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La Inteligencia Artificial que hace lo que quiere

Todos sabemos que el 29 de junio de 1997 Skynet tomó consciencia de sí misma, lo que no sabemos es cómo pasó ni cómo sus programadores lo supieron.

Algo parecido les está pasando a los programadores de sistemas de Inteligencia Artificial de verdad, no los de ciencia ficción, y en las últimas semanas hemos visto un par de noticias alucinantes en este sentido, pero por qué no negarlo, que también dan un poco de cosica.

De todo esto hablamos en este #technobits de Capital Radio con Luis Vicente Muñoz:

https://resbla.com/wp-content/uploads/2021/03/IA-autosuficiente.mp3?_=1

 

Hace un par de semanas, OpenAI anunciaba que habían identificado neuronas multimodales en redes neuronales artificiales, concretamente en su sistema de reconocimiento de imágenes CLIP.

Ya hemos hablado bastantes veces en este blog de OpenAI, la empresa que empezó como fundación de Elon Musk enfocada en buscar una Inteligencia Artificial más humana, así que no entraremos en más detalles.

Es muy interesante que el documento en que presentan el estudio, citen a estas neuronas multimodales cómo la posible razón por las que CLIP es tan preciso. Es decir, se sabe de la precisión del sistema, pero no se sabe cómo se consigue. Esto es una constante en la IA actual.

Parece probado que los seres humanos tenemos neuronas multimodales. Son un tipo de neuronas superespecializadas que responden a conceptos abstractos más allá de una imagen o un sonido. Los autores de la investigación original en estas neuronas hicieron famoso el concepto de «neurona Halle Berry». Esta sería una neurona que respondería a todo lo que nos recuerda a Halle Berry, ya sea su nombre, su imagen o películas en las que ha actuado por ejemplo.

Los investigadores de OpenAI han encontrado algo equivalente en la red neuronal de CLIP, y ponen entre otros ejemplos la que llaman «neurona Spiderman». Esta neurona artificial reacciona no sólo a imágenes de spiderman, sino a dibujos de spiderman pero también de cosas relacionadas, y también a texto, algo que las neuronas multimodales biológicas también hacen.

Conviene recordar que las redes neuronales artificiales en las que se basan muchos de los sistemas de IA actuales, están diseñados de una manera que intentan imitar cómo funciona la mente humana. Así que sorprende poco que estemos hablando de neuronas, lo que sorprende es que estas neuronas hayan aprendido por sí solas a trabajar así, porque CLIP no se programó para que tuviera neuronas multimodales.

La realidad es que todas las redes neuronales se entrenan exponiéndolas a un montón de información y siguiendo procesos de aprendizaje, pero lo que parece casi ciencia ficción es que a través de ese proceso de aprendizaje, CLIP se haya optimizado de forma autónoma para generar estas neuronas artificiales multimodales.

El cienciaficcionista en mí diría que esto es una confirmación más del funcionamiento de las neuronas multimodales en los humanos y su eficacia, una especie de evolución «natural» acelerada. Pero al revés, que una red neuronal moderna como CLIP, efectivamente funciona de forma parecida a las de los seres humanos, aunque todo esto se lo dejaremos a los científicos. También por cierto, uno se pregunta qué pasará cuando se aplique todo esto a la computación cuántica que funciona de una forma probabilística similar a las de las redes neuronales.

Algo muy interesante también en esta publicación, es que OpenAI avisa de que todo esto abre la posibilidad a algo que llaman «ataques tipográficos«, en los que simplemente poniendo un texto a la vista de una inteligencia artificial, se puede conseguir engañarla para no distinguir lo que hay detrás. Fijaros que ante una manzana (apple), CLIP ya daba una probabilidad (muy pequeña) de que en la imagen en realidad hubiera un iPod. Pero al superponer un texto que lee «iPod», la inteligencia artificial ya da de forma clara el resultado de iPod.

Otro ejemplo de un sistema de Inteligencia Artificial reaccionando de una forma para la que no había sido programado lo hemos visto también en Learning from videos de facebook.

Este sistema de tan original nombre, ha sido desarrollado por facebook para que sea la base de aprendizaje de sus diferentes sistemas en lo relativo al vídeo. Analizar y entender vídeo es una tarea de una magnitud muy superior a la del reconocimiento de imágenes, ya que no se trata sólo de entender lo que hay en un fotograma, sino también en la relación que hay entre los que forman el vídeo.

Learning from videos es una herramienta de investigación, pero facebook ya ha hecho algunas pruebas poniéndola a funcionar junto a GTD, su sistema más actual que entre otras cosas puede generar recomendaciones de vídeos basadas en su similitud.

Pues bien, resulta que el sistema recomienda vídeos en base a que tengan también sonidos parecidos, algo para lo que nunca fue diseñado.

Está claro que no estamos cerca de un sistema que de repente cobre consciencia de su existencia, pero no cabe duda de que haya sistemas que hagan bien cosas para las que nunca fueron diseñados es más que una sorpresa. De hecho, es una llamada de atención para algo de lo que se lleva hablando mucho tiempo (nosotros también lo hicimos aquí) y es de que la IA actual es una caja negra que ni siquiera sus creadores con capaces de explicar.

Por eso, una de las tendencias en la IA (identificada en el hype cycle desde hace un par de años) es el de la Inteligencia Artificial Explicable (explainable AI). No sólo es necesario que sus creadores entiendan por qué las IA toman las decisiones que toman, sino va a ser cada vez más importante obviamente para sus propietarios, pero también para sus usuarios. De hecho, es probable que sea obligatorio por ley dentro de poco.

@resbla

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China vs Elon Musk

Hace 6 años del lanzamiento del programa Made in China 2025 con el que el gobierno chino quería conseguir una posición de liderazgo a nivel global en tecnología. No sabemos qué indicadores manejan, pero es muy posible que muchos de ellos estén en verde.

Con ocasión de su Congreso Legislativo Anual, el gobierno chino está trabajando en una actualización del plan para los últimos años del Made in China 2025, y se habla de que ahora serán 7 tecnologías centrales en las que se centrará el esfuerzo de I+D+i.

De todo esto hablamos en este #technobits de Capital Radio con Luis Vicente Muñoz:

https://resbla.com/wp-content/uploads/2021/03/made-in-china-2025.mp3?_=2

 

Originalmente, en Made in China 2025 se definieron 10 tecnologías foco para la inversión de I+D+i. Tecnologías de la Información, robótica, tecnologías verdes, aeroespacial, tecnología marítima, equipamiento ferroviario, energía, nuevos materiales, biotecnología y agtech. No sólo se identificaron tecnologías, sino que se identificaron empresas líderes para cada sector.

El programa ha ido actualizándose, pero parece que habrá una muy importante en preparación para los últimos años del programa, y lo que más llama la atención es que pasamos de 10 a 7 «tecnologías centrales»:

Inteligencia Artificial, computación cuántica, semiconductores, genética y biotecnología, neurociencia y aeroespacial.

Es interesante ver cómo se han caído temas relacionados con energía, maquinaria pesada y nuevos materiales y áreas que podrían agruparse en «biotech», ahora se separan. También, tecnologías que antes estaban debajo de tecnologías de la información, ahora aparecen de forma individual.

Es imposible que haya una razón única para esto, pero especulemos con algunas. Para empezar, quizá China ya considera que ha «ganado» en tecnologías verdes. China es líder en energía eólica y fotovoltaica, tanto en fabricación como en base instalada. De hecho, es muy probable que también lo sean con el hidrógeno.

La maquinaria pesada, que tenía varios representantes en la lista original, desaparece en esta actualización. Cierto es que China ha avanzado también muchísimo en este ámbito. Lejos están los días en que China tenía que comprar maquinaria americana o alemana y sus fabricantes nacionales eran de tan baja calidad que no eran verdadera competencia. Sin embargo, puede que no sólo ese sea el motivo por el que no aparecen en la lista, sino porque la batalla ya no está tanto ahí.

Y en el caso de nuevos materiales, puede que el motivo sea que el plan busca resultados a corto plazo, y puede que el gobierno chino considere que esto está más en el reino de la ciencia básica, en el que por cierto, también han evolucionado de forma espectacular.

Pero lo más llamativo es lo que se queda, o más bien se amplía. Dónde originalmente decía tecnologías de la información, ahora dice Inteligencia Artificial, computación cuántica y semiconductores. Y dónde decía biotecnología, ahora dice biotecnología y genética además de neurociencia. Si además añadimos aeroespacial, resulta que básicamente tenemos el portfolio de inversiones de… Elon Musk. Al menos una gran parte, permitidme la licencia.

Claro que Elon Musk no está en semiconductores, pero sería muy raro que China no lo hubiese incluido teniendo en cuenta que es la batalla central de su guerra comercial con EEUU. Tampoco tiene inversiones en genética y biotecnología, aunque se podría argumentar que algunas de sus empresas jugarán un papel importante de forma indirecta en este sector. Tampoco tiene inversiones en computación cuántica, pero no somos los únicos que pensamos que puede que sea cuestión de tiempo.

Sin embargo, OpenAI, Neuralink, SpaceX son referencias mundiales en los sectores que China a elegido como foco.

Una cosa que parece clara, es que China pone el foco en las tecnologías pero espera que sean empresas las que den la batalla. El plan define crecimientos anuales de un 7% en presupuestos de I+D+i que llevará la inversión a niveles récord respecto al PIB. Pero aunque hay una importante parte dedicada a la investigación básica, hay también ayudas a startups y empresas, flexibilización en financiación bancaria y en regulación sobre inversiones.

Uno se pregunta cómo estamos de preparados por aquí para esta batalla. EEUU parece que lo tiene claro. De hecho, habla de una alianza internacional, pero no parece que piensen que Europa tiene mucho que aportar.

En Europa, y en España, se habla mucho ahora del Estado Emprendedor, pero si la cosa va a ir de que en el 2021 el «gobierno construya una fábrica de baterías«, parece muy poco y muy tarde. Hace 5 años este anuncio habría sido esperanzador, hoy es la constatación de que llegamos los últimos a la fiesta.

Mi recomendación para los estrategas que estén definiendo en qué «tecnologías centrales» hay que invertir, copien a Elon Musk.

@resbla

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Amazon Day 1 Editions, crowdfunding a lo bestia

El crowdfunding ha sido siempre una de las «niñas bonitas» de la innovación. Cualquier presentación con ejemplos sobre formas innovadoras de lanzar nuevos productos siempre incluye ejemplos de micromecenazgo. La realidad, es que más allá de pelotazos únicos, no hay muchos ejemplos de proyectos que hayan generado gran impacto. Sin embargo, esto puede cambiar rápidamente.

De todo esto hablamos en este #technobits de Capital Radio con Luis Vicente Muñoz:

https://resbla.com/wp-content/uploads/2021/02/amazon-day-1.mp3?_=3

 

Amazon acaba de anunciar una evolución de su programa Day 1 Editions que se llama Build It. Si en Day 1 Editions se lanzaban productos innovadores de forma limitada con el objetivo de recibir opiniones de un grupo reducido de usuarios (se necesitaba una invitación para comprar los productos), en Build It hablamos de un modelo de crowdfunding muy parecido al de sitios como Kickstarter.

De momento han lanzado tres productos que se conectan a Alexa, un reloj, una báscula y una impresora. A día de hoy, y a falta de un mes para el fin de la campaña, la impresora ya ha cumplido el objetivo, pero dudo que los otros dos no lo consigan. Eso sí, Amazon no da datos sobre unidades objetivo, sólo un porcentaje.

En lo demás, funciona igual que Kickstarter. Si se llega al objetivo se fabrica y los compradores iniciales tienen un descuento sobre el precio final. Si no se llega, pues el diseño se descarta.

Kickstarter e Indiegogo son las dos referencias en el micromecedazgo a nivel mundial. El crowdsourcing es un ejemplo de innovación abierta que permite validar una idea y llevarla a ejecución muy rápidamente ya que los que apoyan el proyecto lo hacen adelantando el dinero. Esto elimina cierto riesgo para los que proponen el proyecto.

Siempre ha sido uno modelo muy utilizado como ejemplo «disruptor» de innovación abierta. Sin embargo, si miramos los mayores éxitos en campañas de crowdsourcing, creo que los resultados son bastante modestos.

Pebble, pionera en relojes inteligentes, aparece varias veces entre las campañas más exitosas y grandes, sin embargo la empresa ya no existe y sólo vivió durante 4 años. Y la verdad, es que el volumen de dinero aportado a proyectos en Kickstarter está lejos de seguir una curva exponencial.

El problema de todos estos proyectos de micromecenazgo, incluso aquellos exitosísimos, es que tienen el producto antes que la empresa, y más importante, el modelo de negocio. Depender de sólo un producto, significa que no hay posibilidad de equivocación. Si tu segundo producto no vuelve a ser otro éxito, la empresa es difícil que sobreviva.

Sin embargo, en el caso de Buit It, por supuesto esto no es así. Poco hay que decir de Amazon, pero es obvio que ya tienen muy claro la cadena de suministro empezando por el OEM que les fabricará esto, y una máquina colosal de marketing, venta y distribución. Amazon puede permitirse muchos fallos para encontrar un diamante en el barro, y esta es la gran diferencia.

Me atrevo a aventurar que esto será un éxito para Amazon a largo plazo y que en breve muchas empresas se preguntarán, ¿por qué no lo hicimos antes?

Hay muy pocos ejemplos de crowdfunding en grandes empresas. Xiaomi o Sony son dos ejemplos, pero son bastante limitados, y en el caso de Sony, es más un marketplace en el que terceros colocan sus proyectos que para productos exclusivamente propios.

Otro ejemplo muy famoso, pero que tampoco es igual que el de Amazon, es Lego Ideas. En este caso, los fans proponen diseños a Lego que si llegan a un suficiente número de apoyos, la compañía puede llegar a producir.

Así que me voy a permitir la licencia de responder a por qué no hay más empresas haciendo esto y por qué creo que lo de Amazon va a ser crowdfunding a lo bestia.

Poco es más sagrado para una empresa que su desarrollo de producto, y es muy razonable. Para empresas exitosas con tradición de productos novedosos e innovadores, su desarrollo de productos es fuente de orgullo, pero este orgullo es fácil que se vuelva en soberbia.

No hay nada más «humillante» para un equipo de producto de una empresa que el que les digan que van a empezar a traer ideas de producto de fuera. Además, integrar los diferentes procesos, es más complicado de lo que parece. Así que resumiendo mucho, para empresas muy orientadas a producto el crowdfunding nunca ha sido una opción interesante.

Pero ahora tenemos una empresa como Amazon, que no puede ser más «despegada» con los productos. Una empresa que juega a la long tail, con cada vez más peso en una marca blanca «muy blanca», y para nada obsesionada por encontrar productos que sean un pelotazo. Además, con una estrategia muy a largo plazo de convertir a Alexa en el centro de los hogares digitales.

Y esto de Alexa es muy importante. Después de pasar rápidamente la fase de los early adopters, todos los fabricantes detrás de los asistentes digitales están buscando maneras de hacer más aceptable estos asistentes y «esconderlos» en dispositivos no exclusivamente dedicados a ellos. ¿Y qué mejor forma de entender qué es aceptable para los usuarios que sean ellos mismos quien nos lo valide?

De momento Amazon no ha lanzado en España Build It, así que me quedo con las ganas de comprar uno de ellos… Y fijaros, soy anti-asistentes digitales pero metería uno de esos chismes alegremente en mi casa. Pero estoy seguro de que estos tres primeros dispositivos son los primeros de muchos.

@resbla

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