IA y publicaciones científicas: nuevos ingresos y valor añadido (el caso Nature)

Es verdad que con la IA estamos en otra de esas fases de esto hay que probarlo en todo y de todas las formas posibles, tendencia-reacción que se repite cada vez que aparece algo nuevo sin que falten ni sean desconocidas las razones para ello

Los innovadores y early adopters de Rogers generan un gran poder de disuasión al resto de adoptadores de cualquier innovación de modo que se traza una imaginaria (pero presionante) raya entre los que están in y los out por voluntad propia, la nueva clase de losers sociales y empresariales 

Reconocer este hecho no implica dejar de reconocer los aspectos positivos de esta prueba y error, que cuesta recursos claro, pero que disuade de dejar pasar una innovación rupturista (nada que ver con la disrupción)

La IA actual, que cada vez definimos menos como generativa. empezó siendo textual y lo lógico es que  los medios textuales fueran los early adopters de esta tecnología, que hemos visto crecer y mejorar estos dos años pero que continua en una fase muy inicial a la hora de decirnos como ganar dinero con su aplicación 

Un ejemplo reciente es el editor Springer Nature, el editor de la paradigmática revista Nature, que ha visto en la IA una forma de hacer caja con sus autores, ofreciéndoles la posibilidad de realizar resúmenes de sus propios artículos, más digeribles para los no científicos y más aptos para difundirse en los medios sociales donde el impacto es mayor 

No hay que llevarse las manos a la cabeza por que los científicos que publican sean más marketineros por que en muchas ocasiones que te lea alguien ajeno al escueto circuito científico ayuda a conseguir financiación, pero hay aquí alguna cuestión de más calado para las editoras de revistas científicas

Hoy en día el valor añadido remanente de las revistas científicas es que te aseguran el sello de impacto, pero ahí acaba su función. Por que la divulgación hace tiempo que esta en manos de divulgadores en Internet. De modo que si una editorial de revistas comienza a desgajar lo que ofrece (difusión, revisión por pares) y automatizarlo mediante IA, llegará un momento que su valor añadido sea cero o reemplazable (para que te necesito?)

Ley de Godwin rescatada y porque Internet no ha ido a peor

Dudo mucho que haya habido una etapa en la historia donde convencer a ese grupo de dimensión variable que cambia las cosas en la sociedad haya sido fácil incluso con datos que avalen un argumento y eso que supuestamente estábamos en la Sociedad del Conocimiento (que eslogan tan efímero!)

Bueno pues en este siglo nuestro pasa lo mismo, no me considero un optimista naif pero en muchos ordenes de nuestra vida los datos demuestran que no solo  NO estamos peor que ese nunca que recordamos, sino que o bien estamos mejor que nunca o al menos como siempre...

Y a esta última conclusión han llegado un grupo de investigadores italianos y británicos en un reciente paper publicado en Nature (lo más cercano a la seriedad que hay) sobre el nivel de toxicidad en Internet: 

Que no, que Internet no se ha degradado estos últimos años hasta convertirse en ese pozo de veneno dosificado que a veces (casi) todos pensamos que puede ser  El estudio en Nature revela que los niveles de agresión textual siguen en grados parecidos a los que se observaban en los cercanos tiempos de la primera Internet o Internet pastoril que los que la vimos y vivimos recordamos con algo de distorsión rosácea (living is easy with eyes closed)

En la misma línea , la actual Internet plagada de social media con distintos grados de actividad, sigue cumpliendo sin grandes desviaciones la Ley que Godwin, con algo de sarcasmo, enuncio en 1990: 

cuanto más largas son las conversaciones en Internet más se incrementa la posibilidad de que aparezcan las comparaciones con Hitler o el nacionalsocialismo para desacreditar/insultar al oponente 

Otro hallazgo, intuido por muchos y ahora probado con datos indica que aunque una conversación se vuelva toxica eso no implica que ésta acabe , sino que el nivel de envenenamiento comunicacional permanece constante al contrario de lo que se solía asumir hasta ahora 

El estudio que analizó 500 millones de conversaciones en 8 medios sociales distintos muestra que el nivel de toxicidad en medios populares como Facebook esta en torno al 4 o 6% , casi lo mismo que en  en YouTube, aunque obviamente el nivel varia según el tema que trate 

Así que Internet aparentemente no es el único responsable de eso que los vendedores de noticias (noble profesión) llaman polarización y lo más parecido a un razón es que ya veníamos envenenados de casa y el único cambio es que Internet es ahora (por razones evidentes) el lugar de citas favorito de los tóxicos  

Polarización ideológica: no son los algoritmos malvados es la gente quien escoge que leer

La asociación de términos como burbuja de filtro, cámara de eco y sesgo de los algoritmos con la actual polarización (orientación de la opinión de muchos en sentidos opuestos) lleva tiempo dando vueltas por los debates y papers académicos y tertulias de los medios 

Sin apenas profundizar se puede llegar a la conclusión que esta polarización no sabemos si esta provocada pero si muy fomentada por como están conformados los algoritmos de las plataformas (todas ellas digitales por supuesto)

Sin embargo, una reciente investigación publicada y realizada en los US sobre como se informó la gente durante las elecciones 2018 y 2020, demuestra lo contrario que no es lo que se muestra a la gente lo que les hace estar polarizados sino lo que su posicionamiento ideológico previo es lo que les hace escoger una fuente de información muy sectaria y con escasa credibilidad fuera del circulo de fans

El estudio es clarificador por que por primera vez NO esta centrado en las llamadas redes sociales sino en Google (el oráculo indiscutible hasta esta ola de IA ), demostrando que lo que muestra el buscador a una petición de usuario es más diverso que lo que a priori puede pensarse, y que la gente hace click donde cree que encontrará una fuente que confirma sus creencias 

Aunque siempre lo he sospechado, el estudio confirma estas sospechas de muchos: que los que creen que demócratas en los US son culpables de (casi) todos los males no leen habitualmente el NYT, y los que piensan que Trump enfrenta a unos contra otros con medias verdades o mentiras tienden a apagar la cadena Fox 

Las ideas preconcebidas se venden rápido en este actual contexto políticamente correcto, y por eso lo de algoritmos malos y personas inocentes caló tan rápido. Pero cuando se analiza a fondo parece todo lo contrario que escapar de la demagogia publicada y publicitada es mucho más fácil que lo que parece, pero para eso hay que tener voluntad de hacerlo

Nuevo estudio: ni patentes ni papers están relacionados con el grado de innovación

Esta es buena: según un reciente articulo en Nature, elaborado por 3 investigadores de los US, las patentes registradas y los papers publicados cada vez tienen menor impacto en la innovación

En general gobiernos y organismos supranacionales como la EU ha incentivado estas últimas décadas que aumenten el numero de patentes y articulos cientificos en todos los campos, por que se consideraba (el tiempo verbal es importante!) un indicador de su grado de innovación 

Y sin embargo este estudio citado sostiene ahora todo lo contrario: que la cantidad de patentes y artículos que las empresas y centros de investigación generan es un POBRE indicador de su habilidad para generar innovaciones disruptivas 

En efecto y tal como sospechábamos muchos hay mucha fanfarria y exageración en torno a todo lo que se publica y es novedoso pero realmente esto no se traduce la mayoría de las veces en una verdadera creación de valor (medido en la generación de  nuevos ingresos) para los sectores o las empresas 

En este línea se manifiesta también el think tank suizo Singurality cuando afirma que por ejemplo en la actualidad las empresas están ganando nada o poco con tecnologías estelares como la computación cuántica, la conducción automatizada, la Web3, los NFT´s y sin embargo, se suele pasar por alto otras que impactan en gran medida a los sectores NO tecnológicos

La cultura de la cantidad sobre la calidad llegó finalmente también a la producción científica simplemente por que a los gobiernos les resulta más sencillo medir el número que el verdadero impacto en las cadenas de valor y en la riqueza que estas generan . Por eso precisamente creo que decir que China esta por delante de los US, por ejemplo en AI, por que tiene mayor número de papers publicados es una soberana tontería 

 NO  obstante el propio articulo no achaca esta perdida de validez de papers y patentes a una menor calidad de la producción científica sino a un cambio profundo en la propia naturaleza de la Ciencia y la Tecnologia, literalmente los autores concluyen que: 

"atribuimos esta tendencia a que una buena parte de los científicos e inventores confianzan cada vez más en una parte muy reducida del conocimiento existente"

Ahora es cuando viene bien decir aquello de que por fin alguien ha dicho lo que era un clamor hace tiempo y además con la seriedad de la metodología científica

Si hablamos de innovación hay que mirar más y con mas paciencia el impacto en la creación de riqueza (en que se traduce señores!) que en el ranking de los que más publican por que sino no entenderemos el  liderazgo todavía indiscutible de los US en muchas areas vitales 

Un programa de IA predice el 98% de la estructuras de las proteínas

Es muy difícil que esto no signifique un (enorme) salto en la investigación de enfermedades y nuevas medicinas (drugs) para curarlas

DeepMind, la empresa de IA propiedad de Google y el Instituto europeo de bioinformatica han desarrollado un programa llamado AlphaFold capaz de predecir la practica totalidad de las estructuras de protenias de un ser humano o Proteoma (unas 20.000)

Antes de AlphaFold conocíamos el 17% de todas las estructuras de las proteínas y ahora el 98%, de igual modo con las técnicas convencionales se tardaban hasta 6 meses para determinar la estructura de una proteína y ahora es cuestión de un par de minutos

La trascendencia de esta investigación es tan grande que Nature (en general muy rigurosa con lo que publica) ha acelerado su publicación con los resultados de la investigación prácticamente en crudo sin revisión 

Las predicciones de estructuras que se han publicado (unas 350.000) se limitan a los organismos más comunes en la investigación, como la mosca de la fruta, los ratones o el pez cebra, pero se van ampliar en las próximos meses hasta los 100 millones de protenias conocidas 

¿Qué consecuencias tendrá esto? teniendo en cuenta que las proteínas son los pilares fundamentales de la vida tal como la entendemos, es más que probable que se acelere la aparición de nuevos medicamentos para enfermedades humanas pero también el desarrollo de cultivos inmunes al cambio climatico...y un largo etcetera que solo depende de hasta donde podemos imaginar su uso

Los resultados están disponibles en licencia Creative Commons Attribution 4.0 

6200 pensamientos por persona y día: nuestros cerebros como procesadores

Hay un ramillete NO pequeño de industrias detrás de ese dato esencial que supondría saber que está pensando una persona cuando ve su producto, ya sea una película de cine, un modelo de coche nuevo, ropa o un anuncio publicitario en un medio 

Pero los avances en este sentido han sido discretos, limitándose a la creación de plantillas que asocian una actividad cerebral con un tipo de pensamiento, un método que no esta ni universalmente disponible ni es barato de producir

Por eso dos investigadores de la Queen´s university de Ontario (Canada) decidieron darle una perspectiva diferente a esta investigación y se pusieron a analizar cuantos pensamientos tiene una persona media a lo largo del dia.

El resultado publicado en Nature, demuestra con datos que tenemos una media de 6200 pensamientos diarios, con diferentes ratios de actividad. Por ejemplo, generamos más pensamientos viendo una película de ficción que cuando dormimos

Lo que todavía NO se sabe es si el número de pensamientos que generamos permanece estable a lo largo de la vida de una persona, y tampoco si la velocidad a la que generamos nuevos pensamientos esta relacionada con características personales como por ejemplo el grado de atención que somos capaces de prestar a algo durante periodos largos (por ejemplo leer un libro)

Aunque afortunadamente cualquier resultado científico puede ser refutado (falsabilidad) estos 6200 pensamientos cada 24 horas arrojan algo de luz sobre el margen que pueden tener por ejemplo los anunciantes, los profesores de centros de formación, los guionistas de una serie y un casi infinito etcetera para generar atención 

Computacion Cuantica: 10 mil años de cálculos en 200 segundos

La supremacía cuántica o momento a partir del cual este tipo de computación permitirá llevar a cabo operaciones y cálculos que han sido hasta ahora imposibles con la computación tradicional (los modelos de Turing), aparentemente acaba de ser alcanzado según un paper de Google publicado en Nature

El articulo citado señala que se ha realizado una operación (creación de un numero aleatorio) que en Summit, la computadora más poderosa del mundo creado por IBM, se tardaría 10.000 años en apenas 3 minutos y 20 segundos, un salto tan exponencial que es mareante casi de imaginar 

Con dos años de retraso sobre sus propias previsiones, Google alcanza esta supremacía cuántica que aunque inicialmente limitada, ya que solo se puede aplicar a tareas concretas y además estamos a décadas de una maquina cuántica de propósito general (como cualquier PC), abre tantas y tan infinitas posibilidades desde la investigación química a la Inteligencia Artificial y todas sus ramas..

Todavia me resulta complicado pensar en Qubits, la versión cuantica de los bits, donde los dos estados (0.1) estan a la vez presentes en una superposición de niveles que explica por que esto no es un simple avance hacia computadoras más rapidas sino todo un cambio de paradigma

Como casi siempre las tecnologías más importantes y cuyos avances e hitos son más graduales no reciben tanta atención mediática como las ultimas novedades, y por eso a veces podría dar la impresión que es un camino como otros u olvidado, todo lo contrario la computación cuántica esta viviendo una autentica  edad dorada de la inversión con decenas de proyectos radicales donde están involucrados centros de investigación gubernamentales y compañías privadas

Muy simbólico fue al comienzo de este 2019 cuando IBM presentó en el CES de las Vegas la primera computadora cuantica integral comercial que aunque lejos todavía de una comercialización y adopción masiva nos recuerda que esta tecnología que se mueve a ritmo de dobles saltos exponenciales, nos va plantear en breve un nuevo reto como usuarios de tecnología:  la necesidad de aprender no solo de nuevas formas de trabajar o abordar los problemas sino fundamentalmente de imaginarlos....

De lo increíble a lo extraordinario: Inteligencia Artificial ya domina el GO

La victoria de una computadora sobre una persona en un juego es algo que forma parte de esa nueva normalidad en la que vivimos, pero que se introdujo en el flujo de acontecimientos de nuestra vidas hace (apenas) 19 años cuando el (ya) mítico Deepblue de IBM batió al arrogante Kasparov, quien apenas 8 años antes había ganado a otra computadora de IBM

Aunque fue un salto tecnológico muy grande, la mayoría de la gente se dio cuenta de verdad de hasta donde estaba llegando la Inteligencia Artificial (AI), cuando el Watson de IBM ganó dos campeonatos del televisivo concurso Jeopardy

Bueno de eso hace (casi) 5 años, y aunque la aparición y (mejora continua) de los asistentes digitales de Google (now), el Siri de Apple o el Cortana de Microsoft nos iban dando pistas, ha sido DeepMind, la empresa de Alphabet, la que nos acaba de indicar el verdadero nivel de la AI, al desarrollar un programa que ha ganado al campeón europeo de Go 

Go es un juego milenario chino - de tablero y fichas- que se diferencia del ajedrez en que el número de movimientos es infinitamente mayor, de hecho tiene más posibilidades de movimientos que átomos hay en la tierra, lo que hace imposible adoptar el sistema de fuerza bruta con estructura en árbol que empleó en su dia Deepblue, ya que literalmente no hay capacidad de procesamiento (aún) que lo soporte  

El salto cualitativo que AlphaGo, el programa de AI de Deepmind, empleó para ganar 5 partidas consecutivas al indiscutido master europeo Fan Hui, fue emplear 12 redes neuronales, una de las cuales hace de policía del juego, sugiriendo el siguiente movimiento y otra valora quien va a ganar el juego (algo que no es nada sencillo de determinar)

Es la primera vez que un programa gana a un campeón del Go, algo que no es nada extraño ya que este juego no se basa tanto en calculo de próximas jugadas, como en la intuición personal del jugador, o sea una cualidad que hasta ahora pensábamos que solo la teníamos los seres humanos

Siguiente paso? aqui esta la verdadera noticia, el reto es probar si estos programas de uso general, que tienen ya una probada capacidad para aprender por si mismos, son capaces de ser aplicados a los grandes retos de la humanidad (enfermedades, cambio climatico, desastres naturales y así hasta el infinito)

A partir de ahora AlphaGo entra en mi particular conjunto de hitos que empleo en mis conferencias ya que las computadoras están demostrando que pueden hacer saltos relacionales lógicos, o si lo prefieres que cada vez se parecen más a nosotros y además no se cansan....

Scitable: ¿el futuro de las revistas?

El declive de los "medios impresos" es algo que ya pocos discuten, más bien el debate parece estar centrado en como salvamos a estas antiguas referencias de la información y el conocimiento.

El discurso de los periodistas de los antiguos grandes medios es siempre igual: ya vereis como os vais a arrepentir de que no haya un periodismo profesional con medios mayoritarios...etc , algo que recuerda aquella vieja máxima de la BBC: "dar al público lo que necesita no lo que quiere ..."

Como comprendereis este paternalismo en este mundo tan abierto e individualizado donde los grandes discursos están más que enterrados es inasumible, por eso no creo que la solución para salvar al papel sea que nos quiten más dinero de la nómima, sino simplemente como señala este articulo de Adage, que las empresas editoriales evolucion o perezcan.

Exactamente eso es lo que pensaron los dueños de Nature, el journal cientifico más prestigioso del mundo, cuando crearon Scitable un site que pretende ser un lugar de encuentro para la discusión y divulgación en el tema estrella de la Genetica, una especie de red social cientifica.

La intención es que Scitable sea la alternativa seria a la Wikipedia, o sea que cuando un estudiante gooogle algo relacionado con la Genética, aparezca en primer lugar Scitable ya que te permite el acceso gratuito (sin registro previo) a articulos publicados con los estandares cientificos (el peer review o que te corrijan los que saben del tema)

Scitable incluye una especie de cursillos en etapas, llamados Learning Paths que te permiten, partiendo desde cero, ir gardualmente aprendiendo temas relacionados como el Cancer, el ADN, etc, con la clara intención de que desde niños haya gente interesada en la Ciencia (faltan cientificos lo sabias?), algo que por otra parte le vendria muy bien a la universidad, casi siempre lastrada en discusiones "sociales" para una Sociedad que por otra parte pasa..

Vaya paradoja que desde una revista cientifica se ensaye con el futuro de las publicaciones, apostando por la divulgación libre del conocimiento y provocando el debate, más que tratando de ser los gurus de lo politicamente correcto...

¿Como se mueve la gente?

La revista Nature publica en su último numero un más que interesante estudio sobre patrones de movilidad en el ser humano (comentado tambien en arstechnica)...parece mentira pero sabemos más como se mueven los animales que los humanos, y ello se debe claro a todos barreras éticas y de privacidad que suelen parar esta clase de estudios...asi que lo único que sabiamos sobre como se mueven las personas en un entorno concreto era a traves del movimiento del dinero...pero claro las resultados no eran una medición directa sino indirecta.

Bueno pues ahora investigadores de la Northeastern Univ. de Boston han pilotado como se mueven a diario 100 mil personas durante 6 meses rastreando su celular/mobile (algo que parece de una lógica aplastante).con datos proporcionados por un carrier anónimo..y los resultados han sido cientificamente sorprendentes ...

fijaos durante años se penso que los humanos nos moviamos como es resto de los animales siguiendo el Lévy walk un tipo de movimiento aleatorio que consiste en una sucesión de movimientos cortos seguidos de inesperados desplazamientos más largos....pues los analisis de 16 millones de llamadas consecutivas entre dos puntos demostró que ni Levy walk ni nada ,que la gente no se desplaza a largas distancias a diario sino a los mismos puntos una y otra vez....y que además sus movimientos son muy previsibles, de hecho estamos en los mismos lugares en periodos horarios de 24 horas (de casa al trabajo..)

Los investigadores llegaron a unas (previsibles) conclusiones: "la gente se pasa la mayoria del tiempo en los mismos sitios" "asi que los humanos nos movemos todos más o menos por igual con la unica diferencia de la distancia para ir a los lugares"...

Antes de que algun alienado levante la voz contra estos conclusiones y sobre todo sobre su utilidad hay que decir que estos estudios son muy útiles para por ejemplo predecir como se propaga una epidemia en entornos urbanos limitados....algo que pasa todos los años con la gripe por ejemplo...

Ademas de estas preciosas conclusiones a mi se me ocurre que existe una buena base de partida para los LBS que permitan un marketing personalizado y contextualizado sobre la oferta de proximidad (que restaurantes, que tiendas etc..) que serian de suma utilidad en nuestros previsibles desplazamientos diarios....