-las-redes-sociales-1276541280/

En el mismo artículo señalan que esto es una práctica anterior a 2015. Esto no afecta solo a España, sino que se da en multitud de países, algunos desde 2004. 

Es decir, los métodos habituales de detección de fraude en el cobro de ayudas, o de una modesta declaración de ingresos en tu declaración, se verá contrastada con las fotos en playas paradisíacas, o incluso cosas más prosaícas, como pistas de si convives o no con más personas, lo cual es un impedimento para el cobro de numerosas ayudas sociales. Y me temo que esto, con la mejora de la identificación de imágenes con inteligencia artificial, irá a más. ¿Qué hacen luego con nuestros datos? ¿Cumple la ley de Protección de Datos Personales?

Según mi admirado Teniente Kaffee (profesional de Justicia que trabaja para el Estado, como dice él), si la cuenta de Facebook está abierta, todo esto es legal en un juicio. En cambio, si Hacienda te pide amistad como 'Antonio, el del barrio', y aprovecha tu confianza para cotillear en tu cuenta, la prueba se invalida.

Queda claro que desde hace tiempo, mucho, vivimos en un Gran Hermano. Pero nos vigilan asumiendo la naturaleza humana de la picaresca y la evasión fiscal. No 'nos cuidan'. El Ministerio de Sanidad usando la misma información de las redes sociales, podría detectar ánimos suicidas, enfermedades mentales o algún otro tipo de dolencia.
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8/6/19

Violencia de género y algoritmos

La dictadura de las matemáticas hace tiempo que se halla entre nosotros. No es necesario que se integre en un cuerpo robótico, de metal, sino que actualmente ya se encuentran gobernando programas informáticos y leyes que gobiernan nuestras vidas. Estoy seguro de que si dejo a los lectores de este humilde blog, 2 minutos para pensar a qué sector puede afectar las fórmulas matemáticas y los algoritmos, estoy seguro de que la mayoría sugerirá la banca, el empleo o el transporte. Pero no, en esta ocasión vengo a hablar de violencia de sexo.

Concretamente, quiero describir brevemente la herramienta matemática, fría y sin alma, que se emplea en España cuando hay un delito de esta naturaleza.

Desde 2007, cuando una mujer acude con un problema de violencia de sexo, la policía le pide que rellene un cuestionario. Posteriormente, el agente de la autoridad rellena a su vez otro cuestionario distinto, ya que en muchas ocasiones la víctima no es capaz de responder fría y objetivamente.

Tras el rellenado de esos dos formularios, se aplica una fórmula matemática super-sencilla y se calcula el riesgo de volver a ser atacada que tiene esa mujer. Concretamente, la fórmula puede arrojar uno de estos cinco resultados: no apreciado, bajo, medio, alto y extremo. Sin sentimentalismos.

Lista de preguntas del protocolo VPR



De esa manera, la vida de esa mujer queda en manos de una fórmula matemática, ya que en función del resultado la policía le asignará más o menos medidas de protección.

Esta sencilla operación matemática se ha obtenido estudiando casos antiguos de delitos de violencia de sexo. En otras palabras, se estudió qué respondieron las mujeres de entonces, y si fueron atacadas de nuevo o no. En lenguaje científico podíamos denominar a esto un ajuste por regresión, prácticamente.

Pero en mi opinión, debería llamarnos la atención que en lugar de la intuición policial, nos fiemos de esa ley numérica. Además, lo que ocurrió en el pasado, no tiene por qué repetirse en el futuro, y menos tratándose de personas y nuestra imprevisibilidad.

Este algoritmo no es inteligencia artificial, tal y como se ha vendido en algunos medios (por ejemplo). No, es algo de una complejidad mucho más baja.

Los cuestionarios difieren un poco entre los cuerpos policiales del país (EPV-R, para la Policía Vasca, o VPR para la Policía Nacional). Ya ha habido numerosas quejas que advierten que este algoritmo no funcionaba correctamente, pero puede tardar meses en que el cuestionario cambie. ¿Y cómo daríais explicaciones a las familiares de la víctima, si fuerais conscientes de que la aplicación de una fórmula que podría usar un niño de 12 años, ha decidido que la víctima no tuviera protección?



NOTA:

Los cuestionarios los podéis encontrar a partir de la página 101 del manual de Viogén del Ministerio del Interior.

Hay artículos científicos que 'validan' el sistema empleado por la Policía, como este o este. Sin embargo, la metodología empleada está lejos de ser robusta, en mi humilde opinión.



Este artículo es la adaptación y traducción de un artículo que se publicó el día 6 de junio en el diario Berria, escrito en euskera.


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