Blog de robótica e inteligencia artificial

12/31/2017

2017, un año de lectura

Este año reconozco que no me ha dado el tiempo para cuidar lo suficiente de este rincón web. Diversas obligaciones y proyectos cada vez me quitan más tiempo, y me asusta la asíntota a la que parece asemejarse el número de artículos a lo largo de los años de vida de este blog. Pero no quería dejar escapar las últimas horas del año sin algo que se ha vuelto un clásico en mi pequeño sitio para expresarme: lista de algunas lecturas de 2017.

1984 (George Orwell)
Un 10 para este libro, y no creo yo que sea el único que se lo daría. Una obra maestra, que describe a la perfección ciertos fenómenos sociales, aun en boga hoy en día. La lectura a mí me resultó muy amena.

Todo es cuestión de química (Deborah García Bello)
Un gran libro de divulgación científica, principalmente química, que además ha sido galardonado con el premio Prismas de divulgación en 2017. Su autora no es precisamente una inexperta en divulgación, tal y como podréis constatar en su blog, y su libro constituyen distintos aspectos fundamentales de química en cada capítulo.
Cat's cradle (Kurt Vonnegut)
No me ha gustado nada, y creo que tampoco me ha sido nada fácil su lectura. Lo recomiendo a los que estén muy acostumbrados a leer ciencia-ficción, o por lo menos más que yo. El autor trata de hablar del futuro de la tecnología, religión y ciencia a la par que satiriza la carrera armamentística de los países.

Seveneves (Neal Stepehenson)
No me termina de enganchar este autor. Probablemente mi error es la falta de costumbre en la sci-fi. A pesar de recibir muy buenas críticas, lo dejé a medias en las primeras páginas, ya que la acción transcurría muy lenta, los pasajes eran muy descriptivos y no era mi estilo de lectura. Según el ávido lector, @daniEPAP, no era yo el único que decía eso.

El problema de los 3 cuerpos (Liu Cixin)
Sin embargo, este libro sí que me enganchó y le doy 5 estrellas. A pesar de ser también sci-fi, aquí la narrativa, la historia, los personajes y las historias que contaba sobre la China popular crearon un cóctel que me hizo leer el libro de una patada. Y por supuesto, no tiene desperdicio el problema matemático de los tres cuerpos.

Cruzar el Rubicón (Steven Saylor)
A partir de la mitad de año, me dio por leer distintas partes de historia, y esta constituye la de las romanos. Concretamente, la del final del Imperio Romano. El libro describe esos días a través de un detective de la época que intentará resolver un asesinato.

La tabla de Flandes (Pérez-Reverte)
Pensaba que este libro iba a ser de historia, pero no XD. Aún así, no me arrepentí de haber elegido este ejemplar de Pérez-Reverte, quien a través de un cuadro antiguo en el cual aparece representado una partida de ajedrez, guía a unos personajes en la resolución de un asesinato.

El ojo Desnudo (Antonio Martínez Ron)
Una obra maestra de la divulgación. No hace más que estar atento a todos los trabajos del ínclito @aberron, y las buenas críticas y ventas que está recibiendo este libro. Os transportará en la historia de los antiguos científicos, desde las civilizaciones más antiguas hasta nuestros días, pasando por Newton y Rutherford, en la búsqueda de la observación de eventos, en la mejora de instrumentos ópticos y en el entendimiento del fenómeno de la luz.

The most powerful idea in the World (William Rosen)
Aunque me cueste mucho, este sería el que calificaría como el mejor libro de lectura de este año. William Rosen explica el desarrollo de la Primera Revolución Industrial, basada en el vapor. A lo largo de las páginas, habla de los pequeños desarrollos de científicos previos a Thomas Newcomen, James Watt, Thevithick... que permitieron transformar el mundo. Este libro me permitió entender que una revolución industrial no nace de una idea, o un invento, sino que necesita muchos más factores, como buena economía, sociedad preparada, un gobierno que aproveche la oportunidad, etc.

No culpes al Karma de lo que te pasa por gilipollas (Laura Norton)
Una novela hilarante, llena de humor y acción rápida que cuenta las andanzas y caminos entrecruzados de algunos jóvenes y sus estrambóticas vidas. Se lee muy rápido, y la historia ha sido llevada al cine, si mal no recuerdo.

La era de la revolución (Eric Hobsbawm)
Describe cómo era la sociedad inglesa en tiempos previos a la Primera Revolución Industrial. Este libro pretende complementar al de William Rosen, y se centra más en cómo vivían las personas, el tipo de gobierno y sociedad que había. Es un poco espeso, pero interesante.

Noche de Reyes (Jesús Zamora Bonilla)
Una novela entretenida, se lee muy rápido, y Jesús Zamora Bonilla es un gran contador de historias. Os lo recomiendo ávidamente.

Paul and Jesus, how the apostle transformed christianity (James Tabor)
Es un libro sobre religión, escrito por un acádemico universitario y que recoge las evidencias e historias que explican la expansión del cristianismo, su mensaje y otros acontecimientos a partir de los datos que manejan los expertos. Ha sido, junto al libro de William Rosen, uno de los libros más didácticos de este año.

El sueño del celta (Mario Vargas Llosa)
El celebérrimo escritor recibió un Nobel por esta obra, y me animé a leerle a partir de ella, pero para mí no ha sido todo lo brillante que me esperaba, y se me ha hecho una lectura muy pesada y larga. Me han hablado que La Ciudad y los Perros es una novela más apropiada para aficionarse a este gran escritor.

Patria (Fernando Aramburu)
No podía faltar este bestseller este año, y menos si habla de la historia social de mi tierra (Euskadi). Patria narra las aventuras de dos familias de algún pueblo pequeño de la región, y que tienen que convivir con el miedo del terrorismo de ETA, los clamores populares, la violencia, las amenazas, y cómo todo eso es imposible separarlo de su vida sentimental o social de entonces. Un gran libro y muy humano.

The Euro (Joseph Stiglitz) 
Este libro también me ha resultado muy didáctico. El premio Nobel de Economía, Joseph Stiglitz, describe las hipótesis que se realizaron para formar el euro, y por qué ahora no se están cumpliendo y hay dos Europas a dos velocidades, se dice. Explica de una manera muy accesible qué ha fallado, por qué ha habido tanto paro en unas regiones y otras no, y cuál es la postura de ciertos países frente al futuro de la Unión Europea en materia económica.

Historia de España para escépticos (Juan Eslava Galán)
Si queréis tener pinceladas, narradas de una manera muy entretenida, de todo lo que ha ocurrido importante en España desde la Antigüedad hasta nuestros días, este es vuestro libro. El autor narra los acontecimientos en un ritmo muy rápido y sarcástico en ocasiones. No esperéis aprender o retener en el memoria muchos datos, ya que cada episodio de reyes en España puede durar 3 páginas como mucho, y ha habido unos cuantos. Pero es un buen libro para entender en su conjunto cómo hemos llegado aquí.



¡FELIZ 2018 A TODOS!



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10/26/2017

Desmontando los grandes hitos de la inteligencia artificial

Es posible que los lectores de este humilde blog hayan leído este mes el nuevo avance de Google: AlphaGo Zero. Este algoritmo es la evolución del programa que se hizo famosa por ganar en 2016 en el juego Go a campeones mundiales. Básicamente, los titulares que me he encontrado son poco sugerentes de la realidad, o tientan a crear cierto alarmismo en torno a esta disciplina.






Y así en más sitios web. 

¿Qué se ha conseguido en la realidad? Las versiones previa de AlphaGo, denominadas AlphaGo Master y AlphaGo Lee, aprendían a jugar a Go observando jugar a grandes jugadores profesionales y a amateurs. Ahora, en octubre 2017, el paso que se ha dado es que AlphaGo Zero no necesita ver esas partidas para aprender, sino que haciendo él mismo movimientos aleatorios, termina descubriendo cuál es la mejor estrategia para ganar un juego bajo una gran abánico de posibilidades y situaciones de partida.

Es decir, la grabación de los datos hasta ahora la hacían unos humanos, y ahora simplemente se ha demostrado que no hace falta ese input, sino que con redes neuronales suficientemente grandes, AlphaGo puede jugar 30 millones de partida contra sí mismo y descubrir cuáles son las mejores jugadas. Para esto, se emplea el aprendizaje por refuerzo, donde el refuerzo positivo lo dan las estrategias de Go que llevan a la victoria. 

Es decir, a pesar de que a este acontecimiento se le ha dado más bombo y platillo del que yo hubiera atribuido, AlphaGo Zero no es más que el mismo programa anterior, pero con mayor potencia de cálculo. El artículo de @emulenews al respecto lo deja también bastante claro.

Y me gustaría llamar la atención sobre estos avances que se anuncian con más grandilocuencia de lo que realmente aportan. Desde hace décadas, los algoritmos de la inteligencia artificial no han variado mucho. Fue el gran Geoffrey Hinton en 1986 cuando desarrolló el gran avance para el aprendizaje profundo

Los algoritmos que Google o Facebook emplean ahora tienen su base ahí. Son eso, algortimos, y consiguen victorias aparentemente más importantes, entre otras cosas porque hay más investigadores que emplean deep learning y porque ha mejorado muchísimo la capacidad de computación de las máquinas.

Los algoritmos actuales manejan datos, y dicho rápido y mal, da lo mismo que los datos los obtenga viendo a humanos jugar partidas, que probando a hacer movimientos por sí mismo. Además, muchos de los pasos que se dan son por prueba y error: tienes unos datos, y pruebas un algoritmo. ¿No funciona? Prueba con otro algoritmo. Y así, hasta que tengas un titular de periódico.

¿Otro ejemplo? Este: la IA aprende a distinguir voces dentro de una conversación. De nuevo, alguien puede pensar que la IA es como un bebé, que a medida que desarrolla sus sentidos, entiende a sus dos padres, aunque le hablen a la vez haciéndole carantoñas. Y no, no se parece en nada a esto. 

Imaginaos que tenéis un archivo de audio lo suficientemente grande: aplicando distintos filtros y búsqueda de patrones (aislar tonos, juntar timbres, un poco de procesamiento de lenguaje natural...) una empresa con suficientes recursos sería capaz de conseguirlo con suficiente tiempo.

Todavía tiene que avanzar bastante la parte matemática de la inteligencia artificial para lograr los siguientes grandes hitos. Y resolver esa parte matemática, implica resolver cuestiones como las que planteé aquí. Hasta entonces, y quizás más tarde, podéis estar seguros de que no tendremos nada medio parecido a Terminator.


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10/17/2017

Evidencias del impacto de la Inteligencia Artificial en la sociedad

El pasado julio, el Parlamento Británico convocó a cualquier persona a aportar su opinión sobre evidencias del impacto de la inteligencia artificial en la sociedad, y sus directrices de regulación. Esta información era recibida por el comité científico sobre IA de dicha institución para su lectura y análisis. Aquí podéis encontrar la convocatoria correspondiente.

Las public calls de este tipo son habituales, y pueden ser de distintas disciplinas y aspectos de la sociedad, tal y como se demuestra en la lista de las últimas convocatorias.


Para el caso que nos ocupa, estas son las propuestas aceptadas, y en esta ocasión, la mía también ha sido admitida. Y es su contenido lo que trataré brevemente en este artículo.





Básicamente, enfaticé mi preocupación y necesidad de regulación hacia tres aspectos muy concretos:

1) La caja negra de los algoritmos y el uso de datos para uso discriminatorio.

2) El panóptico digital.

3) Los hackeos sobre sistemas inteligentes.


1) La caja negra de los algoritmos y el uso de datos para uso discriminatorio

Si pensamos en el momento en el que somos candidatos para una oferta de trabajo, está socialmente aceptado que el responsable de esa empresa nos diga que no somos aptos, sin profundizar demasiado en los detalles que le han llevado a esa decisión. O cuando solicitamos un préstamo a un banco, y nos lo deniegan. Recibimos contestaciones del tipo "el equipo de riesgos no lo ha considerado oportuno", sin entrar en detalle de qué es lo que exactamente ha declinado la balanza en nuestra contra. 

No es aceptable este nivel de ambigüedad en los sistemas inteligentes que pasen a formar parte de nuestras vidas. Si fuera un robot el que elige el ganador en el proceso de selección de un puesto de trabajo, es altamente exigible conocer en qué aspectos se ha fijado, y lo mismo si decidiera sobre nuestro préstamo financiero. En el caso de no ser transparente en la política de decisión de estos sistemas, corremos el riesgo como sociedad de ver atropellados nuestros derechos más básicos, y ser rechazados por nuestra orientación sexual, procedencia, trabajo, u otro aspecto. El término blackbox no es una excusa para todo para no revelar el funcionamiento más general de una máquina que toma decisiones.

Si un mismo sistema inteligente dice que no podemos optar a un préstamo en un banco X, ¿cómo sabemos que tampoco nos permitirá obtenerlo en el banco Y?

Además, este tipo de máquinas inteligentes pueden llegar a hacer diagnósticos médicos, recomendar tratamientos o conducir por nosotros, y por lo tanto, una transparencia sobre los criterios que usa es imprescindible.

El secreto industrial lleva existiendo desde hace mucho tiempo entre nosotros, y a pesar de que hay máquinas totalmente integradas en nuestra vida, como aviones y coches, que no revelan totalmente todo el código que emplean (véase, Dieselgate) sí que hay tests en la industria perfectamente estandarizados para comprobar cómo funcionan esas máquinas bajo una gran variedad de situaciones de funcionamiento. Algo así podría ser aplicable y exigible legalmente para sistemas inteligentes que tengan poder sobre nuestra vida. En este caso, estoy pensando que el algoritmo de recomendación de canciones de Spotify no toma este tipo de decisiones transcendentales, por ejemplo.


2) El panóptico digital
Creo que este aspecto es, de los tres que presenté, el menos tratado en la bibliografía y opinión pública. El panóptico es una idea creada por el filósofo Jeremy Bentham al final del siglo XVIII. El concepto intenta explicar cómo se altera el comportamiento de una sociedad o un colectivo cuando se siente observado. Imaginaos que tuvieráis cámaras en vuestra casa. ¿Os comportaríais de la misma manera?

Los sistemas de control de producción en fábricas son bastante recientes. Se encargan de detectar ritmo de producción, piezas defectuosas, tiempos muertos, etc. Actualmente se habla de fábricas inteligentes, donde muchos brazos robóticos y sensores controlan la producción de toda la fábrica. Ya no hace falta un supervisor que vigile si un equipo de trabajadores se emplea a fondo o no. Basta con sensores, y con aumentar el ritmo al que trabajan los robots y distintos automatismos, tal y como se refleja en la recomendable película Tiempos modernos

Me parece que la inteligencia artificial da un gran salto en esta vigilancia, ya que pone a disposición de los responsables una serie de herramientas y tratamiento de datos masivos muy avanzado. Ahora parece mucho más fácil detectar ineficiencias de trabajadores, o quién es el "manazas" que más piezas estropea, o dónde exactamente se pierde ritmo de producción. 

El panóptico de Bentham defendía que este tipo de vigilancia lleva a una especie de alienación de la gente, y es lo que habría que tener en cuenta para la incorporación de la IA a las fábricas. Creo que en lugar de emplear la información del tratamiento de datos para expulsar a los empleados, se puede usar e incentivar una formación más personalizada, y una adaptación de la disciplina de Prevención de Riesgos Laborales a este nuevo marco tecnológico.


3) Los hackeos sobre sistemas inteligentes
Este punto está relacionado con el primero de mi exposición. El aprendizaje máquina adverso (adversarial machine learning) es una rama de la ciberseguridad que estudia la alteración de señales para el engaño de sistemas inteligentes. Estas señales pueden ser imágenes, texto o audio, y la existencia de este fenómeno fue descubierto a finales de 2010. 

Actualmente, se conocen distintas técnicas de manipulación de imágenes que engañan a cámaras o sistemas inteligentes. Por ejemplo, que alguien con unas gafas de sol con lentes coloreadas no sea identificado, o la alteración pequeña de señales de tráfico para que el coche autónomo no reconozca o confunda la indicación de tráfico. Lo preocupante es que muchos de estos cambios visuales no son percibibles por el ojo humano. En este artículo se muestran algunas alteraciones que cambian totalmente la interpretación de las máquinas.


¿Qué os parecen estas amenazas? ¿Añadiríais alguna más?
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9/19/2017

Mi charla en Naukas17

Y ya van 6 las charlas que he tenido el honor de impartir en Naukas Bilbao. Este año pude estar muy poco tiempo por el evento, y participé en el NaukasPro explicando qué hacemos en el grupo de investigación de la universidad. Mucha robótica e inteligencia artificial.

Muchas gracias a los asistentes, a las opiniones, y os recomiendo encarecidamente que veáis cualquier charla que os llame la atención del resto de Naukers.





Imagen de @xurxomar
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8/28/2017

Reseña de El ojo desnudo, de Antonio Martínez Ron

Hace tiempo que no dedico una entrada del blog a escribir una reseña de alguna obra que me haya llamado la atención, pero El ojo desnudo, escrito por el ínclito @aberron, lo ha merecido.



Una breve introducción de lo que trata el libro la podéis encontrar en la web de Amazon, y en el blog del propio Antonio

"El ojo desnudo" es el hilo argumental que ha elaborado el autor para contarnos una gran historia científica a partir de los ojos del físico John Dalton, los cuales estaban olvidados por la historia en un sótano. A partir de estos elementos, Antonio nos cuenta la historia del conocimiento de la estructura del ojo humano, el mecanismo por el que vemos, y experimentos muy curiosos que se han llevado a cabo para llegar a las entrañas del conocimiento. Pero es imposible separar este conocimiento, de otras investigaciones que se desarrollaron en paralelo a lo largo de la historia, entre los que destacan los intrumentos de visión astronómica y conceptos básicos de ondas. 

Cuando terminas el libro, te quedas con la sensación de haber leído miles de ideas, y recuerdas bastantes de ellas de manera agradable. De todas formas, el libro no se compone solo de descripciones, sino principalmente de narraciones que ayudan a implicar al lector en la historia. La redacción es muy cuidada y amena, y el libro se lee bastante rápido. 

En definitiva: un libro muy recomendable para cualquier amante de la ciencia, que no requiere conocimientos previos para ser disfrutado.



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8/20/2017

¿Qué significa que no entendemos cómo funciona la inteligencia artificial?

Esta semana colaboré en la web de divulgación científica Mapping Ignorance con el tema que indico en el título. 

Hay cada vez más noticias de investigadores prestigiosos que afirman que la inteligencia artificial funciona, pero no entienden el proceso que se sigue internamente en el algoritmo para llegar a la solución. Algunas noticias son 1, 2, 3, 4, 5 y 6

En el artículo original, aunque esté en la lengua de Shakespeare, intento explicar lo más claramente posible qué significa eso. Se entiende enseguida. Pero eso no lleva a que estemos desarrollando sin saberlo un Terminator, ¡no os preocupéis!

Sin más dilación, aquí tenéis el artículo. ¡Buen domingo!




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8/13/2017

Un poco de estadística y fútbol

A las puertas del comienzo de una nueva Liga de Fútbol, aquí va un pequeño artículo sobre estadísticas y alguna curiosidad que quizás os hayáis planteado: ¿cómo se representan las estadísticas de los jugadores durante la temporada (por ejemplo, pases con éxito o tiros a puerta)?

Tomemos como ejemplo los tiros a puerta. Según esta página web, el total de tiros de Messi a lo largo de la pasada temporada fue de 131, de los cuales 77 fueron tiros a puerta. Es decir, un 58'78%. Ahora bien, pensemos en el comienzo de la Liga 2017/18. ¿Qué ocurre cuando el jugador hace su primer tiro? ¿Si va a puerta, tendría una efectividad de 100%? ¿Y si falla, del 0%? ¿No es esto un poco drástico? ¿Significa esto que Messi va a quedarse toda la temporada probablemente en un valor de alrededor de 0 ó 100% de efectividad de tiros a puerta? 

¡Claro que no! Pero eso es porque partimos de información previa, y es el conocimiento de las estadísticas de Messi más o menos al finalizar las temporadas, y eso en estadística tiene mucho sentido y en inglés se le denomina prior. Vayamos paso a paso.

Para los tiros a puerta viene muy bien una herramienta que ya vimos en un post anterior, y es la distribución binomial Beta, que oscila entre (0, 1) y está determinada por los parámetros α y β.

Para el caso de los tiros a puerta habituales de un jugador, vamos a imaginar que al final de la temporada, la mayoría de jugadores tienen una efectividad del 27% respecto al total de tiros. Esto equivale a una α =  81 y  β =219.


Ahora mismo, esa distribución sería la siguiente:



En principio, la probabilidad inicial de cualquier jugador (incluído Messi) de acertar tiros a puerta es este, obtenido a partir de los datos de todos los jugadores a lo largo de la temporada pasada. Ahora, ¿qué ocurre cuando Messi realiza el primer tiro de la temporada en el primer partido de Liga? Actualizamos la función binomial Beta de la siguiente manera:

Beta(α + aciertos, β + fallos).

Es decir, si el tiro iba a puerta, es un caso de éxito, y tendríamos la nueva Beta (81 + 1, 219), y esa función dibujada sería la siguiente:

Los cambios son apenas perceptibles entre una gráfica y otra, pero los ha habido. Es normal que ocurra esto, ya que significa que un tiro no altera apenas las estadísticas globales de un jugador a lo largo de la temporada.

Pero según se van acumulando los tiros, se nota aún más. Pongamos que el jugador hace 300 tiros en una temporada, de los cuales a puerta van 100. Tendríamos Beta (81+100, 219+200):


Ahora sí que se notan cambios aparentes. Y además, la distribución se ha estrechado, debido sobretodo a que la probabilidad de acierto de Messi a lo largo de la temporada ha sido bastante baja.




Nota
Los valores iniciales de α = 81 y β = 219 se obtienen a partir de la siguiente fórmula:




El artículo está basado en este hilo de Stackexchange.



https://stats.stackexchange.com/questions/47771/what-is-the-intuition-behind-beta-distribution
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