lunes, 5 de noviembre de 2018

El club de la lucha de los algoritmos

Cada vez son más las voces que se alzan avisando del peligro que supone para el ser humano el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial cada vez más perfectos. Si a ello le sumamos la posibilidad de crear algoritmos deliberadamente diseñados para atacar y confundir a sistemas inteligentes, la capacidad para hacer daño crece de forma exponencial. Aunque suene pintoresco, una solución pasa por enseñar a los algoritmos a defenderse y pelear contra atacantes malintencionados. Y para ello se ha creado una suerte de club de la lucha para sistemas de inteligencia artificial.

Las máquinas inteligentes que aprenden se pueden diseñar para ayudar a las personas, para hacernos la vida más fácil, pero también pueden ser utilizadas para cometer cibercrímenes. Incluso los algoritmos más sofisticados pueden ser engañados. Por ejemplo, un filtro antispam puede ser evitado si se descubren los patrones que utiliza para clasificar el correo electrónico como no deseado. También algoritmos basados en redes neuronales profundas destinados a identificar objetos al reconocerlos en imágenes pueden ser fácilmente confundidos.

Los expertos advierten que tanto los hackers y la ciberseguridad se dirigen hacia la senda de la inteligencia artificial. El investigador de Google Brain Ian Goodfellow lo tiene claro: “los malos utilizaran las máquinas que aprenden (machine learning) para automatizar sus ataques y nosotros utilizaremos el machine learning para defendernos”.

Las posibilidades de delinquir engañando a los sistemas inteligentes son infinitas, desde suplantar la personalidad troleando a los sistemas de reconocimiento facial o de voz, hasta desorientar y confundir a los sensores de los coches autónomos para causar un accidente.

Ante este panorama alarmante, existe una línea de la ciberseguridad que se encarga de entrenar a los algoritmos para defenderse de los ciberataques de los sistemas adversos que intentan engañarles. En suma, les enseñan a pelear.

La plataforma para las competiciones científicas Kaggle ha organizado una curiosa competición que durará varios meses en la que los algoritmos “combaten” entre sí, como si estuviesen subidos en un ring de boxeo (Competition on Adversarial Attacks and Defenses). El objeto de cada uno de los sistemas inteligentes participantes es intentar engañar a los otros y/o defenderse de ataques. De esta forma los investigadores que hay detrás del proyecto pueden analizar su grado de resistencia ante posibles ciberataques y poder fortalecerles en consecuencia.

Por una parte, se trata de descubrir cómo engañar a una red neuronal y por otra cómo construir redes neuronales que no se dejen engañar.

La competición tiene tres categorías, por así decirlo:
  • Ataque adverso sin objetivo (Non-targeted Adversarial Attack). La meta de este ataque consiste en modificar levemente una imagen para conseguir que un sistema inteligente la clasifique incorrectamente.
  • Ataque adverso con objetivo (Targeted Adversarial Attack). En este caso la modificación de una imagen persigue que la inteligencia artificial la clasifique incorrectamente como algo concreto previamente definido.
  • Defensa ante ataque adverso (Defense Against Adversarial Attack). Construir un clasificador inteligente que sea inmune a los ataques adversos.
Kaggle, que es parte de Google Cloud, supone un valioso campo de experimentación en inteligencia artificial. Además, sus responsables consideran que la difusión de este “club de la lucha de algoritmos” puede atraer la atención pública sobre los riesgos asociados a las máquinas inteligentes en un momento en que su presencia se va haciendo cada vez más visible en muchos ámbitos de la sociedad.

lunes, 29 de octubre de 2018

Retrato de las redes sociales en España

Las redes sociales ya forman parte de nuestras vidas. Poco a poco han ido acoplándose a nuestra rutina cotidiana, tanto como medio de comunicación con los demás, como una fuente de información y de entretenimiento. Después de casi una década desde que alcanzaron un público masivo, tras una etapa de competencia entre ellas y crecimiento desmesurado los medios sociales supervivientes parecen haberse estabilizado en volumen de usuarios. El Estudio Anual de Redes Sociales 2018 (novena edición) de IABSpain y patrocinado por Adglow dibuja una panorámica del estado de este fenómeno en nuestro país.

Una de las principales conclusiones del estudio es la alta penetración de las redes sociales en España: el 85% de la población que utiliza Internet tiene un perfil en algún medio social. Ahora bien, la evolución interanual del número de usuarios presenta un estancamiento en los últimos años, después del periodo de crecimiento acelerado de 2009 a 2014. Se trata de una tendencia de estabilidad que denota una saturación de este mercado específico.

Un dato curioso que ofrece el trabajo es el perfil del español que no utiliza redes sociales, que es mayormente un varón mayor de 46 años con estudios universitarios.

Entrando ya en el terreno de las marcas, Facebook y Twitter son las redes más populares seguidas de Instagram, si bien la plataforma del pájaro azul cae en notoriedad respecto al año anterior. Si atendemos al número de usuarios, Facebook vuelve a encabezar la lista (aunque ha perdido usuarios), seguida de WhatsApp, YouTube, Instagram y finalmente Twitter. Pero si hablamos del grado de satisfacción que proporcionan, WhatsApp se lleva la palma y también son positivamente valoradas YouTube, Instagram y Spotify, mientras que Facebook y Twitter quedan por debajo del promedio, muy a la cola. Finalmente, WhatsApp es la red a la que más horas le dedican los usuarios seguida de Spotify.

En el capítulo relativo a los usos que le damos a las redes sociales, la comunicación con otros es el más importante, además de ver vídeos o escuchar música. Menor importancia tiene el formarnos y aprender cosas allí y el aportar nosotros mismos contenidos. Si atendemos a cómo nos comentamos, queda claro que la tableta es el medio menos utilizado (48% de los encuestados) frente al ordenador (91%) y el móvil (95%). El ordenador es el dispositivo preferido para acceder a Facebook y YouTube, mientras que el smartphone se utiliza más para WhatsApp, Instagram y Twitter.

Si atendemos a las relaciones del usuario de redes sociales con las marcas, comprobamos que estas son estrechas, pues 8 de cada 10 sigue a marcas en las redes. Sin embargo, no llega al 30% el número de usuarios que piensa que las marcas que tienen presencia en redes sociales son más fiables que las que no. Más de la tercera parte de los navegantes acepta de buen grado la publicidad en redes sociales siempre que esta sea acorde con sus intereses. Por otro lado, el 57% se informa en medios sociales antes de realizar una compra online.

El 70% de los usuarios sigue a algún influencer y consideran a este colectivo como sincero, creíble y poco relacionado con la publicidad.

La llamada Generación Z (entre 16 y 23 años) es la que hace uso de un mayor número de redes la vez y sus medios preferidos son WhatsApp, Instagram y YouTube.


martes, 23 de octubre de 2018

La educación se suma a blockchain

Las ventajas que puede aportar el utilizar las cadenas de bloques en la enseñanza han centrado la temática de la nueva publicación de la colección Transmedia XXI que edita Learning, Media & Social Interactions de la Universitat de Barcelona. Blockchain en Educación. Cadenas rompiendo moldes es probablemente el primer libro, publicado en español, sobre las aplicaciones de la tecnología blockchain en educación, según sus autores. En cualquier caso, es un largo y profundo análisis sobre las ventajas que podría aportar esta tecnología a los sistemas formativos, que además presenta ejemplos concretos de experiencias en marcha al respecto de centros como el MIT, la británica Open University o la Universidad de Nicosia en Chipre.

La seguridad y la transparencia son los principales activos de las cadenas de bloques frente a otros sistemas de validación digitales, pues:

  • El registro entero es distribuido a través de una amplia red de ordenadores, es decir, los de todos los participantes en cada blockchain. De esta forma, una caída del sistema no implica perder la información que contiene.
  • Es posible confirmar la identidad de cualquier añadido o modificación en un registro.
  • Cuando un bloque ha sido añadido por consenso entre los participantes, no puede ser eliminado o alterado ni siquiera por los autores originales.
  • Los eventos registrados en la cadena pueden ser vistos por todos, pero la información sobre las personas implicadas se conserva privada.
El uso más inmediato de blockchain en la educación es la generación de los certificados académicos de los alumnos. La trayectoria formativa de cada persona podría estar albergada en una de estas cadenas para ser consultada sin intermediación cuando haga falta, por ejemplo, al solicitar un empleo.

Las ventajas que ofrece frente a otros tipos de certificación digital son:

  • Que no se pueden falsificar y es posible verificar que el certificado fue originalmente emitido y recibido por las mismas personas que se indican en dicho certificado.
  • Cualquiera que pueda acceder a la blockchain puede verificar el certificado mediante un sistema de software de acceso libre sin intermediarios.
  • Al no requerir de intermediarios que validen el certificado, éste puede ser validado incluso si la entidad emisora deja de existir.
  • Para poder destruir el registro de certificados emitidos y recibidos en blockchain habría que destruir cada copia de cada ordenador del mundo que aloje el software.
En esta línea de trabajo, el MIT ha creado, junto con la empresa informática Learning Machine, un estándar abierto bautizado como Blockcerts para emitir y verificar certificados en blockchain. Se trata de un software libre que la institución bostoniana ofrece de forma gratuita a todo centro formativo que quiera utilizarlo. Gracias a este sistema los estudiantes pueden operar sin la intermediación de la universidad, es decir, su expediente académico reside en blockchain y ellos tienen el control de sus propios registros sin la intermediación de la secretaría de la facultad.

Otra aplicación de blockchain es el facilitar el pago de los gastos asociados a la formación, por ejemplo, las tasas de matrícula, admisión y acceso, con la criptomoneda bitcóin. Este particular es especialmente relevante en el caso de los alumnos extranjeros, pues les evita las comisiones bancarias asociadas al envío de remesas, que pueden llegar a suponer en algunos casos hasta un 20% más de las tasas de matrícula.

La Universidad de Nicosia en Chipre es pionera en la apuesta por introducir blockchain en su funcionamiento. Aparte de emitir certificados académicos a través de este medio y de ofrecer formación específica a los alumnos sobre las cadenas de bloques (Master of Science in Digital Currency), acepta bitcóin para el pago de matrículas de todos sus grados mediante Bitpay, su propia pasarela de pago, ofreciendo un 5% de descuento al alumnado.

Las cadenas de bloques también pueden transformar la forma tradicional de enseñanza y aprendizaje, en la que el profesor es el portador del conocimiento y el alumno debe recibir ese conocimiento de su maestro. Concibiendo la educación como un proceso emprendido por el alumno, que construye su propio conocimiento en base a un aprendizaje individualizado, los autores del libro afirman que “la tecnología blockchain permite tratar el conocimiento como una construcción elaborada por individuos a través de fragmentos similares de conocimiento”.

De esta forma, establecen una metáfora entre los elementos de la arquitectura blockchain y la enseñanza, que reproduzco a continuación:
  • Los estudiantes serían los participantes o nodos de la cadena de bloques.
  • Los mapas conceptuales para el estudio son los registros
  • Los procesos de aprendizaje o cambios en los mapas conceptuales equivaldrían a las transacciones en blockchain.
  • Finalmente, la certificación académica de los estudiantes estaría representada por los smart contracts o contratos inteligentes.
En este contexto, aunque los alumnos reciben fragmentos similares de conocimiento, blockchain permite que cada uno construya su itinerario personal de aprendizaje individualizado: “la combinación/disposición/secuenciación de esos bloques de conocimiento no tiene que ser necesariamente la misma para cada estudiante; a veces estos itinerarios son distintos para cada persona.”

El aprendizaje diseñado a medida de cada alumno es una vieja demanda de las corrientes recientes de la innovación pedagógica frente al aula tradicional, en la que todos reciben el conocimiento de forma uniforme. Puede que blockchain permita algún día llevar a cabo ese gran salto adelante en los modelos de enseñanza y aprendizaje.

lunes, 15 de octubre de 2018

¿Qué trabajadores son más vulnerables ante la revolución digital?

El Observatorio de BBVA Research publicó en marzo el trabajo Cuán vulnerable es el empleo en España a la revolución digital?, que, firmado por Rafael Doménech, Juan Ramón García, Miriam Montañez y Alejandro Neut, pretende identificar qué tipos de trabajadores ven más amenazados sus empleos por el cambio tecnológico en nuestro país.

Dentro del análisis actual en el marco internacional existen dos visiones radicalmente distintas. La más negativa defiende que la revolución digital que experimentamos en la actualidad es mucho más profunda que las revoluciones industriales del pasado y que va a acabar con un volumen importante de puestos de trabajo, sin crear otros nuevos y condenando a las masas de desempleados a la marginación y a la exclusión social. Pero también están los que pregonan que los efectos de la transformación crearán más empleos en nuevos sectores de actividad de los que destruyen, generando crecimiento económico y bienestar.

Evidentemente, nuestro país no se queda al margen del proceso de transformación digital y el informe de BBVA Research ha querido conocer qué tipo de trabajadores españoles se verán más afectados por la irrupción de la tecnología. Aunque la primera tarea consiste en evaluar el volumen de riesgo, es decir, qué porcentaje del empleo se encuentra en la actualidad en riesgo elevado de automatización.

Para determinar la cifra, los autores han utilizado el estudio ya clásico de Carl Benedikt Frey y Michael Osborne The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerisation? junto con microdatos de la muestra anual de la Encuesta de Población Activa (EPA) entre 2011 y 2016. El resultado es que más de la tercera parte de los trabajadores actuales presentan una alta probabilidad de ser sustituidos por una máquina, en concreto, el 36%. ¿Esto es mucho o poco? Aunque es una cifra bastante inferior a la de Alemania, en donde casi el 60% de los puestos de trabajo son automatizables, no deja de ser preocupante.

El siguiente paso del estudio consiste en determinar las características de los ocupados más en riesgo. Para ello, se han tenido en cuenta numerosas variables, desde la edad y el sexo hasta el nivel de formación o el sector de actividad. De esta forma surge el siguiente retrato.

Atendiendo a la edad, el riesgo de automatización es comparativamente mayor para jóvenes que para los mayores de 33 años. En cambio, no se aprecian diferencias entre ambos sexos.

El nivel formativo del trabajador es también un condicionante de la vulnerabilidad laboral, estando más expuestos aquellos con menor nivel educativo, dado que cuanto más formados más capacidad tienen los ocupados de realizar tareas que las máquinas no pueden hacer.

Por otra parte, los trabajadores asalariados presentan más riesgo que aquellos que trabajan por cuenta propia. Dentro de los asalariados, los del sector privado son bastante más vulnerables al cambio tecnológico que los del público.

Atendiendo al tipo de ocupación, tienen más posibilidades de ser sustituidos por la tecnología los que desempeñan tareas de instalación y mantenimiento, de administración, del sector primario, y de los servicios, en general. En el extremo opuesto, se muestran difícilmente sustituibles aquellos que trabajan en temas de educación, legislación, arte y servicios audiovisuales, así como los de actividades sanitarias, financieras y científicas y de investigación.

Analizando los sectores de actividad económica, el empleo del sector primario, la hostelería, la industria manufacturera y las actividades del hogar es el más fácil de ser desplazado, mientras que el de la educación, las actividades profesionales, científicas y técnicas y las del sector de las tecnologías de la información y las comunicaciones se percibe como más sólido.

La posición jerárquica en la empresa u organización también presenta distintos niveles de riesgo de automatización, siendo este muy bajo para directores de grandes y medianas empresas y muy elevado para empleados sin trabajadores a cargo.

La capacidad de adaptación a nuevas formas de trabajar parece condicionar la supervivencia del trabajador, pues se ven más amenazados aquellos que no teletrabajan y mucho menos los que lo hacen más de la mitad de los días.

Finalmente, los trabajadores de las comunidades autónomas con más probabilidad de ser reemplazados por tecnología son los de Murcia, Canarias y Baleares, mientras que los de la Comunidad Autónoma de Madrid son los que menos.

Basándonos en estos resultados, podemos enumerar los principales factores que determinan la probabilidad de automatización:
  1. La posición jerárquica en la empresa: a más responsabilidad, menos riesgo.
  2. El nivel formativo: los más forzados son más difíciles de sustituir por tecnología.
  3. El sector de actividad: los más seguros son la sanidad, la educación y los servicios sociales.
  4. La adopción de nuevas formas de trabajo, como el teletrabajo, contribuye a reducir la vulnerabilidad a la automatización.

El resto de las variables contempladas, como la edad o el tiempo de permanencia en la empresa, no tienen tanto peso específico como determinantes.

El estudio finaliza con tres propuestas para atenuar las repercusiones negativas del progreso tecnológico sobre el empleo presente y futuro:
  • Invertir más y mejor en capital humano para que la población adquiera conocimientos –fundamentalmente, en áreas STEM– y habilidades cognitivas y no cognitivas complementarios al progreso tecnológico.
  • Reformar el mercado de trabajo quitando barreras a la inversión empresarial y la contratación e introduciendo medidas que optimicen su funcionamiento.
  • Diseñar mecanismos que compensen a los damnificados por la revolución digital, es decir, aplicar medidas redistributivas que eviten la exclusión social de amplios sectores de población.

martes, 2 de octubre de 2018

Por qué debemos enseñar filosofía a los fontaneros

Todos en mayor o menor medida hemos asumido y aceptado el discurso que rige en la actualidad sobre la necesidad de una formación para la empleabilidad, sobre lo imprescindible de enseñar a manejar tecnología a los más jóvenes, o sobre la importancia de impulsar las vocaciones denominadas STEM, es decir, las relativas a las ciencias, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas. Lo último que escuchamos ahora es que, en el futuro, todo el mundo deberá saber programar si quiere acceder a un trabajo y que los niños y las niñas deben aprender a hacerlo en el colegio.

También damos por sentado que en este “sálvese quien pueda” de mundo que nos ha tocado vivir las humanidades son absolutamente prescindibles en la formación y la cultura de un habitante del siglo XXI. Pues bien, hace ya algún tiempo, el profesor de filosofía Scott Samuelson rebatió estos argumentos en un artículo que publicó The Atlantic con el sugerente título de Why I Teach Plato to Plumbers o Por qué enseño Platón a los fontaneros.

La tesis básica que expone el texto es que este discurso de la formación útil y de la educación para la empleabilidad en las empresas tiene un trasfondo marcadamente clasista. Las clases altas siempre han gozado, y lo hacen todavía, de una educación humanística que suele combinar, especialmente en las universidades de Estados Unidos, la especialización profesional con una amplia cultura intelectual, en literatura, historia, filosofía o en las artes plásticas.

Samuelson argumentaba que este barniz intelectual que reciben las clases pudientes de la sociedad tiene su explicación en tres factores: 

  1. Porque pega con el modelo de ocio de los privilegiados el disfrutar de aquellos bienes elevados de la raza humana: leer a Aristóteles, escuchar sinfonías de Beethoven, viajar por Italia visitando obras de arte…
  2. Porque son personas destinadas a liderar en la política y la economía por derecho de nacimiento y necesitan saber pensar por sí mismos (algo que proporciona una cultura elevada), mientras que a las clases inferiores se las educa a enfrentarse a diversas situaciones más o menos previstas.
  3. Por último, porque siempre está el impulso elitista de abrazar la cultura para diferenciarse de las clases inferiores incultas y previsibles.
Mientras que los ricos proporcionan a sus retoños una educación completa intelectualmente impartida en centros escolares y universidades de lujo, que incluyen sin excepción los distintos campos del saber, elaboran un discurso que defiende la educación para las masas para enfrentarse a un mundo global, es decir, la manida cháchara de la empleabilidad, que no busca formar a personas, sino a fuerza de trabajo.

Recortan cuanto pueden los recursos de la educación pública porque, a fin de cuentas, las clases bajas solamente necesitan formación para convertirse en factor de producción. Nos recuerda Samuelson, a través de una cita de Henry David Thoreau, el concepto que tenían los romanos de la educación:

“Parece que hemos olvidado que la expresión `una educación liberal´ significaba originalmente para los romanos aquella que merecían los hombres libres; mientras que el aprender sobre negocios y profesiones, que únicamente sirve para ganarse la vida, era considerado como algo solamente destinado a los esclavos.” 

Nota al margen: se dice que una parte importante de los hijos de los empleados de las grandes empresas tecnológicas de Silicon Valley estudia en colegios sin ordenadores ni dispositivos electrónicos, y en cambio, lo hacen con papel, tiza, lápices y materiales básicos como únicas herramientas. La razón es que sus padres –esos que diseñan en Google, Apple o Facebook la tecnología que nos mantiene enganchados a las pantallas- considera que el uso de ordenadores inhibe el pensamiento creativo, el movimiento, la interacción humana y la capacidad de atención.

¿Estamos creando esclavos para el sistema productivo con la excusa de la revolución digital? ¿Es el aprender a programar hoy en día equivalente a aprender a manejar un telar en el Manchester de 1870?

lunes, 24 de septiembre de 2018

13 tendencias en inteligencia artificial

Parece que el tirón que está experimentando la inteligencia artificial en esta década va en serio y es poco probable que caiga en otro periodo invernal, como el que vivió en 1970, cuando después de haber generado grandes expectativas llegó la decepción y pasó a segundo plano. En el momento actual podemos comprobar de primera mano cómo está saliendo del entorno experimental de los laboratorios y se va introduciendo en nuestras vidas cotidianas, desde las recomendaciones personalizadas de contenidos en las plataformas de televisión, hasta las sugerencias de palabras al escribir textos en los smartphones.

Dejando de lado los debates de gran calado sobre los posibles efectos perniciosos que las máquinas inteligentes puedan tener sobre el empleo y la privacidad, no está de más analizar las tendencias que presenta esta tecnología en el estricto corto plazo. Ya reflejamos en este blog las predicciones que realizó al respecto PwC y ahora traemos un ejercicio parecido llevado a cabo por la consultora de análisis de datos CBInsights.

El informe Top AI Trends To Watch In 2018 pone sobre el tapete 13 tendencias relacionadas con la inteligencia artificial que ya se están manifestando en 2018. Los autores se muestran cautos sobre la capacidad actual de este campo tecnológico, pues si bien ya existen algoritmos que pueden ganar a campeones de póker y robots que hacen saltos mortales hacia atrás, los sistemas todavía están muy lejos de realizar acciones básicas que hacen los humanos, como entender la escena que se desarrolla en una imagen, por ejemplo.

Con todo, CBInsights ha identificado las siguientes 13 tendencias que van trazando el recorrido de la inteligencia artificial.

1. La automatización toma las fábricas, pero requiere de ayuda humana

Es innegable que la automatización de las plantas industriales es un proceso en marcha que avanza a grandes pasos. También es evidente que las cifras de empleo industrial jamás volverán a ser como en el pasado, pero introducir robots en las fábricas no siempre excluye al trabajador humano.

El informe pone como ejemplo la planta que la empresa textil china Tianyuan Garments Company ha creado en Arkansas, Estados Unidos, que, aunque operada por máquinas, ha supuesto la contratación de 400 trabajadores que se ocupan, entre otras cosas, del mantenimiento de los robots.

Otro ejemplo son los almacenes de Amazon, que utilizan hasta 100.000 robots para trasladar y manipular mercancías, pero que necesitan de trabajadores humanos porque las máquinas tienen problemas para identificar y coger objetos en entornos no estructurados.

2. La inteligencia artificial está en todas partes

Las máquinas que aprenden están en todos aquellos sectores de actividad que cuenten con el volumen de datos necesario para alimentar su aprendizaje. Recordemos que el aprendizaje automático consiste en que los algoritmos aprenden a identificar patrones mediante la asimilación de ejemplos que le son suministrados: cuanta más información recibe, más perfecto será su funcionamiento.

3. China parece estar ganando la batalla por el liderazgo en IA

En muchos aspectos China está superando a los EE.UU. en el campo de la inteligencia artificial. El gobierno chino está llevando a cabo un plan estratégico en este terreno que introduce esta tecnología en cualquier actividad, desde la agricultura a la defensa, en muchos casos a través de startups locales.

Aunque las empresas chinas solo acaparan el 9% del volumen de los negocios relacionados con la inteligencia artificial en el mundo, estas startups en 2017 se llevaron el 48% de todos los dólares invertidos en el mundo en inteligencia artificial, superando a las estadounidenses.

4. Los campos de batalla se trasladan a los centros de datos

La defensa del futuro se basará en inteligencia artificial. Durante la Guerra Fría, los países competían en número de misiles y cabezas nucleares; hoy en día la preocupación de los responsables de la defensa nacional se centra en las cibercapacidades.

Los algoritmos de IA tienen un gran campo de actuación en la ciberseguridad, puesto que los ataques evolucionan constantemente y las defensas deben tener la capacidad de anticipar agresiones desconocidas. La inteligencia artificial puede analizar los millones de ciberataques que se producen en el mundo y crear patrones sobre cómo pueden ser las amenazas futuras para poder prevenirlas.

5. La revolución de la voz

Alexa, el asistente de voz de Amazon, revolucionó el sector de la inteligencia artificial. Ahora Echo de Amazon y Google Home se reparten el mercado de los asistentes virtuales que hablan, una de las principales tendencias en 2018.

Sin embargo, la expansión internacional en este campo podría estar limitada por la cuestión del idioma. Los dispositivos que incorporan Alexa solamente pueden hablar en inglés, japonés y alemán; 
Goggle Home, además de los anteriores, también habla francés; Apple Homepod por ahora solo es angloparlante. Un mercado del tamaño del hispanohablante ha sido dejado de lado, aunque probablemente sea el próximo campo de batalla entre las compañías a corto plazo.

6. Se acelera la automatización de puestos de trabajo cualificados

Los trabajadores cualificados corren el riesgo de ser sustituidos por la inteligencia artificial al igual que los poco cualificados. Se trata de puestos como consultor, abogado, periodista, experto en finanzas o comercial, entre otros. Por el contrario, las profesiones relacionadas con la educación y la sanidad son más inmunes a la automatización porque requieren un alto nivel de inteligencia emocional.

7. La inteligencia artificial se hace periférica

Se aprecia una tendencia hacia la descentralización de la inteligencia artificial, en el sentido de que cada vez está más presente en los extremos finales de las redes, es decir, en los terminales y dispositivos. De acuerdo con el informe, la inteligencia en un dispositivo, como puede ser un teléfono o un coche, aporta la posibilidad de procesar la información localmente y responder más rápido ante cualquier situación que si hay que comunicarse con un servidor central o con la nube.

8. Llegan las redes de cápsulas

Hasta ahora el aprendizaje profundo en inteligencia artificial ha estado basado en redes neuronales convolucionales, pero ahora se empieza abogar por otra arquitectura más eficiente: las redes de cápsulas. El concepto aparece en un paper publicado por Google en 2017 que defiende que estas redes, también llamadas CapsNet, serían capaces de aprender a identificar patrones utilizando muchos menos datos que las convolucionales y con un menor margen de error.

9. La escasez de talento disponible dispara los salarios

La demanda creciente de expertos en inteligencia artificial crece a mayor ritmo que la disponibilidad de los mismos, creando una batalla entre las empresas por llevarse el talento y disparando los sueldos en el sector a cifras de seis dígitos.

10. El revuelo en torno al machine learning acabará

Todo el alboroto que ha levantado el machine learning morirá al convertirse este en algo normal y cotidiano. A partir de ahora no bastará con mostrar tecnología puntera y las startups deberán presentar modelos de negocio sólidos para atraer el interés de los inversores.

11. Amazon, Google y Microsoft copan el mercado

Los esfuerzos en inversión e investigación en inteligencia artificial de las grandes tecnológicas les han llevado a monopolizar el mercado dejando obsoleto el modelo anterior basado en la pequeña startup techie. Los gigantes se repartirán el pastel.

12. Los reguladores a favor del diagnóstico médico

Una de las aplicaciones más interesantes de la inteligencia artificial, el uso en medicina en el análisis de imágenes y la realización de diagnósticos, puede recibir el beneplácito de las autoridades reguladoras y convertirse en algo común en los hospitales y centros de salud. La capacidad de estos algoritmos para comparar en poco tiempo grandes cantidades de datos de pacientes e imágenes médicas será un apoyo decisivo al trabajo del personal sanitario.

13. Llega a la inteligencia artificial el “hágalo-usted-mismo”

Pronto no hará falta ser ingeniero o informático para poder construir un sistema casero de inteligencia artificial. Ya existen empresas que están desarrollando kits para que cualquiera pueda construir un sistema inteligente.

El proyecto de Google AIY (Artificial Intelligence Yourself) ha lanzado un kit de Raspberry Pi para que el usuario pueda montar su propio sistema para el reconocimiento de voz. También ha lanzado un software de redes neuronales para que el aficionado pueda diseñar algoritmos que reconozcan perros y gatos o que identifiquen expresiones en el rostro.

martes, 18 de septiembre de 2018

Blockchain en los servicios públicos

A lo largo de las últimas décadas Internet y los medios digitales en general han transformado drásticamente el funcionamiento del sector público. Se puede decir que en gran medida la Administración ha migrado de lo físico a lo virtual. En aspectos relacionados con la gestión interna, la digitalización de registros y documentos públicos sustituye al almacenaje de toneladas de papel, mientras que, en las relaciones con el ciudadano y la prestación de determinados servicios, las redes acaban en muchos casos con las colas y las esperas.

Para muchos expertos, blockchain tendrá un efecto igualmente transformador sobre el funcionamiento de los asuntos públicos, que todavía no podemos casi ni imaginar. Se trata de un tema que ha analizado el informe Blockchain: The next innovation to make our cities smarter realizado por la división india de PwC.

¿Cuándo usar blockchain?

El libro de contabilidad formado por bloques conocido como blockchain es una solución óptima para situaciones que cumplen la primera de las siguientes condiciones y por lo menos tres de las restantes:

  1. Múltiples interlocutores necesitan compartir información y poder acceder simultáneamente a dichos datos.
  2. Múltiples interlocutores actualizan los datos y esas actualizaciones deben quedar registradas.
  3. Los participantes deben poder confiar que las acciones realizadas en el sistema son válidas.
  4. Los intermediarios añaden complejidad y prescindir de ellos reduce costes y complejidad.
  5. Las interacciones se ven afectadas por el tiempo, de forma que reducir los retardos en los procesos tiene beneficios económicos.
  6. Las transacciones realizadas entre distintos participantes interactúan entre ellas.

¿Dónde usar blockchain?

Aparte de la lista anterior de supuestos abstractos que pueden requerir del uso de la tecnología de la cadena de bloques, es posible identificar áreas concretas de actividad donde los beneficios pueden ser inmediatos. A grandes rasgos, serían las siguientes:

1. Sanidad

Aunque la digitalización de los historiales sanitarios supone en sí una mejora respecto del pasado, la centralización de la información en bases de datos complica su gestión. Blockchain permitiría crear un ecosistema para la consulta y alteración de historiales médicos, manteniéndolos constantemente actualizados por los distintos facultativos y centros de salud que intervengan en el cuidado del paciente.

Otras utilidades posibles en este campo podrían ser mantener localizada la existencia y procedencia de medicamentos críticos, reservas de sangre y órganos para la donación y también mantener actualizada la relación de personas habilitadas para la práctica médica y evitar de esta manera el fraude y el intrusismo profesional.

2. Educación

En este campo existe mucha documentación que puede ser requerida por numerosos agentes y cuya legalidad debe ser garantizada: certificados, títulos, historiales académicos… Un sistema blockchain permite que la procedencia y localización de cada documento siempre esté disponible, facilitando los trámites y los procesos de verificación.

3. Seguridad y justicia

La cadena de bloques podría servir de base para dotar de una mayor coordinación a las distintas agencias y departamentos relacionados con la seguridad pública y el ejercicio de la justicia. Por ejemplo, blockchain podría custodiar las evidencias relacionadas con un juicio, garantizando su procedencia y veracidad.

4. Agricultura

La tecnología de bloques puede aportar transparencia a la cadena alimentaria, ofreciendo en todo momento información sobre la trazabilidad de los productos y su procedencia. Asimismo, puede resultar útil como sistema para registrar parcelas agrícolas y también para gestionar más eficientemente los seguros agrarios.

5. Registro Civil

Es quizá uno de los mejores ejemplos de la utilidad de blockchain. La posibilidad de mantener en una base de datos distribuida la información vital de las personas, como el nacimiento, la muerte o el matrimonio, de forma que se pueda consultar y ampliar desde cualquier oficina que esté en la red.

6. Defensa

Utilizar cadenas de bloques para mantener la seguridad de la información relativa a las infraestructuras de defensa de forma que no pueda ser accedida por personal no autorizado, ni mucho menos modificada sin que se sepa.

7. Gobernanza

Los departamentos gubernamentales, aunque interdependientes, a menudo trabajan como aislados, lo que empeora la atención al ciudadano. Blockchain permitiría que compartiesen información, aportando trasparencia y mayor eficiencia y rapidez en el tráfico de información entre ellos.

8. Energía

En el campo de las energías renovables, la aparición de numerosos pequeños productores que gracias a panales solares se autoabastecen genera unos excedentes energéticos que, si se gestionan eficientemente a través de blockchain, pueden contribuir a fomentar un ahorro significativo de energía.

¿Quién usa ya blockchain?

El informe de PwC presenta ya ejemplos de distintos países del mundo donde se están llevando a cabo proyectos con blockchain. En concreto, son los siguientes:

En la República de Georgia, la Agencia Nacional para el Registro de la Propiedad ha puesto en marcha un proyecto piloto para utilizar la cadena de bloques para registrar la propiedad de los terrenos. Los trámites para las transmisiones de tierras se han reducido de entre uno y tres a días laborables a varios segundos.

Estonia es pionera en ofrecer servicios públicos a través de blockchain. Su aplicación keyless signature interface (KSI) se ha convertido en un ejemplo a seguir en por el resto del mundo.

La Delaware Blockchain Initiative en Estados Unidos utiliza la tecnología de la cadena de bloques para identificar con precisión y en cada momento quién es el propietario de los paquetes de acciones de las empresas, en un estado que concentra una intensa actividad empresarial.

Finalmente, Dubai en alianza con IBM va a utilizar blockchain para gestionar todas las transacciones gubernamentales.

 
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