MIT: Las cuatro olas de inteligencia artificial que caerán sobre la sociedad

MIT Technology Review

• por Will Knight | traducido por Teresa Woods
 
• 10 Noviembre, 2017

El antiguo responsable de investigación de Google en China Kai-Fu Lee cree que el impacto de la tecnología se estructurará en cuatro grandes olas de cambio y advierte de que la destrucción de empleos, sobre todo en el trabajo de oficina, es inminente e irreversible.

Kai-Fu Lee es uno de los tecnólogos e inversores más conocidos de China. Y en su opinión, la inteligencia artificial (IA) está a punto de suplantar a muchos millones de trabajadores de oficina de su país. "Este reemplazo ya se está produciendo, y está generando una verdadera y completa aniquilación", afirmó la semana pasada en una conferencia celebrada en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EEUU). El experto añadió: "En mi opinión, la fuerza laboral de cuello blanco [trabajadores de oficina de nivel medio y alto] es la más amenazada, el riesgo para el trabajo del cuello azul [personal técnico de rango bajo] llegará más tarde".

Lee destacó varias inversiones de su empresa, Sinovation Ventures, como claras señales de que la inteligencia artificial ya está transformando el trabajo de oficina rutinario. Por ejemplo, Lee ha respaldado a Smart Finance Group, una empresa que emplea el aprendizaje automático para determinar la elegibilidad de una persona para un préstamo. Sinovation Ventures también ha invertido en empresas que automatizan el servicio al cliente, formación y otros servicios de oficina rutinarios.

Hay muchas razones para hacer caso a la advertencia de Lee.Antes de convertirse en inversor, creó el laboratorio de investigación de Microsoft en China y se convirtió en presidente fundador de Google China en 2009. En la década de 1980, realizó un innovador trabajo técnico en la Universidad de Carnegie Mellon (EEUU) sobre reconocimiento de voz mediante el aprendizaje automático.

En su papel de inversor de capital riesgo, quizás tenga un fuerte incentivo para hacer hincapié en el probable impacto de la inteligencia artificial. Pero su punto de vista sobre China también es importante, dada la enorme inversión que su Gobierno está haciendo en la inteligencia artificial y el potencial de las industrias jóvenes para transformar la economía (ver  China despierta al dragón de la inteligencia artificial 中国 人工智能 的 崛起).

Lee identificó cuatro olas de inteligencia artificial distintas pero no secuenciales. La primera está siendo impulsada por la disponibilidad de grandes cantidades de datos etiquetados. Las grandes empresas de internet, tanto en China como en EEUU, ya se han aprovechado de ello para ganar ventaja en la construcción de sus negocios y en la consolidación de la experiencia en inteligencia artificial.

La segunda ola, la más relevante para la revolución laboral prevista por Lee, se basa en la disponibilidad de datos de las propias compañías, especialmente en industrias como el derecho y la contabilidad. Los bufetes de abogados podrían necesitar menos asistentes legales, por ejemplo, si las máquinas fuesen capaces de buscar rápida y eficientemente entre miles de documentos durante la investigación de un caso.

Una tercera ola depende de las compañías que generan datos a través de nuevos productos o aplicaciones. Y la cuarta ola, aún algo lejana, sería la de los servicios totalmente automatizados, como vehículos autónomos y ayudantes robóticos.

El discurso de Lee continúa: "La IA aplicada a diferentes sectores y convertida en productos generará un valor inmenso. Para cualquier inversor de capital de riesgo o gran empresa que quiera aprovechar estas tecnologías, esta es la era abierta de la inteligencia artificial".

En la conferencia, llamada IA y el Futuro del Trabajo, había una sensación de que el mundo de la tecnología debe prepararse para lo peor. Cuando comenzó el evento, por ejemplo, el presidente del MIT, Rafael Reif, afirmó que los recientes desarrollos tecnológicos tienen el potencial de afectar profundamente a la sociedad.

Sin embargo, la conferencia también destacó que los tecnólogos y economistas expertos no se ponen de acuerdo sobre cuál será el grado del posible impacto de la inteligencia artificial y la automatización. Esto forma parte de un debate mucho más amplio que ha estado tratándose en círculos de política económica desde hace varios años (ver De cómo la tecnología está destruyendo el empleo y Quien posea los robots acaparará las riquezas del mundo).

Varios ponentes del evento afirmaron que la inteligencia artificial dará lugar a nuevas empresas e industrias, lo que hará que genere más empleos de los que podría destruir (ver "Cada empleo que destruye la tecnología genera uno nuevo"). Sin embargo, Lee claramente no compartió ese punto de vista. El inversor concluyó: "Muchos optimistas dicen que en las revoluciones tecnológicas, unos trabajos desaparecen y aparecen otros nuevos. Es cierto que en algunos sectores aparecerán nuevos puestos de trabajo, pero yo creo que serán la excepción"

La inteligencia artificial nos superará en todo dentro de 45 años, según los expertos

Los más curioso es que los expertos tienden a marcar un horizonte de 40 años para las revoluciones tecnológicas, como ya pasó con la aún inalcanzable fusión fría. Pero si la cifra es correcta, las máquinas conducirán camiones mejor que los humanos dentro de una década

• por Emerging Technology From The Arxiv | traducido por Teresa Woods
• 05 Junio, 2017

La inteligencia artificial (IA) está cambiando el mundo y lo está haciendo a una velocidad vertiginosa. Su promesa es que las máquinas inteligentes conseguirán hacer cualquier cosa mejor y a menos coste que los humanos. Ya sea un buen enfoque o no, las industrias van cayendo una tras otra en su hechizo, aunque de momento son pocas las que se han beneficiado significativamente de la IA.

Y eso plantea una pregunta interesante: ¿cuándo superará la inteligencia artificial el rendimiento humano? Más específicamente, ¿cuándo ejecutará mejor su trabajo una máquina que usted?

La respuesta la acaban de dar la investigadora del Instituto Futuro de la Humanidad de la Universidad de Oxford (Reino Unido) Katja Grace y varios compañeros suyos, que básicamente se han dedicado a preguntar a los expertos. Encuestaron a los principales investigadores del mundo en inteligencia artificial sobre cuándo creen que las máquinas inteligentes superarán a los humanos en una amplia gama de tareas. Y muchas de las respuestas resultan sorprendentes.

Gráfico: Muestra el momento en el que los expertos calculan que la IA dominará tareas como la cirugía, la escritura de un libro superventas y la investigación matemática.

Los perfiles encuestados son académicos y expertos de la industria que presentaron trabajos en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático en julio de 2015 y la conferencia de Sistemas de Procesamiento de Información Neural en diciembre de 2015. Se trata de dos de los eventos más importantes para expertos en inteligencia artificial, por lo que es probable que muchos de los profesionales más destacados figuren en la lista de Grace.

Los encuestados debían rellenar una encuesta sobre cuándo la inteligencia artificial logrará ser más eficaz y barata que los seres humanos en una variedad de tareas. De los 1.634 expertos, respondieron 352, y el equipo utilizó esas repuestas para calcular una media.

Según sus resultados, la inteligencia artificial superará a los seres humanos durante los próximos 10 años en varias tareas, como traducir idiomas (para 2024), redactar ensayos de la escuela secundaria (para 2026) y conducir camiones (en 2027).

Pero las máquinas tardarán mucho más en dominar otras muchas labores, como la venta al por menor, que no llegará hasta 2031, la redacción de un libro superventas, estimada para 2049, y realizar cirugías, que tendrá que esperar hasta 2053.

O eso dicen los expertos, aunque sus estimaciones no suelen ser demasiado fiables, como cuando calcularon que una inteligencia artificial no podría derrotar a un humano en el juego del Go hasta 2027, pero Google lo consiguió en 2015. Tardaron dos años en lugar de 12. Así que las predicciones de los expertos pueden ponerse en duda.

Las probabilidades de que la inteligencia artificial supere a los humanos en prácticamente todo dentro de unos 45 años son del 50%, según esta encuesta. Pero este cálculo debe cogerse con pinzas. El horizonte de predicción de 40 años siempre debe generar alarmas. Según algunos expertos en energía, quedan unos 40 años para lograr una energía de fusión rentable, pero siempre se ha hecho la misma predicción. Y, en teoría, cuando los investigadores exploraron por primera vez la fusión fría, faltaban 40 años para conseguirla. Pero este campo, que arrancó hace más de medio siglo, sigue siendo un sueño inalcanzable porque los desafíos han sido más importantes de lo que nadie se imaginaba.

40 años es un número importante cuando los seres humanos realizan predicciones porque coincide con la duración de la vida laboral de la mayoría de las personas. Por lo tanto, cualquier cambio previsto para después de 40 años significa que el cambio se producirá más allá de la vida laboral de todos los que trabajan ahora mismo. En otras palabras, no puede suceder con ninguna tecnología con la que los expertos de hoy tienen experiencia práctica. Por tanto, el número que debe ser tratado con precaución.

Pero la cifra de 45 años es la media de las predicciones individuales de cada experto, así que tal vez la media esconda algunas estimaciones de expertos más precisas que el resto. Para averiguar si los diferentes segmentos de expertos ofrecieron predicciones diferentes, el equipo de Grace analizó cómo las predicciones varían en función de la edad de los investigadores, su número de citaciones (es decir, su experiencia) y su región de origen.

Resulta que la edad y la experiencia no muestran ninguna influencia demostrable sobre  la predicción, pero sí la región de origen. Mientras que los investigadores estadounidenses esperan que la IA supere a los humanos en todo en unos 74 años, los investigadores de Asia esperan que suceda en tan solo 30 años. Esa es una gran diferencia que resulta difícil de explicar. Y plantea una pregunta interesante: ¿saben los investigadores asiáticos algo que el resto no sabe, o al revés?

Ref: arxiv.org/abs/1705.08807: ¿Cuándo superará la IA el rendimiento humano? Evidencia de los expertos de AI

Inteligencia artificial o cómo diseñar para el futuro

Sanjay Shamdasani, co-fundador de Spring Studio

La inteligencia artificial (IA) es una de las grandes prioridades de BBVA y de muchas entidades financieras en el resto del mundo.

La razón es sencilla: la automatización de tareas, la capacidad de recabar más información, su procesamiento y la gestión de esos datos se puede hacer de manera más rápida y eficiente si se deja en manos de las máquinas.

Esto no pretende restar valor al impacto de la interacción humana sino más bien proveer de nuevas herramientas a la gente –ya sean clientes o compañeros de trabajo- para hacer más gracias al uso de la computación y poder así tomar decisiones y comprender la información.

BBVA ya cuenta con ejemplos actuales de aplicación de la IA: por ejemplo, el asistente de voz MIA, que está disponible para los clientes de Garanti en Turquía. Y se prevén más novedades en los próximos meses y años.

Pero, ¿cómo se diseñan los productos y servicios futuros relacionados con la inteligencia artificial? ¿Cuáles son los escenarios previsibles? Una de las personas mejor informadas para responder a estas interrogantes es Sanjay Shamdasani, co-fundador de Spring Studio, una empresa de BBVA, que esta semana participó en la Cumbre Global de IA en Londres.

Para Shamdasani, “en la actualidad, la principal aplicación de la IA se centra en la utilidad, practicidad y eficiencias, pero las máquinas pueden predecir mucho mejor lo que una persona desea comprar o no”.

La diferencia, explica, es que “no pueden entender por qué y cómo se siente la persona. En la mayoría de las experiencias actuales con IA hay una falta de emoción, de calidad humana y de comprensión. Y los sentimientos juegan un papel importante a la hora de tomar decisiones. Para diseñar estas experiencias de futuro, tenemos que encontrar la manera de registrar estos diferentes estados emocionales. Las experiencias deben ayudar a que los clientes se sientan comprendidos de manera individual”.

Cómo hacerlo

En primer lugar es entender las fuerzas detrás de las reacciones emocionales de manera que se pueda añadir empatía a las soluciones que se desarrollen. Por ejemplo, un asesor personal que se ocupa de las inversiones y todas las gestiones financieras relacionadas con salarios, cuentas y fondos puede parecer una gran solución para clientes con un cierto poder adquisitivo. Para aquellos con menos recursos, en cambio, puede parecer como una persona que les arrebata el control de sus finanzas.

Por eso lo que se necesita es diseñar soluciones personalizadas adecuadas a circunstancias particulares. Y crear diferentes perfiles –personas diferentes, con vidas diferentes responden y reaccionan de manera diferente a determinados productos y servicios, a la interacción entre ellos y la tecnología que los hace posibles.

Shamdasani propone una solución para el caso del asesor financiero del ejemplo anterior: “Para las personas con cierto poder adquisitivo, el asesor se dedicará a reducir el estrés que implica tomar decisiones de inversión adecuadas para que el cliente pueda alcanzar sus metas”, señala. En el caso de las personas de menores recursos,  “el enfoque debería centrarse en reducir el estrés que genera la gestión del dinero, optimizar el pago de cuentas con los fondos disponibles y pagar las deudas. Si se reduce el estrés de los clientes y se les da más tiempo libre, se pueden crear oportunidades, no solo a nivel financiero, sino también con su vida personal”, afirma Shamdasani.

¿Cómo se traduce esto para diseñar para el futuro? Una de las herramientas utilizadas es el diseño especulativo, que mira hacia los próximos cinco a diez años y se dedica a especular cómo serán las cosas. No se trata de predecir exactamente el futuro sino de crear una visión de algunos escenarios posibles.

Sanjay Shamdasani sintentiza: Creamos escenarios futuros de lo que es posible, lo factible, lo probable y lo preferible.

• Futuros posibles – son los que “pudiesen ocurrir”.

• Futuros factibles – son lo que “podrían ocurrir”.

• Futuros probables – son los que se considera que “pueden ocurrir”.

• Futuros preferibles – son los que “queremos” que ocurran.

“Este ejercicio nos permite percibir los escenarios futuros en el presente, analizar el tipo de futuro que cada perfil quiera o no en el futuro y prepararnos para lo que pudiese suceder”. Con este marco de trabajo en mente, se pueden idear escenarios futuros para los servicios financieros:

1. Escenario futuro preferible: mi banco se ocupa de mis finanzas y más

En este futuro preferible el asistente digital se ocupa de las necesidades financieras (del cliente) de manera automática, mueve fondos, abre cuentas, paga facturas, gestiona ahorros, inversiones, seguros, reserva viajes o cambia de proveedor de servicios.

Aquí el banco es el ‘posibilitador’ y motor del proceso

2. Escenario futuro factible: mis dispositivos gestionan mis finanzas

Un escenario futuro en el que dispositivos como Alexa, Fitbit, Google Home o Nest gestionen las necesidades financieras de los clientes. Cada dispositivo tiene una tarea. Por ejemplo, Fitbit se encarga del seguro de salud. Tiene acceso al estilo de vida de esa persona con lo cual la póliza de seguro puede estar vinculada a los datos sobre su actividad física –con la debida autorización- y las primas se pueden ajustar automáticamente en base al estilo de vida que lleve la persona.

En este escenario, las entidades financieras ofrecen el seguro, procesan el pago y actúan como guardianes de las finanzas, pero son los dispositivos, y la elección personal, los que hacen las veces de interfaz a las necesidades del cliente.

3. Escenario future posible: el sistema operativo de mi estilo de vida gestiona todo por mí

En este escenario más cercano a la ciencia ficción, se potencian el cerebro y los sentidos a través de implantes. Esto permitiría recordar cada momento de la vida y realizar una búsqueda online en el propio cerebro. La información (los datos) se pone a disposición cuando se necesita y se podría comprar un coche solo con pensar en ello. Los parámetros biométricos procederían a gestionar la autorización correspondiente para pedir un préstamo o transferir fondos.

Efectivamente, este último es solo fantasía por ahora. Pero la realidad es que solo a través de la imaginación del futuro y las necesidades y requerimientos de los clientes, se puede estar al día con esas solicitudes futuras.

Shamdasani concluye: “La exploración de esto escenarios futuros con estos perfiles permiten iniciar un diálogo en torno a lo que podrían necesitar nuestros clientes en el futuro y también lo que queremos para nuestro negocio. A partir de ello podemos crear un mapa con las experiencias que hay que crear para alcanzar ese futuro preferible. Hoy en día podemos tomar más decisiones estratégicas de diseño y acortar la brecha entre el futuro y el presente”.

La ciencia ha superado la mente humana y sus limitadas capacidades

AEON, 24 de de abril de, 2017

Ahmed Alkhateeb

es es un biólogo molecular del cáncer en la Escuela de Medicina de Harvard. Su trabajo se centra en el desarrollo de plataformas de análisis para mejorar la eficiencia de la investigación en biomedicina.

La ciencia está en medio de una crisis de datos. El año pasado, hubo más de 1,2 millones de nuevos trabajos publicados en las ciencias biomédicas solos, con lo que el número total de artículos biomédicos revisadas por pares a más de 26 millones de dólares. Sin embargo, el científico promedio lee solamente cerca de 250 artículos al año. Mientras tanto, la calidad de la literatura científica ha estado en declive. Algunos recientes estudios encontraron que la mayoría de los trabajos biomédicos eran irreproducibles . 

El doble desafío de demasiada cantidad y muy poca calidad tienen su origen en la capacidad neurológica finita de la mente humana. Los científicos están obteniendo hipótesis de una fracción cada vez más pequeña de nuestro conocimiento colectivo y, en consecuencia, cada vez más, haciendo las preguntas equivocadas, o pedir a los que ya han sido contestadas. Además, la creatividad humana parece depender cada vez más de la estocasticidad de experiencias anteriores - circunstancias de la vida que permiten a un investigador a notar algo que otros no lo hacen. Aunque posibilidad siempre ha sido un factor en el descubrimiento científico, que está jugando un papel mucho más grande de lo que debería.

Una estrategia prometedora para superar la crisis actual es la integración de las máquinas y la inteligencia artificial en el proceso científico. Máquinas tienen una mayor memoria y mayor capacidad de cálculo que el cerebro humano. La automatización del proceso científico podría aumentar en gran medida la tasa de descubrimiento. Incluso podría comenzar otra revolución científica. Esa posibilidad enorme gira en torno a un igualmente gran pregunta: ¿puede realmente el descubrimiento científico puede automatizar?

Yo creo que si, utilizando un enfoque que hemos conocido por siglos. La respuesta a esta pregunta se puede encontrar en la obra de Sir Francis Bacon, filósofo Inglés del siglo 17 y un progenitor clave de la ciencia moderna.

Los primeros reiteraciones del método científico se remonta muchos siglos atrás a los pensadores musulmanes como Ibn al-Haytham, que destacó tanto el empirismo y la experimentación. Sin embargo, fue Bacon quien primero formaliza el método científico y la convirtió en un tema de estudio. En su libro Novum Organum (1620), propuso un modelo para el descubrimiento de que todavía se conoce como el método de Bacon. Se argumentó en contra de la lógica silogística para la síntesis científica, que él considera que es poco fiable. En su lugar, propone un enfoque en el que se recogen las observaciones pertinentes acerca de un fenómeno específico de forma sistemática, tabulados y analizados utilizando objetivamente la lógica inductiva para generar ideas generalizables. En su opinión, la verdad puede ser descubierta sólo cuando la mente está libre de axiomas incompletas (y por lo tanto falsas).

El método de Bacon trató de eliminar el sesgo lógico desde el proceso de observación y conceptualización, delineando los pasos de síntesis científica y la optimización de cada uno por separado. La visión de Bacon era aprovechar una comunidad de observadores para recoger grandes cantidades de información sobre la naturaleza y tabulará en un registro central accesible al análisis inductivo. En Novum Organum , escribió: 'Los empíricos son como hormigas; se acumulan y utilizan. Racionalistas tejen sus telas como las arañas. El mejor método es el de la abeja; es en algún punto intermedio, teniendo el material existente y su uso.

El método de Bacon rara vez se utiliza hoy en día. Demostró ser demasiado laborioso y extravagantemente caro; sus aplicaciones tecnológicas no estaban claros. Sin embargo, en el momento de la formalización de un método científico marcó un avance revolucionario. Ante ello, la ciencia era metafísico, accesible sólo para unos pocos eruditos, en su mayoría de origen noble. Al rechazar la autoridad de los antiguos griegos y delinear los pasos de descubrimiento, Bacon creó un modelo que permitiera a cualquier persona, independientemente de su origen, para convertirse en un científico.

Las ideas de Bacon también revelaron una importante verdad oculta: el proceso de descubrimiento es inherentemente algorítmica. Es el resultado de un número finito de pasos que se repiten hasta que se descubrió un resultado significativo. Bacon utiliza explícitamente la palabra 'máquina' en la descripción de su método. Su algoritmo científica tiene tres componentes esenciales: en primer lugar, las observaciones tienen que ser recogidos e integrados en el corpus total del conocimiento. En segundo lugar, las nuevas observaciones se utilizan para generar nuevas hipótesis. En tercer lugar, las hipótesis se ponen a prueba a través de experimentos cuidadosamente diseñados.

Si la ciencia es algorítmica, entonces debe tener el potencial para la automatización. Este sueño futurista ha eludido a los científicos información y la informática desde hace décadas, en gran parte debido a que los tres principales pasos del descubrimiento científico ocupan diferentes planos. La observación es sensual; de generación de hipótesis es mental; y la experimentación es mecánico. La automatización del proceso científico requerirá la incorporación efectiva de máquinas en cada paso, y en los tres alimentar una en la otra sin fricción. Sin embargo, nadie ha descubierto la manera de hacer eso.

La experimentación ha visto el progreso reciente más importante. Por ejemplo, la industria farmacéutica utiliza comúnmente plataformas automatizadas de alto rendimiento para el diseño de fármacos. Nuevas empresas tales como Transcriptic y esmeralda nube de Laboratorio, tanto en California, están construyendo sistemas para automatizar casi todas las tareas físicas que hacen los científicos biomédicos. Los científicos pueden presentar sus experimentos en línea, donde se convierten a código y se introducen en plataformas robóticas que llevan a cabo una serie de experimentos biológicos. Estas soluciones son más relevantes para disciplinas que requieren experimentación intensiva, tales como la biología molecular y la ingeniería química, pero métodos análogos se pueden aplicar en otros campos de datos intensivos, e incluso extenderse a disciplinas teóricas.

Automatizado de generación de hipótesis es menos avanzado, pero la obra de Don Swanson en la década de 1980 proporcionó un importante paso adelante. Se demostró la existencia de enlaces ocultos entre las ideas no vinculados en la literatura científica; utilizando un marco lógico deductivo simple, que podría conectar los papeles de diversos campos sin que se solapen citación. De esta manera, Swanson fue capaz de plantear la hipótesis de una novela de enlace entre el aceite de pescado en la dieta y el síndrome de Reynaud sin llevar a cabo ningún experimento o ser un experto en cualquier campo. Otros enfoques más recientes, como las de Andrey Rzhetsky en la Universidad de Chicago y László Barabási-Albert en la Universidad Northeastern, se basan en modelos matemáticos y la teoría de grafos. Incorporan grandes conjuntos de datos, en la que el conocimiento se proyecta como una red, donde los nodos son los conceptos y los enlaces son relaciones entre ellos. Hipótesis novedosas aparecerían como enlaces entre nodos sin descubrir.

El paso más difícil en el proceso de automatización es la forma de recoger las observaciones científicas fiables a gran escala. Actualmente no existe una base de datos central que posee el conocimiento científico total de la humanidad en un nivel observacional. Procesamiento del lenguaje natural ha avanzado hasta el punto en que puede automáticamente extraer no sólo las relaciones, sino también el contexto de trabajos científicos. Sin embargo, los principales editores científicos han impuesto restricciones severas en la minería de texto. Más importante aún, el texto de los documentos está sesgada hacia las interpretaciones del científico (o conceptos erróneos), y contiene sintetiza conceptos y metodologías que son difíciles de extraer y cuantificar complejos.

Sin embargo, los recientes avances en la informática y bases de datos en red hacen que el método de Bacon práctica por primera vez en la historia. E incluso antes del descubrimiento científico puede ser automatizado, abrazando enfoque de Bacon podría resultar valioso en un momento en el reduccionismo pura está llegando al borde de su utilidad.

La mente humana simplemente no puede reconstruir los fenómenos naturales de gran complejidad con suficiente eficacia en la era de los grandes datos. Un método de Bacon moderno que incorpora las ideas reduccionistas a través de la minería de datos, pero luego se analiza esta información a través de modelos computacionales inductivas, podría transformar nuestra comprensión del mundo natural. Tal enfoque nos permitiría generar nuevas hipótesis que tienen mayores posibilidades de convertir a ser cierto, para poner a prueba estas hipótesis, y para llenar lagunas en nuestro conocimiento. También proporcionaría un recordatorio muy necesario de lo que la ciencia se supone que es: búsqueda de la verdad, antiautoritario, e ilimitadamente libre.

Tenemos que hablar de internet como un derecho humano

• MIT- Technology Review por Tom Simonite | traducido por Teresa Woods - 6 abril 2017

El inventor de internet, Tim Berners-Lee, acaba de ser galardonado con el Premio Turing, considerado como el Nobel de la Informática. Tras años de trabajo, está convencido de que su invento necesita ser rediseñado.

El hombre que hizo posible que usted pueda leer esta página ahora mismo acaba de recibir la máxima distinción de la informática.

En 1989, Tim Berners-Lee, un programador del laboratorio de física del CERN, propuso un sistema que permitiría que los ordenadores publicaran y accedieran a documentos vinculados y multimedia a través de internet. Hoy, el mundo sucede en la web y Berners-Lee ha sido galardonado con el Premio Turing, considerado como el Premio Nobel de la informática. El recién premiado ha hablado con MIT Technology Review sobre el pasado, presente y futuro de su invento.

Vayamos a 1989. ¿Cuál era el problema que intentaba resolver cuando empezó este trabajo que dio paso a la World Wide Web?

Trabajaba en CERN y estaba frustrado porque habían comprado ordenadores maravillosos, todos ellos distintos. Cada uno tenía algún modo de ordenar los documentos y manuales y ficheros de ayuda, pero eran diferentes entre sí. Y yo pensaba: "¿No sería maravilloso que todos estos sistemas formaran parte de un gran megasistema?".

Lo primero que hicimos fue establecer un servidor web en el CERN para la guía telefónica. Anteriormente se ejecutaba en un ordenador central y era complicado tener que iniciar sesión. Mucha gente sólo acudía al ordenador central para buscar números de teléfono. La guía telefónica logró que algunas personas instalaran un navegador web. El sistema se extendió fuera del CERN en la física de alta energía y después acabó despegando exponencialmente.

La carrera profesional de Tim Berners-Lee

• 1989 Escribió una propuesta para un "sistema distribuido de hipertexto".
• 1991 La primera página web entra en línea.
• 1994 Fundó el World Wide Web Consortium para estándares de internet.
• 2001 Hizo un llamamiento para el desarrollo de una web semántica legible por ordenadores.
• 2009 Fundó la Fundación World Wide Web para ampliar el acceso a internet.

Ahora la web parece imprescindible, y forma parte de las vidas personales y profesionales de mucha gente. ¿Hay alguna mejora que todavía necesite?

Ahora tenemos que hablar de [internet] como un derecho humano. No es una necesidad tan básica como el agua, pero la diferencia de poder económico y social entre alguien con acceso y sin él es que este último está en una posición tremendamente desaventajada. Si vives en una aldea de África y no tienes acceso porque no puedes afrontar el coste, o sí tienes acceso pero no lo puedes aprovechar porque eres analfabeto, entonces esto es un problema.

Cuando creamos la Fundación World Wide Web [en 2009] dijimos que si el 20% del mundo tiene acceso a internet, debe intentar conectar al 80% lo antes posible. [Naciones Unidas dijo el pasado mes de noviembre que actulamente el 47% de la población mundial ya está conectada].

De cara al futuro, menciona la necesidad de que la web sea "redescentralizada". Y forma parte de una comunidad que trabaja en la tecnología para ello. ¿Cuál es el planteamiento de este movimiento?

A finales de la década de 1990, había mucha emoción sobre las posibilidades de este sistema y la descentralización era una parte importante de ello. Sin pedir permiso a nadie, se podía comprar un ordenador, instalar software, conectarlo a internet y tener un blog y una voz. La gente creía que estas voces se sumarían y darían lugar a cosas muy emocionantes. Y aunque han surgido muchas, como Wikipedia y el crowdfunding, mucha gente dedica todo su tiempo a silos de redes sociales. Una red social es deshabilitadora porque vuelcas muchas energías en ella, publicas todos tus datos personales e indicas quiénes son tus amigos. Solo podrás utilizar esa información dentro del silo de esa red social en particular.

Realizamos unos talleres, y tenemos a gente trabajando en el laboratorio en cosas como el Proyecto Solid del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT; EEUU), que dice que podríamos desplazarnos hacia un mundo en el que todos controlen sus propios datos. Imagínate que todas las aplicaciones que ejecutas apuntasen a datos que tú controlas. Es un emocionante y nuevo modo de operar.

Millennials en Latinoamérica, una perspectiva desde Ecuador

Telefónica - 30-12-2016
ANTONI GUTIÉRREZ-RUBÍ

Millennials es el nombre que reciben las personas que nacieron entre 1982 y 1998; configuran la generación de los que, hoy, tienen entre 18 y 34 años. Representan más del 25% de la población mundial y el 30% de latinoamericana. Además de por su indiscutible peso demográfico, los millennials son relevantes por su capacidad de influencia. El estudio aborda seis grandes ámbitos de interés de la vida millennial: la tecnología; el ocio y el entretenimiento; la educación y la formación profesional; el mundo de la empresa y las nuevas tendencias laborales; el consumo de información y noticias; y la participación política y social.

ESTUDIO

http://fundaciontelefonica.com.ec/publicaciones-listado/pagina-item-publicaciones/itempubli/554/

VIDEO

https://www.youtube.com/watch?v=LvxEbGP5Vkg

Navegando por un mundo de disrupción digital

Fuente: bcgperspectives.com

Autor: Philip Evans y Patrick Forth

http://club-bpm.com/Contenido/Articulos/art-2016-079.htm

La DISRUPCIÓN DIGITAL no es un fenómeno nuevo. Pero las oportunidades y los riesgos que presenta cambian con el tiempo. La ventaja competitiva fluye hacia las empresas que primero ven y actúan en esos cambios . Estamos entrando en la tercera y más consecuente ola de disrupción digital. Esto tiene profundas implicaciones no sólo para la estrategia, sino también para las estructuras de las empresas y las industrias. Los líderes empresariales necesitan un nuevo mapa para guiarlos. Este artículo explica los factores subyacentes a estas olas perturbadoras, describe las nuevas cuestiones estratégicas que plantean y describe una cartera de nuevos movimientos estratégicos que los líderes empresariales necesitan dominar.

El Problema de la Tecnología

Xataka-Blog de Enrique Dans

La tecnología define contextos. El contexto en que vivimos está, desde todos los puntos de vista, afectado y condicionado de una manera fundamental por la tecnología que nos rodea, y así ha sido desde los orígenes: el desarrollo de la tecnología que permitió dominar el fuego modificó el contexto en que vivían los hombres de su tiempo y afectó poderosamente a su civilización.

El hecho de ser capaces de gestionar algo que hasta ese momento se consideraba simplemente un fenómeno natural, que surgía espontáneamente y sin control alguno – supuestamente por algún tipo de “intervención divina” utilizada para explicar lo inexplicable – posibilitó infinidad de usos importantísimos y beneficiosos, como la capacidad de calentarse o de cocinar los alimentos, que afectaron de manera radical y enormemente positiva a las condiciones de vida. Pero obviamente, surgieron rápidamente quienes vieron la posibilidad de utilizar la tecnología como un instrumento para el mal, para aprovecharse de ella, para obtener beneficios personales o para imponerse a otros. A lo largo de la Historia, ambos usos convivieron, aunque algunos fueron, progresivamente, objeto de control: en las sociedades modernas, utilizar el fuego para determinados usos no está permitido, y la ley castiga esos usos entendiendo que aquellos que recurren a ellos no pueden vivir libremente en sociedad. Los incendiarios, los que usan el fuego como arma o los que destruyen propiedades con él son detenidos y pagan sus penas recluidos en la cárcel o, si su trastorno es mental, en las instituciones adecuadas.

Para llegar a ese consenso social, han tenido que pasar muchos años desde que la tecnología fue desarrollada. Largos años en los que la sociedad fue interiorizando el uso de esa tecnología, alcanzando a comprender sus posibilidades, en los que esa tecnología fue probándose valiosa para dar origen a nuevos usos, a nuevos negocios, y también, por supuesto, acabando con algunos otros. De ser algo restringido prácticamente al control del brujo de la tribu, el fuego se simplificó hasta el punto de obtenerse simplemente deslizando un dedo sobre la ruedecilla de un mechero, y a lo largo de ese continuo, también fue normativizándose cada vez más, poniéndose bajo control a medida que la sociedad consensuaba sus usos y los ponía bajo el prisma de la convivencia.

Ese mismo camino, de una manera o de otra, es recorrido por todas las tecnologías. Con mayor o menor velocidad, en función de la importancia de la tecnología, de lo radical de sus efectos, del grado de consenso que genere su aceptación. La tecnología que en su momento se inventó para que los participantes en un entorno determinado compartiesen su comunicación y sus relaciones, aquellas redes socialesque se iniciaron con apariencia superficial en campuses universitarios o que se dedicaban simplemente a compartir información personal, hoy son enormes plataformas que acomodan toda la comunicación humana, en donde miles de millones de personas se relacionan y informan, y todo ello cuando hace tan solo unos pocos años las veían como algo completamente prescindible, cuyo uso debía prohibirse en entornos profesionales, o como un entorno sencillamente frívolo. La tecnología ha avanzado hasta extremos increíbles, pero la interiorización de su uso y sus posibilidades a nivel de consenso social aún dista mucho de haber alcanzado la madurez. De hecho, hoy conviven en la misma sociedad personas que ni se acercan a una red social y la consideran algo completamente prescindible, con otras que las ven casi como la razón de muchos de sus comportamientos, junto con un amplio continuo que ven a unos o a otros como trogloditas o como completa e irremisiblemente alienados.

Las redes sociales poseen muchos aspectos positivos. Su capacidad de democratizar las herramientas de publicación ha cambiado la sociedad en la que vivimos en un tiempo récord, ha permitido que determinados países acabasen con regímenes tiránicos que tenían a los medios de comunicaciónbajo control – no entro en la evolución posterior de esos eventos – y ha posibilitado que los mapas mediáticos que conocimos durante décadas se hayan redefinido dramáticamente. Pero a medida que ese tipo de usos se han desarrollado, también han aparecido otros usos. A medida que las cabeceras convencionales dejaban de servir como garantía, algunos aprovecharon la difusión que las plataformas sociales podían ofrecerles para difundir noticias falsas, para fines que van desde lo económico hasta lo político, o combinaciones lineales de ambos.

Si interrumpimos la redacción de esta entrada para lamentarnos por la prematura muerte, a los treinta y dos años, del creador de Facebook, Mark Zuckerberg, debido a complicaciones cardiovasculares, seguramente todos sabremos ya a qué nos referimos. Después de todo, devorar kilos y kilos de carne de delfines aún vivos no podía ser una práctica saludable. El hecho de que la propia entrada en la que Mark Zuckerberg anuncia el pronto desarrollo de medidas para luchar contra la desinformación y la circulación de noticias falsas en Facebookapareciese, para muchos usuarios, flanqueada por una noticia falsa que anunciaba la supuesta muerte de Hugh Hefner para tratar de vender productos para la disfunción eréctil proporciona una clara medida de cómo de serio se ha vuelto el problema.

El estudio de BuzzFeed que demuestra que la circulación de noticias falsas en Facebook contra la campaña de Hillary Clinton supero por mucho a la circulación de noticias genuinas no resulta sorprendente: hemos visto cosas similares en elecciones en otros países anteriormente, y si no se hace nada por evitarlo, las seguiremos viendo, con cada vez más profusión. La pérdida de las referencias de fiabilidad – en parte por la inadaptación de los medios convencionales y en parte por su propia caída en desgracia y su venta a intereses de todo tipo – se ha visto acompañada de la aparición de un nuevo medio, las redes sociales, con un supuesto espíritu de “plataforma neutral”, con un ambiguo sistema de valores, amorfo y vagamente definido, que no ofrece garantía alguna y que, en ausencia de otros controles, alimenta a cada uno con aquello que quiere creer, con la creencia que quiere reforzar, con la cámara de resonancia socialque necesitaba para justificar sus ideas – por absurdas o salvajes que puedan ser.

Luchar contra la difusión de noticiasfalsas como si no lo fueran – no contra la sátira, el humor del color que sea o contra la libertad de expresión – empieza, en primer lugar, por entender que es algo necesario. Mientras un porcentaje significativo de la población vea Facebook como una plataforma en la que debe vale todo y en la que eliminar cualquier cosa sea sinónimo de censura, será muy difícil hacer nada que obtenga un cierto consenso social. Además, será preciso combinar medios y sistemas que van desde lo social – peer-review, reporting, métricas sociales de prestigio, etc. – hasta lo tecnológico – machine learning para el reconocimiento de patrones de difusión viral, comprobación contra bases de datos, procesamiento de lenguaje natural, etc. – y que tendrá necesariamente, al menos por el momento, que llegar a la supervisión final de las personas.

No va a ser fácil, y sabemos perfectamente que los que explotan ese tipo de debilidades de la tecnología tienen incentivos sobrados para intentar moverse más rápido que las medidas adoptadas. Pero es preciso hacer algo, porque nos enfrentamos a eso, a un mal uso de la tecnología diseñado para atentar contra la sociedad, para corromper la democracia o para manipular con fines que rara vez podrán ser considerados lícitos. Si las redes sociales se convierten en el nuevo canal de distribución de noticias, habrá que conseguir dotarlas de mecanismos de control similares – o preferentemente, incluso mejores, que para eso le llamamos “avance tecnológico” – a los que teníamos con los canales anteriores. Y ojo: la prensa nunca fue capaz de evitar la creación y difusión de noticias falsas, pero sí las confinó a ámbitos, como los tabloides sensacionalistas, en los que su naturaleza aparecía razonablemente clara. Seguramente, la solución vaya por ahí, por etiquetar las noticias con indicaciones claras que indican su nivel de credibilidad, en castigar a las publicaciones reincidentes con clasificaciones bajas que impidan una difusión masiva, o con crear sistemas de karma que dejen claro la naturaleza de lo que nos encontramos en nuestros muros. En este momento, no lo olvidemos, las noticias falsas no solo no son castigadas, sino que son de hecho premiadas con más seguidores, más likes y más viralidad. Cambiar eso depende no solo de las redes sociales y de sus gestores: depende de todos. Pero al final, las redes tendrán que seguir dando basura al que realmente quiera consumir basura, pero al menos tendrán cierta obligación de indicarle la naturaleza de aquello que consume.

El anuncio filo-nazi aparecido en Twitter o las noticias falsas en Facebookson simplemente un síntoma de algo más amplio: la aparición de personas dispuestas a aprovechar las debilidades de canales prácticamente recién creados, y cuyos sistemas de defensa ante determinadas actuaciones no estaban desarrollados aún. Es el momento de empezar a desarrollarlos.

El Futuro de la Multimedia en la Internet - IEEECS

El Futuro de la Multimedia en la Internet - IEEECS

La mayoría de los usuarios actuales de Internet poseen al menos dos dispositivos personales que utilizan para crear, compartir y consumir contenido multimedia en cualquier momento y lugar. Tanto la cantidad de contenido como la cantidad de tiempo que las personas pasan viéndolo se ha incrementado significativamente en los años recientes. ¡Se estima que para 2019 le tomará a un usuario más de 5 millones de años para ver todos los videos en Internet que se generaran cada mes! De acuerdo con el Reporte Sandvine sobre el Fenómeno Global de Internet de Junio de 2016, “Los flujos de audio y video contabilizan en la actualidad el 71 por ciento del tráfico vespertino en Norte América sobre las redes de acceso fijas. Sandvine espera que el porcentaje se eleve al 80 por ciento para 2020.

En los próximos años la mayoría del trafico multimedia de Internet será transmitido en forma inalámbrica. Las cuestiones de calidad se adquirirán una importancia creciente en la medida en que las expectativas de los usuarios se eleven. Para tratar esta y otras demandas desde la perspectiva de la aplicación, las aplicaciones inteligentes y los APIs deben reducir sus complejidades para los desarrolladores y los diseñadores. Los estándares de multimedia deberán también permitir una interoperabilidad básica.

Seguir leyendo: https://www.computer.org/web/computingnow/archive/future-of-multimedia-on-the-internet-november-2016-introduction-spanish-version?lf1=8541610538e236216100776c60385350

El Futuro de la Multimedia en la Internet - IEEECS

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La mayoría de los usuarios actuales de Internet poseen al menos dos dispositivos personales que utilizan para crear, compartir y consumir contenido multimedia en cualquier momento y lugar. Tanto la cantidad de contenido como la cantidad de tiempo que las personas pasan viéndolo se ha incrementado significativamente en los años recientes. ¡Se estima que para 2019 le tomará a un usuario más de 5 millones de años para ver todos los videos en Internet que se generaran cada mes! De acuerdo con el Reporte Sandvine sobre el Fenómeno Global de Internet de Junio de 2016, “Los flujos de audio y video contabilizan en la actualidad el 71 por ciento del tráfico vespertino en Norte América sobre las redes de acceso fijas. Sandvine espera que el porcentaje se eleve al 80 por ciento para 2020.

En los próximos años la mayoría del trafico multimedia de Internet será transmitido en forma inalámbrica. Las cuestiones de calidad se adquirirán una importancia creciente en la medida en que las expectativas de los usuarios se eleven. Para tratar esta y otras demandas desde la perspectiva de la aplicación, las aplicaciones inteligentes y los APIs deben reducir sus complejidades para los desarrolladores y los diseñadores. Los estándares de multimedia deberán también permitir una interoperabilidad básica.

Los artículos y video de la edición de Noviembre de 2016 de Computing Now resaltan las tecnologías y consideraciones relacionadas con la multimedia en la Internet y discuten como aparecerán en el futuro.

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