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NFT, la transformación digital de los cromos

En este post vamos a compartir contenido que vale decenas de millones de dólares. Pero no os preocupéis, es gratis y legal. Durante las últimas semanas ha salido de entre el mundo de las criptomonedas y blockchain un montón de noticias alrededor de los NFTs y la cantidad de dinero que la gente está pagando por algunos de ellos.

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

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

 

Hay que empezar hablando un poco de los que son los Non-Fungible Tokens. Los NFTs son un tipo de criptoactivo que tiene cuatro características que los diferencian de otras criptomonedas como el bitcoin. Son únicos, indivisibles, transferibles y con capacidad de demostrar su originalidad. Cómo el resto de activos criptográficos, son datos que se se guardan a través de blockchain y que por lo tanto son accesibles públicamente y sólo pueden añadirse datos, nunca borrar. De tal manera que así se hace la trazabilidad de su propiedad.

Los NFTs existen desde hace unos años, pero la locura ha llegado durante las últimas semanas. El 11 de Marzo, se cerró la subasta en Christie’s de la obra titulada Everydays: The First 5000 Days del artista conocido como Beeple.

La subasta se cerró por 69,3 millones de dólares, cifra muy importante. Tanto, que es la tercera cifra más alta pagada por una obra de un artista vivo, pero es la imagen digital más cara vendida nunca, y por supuesto, el NFT más caro de la historia. Por cierto, Christie’s, cómo no podía ser de otra forma, aceptó el pago de parte del precio con criptomonedas.

Lo que sorprenderá a muchos es que el comprador de esta pieza lo único que recibe es una imagen en formato jpeg (eso sí, de 319 gb) unido de forma indivisible al NFT.

Este NFT no da derecho a su actual propietario a su reproducción o a derechos sobre su propiedad. De hecho, aquí está la obra en cuestión.

La mejor forma de entender qué es un NFT que he encontrado yo es pensar en que los NFTs son cómo los autógrafos en una fotografía. Se pueden hacer muchas copias de esa fotografía, pero la que tiene el autógrafo será única. El valor que eso tenga dependerá de muchas cosas, y lo mismo pasará con el NFT de este Everydays: The First 5000 Days. Para mantener o aumentar su valor tendrá que haber gente (coleccionistas) que valoren tener ese (cripto)activo único.

Otro NFT que ha alcanzado un valor millonario es el que está unido a este tweet.

Este NFT alcanzó también en una subasta benéfica el mareante precio de 2,9 millones de dólares que parece poco comparado con los 6 millones que Grimes (por cierto, la pareja de Elon Musk) ha conseguido al vender varias copias de una serie de 10 piezas de arte digital. La más cara, este vídeo por casi 400 mil dólares

Para seguir aumentando el valor de este post, este artículo del New York Times titulado apropiadamente “Buy This Column on the Blockchain!«, se convirtió en una imagen asociada a un NFT y se vendió por 600 mil dólares.

Algo un poco sorprendente pero que tiene mucho sentido en este mundo tan movido por las imágenes en las redes sociales, y que de alguna forma vemos también en los videojuegos, es el de la moda digital.

Este vestido digital fue el primero en la historia en venderse a través de un NFT por 9500$. Su propietaria lo ha «vestido» por todas sus redes sociales y mucha gente piensa que esto tiene bastante futuro.

Pero más allá de todas estas extravagancias, dónde creo que el concepto de los NFTs puede tener muchísimo recorrido es en los mercados en los que siempre ha habido mucho coleccionismo de cosas de relativamente poco valor.

Uno de esos mercados es el de la música. Es cierto que los servicios de streaming de música ya son los incumbentes y ni los NFTs ni nada en el horizonte hará cambiar esto, pero sí que hay una parte de los aficionados a la música que siguen echando de menos coleccionar discos, lo cuál explica en parte el renacimiento de los vinilos.

Cierto es que se han vendido NFTs musicales que entran más en los ejemplos de arriba. 3LAU vendió una serie de NFTs por más de 11 millones de dólares que incluían versiones de sus discos, alguna canción original acompañadas por ejemplo, de una copia de un disco de platino.

Pero lo que creo que tendrá más recorrido es lo que ha hecho una banda como Kings of Leon en el lanzamiento de su último disco. «When You See Yourself» se puede comprar como un NFT, lo cual permite a los coleccionistas tener una copia digital única del disco, pero que además se puede comprar junto con diferente material de merchandising o con diferentes tipos de entradas para sus conciertos.

Personalmente, dónde creo que vamos a ver una verdadera locura es con cromos y similares. Este «cromo» digital creado por la NBA con un mate de Lebron James se vendió recientemente por 208000 dólares.

No me es difícil imaginar colecciones de cromos digitales intercambiados por gente de todo el mundo a través de NFTs la verdad. De hecho, recordando las colecciones que hice de pequeño, no me importaría tenerlas digitalizadas para poderlas haberlas conservado.

Por último, otro uso al que también veo bastante futuro para los NFTs es para el simple apoyo a los creadores casi a modo de mecenas. Hace poco hablábamos de cómo los creadores de contenido estaban buscando monetizarlo. Suscripciones, patreon, «propinas»… Pero las NFTs van a ser otra forma más de hacerlo

Espero que con este post, que personalmente me ha ayudado mucho a entender qué es esto de las NFTs, hayas podido también entender que ni es la panacea que muchos dicen, ni el timo de la estampita que dicen otros. Mientras tanto, voy a ver si recupero mis álbumes de cromos.

@resbla

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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?_=2

 

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?_=3

 

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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