Google adiestra un algoritmo para ser capaz de escribir artículos en Wikipedia. ¿Cómo lo adiestra? Qué pregunta tan tonta, ¿no? Con artículos de Wikipedia. En pocos años, las enciclopedias pueden pasar de ser una tarea llevada a cabo por cientos o miles de expertos en temáticas de todo tipo, a ser escritos por algoritmos capaces de resumir y documentar con enlaces el conocimiento humano.
Obviamente, el artículo va más allá del simple hecho de imaginarse a un robot escribiendo en Wikipedia. ¿Cuántas tareas repetitivas o pesadas haces a lo largo del día, y por qué no te planteas su automatización? Sencillamente, porque la automatización de determinadas tareas no es tan sencilla como parece. Imaginemos, por poner un ejemplo que conozco bien, mi propio día a día: me levanto por la mañana, y en cuanto tengo un rato relativamente tranquilo, reviso mis feeds en Feedly para saber qué ha pasado en el mundo. Marco aquellos que me han resultado interesantes, para, en una segunda pasada, escoger el mejor o los mejores de cada tema, y pasarlos a mi tablero de Pinterest y mi revista de Flipboard. En ambos casos hablamos de herramientas de trabajo, bien porque posteriormente las utilizo para recuperar información cuando la necesito, o porque son seguidas por un cierto número de personas que las utilizan a modo resumen de prensa filtrada. ¿Qué criterio utilizo para decidir qué noticias son mejores en cada tema? La verdad es que no lo sé con certeza, pero… ¿podría educar a un algoritmo para que supiese hacerlo, si tengo datos históricos de las noticias que he ido seleccionando a lo largo del tiempo? Muy posiblemente, sí.
A la hora de escribir, la verdad es que preferiría seguir haciéndolo yo mismo: me relaja, me ofrece ciertas posibilidades y libertades creativas, y me permite retener algunos temas algo mejor. Sin embargo, añadir enlaces a mis artículos es una tarea pesada e intensiva, dado que cuando escribo, procuro enlazar muchísimo para poder tener a mano las fuentes que utilicé (recordemos que mi actividad principal es la de profesor, y que cuando escribo estoy, en realidad, preparando materiales para mis clases). Dado que lo que enlazo proviene, por lo general, de artículos de mi archivo o de fuentes generales que uso para documentar, ¿podría un algoritmo educado con los artículos que he escrito durante muchos años aprender mi criterio a la hora de enlazar, cuándo usar un enlace a Wikipedia para documentar un término, cuándo recurrir a un artículo de mis archivos, etc., y ayudarme en esa fase de la redacción? Una vez escrito, comparto el artículo en redes sociales, una tarea puramente repetitiva, pero que la mayoría de las herramientas que conozco no hacen bien, así que termino haciendo mediante copiado y pegado manual. ¿Podría un algoritmo entender cómo y con qué criterio copio y pego de manera más o menos mecánica el titular y el enlace de mis artículos, y pasar a hacerlo por mí? ¿Puede un algoritmo revisar los artículos que he escrito a lo largo del tiempo, monitorizar los enlaces a contenidos que han desaparecido o no están accesibles, y sustituirlos por los enlaces válidos correspondientes, si existen?
La respuesta a esas preguntas es, estoy prácticamente seguro, afirmativa. Y hablamos de tareas muy específicas, que seguramente muy pocas personas hacen como yo, con la misma combinación de necesidades y motivaciones. ¿Para cuándo algoritmos que permitan ese tipo de aprendizaje a partir de tareas relativamente repetitivas – pero no completamente mecánicas – y que puedan ser utilizados a modo de asistentes personales? ¿Qué haría falta para conseguir que una persona normal, sin conocimientos de machine learning, pudiese definir una tarea, aportar datos para un aprendizaje, y monitorizar el progreso de un algoritmo a la hora de completar una tarea de su día a día? Estoy convencido de que ese tipo de tareas serán así dentro de no mucho tiempo: llevar a cabo la tarea un cierto número de veces, para que el algoritmo de turno sea capaz de entender lo que hacemos, con qué criterios lo hacemos, y pueda posteriormente repetirlo de manera automatizada para nosotros. ¿Cuántas cosas de tu día a día querrías mecanizar con ese tipo de criterios? ¿Cuánto mejor trabajarías si pudieses hacerlo?
This post is also available in English in my Medium page, “How would you like to create your own algorithm?»
Los pasos serán:
1.- Un algoritmo que te escriba el blog,
2.- Un algoritmo que dé tus clases,
3.- Un algoritmo que dé tus clases, no a alumnos humanos, sino a otros algoritmos.
Si la tercera se adelantase a la segunda, ya sería demasiado tarde para la raza humana.
Y las calificaciones Tambien las hara un algoritmo? Que pensaran los alumnos?
Uy, esa parte es la más sencilla de todas.
XDD ¡Qué bueno! Y que genial manera de sintetizar un futuro que a muchos les parece idílico.
No será completamente idílico. Requerirá adaptación en la sociedad, por supuesto. Como toda tecnología. Pero tengo curiosidad: ¿qué parte de todo esto te perturba?
La cosificación del ser humano, su sometimiento a una mayor esclavitud a través del control y el ocio, y en defecto de este último, la precariedad. En aras de la productividad nos convirtieron en productos cuando nos llamaron recurso humano. Dentro de poco, ni siquiera seremos eso. Parece que quisieran crear una nueva especie que nos sustituya, automatizarlo todo para que no hagamos nada.
La comodidad en exceso no es sana porque no tiene que ver con nuestra naturaleza animal. Estamos llevando la necesaria ley del mínimo esfuerzo al extremo de incapacitarnos, de ser prescindibles. Resulta que ahora somos ineficaces porque una máquina, un algoritmo, pueden hacer las cosas mejor, sin caer en la cuenta que son seres humanos quienes crean las máquinas y las manejan. ¿Por qué se hace? Porque se puede; y cualquier consideración al respecto está supeditada a aumentar la rentabilidad.
Se subestima la memoria. La estamos delegando en programas y en la web, y la inmediatez en conseguir muchas informaciones nos hace perezosos y perdemos capacidad de atención, de reflexión y análisis, por retener cada vez menos información en nuestra memoria.
El momento es de crecimiento cualitativo acelerado, y creo que nos estamos acercando a un punto donde cualquier actividad humana podría ser sustituida. Y ya no me meto con la robótica militar de Boston Dynamics, ni la monitorización a gran escala, ni el oligopolio que controla y controlará aún más el mundo.
La tecnología nos devorará si prescindimos del humanismo. Y si la crisis energética se soluciona, claro.
¿En este blog se habla de tecnología o de Ciencia Ficcion?.
¿De verdad esto es ciencia-ficción? Ya hay medios que las crónicas deportivas las escribe una IA. Tal como suena. Mira el apartado titulado «3 – Automated Sports Journalism»:
https://www.techemergence.com/artificial-intelligence-in-sports/
Y también reseñas sobre resultados corporativos:
https://automatedinsights.com/case-studies/associated-press
Por otro lado, en cualquier móvil Android tenemos hoy día Google Now, cuyo propósito es precisamente automatizar mediante IA la búsqueda de la información que a ti personalmente te interese. Que no tengas que ser tú el que la busque.
Tú mismo usas la reproducción automática de Youtube para oír la música que a ti te gusta. No creas una playlist, Youtube la crea sobre la marcha para ti.
Etc, etc, etc. A nada que te pongas a pensar en ello, verás miles de ejemplos de automatizaciones personalizadas (a menudo basadas en IA) de cosas que antes hacíamos «a mano».
Ni siquiera el tema de que la automatización te la programes tú (en lugar de que Google la programe para ti) es nuevo, ya hace años que existe IFTTT, que además funciona con Alexa:
https://ifttt.com/amazon_alexa
Solo se que los anuncios contextuales son de lo menos acertado, igual me pasa con las recomendaciones de Amazon, que IFTTT sigue sin tener el menor atisbo de inteligencia. que las selecciones y que hace FB depara mi TL son de anormál profundo y que el orden que Twitter pone a los twits, demuestran inteligencia, únicamente si se hacen expresamente para fastidiar así como que las noticias que elige Google para mi móvil , solo demuestran el mal concepto que tienen de mi en esa compañía.
Si para esatas cosas no vale la IA, no me van a convencer que pueden llegar a sustituir al Tribunal Supremo, porque hasta el Tribuunal de las Aguas de Valencia demuestra muchisima mas sensatez que las demostraciones de IA que me ofrecen.
Es un blog de un Profesor de Innovación que además es asesor de múltiples empresas dedicadas a ello en diversos ramos.
Igual y lo tuyo es leer mejor blogs en los que se viva y alabe el mundo del ayer, en el que no hay avance alguno.
Hasta ahora estaban acabados todos aquellos con trabajos manuales que los pueda realizar un robot mejor y más barato, pero si esto se cumple también lo estarán aquellos cuyos trabajos puedan ser totalmente «algoritmizados»… o sea, casi todo el mundo. Tendría su gracia que te contratasen para enseñar a un algoritmo y cuando estuviese hecho, te despidiesen a patadas.
El único problema que le veo a automatizar una tarea de ese tipo, es que todos vamos cambiando con el tiempo y nuestras preferencias y criterios tambien. Si dejamos esa tarea a una maquina, dejaremos de aportarle información con la que actualizar esas busquedas en base a nuestra propia evolución personal. ¿Descabellado?
Ya existe un algoritmo que te ayuda a encontrar y propone contenidos relacionados con los temas sobre los que escribes dentro de tu base de datos de webs almacenadas, PDFs, documentos, etc.
El algoritmo utiliza Inteligencia Artificial y da un peso a las palabras para medir el matching entre tus búsquedas y la base de datos.
Por ahora solo hay una empresa de software que usa esta tecnología y solo está disponible para Mac. El programa lo utilizan principalmente investigadores y abogados que necesitan hacer estudios documentales que de otra forma no podrían cubrir.
Se trata de DevonThink.
Este referral es genuino y nace fruto de la superación de las expectativas sobre el producto. Esto no es un contenido promocionado.
No sabría explicarlo, pero, como en la educación humana, haría la diferenciación entre educación de algoritmos y adiestramiento de algoritmos.
En el momento de que un francotirador debe disparar a un infante en ciudad «abierta», me decanto por la educación humana recibida, que no es exactamente lo mismo que su gran adiestramento en el manejo de instrumentos y situaciones difíciles… y ese punto «educativo» no lo logrará nunca un algoritmo (al que no se le consiga transmitir ese momento de duda/lucidez humana final). Si no se consigue transmitir a los algoritmos esa lucidez (que a pocos humanos le viene en gana usarla) no pienso que podamos hablar de resultado directos en la evolución humana. Serán «mejores», pero no humanos. Y no tiene que pasar nada. Vamos por vías divergentes.
Pero no, no es ciencia ficción, es filosofía científica. ¡Que aún no superamos a los «griegos», pero no es su responsabilidad! ¡Y tampoco, por cierto, de la tecnología!
Del artículo: «¿Para cuándo algoritmos que permitan ese tipo de aprendizaje a partir de tareas relativamente repetitivas – pero no completamente mecánicas – y que puedan ser utilizados a modo de asistentes personales?»
Faltan 2 generaciones de hard para eso, la primera de las cuales saldrá el año que viene. En efecto el próximo año ya habrá en el mercado móviles con el procesador ML de Arm, pero será solo para inferencia (ejecución de redes neuronales previamente entrenadas).
Posteriormente, como ha pasado con la rápida evolución de la TPU de Google a la TPU 2 (que sirve también para entrenar la red neuronal), supongo que en poco tiempo también habrá móviles con el hard adecuado para el entrenamiento.
Lo cual nos lleva a 3 consideraciones:
– En realidad esto es algo que ya se puede hacer ahora mismo, solo que ahora hay que hacerlo en la nube.
– El planteamiento de que el usuario programará algo es incorrecto. El móvil (o el tipo de ordenador que sea) se entrenará en las pautas de conducta del usuario, y en un momento determinado te preguntará «¿quieres que marque yo los feeds? ¿quieres que yo seleccione cuáles son los que te interesan? ¿quieres que pase yo los interesantes a Pinterest y Flipboard?».
– El usuario va a tener que confiar muy mucho muchísimo en un soft así, porque ese soft va a tener acceso a todo, va a poder ver todo lo que el usuario haga, y va a poder hacer cualquier cosa en nombre del usuario. Va a ser un root en toda regla (por eso mismo es inaceptable, al menos para mí, que algo así se ejecute en la nube).
Pese a que he usado la palabra «root», pienso que se puede hacer de forma segura. Pero yo no confiaría en algo así a no ser que sea soft libre.
Muchos odian a Jimmy Wales por sus campañas pidiendo dinero desde Wikipedia…
Por ello, pienso que aquí se trata de una venganza contra Wales. Venganza, un plato que se come frío, y que en este caso ha cobrado la forma de algoritmo de Google…
Wales, ya no podrá volver a pedir dinero con sus malas maneras, pues ahora corre el riesgo de que Wikipedia sea reemplazada por la nueva Algorpedia…
Malas maneras para pedir dinero?
A mí nunca me lo han parecido: nunca ha hecho que Wikipedia no fuera accesible a todo el mundo, o ha restringido de alguna forma, ni ha puesto publicidad intrusiva ni nada.
Simplemente pide dinero voluntariamente a la gente que usar de manera regular (o no) sus servicios, para poder pagar el ingente gasto que algo así ocasiona. No me parece una locura.
Gracias, Vero, por defender a Wikipedia. Seguramente la necesitamos, tal como la conocemos, más que a este algoritmo de Google…
Ein??? Malas maneras? Debe estar usted refriéndose a otra Wikipedia, la que yo conozco de vez en cuando te pide que colabores con la causa, porque todo ese tinglado gratis no es, de una manera exquisita y para nada intrusiva, y después te mandan un pequeño email de agradecimiento. Si eso es mala educación…
Me alegra, Marcelo, que tú también defiendas Wikipedia.
Es cierto que Wales cuando pide dinero lo hace mal y se pone pesado, pero Wikipedia es realmente muy buena Y demuestra que el modelo cooperativo y sin publicidad puede funcionar. Y en eso, los españoles hemos tenido algo que ver.
Una Wikipedia sin publicidad
Si tú eres colaborador de Wikipedia ya somos dos. Si te interesa Wikipedia quizás te interese este artículo;
Wales tiene además otros proyectos interesantes
…con la misma combinación de necesidades y motivaciones
Intuyo que la mayor dificultad es lo que cito de tu artículo. No solo se trataría del aprendizaje y automatización de necesidades y motivaciones (que de forma individual y en plural parecen ya algo complicado de interpretar), sino de la combinación de ambas aumentando la complejidad.
Desconozco si será posible, solo especulo y cuestiono, pero se me antoja harto difícil crear un algoritmo capaz de analizar o deducir una necesidad humana, y no digamos ya una motivación. Un poco en la línea de los comentarios de Xaquín y Jose.
Y aunque pudiera hacerse, mañana pueden cambiar tus necesidades y motivaciones, aspectos humanos que van más allá de la automatización de una tarea repetitiva, con lo que el algoritmo dejaría de ser útil y necesitaría un nuevo aprendizaje.
Enrique, te leo y admiro como incansable lector, investigador y escritor. Pero disiento de tu fascinación por la IA.
De nada vale que nos automaticen 90 de cada 100 acciones que hacemos si las 10 no automatizables son las más relevantes o desconfiamos de su fiabilidad o son precisamente las que aportan la calidad del resultado final.
Creo que el futuro se fundamenta más en conceptos concretos que aparecerán: nuevos métodos de búsqueda, de archivo, de visualización, de clasificación. Que en entrenar algoritmos con millones de acciones pasadas o de terceros para que logren sacar unos patrones. Lo que hacen es precisamente encorsetar actos posiblemente brillantes en patrones de repetición, estadísticos o de hábitos quien sabe si caducos. No creo que la ciencia progrese en base a procesos con muchos datos pero cuya ecualización no responde a saltos conceptuales, sino a factores de corrección y de ponderación poco conocidos y en constante corrección. La IA se parece más al proceso mejorar una fábrica que a la I+D de sus procesos. No sé si el salto cualitativo saldrá nunca de ahí, como tu pareces desear con intensidad.
Planteas una cuestión muy interesante. En efecto, la IA actual lo que hace es generalizar sobre un conjunto amplio de datos. A diferencia de los humanos, no es capaz de dar un tratamiento diferente a los casos excepcionales (o lo que es lo mismo, no es capaz de reconocer el carácter excepcional de ciertos casos), ni es capaz de extraer reglas de muy pocos casos, mientras que los humanos sí somos capaces de detectar posibles reglas incluso con solo 2 ejemplos.
Ahora bien, también es cierto que todo usuario se ve forzado a repetir ciertas secuencias de pasos, una y otra vez, con poca o ninguna variación, por el simple hecho de que esas secuencias son específicas de ese usuario, y a veces sin que haya ningún riesgo en la generalización de la IA.
A la programación tradicional (no IA) se le da mal cubrir todas las diferentes necesidades de automatización de los distintos usuarios. Hay opciones de configuración, pero ni de lejos cubren todos los casos, solo los más frecuentes en el conjunto de los usuarios. Incluso con IA, las generalizaciones se están haciendo sobre el conjunto de los usuarios. Si hablamos de personalización, el sistema actual deja mucho que desear.
Volvamos al ejemplo de Enrique. Este marca los feeds que le han resultado interesantes. En una segunda pasada, pasa a Pinterest y Flipboard los que le parecen mejores. Es todo muy personal, es lo que Enrique (y nadie más) hace.
Aplicando una IA personal (que tan solo se entrene con los actos de Enrique) ambas pasadas podrían ser automatizadas. Eso sí, con los riesgos que has expuesto. La cuestión es, ¿qué pasa si Enrique considera que no hay riesgos importantes en la segunda pasada? Podría darle el visto bueno a la IA para que a partir de ahora se encargue de la segunda pasada, pero no de la primera, la cual Enrique tal vez prefiera seguir haciendo manualmente aunque le suponga mayor esfuerzo.
Rizando el rizo. Enrique tiene un amplio conocimiento de la cosa tecnológica, pero la gran mayoría de la gente no. Mucha gente puede no ser consciente de que existen riesgos tales como el caer en una burbuja informativa, y tal vez le digan siempre que sí a su IA personal cada vez que esta les proponga encargarse de algo. ¡Es tan cómodo!
En definitiva, creo que estás en lo cierto al señalar los límites y riesgos de la IA, pero también es cierto que hay muchísimo campo de mejora en la personalización, porque la verdadera personalización es algo que hasta ahora no se ha hecho, lo que se está haciendo es sobre todo el basarse en el comportamiento de un montón de usuarios distintos.
Así que creo que sí va a ser toda una revolución cuando llegue, cuando en nuestros móviles y otros aparatos haya chips capaces de entrenar redes neuronales, entrenamientos hechos exclusivamente para cada uno de nosotros. Eso sí, toda revolución implica riesgos.