Redes neuronales liquidas : imitar la naturaleza es la respuesta

Esto me fascina: dos investigadores del MIT han desarrollado un nuevo modelo de red neuronal que no imita el cerebro humano sino a una especie de gusano redondo transparente que vive en ambientes cálidos llamado Caenorhabditis elegans

Las redes neuronales, vamos a llamarle tradicionales han logrado impresionantes avances como el reconocimiento facial, predicción de valores de bolsa, la gestión de las propias redes sociales, análisis de pruebas diagnosticas en centros médicos y un creciente etcétera, pero siguen adoleciendo de su falta de flexibilidad para adaptarse o dar respuestas validas en entornos (muy) cambiantes  y/o situaciones desconocidas 

La alternativa que encontraron estos investigadores fue basarse en el funcionamiento de este gusano de apenas 1 mm de largo pero del que se sabe prácticamente todo por que su sistema nervioso esta 100% mapeado. Este pequeño cilindro viviente es capaz de desplazarse, encontrar comida, aparearse y sobre todo aprender de la experiencia, y todo ello en el mundo real donde todo esta cambiando constantemente 

¿Cuál fue el resultado? pues diseñar un sistema neuronal que ellos denominan liquido, donde cada neurona (conexión) se rige por una ecuación que predice su comportamiento a lo largo del tiempo, mediante cálculos donde se vinculan cada una de estas ecuaciones, lo que permite determinar que esta ocurriendo en el sistema en cualquier momento y no solo en momentos concretos como hacen las redes neuronales 

Otra diferencia importante esta en la arquitectura de red: ya que estas nuevas redes liquidas emplean muchas menos conexiones entre neuronas (sinapsis) que las convencionales, ya que estas últimas conectan la totalidad de las neuronas existentes y sin embargo, las redes liquidas solo se conectan selectivamente  

El resultado prometedor por el momento es que las respuestas de estas redes liquidas no solo son más rápidas sino más precisas que las convencionales basadas en el cerebro humano, un factor crucial por ejemplo en aplicaciones como la conducción autónoma ya que permite tomar muestras con mayor frecuencia y no solo a intervalos fijos, lo que es vital en la conducción en entornos reales (imprevistos son la norma)

Aparentemente nos hemos desvelado aún todo el conocimiento aplicable que la naturaleza nos puede dar y todo apunta que los avances exponenciales en IA, ese concepto que va a regir buena parte de nuestras vidas,  van a venir los años próximos por ahí

Los chicos están bien: la generación GPT-3

(Imagen: Inteligencia Artificial creada por Stable Diffusion)

Hay un factor importante en la forma en que abordamos la tecnología, tanto las innovaciones como las novedades (dos cosas muy distintas my friend!), hay conceptos que pensamos que solo están en la mente  de las grandes empresas o de algunas organizaciones, pero tendemos a desconocer como cala esto en los generaciones más jóvenes 

Hace un par de semanas apareció este comentario en Reddit de una (aparentemente) chica joven en un hilo de discusión sobre OpenAI : 

en el comentario venia a decir que ella usa el sistema de Inteligencia Artificial GPT-3 para escribir ensayos que vende a sus compañeros de clase, sin que se sienta mal por ello ...

El comentario que dejó a más de uno con la boca abierta, nos viene a mostrar que la IA es un recurso que esta ahí ya disponible y que los usos prioritarios que regularmente aparecen en las noticias o las indicaciones sobre para que no deben usarse, realmente no tienen en cuenta como lo entienden las generaciones más jóvenes 

Esto me recuerda cuando algunos se sorprendieron de que los estudiantes usaran YouTube como buscador, del mismo modo que sus hermanos mayores o sus padres usaron Google para encontrar (casi) todo

Centrándonos fuera de la teatralidad ignorante que a veces nos invade, hay que asumir sin traumas que si lanzamos sistemas de IA que pueden escribir ensayos o crear imágenes a partir de ordenes sencillas entonces seria absurdo NO pensar que los chavales lo van a usar como una nueva herramienta que deja el Office a la altura del betún 

El problema o el reto aquí no es como evitar que sistemas cada vez más sofisticados de IA hagan los deberes (homework) de nuestros hijos, sino como enseñarles a que añadan valor a eso. Ya que si un sistema de creación de texto puede escribir noticias o ensayos ¿Quién va a pagar un centavo por ello?

Realmente NO lo tiene fácil esta generación que se va a criar con sistemas de IA que van a hacer a coste cero cosas por las que antes se necesitaba aprendizaje y se pagaba bien (como programar o pintar), así que la escuela, los papas/mamas y los políticos no demagogos (rara avis) tienen una ardua labor por delante que no caiga en la prohibición como paso en la primera etapa de las pantallas personales en clase....

Inteligencia artificial recrea a Nirvana y el consumo en streaming

Una de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (AI) que despiertan más curiosidad es como las (relativamente) nuevas redes neuronales son capaces de re-crear el estilo de un compositor basándose en sus composiciones anteriores 

Esto es lo que hizo hace unos meses la red neuronal Magenta, un proyecto de Google activo desde hace 5 años, con las composiciones de Nirvana, un icono un poco inflado de los 90´s, como parte de un proyecto llamado Lost Tapes of the 27 o canciones perdidas de artistas que perdieron la vida a los 27 años (en esta lista siempre sale Jim Morrison claro!)

El caso es que con el impulso inicial de una ONG canadiense dedicada a la salud mental en el mundo de la música y usando la citada red Magenta se procedió inicialmente a alimentar el sistema con 20 o 30 canciones de Nirvana en formato MIDI de modo que la red neuronal fue capaz de identificar patrones que se repiten en las canciones de Nirvana como el tono, el tempo, las melodías, el tono de voz etc 

A partir del ahí el sistema fue capaz de predecir como seria la música de una nueva canción que terminó de completarse con una letra original creada de la misma forma: alimentando el sistema con decenas de letras de canciones hasta que encontró una que casaba con la melodía compuesta

Con este aparentemente sencillo sistema se dio luz a Drowned by the sun que NO es Nirvana pero suena como o igual que pero sin ningún valor añadido respecto a lo que hicieron hace 30 años 

¿Es esto un mero ejercicio para mostrar el estado del arte de la IA o tiene algún futuro comercial?...pues he ahí la cuestión

Los que NO conocieron a Nirvana o a los Beatles y los descubren ahora en Spotify o YouTube es más que probable que aprecien estas canciones re-creadas, por que son como los decorados geométricos de una pared, indistinguibles uno de otro aunque individualmente NO aporten nada 

Con esto quiero decir que quizá la intención última de recrear autores con IA es alimentar ese flujo incesante de oferta y reproducción que son las plataformas de streaming y que terminaron de fulminar el carácter escaso de las composiciones musicales como parte importante de su valor económico y cultural (el más madera de los Marx)

El futuro de los traductores y los sistemas neuronales: Google Translate

El lenguaje ha sido a lo largo de la historia el principal obstáculo para el desarrollo del comercio mundial. Esta barrera cultural ha cimentado además nacionalismos que justificaban la baja calidad de muchos productos/servicios locales en base a que se ofrecían en su idioma  ..

La única manera, hasta ahora, de saltar parcialmente esa barrera lingüística (la cultural requiere mucho más tiempo) ha sido aprender idiomas y en el mercado de la exportación recurrir a profesionales de la traducción, un servicio que siempre encarecía el coste final 

Habiendo nacido en un continente donde cada país tiene su propio idioma, este problema ha estado presente a lo largo de mi vida y me atrevo a decir que el de todas las personas más inquietas de las  generaciones posteriores a la mía...

Por eso le presto especial atención a cada nuevo avance que se da en el campo de la traducción mediante software como ésta que acaba de anunciar Google 

A partir de ahora Google Translate a través de su función cámara permitirá traducir entre 88 idiomas  (lo que supone añadir 60 nuevos de golpe) y ademas ya no hay que partir del ingles hacia el resto de los idiomas, sino que traduce entre 100 idiomas (por ejemplo del español al chino)

La función cámara de Google translate permite hacer fotos por ejemplo de un menú de restaurante o una señal de trafico o de un horario de un museo y lo traduce mediante tres modalidades:

Instant lo que activa la traducción simplemente apuntado la cámara hacia el texto (como Google lens), Scan que permite hacer una foto y luego subrayar con el dedo que parte quieres traducir y finalmente Import que traduce fotos que tengas almacenadas en tu móvil   

Desde hace 3 años cuando Google empezó a aplicar sistemas neuronales para la traducción las mejoras se fueron sucediendo (cada día funciona mejor literalmente) y sin demagogia podemos decir que en traducciones de idiomas como Ingles y español el nivel esta casi igual que la que puede hacer una persona que hable ambos...

¿Que futuro tienen los traductores humanos en un mundo donde estamos quizá a meses de que la traducción automatizada alcance un 99.99% de precisión?

El gremio de traductores sin duda dirá que la traducción de una persona requiere un vasto conocimiento de la cultura del país etc , algo que es cierto pero que solo es muy relevante en literatura (¿como se puede traducir el Ulysses de Joyce?)

Pero para traducciones que simplemente deseen saber la esencia del mensaje como es el caso de muchas misiones comerciales al exterior o incluso de turistas visitando países extranjeros el nivel de estas app de Google es ya MAS que suficiente, algo que tendrá repercusiones a corto,medio y largo plazo

¿Que mercado le quedarán a los traductores humanos?

...tengo la impresión que nichos que demanden interpretación (como por ejemplo traducir un poema) o donde cada palabra cueste millones (un acuerdo comercial) o donde cada termino pueda determinar la vida y el bienestar de muchas personas (cumbres políticas como el G20 o Davos)..

Y eso en el estado actual de la tecnología, por que en el futuro cercano/próximo/inmediato será normal y barato poseer traductores simultaneas que permitan seguir cualquier clase dictada en cualquier aula del mundo por cualquier profesor sobre cualquier materia...una verdadera revolución (no evolución) que va a romper el monopolio de lo local...

Assistant de Google: más edge menos cloud

Los asistentes de voz son una de esas opciones que necesitas probar con continuidad para que te convenzan, es decir que dejes de tocar (touch) como primer reflejo para dar ordenes a cualquier programa 

Mi experiencia en este sentido ha sido creciente, primero con una fase inicial de rechazo (el asistente entiende pero pocas frases y tiene demasiadas ambigüedades), seguido de otra de mera comodidad contextual (cuando me afeito o me ducho le pido música o noticias)

Para que Google et al (Siri, Alexa, Cortana) nos convenzan de que tocar es siglo XX tiene que llegar a una fase donde se tarde más en tocar un dispositivo que hablarle, algo que en el caso del smartphone una tecnología epitelial es complejo

La estrategia del Asssistant de Google hacia ese objetivo es reducir el uso del acceso a la nube (sus data centers) y llevar ciertas tareas de procesamiento al propio dispositivo del usuario, lo que conocemos con el termino genérico de Edge Computing

Ayer en el megashow anual de Google este desveló esta nueva fase del assistant que aprovecha los recientes avances en redes neuronales recurrentes para lograr que tareas como el reconocimiento de voz y la comprensión lingüística se realicen en el terminal de usuario no en la (poderosa) infraestructura de Google en la nube 

Para que esto sea posible ha sido necesario algo tan inimaginable hasta ahora como reducir +100 GB de modelos necesarios para comprender el lenguaje natural (y que se procesaban en la nube) a 0.5 GB que a partir de ahora se instalaran en el dispositivo de modo que se allí donde se hagan las operaciones más comunes (no todas pero si las más usadas)

Google dice que su Asssistant esta ya instalado en 1000 millones de aparatos de 30.000 clases diferentes que fabrican 3500 marcas en todo el mundo, con estas cifras que solo Google (et al) pueden alcanzar. se tiene un poder de procesamiento tan grande que la opción lógica es acercar éste al punto más cercano al usuario (edge)

Con este (complejo) avance Google dice que el Asistente es 10 veces más rápido que antes, una rima que me recuerda lo que ya advirtió Peter Thiel en su (excelente) libro   que estos colosos del mercado digital son lideres por que sus mejoras incrementales no son del 10% sino de 10 veces mejor

En el mercado de los asistentes hay en juego muchas cosas, no solo quien se lleva el gato al agua del uso , sino también incógnitas como cual va ser el futuro de los data centers (cloud) en un mundo donde cualquiera tiene un dispositivo con un procesador de 3000 millones de transistores 

Pero también como el edge computing se conjuga con el 5G, la tecnología de banda ancha celular que promete llevarnos al nivel Gigabit de velocidad, ya que más procesamiento local (egde) significa menos trafico de datos hacia la red (cloud)

traducción por defecto: el nuevo imperativo (consecuencias)

la red prosigue su indisimulado objetivo de alcanzar toda la población mundial, aunque todavia no podemos precisar el cuando (Eric Schdmit predijo que en el 2020) ya que en esta segunda mitad de la segunda década de este siglo "solo" tenemos al 40% de la población mundial

pero estos +3400 millones de usuarios de Internet son ya una parte muy representativa de los retos a los que se enfrenta la tecnologia conectada en red, y uno recurrente desde sus inicios es la diversidad lingüística

en el mundo existen unos 6900 lenguajes conocidos, si bien es cierto que la mayoria de ellos son tan minoritarios que el problema no es entenderlos sino conservarlos. Por eso , se puede decir que con tan solo 44 lenguajes se puede acceder a la mayoria rotunda de la cultura que genera nuestro mundo.

La red en sus +20 años de vida comercial ha ido reduciendo la necesidad de conocer más lenguajes ya que el flujo principal parte del Inglés a todos los demás.Aun asi, para todos aquellas empresas con vocación global los idiomas constituyen una barrera de entrada a superar

Así lo entienden todos los colosos de la red que poseen más del 1000 millones de usuarios en sus plataformas como Facebook o Alphabet, y por eso invierten en sistemas de traducción que simulen esa sensación de convergencia de lenguajes hacia el que tu hablas

facebook anunció a principios de este mes que sus +1600 millones de usuarios  tendrán la opción de traducir sus post en 44 lenguajes, lo que se puede considerar el mayor intento jamás llevado a cabo para facilitar la comunicación humana, o si prefieres ampliar el reach de su plataforma publicitaria evitando los nichos idiomáticos

por su parte, Google acaba de presentar otro paso (decidido) hacia este entendimiento universal integrando la traducción en su Google Now on Tap esta función que introdujo en la penúltima versión de Android que permite mostrar información relacionada con lo que estas viendo en la pantalla de tu smartphone, tan solo pulsando el botón de inicio

Mi experiencia de 21 años en Internet me ha llevado a leer +90% de la información a la que accedo en inglés, si bien es cierto que si tu negocio es la tecnología usando este idioma no te pierdes nada, ya que aunque hay casos y cosas notables en alemán, frances, español, portugués, ruso, japones y chino, lo cierto es que muchas de estos contenidos también se publican en ingles, para generar mayor difusión

Cierto que los traductores NO son ni de lejos perfectos, pero la introducción de sistemas basados en redes neuronales  y la ayuda humana (personas que permiten compartir sus correcciones) los han mejorado exponencialmente, de tal manera que la habilidad esencial de entender el concepto principal de un texto esta ya más que superada ...

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....