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La necesidad humana de predecir

Un aviso para los confiados y una esperanza para los agoreros: es muy difícil que las predicciones salgan tal y como las tenéis planeadas. Y en esa línea va este artículo, que se publicó originalmente en la Revista Dyna de Ingeniería, prestigiosa revista de investigación en España. El artículo es una ampliación de uno que escribí en el blog hace unos días.



Ahora que llegamos al fin de 2019, quizás sea una buena ocasión de comprobar las predicciones recientes sobre tecnología, y particularmente, inteligencia artificial, realizadas para este año.

Pongámoslo fácil, y cojamos como ejemplo predicciones de hace 12 meses. Por ejemplo, las de un gran medio de comunicación español:

1- La vergüenza que íbamos a experimentar por usar el móvil y otras tecnologías en lugares públicos
2- La proliferación de rostros digitales artificiales
3- Facebook, menos anuncios y más criptomonedas
4- Un año de salidas a Bolsa
5- Instagram aspira a ser un centro de compras
6- Seguiremos oyendo hablar de Rusia

Para mí, las predicciones que más se acercan a la realidad son la 2) y la 6). A mi parecer, la clave del acierto de estas predicciones es la ambigüedad de ellas, y el empleo de palabras grandes, sin demasiada concreción.

A nuestra especie de homínidos le apasiona las predicciones sobre el futuro desde el Principio de los Tiempos. Desde las pinturas rupestres, pasando por la interpretación de sueños del faraón, hasta las predicciones del pulpo Paul. La predicción es uno de los placeres de la vida, según dicen.




Isaac Asimov, en un artículo escrito en 1983 para el periódico Toronto Star, escribió sus predicciones sobre la tecnología y la sociedad para el año 2019. Acertó en una buena parte de ellas, y falló en otras. Ha sido uno de los escritores de ciencia-ficción que más se ha acercado a nuestra realidad actual, y se le encumbra por ello. ¿Acaso no es suficiente con las brillantes historias que dejó tras su paso por el mundo? ¿Este acierto es una casualidad, es una genialidad o es un gran razonamiento? Qué más da.

A comienzos de los 80, Philip Tetlock, el famoso investigador autor de Superforecasting, llevó a cabo una competición en la cual puso a prueba 28.000 predicciones concretas realizadas por 284 expertos a lo largo de 20 años. Sus conclusiones fueron rotundas: los aciertos poco origen tenían más allá del azar, y a menudo una simple extrapolación temporal es más acertada que una predicción sesuda.

En los últimos años, el crecimiento de la inteligencia artificial, la robótica y otras disciplinas que tanto afectarían a nuestra vida cotidiana, han suscitado multitud de predicciones. No vale cualquiera, claro. Se buscan opiniones de expertos. Tanto es así, que la investigación científica se puso seria, y un conocido artículo científico [1] desmitifica esta capacidad de predicción sobre las máquinas y nuestro futuro. Además, dice algo que desmonta cualquier programa de tertulianos en televisión. Y es que las opiniones de expertos difieren muy poco de las no-expertas y un poco informadas.

Uno de los grandes fallos en la historia es precisamente el taller de verano para investigadores en Dartmouth, en 1956, el cual se considera el evento inaugural de inteligencia artificial como campo. En él se reunieron gente de muy amplia experiencia en computación, lenguaje, filosofía o matemáticas. Y el anuncio de este acontecimiento rezaba así:  

Proponemos durante el verano de 1956 en la Universidad de Dartmouth, un taller de 2 meses de duración y 10 investigadores. Su fin será estudiar todos los aspectos del aprendizaje que pueda ser detallado y parametrizado, de manera que una máquina lo pueda simular […].

Consideramos una y otra vez la existencia del Demonio de Laplace, esa figura determinística, que defiende que debemos considerar el estado presente del universo como el efecto del estado anterior y como la causa del estado que le sigue. Como si nuestro futuro fuera perfectamente lineal. Pero la historia ha demostrado que el futuro es a veces ilógico, y a veces ese orden salta por los aires sin avisar, tal y como explicó Nicholas Taleb en su obra El Cisne Negro.
Nos apasiona predecir. Quizás nos produzca una sensación de seguridad personal. Quizás nos atemoriza el futuro desconocido. Quizás no haya expertos en el futuro, y simplemente expertos en el presente.



REFERENCIA
[1] Armstrong, S., Sotala, K., & Ó hÉigeartaigh, S. S. (2014). The errors, insights and lessons of famous AI predictions–and what they mean for the future. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 26(3), 317-342.

2019, un año de lecturas

Vamos terminando el año, y es época de listas. 'Los mejores de 2019'. Estos no son los mejores libros que encontraréis. Son solo los que he elegido yo. A pesar de que la lista sea larga, para mí ha habido bastantes decepciones en las expectativas.






La conquista del pan (Piotr Kropotkin)
En una época de inestabilidad social y política, donde una gran parte de la población habla de gobiernos, decisiones judiciales e ideologías, no viene mal leer esta obra referente del anarquismo. Apenas oiréis hablar de ella en los grandes medios, y explica de una manera muy clara una organización social e institucional diferente a la que tenemos. Descentralizada, colaborativa, autoorganizada... si tenéis curiosidad sobre la vida en la Comuna, mejor leed el libro.



El Paciente (Juan Gómez Jurado)
Si os gusta el thriller y las buenas historias, este es un buen libro. Destaco de este libro el manejo del lenguaje y de la acción rápida de la que se caracteriza el autor.




Del mito al laboratorio (Daniel Torregrosa)
Si sois aficionados a la divulgación científica, sabréis que Dani es uno de los tuiteros y blogueros referentes, sobre todo en el campo de la química. En esta ocasión, esta obra es una mezcla de mitología y química, dividida en varios capítulos y de fácil lectura.



Maus (Art Spiegelman)
Esta obra fue recomendación de un compañero de trabajo, y es una obra diferente a las anteriores. Se trata de un cómic, ganador de un premio Pulitzer, que cuenta a través de unos ratos personificados la huida y el temor de los judíos durante el régimen nazi de la IIGM.



Historia del antisemitismo(Gerald Messadié)
En los últimos meses ha repuntado el antisemitismo. No abre telediarios, pero me pareció un tema interesante al que aproximarme, y hete aquí uno de los libros elegidos. Es un libro de consulta, una descripción histórica del pueblo judío, y el libro ha sido lo suficientemente ameno y educativo como para pensar en volver a releerlo.



Daemon (Daniel Suárez)
Este libro me lo recomendó el ínclito Mikel Ortiz. Se trata de una distopía de ciencia-ficción en la que una inteligencia artificial se hace con el control de todo (edificios, máquinas, vehículos...), y bueno, pasan cosas. Mejor, leed el libro si os atrae.



Click (Ori Brafman)
Ori Brafman es un bestseller del NewYork Times, y en esta obra describe las 6 cualidades que hace que surja la chispa entre dos personas, ya sea chispa de amor o de amistad, todo ello explicado de manera científica.  Es una obra a la que yo recurro frecuentemente y de las que hay que releer.



The tyranny of metrics (Jerry Muller)
Este libro argumenta la problemática de medir todo en nuestra sociedad, la aparente necesidad de medir rentabilidades y mejora de indicadores. Hay cosas y servicios en nuestro mundo que con el uso de indicadores, pierden calidad. No todo es medible ni cuantificable. El libro me ha parecido bastante repetitivo, no obstante.



Illska. La Maldad (Eiríkur Örn Norddahl)
Esta obra, recomendación de Juanjo Domínguez, ha dejado un sabor un poco incómodo, y la he dejado a medias. Es una obra deliberadamente incómoda. De hecho, rescato la reseña de este blog, ya que creo que expresa bien lo que sentí yo: "La lectura de esta obra no resulta sencilla. No posee una prosa complicada ni un vocabulario difícil de entender. No van por ahí los tiros. Al llegar a la última página todo lo leído empieza a recolocarse en nuestro cerebro y a cobrar verdadero significado. Pero en algunos momentos la trama permanece inmutable y en exceso pausada. Algo que creo que es premeditado para conseguir un efecto muy concreto en el lector. ¿Estamos ante una novela aburrida? No, para nada es aburrida. Pero sí sobrecogedora. La intensidad de algunos fragmentos abruma, y es necesario leerla a sorbitos para disfrutarla como se merece".



Galápagos (Natalia Ruiz y Silbia López de Lacalle)
Esta obra tampoco es un libro al uso. Natalia y Silvia realizaron un viaje a las islas Galápagos que les marcó para siempre, y que plasmaron en este libro. En lugar de fotografías, en este libro muestran dibujos de la mano de Silvia, mientras que Natalia le pone texto y voz a lo que veían. Es un libro intimista, de una editorial que me gusta mucho.



Mundo Orwell (Ángel Gómez de Ágreda)
Este libro, sin ser técnico, es un gran compendio de la era de los datos, de la inteligencia artificial, de la vigilancia masiva, y de cómo todo eso ha afectado y afectara a nuestra sociedad en las próximas décadas. Un libro que se lee muy rápido, y además Ángel, a quien tuve la ocasión de conocer personalmente, usa más de 200 referencias bibliográficas para documentarse.



El despertar del sueño tecnológico (Ekaitz Cancela)
Este libro elabora un razonamiento histórico de cómo las personas hemos ido cediendo a derechos esenciales a cambio de servicios de Silicon Valley. Al contrario de Mundo Orwell, esta obra tiene una grandísima carga ideológica, muchísimas referencias bibliográficas, y es un gran relato de cómo el capitalismo conquista el mundo, incluyendo países enteros. Me resultó particularmente interesante el concepto de soberanía tecnológica, y la pelea internacional de los países por controlar sus propios recursos tecnológicos. También tuve ocasión de conocer al autor de este obra.



Psicopolítica. Neoliberalismo y nuevas técnicas de poder (Byung-Chul Han)
Es un libro corto. Bastante ameno, pero a la vez, sin demasiado profundidad de cómo se manipulan a las masas en la Era de las Comunicaciones, las redes sociales, las fake news, etc. Puede que a mí me haya resultado un poco escaso, pero eso se debe a que Mundo Orwell y El Despertar del Sueño Tecnológico ahondan mucho más en este tema.



Retirar la escalera (Ha-Joon Chang)
Una de las palabras de este 2019 ha sido 'aranceles'. Y este libro va de eso. Ha-Joon Chang recoge las medidas que han tomado los países a lo largo de la historia para proteger su industria, y destruye totalmente el mito de que el Libre Comercio es sinónimo de la prosperidad para todo. Escribí reseña sobre esta obra en el blog, y es uno de los mejores libros de este 2019 para mí.



La catedral y el bazar (Eric Raymond)
Este es un ensayo clásico, muy famoso, sobre software libre. Escrito por un activista, esta obra defiende el software no-privativo, el software abierto y en el que contribuyamos todos a mejorarlo. Una obra de referencia.



Innovation and its enemies (Calestous Juma)
Por qué la gente se resiste a las nuevas tecnologías. Este libro resume en unos pocos capítulos las historias de cómo intentaron frenar la penetración de distintos productos o servicios en las sociedades, y por qué. Entre otros, tenemos a la corriente alterna, el café, los tractores... es un libro que me ha encantado.



El proyecto Esposa (Graeme Simsion)
Se trata de una novela romántica, muy divertida, en el que un investigador en genética intenta hallar a su pareja ideal a través de la ciencia, de las características de los genes, etc. Como si fuese una fórmula. Un libro para pensar. Viene a demostrar que el amor no es racional, siempre.



The Utopia of Rules (David Graeber)
El propósito de este libro me enganchó enseguida: ¿de dónde viene el deseo de tantas reglas, regulaciones y formularios en el hombre? Sin embargo, el libro no me ha entusiasmado nada, y me parece que continuamente da vueltas a lo mismo. Una pequeña decepción.



El extraño orden de las cosas (Antonio Damasio)
El neurocientífico Antonio Damasio intenta relacionar en esta obra la relación entre la fisiología humana, la bioquímica y las señales cerebrales, con los sentimientos que finalmente nosotros percibimos. El escritor es una gran referencia científica. Sin embargo, a pesar de que transmite conceptos científicos de una manera cercana y amena, no le veo un hilo conductor o una coherencia al orden de sus ideas, y creo que se dispersa mucho.





500 años de frío (Javier Peláez)
Javier Peláez es cofundador de la plataforma Naukas, de divulgación, y desde hace poco tiempo se ha embarcado en hacer una serie de podcasts sobre aventuras en la historia. El libro 500 años de frío, está hecho a partir de los siglos en los que los humanos trataron de conquistar el polo norte, y posteriormente y un paso que comunicase Europa con Asia por mar. Javier es un gran contador de historias, y os recomiendo seguir sus historias.



Chaos Monkeys (Antonio García Martínez)
Este libro trata sobre las intimidades y vericuetos de un fundador de startups en Silicon Valley. La relación con los inversores, las conversaciones habituales, ritmos de trabajo, características personales de ese mundo.. Posteriormente, otra parte muy interesante del libro es el paso del autor por la empresa Facebook, a la cual no deja en nada buen lugar. Un libro para saber un poco más de startups y no mitificarlas tanto.



Who can you trust? (Rachel Botsman)
La autora describe cómo ha ido evolucionando la relación de confianza entre humanos. Desde la descripción de cómo era el código de honor y confianza entre comerciantes fenicios en la antigüedad, a cuál es nuestra psicología en las redes sociales y en robots. Es un libro ameno, muy descriptivo y sin profundizar demasiado, pero me ha gustado mucho.




Factfullness (Hans Rosling)
Este libro también se lee muy rápido. Hans Rosling falleció hace muy poco, y es famoso por las visualizaciones de datos. Concretamente, de la realidad del mundo. Empleó bellas gráficas para desmitificarnos muchas ideas preconcebidas y antiguas que teníamos en la cabeza, y en general, él era muy optimista sobre el momento de la humanidad. En su obra, habla de tasa de nacimientos, vacunaciones, métodos anticonceptivos, ingresos... todo ello de una manera muy amena y entretenida.



El algoritmo del amor (Judith Duportail)
Un viaje a las entrañas de Tinder. Si sois habituales de este blog, sabréis que últimamente he estado hablando de los sesgos psicológicos y trampas que emplean las apps de citas para engañarnos. Este libro trata de lo mismo, pero narrado en primera persona, y qué fue descubriendo por sí misma la autora. Judith Duportail es conocida por reclamar a Tinder los datos que tenía recopilados sobre ella, y recibir 700 páginas de documentos. Un libro imprescindible si os movéis en este mundo digital.





Loba Negra (Juan Gómez-Jurado)

Una novela trepidante, en la misma línea de El Paciente. Pero mejor. Las páginas te atrapan, la acción es trepidante, y el autor te lleva exactamente por dónde el quiere, desobedeciendo lo que puedes intuir tú. Un libro muy entretenido y con un gran uso del lenguaje.



Otros libros que dejé a medias o me decepcionaron un poco fueron El Bosque Oscuro (Liu Cixin), Exodo (León Uris) o La Capital (Robert Manesse)




Junto a esta entrada recopilatoria de obras, aquí tenéis la de otros años:
2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018.

Imaginar es gratis y predicciones incumplidas

Está acabando el 2019, y quizás sea hora de echar la vista atrás y leer qué escribían medios de comunicación y estudios sesudos sobre qué nos iba a deparar este año -por lo menos, en lo relativo a la tecnología, lo tocante a este blog. No nos olvidemos que predecir es uno de los placeres de esta vida.

Si hacemos una búsqueda rápida en Internet, podemos ver en El País, Las predicciones más probables para 2019, donde hablaba de:
1 - la vergüenza que íbamos a experimentar por usar el móvil y otras tecnologías en lugares públicos
2 - rostros artificiales
3 - Facebook, menos anuncios y más criptomonedas
4 - Un año de salidas a Bolsa
5 - Instagram aspira a ser un centro de compras
6 - Seguiremos oyendo hablar de Rusia

En mi opinión, las más acertadas parecen la 2) y la 6). Y son predicciones bastante conservadoras. Pero juzgue el lector por sí mismo. Veamos ahora la web BlogThinkBig, el blog de Innovación de la empresa Telefónica. Lo que anunciaba era lo siguiente:

1- La IA será una cuestión de política internacional
2- Preocupación social sobre la ‘IA transparente’
3- Automatización aplicada a todos los sectores
4- La IA creará muchos puestos de trabajo
5- Evolución y asentamiento de los asistentes virtuales

Yo creo que se ha cumplido la 2), sobre todo.



Este artículo de blog no pretende hacer una predicción de quién ha acertado más. Es un sinsentido. Como diría Bohr, predecir cualquier cosa es muy difícil, especialmente cuando se trata del futuro. Para mí el truco de que a alguien no le saquen los colores con las predicciones tecnológicas, es ser declaradamente ambiguo y usar palabras muy genéricas, como lo hizo el banco BBVA o la consultora tecnológica por excelencia, Gartner. Será el año de la transformación digital; se ampliarán los servicios... y otras frases muy poco concretas.

El que no se haya equivocado, que tire la primera piedra. Además, existe un interesante artículo científico en el que se demuestra que las predicciones entre los propios expertos de inteligencia artificial son muy inconsistentes, y que da igual ser experto que no-experto en esta materia para acertar. (Muy recomendable de leer).

Y si ya es casi imposible acertar con las predicciones a un año, ¿qué caso podemos hacer a las predicciones realizadas a más plazo? ¿A 10, a 20 años? En mi opinión, las que aciertan lo hacen por pura casualidad, ya que las ideas de por sí no son suficientes para llevar a cabo revoluciones, sino que tienen que estar acompañadas del ecosistema correspondiente. Mis admirados George Orwell e Isaac Asimov dicen que acertaron con nuestro mundo actual, y eso les ha encumbrado aún más, si cabe. ¿Realmente acertaron, o estamos exagerando un poco para que nuestras ideas encajen en nuestra mente? ¿Hubiera ocurrido algo si no se hubieran cumplido esas promesas? Para mí no, pero esto es una opinión personal.

Y no son solo los medios los que se equivocan con las predicciones. Se ha comprobado que desde 1997, el dinero invertido por las instituciones de capital riesgo es superior al que han recuperado, lo cual demuestra que predecir, incluso con olfato y buenos datos, no es fácil.

Este recorte de periódico, que se lo vi en Twitter a @elbuhodelblog, es otra muestra de un poco de olfato y mucha, muchísima suerte.



Y si estáis muy muy interesados en las evidencias científicas sobre la habilidad de hacer predicciones, os recomiendo leer Superforecasting, de Philip Tetlock.

Apps de citas online (IV): puntuación de usuarios y subasta de datos personales

Esta es la cuarta entrada de una serie de artículos sobre apps de citas online que he decidido crear. A lo largo de ellos, veremos distintos aspectos científicos que intervienen en este reciente fenómeno social. Aquí tenéis el primero de ellos:
Así ha quedado la serie:
 1- Apps de citas online (I): el problema matemático
2- Apps de citas online (II): los patrones oscuros
3- Apps de citas online (III): los usuarios como mercado y un poco de teoría de juegos 
4- Apps de citas online (IV): puntuación de usuarios y subasta de datos online




Para finalizar (por el momento) esta serie de artículos sobre aplicaciones de citas, me centraré en desmitificar dos ideas muy extendidas:

1) No, los usuarios no tienen capacidad de elección en aplicaciones como Tinder. La aplicación no es transparente y no nos muestra a todos los usuarios restantes.

2) No, tampoco nadie es capaz de hackear el algoritmo o pensar que lo domina y lograr tener muchos flechazos automáticamente. El algoritmo cambiará en unas semanas.


Vayamos por partes. La sensación de que somos capaces de elegir entre miles de usuarios es una de las armas psicológicas más poderosas de las aplicaciones de citas. Pero en realidad, no elegimos, sino que estas aplicaciones nos muestran lo que ellos quieren, y no al resto de usuarios que hay. Paso a explicarme:

Judit Duportail es una periodista que en 2017 investigó a fondo el algoritmo de la popular aplicación Tinder, y llegó la conclusión de que esta aplicación calcula una nota de tu deseabilidad, y en función de eso, te muestra a unos usuarios u otros. La compañía anunció este año que renunciaba a esta nota, pero yo no me lo termino de creer. ¿Cómo calculan esa nota? Usan varias herramientas.




Entre otras cosas, a través de Rekognition, una inteligencia artificial creada por Amazon para categorizar las fotos, y a través de un minucioso análisis de datos que permiten a Tinder estimar el coeficiente intelectual de sus usuarios, su nivel de escolaridad y su estado emocional general. Y por supuesto, apostaría que es relevante cómo de activo es cada usuario en la aplicación de citas.

Estos programitas no desperdician ni un solo dato: la extensión de tus mensajes, cuánto tardas en escribir a tus flechazos, cuántos flechazos obtienes, y de quién, a qué distancia están... todo ello les permite saber en qué momento mostrarte qué perfiles, y hasta pueden predecir con cierto índice de acierto si esos perfiles son más proclives a gustarse o no.

Este es el cuarto artículo en el que estoy hablando de lo difícil que es crear un flechazo en estas aplicaciones, ¿y no os preguntáis que para qué sirven entonces? Además de las suscripciones de pago, estos software se nutren de la venta de datos de los usuarios. O mejor dicho, de la subasta de datos de los usuarios (la realidad, vuelve a superar a la ficción):




En este proyecto podréis echar un vistazo al precio estimado de perfiles que se subastan. Tal y como se explica en el blog de Corio, conocemos el precio de estos datos gracias a la activista Joana Moll.

Esta activista digital compró un millón de perfiles de aplicaciones de citas por solo 136€ a una empresa llamada USDate. El paquete con los datos de estos perfiles incluían imágenes (5 millones de ellas), nombres de usuario, correos, nacionalidad, género, edad, orientación sexual, intereses, profesión, características personales y algunos rasgos de personalidad.

Resumiendo, ¿ha quedado claro que no existe la capacidad de elección? Creo que la aplicación también es útil para que entendáis por qué nadie puede hackear el algoritmo. Como mucho, podéis llegar a intuir cómo puntúa Tinder las fotos, o descubrir vagamente qué cosas se tienen en cuenta en la puntuación total de los perfiles. pero nada más. Y lo más probable es que esos truquitos que hayáis aprendido, cambien en la siguiente actualización.

Por lo tanto, espero que al final de este serie de artículos en el blog, haya quedado claro cuáles son los propósitos reales de estas aplicaciones, que se basan en varias trampas matemáticas y psicológicas, y que probablemente vosotros seáis el producto realmente.

 
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