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Posts etiquetados con ‘algoritmos’

Klara y el Sol, o la melancolía de la máquina

Acabo de terminar la lectura de la última novela de Kazuo Ishiguro, el escritor británico que obtuvo el Premio Nobel de Literatura en 2017. Klara y el Sol es su primera novela tras el premio y una fascinante incursión en la ciencia-ficción.

 

 

La novela se desarrolla en un inquietante futuro distópico, sobre el que no se dan muchos detalles. En una reciente entrevista en La Vanguardia, Ishiguro decía: “En mi novela, la gente ya no es desempleada sino post-empleada, desaparece la idea capitalista del trabajo”. Por eso, “en mi discurso del Nobel animé a las generaciones jóvenes a plantear nuevas ideas con el humanismo en su centro, porque las viejas ideas ya no son suficientes”.

Aparentemente, en esta sociedad, los niños tienen la posibilidad de ser mejorados genéticamente, aunque algunos padres obtan por no hacerlo. Josie, de 14 años, es una de esas niñas mejoradas pero en la que algo ha salido mal y padece una enfermedad posiblemente terminal. Por ello, su madre compra una AA, una amiga artificial, Klara, que es la auténtica protagonista de la novela y la narradora de la misma.

La Inteligencia Artificial y los robots son temas usuales en la literatura de ciencia-ficción desde hace muchas décadas, pero es interesante como escritores no especialistas y de altura, como es el caso de Ishiguro, se interesan por ellos. No hace poco, podíamos disfrutar de la novela de Ian Macewan, Máquinas como yo, en la que aparecía el mismísimo Alan Turing. Probablemente la inteligencia artificial, en su sentido más amplio, está cada vez más cerca de nuestras vidas.

 

Kazuo Ishiguro

Tampoco es esta la primera incursión de Ishiguro en el género, ya lo hizo con Nunca me abandones, en la que narra el proceso de desarrollo y aprendizaje de una niña (Kathy H) internada en un centro en Inglaterra donde los niños –clonados – son criados para ser donantes de órganos.

Klara y el sol es una indagación sobre lo que es ser humano, cuál es su esencia, una vez despojado de lo superficial, de las matemáticas y de los algoritmos, ¿hay algo más?, ¿el corazón?, ¿el alma?, ¿qué significa el amor de un ser humano por otro?, ¿y puede una AA convertirse en un humano indistinguible del original?

Klara está construida con algoritmos, sin duda (por cierto, nunca llegamos a intuir su forma física), pero la salvación de Josie no se produce por la ciencia. Una AA se alimenta del sol, y Klara piensa que el sol es capaz de producir los mejores efectos en todo lo vivo, no solo en las inteligencias artificiales. Así que trama su plan para curar a Klara en un acto completamente pagano y mágico,  haciendo un pacto secreto con el astro. Aunque no es tan simple, ya que lo que Klara está combatiendo es la polución moderna, causante sin duda de muchas enfermedades, quizás la de Josie. El pacto funciona, y cuando Klara cumple su ritual sacrificial, Josie se cura y puede hacer una vida normal como joven genéticamente mejorada.

¿Y qué pasa con Klara? Acaba en el depósito de AAs una vez terminada su función, feliz y melancólica. Por eso creo que Ishiguro hubiera acertado con el subtítulo que propongo. De hecho, en una reciente reseña sobre la novela en Vulture, se dice:

Klara es especialmente sensible a la melancolía, y se da cuenta de que incluso cuando la gente se abraza con alegría, puede hacer una mueca de dolor. La directora explica: “A veces… la gente siente un dolor junto a su felicidad”. De todas las lecciones que aprende Klara, ésa es la que parece escribir más profundamente en su código. Ishiguro está haciendo algo bastante complicado aquí, señalando nuestras propias funciones de simpatía bastante disfuncionales.

Recomiendo el libro; Ishiguro ha sido capaz de remover nuestro espíritu una vez más.

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Manuel de León (CSIC, Fundador del ICMAT, Real Academia de Ciencias, Real Academia Canaria de Ciencias, Real Academia Galega de Ciencias).

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Elena Asins, los fundamentos matemáticos del arte

Una de las cuestiones más fascinantes en la actualidad es el debate sobre el arte hecho por ordenadores (o si se quiere, por algoritmos). Los artistas (especialmente los pintores) han recorrido un camino en cierta manera inverso, tratando de utilizar el mundo abstracto de las matemáticas para sus obras. Queremos recordar aquí el trabajo de una mujer pionera, Elena Asins, que usó el mundo de la razón para interpretar la realidad.

 

Elena Asins

 

Elena Asins Rodríguez nació en Madrid, el 2 de marzo de 1940.  Estudió en la Escuela de Bellas Artes de París, en la Universidad de Stuttgart (Semiótica con el profesor Max Bense), en la Universidad Complutense de Madrid (Centro de Cálculo), en The New School for Social Research (Nueva York) y en la Columbia University (Departament of Computer Science: Computer Art), donde fue invitada como Visiting Scholar para la investigación de la aplicación digital en las artes plásticas.

A lo largo de su dilatada carrera artística, Elena Asins investigó sobre el uso de la computación y los algoritmos en arte. Ya en los años sesenta participó en exposiciones con una obra basada en las formas geométricas. Colaboró con el Centro de Cálculo de la Universidad Complutense de Madrid, interesada siempre por la aplicación de los ordenadores a la creación artística. Allí coincidió con otros artistas  jóvenes, como José María Yturralde ,en un seminario dedicado a la generación de formas plásticas a través de computadoras. De hecho, la presencia de la lógica formal y la combinatoria están continuamente presentes en su obra. Sobre este tiempo, Elena Asins comenta: “Allí nos reunimos, en unos cuantos seminarios, músicos, matemáticos, científicos, pintores, arquitectos y toda  clase de gente. Todo aquello me formó y estructuró mi cabeza, fue de las mejores cosas que se han hecho en España de lo que yo conozca. Después, estuve asistiendo durante año  y  medio  a  todos  los seminarios.  No  me  hicieron  ningún  trabajo  con  ordenador, porque entonces el artista no tenía acceso directo a la máquina.”

 

Sus trabajos iniciales fueron en la pintura, pero también practicó la escultura, el dibujo, la poesía (poemas visuales), y la infografía.  En la imagen a continuación podemos ver el Canon 22 del malecón de Zarautz (un conjunto lineal y horizontal de 72 figuras de un metro cúbico cada una que ocupa una longitud total de 143m y una anchura de un metro). Sobre el Canon 22, la autora explica esto que informa sobre su manera de trabajar con los algoritmos: “Si vamos otra vez al Canon  22, hay figuras que encuentro bellas y hay  otras que francamente me parecen no bellas, son figuras que eliminaría si me guiase por criterios estéticos, pero no me guío por criterios de belleza sino por criterios de la lógica y de la ética matemática.”

 

Canon 22 en el malecón de Zarautz

En esa misma entrevista, con Joan Robledo-Palop en 2011 (“La desaparición de la imagen: Conversación con Elena Asins”. Forma: Revista d’estudis comparatius. Art, literatura, pensament. 4: 43–52.), la artista respondía así a la primera pregunta, en la que explica su teoría sobre los colores:

P: Quisiera comenzar nuestra conversación preguntándote sobre un concepto como  el de estructura y de qué modo puede estar relacionada la ausencia de color, o el blanco y el negro, con esta noción de la organización espacial.

Yo casi siempre he trabajado en papel. He trabajado o bien en blanco con línea negra o también en negro con línea blanca, casi han sido mis primeros trabajos. Era un trabajo en el cual me buscaba a mí misma, pero de esto hace tantos años que prácticamente no me acuerdo porque a los veintitrés ya comencé con la abstracción. Por otro lado, a mí, lo que me interesa es la esencialidad de la estructura, tener en la mano la base de toda construcción posible. Naturalmente, esto no te lo dan los colores, te lo da la estructura, el  modo de organizar el mundo, diríamos. La organización de elementos que producen un mundo, producen una estética. Un juego, en sentido wittgensteniano, que revela la verdad o la lógica de las cosas.

En otra entrevisra en El País Semanal en 2011, ante la pregunta del periodista, comenta su creencia en la papel de las matemáticas en la interpretación del mundo:

P: Uno no estudia matemáticas para sacar la cuenta del más allá. No sale.

El templo de Salomón estaba lleno de cálculos y medidas, no está tan lejos, no. Hay una lógica para creer. Debemos cultivar la ciencia de los números porque nuestros mayores crímenes son errores de cálculo. Eso es Pitágoras.

 

A lo largo de su vida, Elena Asins padeció durante años un olvido injustificado (decía: “Han tenido que venir nuevas generaciones para comprenderme”), y solo al final de la misma recibió un amplio reconocimiento a su carrera. Así, en 2006 recibió la Medalla de Oro al Mérito en las Bellas Artes; en 2011, el Premio Nacional de Artes Plásticas; y en 2012, el Premio Arte y Mecenazgo. “España no es una madre, es una madrastra: trata mal a los artistas, a los intelectuales”, decía en una entrevista en ABC en 2012.

Elena Asins falleció el 14 de diciembre de 2015, en un caserío en Azpíroz, pueblo de Navarra, a los 75 años de edad y donde vivía retirada y sola. Como declaró una vez: “Amo profundamente mi soledad, pero también me duele”.

Decía Elena Asins: “Bueno, de alguna manera las máquinas tienen su almita”. Quizás en un futuro próximo no seamos capaces de distinguir si el autor es una máquina, una IA, o un humano.

Les dejo con este video en el que explica brevemente su obra

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Y con esta entrevista que no tiene ningún minuto desperdiciado

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Manuel de León (CSIC, Fundador del ICMAT, Real Academia de Ciencias, Real Academia Canaria de Ciencias, Real Academia Galega de Ciencias).

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Algoritmos ciudadanos, ¿son tan inocentes como parecen?

Esta entrada de la serie “La ciudad matemática” entrada está inspirada en el artículo Seeing the smart city: Mapping technologies in Canada, publicado en la sección canadiense de The Conversation.

Bancos inteligentes

Es posible que usted se haya encontrado alguna vez en la carretera a un automóvil de Google Maps con esa extraña cámara en la parte superior. Google está trazando un mapa global del planeta, que de momento, nos está resultando muy útil cuando planificamos un desplazamiento entre dos puntos, dentro o fuera de nuestra ciudad. Obviamente, con la colaboración del sistema de GPS, sistema que usa la simple geometría analítica unida a las correcciones relativistas.

Pero probablemente lo que usted no se imagina es que si se sienta en un banco público de un parque y usa su móvil con la aparente wifi gratuita, sus datos están siendo anotados. Esta tarea y algunas otras que comentaremos, son las que desarrolla el grupo Sidewalk Labs, una filial de Google, cuyos objetivos son “idear, diseñar, comprobar y elaborar innovaciones urbanas para ayudar a que las ciudades afronten sus grandes desafíos”.

Así que usted está navegando gratuitamente, lo que es una maravilla, pero sus datos están siendo recogidos: si usted reserva un restaurante, o un billete de tren o avión, o conecta con determinadas webs, etc. Pero también hay sensores que analizan sus desplazamientos, y cámaras que hacen lo mismo con el tráfico. Dicho esto, ¿dónde queda la privacidad? ¿quién garantiza que estos datos son usados con buenos fines y no para sacar provecho y utilizarnos como clientes sin que nosotros lo sepamos?

El artículo citado al comienzo de esta entrada se refiere precisamente a este tema. Es importante informar a los ciudadanos del uso y los peligros de este tipo de tecnologías de los que en muchas ocasiones no son conscientes.

¿Y cómo se analizan todos esos datos que se obtienen cuando nos movemos por la ciudad inteligente o matemática? Los pasos son varios, tal y como se describe en el artículo Essential Math for Data Science, escrito por Tirthajyoti Sarkar: :

  • Se hace un modelo del proceso.
  • Se construye una hipótesis.
  • Se hace una estimación rigurosa de la calidad de la fuente de datos.
  • Se cuantifica la incerteza sobre los datos y las predicciones.
  • Se identifican los patrones ocultos en la enorme cantidad de datos.
  • Se analiza las limitaciones del modelo.
  • Se trabaja la demostración matemática y la lógica que hay detrás.

En su artículo, da unos consejos sobre las matemáticas que se deberían estudiar para llevar esto adelante (y por qué hacerlo):

  • Funciones, variables, ecuaciones y grafos
  • Estadística
  • Álgebra lineal
  • Cálculo diferencial
  • Matemática discreta
  • Optimización e Investigación de Operaciones

Como ven, las matemáticas están detrás y lo iremos desvelando a lo largo de este año.

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Manuel de León (CSIC, Fundador del ICMAT, Real Academia de Ciencias, Real Academia Canaria de Ciencias).

 

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¿Pueden las matemáticas contribuir a ganar unas elecciones?

Navegando me he encontrado con esta noticia, Los partidos quieren tus datos. Este artículo nos alerta de la capacidad de los partidos políticos para usar datos de los ciudadanos y enviar propaganda electoral vía redes sociales y aplicaciones de mensajería. Su autora, Gemma Galdon, lidera una consultoría  sobre el impacto social, ético y legal del desarrollo tecnológico, y relata su preocupación ante el uso que se pueda dar de nuestros datos con la finalidad de moldear opiniones y con ello dirigir el voto en una dirección determinada. Gemma Galdón alerta ante “incentivos perversos, orientados a hacer rentable, económica o políticamente, la desprotección de datos”.

Gemma Galdon Clavell

La publicación  de Gemma me ha recordado el libro de Cathy O’Neil, Armas de destrucción matemática (Cómo el big data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia), que recientemente pasó por mis manos. Cathy O´Neil es matemática (se graduó en Berkerley  y se doctoró en Harvard). Aburrida de la vida académica, pasó a la empresa un poco antes de la crisis del 2008, siendo allí testigo del uso de las matemáticas en el mundo financiero y en las empresas de marketing. Desilusionada con esta actividad e involucrada  en movimientos sociales como Occupy Wall Street, lleva un blog (mathbabe, Exploring and venting about quantitative issues) donde se pregunta qué es lo que un matemático puede hacer para que el mundo sea un poco mejor.

Cathy O’Neil


O´Neil narra en su libro en su libro como el equipo de Obama contrató, en las elecciones de 2011, “expertos en estadística, aprendizaje automático, minería de datos, análisis de textos y análisis predictivo para trabajar con grandes volúmenes de datos y ayudar a orientar la estrategia de las elecciones”, tal como anunciaban en LinkedIn. El desempeño de este equipo fue el de detectar “tribus” de gente uniforme en sus valores y prioridades para “movilizarlos hacia objetivos específicos, como votar, organizar o recaudar fondos”.  Barack Obama ganó estas elecciones presidenciales por 4 puntos de diferencia con respecto al segundo, Mitt Romney  (unos 5 millones en votos) pero fue en la recaudación donde mayor fue la diferencia. Obama recaudó 720 millones de dólares por 450 de Romney, y esa diferencia fue en gran medida debida a la movilización de pequeños donantes: 235 millones Obama por 80 de Romney (la información se puede ver en OpenSecrets).

El análisis de datos combinado con el envío de mensajes en redes sociales o sistemas de mensajería se ha ido utilizando en posteriores procesos electorales: presidenciales estadounidenses de 2016, Brexit, presidenciales francesas 2017, presidenciales brasileñas,… Y ahora los partidos en España seguro que están en disposición  de utilizarlas en estas próximas elecciones. En primer lugar, han modificado la Ley para que ellos puedan recopilar, de páginas web y otras fuentes de acceso público, los “datos personales relativos a las opiniones políticas de las personas en el marco de sus actividades electorales”.  Con estos datos se agrupan los individuos en “diferentes  pequeñas tribus” a las que luego trasladarles el mensaje adecuado y en el momento propicio mediante algoritmos de aprendizaje inmediato. Estas tribus se hacen buscando correlaciones  entre los datos de las actividades de diferentes actividades de  las personas. ¿Qué datos? Tus compras, tus movimientos, tus lecturas, tus búsquedas, tus mensajes, tus amigos, tus compañeros de trabajo, tu familia…

Todo tipo de datos es susceptible de ser adquirido por una empresa especializada en empaquetar datos, porque se lo hemos permitido con sus cookies.  Estos datos se pueden agrupar de forma apropiada para el uso del interesado, en este caso, los partidos políticos. Así, tras un buen análisis de datos se puede detectar las tribus de personas indecisas con posibilidad de orientar su voto hacia el objetivo de ese partido. En definitiva, en esta campaña donde unos pocos votos te pueden hacer ganar o perder un escaño en muchas provincias, y que esos escaños te pueden proporcionar el gobierno, los partidos están utilizando todas las herramientas disponibles.

Seguro que ya has recibido o vas a recibir algún mensaje con intención de que orientes tu voto.

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Rafael Orive Illera (Profesor de la Universidad Autónoma de Madrid e investigador del Instituto de Ciencias Matemáticas)

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