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En mi última visita a un restaurante de comida rápida me sorprendió un cambio en el modo de atender a los clientes. Lo normal es hacer el pedido en caja, esperar a que te saquen el pedido en la barra/caja y luego llevártelo a tu mesa. Esta vez el pedido lo hicimos a través de una pantalla táctil, luego recogimos una llave electrónica que nos llevamos a una mesa del restaurante y un camarero nos llevó la comida a nuestra mesa cuando estuvo lista.

La clave está en la llave que te llevas al hacer el pedido. Permite que el camarero pueda llevar cada pedido a la mesa correcta independientemente de donde te sientes. En el momento que utilicen cámaras y técnicas de visión artificial, el proceso se puede simplificar todavía más y no hará falta la llave electrónica. Al estilo de lo que se ve en los vídeos de Amazon Go.

Es un cambio mucho más importante de lo que pueda parecer. En estos restaurantes de comida rápida, el ahorro de costes está en el autoservicio. Pero gracias a la automatización, ahora ofrecen un servicio más parecido al de un restaurante tradicional. Esto es él principio de los cambios que vamos a ver en los próximos años.

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Me he encontrado con una obra llamada colmena en la fundación Miró, creada por Martina Höfflin y Pascal Glissmann, perteneciente al proyecto electronic life forms. Colmena emula una especie de capullos cilindricos alimentados por células solares que emiten sonidos y mueven unas patas metálicas. En la página del proyecto se pueden ver muchas fotografías del mismo y los materiales utilizados para construir las criaturas. Los insectos llaman la atención por la sencilla electrónica que llevan: cableado, resistencias condensadores, altavoces piezoeléctricos, motores y células solares. El proyecto se puede incluir dentro de la corriente robótica BEAM (de Biology, Electronics, Aesthetics, and Mechanics), que consiste en la creación de robots con una electrónica lo más sencilla posible y una estética y mecánica inspiradas en la biología.
Unas fotografías del proyecto que me han pasado los autores:

proyecto colmenta

Los proyectos de vida artificial robótica siempre me han atraido, especialmente cuando intentan emular insectos o seres vivos cómo colmena. La robótica sirve para crear máquinas útiles, pero también crituaturas artificiales que pueden ser o no parecidas a los seres vivos que nos rodean, y mejor si tienen sentido artístico o estético. Otra obra similar que comenté por aquí es el robotarium X del artista portugués Leonel Moura (del que acabo de ver que ha publicado una nueva versión).

Hace tiempo pensé en crear mi propio jardín robótico en miniatura, pero nunca lo terminé por falta de tiempo. Ahora, haciendo trampas, he pedido en deal extreme unas cucarachas solares y mini coches solares que, sin hacerles ninguna modificación, podrían ser unos habitantes interesantes para un jardín robótico. A una persona que no sepan cómo funcionan le podrían parecer más inteligentes de lo que realmente son. La idea es reutilizarlos y modificarlos en la medida de lo posible para que se transformen en habitantes de un mini jardín.

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Hace unos meses (aunque yo me he enterado por el radar de O'Reilly hace unos días y en sinapsis tienen un artículo muy completo), IBM presentó a Watson, un sistema de procesamiento de lenguaje natural pensado para participar en el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy! Al igual que con la victoria de Deep Blue en ajedrez, IBM busca superar un reto en el que vencer a los humanos en tareas inalcanzables (por ahora) para los ordenadores. El video es muy bueno:

Algunas ideas que se me ocurren sobre Watson:

  • Procesa lenguaje natural escrito: No sólo procesa el lenguaje de manera estadística o semántica, sino que un concurso cómo Jeopardy! requiere que Watson sea capaz de comprender juegos de palabras, información omitida, dobles sentidos... Lenguaje en la forma más humana (e incomprensible para las máquinas actuales).
  • Agrupa múltiples paradigmas/tecnologías: Creo que alguna vez lo he comentado, mi opinión es que no se puede utilizar un sólo enfoque para crear un sistema de inteligencia artificial, a menos que esté dedicado a un problema muy concreto. En este caso, Watson integra las tecnologías de procesamiento de lenguaje natural, recuperación de información, representación del conocimiento y aprendizaje automático.
  • Utiliza varios algoritmos simultáneamente: no sólo agrupa varias tecnologías, sino que para hacer búsquedas utiliza varios algoritmos de búsqueda de información y los integra para calcular un valor de confianza en la respuesta. Si con el algoritmo X cálcula que una respuesta tiene un 50% de ser cierta y el algoritmo Y corrobora la respuesta, entonces la confianza en la respuesta aumenta.
  • Cálculo de confianza: Es el algoritmo fundamental de éste sistema. Tiene pinta de estar basado en cálculos probabilísticos complejos, diría que es donde más han trabajado y dónde los algoritmos de aprendizaje tienen más margen para funcionar. El hecho de que sea estadístico es también muy importante: demuestra que no es necesario que un ordenador tenga un pensamiento binario y le aporta cierta capacidad de fallo "discontinuo" más parecido al razonamiento humano.
  • Tiene problemas con las frases de doble sentido: es lógico que sea así, es la parte que peor procesa un ordenador. Cómo se ven en el video,  lo peor no es que se equivoque en la respuesta sino que se equivoque en el sentido de la respuesta: que le pregunten por una persona y conteste con el título de una película.
  • Test de Turing: es capaz de engañar a las personas. En muchos sitios los comentarios eran exagerados, cómo si Watson fuese capaz de mantener una conversación en lenguaje natural. Aunque el presentador lee la pregunta, a Watson le llega por escrito. Por otra parte es sorprendente el efecto sobre los concursantes humanos, se sienten amenzados (Humans! grita un concursante) y despierta un orgullo de defensa de la humanidad (cómo si Watson no fuese una creación humana que se apaga desconectando un botón).
  • Test de Turing(2): Si no está seguro de una respuesta, no contesta. En este caso se trata de una estrategia para ganar el juego, pero también supone una imitación del comportamiento humano. Es el tema del artículo de Mike Loukides, que el Test de Turing no consiste en demostrar que una máquina es inteligente sino que es inteligente en el sentido humano, incluyendo sus fallos. Por ahora no es así, cómo demuestra el tipo de errores que Watson comete. No son los fallos que comete una persona.
  • Utiliza uima de apache: una arquitectura open source para el procesamiento de información no estructurada. Aunque no vayan a liberar el código fuente, es importante que se utilicen plataformas open source, garantiza que al menos una parte del trabajo se compartirá.
(por ahora)

Me gusta encontrarme algoritmos de inteligencia artificial en aplicaciones comerciales, me sirve para comprobar que tiene sentido la investigación a pesar de que durante años no se han obtenido muchos resultados prácticos. La última que me he encontrado es una nueva parte de twitter, que planea insertar tweets promocionados en los resultados de las búsquedas,  al estilo de lo que hace google en sus resultados de búsquedas. Cómo explica Michael Bernstein en un reportaje de technology review esto supone un gran desafío para twitter: el hecho de limitarse a 140 caracteres hace complicado extraer conocimiento de un texto tan corto. Lo habitual en los algoritmos de extracción de información es utilizar las palabras más relevantes, muchas veces buscando las palabras más frecuentes. Pero con mensajes de 140 caracteres es mucho más complicado obtener información.

Otra aplicación que utiliza algoritmos de inteligencia artificial es hunch, que utiliza técnicas de aprendizaje e inferencia estadística para predecir respuestas en cuestionarios generales. Tiene un juego que analiza tus contactos en twitter, los compara con su base de datos y predice las respuestas que vas a dar a los cuestionarios. El indice de aciertos es sorprendentemente alto (merece la pena probarlo, es divertido), pero creo que el truco está en el tipo de preguntas que realiza. No son tan sencillas como los juguetes que adivinan lo que estás pensando en 20 preguntas, pero tampoco son excesivamente complejas y bastantes están relacionadas entre sí (acertando una de las respuestas, es muy probable saber qué vas a responder en la otra).

Hunch es un ejemplo de lo que creo que va a pasar en tecnología: partiendo de los apis de desarrollo de las diferentes redes sociales y plataformas de internet, deberían aparecer servicios más abstractos y genéricos, que aporten más conocimiento y mejoren la funcionalidad de la aplicación haciendola más inteligente.

Una frase que ha aparecido en Microsiervos:

En la sociedad del conocimiento, todo aquel que pueda ser sustituido por una máquina merece serlo.

Paradójicamente, es posible que muchos trabajos considerados de la sociedad del conocimiento sean sustituidos por ordenadores antes que muchos trabajos físicos o mecánicos. Tal y como evoluciona la robótica y la inteligencia artificial, algunas tareas cómo la toma de decisiones sean más automatizables que ciertos trabajos físicos.

Un ejemplo sencillo sencillo de mi cosecha: aunque existen robots capaces de tocar el violin, también existen programas capaces de componer obras musicales automáticamente. Y creo que probablemente se desarrollen más rápidamente los programas de composición que los robots con capacidades fisicas, pero no es más una intuición.