{"id":16077,"date":"2016-08-20T07:00:10","date_gmt":"2016-08-20T06:00:10","guid":{"rendered":"http:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/?p=16077"},"modified":"2016-08-20T07:00:10","modified_gmt":"2016-08-20T06:00:10","slug":"los-pros-y-los-contras-de-las-maquinas-mas-listas","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/2016\/08\/20\/los-pros-y-los-contras-de-las-maquinas-mas-listas\/","title":{"rendered":"Los pros y los contras de las m\u00e1quinas m\u00e1s listas"},"content":{"rendered":"<p>&nbsp;<\/p>\n<header>\n<h2 style=\"text-align: justify;\">Inteligencia artificial<\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/header>\n<p style=\"text-align: justify;\">El aprendizaje autom\u00e1tico es uno de los campos con m\u00e1s proyecci\u00f3n \u00a0en inteligencia artificial.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\n<header>\n<h3><\/h3>\n<div><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"http:\/\/semiaccurate.com\/assets\/uploads\/2013\/06\/IntelMotherboardShotZ871.png\" alt=\"\" width=\"304\" height=\"171\" \/><\/div>\n<\/header>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Tenemos la clave para fabricar m\u00e1quinas listas. Intel<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div style=\"text-align: justify;\">\n<div>\n<div>Reportaje de Pablo G. Bejerano<\/div>\n<footer>\n<address>\u00a0<\/address>\n<\/footer>\n<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<div>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los miles de millones de dispositivos que se conectan a internet cada d\u00eda generan una cantidad abrumadora de informaci\u00f3n. Son montones de terabytes de datos que aparecen de la nada diariamente.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esto abre el apetito por obtener valor de la informaci\u00f3n. Y la inteligencia artificial es clave aqu\u00ed. El t\u00e9rmino se suele asociar con la rob\u00f3tica, una herencia cultural de la ciencia ficci\u00f3n, pero lo cierto es que la inteligencia artificial es algo <a href=\"http:\/\/www.elespanol.com\/ciencia\/tecnologia\/20160517\/125487533_0.html\">mucho m\u00e1s abstracto<\/a>\u00a0que robots humanoides caminando o que los dilemas del superordenador Hal en <em>2001: una odisea del espacio<\/em>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><em><\/em><a href=\"https:\/\/commons.wikimedia.org\/wiki\/File:HAL9000.svg\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/upload.wikimedia.org\/wikipedia\/commons\/thumb\/f\/f6\/HAL9000.svg\/250px-HAL9000.svg.png\" alt=\"\" width=\"250\" height=\"250\" data-file-width=\"256\" data-file-height=\"256\" \/><\/a><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ojo c\u00e1mara (con lente fish eye <em><\/em>es decir con una visual muy pan\u00f3ptica) de color rojo (para detectar por filtro crom\u00e1tico incluso la &#8220;luz&#8221; IR no perceptible por el ser humano), usado para representar a HAL 9000 en uno de sus aspectos de control pr\u00e1cticamente orweliano.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Podr\u00eda decirse que la inteligencia artificial asoma la cabeza por primera vez en los a\u00f1os 60 con sistemas predictivos y a partir de ah\u00ed evoluciona a velocidad de crucero. Hoy se usa para evitar fraudes bancarios, en el reconocimiento de voz, en el filtro anti spam del correo electr\u00f3nico, incluso en el etiquetado de fotos autom\u00e1tico de Facebook o en los videojuegos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Lo que est\u00e1 por venir en inteligencia artificial \u2013ya se ha investigado mucho sobre ello\u2013 son los coches aut\u00f3nomos, la medicina de alta precisi\u00f3n o el procesamiento del lenguaje natural que le pediremos a los Siri, Google Now o Cortana en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Son algunas de las \u00e1reas para las que el aprendizaje autom\u00e1tico o <em>machine learning<\/em> es necesario.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/www.lavanguardia.com\/r\/GODO\/LV\/p3\/WebSite\/2015\/12\/10\/Recortada\/img_jcorbella_20151209-124358_imagenes_lv_otras_fuentes_foto_robot_listo-k9YD-U30719389284znC-992x558@LaVanguardia-Web.jpg\" alt=\"Creada una m\u00e1quina que aprende como una persona\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Que las m\u00e1quinas aprendan es fundamental porque es uno de los elementos que retrasar\u00e1 su obsolescencia prematura, reforzando su autonom\u00eda. Este aprendizaje es uno de los temas que han sobrevolado\u00a0la Conferencia Internacional de Desarrolladores (<a href=\"http:\/\/www.intel.com\/content\/www\/us\/en\/intel-developer-forum-idf\/san-francisco\/2016\/idf-2016-san-francisco.html\" target=\"_blank\">IDF<\/a>) de Intel.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Hoy el 7% de todos los servidores presentes en el mundo est\u00e1n dedicados a tareas de aprendizaje autom\u00e1tico. Y m\u00e1s del 97% de estos servidores funcionan con procesadores de Intel. Si bien en campos como los coches aut\u00f3nomos la compa\u00f1\u00eda se ve amenazada por los productos de su competidora Nvidia.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En todo caso, esta rama de la inteligencia artificial es la que tiene mayor proyecci\u00f3n. Intel proporciona el hardware sobre el que los desarrolladores pueden programar sus algoritmos de inteligencia artificial. Para entrenar a los algoritmos la compa\u00f1\u00eda ofrece el procesador Xeon Phi, mientras que para ejecutar una tarea determinada, ya aprendida, cuenta con el Xeon.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"http:\/\/www.muycomputerpro.com\/zona-transformacion-digital\/wp-content\/uploads\/2015\/07\/datacenter_intel.jpg\" alt=\"\" width=\"304\" height=\"174\" \/><\/p>\n<div style=\"text-align: justify;\">\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Un centro de datos de Intel. Intel<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<p style=\"text-align: justify;\">&#8220;Trabajamos con instituciones acad\u00e9micas y desarrolladores para asegurarnos de que pueden usar el <em>hardware<\/em> optimizado&#8221;, comenta Nidhi Chappell, responsable de aprendizaje autom\u00e1tico en la divisi\u00f3n de centros de datos de Intel. &#8220;Hay muchos beneficios en tener el <em>software<\/em> y el <em>hardware<\/em> optimizado. \u00bfPodr\u00edas trabajar con procesamiento del lenguaje natural en un Xeon no optimizado? S\u00ed, pero cuanto m\u00e1s optimices los elementos, tanto en <em>software<\/em> como en el <em>hardware<\/em>, m\u00e1s r\u00e1pido har\u00e1s los trabajos&#8221;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Se necesita que el rendimiento del <em>hardware<\/em> sea muy alto, pero tambi\u00e9n que sea f\u00e1cil de poner en marcha. Y otra de las claves para optimizar este aspecto es la compatibilidad con diferentes tipos de algoritmos. &#8220;Queremos habilitar nuestros productos para soluciones que est\u00e9n basadas en c\u00f3digo abierto&#8221;, indica Chappell. &#8220;Pues muchas de las cargas de trabajo en <em>deep learning<\/em>, como el procesamiento del lenguaje natural o el etiquetado de im\u00e1genes, est\u00e1n basadas en <em>frameworks<\/em> (marcos de trabajo para desarrollar <em>software<\/em>) de c\u00f3digo abierto&#8221;.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\">Los algoritmos del &#8216;Deep learning&#8217;<\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"http:\/\/d2jljza7x0a5yy.cloudfront.net\/media\/k2\/items\/cache\/50fe8cad2682d6e449d002d7a3ea4396_XL.jpg\" alt=\"\" width=\"304\" height=\"161\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El <em>Deep learning<\/em> o aprendizaje profundo, considerado una parte del aprendizaje autom\u00e1tico, se basa en redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento de sistemas biol\u00f3gicos. Muchos algoritmos que usan <em>deep learning<\/em> proceden de empresas o universidades, como Google o Berkeley, y una parte de ellos est\u00e1n bajo c\u00f3digo abierto. Lo que hace Intel es asegurarse de que la arquitectura de sus productos est\u00e1 optimizada para estos algoritmos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El conocimiento que los nutre proviene de compa\u00f1\u00edas privadas, de centros acad\u00e9micos y tambi\u00e9n de instituciones p\u00fablicas. No todo se pone a disposici\u00f3n del p\u00fablico, pero compartir la informaci\u00f3n y los progresos t\u00e9cnicos es uno de los motores para el aprendizaje de las m\u00e1quinas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Cloudera, una de las empresas presentes en el IDF, trabaja en big data con plataformas de c\u00f3digo abierto. Su portavoz en el congreso de Intel, Johnny Pak, cree que la colaboraci\u00f3n es necesaria para no estancarse. &#8220;El c\u00f3digo abierto ayudar\u00e1 al desarrollo r\u00e1pido de la inteligencia artificial. La posibilidad de construir sobre el trabajo de otros es lo que va a ayudar a avanzar&#8221;, reflexiona.<\/p>\n<p>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 El conocimiento proviene de m\u00faltiples fuentes. Intel<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: justify;\">Aprender bien la lecci\u00f3n<\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"http:\/\/www.channelbiz.es\/wp-content\/uploads\/2014\/09\/Intel-DZ87KL-75K-Motherboard-_3-1024x656.png\" alt=\"\" width=\"304\" height=\"195\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El aprendizaje autom\u00e1tico tiene otra cara. Se puede descontrolar, como le ocurri\u00f3 al <em>bot<\/em> Tay, programado por Microsoft para aprender de la gente a trav\u00e9s de sus interacciones en Twitter. Su cuenta en la red social pronto <a href=\"http:\/\/www.elespanol.com\/ciencia\/tecnologia\/20160324\/111988921_0.html\">empez\u00f3 a lanzar mensajes xen\u00f3fobos<\/a>\u00a0tras el <em>troleo<\/em> de algunos usuarios y la compa\u00f1\u00eda tuvo que suspender este experimento social.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">&#8220;Siempre se necesitar\u00e1 un marco para limitar al algoritmo&#8221;, es la opini\u00f3n de Pak. &#8220;Una m\u00e1quina no es m\u00e1s que un conjunto de algoritmos. Lo que significa que las m\u00e1quinas no tienen la libertad que las personas tenemos&#8221;. As\u00ed, esa especie de libertad social que Tay tuvo para aprender acab\u00f3 por volverse en su contra. &#8220;Si vas a usar algoritmos en un entorno social creo que tienes que poner unos l\u00edmites, de la misma forma que nosotros tenemos l\u00edmites sociales&#8221;, sentencia Pak.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Es una forma de controlar la toma de decisiones. Por cierto, para una persona estas decisiones no siempre est\u00e1n basadas en el razonamiento l\u00f3gico y no siempre se obtiene as\u00ed el mejor resultado. La intuici\u00f3n a veces es un factor determinante y no es algo que se aprenda de forma l\u00f3gica. \u00bfPueden los algoritmos actuales dotar a una m\u00e1quina de intuici\u00f3n?<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"http:\/\/cdn3.computerhoy.com\/sites\/computerhoy.com\/files\/styles\/fullcontent\/public\/novedades\/intel_chip.jpg?itok=LBfCjeX7\" alt=\"\" width=\"304\" height=\"171\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El caso que m\u00e1s se acerca a una toma de decisiones intuitiva por una m\u00e1quina es el del sistema Alpha Go, desarrollado por Google y que <a href=\"http:\/\/www.elespanol.com\/ciencia\/tecnologia\/20160315\/109739055_0.html\">venci\u00f3 Lee Sedol<\/a>, el campe\u00f3n mundial del Go, un juego mucho m\u00e1s complejo de aprender para una m\u00e1quina que por ejemplo el ajedrez.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Pak apunta que la toma de decisiones de Alpha Go\u00a0a veces no part\u00eda de la l\u00f3gica. &#8220;No estaba calculando, como s\u00ed hacen en ajedrez, millones de interacciones para determinar qu\u00e9 es lo que va a hacer el jugador. Ten\u00eda que vislumbrar cu\u00e1l era el mejor movimiento. Y gan\u00f3. Lee solo gano una partida&#8221;. Y es que ni siquiera los cient\u00edficos detr\u00e1s de Alpha Go predec\u00edan c\u00f3mo se iba a comportar su programa.<\/p>\n<p><span style=\"border-radius: 2px; text-indent: 20px; width: auto; padding: 0px 4px 0px 0px; text-align: center; font: bold 11px\/20px 'Helvetica Neue',Helvetica,sans-serif; color: #ffffff; background: #bd081c url('data:image\/svg+xml;base64,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') no-repeat scroll 3px 50% \/ 14px 14px; position: absolute; opacity: 0.85; z-index: 8675309; display: none; cursor: pointer; top: 3426px; left: 18px;\">Guardar<\/span><\/p>\n<div class='bookmark'>\r\n\t\t<table align='left' border='0' cellpadding='0' width='100%'>\r\n\t\t<tr><td><span class='pushbutton'><a href='http:\/\/delicious.com\/post?url=http%3A%2F%2Fwww.emiliosilveravazquez.com%2Fblog%2F2016%2F08%2F20%2Flos-pros-y-los-contras-de-las-maquinas-mas-listas%2F&amp;title=Los+pros+y+los+contras+de+las+m%C3%A1quinas+m%C3%A1s+listas' title='Delicious' target='_blank' rel='nofollow'><img src='http:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/wp-content\/plugins\/knxdt-bookmarks-wordpress-plugin\/images\/delicious.png'  alt='' class='book_img' border='none' style='margin:1px; padding: 0;'  \/><\/a><\/span><span class='pushbutton'><a href='http:\/\/digg.com\/submit?url=http%3A%2F%2Fwww.emiliosilveravazquez.com%2Fblog%2F2016%2F08%2F20%2Flos-pros-y-los-contras-de-las-maquinas-mas-listas%2F&amp;title=Los+pros+y+los+contras+de+las+m%C3%A1quinas+m%C3%A1s+listas' title='Digg' target='_blank' rel='nofollow'><img src='http:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/wp-content\/plugins\/knxdt-bookmarks-wordpress-plugin\/images\/digg.png'  alt='' class='book_img' border='none' style='margin:1px; 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