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La buena IA

Vuelven los technobits después de la inactividad del verano que sólo rompimos para el tradicional análisis del Hype Cycle 2022. Precisamente de un par de las tecnologías presentes en este Hype Cycle hablaremos hoy, Generative Design IA y Foundation Models y de que quizá están más avanzadas de lo que Gartner dice.

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

https://resbla.com/wp-content/uploads/2022/08/IA-creativa.mp3?_=1

 

Sin duda, uno de los temas de los que hemos hablado más últimamente en este blog es de la Inteligencia Artificial. Y lo cierto es que muchas veces lo hemos hecho para hablar de su lado más oscuro, cómo cuando hablamos de LaMDA, una máquina diseñada para engañar a las personas y hacerles pensar que hablan con otra persona y no una máquina.

Pero LaMDA es también un prodigio de la tecnología, y un buen ejemplo de eso que llama Gartner Foundation Models y que están protagonizando una revolución, aún silenciosa, de áreas de conocimiento que hasta hace poco considerábamos exclusivas de los humanos.

Hace poco el New York Times publicaba un artículo titulado «We Need to Talk About How Good A.I. Is Getting» en el que se habla de todo esto. El argumento principal es que vivimos una especie de «verano de la IA» después de una primavera en el que se ha invertido mucho en IA y que ahora estamos recogiendo sus frutos. Por cierto, primavera que vino después de un duro invierno.

El artículo da algunas recomendaciones para llegar a una visión pragmática y realista de la realidad de la IA, lejos del optimismo desbocado de los tecnófilos, pero también lejos de los distópicos. Me parece muy interesante la petición que hace a las empresas que están desarrollando estas tecnologías para ser más transparentes.

Precisamente, sólo empezamos a oír hablar de LaMDA cuando uno de sus desarrolladores decidió contratarle un abogado para su protección. Pero también es cierto que recientemente, y a medida que algunos de estos sistemas han madurado, sus desarrolladores han empezado a dejar que un mayor número de usuarios lo utilicen.

Antes de hablar de algunos de estos ejemplos, conviene hablar de uno de los sistemas más «veteranos» del grupo, DeepMind ha seguido iterando sus Alpha que ya no sólo juegan al StartCraft o al Go, en su versión AlphaFold ha sido capaz de predecir la estructura en tres dimensiones de las 200 millones de proteínas conocidas, algo que se los biólogos moleculares llevaban décadas haciendo una a una.

Y qué decir también de GPT-3 o CoPilot. GPT-3 está ya escribiendo libros completos, en muchos casos colaborando con humanos (entrando en la categoría de Generative Design AI). Y CoPilot (por cierto, basado en GPT-3) está ayudando a centenares de miles de programadores a escribir código en GitHub.

Pero este verano, la protagonista ha sido Dall-e. Si ya nos sorprendieron sus sillas-aguacate, este verano cuando OpenAI abrió su beta a un millón de usuarios, las redes sociales se llenaron con sus creaciones. Cierto es que una gran mayoría de la gente se dedicó a poco más que jugar con Dall-e, pero hay gente que consiguió dibujos muy interesantes. Aquí hay algunos muy chulos, pero en el propio artículo del NYT hay algunos espectaculares.

Hay que recordar que en este paso de abrir Dall-e a tantos usuarios, OpenAI ha abierto también el uso comercial de las imágenes generadas. Esto, que es muy interesante y que abre además las puertas una colaboración entre máquinas y personas más intensa, creo que puede tener unas implicaciones enormes en el mundo de los derechos de autor.

No soy experto, pero leyendo artículos cómo este o este, está claro que estamos ante un momento que definirá el futuro de los derechos de autor y que va a exigir grandes cambios en las normas actuales.

Intentando resumir, partimos de la base de que OpenAI está cediendo los derechos de explotación de las imágenes, pero no los derechos de autor. Esto probablemente se deba a que en muchas partes del mundo, las imágenes generadas por una IA no tienen derechos de autor y se consideran de domino público. Además, Dall-e funciona de dos maneras, una en la que tú a través de texto, describes el dibujo que quieres y el sistema lo genera automáticamente en base a su aprendizaje, y otra en la que tú subes una imagen y le pides al sistema que la retoque. Ahí hay otro potencial problema, si subes una imagen con derechos de autor y la retocas, OpenAI no quiere ninguna responsabilidad sobre eso.

Hilando más fino, tú le puedes pedir a Dall-e que dibuje una escena utilizando Legos, o en el universo de la Guerra de las Galaxias. ¿Qué pasa con esos derechos de autor? Es probable que las compañías propietarias de esos derechos tuvieran algo que decir en el caso de que una imagen generara mucho dinero… o mucha atención.

Pero aún más complicado es el tema del plagio. Dall-e, cómo todas las IA de este tipo, han aprendido viendo millones y millones de imágenes. Muchas de ellas con derechos de autor. Cuándo le dices a Dall-e que dibuje una escena con el estilo de Van Gogh puede hacerlo porque ha visto y analizado todos sus cuadros y su estilo. El caso de Van Gogh es menos problemático, ¿pero qué pasa con un artista vivo? Y aún peor, al haber aprendido viendo imágenes de multitud de artistas, puede que en algún caso determinado el sistema elija el estilo de uno en particular para «dibujar» una petición. ¿Podríamos hablar entonces de plagio?

Aquí hay un interesante artículo sobre el tema, y la visión diferente de dos artistas «plagiados». En uno de los casos Dall-e ha incluso imitado la firma del autor.

Por cierto, todo lo dicho hasta ahora sobre imágenes, es también aplicable a modelos que escriben, y también hay casos de potenciales plagios (y errores).

Lo que está claro es que efectivamente, a pesar también del lado oscuro de la IA, y también de las áreas dónde está un poco atascada, hay actividades en las que está brillando de forma clara y abriendo oportunidades inimaginables hace poco. Sin embargo, también está abriendo melones muy serios, y este de los derechos de autor lo es. Que las máquinas aprendan a dibujar o a escribir puede quitar trabajo a los artistas, pero parece que de momento dará más trabajo a los abogados.

@resbla

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La década de los 2020s será maravillosa

Tenemos tantas ganas de que se acabe el 2020 que se nos está olvidando que también se acaba una década (y no, no hay debate sobre cuándo empieza la década por mucho que la wikipedia diga otra cosa).

El COVID ha sido el remate de una década que no recordaremos con mucho cariño, pero es que además, en tecnología ha sido cuando menos decepcionante. Pero estoy convencido de que eso va a cambiar, y en realidad, en los 2010s hemos puesto los mimbres para que la década de los 2020s sea maravillosa.

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

https://resbla.com/wp-content/uploads/2020/12/fin-de-decada.mp3?_=2

 

No hay que ser un tecnopesimista para pensar que la década de los 2010s ha sido bastante decepcionante en cuanto a la tecnología. Incluso si obviáramos el COVID, lo cierto es que nuestra vida es muy diferente a cómo era hace 10 años, pero en cosas, si se me permite insustanciales.

Pedimos comida a domicilio constantemente, pero también compramos prácticamente todo desde casa a través de nuestros móviles. Nuestro contenido es digital, bajo de manda y de consumo rápido. Instagram, TikTok y el boom de las plataformas de streaming son fenómenos de la década de los 2010s.

Pero también el fenómeno youtuber, aupado por el auge de los videojuegos online con millones de jugadores como fortnite. Y no olvidemos, que aunque nacieron en el cambio de década, plataformas como AirBnB o Uber (una con mucho más éxito que otra en los últimos tiempos) disrumpieron industrias y cambiaron la forma en la que la gente se iba de vacaciones o cogía un taxi.

Y aunque nuestras vidas son sin duda muy diferentes a como lo eran en el 2010, no parece que lo hayan sido en cosas realmente importantes. No hemos sido capaces de solucionar problemas como el cambio climático, a nivel de salud, ha habido muchas mejoras, pero todas incrementales y no radicales (aunque ahora hablaremos de los primeros pasos en algunas materias). Y no, no nos transportamos de forma radicalmente diferente, salvo que consideremos a Zoom como una forma de transportarnos.

Pero creo que hay motivos para ser (muy) optimistas para esta década que empieza. Creo que más allá de algunas cosas todavía muy en el mundo de la ciencia ficción, hay muchos grandes avances que estamos casi tocando con las manos y que pueden ser realmente transformadores. Algunos de ellos, ya están aquí, aunque no de forma masiva. En la próxima década lo serán.

Hay que decir que la década de los 2010s no ha sido tan mala en cuanto a productividad, y sería difícil hablar del Gran Estancamiento de Cowen. Algo así dije hace ya unos años, y Noah Smith habló recientemente de lo mismo aquí, donde dice que en la década que acaba la productividad en EEUU creció de media un 3%, lo cual no es nada desdeñable.

En todo caso, como decía, creo que podemos esperar cosas más radicales en los 2020s. Empecemos por la energía, que es lo que de verdad necesitamos para solucionar el problema del cambio climático.

Durante la década de los 2010s se ha conseguido que la energía fotovoltaica sea la forma más barata en la historia de la humanidad de generar electricidad. Por lo tanto, su adopción no hará más que acelerarse en la década que entra junto con otras energías renovables. Sin embargo, esto parece que no será suficiente. Una grandísima parte de las emisiones de CO2 vienen del uso de hidrocarburos en transporte, y eso es difícil de sustituir con energía fotovoltaica. Incluso con una revolución en baterías (poco probable), habría una gran parte del transporte global que no podría hacerse eléctrico.

La gran esperanza en este sentido es el hidrógeno, y aunque llevamos hablando de esto décadas, es probable que esta vez sí. Es probable que nunca utilicemos el hidrógeno en nuestros coches, pero es bastante probable que se utilice en aviación o en camiones y autobuses. Unos grandes emisores de CO2.

Un poco más en el entorno de la Ciencia Ficción estaría la fusión nuclear. Esta es otra tecnología de la que se lleva diciendo décadas que estamos a pocos años de conseguirla. Pero aunque más lejana, hay mucha gente que piensa que nos acercamos de verdad a que sea una realidad. En EEUU han empezado el desarrollo de un reactor compacto de fusión nuclear y los expertos creen que podría tener éxito.

Si pasamos al mundo de la salud, la década de los 2010s vio como la esperanza de vida seguía creciendo. España adelantará a Japón y se convertirá en el país con mayor esperanza de vida, pero la realidad es que el aumento de esperanza de vida no ha sido sólo una cosa de países ricos, sino ha sido a nivel global.

Y en salud, también deberíamos ser optimistas en cuanto a la tecnología y su impacto positivo en nuestras vidas. Personalmente, hay 4 cosas muy llamativas, que ya hemos empezado a ver en los 2010s, pero que en los 2020s serán comunes.

Por un lado, la Inteligencia Artificial ayudando a los investigadores a encontrar nuevos medicamentos y tratamientos. Hace pocos días, DeepMind solucionaba un problema sin respuesta durante 50 años y que los expertos dicen que es trascendental.

La ingeniería genética también ha empezado ya a dar resultados y su uso será masivo en la próxima década. Sobre todo gracias a CRISPR o CAR-T, hemos visto casos de curación de enfermedades incurables hasta hace poco, también en España.

Muchas de las vacunas del COVID que están llegando ahora están basadas en una técnica que se había utilizado mucho en vacunas animales, pero que es la primera vez que se utiliza en seres humanos. La vacunas ARNm, que abren las puertas al desarrollo más rápido de vacunas más eficaces.

También tenemos los avances en robótica, y principalmente exoesqueletos. Una tecnología muy representada en la ciencia ficción, pero que cada vez tiene más ejemplos reales. Una tecnología con el potencial de ayudar mucho a mucha gente.

Y finalmente, algo que aún parece ciencia ficción pero que ya estamos casi tocando con las manos, son los interfaces hombre-máquina bidireccionales (BMI). Neuralink ya demostró hace poco un prototipo funcional con cerdos, y espera empezar pruebas con humanos este mismo año. Algo que puede tener un impacto difícil de imaginar.

En el espacio, la década de los 2020s será maravillosa. La carrera espacial es entre empresas, algo que empezó en la década de los 2010s. Volveremos a poner personas en la Luna, probablemente en Marte, y hay proyectos de todo tipo en los que grandes y pequeñas empresas, esperan hacer del espacio una nueva fuente de riqueza. Y es que aunque no llegará algo puramente de la ciencia ficción en el 2020s en el espacio, la industria aeroespacial tendrá una gran década y generará cada vez más riqueza.

Ya hemos hablado de la Inteligencia Artificial en el ámbito de la salud. Pero si miramos otras aplicaciones, la verdad es que aunque ya la tenemos alrededor nuestro con aplicaciones que se han convertido en comunes (reconocimiento de voz, visión artificial, predicción…), es difícil argumentar que ha transformado radicalmente ninguna industria. Sin embargo, creo que esto cambiará.

Los vehículos autónomos se convertirán en una realidad común en los años 2020s. Esto traerá beneficios en cuanto a la reducción de accidentes, de emisiones y de productividad. La IA seguirá generando muchos riesgos en cuanto a privacidad y ciber seguridad, sin embargo, veremos cada vez su uso en masivo en diferentes aplicaciones en todas las industrias. Sin duda, se viene un importante aumento de la productividad gracias a la IA.

Hace poco más de un año, google anunció que había conseguido la supremacía cuántica. Hay mucho debate sobre si ocurrió o no, pero no cabe duda de que la computación cuántica tendrá un papel cada vez más importante durante los 2020s. ¿Qué efectos tendrá esto? Ni idea, pero precisamente por eso es otra de las grandes esperanzas de algo radican en esta nueva década.

Seguro que me dejo cosas, de hecho, mejor que me deje cosas y que además haya algunas imprevistas. en todo caso, estoy seguro de que la década de los 2020s será maravillosa en ciencia y tecnología. Os deseo a todos que también lo sea personalmente.

@resbla

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El verdadero problema con la Inteligencia Artificial

La semana pasada, Lee Sedol anunció su retirada como jugador profesional de Go, esto quizá no les diga mucho, pero se está volviendo a utilizar como un ejemplo más de la continua e inexorable sustitución de las personas por la inteligencia artificial, pero no creo que este sea el verdadero problema con la Inteligencia Artificial.

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

https://resbla.com/wp-content/uploads/2019/12/inteligencia-lee.mp3?_=3

 

Pero empecemos con Lee Sedol, uno de los mejores jugadores de Go de la historia y que se hizo famoso en Occidente porque fue derrotado por una máquina (AlphaGo) en un campeonato a 5 partidas hace poco más de dos años.

Go fue el último juego de tablero en el que los humanos mantuvimos la supremacía sobre las máquinas. Ganar a un profesional de Go se consideró durante muchos años algo que nunca estaría al alcance de las máquinas. Existen más juegos posibles de Go que número de átomos en el universo observable, y al ser considerado un arte en China, se pensaba que estaría fuera del alcance de la Inteligencia Artificial.

Sin embargo, a pesar de todo, Go es un juego con reglas claras, limitadas y de movimientos replicables y repetitivos. Ahora ya sabemos que ese es el tipo de actividades en la que la Inteligencia Artificial es imbatible.

Lee Sedol se ha retirado diciendo que la «Inteligencia Artificial es un ente que no puede ser derrotado«, y que por lo tanto, no tiene sentido seguir. Para muchos, este es sólo el último ejemplo de cómo las máquinas nos van a sustituir y de cómo mucha gente se va a quedar sin trabajo.

Mientras tanto, los desarrolladores de AlphaGo, DeepMind, propiedad de Google, no han parado. Una prima hermana de AlphaGo, AlphaStar, que ya consiguió batir a jugadores profesionales a StarCraft, un juego de estrategia en tiempo real, ha conseguido llegar al nivel de Grand Master y jugar en la liga profesional de más nivel del juego. 

No es de extrañar que raro es el día que no sale un informe alertándonos de la cantidad de trabajos que la automatización y la robotización eliminarán, este habla de 20 millones. Aunque está claro que a nivel individual (micro) habrá trabajos que desaparezcan de la misma manera que desaparecieron las mecanógrafas, nada parece indicar que en términos agregados (macro) eso vaya a ser así, y cada vez aparecen más estudios que llevan la contraria a los catastrofistas (recibiendo menos visibilidad).

En esta cadena de tweets se citan varios de ellos:


Un muy reciente informe del MIT profundiza en esta idea, añadiendo además que esta transición no va a ser muy diferente de las anteriores, y sorpresa, que van a hacer falta muchos trabajos de alta cualificación. De hecho, si se miran las tasas de paro en las principales economías, las que deberían estar automatizando más rápido, es difícil ver que los humanos se estén quedando sin trabajo cuando están en mínimos históricos.

Pero para algunos, las máquinas no sólo nos dejarán sin trabajo, sino que vamos de camino a un futuro distópico en el que un día las máquinas tomen conciencia y se den cuenta de que no nos necesitan.

Precisamente, vestido con una camiseta de Skynet, apareció Pablo Garaizar en nuestro último TEDxUDeustoMadrid. Todavía no están los vídeos de las charlas, pero tenéis un buen resumen de su charla en twitter.


La charla de Pablo da de lleno en lo que es el verdadero problema de la Inteligencia Artificial actualmente, y no es que nos vaya a dejar sin trabajo ni que se vaya a rebelar con nosotros. El verdadero problema de la Inteligencia Artificial es que pueda convertirse en un instrumento para perpetuar discriminaciones, lo que Pablo llamó lista de «ismos»… sexismo, racismo…

A medida que delegamos más y más decisiones a la Inteligencia Artificial, que esta tenga sesgos va a ser más peligroso. Y esto de los sesgos en la Inteligencia Artificial es algo que sólo estamos empezando a entender.

Hace pocas semanas saltó a las noticias el caso del sesgo de género en la concesión de crédito de las Apple Cards. Varios usuarios, entre ellos Wozniak, contaron cómo les habían concedido 10 veces más crédito a ellos que a sus mujeres cuando comparten el patrimonio de la pareja a partes iguales.

Simplificando mucho, hay dos grandes problemas respecto al tema de los sesgos y la Inteligencia Artificial.

Por un lado, los datos que le damos, cómo decía Pablo, están llenos de «ismos». Los datos pasados están muy sesgados de diferentes formas, y sólo ahora estamos empezando a desarrollar formas de solucionarlo. Aquí hay algunos buenos ejemplos que además ayudan a comprender el problema también más allá de los «ismos».

Y el segundo gran problema es que ahora mismo los sistemas de Inteligencia Artificial son unas cajas negras en las que entran datos y salen decisiones, pero son decisiones que se toman sin «dar explicaciones». Es decir, la máquina aprendió en base a los datos que sus programadores le dieron, pero luego no suele ser fácil entender por qué se toman las decisiones.

Para este problema está apareciendo una nueva tendencia (que por cierto aparece en el Hype Cycle 2019) llamada Explainable AI («IA Explicable»). Estas nuevas técnicas intentan que los sistemas de IA sean transparentes y entendibles por los humanos, o intentan explicar a los humanos sistemas que funcionan cómo cajas negras. Este es un ejemplo de IBM que precisamente analiza un problema como el de las Apple Cards.

 

En todo caso, creo que hay que ser optimistas. Cómo dice HBR sobre este tema, la IA es una buena oportunidad para desterrar muchos sesgos en nuestra sociedad. Mientras que los sesgos en las personas son subjetivos y muy difíciles de combatir, los sesgos en las máquinas son cuantificables, y por lo tanto, mucho más sencillos de erradicar. Así que sinceramente pienso que aunque ahora la IA con sus sesgos es parte del problema, rápidamente se va a convertir en parte de la solución.

Por cierto, aunque Lee Sedol ha anunciado su retirada, también ha anunciado que jugará contra otra máquina el mes que viene. Quizá ha nacido otra profesión, sparring digital.

@resbla

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