Blog de robótica e inteligencia artificial

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4/28/2020

John Snow y el mapa que cambió el mundo

Corría el siglo XIX en Inglaterra y estamos en plena Revolución Industrial. Millones de personas huyen del campo a las ciudades, ya que las élites de entonces habían desprovisto de las tierras comunales a las familias de campesinos que vivían y se alimentaban de ellas. Ante la única posibilidad de contar con su fuerza de trabajo, los obreros y las familias vacían la Inglaterra rural de entonces hacia las urbes, de una manera totalmente descontrolada y desesperada, donde las condiciones de higiene e infraestructura pública sanitaria brillaban por su ausencia. En las grandes ciudades, como Londres, se urbaniza y construye lo justo para alojar hacinados a estos trabajadores.

En medio de semejante caldo de cultivo, cualquiera de nosotros podría imaginar que esos entornos eran un lugar propio para enfermedades e infecciones. Pero a mediados del siglo XIX, no conocían lo mismo que conocemos ahora por pura sabiduría popular. Concretamente, el coronavirus de la época se llamaba cólera, y fue lo que más vidas se llevó en el siglo que nos ocupa.

La teoría asumida por la población y las autoridades sanitarias para el contagio por cólera, era la del aire impuro o miasma. No se conocía apenas nada de gérmenes y Louis Pasteur aún no había enunciado su teoría. Para qué engañarnos, la gente conocía muy poco sobre aquella enfermedad. Y John Snow también la desconocía… pero él era consciente de ello. Así que se propuso investigar el origen del cólera desde un punto estricto de la ciencia, planteando hipótesis y realizando experimentos. ¿Era posible comprobar la teoría miasmática?

Durante una de las oleadas más peligrosas de esta enfermedad, la de 1854, se produjo un brote concreto en el barrio del Soho. En el espacio de tres días murieron 127 personas. Snow acudió de inmediato y se dedicó a recabar información con la ayuda de un sacerdote anglicano encargado de una parroquia en ese mismo barrio, Henry Whitehead.

La casi totalidad de las muertes de los primeros tres días se produjó en una misma calle, Broad Street, lo cual era muy sospechoso de creer en la validez de la teoría miasmática. Pero la clave de la cuestión fue el mapa que realizó Snow, marcando la localización de la gente infectada, y que representa prácticamente uno de los primeros estudios epidemiológicos de la historia.



La gran proximidad de todos los infectados a la fuente pública de Broad Street, marcada en rojo, impulsó a Snow y Whitehead a pedir al ayuntamiento de Londres que la cerrarán inmediatamente. Y lo hicieron.

El mapa de la imagen ha pasado a la posteridad, y prácticamente se puede afirmar que John Snow descubrió este origen por un método bastante simple de clusterización, uno de los básicos hoy en día en inteligencia artificial. Pero John Snow fue más allá, y descubrió que la compañía de agua de la que le gente bebía, extraía agua del Támesis, el cual en aquella época no estaba más que lleno de aguas fecales provenientes de los hogares. La relación entre la mala calidad de agua y el origen del cólera se estaba esclareciendo.

Sin embargo, su teoría aún permaneció dormida cerca de 40 años más, y tras la ola de cólera, el ayuntamiento reabrió la fuente pública de esa calle.

Hubo que esperar hasta Pasteur, en 1864, para entender la relación entre gérmenes y fermentación, y sobre todo a Robert Koch, en 1876, quien demostró sin lugar a dudas a través de un experimento con el ganado, que un ser microscópico podía ser el responsable de una enfermedad.



Esta entrada se publicó originalmente en la Revista DYNA, la cual es una publicación científica en ingeniería 
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1/30/2020

Sobre tecnología apocalíptica de hoy y ayer

El ser humano es el único animal que tropieza dos veces en la misma piedra, o eso dicen. Será porque como memoria no tenemos mucha memoria, y ya no digamos como sociedad. Cometemos una y otra vez los mismos errores, y las situaciones económicas, de crispación, de ideología, de sentimientos patrióticos... se repiten cíclicamente. Si es que en este aspecto, está casi todo inventado.

Y en la historia de la tecnología no va a ser menos. A pesar de que hoy en día vivamos en las continuas alertas sobre el potencial destructivo y esclavizador de la Inteligencia Artificial, cual ejército de coronavirus, este sentimiento de miedo no es nuevo. Y no me refiero solo a la manida alusión a la pérdida de empleos, ¡qué va! Las actitudes en contra de ciertas tecnologías a lo largo de la historia han ido mucho más allá que del aspecto laboral. Y como muestra, un botón. Las siguientes opiniones no eran minoritarias en su época:




(Vicario de Croyden, siglo XVI) (Prensa de Gutenberg)


No hay nada en la Palabra de Dios sobre esos inventos. Si Dios hubiera deseado que Sus criatures viajaran a la terrorífica velocidad de 25 km a la hora con ayuda del vapor, lo habría hecho saber a través de los Profetas. Por lo tanto, es un invento de Satán para transportar las almas al Infierno
(Dirección de un centro escolar en Ohio, 1828) (Locomotora de vapor) 


El paso de los trenes detendrá a las vacas de pacer, a las gallinas de
empollar, y eso llevará a la extinción total de las granjas y en
consecuencia, de la economía 
(Siglo XIX) Locomotora de vapor)


(Clero de Baltimore, 1844. Telégrafo)
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1/20/2020

La sobreingeniería, o la ansiada máquina perfecta, en un poema

En la último ensayo que pude disfrutar, La ingeniería es humana, de Henry Petroski, se recorre la historia del diseño de obras e infraestructuras famosas. Quizás desde un punto de vista más metafórico y poético, que el propio cálculo técnico.

El famoso autor concretamente repasa algunos grandes fallos de la historia de la construcción, alguno de los cuales se basan simplemente en no haber respetado el coeficiente de seguridad de la obra. Esa regla que dice que a todos los resultados hay que multiplicarlos por un factor mayorante, por si acaso. Si te salen unos redondos de acero de 20mm, pon de 30mm, por si acaso. Una idea nada obvia en los orígenes de esta disciplina ingenieril.

A lo largo del libro, descubrí un curioso (para mí) poema, que habla sobre la construcción de la máquina perfecta. Concretamente, de una calesa de caballos. ¿Cómo se construiría para que dure una eternidad y nunca se rompa?

Este mismo poema creo que hoy en día está de actualidad, igualmente. ¿Cómo lograr un coche que no se rompa? ¿O un ordenador, una bici, un programa software...? En verdad, se habla de la persecución del diseño perfecto, de la belleza ingenieril, esa que en teoría perdurará sin romperse. De la misma manera, hay autores que interpretan el poema como la búsqueda de la perfección del cuerpo humano.

La pieza se llama La obra maestra del diácono (The deacon's masterpiece), y su autor fue Oliver Wendell Holmes, Sr. en 1858. A mí me ha hecho pensar. He aquí un extracto. Que lo disfrutéis.






¿Habéis oído la historia de la calesa de un caballo sólo
Que fue construida del más lógico modo?
Recorrió cien años hasta el día
En que de repente, ay, se detenía.
Sin demora os diré o que ocurrió,
Pues al pastor le dio un pasmo,
La gente se aterrorizó.
¿Alguien os contó lo que pasó?

El cincuenta y cinco del mil setecientos corría
 Cuando por entonces Gregorius Secundus vivía.
Un viejo zángano del enjambre de la germanía.
Ese era el año que Lisboa contemplaba
Cómo la tierra se abría y se la tragaba
Y cómo el ejército de Braddock tan maltrecho resultó 
Que ni una cabellera en su coronilla quedó.
Fue aquel día en que el terrible terremoto pasaba 
Cuando el diácono la calesa acababa.

Ahora bien, de la construcción de carrozas os he de informar
Siempre hay un punto débil en algún lugar.
En el cubo, la ballesta, los travesaños o las ruedas,
En el eje, suelo, paredes o abrazaderas,
En los tornillos, los pernos, silencioso, acechante
Encontrarlo debéis en alguna parte.
Arriba o abajo, dentro o fuera,
Esta es la razón, qué duda queda, 
La carroza se rompe, más no se estropea

Pero el diácono juró (como de diáconos es menester
con un "os lo digo" y un "lo haré) 
Que construiría una calesa que sacudiera el poblado
Y todas sus tierras alrededor y las del condado
Se construiría de modo que no se pudiera averiar,
Pues como dijo el diácono "es obvio apreciar
Que eel punto más débil la carga debe soportar
Y la forma de solucionarlo, es tan simple, yo manifiesto
Como hacer este punto tan resistente como el resto"

Así que el diácono preguntó a la gente
Dónde encontraría el roble más resistente
Que no pudiera partirse, ni doblarse ni romperse
Y con este material los radios, el suelo y los ejeshacerse
Mandó traer maderas tropicales para las cornisas
Para las barras fresno, de las maderas más lisas
Las paredes de maderas blandas, que se cortan como el que so
Pero duran como el hierro en trabajos como esos.
Con el olmo de los colonos los ejes serían construidos
Por ser los últimos que quedan, no pueden ser vendidos
Nunca un hacha sus astillas había contemplado,
Ni como sus pedazos del filo salían volando,
O cómo sus bordes, como puntas de apio, se iban rizando
Estribo y vara, perno y tornillo
Ballesta, llanta y ejes igualmente
Acero del mejor, azul y reluciente
De gruesa piel de bisonte las cinchas fueron
Maletero, capota y protector del fuerte y rancio cuero
Que al morir el curtidor se halló en un agujero.
La calesa fue construida, pues, de esta manera
Y el diácono exclamó "ahora servirá, ea"

Lo hizo, os lo digo, e imaginar podemos
Que la calesa era una maravilla y nada menos.
Los potros se hicieron caballos, las barbas encanecieron,
Diácono y diácona también partieron, 
Hijos y nietos ¿dónde fueron?
Más la vieja calesa robusta en pie continuaba
Tan fresca como el día que el terremoto pasaba.





En este blog lo tenéis bellamente escrito en el idioma de Shakespeare.
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8/25/2019

Lady Norman, una sufragista en patinete

En la época de la imagen y el montaje audiovisual en la que vivimos, ¿qué pensaría cualquier persona al ver la siguiente foto?


Fuente de la imagen


Usted no se equivoca: se trata del antepasado del patinete eléctrico, esos inventos que inundan hoy en día nuestras ciudades, ¡pero de 1916! Y la mujer que posa con él es Florence Norman (1883-1964), más conocida como Lady Norman.



Podéis seguir leyendo el artículo en la web de publicación orininal, MujeresConCiencia. Un blog sobre mujeres (a menudo olvidadas) que inspiraron y marcaron la historia de la Ciencia
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7/13/2019

Los niños pequeños aprenden palabras igual que los perros. ¿Podrían hacerlo las máquinas?

Los algoritmos y procesos de inteligencia artificial (IA) han recibido un impulso muy grande en los últimos años. A ello han contribuido las grandes bases de datos, la potencia de los nuevos microprocesadores y la mayor comprensión del funcionamiento matemático.

Sin embargo, las técnicas que están más de moda, como el famoso deep-learning, ya están dando muestras de agotamiento. Además, cada vez más científicos defienden que hay que desarrollar nuevas herramientas. En palabras de Pedro Domingos, “llevamos empleando los mismos principios desde 1950”.

En los últimos años, la inspiración que ha hecho avanzar a la IA proviene de la neurociencia y la psicología. Hoy parece mentira, pero en su origen estas dos disciplinas iban de la mano. Sin embargo, según se fueron desarrollando y especializando, cada vez se separaron más y más.

Hoy es el día en que la combinación de ellas puede arrojar luz sobre nuevos algoritmos de IA. En el presente artículo, quiero demostrar un caso particular, entre muchos, de alianza entre disciplinas.

 

¿Cómo aprenden palabras nuevas los perros?

Estos animales emplean una técnica muy curiosa. Pensemos que en un experimento disponemos de tres objetos: los nombres de dos de ellos son conocidos por los canes (por ejemplo, pelota y peluche), y el del restante, no (zapatilla).

Si pedimos al perro que nos dé la zapatilla, ¿cómo distinguirá el objeto correcto? A modo de descarte, elegirá el cuerpo cuyo nombre desconoce. Si nuestra respuesta es positiva, en adelante él aprenderá que zapatilla es ese objeto de tela de colores y goma.




No es la única manera en la que los perros aprenden palabras nuevas. Los investigadores afirman que, en esta manera de aprender, los canes lo hacen impulsados por una confusión mental. Los psicólogos llaman a este fenómeno el principio de mutua exclusividad.

Nuestras mascotas no son las únicas que pueden manejar este principio. Se ha demostrado que los chimpancés y los niños pequeños también la emplean. En definitiva, se conoce desde hace mucho tiempo.

La opinión mayoritaria de los científicos es que, debido a la complejidad del cerebro humano, la mutua exclusividad no es el único mecanismo que interviene en el aprendizaje de palabras. Pero no hay ninguna duda sobre su existencia. Basta con ver a un niño para entender que no existe aún ninguna máquina parecida a la mente de esa criatura.

Ahora bien, ¿cómo trasladamos esta habilidad a los algoritmos de IA tradicionales? Las redes neuronales actualmente carecen de mutua exclusividad, y de muchas más características del aprendizaje humano.

Por ejemplo, estas herramientas funcionan muy mal para aprender ideas nuevas sin borrar las antiguas. Tampoco para elaborar generalizaciones (si sabes conducir un modelo de coche, sabrás conducir el resto de modelos).

Por esta razón, se está tendiendo a integrar las aportaciones provenientes de la neurociencia y psicología. No tenemos ninguna certeza de que lleguemos a imitar perfectamente todo el aprendizaje humano. Pero ese es el tipo de respuestas que persigue cualquier labor de investigación.



Este artículo se publicó originalmente en The Conversation, sitio web que os recomiendo visitar

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6/14/2019

El Gran Hermano (digo, Hacienda) os vigila: fraudes y delitos

En las fechas en las que a mí me entró el gusto por aporrear las teclas del ordenador y leer sobre seguridad informática, los consejos de seguridad en esencia, diferían poco de los actuales. En aquella época de módems de Internet que crearon una de las bandas sonoras de nuestras vidas, esas lejanas entrevistas y consejos de Una al Día ya insistían en no clicar en todos los enlaces, el phising, contraseñas de correo seguras, etc.

Con el Big Bang de las redes sociales, que aunque no lo creamos, no estaban ahí hace tanto tiempo, los consejos se ampliaron a 'ojo con lo que publicamos en las redes sociales'. La mayoría de usuarios opina que estas sabias palabras no merecen de su atención, y así se ve lo que se ve por Instagram, Facebook, y ya saben los lectores cuáles más.

Pero luego te encuentras con que cada vez más empresas husmean el perfil de los candidatos a sus puestos de trabajo o los bancos a la hora de concederte un préstamo. Posiblemente mucha gente aún piense que el sacrificio de ocultar su última escapada de fin de semana no compense la incorporación a una empresa. Ya intentará entrar en otra entidad.



En este hambre voraz del contenido de tus redes sociales, conocí hace poco que incluso el patrón de todos nosotros, Hacienda, lo usa como práctica habitual. Y quizás ahora los lectores muestren más interés en ocultar el contenido de sus redes:

La noticia me pilla tarde. Concretamente, ya en 2015 se anunciaba que se iba a crear un Gran Hermano para espiar las redes sociales. Ellos lo llamaron 'Plan Anual de Control Tributario. Según el artículo que enlazo:

A través de programas informáticos espía que recabarán y clasificarán la información de la red a través de un sistema que todavía no han especificado, Hacienda investigará las páginas webs, las redes sociales, los foros o los blogs de quien considere para detectar posibles prácticas fraudulentas. Estos datos se sumarán a los ficheros que el fisco ya posee sobre empresas y particulares.


Seguir leyendo: http://www.libremercado.com/2015-02-21/montoro-crea-un-gran-hermano-fiscal-para-espiar-las-redes-sociales-1276541280/

En el mismo artículo señalan que esto es una práctica anterior a 2015. Esto no afecta solo a España, sino que se da en multitud de países, algunos desde 2004. 

Es decir, los métodos habituales de detección de fraude en el cobro de ayudas, o de una modesta declaración de ingresos en tu declaración, se verá contrastada con las fotos en playas paradisíacas, o incluso cosas más prosaícas, como pistas de si convives o no con más personas, lo cual es un impedimento para el cobro de numerosas ayudas sociales. Y me temo que esto, con la mejora de la identificación de imágenes con inteligencia artificial, irá a más. ¿Qué hacen luego con nuestros datos? ¿Cumple la ley de Protección de Datos Personales?

Según mi admirado Teniente Kaffee (profesional de Justicia que trabaja para el Estado, como dice él), si la cuenta de Facebook está abierta, todo esto es legal en un juicio. En cambio, si Hacienda te pide amistad como 'Antonio, el del barrio', y aprovecha tu confianza para cotillear en tu cuenta, la prueba se invalida.

Queda claro que desde hace tiempo, mucho, vivimos en un Gran Hermano. Pero nos vigilan asumiendo la naturaleza humana de la picaresca y la evasión fiscal. No 'nos cuidan'. El Ministerio de Sanidad usando la misma información de las redes sociales, podría detectar ánimos suicidas, enfermedades mentales o algún otro tipo de dolencia.
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5/03/2019

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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12/13/2018

Mary Lasker, la directora de marketing contra el cáncer

Ha habido agitadores sociales que han cambiado la historia, y Mary Lasker (1900-1994) ha sido una de ellas. No fue científica, sino removedora de conciencias y hábil estratega y negociadora entre las élites. Mary Woodward se casó en 1940 con Albert Lasker, un rico y bien conectado ejecutivo de marketing de la industria del tabaco de Estados Unidos. Por su parte, Mary Woodward era una diseñadora de ropa con aspiraciones, que pretendía cambiar la sociedad convenciendo a los poderosos. Y la causa filantrópica que eligió fue la lucha contra el cáncer, que para el matrimonio comenzó en 1943.


Fuente: Wikipedia



Podéis seguir leyendo el artículo en la web de publicación orininal, MujeresConCiencia. Un blog sobre mujeres (a menudo olvidadas) que inspiraron y marcaron la historia de la Ciencia.
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12/04/2018

Keynes y el contexto de la semana laboral de 15 horas

En estas latitudes, el gobierno ha propuesto realizar un registro de las horas que pasan los trabajadores en jornada laboral. En este país se hace una polémica de casi todo, y estoy seguro que en alguno de los debates que acaecerán se nombrará al ínclito John Maynard Keynes y su famosa predicción de que en 2030 disfrutaremos de una jornada laboral de 15 horas. La dejó redactada en la obra de 1930, Economic prospects for our grandchildren.


Fuente

En este artículo me gustaría describir brevemente cuál era el pensamiento económico de este autor y qué suponía cuando realizó esta propuesta.

Keynes predecía que las personas tendrían que trabajar mucho menos, tendrían sus necesidades cubiertas y podrían decidir cuánto más de tiempo de ocio se tomarían respecto a lo que estamos acostumbrados.

Sin embargo, no parece que esto se esté cumpliendo, ya que la tendencia actual en muchos puestos de trabajo es a difuminar la línea de separación entre vida personal y vida laboral. Además, en Estados Unidos el número total de horas trabajadas se ha mantenido estable durante muchas décadas y tienden a no gastar todo su período de vacaciones, al contrario que en Europa.  

Pero vamos al contexto de la predicción: Keynes era una persona que defendía la intervención del estado para el mantenimiento del sistema capitalista y para el progreso de la economía. Fruto de su pensamiento, se crearon instituciones como el FMI y el Banco Mundial

Los años dorados del capitalismo fueron desde 1930 a 1970 aproximadamente. Durante estos años, la economía creció exponencialmente. Es decir, se incorporaron diversas técnicas de organización laboral y se innovaron distintas tecnologías que hicieron que la productividad empresarial creciera sin parar. Fueron unos años de mucha presión de sindicatos y regularización, lo cual permitió también que los salarios de los trabajadores crecieran junto a los beneficios empresariales, empujados por la adorada productividad. 

En definitiva, todo marchaba bien. Se creó el llamado estado de bienestar, se extendieron los seguros laborales y los derechos de los trabajadores. Fue en esta época dorada donde Keynes realiza su predicción: creía que la tecnología y otras innovaciones organizativas por sí mismas harían que el trabajador pudiera ir reduciendo su semana laboral, incluso generando beneficios para el empresario. Es decir, era muy optimista respecto a lo que hoy llamamos desempleo tecnológico. Sin embargo, la alegría exultante no fue eterna, y en 1970 aproximadamente, la productividad empezó a decrecer.

Entre 1920 y 1970 se consiguió un 2,82% de incremento anualizado de productividad. Sin embargo, de 1970 a 2014, creció solo por un 1,62% anual. 


Fuente

Cada vez era más difícil aumentar beneficios en las empresas. Una metáfora equivalente podría ser la de extraer petróleo de un campo. Al principio es fácil, pero cada vez los costes van aumentando más y requiriendo mayor energía para obtener esa materia prima.

Debido a este problema de pérdida de productividad, a continuación se ve la curva que Keynes nunca previó ni contempló: la separación de la evolución de la hora pagada al trabajador y el producto obtenido.

Fuente

La dificultad de mejorar la productividad obliga a las empresas a reducir costes de salarios y a hacer que los trabajadores inviertan muchas más horas. Las empresas basan una gran parte de su crecimiento en operaciones financieras (recompra de acciones), no a partir de sus medios productivos.

De hecho, ahora mismo se aboga por el modelo capitalista sin intervención, abanderado por Milton Friedman, en el que el estado no debería intervenir en la economía, ya que el mercado se regulará solo.

Por esta serie de razones, espero que quede claro que el mundo en el que John Keynes elaboró su teoría es totalmente distinto del actual. Lo cual no quita para afirmar que la semana laboral de 5x8 horas no es lo mejor desde el punto de vista de la Ciencia, pero esa reflexión me la dejo para un siguiente post.
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10/08/2018

Sobre la empatía hacia los robots.. y por qué no, hacia las lavadoras

Este es un artículo que se me ha ocurrido a cuenta del recomendable libro sobre How to create a mind, de Raymond Kurzweil. Y el tema no es baladí. Durante el libro, el famoso futurólogo explica los circuitos biológicos del pensamiento y las habilidades cognitivas, y posteriormente habla de otros aspectos necesarios y complementarios para que un robot se parezca a un humano. Entre otras características, está la conciencia de sí mismos y la empatía. Hay algunas más, pero en este artículo me voy a centrar en la empatía.

La empatía es una característica esencial de los humanos que ha jugado un gran papel en que formemos sociedades durante nuestra evolución, y que nos protejamos los unos a los otros. Actualmente, se está entrenando a la inteligencia artificial y a los robots para que transmitan que sienten empatía. Y la frase es exactamente esta, ya que el robot, no siente nada. Solamente estará programado para ofrecer unas expresiones faciales, unos sonidos o unos movimientos distintos dependiendo de cómo detecte el ánimo de la persona. De hecho, esta habilidad es esencial en robots sociales usados en terapias de hospital, como los que emplea brillantemente el investigador español Jordi Albo en el hospital Saint Joan de Déu.

Sin embargo, a pesar de que el robot está actuando, los estudios están revelando que los humanos sí que sienten pena/compasión/empatía por la máquina. Un ejemplo muy sencillo de explicar lo tenemos en un artículo del pasado mes de agosto. En esta ocasión, tenemos a un robot humanoide de mucho éxito, Nao, pidiendo que no lo apaguen. Y sorprendentemente, los sujetos del experimento son más reacios a apagarlo cuando el robot suplica por su vida.
 

Puede que muchos de los que lean estas líneas no tengan nunca un robot de estas características, o que piensen que a ellos no les ocurriría. Pero planteemos la siguiente situación: ¿cuántas veces hemos golpeado con violencia la impresora, la lavadora, el coche o la televisión debido a su mal funcionamiento? 






En el vídeo precedente, ¿qué ocurriría si la máquina con cada golpe, gimiera? La ciencia indica que seguramente cesaríamos en nuestra furia contra el pobre cacharro. Seguro que muchos de los presentes, usuarios del sistema operativo Windows, han tenido que usar recurrentemente Alt + Control + Supr. Eso en cierto modo es tratar mal al software, como coger del cuello a una persona y ponerle las cosas en su sitio. ¿Y si al darle a esa combinación de teclas, el ordenador emitiera un mensaje de dolor?

Ponerle sonido a Windows en estas condiciones es muy fácil, lo cual quiere decir que engañar a los humanos y hacerles imaginar que el ordenador siente daño y está vivo, no es ciencia ficción en absoluto. Es posible que conozcáis a Furby, un juguete que tuvo éxito hace unos 20 años que trataba de formar una relación emocional entre el niño y él a través de frases graciosas.

No he encontrado ningún experimento al respecto, pero ¿creéis que aumentarían la venta de aspiradoras autónomas si tuvieran caritas sonrientes en lugar de no tener expresiones faciales? Quien diga que no, a ver qué piensa cuando conozca a Cozmo.





Pero en todo progreso hay un cierto peligro. Y el peligro es bastante importante, para mi gusto. Ya que un robot con financiación militar ha demostrado que puede manipular mentalmente a un humano a través de la empatía y la interpretación de su estado de ánimo.

Y esto es lo que da un poquito de miedo y conviene regular y conocer en profundidad cómo afecta a la mente humana.

Finalmente, si pensáis que este es un problema de nuestros días, es porque no habéis visto 2001: Una odisea en el espacio, ¡que es de 1968!
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2/10/2018

Bertha Benz - la pionera de la automoción

Esta entrada tiene como intención recordar que el 11 de febrero está declarado como el Día de la Mujer y la Niña en Ciencia. Y la que quiero traer hoy a este blog, no es del todo desconocida, pero no está de más volver a reivindicar el gran impacto que tuvo: Bertha Benz (1849-1944), la mujer que comenzó la era de la automoción tal y como la conocemos hoy en día.

Bertha era la mujer del inventor Karl Benz, el cual fue otro gran hombre que inventó el coche tal y como lo conocemos hoy en día en 1886, el Benz-Patent Motorwagen. Venía a ser un triciclo motorizado. No es verdad que inventó el primer coche, ya había habido varios intentos, según a qué llamemos "coche". Sin embargo, en aquella época, su invento no tuvo nada de éxito, y la gente le tenía miedo y prefería los tradicionales caballos a una máquina. Las dos unidades que vendieron en 1888 no daban para cubrir gastos de la compañía, y esto les metía al matrimonio en serios problemas.

Bertha Benz era a la vez esposa y socia capitalista de la empresa de su marido, y se propuso demostrar a la sociedad las posibilidades de este invento; planeó un viaje que pretendía demostrar la libertad que podía dar a las personas y sobre todo, a las mujeres, la libertad que daría el vehículo. 


Al amanecer de ese mismo año, Frau Bertha despertó a sus dos hijos, de quince y trece años, y empujaron el triciclo suavemente fuera del taller. No dijeron nada al padre, y comenzaron su viaje desde Mannheim a Pforzheim, una distancia de unos 106 km. El señor Benz, cuando se despertó leyó en una nota que su mujer había cogido el coche para ir a ver a su madre, quien realmente sí que vivía en la ciudad a la que se dirigían. El viaje terminó siendo una odisea.

Los lectores pueden imaginarse cómo serían las "carreteras" de la época, los caminos para caballos y personas, más bien, a una velocidad máxima de 16 km/h. Les ocurrió de todo a lo largo de su recorrido: se perdieron, casi queman el motor, se quedaron sin gasolina, y más anécdotas que podéis leer en muchos blogs, o ver en la película Carl & Bertha. El pintoresco trío llamaba la atención allá por donde pasaban, era inimaginable viajar sin olor a estiércol, sin polvo, ni sudor, pero no precisamente en silencio. Finalmente, llegaron por la noche al destino previsto tras un montón de penurias que Frau Bertha supo superar, y desde Mannheim enviaron un famoso telegrama al angustiado marido, donde le decían que su invento funcionaba.



El viaje de vuelta fue un baño de masas, y muchos periodistas salieron a recibir a Frau Bertha al camino para felicitarla y homenajearla por su histórico viaje. Lo que hoy en día se conoce como la Ruta Memorial Bertha Benz.

Afortunadamente, la historia no ha olvidado del todo a esta gran mujer. Su viaje fue un antes y un después, y demuestra lo importante que es, no sólo la idea, sino el marketing de venta. Esta entrada es mi pequeño respeto hacia esta figura. Espero que este no sea el último homenaje a grandes mujeres que aparezca en este blog. 




Fuentes
http://thechronicleherald.ca/wheelsnews/1195761-bertha-benz-mother-of-the-automobile
https://jalopnik.com/meet-bertha-benz-the-woman-who-took-the-first-real-dri-451617383
https://jalopnik.com/5816040/who-invented-the-worlds-very-first-car
https://fronterasblog.com/2014/07/14/el-accidentado-viaje-de-la-senora-benz/

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1/04/2018

Charla: una de piratas

El pasado noviembre impartí una pequeña charla enmarcada en la Semana de la Ciencia, y celebrada en Donostia.

En ella, hablé del contexto  social, político y económico que hizo falta para que el éxito del motor de vapor de James Watt y Thomas Newcomen haya sido el que conocemos. No bastan con las ideas felices y las mentes brillantes.

Varias ideas que cuento están basadas en el libro de William Rosen, The most powerful idea in the World.

Gracias a los asistentes y a los responsables del acto.


Julián Estevez Zientziaclub 2017 from UPV/EHU on Vimeo.


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7/02/2017

Un año después de acabar la tesis, ¿qué?

No acostumbro a hablar mucho en el blog de mis temas profesionales. La gente que me sigue de cerca conoce que en junio 2016 obtuve mi título de doctorado en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial gracias a una investigación con el título Quadrotor team modeling and control for DLO transportation. Y sigo en el mismo puesto de trabajo, como docente e investigador universitario. Pero tras este año y un poquito más me ha parecido importante ver qué he hecho tras la tesis, o intentar responderme a "¿para qué ha servido?".

La tesis es un proceso imprescindible en la carrera investigadora, ya que te formas en una manera de investigar, en extrer resultados a partir de muchas pruebas, a pensar, a plantear hipótesis, a diseñar experimentos, etc. No soy partidario de que este período se haga muy largo, ya que tras haber pasado unos años en estas prácticas, obtener la tesis se puede convertir en un trámite a superar para continuar investigando tras ella. 

En este año, me he dedicado a seguir publicando resultados de investigación que durante mi período de doctorado no me dio tiempo a publicar, pero también soy de los que piensan que no puedes hacer lo mismo durante tu período de formación que tras él. ¿Para qué te has formado 4 o más años entonces? ¿Para seguir haciendo lo mismo? No me quiero resignar a publicar artículos solamente.

Y por esa razón, mi sensación este año es que gracias a mi grupo de investigación, me he tenido que volver un poco más gestor de la investigación, y además de plantear experimentos e intentar probar hipótesis, tienes que pensar en la mejor forma de dar a conocer resultados, estar al loro de las convocatorias de proyectos públicos para ver por dónde van los tiros, leer mucho sobre los trabajos de otros grupos de investigación para ver qué hacen en los temas que tocas tú...aunque parezca mentira, toca salir mucho más del despacho para plantear reuniones, conocer la opinión de gente que trabaja en los mismos temas que tú, dar a conocer tu trabajo para ver si puede servir de utilidad a una empresa, etc.

En cierta manera, es como dirigir una pequeña empresa, en la que el producto eres tú mismo. El nuevo doctor normalmente tiene que ver cuáles son las líneas de investigación más atractivas e interesantes que pueden hacerle establecer mejores contactos, obtener mejores resultados y ser capaz de ayudar a que otros investigadores obtengan su propia tesis.

No es un camino más fácil que otras alternativas profesionales y no son pocas las veces que pienso sobre mi futuro y si estoy haciendo lo correcto en el lugar correcto, pero de entrada al final de este curso 2016-17 puedo ver que mi actividad ha cambiado respecto a otros años anteriores. Agradezco a las distintas personas que lean estas líneas y me hayan ayudado por el camino.

El mundo de la robótica y de la inteligencia artificial no solo se puede abrazar desde el mundo académico y universitario, y para mí es un tema apasionante. Si hay alguien interesado o con alguna consulta, puede planteármela a mi dirección del blog, ideasecundaria@yahoo.es.

Nos vemos en el camino.


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7/12/2016

In memoriam: Rudolf Kalman

El pasado 2 de julio falleció Rudolf Kalman, uno de los científicos cuyos resultados nos afectan directamente en la vida cotidiana. Es una fortuna que los científicos disfruten del prestigio durante su vida.

La mayor contribución de este matemático, ingeniero e inventor húngaro formado en Estados Unidos, es el celebérrimo filtro que lleva su nombre, y que se incorporó en el programa Apollo de la NASA en 1960. ¿De qué sirve este filtro?  No voy a explicarlo con un cohete, sino con un dispositivo mucho más sencillo:

Pensemos que un sensor nos arroja cada intervalo de tiempo una medida de la posición de la máquina, y que se iría llenando el siguiente vector de posiciones:

x = [0  0.1  0.22  0.31  0.42  0.50...];

¿Son estas posiciones las absolutas y las totalmente fiables? NUNCA. Por muy bueno y caro que sea un sensor, nunca será perfecto, y siempre su medida va a tener una incertidumbre. La medida que arroje un sensor en cada instante puede representarse mediante una campana de Gauss. Lo más probable es que la medida del sensor sea en el punto más alto, pero podría darse que estuviera en otro punto.

Y si imaginamos además que hay un sensor que mide la aceleración en los mismos intervalos de tiempo de mi máquina, tampoco puedo considerar que esas aceleraciones sean exactas. Ocurre exactamente lo mismo que con la posición. 

Vaya, ¡qué faena! Resulta que ni la posición ni la aceleración en cada instante de tiempo es fiable. Por lo tanto, en ningún momento parece que pueda asegurar dónde está mi máquina. ¿Llegamos a la Luna de chiripa o qué? 

El filtro de Kalman viene a resolver esas incertidumbres en las medidas de los sensores y fusiona los datos en sencillos pasos los datos hasta tener la posición real de mi máquina. Posiblemente, tras el filtrado de Kalman, la posición de mi aparato no sea el que he puesto en el vector x, sino:

x1= [0  0.11  0.23  0.30   0.40  0.48], por decir algo.

Programar el filtro de Kalman en Matlab o Excel es sencillísimo, tal y como se puede encontrar en numerosas webs, como ésta. Como os podéis imaginar, el filtro de Kalman está muy de moda ahora entre ingenieros que se dedican a la robótica móvil, pero es que esta herramienta se emplea en cualquier serie de datos temporales para predecir con más exactitud.

Hay una variable si el sistema a modelar es no-lineal, que es el filtro de Kalman Extendido, pero de ese no vamos a hablar ahora.

Puede que os interese saber que en todos los partidos de fútbol se emplea el filtro de Kalman para las cámaras del estadio y el seguimiento de objetos móviles. 

A pesar de todo lo dicho, Rudolf Kalman no fue el único que llegó a desarrollar su algoritmo. Tal y como indica la Wikipedia, esto fue una co-invención. Rudolf Kalman no fue el único que pensó sobre este problema, y entre otros estuvieron Gauss, Kolmogorov, Legendre... pero sobre todo, la co-autoría se puede atribuir también a Peter Swerling, quién llegó a una expresión parecida poco antes de manera independiente.


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12/29/2014

Science as a vocation

Max Weber fue un sociólogo, economista y político de los siglos XIX y XX. A pesar de que las disciplinas a las que se dedicó fueron varios, logró ser relevante en prácticamente todas ellas. Participó en momentos históricos muy importantes. Por ejemplo, fue asesor de la delegación alemana en el Tratado de Versalles tras la Gran Guerra. 

Debido a su formación y participación en múltiples campos, hoy es recordado como el padre de las ciencias sociales modernas. Cerca del final de su vida, en 1918, Max Weber fue invitado a impartir una serie de conferencias en la universidad Ludwig-Maximilians de Munich, con el objetivo de transmitir a los estudiantes el mensaje de la carrera intelectual, como profesión y como vocación, geistige Arbeit als Beruf.

Uno de los discursos de esa serie de conferencias fue Science as a vocation, el cual se ha convertido en un discurso referencia entre los que intentamos fomentar este tipo de entusiasmos. A continuación resumo alguna de las ideas principales del discurso. Una de las múltiples traducciones al inglés que circulan por Internet está aquí.


Básicamente, el discurso se divide en dos partes. En la primera, Weber habla sobre la propia naturaleza del trabajo lingüístico: habla de las paradojas de la carrera científica, como que ser un gran líder y ser un gran profesor no es lo mismo, ya que los alumnos en muchas ocasiones se fijan más en la actuación del docente que de su contenido. O también, que la carrera está directamente marcada por el catedrático o jefe de departamento asignado, que a menudo acostumbran a tomar decisiones un tanto ilógicas, como ascender al segundo o tercer posicionado y no al mejor.

En la segunda parte, Weber asemeja el trabajo del científico con el del artista. Es decir, un artista no puede desarrollar su trabajo sin sentimiento, sin pensar en su trabajo más allá de lo estrictamente estipulado en la jornada laboral; ama su obra. Y algo así le tiene que impulsar al científico.

Me resulta un poco largo de ser más detallado en su contenido y creo que no lograría transmitir correctamente sus ideas principales en este artículo, así que invito al lector a hacer lo mismo que yo, y leerlo. Si buscáis en la Red, enseguida os daréis cuenta de su gran importancia.

Sin embargo, este no es el único discurso destacado en la historia de la ciencia, sino que otro que es ampliamente recordado es el del llamado Ingeniero de la Guerra, Vannebar Bush. Este era un ingeniero norteamericano, muy influyente en la Segunda Guerra Mundial, que en 1945 escribió un famoso informe titulado, Science, the endless frontier. De este trabajo ya se habló en este blog hace un tiempo.

Creo que una buena manera de terminar el año y coger fuerzas y reafirmarme en 2015 que este blog (hecho de manera libre y voluntaria) merece la pena seguir haciéndolo, es leer uno o los dos trabajos que os dejo en este artículo.

¡Feliz Año!

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6/20/2014

Neil Armstrong y la ingeniería

Este agosto se cumplirán ya 2 años desde el fallecimiento del primer hombre que pisó nuestro satélite natural. Por supuesto, estoy hablando de Neil Armstrong.

No me quiero alargar mucho sobre la figura de este explorador del siglo XX, y mejor que contároslo yo, os recomiendo leer sobre el héroe silencioso que fue Armstrong (y aquí), y que probablemente fue una de las razones para que fuera designado para ser el primer hombre en pisar la Luna en lugar de Aldrin



Pero no, hoy traigo un homenaje que hizo Armstrong a la ingeniería. A esta profesión fue la que se dedicó en cuerpo y alma tras abandonar la NASA, dando clases en distintas universidades, alejado de las entrevistas y los focos.




Visto aquí, donde podéis encontrar la traducción del vídeo.
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3/02/2014

El modelo Aalborg: universidad con la filosofía PBL

Recientemente me hablaron del método de aprendizaje basado en proyectos que lleva a cabo las carreras técnicas de la Universidad de Aalborg (Dinamarca). Realmente el método de aprendizaje se denomina el sistema PBL (Problem Based Learning)

En este vídeo se entiende bastante bien cómo funcionan.




Cada semestre, los alumnos trabajan en grupos y realizan un proyecto. Tienen la ayuda de un profesor o varios en los distintos seminarios, y ellos tienen que decidir qué teoría y conocimientos les hace falta adquirir para conseguir llevar a cabo su proyecto. Sin embargo, a la par que aprenden esos conocimientos prácticos muy aplicados a una tarea, los alumnos en principio aprenden la gestión de un proyecto, las reuniones, los plazos, la cooperación, etc. Una vez presentado ese sistema, entenderéis mejor las características del PBL:



PBL es la metodología de aprendizaje que resulta de un proceso de trabajo dirigido hacia la comprensión o resolución de un problema, siendo el problema el punto de partida del proceso de aprendizaje. Para ello, se emplean tareas reales como medio para el aprendizaje efectivo en un entorno en el que los alumnos descubren ideas por sí mismos mediante una actitud de exploración. Además, se ha comprobado que el aprendizaje basado en PBL favorece la motivación y disminuye el estrés. La condición del PBL es la mínima ayuda de instrucciones y que los alumnos "se busquen la vida" y aprendan por su cuenta.

En links como éste o éste podéis tener más información sobre el sistema PBL de esta universidad. Estoy convencido de que esto no es un sistema fácil de implementar, y que requiere unas  la tecnología condiciones de número de alumnos, disposición de profesores, de aulas y de asignaturas muy concretas. OJO, que este sistema no obvia algunas clases tradicionales (lectures), tal y como lo explican aquí.

Esta universidad debía de estar a punto de cerrar por problemas económicos, y ahora este sistema les está dando la fama y la prosperidad, aunque eso no implica su bondad.

Por supuesto, yo no puedo asegurar que este sistema sea mejor que el tradicional al que estamos acostumbrados, pero agradezco todo tipo de comentarios que puedan aportar su opinión, y a mí no me importaría conocer de cerca todo esto y ser capaz de comparar resultados.

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