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¿La (des)robotización que va tomando forma?

Ayer comenté en la Red del Pajarito la conversación con un antiguo alumno que trabaja dando asistencia técnica a industrias manufactureras del norte de España. 

Como las palabras se las lleva el viento, y los tuits también, voy a dejar aquí la reflexión de este ingeniero respecto a mis consultas tras ver el revuelo que causó con algunos usuarios de Twitter. Concretamente, le pregunté si las industrias que él visitaba se estaban robotizando o no. Y él me dijo 'en todo caso, yo diría que se están desrobotizando'. Y paso a explicar este fenómeno:

Para simplificar el relato, llamémosle Igor al protagonista de la historia. El tipo de máquinas a las que asiste este chico, son máquinas de corte de chapa, plegado, punzado, etc. Se trata de un tipo de operaciones de escasa precisión y bajo valor añadido. En definitiva, las fábricas que ofrecen este servicio tienen que ser competitivos en coste y entregar los pedidos rápido. La precisión de estas operaciones es de décimas de milímetro o de ángulo. Estas empresas, en muchas ocasiones, suelen ser proveedores de otros fabricantes o ensambladores finales.

Fuente



La razón fundamental para que los robots no sean viables en este tipo de industria es que las tiradas de piezas a realizar normalmente son cortas, y que se necesita ser muy flexible. De un día a otro te puede llamar un cliente importante y decirte: 'para mañana me tienes que hacer 100 cabinas de ascensor'. Con lo cual, el proveedor normalmente tiene que interrumpir su producción, y poner a hacer una operación distinta a su línea de producción.

Reprogramar un robot es costoso, lleva 1h y se requiere cierto nivel de cualificación. En cambio, hacer que un operario cambie de operación es sencillo, barato, y no se requiere que tenga mucha experiencia ni cualificación, según Igor.

Pero la clave fundamental para que la implantación de este tipo de robots tenga éxito es sobre todo que se fabrique lotes grandes. En otro sector totalmente distinto, el de alimentación, Igor mencionaba que la automatización es muy alta, ya que ahí la producción apenas varía. 

Una vez reposada la información, me surge una duda: ¿a qué le llamaría mi interlocutor exactamente desrobotizar? ¿A devolver robots a sus proveedores? ¿O a no emplear todas las capacidades de una máquina para hacer las operaciones, y optar por hacerlas manuales?

¿Dónde queda la conectividad y la inteligencia artificial? No soy portador de malas noticias: sí que existe y tiene presencia cada vez mayor en las industrias. Cada vez las máquinas están más conectadas a su alrededor. Por otro lado, la matriz japonesa que vende las máquinas de corte de las que estoy hablando, monitoriza estos aparatos remotamente a sus clientes, de manera que puede predecir gracias a múltiples sensores cuándo se va a romper algún elemento del ingenio.

Sin embargo, un punto preocupante es que este tipo de producción de operaciones de corte-doblado de chapa... no es de valor añadido, ni representa un producto propio con una barrera de mercado alta. Eso deja en una situación más indefensa a cualquier empresa. En otra conversación de Twitter, me comentaban que en nuestro país una grandísima parte del trabajo es de body-shipping (es decir, A subcontrata a B, que a su vez, subcontrata a C). Según mi antiguo alumno, las empresas que tienen un producto propio, pueden controlar su stock, sus tiradas, tiempos, etc, y entonces, pueden automatizar sus líneas. Y automatizando, logran mayor competitividad respecto a la competencia.

Por lo tanto, esto vuelve a demostrar que un mercado o una tecnología no se impondrá por imperativo legal ni porque suene mucho en los periódicos. Sino que las leyes, el talento, las empresas y el mercado tienen que ser propicios.

¿Qué pensáis vosotros de todo esto? ¿Qué experiencia habéis tenido con la (des)robotización?

¿Cuántos ordenadores hacen falta para identificar a un gato?

16.000.

Si ya estáis satisfechos, podéis dejar de leer el artículo. De lo contrario, en las siguientes líneas explicaré brevemente la cifra.




En 2012 el New York Times con el llamativo título de 'How Many Computers to Identify a Cat? 16,000', y describe un experimento llevado a cabo por Google, y que tuvo mucho bombo en los medios de comunicación. 

El experimento representa un hito importante por dos motivos principalmente. En primer lugar, es un experimento en gran escala (no os imagináis el problema que es la escalabilidad de estos algoritmos. No voy a entrar ahora en ello). En segundo lugar, se detectaron gatos sin que nadie etiquetara previamente miles de imágenes que contenían gatos. A ver si me explico:

Podéis llegar a tener miles de personas semi-esclavas etiquetando las fotos en las que aparecen gatos, lo que se conoce como data-turks. Consiste en ver millones de imágenes y señalar las fotos que tienen a estos felinos. 

Pero Google no lo hizo así, sino que se valió de 10 millones de vídeos de YouTube, los dividió en millones de fotogramas distintos, y sin que nadie más dijera nada más, supo identificar a los lindos gatitos. Para ello, invirtió 3 días. ¿Cómo es esto? Realmente, Google no sabe que un gato es un gato, pero sí que llegó a clasificar fotos. Es decir, supo distinguir unas formas, colores, ojos, volúmenes que se parecían entre sí, y que eran diferentes a las formas, colores, ojos, volúmenes de una mesa, o un coche, o una persona. Posteriormente, una persona puso un nombre a cada clasificación. Fotos clasificadas como 'gatos', como 'coches', como 'personas', etc.

El artículo original publicado por Google explicando su investigación está aquí.

Por todo esto, basta con ver cómo se comporta, cómo aprende y cómo relaciona conceptos un bebé de 6 meses, y no digamos ya 3 años, para ver que el nivel de el aprendizaje artificial está aún a años luz de una criatura humana. Y eso a mí me resulta fascinante.

La Drosophila del razonamiento

Este artículo se publicó originalmente el 22 de febrero en la Revista Dyna, publicación de investigación en ingeniería:




Las partidas de ajedrez contra la inteligencia artificial se están convirtiendo en una unidad de medida popular. Como la unidad de 'campos de fútbol' al hablar de superficie quemada en un bosque. El hecho de que un algoritmo venza a un Gran Maestro en este juego de mesa parece que sea un sinónimo del peligro de las máquinas para la sociedad o el advenimiento de Skynet.

Sin embargo, no hay nada más lejos de la realidad. Si la inteligencia artificial se enfrenta a humanos en juegos como el ajedrez, o el Go, es por tratarse de unas actividades perfectamente acotadas por unas reglas. Y no nos engañemos, era cuestión de tiempo que la inteligencia artificial venciese por su mayor poder de computación y falta de cansancio.

Me resulta curioso constatar que el ajedrez siempre ha sido considerado desde hace mucho como una actividad de demostración de poderío intelectual. Mucho antes que los soviéticos, en 1770 el inventor húngaro Wolfgang von Kempelen, creó un artefacto que 'jugaba' al ajedrez. Lo llamaron The Turk y más que una máquina, se convirtió en un fenómeno del espectáculo. The Turk viajó por toda la geografía durante más de 80 años retando al público a jugar una partida. Y su primera actuación no fue en una plaza menor, sino que debutó en la Corte de los Habsburgo en Viena. De hecho, jugó contra grandes figuras históricas, como Napoleón, Benjamin Franklin e incluso pudo inspirar a Charles Babbage para su Máquina Analítica. Sin embargo, no era más que un truco de ilusionista. A pesar de la apariencia de 'robot' primitivo que se puede ver en la siguiente imagen, el ingenio escondía a una pequeña persona, muy habilidosa en este juego, que era el que realizaba todo el trabajo de intelecto.





The Turk (Wikipedia)





Mucho más honesto y posterior fue el intento de uno de los más grandes inventores españoles: el Ajedrecista, de Leonardo Torres Quevedo. En su ingenio no cabía la prestidigitación de The Turk, pero en cambio, no era capaz de desarrollar una partida completa. El Ajedrecista controlaba mecánicamente un rey y una torre que jugaba contra un rey, manejado por el humano. El desenlace de este planteamiento era irremediable hacia el jaque mate o las tablas, por lo que la máquina de Torres Quevedo ganaba siempre. A pesar de eso, causó una gran sensación en 1914 cuando se presentó en París.

El Ajedrecista (El País)



No me puedo imaginar las sensaciones de frustración y asombro de los participantes en estas partidas contra ‘la máquina’, tanto The Turk como El Ajedrecista. Tal era el engaño y aplomo de la máquina de Kempelen que, en su partida contra Napoleón, éste realizó un movimiento ilegal para intentar engañar a la máquina, y The Turk reaccionó tirando todas las piezas fuera del tablero. Ese gesto contra uno de los hombres más poderosos de la época, demuestra que el truco estaba muy logrado y que su inventor tenía toda la confianza del mundo en sí mismo.


El ejemplo más cercano a los famosos algoritmos actuales, como Deep Blue o AlphaZero, lo tenemos que buscar en 1948, cuando Alan Turing y David Champernowne desarrollaron el programa conocido como Turochamp. Pero lo más increíble es que lo desarrollaron antes de que se inventara el ordenador. Las reglas de este sistema se basan en otorgar un valor concreto a cada pieza del tablero, a la posibilidad de que el rey sea atacado, a la movilidad y a la posibilidad de hacer jaque. Constituye la primera idea de inteligencia artificial capaz de enfrentarse a un humano en este juego de mesa. La primera partida de su historia fue contra la mujer de Champernowne, y ganó. La segunda fue contra Alick Glennie, y la perdió. Pero esta segunda hazaña quedó registrada para siempre en el artículo científico Digital Computers applied to Games, del propio Turing


El ajedrez. Quizás la Drosophila del razonamiento [1].


BIBLIOGRAFIA

[1]  Ed Sandifer. How Euler did it. The cannonballs http://eulerarchive.maa.org/hedi/HEDI-2006-12.pdf

 
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