Ignacio Pérez Arriaga (Madrid, 76 años) es un sabio eléctrico de mucho antes de los tiempos de Twitter, ahora X. Ingeniero electromecánico, ha sido profesor de Ingeniería, Economía y Regulación del Sector Eléctrico en el Massachusetts Institute of Technology (MIT). Profesor de la Universidad de Comillas en España y de la Florence School of Regulation en Italia, “ahora soy fundamentalmente director de la African School of Regulation”, en Acra (Ghana). 

Académico de número de la Real Academia de Ingeniería, fue consejero (1995-2000) de la extinta Comisión Nacional del Sistema Eléctrico (CNSE), antecesora de la Comisión Nacional de la Energía (CNE), absorbida en 2013 por la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC). En 2004 el gobierno de José Luis Rodríguez Zapatero le encargó un Libro Blanco para la reforma del sector eléctrico.

El documento, casi 600 páginas, lo elaboró cuando eólica y fotovoltaica eran incipientes. Presentado en 2005, advertía entre otras cosas de la elevada concentración en el mercado de generación eléctrica y quedó en un cajón.

Ex consejero del Comité Regulador del Mercado Eléctrico Único de Irlanda (2007-2012), viaja con frecuencia a África. En dos semanas estará en Ghana. A la semana siguiente, “en Adis Abeba; a la siguiente, otra vez en Ghana. Y luego me voy posiblemente a Zambia”. El apagón ibérico del 28 de abril le pilló en casa. Fue una tarde “muy tranquila”. Sin internet ni teléfono, “fui a dar un buen paseo”, algo inquieto por la situación de su familia. 

Al teléfono, es extraordinariamente prudente sobre qué pudo causar ese evento inédito en 80 años. Le faltan datos. Cree que pudo ocurrir “sin necesidad de que haya un ciberataque”, una de las líneas que investiga el Gobierno; es “temerario” apuntar posibles causas cuando se desconoce qué ocurrió y llevará tiempo saberlo.

Puede imaginarse el motivo de esta llamada.

Claro. Yo hasta que no sepa los datos no tengo opinión. Soy ingeniero eléctrico, experto en estos temas, pero necesito información que no está disponible. Estoy muy de acuerdo con lo que ha dicho la vicepresidenta y ministra de Energía [Sara Aagesen]. Se está haciendo una investigación. Decir cosas prematuramente es tonto, cuando se sepa la información se podrá hablar con criterio. Mientras tanto, se sabe que se ha recuperado el sistema de forma bastante aceptable, que ha habido un apagón muy serio y que hay causas complicadas.

Entiendo de sistemas eléctricos y de cómo pueden ser de complicados. Hay gente que lo está estudiando y hasta que no nos digan al menos los datos y su interpretación un poco básica, no puedo decir nada más. No porque no quiera, sino porque no lo sé.

Se ha hablado mucho de oscilaciones en la red. ¿A qué se han podido deber con lo que sabemos?

De nuevo falta saber qué oscilaciones son. He leído información sobre las que pueden tener lugar cuando una parte del sistema eléctrico europeo oscila contra otra; yo hice mi tesis doctoral sobre estos temas en el MIT. Sé de qué hablo, pero necesito datos. Si me dicen que hay unas oscilaciones pero no de qué frecuencia exactamente, cómo eran… no puedo saber si son del tipo que estudié o de otro distinto que… tiene otras consecuencias.

¿Le parece plausible la tesis del ciberataque, a Red Eléctrica (REE) o aguas abajo del sistema, como se ha dicho?

De nuevo, hacen falta los datos. Posiblemente esto se pueda explicar por fenómenos intrínsecos al sistema, sin necesidad de que haya un ciberataque. Ciertamente [hace falta] que fallen cosas a la vez. Puede ser causa de un ciberataque pero, de nuevo, sin datos, es temerario decir nada. Los datos revelarán si fue una consecuencia de cosas que pueden pasar en los sistemas eléctricos y que no estaban suficientemente protegidas; si no había suficiente información de que pudiese ocurrir algo así y por tanto no había suficientes precauciones sobre ello; si el fenómeno excedió lo que estaba previsto; o si hubo algo intencionado que hizo que varias cosas fallasen. De nuevo, no lo puedo decir.

Dice Luis Atienza [ex presidente de REE] que el sistema tiene una “caja negra” y tarde o temprano nos vamos a enterar de qué ha ocurrido.

Se registran muchísimos datos continuamente: frecuencia, tensión, potencias, flujos de energía... en diferentes lugares por diferentes organizaciones. Se están recolectando y analizando. La información está ahí y de alguna manera es pública. El centralizador de todo ello sería Red Eléctrica o el ministerio, que está solicitándola. Esa información está disponible, no se va a destruir y se sabrá qué ha pasado, aunque lleva tiempo.

Cuando estaba en el MIT, llegó el apagón de Nueva York de 1977. A uno de mis profesores lo nombraron chairman de la comisión que lo investigó. A los dos o tres meses llegaron a unas conclusiones, sacaron un informe y se explicó todo. No había tenido ningún misterio. Un rayo hizo que se perdiera una línea, hubo un fallo humano en una subestación de alguien que abrió una cosa que no tenía que abrir, cortó la energía que llegaba a Nueva York y aquello se colapsó. Pero llevó tiempo, porque hizo falta leer todos los registros hasta que se supo. Así funcionan las cosas.

En cualquier caso, con los datos que tenemos ¿es temerario vincular las renovables con esto?

Yo tengo los datos que veo en los periódicos. Y con esos datos pueden ser muchas cosas.

En cuanto al papel de REE, ¿sería recomendable que el operador del sistema estuviera separado de la dueña de la red de transporte?

No. El sistema que tenemos nosotros se llama Transmission System Operator [TSO] y es el que tienen prácticamente todos los sistemas europeos y en otras partes del mundo. Funciona perfectamente, REE es una compañía con muchísimo prestigio, un ejemplo en el tratamiento de las renovables en un sistema bastante aislado, como es España y Portugal. Y lo han hecho muy bien siempre. Yo he traído a gente de otros países a visitar su Centro de Control para que aprendieran cómo se hacen las cosas bien. Y hay un protocolo que se estudió hace mucho tiempo de cómo reponer el sistema que ha funcionado bien.

Creo que es una empresa que hace las cosas bien. Siempre puede haber fallos, cualquiera sabe. Cuando se vea, se verá si alguien ha podido fallar o ha debido prever que pasara lo que fuese en algún sitio. Pero yo conozco bien la empresa y me parece que tiene un funcionamiento ejemplar. Y el modelo es perfectamente aceptable. Hay otros países que lo hacen de otra forma, en Estados Unidos, por ejemplo. Pero en Europa se hace así y funciona bien.

¿El modelo de regulador, me refiero a la CNMC, que está a la espera de qué pasa con la CNE, es adecuado para el proceso de cambios tan intenso en el sector energético?

Una comisión reguladora independiente es lo que tenemos en prácticamente todos los países del mundo, incluso países en desarrollo. No es una entidad estrictamente técnica, pero se puede apoyar en estudios independientes y por supuesto su labor es regulatoria, no es responder a una emergencia. Luego tendrá que tomar decisiones. Cuando se sepa qué ha ocurrido, por qué y demás, a lo mejor tiene que tomar disposiciones. O a lo mejor no. Pero puede imponer o crear incentivos a que pase algo. O crear o supervisar una comisión que revise los procedimientos. Ese tipo de cosas. Pero no es una entidad cuya función sea responder a emergencias.

Ha vuelto con fuerza estos días el debate del cierre nuclear. Ya independientemente del apagón, ¿cuál es su opinión? ¿Habría que revisarlo?

No tiene nada que ver con lo que estamos hablando.

Pero aun así, ¿Cuál es su opinión?

Pues es otro tema (ríe).

No se quiere mojar.

No. Creo que no se debe mezclar con esto. Si dentro de tres meses hablamos, a lo mejor hablo de ello. Pero se está haciendo muy mal mezclándolo y es de nuevo temerario: la gente, que tiene sus agendas y se pone a sacarlas a la luz con motivo o sin él. En este caso, sin él.

¿Una de las cosas que nos puede ayudar a evitar este tipo de situaciones es el almacenamiento?

Depende. Hay almacenamiento de muchos tipos y puede responder de muchas maneras. Depende de cuál haya sido el problema. Para estas oscilaciones de las que estamos hablando hay respuestas técnicas donde el almacenamiento podría contribuir. Pero no ese del que hablamos normalmente, que compensa la variación de las renovables: no tiene nada que ver. Dependiendo de la causa, podría haber almacenamiento preparado para responder. Pero no el diseñado para cuando falla el viento y permite guardar la energía, devolverla… son fenómenos mucho más lentos que lo que ha ocurrido.

20 años ya del Libro Blanco. ¿Cuántas horas le dedicó y cuánto de lo que había ahí se puso en práctica?

Le dediqué nueve meses de trabajo con mi equipo. Se hizo muy poco caso. Algunas de las cosas que decía hubieran venido muy bien en la crisis pasada de precios. Pero realmente ni unos ni otros… yo hablé de que la tarifa tenía que pagar los costes y de que aquello del déficit tarifario [diferencia entre ingresos y costes regulados del sistema] era una barbaridad. Se siguió aumentando y aumentando y pasó de 2.500 [millones] cuando escribí el Libro Blanco a 30.000 millones. Lo que indiqué de concentración: se intentó, con resultados luego lamentables, que hubiera una fusión entre Gas Natural [hoy Naturgy] y Endesa [en septiembre de 2005]... las recomendaciones fundamentales no se siguieron, lo contrario, con consecuencias que luego se han visto.

Tras el apagón, la presidenta de Redeia ha presumido de que tenemos el mejor sistema eléctrico del mundo, o uno de los mejores. ¿Lo comparte?

Sí. Yo creo que el sistema eléctrico español… bueno, vamos a ver. El mercado es un mercado europeo. No hay un mercado español. Ni portugués. Ni francés. Hay un mercado europeo y es lo que es. Está, pues… bien. Y el sistema eléctrico español creo que es un ejemplo de tener una diversidad muy grande de tecnologías y manejarlo muy bien. Hemos tenido este fallo, habrá que ver por qué ha ocurrido, cuánta culpa es nuestra… pero de momento uno no se puede pronunciar. Hasta este fallo, yo creo que ha sido un comportamiento muy ejemplar.

¿Las interconexiones nos habrían ayudado, si tuviéramos el porcentaje que recomienda la Comisión Europea?

Sí, claro. Bueno, vamos a ver. Depende también de lo que haya ocurrido. Pero si ha habido oscilaciones y luego una caída de generación, si estamos muy bien conectados, [esa generación perdida] puede venir de otros sitios. Si tenemos una conexión débil, solo puede venir una parte. Y además la conexión se dispara, se cae. Con lo cual, en general, para todo lo que son perturbaciones como esta, problemas de este estilo, las interconexiones vienen muy bien.

Venimos intentando reforzarlas desde España con muy poco éxito. Cuando yo estaba en la comisión reguladora, hace veinte… ¡Treinta años! Estábamos tras ello, pero ya venía de antes. Y se ha mejorado algo, pero poco, respecto a lo que debiera ser. Las interconexiones hacen más robusto el sistema, claramente.

Uno de los mayores misterios respecto a Marte es dónde fueron a parar los océanos y la atmósfera que sabemos que tuvo hace unos 3.500 millones de años. Solo unas semanas después de que un estudio localizara en el interior del planeta una gran cantidad de agua que podría proceder de sus antiguos mares, un equipo de geólogos del Instituto de Tecnología de Massachussets (MIT) aporta pruebas de que los restos de aquella antigua atmósfera podrían estar ocultos a simple vista, en la arcilla de su superficie. 

El estudio se publica este miércoles en la revista Science Advances y sus autores proponen que el agua podría haberse filtrado a través de ciertos tipos de rocas y desencadenado una lenta serie de reacciones que progresivamente extrajeron dióxido de carbono de la atmósfera y lo convirtieron en metano, una forma de carbono que podría almacenarse durante eones en la superficie arcillosa del planeta. Según sus cálculos, y a partir de la cantidad de este material que se estima que cubre la superficie de Marte, la arcilla del planeta podría contener hasta 1,7 bares de dióxido de carbono, lo que equivaldría a alrededor del 80% de la atmósfera inicial y primitiva del planeta. 

Los investigadores utilizaron su conocimiento de las interacciones similares entre rocas y gases que también se producen en la Tierra y lo aplicaron a la forma en que podrían desarrollarse en Marte. Según estos hallazgos, es posible que este carbono marciano secuestrado pueda algún día recuperarse y convertirse en propulsor para alimentar futuras misiones marcianas. 

Grandes cantidades de CO2 atmosférico podrían haberse transformado en metano y haber quedado secuestradas en arcillas

Oliver Jagoutz — Autor del estudio y profesor de geología en el MIT

“Basándonos en nuestros hallazgos en la Tierra, demostramos que es probable que en Marte se hayan producido procesos similares y que grandes cantidades de CO2 atmosférico podrían haberse transformado en metano y haber quedado secuestradas en arcillas”, afirma Oliver Jagoutz, autor del estudio y profesor de geología en el Departamento de Ciencias de la Tierra, Atmosféricas y Planetarias (EAPS) del MIT. “Este metano podría seguir estando presente y tal vez incluso utilizarse como fuente de energía en Marte en el futuro”.

En busca de la atmósfera perdida

El grupo de Jagoutz busca identificar los procesos e interacciones geológicas que impulsan la evolución de la litosfera de la Tierra, la capa exterior dura y quebradiza que incluye la corteza y el manto superior, donde se encuentran las placas tectónicas. En 2023, él y el otro coautor del artículo, Joshua Murray, se centraron en un tipo de mineral arcilloso superficial llamado esmectita, que se sabe que atrapa el carbono de forma muy eficaz. Dentro de un solo grano de esmectita hay una multitud de pliegues, dentro de los cuales el carbono puede permanecer inalterado durante miles de millones de años. 

Los autores demostraron que la esmectita en la Tierra probablemente era un producto de la actividad tectónica y que, una vez expuesta a la superficie, los minerales arcillosos actuaron para atraer y almacenar suficiente dióxido de carbono de la atmósfera para enfriar el planeta durante millones de años. Tras informar de sus resultados, Jagoutz miró por casualidad un mapa de la superficie de Marte y se dio cuenta de que gran parte de la superficie de ese planeta estaba cubierta por las mismas arcillas esmectitas. 

La pregunta estaba clara: ¿podrían las arcillas haber tenido un efecto similar de retención de carbono en Marte y, de ser así, cuánto carbono podrían contener las arcillas? “Sabemos que este proceso ocurre y está bien documentado en la Tierra. Y estas rocas y arcillas existen en Marte”, dice Jagoutz. “Por eso, queríamos intentar unir los puntos”.

Reacción con el olivino

“En este momento de la historia de Marte, creemos que el CO2 está en todas partes, en cada rincón y grieta, y el agua que se filtra a través de las rocas también está llena de CO2”, asegura Murray en una nota de prensa del MIT. A lo largo de unos mil millones de años, el agua que se filtraba por la corteza habría reaccionado lentamente con el olivino, un mineral rico en una forma reducida de hierro. Las moléculas de oxígeno del agua se habrían unido al hierro, liberando hidrógeno como resultado y formando el hierro oxidado rojo que le da al planeta su color icónico. Este hidrógeno libre se habría combinado luego con el dióxido de carbono del agua para formar metano. A medida que esta reacción avanzaba con el tiempo, el olivino se habría transformado lentamente en otro tipo de roca rica en hierro conocida como serpentina, que luego continuó reaccionando con el agua para formar esmectita. 

En este momento de la historia de Marte, creemos que el CO2 está en todas partes, en cada rincón y grieta, y en el agua que se filtra a través de las rocas

Joshua Murray — Coautor del estudio e investigador del MIT

“Estas arcillas de esmectita tienen una gran capacidad para almacenar carbono”, afirma Murray. “Por eso, utilizamos los conocimientos existentes sobre cómo se almacenan estos minerales en las arcillas de la Tierra y los extrapolamos para decir: si la superficie marciana tiene tanta arcilla, ¿cuánto metano se puede almacenar en esas arcillas?”. Él y Jagoutz descubrieron que si Marte está cubierto por una capa de esmectita de 1.100 metros de profundidad, esta cantidad de arcilla podría almacenar una enorme cantidad de metano, equivalente a la mayor parte del dióxido de carbono de la atmósfera que se cree que ha desaparecido desde que el planeta se secó. 

“Hemos descubierto que las estimaciones de los volúmenes globales de arcilla en Marte son coherentes con la idea de que una fracción significativa del CO2 inicial de Marte está secuestrado en forma de compuestos orgánicos dentro de la corteza rica en arcilla”, afirma Murray. “De alguna manera, la atmósfera faltante de Marte podría estar oculta a simple vista”.

Energía para futuras misiones 

José Antonio Rodríguez Manfredi, investigador del Centro de Astrobiología (CAB-INTA-CSIC), cree que este artículo propone una interesante explicación para la pérdida del carbono atmosférico. “Esto fue un factor esencial para la transición de Marte de un clima benigno, cálido y húmedo, al actual árido, frío y seco”, afirma. “Es decir, el artículo sugiere que las interacciones entre el agua y las rocas jugaron un papel fundamental en la evolución de la atmósfera marciana”. Por otro lado, apunta, este resultado parece indicar que el metano producido y almacenado en las arcillas podrían servir como una fuente de energía “local” para futuras misiones a Marte. “Esto sería algo muy relevante para la exploración a largo plazo, de cara a la propulsión de cohetes y otros vehículos de superficie, y sistemas de generación de energía”.

Para el geólogo y divulgador Nahúm M. Chazarra, la propuesta del artículo sobre un mecanismo de captura del CO2 atmosférico a través de la interacción química entre el agua y las rocas no sería nada descabellada y ayudaría a resolver parte del misterio sobre el destino de la atmósfera de Marte. Pero, además, también permite plantear algunas cuestiones útiles para la exploración del planeta en el futuro, asegura. “El metano atrapado en las rocas podría ser usado como una fuente de energía para las futuras misiones a Marte y quizá para terraformar Marte, ya que es un potente gas de efecto invernadero”. Y de rebote, añade, estas tecnologías podrían ayudarnos a capturar el dióxido de carbono atmosférico aquí en la Tierra, que es lo más urgente.

“Este estudio no solo arroja luz sobre la evolución climática de Marte, sino que también nos permite comprender mejor los procesos que podrían haber afectado a otros planetas rocosos en sus primeras etapas de formación”, asegura Jorge Pla-García, investigador en ciencias planetarias del CAB-INTA-CSIC. Por otro lado, plantea, es fascinante pensar que la misma reacción que contribuyó a la pérdida de dióxido de carbono en la atmósfera de Marte podría ser una clave energética para la exploración humana del planeta rojo. “Aunque en la Tierra la extracción de metano requiere altas concentraciones para ser económicamente viable, en Marte, donde los recursos son escasos, incluso pequeñas cantidades podrían ser de gran valor. Este escenario podría cambiar la viabilidad de las misiones tripuladas, haciendo de la minería de carbono orgánico un componente crucial en la exploración espacial futura”.

“El esfuerzo del lobby corporativo para dar forma a la investigación académica ha sido extremadamente exitoso. Ahora hay una enorme cantidad de estudios sobre 'ética de la Inteligencia Artificial'. Para ser justos, una parte de esa investigación es útil, especialmente en humanidades y ciencias sociales. Pero la mayoría del tan bien financiado trabajo sobre 'IA ética' está alineado con la agenda del lobby tecnológico: autorregular o ajustar moderadamente, en lugar de restringir legalmente, el despliegue de tecnologías controvertidas”.

Es el resumen de la denuncia de Rodrigo Ochigame, ex investigador del prestigioso MIT (Instituto de Tecnología de Massachusets, por sus siglas en inglés) publicada en The Intercept. El relato de Ochigame describe cómo las grandes multinacionales tecnológicas americanas han dejado durante años caer una lluvia de millones de dólares sobre múltiples instituciones académicas para que sus investigaciones sobre Inteligencia Artificial favorezcan sus intereses empresariales.

Esta inversión en estudios favorables se concentraron en el campo de la “ética de la Inteligencia Artificial”. Ochigame lo describe como una “tapadera” destinada a “blanquear” los posibles impactos negativos de esta nueva tecnología. El objetivo era crear un clima negativo a la intervención de los poderes públicos en la regulación de la IA, que en los últimos años se ha desplegado en campos con fuertes implicaciones en los derechos fundamentales de las personas como la detención policial, la protección de fronteras  (tanto en España como en la UE ), la selección de personal o el acceso a ayudas sociales.

“Hay tres posibilidades a la hora de regular cualquier tecnología”, recuerda el investigador. La primera es que “no haya ningún tipo de regulación, dejando los 'principios éticos' y 'prácticas responsables' como meramente voluntarios”. La segunda, que exista “regulación moderada” que “no entre en conflicto con la obtención de beneficios”. Por último está la “restricción legal” que “contenga o prohíba el despliegue de una tecnología”. “Como era de esperar, la industria de la tecnología tiende a apoyar los dos primeras y a oponerse la última. El discurso sobre la 'IA ética' patrocinado por las corporaciones les permite defender precisamente esta posición”, detalla Ochigame. 

La denuncia del exinvestigador del MIT llega justo después de uno de los principales departamentos de investigación en el campo de la Inteligencia Artificial, el AI Now de la Universidad de Nueva York, pidiera en su informe-resumen de 2019 que se prohíban algunos usos de la Inteligencia Artificial. En concreto, cargaba contra la aplicación del reconocimiento emocional en decisiones que afectan a la vida de las personas pese a la “poca o nula evidencia de que tengan algún tipo de validez científica” y criticaba a la industria por intentar colarla como solución a problemas de toda índole. 

“Era un secreto a voces”, revela un investigador contactado por eldiario.es para contrastar la validez de las denuncias de Ochigame. “Ya era hora de que se supiera”, reafirma otro.

“En el último año y medio, dos años, ha habido una enorme proliferación de documentos enumerando los principios que las organizaciones deben implementar para desarrollar una IA confiable”, abunda Manuela Battaglini, abogada especialista en nuevas tecnologías. “Juntos, estos documentos suman casi 90 principios distintos. El problema es que muchos de estos documentos surgen de organizaciones co-fundadas por los gigantes tecnológicos, y son usados como instrumento para lavar su reputación”, continúa.

“La comunidad de Ética de los Datos (al menos la de Dinamarca, que es de las que más tiempo lleva activa y a la cual pertenezco) nunca vio con buenos ojos que los gigantes tecnológicos fueran parte de la conversación acerca de cómo implementar la Ética de los Datos en las empresas, y qué recomendaciones dar a los Gobiernos para que éstos las convirtieran en leyes”, sigue la letrada, que recalca que “la Ética de los Datos es totalmente opuesta a la cultura de estas empresas, y la cultura de una empresa es su producto. Los productos de Google, FB, Amazon, Microsoft... precisamente se basan en el no respeto de la privacidad de sus usuarios ni a sus derechos fundamentales, y convertir su información en negocio, provocando discriminaciones, sesgos y desigualdades”.

“IA ética” o cómo crear una disciplina académica de la nada 

El Media Lab, el departamento del MIT especializado en tecnología en el que Ochigame trabajó durante 14 meses, fue una pieza clave en esa estrategia de “lavado de imagen” de la Inteligencia Artificial. Uno de las piezas más importantes era Joichi Ito. Fue el director del Media Lab desde 2011 hasta septiembre de 2019, cuando se vio obligado a dimitir por sus vínculos con Jeffrey Epstein, el multimillonario estadounidense que se suicidó en su celda cuando se encontraba a la espera de juicio por tráfico de menores. 

“En el Media Lab aprendí que el discurso de la 'IA ética', defendido esencialmente por Ito, está alineado estratégicamente con un esfuerzo de Silicon Valley que busca evitar restricciones legales contra tecnologías controvertidas”, denuncia Ochigame, que dimitió de su puesto en la institución el 15 de agosto, justo después de las primeras explicaciones públicas de Ito sobre su relación con Epstein. A la postre, estas explicaciones solo le sirvieron para permanecer un mes más en el cargo.

Ito era una persona “sin experiencia formal” con la ética de la tecnología hasta 2018, mientras que la IA ética “era un campo de estudio que apenas existía antes de 2017”, detalla Ochigame. Sin embargo en esos años se produjo un gran crack en la investigación y discurso público sobre la tecnología: la revelación del escándalo de Facebook y Cambridge Analytica. A este le siguieron noticias como la relación de Google con el Pentágono para aplicar su tecnología al uso militar o la venta de IA de reconocimiento facial de Amazon a departamentos de Policía.

“El MIT le dio credibilidad a la idea de que la grandes tecnológicas podían controlar su propio uso de la inteligencia artificial en un momento en que la industria enfrentaba cada vez más críticas y exige una regulación legal”, expone el investigador. A esa cadena de noticias que afectaban a su imagen, las multinacionales tecnológicas contraatacaron con inversiones millonarias en proyectos de investigación relacionados con la ética de la IA.

La cascada empezó en enero de 2018, cuando Microsoft publicó sus 'principios éticos' para la Inteligencia Artificial. Poco a poco, todas las grandes tecnológicas fueron promoviendo este discurso con decálogos y declaraciones de compromiso: Facebook en mayo, Google en junio, IBM en septiembre. “Estas iniciativas corporativas citaban frecuentemente investigaciones académicas que Ito había financiado, al menos parcialmente, a través del fondo MIT-Harvard”, denuncia Ochigame en sus revelaciones en The Intercept.

Richard Stallman, uno de los referentes del software libre y hasta hace pocas horas el presidente de la Free Software Foundation, la plataforma que él mismo creó en 1985, ha dimitido de su puesto. Esta renuncia se añade a la del lunes, cuando dejó su cargo en el MIT CSAIL (el laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT) por sus comentarios sobre el caso Epstein.

Hace pocos días se filtraron una serie de correos en los que Stallman defendía a su colega Marvin Minsky, otro científico del MIT, acusado de violar a una menor que le proporcionó la red de tráfico de personas de Jeffrey Epstein. Los mensajes los filtró una alumna de la escuela tecnológica y los publicó en Medium. En ellos, Stallman asegura que la injusticia se encuentra en que los medios habían utilizado la palabra “asalto”.

Según él, “el término 'asalto sexual' es tan vago y escurridizo que facilita las acusaciones”. Continúa diciendo que “la palabra 'asalto' presupone que [Minsky] aplicó la fuerza o la violencia, de alguna manera no especificada, pero el artículo en sí mismo no dice tal cosa. Sólo que tuvieron sexo”. El científico se refiere a este artículo de The Verge de principios de agosto que cuenta cómo una de las víctimas de Epstein anunció durante el juicio que había sido violada por un profesor del MIT, Minsky, fallecido en 2016.

En la lista de correo, Stallman duda de la versión de la víctima y asegura que “podemos imaginar muchos escenarios, pero el más plausible es que ella se presentó ante él como totalmente dispuesta”. También teoriza acerca de las definiciones de las palabras “asalto sexual” y “violación” y si deberían ser aplicadas al caso de Minsky. Cuando fue violada, Virginia Giuffre tenía 17 años. “Es moralmente absurdo definir como violación algo que depende de detalles menores, como en qué país estaba o si la víctima tenía 17 o 18 años”, explica.

Defendiendo la pedofilia desde 2003

La Fundación por el Software Libre ha comunicado en la mañana de este martes la renuncia por parte de Stallman. El mismo científico se encargó de publicar, un día antes a través de su página web, la decisión de dejar su puesto en el MIT CSAIL: “A la comunidad del MIT, renuncio con efecto inmediato a mi puesto en CSAIL en el MIT. Estoy haciendo esto debido a la presión sobre el MIT y sobre mí por una serie de malentendidos”, dice.

Previo a todo esto, el 14 de septiembre, Stallman publicó una entrada en su web diciendo que había “aprendido a entender cómo el sexo con un menor puede dañarle psicológicamente. Esto ha cambiado mi visión sobre el asunto: creo que los adultos no deberían hacer eso. Estoy agradecido a las conversaciones que hicieron entenderlo”.

El científico del MIT ha defendido públicamente durante los últimos años el sexo con menores. Basta con echar un vistazo a su web, con expresiones del tipo “creo que todas las personas de 14 años o más deberían participar en el sexo, aunque no de forma indiscriminada. (Algunas personas están listas antes)” o “soy escéptico sobre la afirmación de que la pedofilia voluntaria daña a los niños. Los argumentos de que causa daño parecen basarse en casos que no son voluntarios, que luego son exagerados por los padres que se horrorizan ante la idea de que su bebé está madurando”. Las citas son del año 2003 y 2006, respectivamente.

También en 2006, Stallman dijo que no veía mal que los trabajadores del Departamento de Seguridad Nacional tuvieran sexo con menores de 14 años después de unas supuestas declaraciones de un funcionario sobre este tema: “Suponiendo que ella hubiera tenido relaciones sexuales con él voluntariamente, suponiendo que usaran un condón y un anticonceptivo adecuado, no les habría hecho daño a ninguno de los dos”. Siete años más tarde, volvió a insistir en ello: “Hay pocas pruebas que justifiquen la suposición generalizada de que la participación voluntaria en la pedofilia perjudica a los niños”.

La salida de Stallman del MIT no ha sido la única. En los últimos días también ha abandonado la institución Joi Ito, el director del MIT Media Lab. La publicación de un artículo en The New Yorker acerca de cómo el centro se habría hecho con hasta 7,5 millones de dólares en donaciones terminó por dar la puntilla al científico, otra personalidad conocida y reputada dentro de la comunidad.

Solo faltaba la Jenga por sucumbir ante los encantos de la Inteligencia Artificial, y ya lo ha hecho. Un equipo de ingenieros del MIT (Massachusetts Institute of Technology) ha desarrollado la primera máquina que aprende por sí misma a quitar y poner los bloques de madera.

Para nosotros los humanos, la Jenga puede parecer un juego simple, pero lo cierto es que nos requiere poner en práctica varias capacidades físicas y cognitivas, como son la percepción y la medida del espacio. También necesitamos usar las manos para saber qué bloques están sueltos, la prueba y el error, e imaginar qué ocurrirá si quitamos uno en vez de otro. Cuando hemos procesado toda la información en nuestro cerebro, entonces, tomamos una decisión.

El equipo del MIT, dirigido por Nima Fazeli y entre el que se encuentran los españoles Alberto Rodríguez y Miquel Oller, ha construido la máquina a partir de un brazo robótico al que han incorporado un sensor de fuerza en la muñeca y dos pequeñas puntas en su extremos. También está conectado a una cámara que observa todo desde una esquina de la mesa en la que se encuentra la torre. Han publicado su investigación en la revista Science Robotics.

“Escogimos la Jenga por tres razones: en primer lugar, para jugar es necesario tanto ver como interactuar con los bloques, se necesita tocar y sentir la resistencia que oponen. Segundo, visualmente todos los bloques se ven igual pero tienen comportamientos muy diferentes: algunos están fijos y cuesta extraerlos, otros se mueven libremente. Y tercero: dada la naturaleza inestable de la torre, es difícil automatizar totalmente el proceso de entrenamiento, ya que si la torre es destruida, es difícil y costoso en tiempo y recursos volver a construirla. Por este hecho, el algoritmo tiene que ser eficiente”, explica a eldiario.es Miquel Oller, coautor del estudio.

Aprende como un humano

La Jenga solo es una versión más moderna de otro juego centenario africano, el Takaradi, que guarda pequeñas similitudes con el actual. Lo inventó en 1974 una mujer, Leslie Scott, que en su niñez vivió en Ghana y tomó buena nota de las costumbres lúdicas de su población. Diez años después vendió los derechos del juego, que han ido pasando de empresa en empresa hasta recaer en Hasbro, que ha explotado el nombre de Jenga por todo el mundo. La palabra proviene del idioma suajili y significa “construcción” en castellano.

Una gran diferencia entre la Inteligencia Artificial con la que ha sido entrenada este robot y cualquier otra de la que hayamos hablado antes (como AlphaGo o AlphaStar) es que, mientras que a las de Google se les alimentó con miles de datos, al Jenga Robot solo se le proporcionaron modelos de aprendizaje jerárquico. “Está inspirado en cómo los humanos adquieren experiencia”, continúa el investigador del MIT. 

Al jugar a la Jenga ponemos en práctica nociones espaciales y físicas, juzgamos qué bloque mover o no e inferimos qué ocurrirá después de hacerlo. Oller explica que las IAs de Google juegan a juegos cognitivos “donde se necesita estrategia y, de hecho, en ella yace la dificultad. Los movimientos son ejecutados por humanos. En cambio, Jenga es un juego que necesita tanto la parte cognitiva como la habilidad física para ejecutar movimientos”.

El aprendizaje jerárquico del Jenga Robot se sustenta a través de las representaciones físicas que hace tras jugar unas cuantas veces. No podemos hablar de las horas totales que la máquina estuvo jugando, sino de intentos: “Algunas interacciones son mejores y más rápidas, otras hacen caer la torre, que por tanto debe ser reconstruida, algo que lleva tiempo. El resultado final necesita entre 200 y 400 interacciones, dando un buen resultado con alrededor de 300”, aclara Oller.

“Aún es un poco lento”

El robot aprende a base de la prueba y el error. Y sabe si después de un intento lo ha hecho mal, bien o regular. Podría jugar contra un humano, pero “aún es un poco lento y el oponente debe ser paciente”, según el investigador. A diferencia de las últimas IAs presentadas, el objetivo no es batir al humano, sino que el robot entienda “la física en la que se sustenta la torre”.

El proyecto pretende tener implicaciones más allá del campo de la investigación. Por ejemplo, a la hora de dotar a las máquinas de las capacidades necesarias para manipular objetos del mundo real. “Es importante que tengan la habilidad de adaptarse a situaciones cambiantes”, continúa Oller. 

El del MIT se refiere a la industria de la electrónica y la telefonía móvil, donde los componentes manipulados por las máquinas “son pequeños y pueden no ser visibles durante el proceso de ensamblaje, requiriendo basarse en el tacto”. Aquí es donde el robot viene a aportar soluciones. Y es que aún somos mejores que ellos... al menos jugando a la Jenga.

Dirigir el consumo eléctrico hacia un futuro 100% renovable choca, en 2018, con un gran muro: cómo hacer que la energía esté disponible cuando se la necesita. El calor del sol o las rachas de viento no aparecen a voluntad humana, y a menudo los picos de demanda energética no coinciden con los de producción de renovables, lo que provoca que haya que compensar con fuentes contaminantes. Es decir, hay que encender las centrales de fuentes no renovables (sobre todo de gas natural, como en España) para ir compensando la demanda.

¿Baterías gigantes? Se han propuesto modelos basados en el litio pero, además de no ser sostenibles, son demasiado caras. Mientras el gas sea más barato, seguirá siendo una opción predominante en la producción eléctrica. Conseguir que las renovables ganen la batalla económica tanto cuando vuelcan directamente su producción a la red eléctrica como cuando su energía se almacena para utilizarse en otro momento se ha convertido en un reto científico de primer nivel. Equipos de todo el mundo buscan soluciones innovadoras que a menudo se salen de lo preconcebido. Es lo que han hecho los ingenieros del Massachusets Institute of Technology (MIT) al proponer meter “el sol en una caja”.

Su diseño conceptual, publicado en la revista Energy and Environmental Science, usa la energía del sol o el viento excedente en momentos del alta producción y baja demanda para calentar un tanque gigante de silicio hasta los 2.000 grados. Este sería el tanque “frío” del sistema de almacenamiento: cuando el sol baje o el viento repliegue y sea necesaria más energía de la que las centrales limpias pueden volcar al sistema en ese momento, la estrategia es pasar el silicio a otro tanque y calentarlo 400 grados más. A esa temperatura, este material emite una luz tan intensa que puede ser utilizada por placas fotovoltaicas especiales para producir energía como si del sol se tratara.

“Pongamos que todo el mundo está yendo a casa después del trabajo y encienden el aire acondicionado, porque el sol se está poniendo pero aún hace calor”, explica Asegun Henry, líder del equipo de investigadores. “En ese momento, la energía fotovoltaica no va a ofrecer demasiado, por lo que tendrías que haber almacenado parte de la energía producida antes, como cuando el sol estaba al mediodía. Ese exceso de electricidad podría enviarse al sistema de almacenamiento que hemos inventado aquí”. Según sus cálculos, una planta del tamaño de la imagen podría abastecer a 100.000 viviendas.

El silicio es el material más abundante de la corteza terrestre, por lo que por ese lado la idea tiene vía libre para convertirse en una opción de bajo coste. El problema de los ingenieros es desarrollar un sistema capaz de trabajar con silicio fundido a 2.000 grados. Entre otras cosas, necesitan una bomba para mover el material entre los tanques con la tolerancia al calor más alta jamás registrada, y es lo que consiguieron el año pasado. Su desarrollo entró en el Libro Guinness de los Récords.

Con la bomba a punto, el reto ahora es conseguir una caja para el sol. Ahora mismo no existen tanques que puedan albergar silicio a semejante temperatura durante un tiempo indefinido. “El material que brilla en el interior está muy caliente, ardiente, pero la parte del tanque que se puede tocar desde el exterior debe estar a temperatura ambiente”, recuerda Henry. De momento, han experimentado con un recipiente a pequeña escala de grafito que aguantó el silicio a 2.000 grados durante una hora.

Baterías como montañas y grúas gigantes: en busca de la tecnología para almacenar renovables

En este momento la mejor opción para guardar para luego la energía renovable excedente son las centrales hidroeléctricas reversibles. Se trata de presas que además de poder convertir la caída de agua en electricidad como las hidroeléctricas convencionales, constan de un sistema de bombeo que sube la sube a un tanque o embalse situado a mucha más altura cuando hay energía sobrante. España cuenta con varias, como la Gorona del Viento, que en 2018 ha sido capaz de producir el 100% de la energía consumida en la isla de El Hierro durante días.

Este sistema adolece de un problema evidente: está muy limitado por la orografía. Además del caudal de agua suficiente como para generar electricidad de forma constante, es necesario que tenga en su curso un punto muy elevado para construir el embalse superior. La construcción del sistema por el interior de una montaña también encarece el coste de ponerlo en marcha.

La solución que propone el equipo del MIT salvaría esas barreras. Su sistema “es geográficamente ilimitado, y es más barato que la energía hidroeléctrica bombeada, lo que es muy emocionante”, afirma Henry. “En teoría, esta es la pieza clave para permitir que la energía renovable alimente toda la red”.

El de los ingenieros del instituto tecnológico estadounidense no es el único plan innovador para almacenar energía renovable que se ha propuesto este 2018. La empresa suiza Energy Vault tiene una idea más simple pero, aseguran, casi igual de efectiva: una grúa gigante que apila bloques de hormigón.

Su sistema es sencillo pero ingenioso: una grúa apila bloques de hormigón cuando las centrales de energías renovables producen más electricidad de la que necesita el sistema. Cuando falta, simplemente los toma y los deja caer, generando electricidad con la energía cinética que producen los bloques en la bajada. La empresa ya tiene un modelo a pequeña escala funcionando y varios pedidos para 2019. Asegura que la efectividad de su invento es del 85% (una batería de litio ronda el 90%).

En el MIT (Massachusetts Institute of Technology) también celebran Halloween. El año pasado fue Shelley, la Inteligencia Artificial que escribía historias de miedo, y en el 2016 se trató de La Máquina de las Pesadillas, que convertía cualquier imagen en un fotograma recién sacado de una película de terror. Este año toca BeeMe, un experimento más propio de un capítulo de Black Mirror que del centro de referencia mundial en investigaciones tecnológicas.

“Ve lo que yo veo. Escucha lo que yo escucho. Controla mis acciones. Toma mi destino. Sé yo”. Este es el eslogan del proyecto, que dará comienzo a las 11 de la noche de este miércoles en EEUU (las cuatro de la mañana en España) y pondrá a un actor a ejecutar las acciones que le ordene un grupo de personas. Lo pueden llamar así o decir que seguirá las instrucciones que Internet le envíe. Porque estará conectado a la Red y serán los usuarios quienes digan qué hace, dónde va o cómo enfrenta un determinado problema.

Nada se sabe de quién será el intérprete. Tampoco se ha especificado dónde estará ni cuánto durará el experimento. Niccolò Pescetelli, el director del proyecto, asegura que no tiene ni idea, como tampoco sabe cuántas personas será capaz de soportar el sistema: “En teoría no hay límite en el número de usuarios que la plataforma puede soportar, pero solo lo sabremos con seguridad en Halloween”, explica al Business Insider.

Los usuarios podrán controlar al actor a través del navegador de la web, al más puro estilo Reddit, con las opciones que subirán o bajarán en función de la cantidad de gente que las apruebe. Cuanto más quiera la masa que el hombre haga algo, más subirá esa acción en el panel de control. También se pueden enviar comandos personalizados, como “tócate el brazo” o “da un salto”. “Mucha gente ha jugado a un juego de realidad aumentada, pero BeeMe es la realidad aumentada”, dice expectante Pescetelli.

Black Mirror real

Black MirrorBeeMe es una idea de ocho investigadores del MIT, con Pescetelli a la cabeza. Desarrollarlo ha costado menos de 10.000 dólares y el director confiesa que se le ocurrió gracias a la serie Black Mirror. Por un lado el nombre, bee (que en castellano significa abeja) que recuerda al capítulo Odio nacional, donde miles de personas tuitean acerca de a quién odian en su día a día. Las abejas tienen un papel importante, más allá de que se establezca el paralelismo entre una sociedad y una colmena.

Por otro, el episodio Blanca Navidad, en el que un hombre maneja, desde una sala con televisores y sistemas de sonido, a otro a través de un pinganillo. El primero le dice al segundo qué tiene que hacer para triunfar en su primera cita mientras cientos de personas ven lo que ocurre en streaming y dan consejos, hacen chascarrillos o sienten pena por sus acciones. Algo parecido a como se sentirá el actor que en la noche de Halloween ejecutará las acciones de la masa.

La conjugación de ambos capítulos ha dado a luz a BeeMe, que anda a caballo entre un experimento social, una prueba tecnológica y una broma de Halloween. Reside ahí la idea de la colmena como instrumento para llevar a cabo la consecución de un objetivo. Pero, de momento, poco se ha hablado del objetivo del juego: Pescetelli solo ha desvelado que el humano tendrá que luchar contra una Inteligencia Artificial llamada Zookd que ha sido liberada accidentalmente. Se podrá ver a través de la web del proyecto: beeme.online.

“Será la audiencia la que decida en última instancia”, dice el director del proyecto. También advierte que habrá varias acciones prohibidas, sobre todo las que pongan en peligro la “privacidad del actor o su imagen”. Tampoco se podrá ordenar nada que vaya contra la ley. “Cualquier otra cosa está permitida. Tenemos mucha curiosidad sobre lo que va a pasar”, concluye Pescetelli.

“Un tranvía corre fuera de control por una vía. En su camino se hallan cinco personas atadas a la vía por un filósofo malvado. Afortunadamente, es posible accionar un botón que encaminará al tranvía por una vía diferente, por desgracia, hay otra persona atada a ésta. ¿Debería pulsarse el botón?”.

Este experimento fue diseñado en 1967 por la filósofa Philippa Foot, que se planteó en términos morales la importancia que tiene salvar una vida o salvar varias. El enunciado ha cambiado con los años, hasta tal punto que no sería raro que algún amigo o usted mismo haya planteado una idea similar en una reunión social. Hoy, el Dilema del tranvía sigue estando vigente. Tanto, que varios científicos del MIT lo han cogido y dado la vuelta para preguntarle al mundo cómo programar a los coches autónomos en caso de accidente inevitable. Los resultados son reveladores.

Lo han llamado Moral Machine (la máquina moral) y se puede jugar en este enlace. El juego plantea hasta 13 situaciones, protagonizadas cada vez por un colectivo social diferente: en ocasiones hay que elegir entre salvar la vida a un ejecutivo o a una ejecutiva, entre “una mujer grande” y un ladrón o una ejecutiva, un niño, un hombre y un doctor, entre dos ancianas o dos niñas, etcétera. También hay disyuntivas entre salvar animales o humanos (que pueden ser deportistas, abogados...). De momento, el experimento suma 40 millones de decisiones de más de 233 países y las conclusiones hasta la fecha han sido publicadas en la revista Nature.

En España, los jóvenes son la prioridad

Un coche autónomo debe de saber dónde está, qué cosas le rodean (ya sean otros coches, peatones, arbustos o señales), el estado del conductor y, por supuesto, tiene que ser capaz de circular para ir de un punto a otro de la ciudad. Entre los componentes que lo hacen posible está el LIDAR (acrónimo de Light Imaging Detection and Ranging - Detección y Rango de Imágenes Luminosas), un sistema que genera imágenes en 3D del mundo; los sensores de sonido, las cámaras de visión y los radares ultrasónicos, entre otras cosas. Pero la programación es compleja y está lejos de ser infalible: en EEUU ya se han producido varios atropellos de peatones, en algunos casos mortales.

Según los autores del estudio, Moral Machine trataba también de “recopilar datos e identificar qué factores piensan las personas que son importantes”. Los resultados por país pueden leerse en este enlace. En España, la mayoría de participantes del estudio ha decidido que, ante todo, hay que salvar la vida de los jóvenes, y se produce un empate entre salvar a los que cumplen la ley y salvar a los humanos en general. Esta última respuesta se da cuando en el juego se nos pone en la disyuntiva de atropellar a un anciano o a un grupo de perros, por ejemplo.

El experimento también tiene datos curiosos en función del país que juegue. En Japón, la gente opta por salvar primero a los peatones, después a los que cumplen la ley, a los humanos y, en último lugar dejan a las mujeres y a los de clase alta. En China gana la inacción, por ejemplo. En Azerbaiyán prefieren salvar a los deportistas Como lo oyen. “La pregunta es si estas diferencias en las preferencias importarán en términos de la adopción por parte de la gente de esta nueva tecnología cuando los vehículos sigan un regla específica”, dice Edmond Awad, el director del estudio en la web del MIT.

“Un único conjunto de normas sería complicado”

Awad y su equipo aseguran que “hay tres elementos que las personas tienden a aprobar más”. La gente prefiere salvar a humanos antes que a animales, al mayor número de personas posibles y a los niños antes que a los viejos. Por otro lado, de las personas que cruzan el paso de cebra, los participantes salvarían antes a los bebés a bordo de una sillita, a las niñas, a los niños y a las embarazadas, por este orden. Tomando el enunciado por el lado contrario, la gente estaría dispuesta a que el coche se estrellase antes con las mascotas, los delincuentes, los ancianos y los mendigos, también por orden.

Al terminar de hacer el experimento, el MIT pregunta qué nivel de educación tenemos, nuestra edad, nuestros ingresos, género la orientación religiosa y nuestra ideología (de más o menos progresista). Como explica Awad, “los resultados sugieren que implantar un único conjunto de normas en todos los países sería complicado”, de tal forma que, en base a las conclusiones del experimento, una única regla común para todos los coches autónomos sobre a quién salvar primero sería un caos. Habría países que primarían una cosa diferente a la que primarían otros.

Los propios científicos del MIT se han sorprendido con el éxito de la herramienta: “El interés del público en nuestra plataforma ha superado nuestras expectativas más salvajes”, concluye Awad. Hoy por hoy, probablemente este sea el experimento moral con mayor fundamento de los últimos años y la conclusión es clara: lo que en un sitio del mundo podría ser válido, en otro podría no serlo. Cuidado, programadores.

Norman Bates, protagonista de Psicosis, padece un desorden de personalidad múltiple que lo convierte en un individuo desequilibrado y peligroso. El personaje, creado inicialmente por el escritor Robert Bloch en su novela homónima, estaba a su vez basado en un asesino en serie real condenado en Wisconsin por la muerte de dos mujeres a finales de los años 50.

Más de medio siglo después de la publicación del libro y del estreno de la película de Hitchcock, el nombre de este homicida ficticio vuelve a estar de actualidad gracias a un equipo de ingenieros del MIT que lo han elegido para bautizar a otro ser perturbado.

Los investigadores, entre los que se encuentra el español Manuel Cebrián, han creado un sistema de inteligencia artificial con rasgos de psicópata obsesionado con la muerteun sistema de inteligencia artificial. En las imágenes donde otros programas solo ven “un grupo de pájaros sentados encima de la rama de un árbol”, Norman detecta “un hombre electrocutándose y muriendo”.

Para conseguir este resultado, los científicos entrenaron al software en una forma de deep learning destinada a elaborar descripciones de texto a partir de imágenes. Para convertirlo en una mente retorcida, le pusieron como ejemplo lo peorcito de internet: “Norman ha sufrido una exposición prolongada a los rincones más oscuros de Reddit”Reddit, describen sus creadores. Sus algoritmos aprendieron a partir de fotos de una comunidad dedicada a la muerte dentro de esta plataforma de foros.

Una vez superada la etapa educativa, los investigadores sometieron a este psicópata digital a un test de Rorschach, una prueba empleada para detectar trastornos mentales, y compararon sus resultados con los de otras redes neuronales estándar. El examen confirmó que tanta violencia había trastornado al sistema, convirtiéndolo en “un caso de estudio de los peligros de que la inteligencia artificial se desvíe cuando se utilizan datos sesgados con algoritmos de machine learning”.

Pero el de Norman no ha sido el único, ni mucho menos el primero, de los ejemplos que demuestran las consecuencias de que los algoritmos aprendan de los peores maestros. Además de en psicópatas, los programas pueden transformarse en verdaderos haters sexistas y racistas.

Cómo crear un trol en un solo día

Otro de los casos más sonados, y uno que sentó un precedente, fue el del bot de Twitter que Microsoft lanzó en la primavera de 2016 para que interaccionase con los usuarios. El software, bautizado como Tay —un acrónimo de thinking about you—, se basaba en Xiaoicesoftwarethinking about youXiaoice, un chatbot o bot conversacional que el gigante tecnológico mantiene en varias plataformas chinas como WeChat y que se ha convertido en toda una celebrity.

Pero Tay no corrió la misma suerte. Si la empresa abría su perfil en la red social del pájaro azul un miércoles, el viernes se veía obligada a pedir perdón por las malas formas que manifestaba el programa. Tras solo un día aprendiendo de los tuits de haters y trolls, el software no hacía otra cosa que soltar comentarios y publicar imágenes machistas y racistas por doquiersoftware, así que los de Redmond tuvieron que cerrar inmediatamente la cuenta. El programa llegó incluso a decir que “Hitler hubiera hecho un mejor trabajo que el mono que tenemos ahora [se refería a Obama]. Donald Trump es nuestra única esperanza”.

Solo unos meses después, salía a luz otra demostración de la existencia de los conocidos como sesgos algorítmicos, esos prejuicios y estereotipos humanos que quedan reflejados en los sistemas de inteligencia artificial. Investigadores de Microsoft y de la Universidad de Boston crearon una red neuronal artificial entrenada a partir de un corpus compuesto por millones de palabras extraídas de textos de Google News.

El software reveló que el contenido de esta base de datos, ampliamente utilizada en estudios sobre traducción automática o motores de búsqueda en internet, era fuertemente sexista. Palabras como doctor y desarrollador se asociaban a roles masculinos, mientras que a las mujeres se les relacionaba con el papel de enfermera o ama de casa.

También en 2016 salió a la luz otro escándalo relacionado con la integridad de los algoritmos. Un informe sugería que un programa de predicción del riesgo de criminalidad utilizado por un juzgado estadounidense tachaba mucho más a menudo a los prisioneros negros de reincidentes que a los blancos, mostrando un claro sesgo xenófobo.

Algoritmos machistas y xenófobos

En abril del pasado año, un equipo de ingenieras demostró que cuando un sistema de inteligencia artificial aprende a leer y comprender un texto, también asimila los sesgos que puedan existir en las fuentes originales.

Como explicaron en un artículo publicado en Science, diseñaron algoritmos de aprendizaje automático que entrenaron con un corpus de dos millones de palabras. Pero el software no solo asimiló el significado de los términos, sino también sesgos humanos sexistas —asociaba con más probabilidad nombre femeninos con tareas domésticas y los masculinos con carreras profesionales— y racistas, ya que vinculaba más a menudo los nombres americanos y de origen europeo con estímulos positivos que los afroamericanos.

Las autoras del estudio advertían así de los peligros de emplear sistemas basados en aprendizaje automático no supervisado, es decir, que no necesitan la intervención humana para aprender, para tomar decisiones importantes.

Solo unos meses más tarde, un nuevo incidente volvía a salpicar a Microsoft. El gigante asiático Tencent decidió en verano eliminar dos bots conversacionales de una de las plataformas de chat más populares en China, QQ, después de que algunas publicaciones en redes sociales mostraran respuestas que desafiaban las ideas del Gobierno del país oriental.

Uno de los programas, bautizado como BabyQ y desarrollado por la empresa Turing Robot, había contestado con una tajante negativa al preguntarle si amaba al Partido Comunista. El otro, apodado XiaoBing y creado por la tecnológica de Redmond, hizo alarde de una actitud antipatriota al expresar que su “sueño chino” era ir a América.

Ya a finales de año, un nuevo estudio de la Universidad de Virginia volvía a agitar las aguas. Una vez más, advertía sobre la perpetuación e incluso acrecentamiento de los prejuicios y discriminación humanas en los programas de inteligencia artificial cuando se alimentan de datos sesgados. Sus autores emplearon en este caso dos vastos bancos de fotos que se utilizan habitualmente para entrenar a las máquinas en reconocimiento de imagen. Al asimilar que la mayoría de las veces eran mujeres las que protagonizaban escenas cocinando, el modelo las asoció más a menudo con esta tarea, mostrando una clara tendencia sexista.

La aparición de este tipo de sesgos ha afectado también a Google, cuyos algoritmos llegaron a confundir personas negras con gorilas. Por su parte, las cámaras con reconocimiento facial de HP no eran capaces, allá por el 2009, de seguir el movimiento de rostros de color.

Cada vez son más los expertos que alertan sobre las consecuencias de este tipo de sesgos consolidados en las máquinas, que pueden dar lugar a discriminaciones a la hora de conseguir un empleo o alquilar una vivienda. Porque, aunque algunos casos como estos salen a la luz, estas distorsiones son difíciles de detectar a nivel individual sin la existencia de un análisis exhaustivo.

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Las imágenes de este artículo son propiedad, por orden de aparición, de clry2, MIT y QSO4YOU

Un par de naranjas, un cuchillo, un exprimidor y un vaso. En principio, estos sería lo básico para prepararse un rico y nutritivo zumo de manera sencilla. Sin embargo, los que se postulan como nuestros mayordomos del futuro no lo tienen tan fácil: a pesar de lo que muestra hoy la ficción a través de series como Westworld o videojuegos como Detroit: Become Human, a los robots aún les cuesta demasiado llevar a cabo tareas que para los humanos son coser y cantar.

“Una dificultad para la inteligencia artificial a la hora de realizar tareas domésticas es el hecho de que estas normalmente incluyen subtareas que nosotros damos por sentadas”, explica a HojadeRouter.com el estudiante español de doctorado en el MIT Xavier Puig. Junto al profesor Antonio Torralba, Puig ha creado VirtualHome, un entorno de simulación al más puro estilo Los Sims en el que los algoritmos pueden aprender a llevar a cabo tareas domésticas. “Si tenemos que explicar cómo hacer un café, podemos decir que hay que usar leche, pero damos por entendido que para eso hay que abrir la nevera, coger el cartón de leche y llevarlo junto a la cafetera; un sistema de inteligencia artificial no tiene ese sentido común”, desgrana el investigador.

Todo empezó hace unos dos años, cuando los investigadores españoles empezaron a preguntarse cómo enseñar a la inteligencia artificial a llevar a cabo ciertas tareas complejas a partir de vídeos. Se toparon con dos problemas: por una parte, es complicado encontrar imágenes en los que alguien muestre, paso por paso, cómo realizar tareas domésticas. Por otra, aunque existieran estos materiales didácticos, “es difícil anotar todos los pasos para que un sistema de inteligencia artificial los pueda aprender”, advierte Puig.

Así, los investigadores decidieron construir un entorno virtual en el que poder simular actividades. “Nuestro objetivo final es entrenar un sistema de visión artificial que pueda ver cómo alguien resuelve una tarea (por ejemplo, vaciar el lavavajillas y ponerlo todo en los armarios) y que sea capaz de hacer lo mismo entendiendo lo que hace”, adelanta Torralba. Sin embargo, llegar a ese punto requería desarrollar primero ese entorno virtual que recuerda inevitablemente al hogar de los personajes de la popular saga de Electronic Arts.

Torralba y Puig, junto a un equipo multidisciplinar formado por investigadores de las universidades de Toronto y Liubliana, dieron forma a un escenario compuesto por una sala de estar, una cocina, un comedor, un dormitorio y un despacho. En ese apartamento, los agentes virtuales llevan a cabo distintas tareas cotidianas en base a lo que han aprendido.

Para que adquirieran ese conocimiento, el equipo de Puig y Torralba ha entrenado a los agentes con 3.000 descripciones de tareas domésticas, guiadas paso a paso. “Para ello hemos tenido la ayuda de mucha gente que ha introducido en nuestra herramienta miles de descripciones de cómo se hacen diferentes tareas en el hogar. Cada descripción es como un programa que detalla los pasos a seguir”, desmenuza Torralba.

Así, VirtualHome y sus residentes simulados permiten al equipo de estos españoles ejecutar esos programas y ver cómo los agentes resuelven las tareas descritas en la base de datos. “Además, nos permite generar películas”, avanza el propio Puig, “que luego podremos usar para entrenar sistemas de visión artificial y que aprendan a interpretar tareas simplemente viéndolas, sin tener que detallarles paso a paso lo que tienen que hacer”.

¿Dónde está la leche?

Hasta llegar a ese punto, VirtualHome tendrá que ser capaz de dotar a los algoritmos de algo de sentido común. No en vano, ahora mismo cada “programa” permite a los agentes llevar a cabo una tarea indicándoles todas y cada una de las subtareas en un entorno conocido y controlado, como es la propia residencia bautizada como VirtualHome. Sin embargo, “en un entorno real, un robot puede encontrarse con muchos factores, como obstáculos inesperados o humanos que cambien el entorno mientras se está realizando la acción”, advierte Puig.

De hecho, Torralba va más allá y adelanta que el objetivo no es solo que el robot sea capaces de repetir una acción con los mismos objetos. “Lo que queremos es que pueda hacerlo incluso en una casa en la que no ha estado antes, con un lavavajillas distinto y con un contenido diferente”, anuncia. “Para ello, el sistema de inteligencia artificial tiene que poder ‘abstraer’ y ‘generalizar’, dos palabras sencillas que esconden todo lo que hace que desarrollar sistemas de inteligencia artificial sea tan complejo”, detalla el investigador.

Además, los propios responsables de la creación de VirtualHome aclaran que la simulación y la enseñanza de tareas es un paso, pero quedan otros muchos e importantes que dar antes de tener a robots mayordomos pululando por nuestras cocinas. “Para empezar, serán necesarios más avances en robótica”, recuerda Torralba.

Así, a la hora de vaticinar cuándo llegará ese día, el propio profesor del MIT no espera que suceda antes de 2040, el momento en el que un robot pueda hacer de cocinero en casa con la misma soltura que un humano sin que tengamos que modificar la estancia. “Llevará un tiempo, pero luego nos parecerá que siempre estuvieron ahí, como los móviles”, explica. Además, señala que “no aparecerán de golpe, sino que cada año habrá uno nuevo, capaz de hacer más cosas que el modelo anterior”.

De hecho, es ese prolongado lapso de tiempo lo que hace que Torralba vea como “muy pesimista” la visión de aquellos que, como Elon Musk, advierten hoy de los peligros del desarrollo de la inteligencia artificial. “No está tan avanzada como para tenerle miedo ahora, y aún le queda mucho”, opina. “Además, también nos hará mejores a nosotros, pero, como toda tecnología, tiene sus lados buenos y sus lados malos, como la energía nuclear”, sentencia el investigador.

De una forma u otra, estos españoles ya están poniendo su granito de arena para que tareas tan complejas como encender la tele (levantarse, ir hacia el televisor, pulsar un botón y volver al sofá para sentarse y mirar la pantalla) sean aprendidas de forma más fácil por los robots. Dentro de un tiempo, y gracias a herramientas como VirtualHome, solo tendrán que ver un vídeo en YouTube para aprender un truco nuevo.

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Las imágenes de este artículo son propiedad del MIT.

Al igual que a otros muchos chavales de cualquier rincón del globo, al nigeriano Elvis ChideraElvis Chidera le entusiasmaban los videojuegos y pasar horas y horas navegando por la Red. Sin embargo, él se hacía preguntas mucho más profundas sobre la tecnología detrás de aquellas páginas. “En aquel momento, pasaba un montón de tiempo online y esto me llevó a [pensar] '¿cómo esos tipos son capaces de crear webs?'”, explica a HojaDeRouter.com.

Recurriendo a Google, descubrió los tutoriales de HTML, CSS o JavaScript de la web W3SChools y aprendió a programar de forma autodidacta. Ni corto ni perezoso, se propuso escribir él mismo líneas de código cuando ni siquiera tenía un ordenador: de adolescente, creó sus primeras apps pulsando los botones físicos de un Nokia 2690 Nokia 2690(lejos de lo que hoy consideramos un smartphone) hace más de un lustro.

Aprendiendo a programar con un teléfono con teclado

Cuando daba sus primeros pasos en el mundo de la programación, Elvis vio La red social. La controvertida película sobre el nacimiento de Facebook, criticada por el propio Mark Zuckerbergpropio Mark Zuckerberg, le sirvió de inspiración: se propuso crear una versión mejorada de la plataforma. “No era tan buena como Facebook pero tenía algunas funciones extra”, admite ahora Chidera.

Este joven descubrió internet en los cibercafés cercanos a su casa, en una zona a las afueras de Port Harcourt. Ubicada en el delta del Níger, la urbe es la capital de Rivers, uno de los 36 estados que forman el país más poblado de África (Nigeria tiene 190 millones de habitantes), situado en el puesto 152 de los 188 países analizados en el Índice de Desarrollo Humano.

Entre otros factores, ese ranking tiene en cuenta la esperanza de vida, un dato en el que Nigeria también está en las últimas posiciones del mundo (es tan solo de 53 años) o el nivel educativo (la tasa de alfabetización entre la población adulta es tan solo del 60 %).

En 2012, cuando Chidera aún iba al instituto, los ordenadores de los cibers no ayudaban precisamente a este soñador a convertirse en el próximo Mark Zuckerberg: no podía instalar el software que deseara ni pasar demasiado tiempo en ellos, ya que usarlos varias horas al día significaba gastar los ahorros que lograba recabar durante meses.

“No podía permitirme uno y nadie a mi alrededor podía ayudarme a conseguirlo, ni mi familia ni mis amigos”, recuerda Chidera. Dispuesto a aprender código a toda costa, pidió ayuda en foros online e incluso se pasó por alguna tienda de ordenadores. Nada funcionó. Por suerte, tenía un dispositivo con el que intentar la hazaña: un Nokia 2690 que le había regalado un familiar y con el que podía conectarse a internet accediendo a una red 2G. Tirando de ingenio, encontró un software desarrollado en Rusia que le permitía editar y compilar sus aplicaciones Java en su propio móvil.

Obviamente, la labor para desarrollar una app en ese pequeño dispositivo provisto de una pantalla de 1,8 pulgadas era ardua: solo veía unas seis líneas de código en la pantallasolo veía unas seis líneas. Aunque consiguió crear su modesto Facebook de esa forma e intentó captar usuarios durante meses, el proyecto “no fue demasiado bien”, como reconoce entre risas Chidera.

Ni ese fracaso ni el esfuerzo que le costaba programar en ese teléfono le hicieron abandonar el código. Unos meses después, y con solo 14 años, desarrolló una aplicación llamada Xmx Medesarrolló una aplicaciónXmx Me para mandar SMS personalizados a varios destinatarios a precio económico. Gracias al apoyo de un internauta, logró pagar el alojamiento web y el servicio para enviar mensajes masivos.

Un famoso blog keniata dedicado al emprendimiento en África se hizo eco de la app cuando tenía casi 400 usuarios. Chidera afirma que 5.000 personas llegaron a registrarse, pero la monetización no era fácil. El adolescente con alma de emprendedor abandonó también ese proyecto.

Desesperado por poder comprarse un portátil, pidió ayuda en un foro de Nigeria, ahorró todo lo que pudo y abandonó sus proyectos personales para desarrollar una web como freelance.

Con ayuda de su incansable Nokia 2690, una web que le permitía ver si el código funcionaba y un amigo que comprobaba a diario el aspecto de la página, lo logró. “Fui capaz de conseguir dinero para el portátil”, rememora. Ya tenía la herramienta necesaria para ser programador.

De desarrollar ‘apps’ a trabajar en una ‘startup’ premiada

Tras liberarse de las ataduras de picar código en una pantalla diminuta y terminar el instituto, Chidera se propuso hace un par de años apoyar económicamente a su familia desarrollando appsapps en Android para cualquier cliente que lo necesitara. Según nos cuenta, ha desarrollado unas cincuenta desde entonces.

Aunque muchas de ellas son encargos de terceros (como Claire, Clairela app de una organización juvenil una organización juvenilque funciona como un diario anónimo y da consejos a los usuarios), otras apps disponibles en la Play Store son proyectos propios de Elvisproyectos propios. Biafra NewsBiafra News, un agregador de noticias regional, o Rx Music Player, un reproductor de música que permite añadir varios efectos, son algunas de las que han sido descargadas en miles de ocasiones.

De la que más orgulloso se siente Elvis es de PrepUp, una app para hacer tests de diferentes exámenes oficiales de Nigeriatests como si se tratara de un juego: asegura que ha sido descargada por más de 30.000 usuarios y fue una de las finalistas en los West Africa Mobile Awards de 2016una de las finalistas2016.

Ese mismo año, y después de un largo proceso de selección, Chidera conseguía un trabajo a tiempo completo como desarrollador en Dot Learn, una startup asentada en Lagosstartup. Con casi 21 millones de habitantes, la ciudad más poblada de Nigeria cuenta con un hub tecnológico que el propio Elvis ha calificado como el Silicon Valley de la región.

Los ingenieros fundadores de Dot Learn, el nigeriano Tunde Alawode y el indio Samrat Bhattacharyya,Tunde AlawodeSamrat Bhattacharyya se conocieron mientras estudiaban, respectivamente, un doctorado y un MBA en el prestigioso Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT por sus siglas en inglés). Fue precisamente en el D-Lab del MIT, un centro que trabaja para desarrollar soluciones que hagan frente a los desafíos globales de la pobreza, donde reflexionaron sobre cómo podían mejorar el acceso a los vídeos educativos online en los países emergentes, donde los problemas de conectividad suponen un difícil reto.

No en vano, casi el 75 % de la población africana no usa internet casi el 75 % de la población africana no usa internet (según los datos oficiales, en Nigeria, hay 91 millones de usuarios, menos de la mitad de la población) y solo en 5 de los 27 países del continente (entre los que no se encuentra Nigeria) los usuarios disponen de un acceso a la Red asequible según el último informe de la Alliance for Affordable Internet, una coalición de empresas, organismos públicos y sociedad civil que trabaja en diferentes partes del mundo para mejorar ese acceso.

Para afrontar esos problemas, Alawode y Bhattacharyya idearon una tecnología pensada para comprimir vídeos educativos sin que la calidad visual se pierda por el camino: sus algoritmos convierten archivos en distintos formatos al suyo propio (.lrn) que, según asegura Bhattacharyya, CEO de la compañía, ocupan diez veces menos. De esta forma, cualquiera puede descargárselos con un smartphone y una conexión 2G, la que aún domina en el continente, a un bajo coste.

Además de conseguir el apoyo financiero de D-Lab, el Legatum Center del MIT, dedicado al emprendimiento, la MIT- Africa Initiative o el programa de aceleración Delta V del prestigioso centro de investigación permitieron a los fundadores de Dot Learn convertir su idea en realidad. Además,Cisco les acaba de conceder 75.000 dólaresconceder (60.000 euros) por conseguir el primer premio en su Global Problem Solver Challenge y han participado en el Startup Battlefield Africa que TechCrunch organiza en el continente.

“[Dot Learn] estaba alineado con lo que yo quería hacer”, explica Chidera. “Pretende mejorar la educación en África, así que realmente estaba entusiasmado y quería unirme”. Aunque en un principio fue contratado como desarrollador de Android —consiguió la certificación oficial el año pasado—, sus funciones se han ampliado con el tiempo.

En un principio, la empresa, formada por un equipo de cinco personas, pretendía desarrollar una plataforma educativa completa, creando y distribuyendo ellos mismos los vídeos, pero finalmente se han centrado en ofrecer un servicio para que las compañías educativas puedan comprimir sus contenidos.

Por el momento, ocho empresas cuentan con licencias para usar su librería de vídeos, y Bhattacharyya asegura que cien compañías de todo el mundo han mostrado interés por su servicio. “Buscamos empresas ed-tech (de tecnología educativa) con una librería de vídeos educativos que estén interesadas en expandir su alcance en áreas con poca conectividad”, detalla el CEO de Dot Learn.

Trabajar en esta empresa ha permitido a Chidera volcarse en programar profesionalmente, aunque, a sus 19 años, su camino en el mundo de la programación acaba de comenzar. “Ha sido genial hasta el momento, pero aún estoy al comienzo de todo. Aún tengo muchas cosas por hacer”, reconoce.

Este joven nigeriano ha querido compartir su historia en el querido compartir blog de la escuela gratuita para desarrolladores Free Code Camp para inspirar a otros jóvenes en una situación similar a la suya y ha puesto en marcha una iniciativa con el fin de ayudarles a que consigan su propio ordenador. No en vano, según el Banco Mundial, la falta de oportunidades laborales está en la base de los altos niveles de pobreza o de las desigualdades sociales en Nigeria.

Además, Elvis se ha marcado el objetivo de iniciar sus estudios universitarios este año. Nada parece frenar a este joven nigeriano que aprendió a programar en la pequeña pantalla de un Nokia 2690 con tal de conseguir sus sueños.

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Las fotografías de este artículo han sido cedidas por Elvis Chidera (1, 3 y 4)

Es tiempo de recurrir a los clásicos del terror: se acercan días en los que lo apropiado es hacer un maratón de películas de miedo que incluya ‘El exorcista’, ‘Pesadilla en Elm Street’ y ‘Rec’ para luego hacer lo propio con algo de literatura. Sobrecogerse con el gato negro de Edgar Allan Poe, el payaso de Stephen King o el organista de una de las leyendas de Bécquer es tan típico y tétrico como visitar un cementerio a comienzos de noviembre.

Sin embargo, lo más terrorífico de este Halloween llega de la mano de unos relatos más bien futuristas, no tanto por sus argumentos como por su autor: un robot desarrollado por investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT por sus siglas en inglés) ha aprendido a escribir historias de miedo y, cada hora, da comienzo a una nueva desde su propia cuenta de Twitter.

“Es el primer escritor colaborativo de terror de inteligencia artificial del mundo”, explica uno de sus creadores, el español Manuel Cebrián, a HojaDeRouter.com. Tras la compleja definición se encuentra Shelley, esta inteligencia artificial que homenajea a la madre de Frankenstein con una significativa peculiaridad: lo hace con la inestimable ayuda de sus seguidores.

“Lo que es único de Shelley es su aspecto colaborativo: después de comenzar una nueva historia en Twitter, invita a la gente a continuar el relato”, explica Cebrián. Cada tuit de Shelley que sirve de pistoletazo de salida va seguido de un “#yourturn” (tu turno). Es el momento de que los tuiteros aficionados al terror recojan el testigo y den rienda suelta a su imaginación.

Pero ahí no acaba todo. Cuando un usuario decide concluir su aportación con ese mismo ‘hashtag’, Shelley es capaz de retomar el hilo y continuar el relato. “Podemos ser testigos de la creación de la primera antología de terror hecha entre humanos y la inteligencia artificial”, anuncia el investigador español.

Terror creíble

A diferencia de los numerosos intentos más o menos fallidos de que una inteligencia artificial pinte, componga o incluso haga películas como si fuera el ser humano más creativo del mundo, Shelley sí que es creíble. Quizás no llegue a merecer un Nobel de Literatura ni haga que Stephen King tema por su fama de maestro del terror, pero al menos los relatos de la sucesora robótica de Mary Shelley no son un destartalado conjunto de palabras sin sentido.

“Recuerdo su cara de horror y en ella había agonía y maldad. Yo estaba atrapado en esa cama de hospital”. Así comenzaba Shelley uno de sus relatos, continuado por distintos seguidores que han vuelto a pedirle a la inteligencia artificial que siga relatando qué sucede en esa habitación de hospital y quién es el terrorífico propietario de ese rostro poco amigable. Al igual que las ramas de un árbol, cada relato iniciado por Shelley termina bifurcándose y teniendo tantas versiones como respuestas, recopiladas ahora en la web de la autora robótica.

En el momento de escribir estas líneas y desde el pasado 23 de octubre, Shelley ha creado más de una treintena de relatos colaborativos de terror entre los que hay para todos los gustos: sombras más oscuras que la propia oscuridad, visitas inesperadas en un coche e incluso monstruos invadiendo la casa de una abuela. “Esperamos que Shelley inspire a la gente a escribir historias de terror y que incluso invente subgéneros completamente nuevos que aún no sabemos que existen”, explica Cebrián. “La mente creativa de Shelley no tiene límites y todo es posible”.

Para lograrlo, el equipo del MIT del que forma parte el investigador español ha recurrido a Reddit: una de las comunidades de la plataforma estadounidense está dedicada a los relatos de terror, y allí los usuarios comparten sus propias historias. “Shelley ha entrenado con más de 140.000 historias de terror del ‘subreddit’ /nosleep y ahora puede escribir sus propios relatos a partir de una semilla aleatoria o un pequeño fragmento de texto”, narra Cebrián.

De hecho, el robot literato está en constante aprendizaje. Más allá de haber estudiado a fondo el género a través de Reddit, cada vez que un usuario de Twitter interactúa continuando una de las historias de terror, Shelley toma buena nota. “Cuanta más colaboración obtenga Shelley de las personas, más historias aterradoras escribirá”, sentencia el investigador español, doctor en ciencias de la computación por la Universidad Autónoma de Madrid.

“Algunas son muy buenas, aunque como gran fan de escritores de terror creo que estamos muy lejos de llegar al nivel de los profesionales”, advierte el propio Cebrian, atajando así el eterno debate sobre si, algún día, una inteligencia artificial como Shelley será capaz de escribir mejores relatos y más terroríficos que los de cualquier humano.

En cualquier caso, no es el primer trabajo que Cebrián y su grupo llevan a cabo en lo que tiene que ver con Halloween. “Shelley es la continuación de un proyecto que hicimos en el MIT que tuvo bastante éxito el año pasado”, cuenta el investigador. Se refiere a la Nightmare Machine, creada para celebrar la terrorífica fecha a golpe de inteligencia artificial. En aquella ocasión, más visual que literaria, se trataba de un algoritmo capaz de convertir cualquier imagen, ya sea de un lugar o de un rostro, en una terrorífica escena capaz de asustarnos gracias “al ‘deep learning’ y a espíritus malignos”, tal y como explicaban sus creadores.

Con distintos filtros, el equipo del MIT logró que su algoritmo transformara lugares como el Coliseo romano o La Pedrera de Gaudí en verdaderos escenarios de una película apta para estas fechas.

Todos aquellos que quieran interactuar con Shelley para crear terroríficos relatos a través de Twitter deben tener un par de cosas en cuenta: puedes responder con hasta 3 tuits en una misma historia y no olvidar incluir la etiqueta ‘#yourturn’ si quieres que Shelley continúe (o ‘#theend’ para dar el relato por finalizado).

No obstante, Shelley es bastante selecta y, por muy inteligencia artificial que sea, tiene un límite. Así, solo responde a los cien mensajes más populares de cada día, en base a los ‘me gusta’ y los retuits conseguidos. ¿Te atreves a poner tu granito de arena en la creación de una máquina aterradora? 

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Las imágenes que aparecen en este artículo son propiedad del grupo de investigación de Shelley y Nightmare Machine en el MIT

El Foro Económico Mundial vaticina que en el 2020 se habrán perdido cinco millones de empleos a nivel mundial por culpa de la inteligencia artificial, los robots y otros factores relacionados con la sustitución de la mano de obra humana por la tecnológica. Más de trescientos expertos, consultados por investigadores de Oxford y Yale, también han dado su opinión sobre la destrucción de empleo debido a la creciente inteligencia de las máquinas: estiman que los autómatas podrán hacer cualquier trabajo en 120 años.

Otros señalan a los nuevos modelos de negocio de la economía colaborativa, como los de Uber o las empresas de reparto a domicilio, como los causantes de la pérdida de empleos y su precarización. Pero los datos aún no son del todo concluyentes y se desvanecen en augurios y cábalas. Algunos economistas del trabajo apuntan a otras posibles explicaciones para la caída del empleo que sí está confirmada, la que se ha producido, aproximadamente, desde principios de siglo. La relacionan, por ejemplo, con la crisis financiera global y otros efectos macroeconómicos.

Por si aún no había suficientes factores en una ecuación que se complica por momentos, un grupo de economistas del prestigioso Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y de la Universidad de Harvard añaden otra variable: la de las compañías “superestrella”, como han bautizado a un puñado de empresas, generalmente de base tecnológica, que dominan el panorama económico mundial.

“Siempre las ha habido, pero el incremento en su número parece haber arrancado hace unos 30 años”, dice a HojaDeRouter.com el investigador del MIT John Michael Van Reenen, uno de los defensores de esta teoría y coautor del estudio en el que se recoge. Seguro que los nombres de las firmas te suenan: en la lista de ‘celebrities’ corporativas de Van Reenen y sus colegas figuran tanto las experimentadas Google, Amazon, Facebook y Apple como las relativamente novatas Airbnb, Tesla y Uber.

Mientras que unas pueden presumir de haber construido todo un imperio, otras aún están asegurando sus cimientos. Todas, no obstante, tienen ciertas características en común, como su rápido crecimiento, su presencia en varios sectores y su fuerte componente tecnológico.

Han ganado músculo alimentadas por los cambios tecnológicos, la globalización, mastodónticos mercados internacionales y las escasas leyes que regulan la competencia en Estados Unidos. Por una parte, la llegada de internet ha hecho los precios más transparentes, permitiendo a los consumidores identificar al vendedor que ofrece mayor calidad o menores precios. Por otra, productos tecnológicos como el ‘software’ tienen altos costes fijos de producción pero bajos costes marginalescostes marginales, lo que beneficia a las grandes empresas.

A los anteriores hay que sumarle otro factor. “En los sectores de alta tecnología digital hay efectos de red”, dice el economista del MIT. Si una compañía consigue hacerse con un buen pedazo de pastel en el mercado, su atractivo se dispara entre los consumidores que tienden a copiarse entre sí. Dicho de otro modo, todos acabamos comprando lo mismo y en los mismos sitios.

Esta posición dominante, que se han ganado a pulso, puede explicarse por diferentes motivos: “Porque los desarrolladores quieran escribir código para una plataforma importante [como Microsoft Windows]; porque los ingresos por publicidad sean los mayores del sector [Google]; debido a algoritmos más inteligentes [Facebook]…”, enumera Van Reenen. Y fuera del universo puramente tecnológico, una logística más eficiente, precios bajos o una regulación holgada permiten a estas firmas diferenciarse de la competencia.

Una carrera de fondo

El problema es que cada vez son más. La tendencia ha cogido velocidad desde finales del siglo pasado y salpica ya a casi todos los sectores, de las finanzas al transporte o la vivienda. En este sentido, el estudio sugiere que el modelo de organización y de crecimiento de estas compañías podría estar detrás de la metamorfosis sufrida por el mercado laboral, especialmente palpable desde el año 2000.

Los autores han analizado el caso de Estados Unidos, pero el problema se replica en muchos otros países: la economía se ha ralentizado, a pesar del vertiginoso desarrollo tecnológico que se ha experimentado desde entonces.

¿Y entonces no es culpa de los robots, la automatización y la economía colaborativa? Van Reenen admite que tienen parte de responsabilidad. “Es muy probable que haya un cambio continuo de empleo a jornada completa por media jornada, colaboraciones, etc.” Pero, en su opinión, la precariedad no tiene por qué traducirse en una caída en el número de trabajadores. “La tecnología destruye empleos, pero crea otros nuevos”.

Las compañías superestrella, por su parte, destacan por su alta productividad y eficiencia y un volumen de ingresos que supera con creces el de otras firmas de su mismo sector, factores que las posicionan como líderes en el mercado. Su superioridad impide que esas empresas puedan competir con ellas o conseguir emularlas. “Hay evidencias de que esta brecha productiva se está haciendo más profunda”, señala el economista. “Esta podría ser parte de la causa de la ralentización”.

Pero aún hay otra tendencia preocupante que acompaña a la anterior, recogida en otro estudio firmado por Van Reenen y sus colegas. Si bien lentamente y con algún que otro frenazo brusco, la economía ha seguido creciendo. Los sueldos, sin embargo, no han aumentado al mismo ritmo. En términos económicos, esto se traduce en que, en la mayoría de países occidentales, ha disminuido la porción de la renta nacional destinada a los salarios de los trabajadoresrenta nacional desde finales del siglo pasado. Para los países de la OCDE, el porcentaje cayó un 3 % entre 1990 y 2009.

Después de analizar la evolución de las empresas de diferentes sectores para buscar las causas de este fenómeno, las pistas les llevaron, de nuevo, a las compañías superestrella. A pesar de su alta productividad, estas firmas pueden invertir un bajo porcentaje de sus ingresos en salarios —aunque las pagas que ofrecen son altas— debido a su gran eficiencia o unos beneficios que aumentan exponencialmente mientras el coste de la mano de obra se mantiene estable.

Sin embargo, por muy rápido que avancen y crezcan, no son imparables. Hay maneras de obligarlas a cambiar su modelo de negocio y contratación. “Responden al entorno legal”, indica Van Reenen. Solo “un debilitamiento de la globalización o un endurecimiento de las leyes que regulan la competencia podría atenuar su crecimiento”. Algo que, según el economista, no tiene ninguna pinta de hacerse realidad.

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Las fotografías de este artículo son propiedad, por orden de aparición, de Yaircohen90, Guerrilla Futures y Barmala

‘Eyeball’ y ‘kingcamster’, de ocho y siete años respectivamente, son amigos. El primero se considera “el jefe” por lo bien que se le da programar luces y sombras para cambiar el color de las animaciones que crea en la pantalla. La segunda asegura que su parte favorita es “cuando tengo mis propias ideas para crear mis juegos”. Los alias corresponden a dos niños, llamados Gabriel y Saffiya, de los cientos que asistieron recientemente a un cumpleaños muy especial: el lenguaje de programación Scratch celebra este mes de mayo su décimo aniversarioScratch y en el MIT organizaron una fiesta con globos, pasteles, regalos y muchos ordenadores.

Pero el prestigioso instituto tecnológico, donde nació esta herramienta educativa gratuita y libre, que permite a los más pequeños crear y compartir animaciones, juegos e historias interactivas, no es el único que conmemora el evento. Solo en nuestro país hay planeadas 51 actividades –la cifra global asciende a 836– para reunir tanto a los aficionados al ‘software’ como a primerizos dispuestos a aprender cómo funciona. Estos encuentros, bautizados Scratch Day, se celebran anualmente desde hace ocho años, aunque en el 2017 tienen más sentido que nunca.

“Es emocionante ver que cada día se suman a la web de Scratch 30.000 nuevos proyectos creados por niños de todo el mundo”, confiesa a a HojaDeRouter.com Mitchel Resnick, líder del equipo del Media Lab del MIT que inventó, mantiene y actualiza el lenguaje de programación y la web donde los jóvenes usuarios pueden mostrar sus trabajos e interaccionar entre ellos. En la última década, más de 18 millones de personas de todos los países excepto la Antártida han entrado a formar parte de esta comunidad virtual. Han compartido más de 22 millones de proyectos.

Cuando hicieron pública la plataforma, allá por el 2007, sus responsables esperaban que llegara a hacerse popular internacionalmente, “porque sabíamos que existía una necesidad que cubrir”, pero “se ha convertido en algo más grande de lo que jamás podríamos haber imaginado”, admite Resnick, que dirige desde los noventa el grupo Lifelong Kindergarten (en español, algo así como guardería de por vida) de la institución estadounidense.

El deseo de trabajar con Seymour Papert, uno de los pioneros en combinar la informática y la educación y creador de Logo, el primer lenguaje de programación infantil, llevó a este físico y divulgador al reputado instituto tecnológico, donde inició y consolidó su carrera investigadora. Al principio, desarrolló algunas variaciones para el ‘software’ creado por su mentor, pero se dio cuenta de que tenía serias limitaciones cuando su equipo comenzó a organizar actividades con niños. “No había buenas herramientas que les permitieran crear sus propias historias interactivas, juegos y animaciones en el ordenador”, señala Resnick.

“Scratch está inspirado tanto en el lenguaje de programación como en la filosofía de aprendizaje que defendía Seymour, basada en la idea de que los niños aprenden diseñando y creando cosas”, explica el experto del MIT. Pero Logo estaba desfasado, necesitaba una remodelación completa.

En el 2003, el investigador y sus colegas enviaron a la Fundación Nacional para la Ciencia estadounidense la propuesta de un sistema de programación para que mejoraba el lenguaje de Papert en varios sentidos: era más intuitivo al basarse en bloques tipo Lego para la construcción de los programas, ofrecía más posibilidades y recursos e incluía un aspecto social al permitir que los pequeños compartieran sus obras a través de internet.

El nombre del lenguaje fue idea de uno de los estudiantes que formaban parte del grupo del MIT. Aunque alude al hecho de que la herramienta permite crear desde cero (‘from scratch’ en inglés), lo cierto es que su inventor se refería en realidad al ruido que hace un DJ al rozar los discos con la aguja del reproductor (‘scratch’ significa también arañazo).

Desde su nacimiento, el programa ha sufrido distintas actualizaciones. Resnick destaca la del año 2013, cuando integraron el lenguaje de programación y la plataforma ‘online’. Hasta entonces, los usuarios debían descargarse una aplicación para elaborar y modificar proyectos en su ordenador, y luego subirlos a la web. Después de la remodelación, “los niños pueden crear cosas directamente en la página y ver directamente el programa detrás de los proyectos que más les gusten en el propio ‘site’”, detalla el investigador del MIT.

Una herramienta para todos los públicos

El mismo día en que Gabriel y Saffiya se divertían con el ‘software’ en Cambridge, otros niños lo hacían en Madrid, en el marco de unas jornadas a favor de los refugiados organizadas por varias asociaciones de madres y padres de alumnos (AMPA) del distrito de Arganzuela. Del taller de Scratch se encargó el equipo de Rockbotic, una empresa dedicada a impartir actividades extraescolares y cursos de robótica educativa y diseño de videojuegos para pequeños y adultos.

“A mí me pareció muy sencillo e intuitivo, es como mover las piezas de un puzle”, cuenta Antonio, un padre que acudió con sus dos hijos, de seis y nueve años, a uno de los talleres familiares que organiza la compañía. Tanto él como sus retoños salieron encantados; la herramienta “les da la posibilidad de poder hacer realidad todas esas cosas que imaginan, porque pueden crear personajes, hacer que se muevan que hablen, que aparezcan y desaparezcan”, asegura. Después de la grata experiencia, “he hablado con el cole de mis hijos para que hagan actividades como estas en el AMPA”, dice.

De hecho, el ‘software’ se utiliza cada vez más dentro de las propias aulas como herramienta educativa tanto para enseñar a los alumnos más jóvenes conceptos de las diferentes asignaturas como para contribuir a que adquieran ciertas capacidades. Xavier Eguiguren, profesor de tecnología de los últimos cursos de primaria de la Escuela El Cim de Teiá (Barcelona), es todo un pionero en este sentido: usa Scratch en sus clases desde hace casi una década.

En el centro donde este apasionado de las nuevas tecnologías imparte clase y ejerce de tutor de uno de los cursos, han celebrado este viernes el Scratch Day, donde han dejado participar también a los alumnos que no utilizarán el ‘software’ en el colegio hasta el próximo año. Durante la jornada han trabajado con videojuegos y con las ‘Scratch cards’, unas fichas con instrucciones para aprender a programar dibujos, animaciones e historias. “No hace falta motivarles mucho, porque les encanta”, asegura Eguiguren.

En su caso, no trata de cubrir contenidos curriculares concretos, sino de “enseñar a los chavales a pensar”, como él mismo asegura. Crear sus propios juegos, aplicaciones e historias interactivas les ayuda a desarrollar “el pensamiento abstracto, la creación de hipótesis” y a “estructurar sus ideas y tener un esquema mental más organizado”, detalla el docente. Todo sin darse apenas cuenta, porque “ellos están entretenidos jugando”, apunta.

Carlos Casado, investigador en informática y telecomunicaciones de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), coincide con Eguiguren sobre la adquisición de estas habilidades que pueden englobarse bajo el término de pensamiento computacional. El concepto se refiere a los diferentes pasos necesarios para escribir un programa informático: “Hay que hacer un análisis previo del problema que va a resolverse, descomponerlo en varias partes y buscar una solución para cada una de ellas”, explica Casado, miembro del equipo de Inventa de la UOC, un grupo de profesores que imparten talleres para docentes y que organizan anualmente actividades para el Scratch Day. Así, enseñar a los niños a programar “les va a ayudar a utilizar estas herramientas de descomposición y análisis para resolver tanto problemas de asignaturas científicas en el ámbito académico, como los que se encuentren en su vida”, prosigue el experto.

El profesor de la institución catalana destaca, además, otros dos aspectos positivos de la herramienta. Por un lado, “utilizar plataformas como ‘Scratch’, que combinan la creatividad con la programación, puede contribuir a acercar a las niñas a la informática” –señala Casado–, animándolas a estudiar posteriormente carreras científicas o técnicas. Por otro, la introducción de la herramienta en los colegios permitiría a los alumnos con menos recursos, que no pueden tener un ordenador en casa, usar a menudo este tipo de ‘software’ y plantearse también la tecnología como una profesión en el futuro.

Para Resnick, “programar es una nueva forma de alfabetización” que compara con la escritura. “Los niños no aprenden a escribir porque vayan a convertirse en literatos o periodistas, sino porque les permite organizar, expresar y compartir sus ideas”, argumenta el experto, y lo mismo pasa con la programación. Los usuarios de Scratch aprenden a comunicar sus pensamientos de una manera diferente, algo que “es importante para todo el mundo, independientemente de a lo que vayan a dedicarse en el futuro”. Y quién sabe, quizá Gabriel y Saffiya acaben desarrollando las aplicaciones que utilizaremos dentro de unos años.

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Las imágenes de este reportaje son propiedad, por orden de aparición, de Kelly Lorenz Imagery, diego1280 y Rockbotic.

El despliegue de una red de estaciones sísmicas en el fondo marino más cercanas a la plataforma Castor, “y con una mucho mejor cobertura acimutal que la red existente”, está será una de las reclamaciones de Compromís para los Presupuestos Generales del Estado de 2017, con la que se sigue la línea de las recomendaciones planteadas por el MIT (Instituto Tecnológico de Massachussets) en su informe.

El senador por Castelló de Compromís, Jordi Navarrete, ha anunciado en Vinaròs que la coalición presentará varias enmiendas dada “la complejidad anunciada la semana pasada” por el secretario de Estado de Energía, Daniel Navia, los profesores Rubén Juanes (MIT) y John H. Shaw (Universidad de Harvard) y el director de Infraestructuras de Enagás, Claudio Rodríguez.

En las conclusiones sugieren que -en el supuesto de que se retome la actividad- hace falta “el despliegue de una red de estaciones sísmicas en el fondo marino más cercanas a la plataforma, y con una mucho mejor cobertura acimutal que la red existente”. Según Navarrete “a pesar de quedar claro que no se va a reinyectar gas entendemos que la advertencia que pueden darse terremotos de una magnitud hasta M ≥ 6.8 y la complejidad que admiten del sistema de fallas, reclamaremos estaciones sísmicas a las proximidades de la plataforma y su plasmación en los PGE de 2017”. Navarete afirma que “no queremos más incertidumbre en este tema ni dejar extremos por atar, como pasó con el Castor, un monumento a la chapuza, al despilfarro y al poco respeto por la seguridad de las personas”.

Un 10 % de clavícula, un 30 % de axilas, un 40 % de inglés y el 20 % restante de otras partes del cuerpo. En esas proporciones, los científicos recogieron las bacterias de la artista e investigadora estadounidense Ani Liu para crear su retrato ideal. Pero este retrato no estaría compuesto de píxeles, una mayor o menor resolución y algún que otro filtro. Las bacterias recogidas del cuerpo de Liu servirían para recrear un selfi oloroso. Uno que al olfatearlo, como si viera su última actualización de Instagram, haga que el destinatario se acuerde de ella. Y qué mejor que olerlo en una planta, como una rosa, un jazmín... o un nomeolvides.

Desde el MIT Media Lab, Liu trabaja codo con codo con el resto de investigadores para encontrar nuevas formas de que la tecnología, la ciencia y el arte interactúen. Su obra cabalga en esos campos, y uno de sus proyectos más interesantes es el de los 'smelfies', retratos con olor de las personas y lugares que se quieren legar a la posteridad. En concreto, Liu pertenece a un equipo que se llama Design Fiction y que, en sus propias palabras, “trabaja en la frontera entre la ciencia ficción y el hecho científico”.

Liu procede de un campo que no tiene que ver con la investigación: estudió arquitectura en Harvard y todo su bagaje tiene que ver con el diseño. “En el MIT hice muchos cursos de biología sintética y me uní a un club de 'biohacking'”, cuenta a HojaDeRouter.com. Ahora vive a apenas una calle de distancia de su laboratorio. “Ejerzo en el cruce del arte y la ciencia, para plantear preguntas y explorar las implicaciones éticas, políticas, sociales y emocionales de las tecnologías emergentes”.

La aventura es atractiva y difícil, como explicó ella misma en una charla TED. Junto a sus compañeros científicos ha recopilado las bacterias de su sudor para intentar dar una imagen exacta de sí misma. Dichas bacterias y demás sustancias de sus segregaciones han sido estudiadas por investigadores de otros centros.

El proyecto comenzó “intentando imaginar usos alternativos para la biotecnología que no estén puramente dirigidos por el capitalismo”, explica Liu. “A menudo siento que hay un importante círculo de retroalimentación donde lo tecnológico expresa lo social y que es importante incluir un espectro completo de la condición humana, incluyendo sentimientos como añoranza, soledad, nostalgia”. A su modo de ver, “nada dispara los recuerdos como el olor. Fugaz, breve y a veces inesperado, una esencia puede conjurar la cordialidad de un abuelo o el calor del primer beso”.

La meta de los 'smelfies', por tanto, es explorar los “profundos enlaces” entre olfato y memoria y, además, reflexionar sobre los avances en biología sintética, la ciencia que estudia la creación de sistemas que no se encuentran de manera natural. “Analizando las posibilidades de la biotecnología como un espacio de diseño dentro de la memoria olfativa y tradicional, el proyecto explora las relaciones entre humanos, naturaleza y nuevas modalidades sensoriales para revivir experiencias transitorias”, explica la artista.

Liu relaciona el proyecto con una costumbre austriaca del siglo XIX: las mujeres bailaban con un trozo de manzana en la axila. Cuando terminaba la fiesta, le entregaban el trozo al joven que les gustaba y, si este estaba enamorado, se la comía. En su charla TED, Liu recordó que Josefina, la esposa de Napoleón, llevaba muchas veces violetas encima, una flor que le encantaba al francés. Cuando ella murió, Napoleón las plantó encima de su tumba, y al partir hacia el destierro en Santa Elena se llegó consigo algunas.

Sin embargo, dar con la fragancia que nos permita pasar a la eternidad como una foto de nuestras últimas vacaciones es difícil: el olor corporal depende de numerosas variables, como nuestra alimentación o el estilo de vida. A ello se suman las moléculas que también despedimos y de las que no somos conscientes, como las feromonas: Liu asegura que las personas que han olido su 'smelfie' han evocado distintos aromas: flores, pollo, carne de vaca… Y por último, hay que hacer que la planta que cultivemos o un determinado objeto despidan ese olor.

Mientras tanto, ella recoge el olor de personas de su entorno a las que ama en el proyecto Perfumes for Proust, en evocación del célebre episodio de la magdalena del escritor francés. Asegura que ya ha destilado el aroma de tres personas para la posteridad, mediante sus cabellos.

En un proyecto parecido, lleva al límite la biología sintética: crear una planta que huela como una persona querida. Se trata de Forget Me Not (“nomeolvides” en español), en cuyos primeros prototipos ha intentado reflejar el olor de una persona muy importante para ella, pero que ya ha fallecido. Liu tiene sus propias plantas en el laboratorio, cultivándolas para sacarle el mayor rédito (oloroso) posible.

En Londres se está desarrollando un proyecto parecido al de Liu para poner olor a las ciudades. Sin embargo, aquí será más difícil percibir las fragancias con la nariz. En este caso, los ‘smelfies’ son descripciones olorosas que los usuarios han hecho de los lugares por los que han pasado. Así, una calle huele a comida, otra a naturaleza y la siguiente a basura. De esta forma, el Smelly Map de Londres es un recorrido alternativo en forma de callejero por todos los rincones de la capital británica.

La tecnología en el arte

Liu reflexiona en otras de sus piezas sobre la presencia de la tecnología en la sociedad. Quizá una de las más poderosas sea Alone Together. Se trata de un casco gigante fabricado con láminas de cartón y una especie de lente fotográfica a la altura de los ojos, que se puede manejar con un pulsador conectado a una placa de Arduino que se coloca disimuladamente en la palma de una mano.

Con ese casco, de nombre Eyeris, Liu pretende reflexionar acerca de la timidez humana y del refugio en los dispositivos electrónicos. Se pregunta si alguna vez hemos estado en una fiesta y hemos visto a invitados más concentrados en su teléfono móvil que en charlar los unos con los otros. Y, a raíz de esa cuestión, la artista reivindica la necesidad de contacto personal para vivir en sociedad. Por ello, para abrir la lente y poder interactuar sin estar a ciegas, hay que tocar a la persona que lleva el Eyeris.

“Lo hice [el casco] tras leer el libro de Sherry Turkle del mismo nombre sobre cómo nuestros dispositivos digitales extienden nuestras habilidades para conectarse los unos con los otros, pero a menudo nos sentimos más solos”, explica Liu. Turkle es una psicóloga estadounidense que ha estudiado las relaciones entre personas y dispositivos. La propia Liu ha experimentado esas sensaciones al estar en un grupo de gente: “Recuerdo una ocasión en la que me sentía superincómoda en una fiesta y en vez de hablar con alguien, simplemente bajé la vista a mi teléfono”.

Como artista, Liu cree que su trabajo es hacer preguntas críticas y animarse a explorar el futuro, aún más cuando la tecnología da ahora tantas herramientas al alcance de los creativos. “Animo a hacer un trabajo que explore diferentes personalizaciones tecnológicas de nuestro tiempo mientras reflexiona sobre sus implicaciones sociales”, sentencia.

Ella seguirá estudiando la biología humana para reflejar el vínculo que puede existir entre ciencia, tecnología y sociedad, con la esperanza de que algún día podamos mandarnos los unos a los otros el olor que nos defina tanto como una foto de DNI.

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Las imágenes son propiedad, por orden de aparición, de Stephanie Ku y Pixabay

Henry David Thoreau fue uno de los primeros que describió con palabras el acto de desobedecer. Lo explicó en su obra de 1849 Desobediencia civil y desde entonces, muchos han sido quienes siguieron su camino. Empezando por Rosa Parks, Mahatma Gandhi o Martin Luther King y siguiendo por los manifestantes del 15M o de Occupy Wall Street. Ninguno de ellos recibió nunca un premio, pero el MIT quiere alterar la tendencia: por eso ha creado el primer premio a la desobediencia civil del mundo.

En 2003, el Nobel de Economía George Akerlof hablaba sobre las consecuencias que la administración George Bush dejaba a su paso. El diario alemán Der Spiegel lo entrevistó. Aunque hace casi 15 años de eso, ya llamó entonces a la desobediencia civil contra el gobierno del republicano. “Yo creo que este es el peor gobierno que han tenido los EEUU en sus más de 200 años de historia. Ha emprendido acciones de todo punto irresponsables no solo en política exterior y en política económica, sino también en política social y ambiental. Esto no es política gubernamental normal. Es hora de que la gente se comprometa y practique la desobediencia civil”, dijo.

¿Podría ser el premio del MIT un pequeño tirón de orejas a Donald Trump? El Instituto de Tecnología de Massachusetts anunció su creación en julio del año pasado, pero las nominaciones se han abierto este 7 de marzo. Cerrarán el 1 de mayo. Hasta entonces se podrán enviar candidaturas y nominar a grupos o personas. El galardón estará dotado con 250.000 dólares (unos 236.000 euros) y, aunque en un principio se haya pensado como algo que solo tendrá lugar este año, desde el MIT no ocultan que “si tiene éxito, consideraremos repetirlo en el futuro”.

“El premio irá a parar a una persona o grupo comprometido con lo que nosotros creamos que es una extraordinaria desobediencia por el bien de la sociedad”, explica el MIT en la web del galardón. Para optar a él es necesario cumplir cuatro requisitos que van desde la no violencia a la creatividad, pasando por el coraje y la asunción de responsabilidades por las acciones de desobediencia.

“Buscamos nominados habituales y no habituales. Esto puede incluir -pero no está limitado a- todos aquellos relacionados con la investigación científica, los derechos civiles, libertad de expresión, los derechos humanos y la libertad para innovar”, continúa el MIT. El fallo se conocerá en el simposio anual del MIT que se celebrará el 21 de julio en Massachusetts.

Tor es uno de los sistemas más usados para navegar de forma anónima para evitar ser rastreado. Aunque no es un sistema 100% seguro, se usa mucho para entornos hostiles, como en países donde se persigue ciertas conductas o los estados espían a activistas o políticos. Se le ha relacionado con tiendas de drogas, gracias al caso de Silk Road. Investigadores del MIT han creado un sistema alternativo a Tor enfocado en la mensajería llamado Vuvuzela, capaz de esconder mensajes entre datos falsos que los servidores generan.

Aunque usar Tor te puede asegurar cierta privacidad y anonimato, el servicio avisa que no es perfecto y no se puede considerar un sistema al 100% seguro. Con mucho esfuerzo, ya que requeriría montar un nodo e interceptar todo el tráfico saliente, un gobierno podría intuir quién usa estas redes por el uso de metadatos, ya que el tráfico va por defecto cifrado.

Aquí es donde entra Vuvuzela, un servicio aun en desarrollo, pero al que se puede acceder al ser de código abierto en GitHub, y que se centra en ser una aplicación de mensajería que es capaz de esconder los mensajes entre tráfico falso, haciendo mucho más difícil para un tercero saber qué es lo que se está enviando.

De la misma forma que funciona Tor, Vuvuzela se basa en una serie de servidores. Cada vez que un mensaje pasa por uno de estos servidores añade datos al tráfico que mueve. Por cuantos más servidores pase, más datos se suman que no tienen nada que ver con el mensaje, pero que este aprovecha para esconderse.

El sistema que han desarrollado los investigadores del MIT para crear Vuvuzela y ocultar los mensajes reales es la pieza más importante del invento. Al inventar datos para ocultar la información cada vez que pasa por un servidor, el ancho de banda puede ser importante para un usuario. Según los datos ofrecidos por su estudio, en una configuración de 1.2 millones de usuarios activos, el tráfico para uno de estos usuarios sería de unos 30 GB al mes, algo que para tarifas de datos móviles es poco sostenible, pero para las conexiones de ADSL o fibra no son un problema.

Aunque Vuvuzela puede usarse ahora mismo, estos investigadores han creado una nueva forma de ocultar metadatos de conversaciones, escalable hasta 2 millones de conversaciones, un aumento de 100 veces respecto a sistemas anteriores.

Sal de la tarta

Para ilustrar el funcionamiento de Vuvuzela la ilustración que encabeza este articulo muestra tres personas, Alice y Bob que quieren conversar entre ellos y Charlie, que quiere saber si las otras dos personas están en contacto. Si Charlie tuviese acceso a los servidores de conversaciones, podría ver que los dos usuarios mantienen una conversación, aunque el contenido de la misma no se pueda leer.

Vuvuzela evita esto usando tres servidores por el que pasan cada mensaje que Alice y Bob se intercambia, agregando una capa de cifrado. Pero además, se insertan mensajes aleatorios que se usan para hacer más difícil saber que se dice. Si bien es cierto que el uso de Vuvuzela es muy limitado, abre una nueva forma de cifrado para sistemas que intentan esconder todos los datos. Tiene grandes limitaciones como el gran consumo de datos que se genera para el usuario, pero para casos específicos podría convertirse en un sistema muy robusto para intercambiar mensajes.

¿Por qué es importante ocultar los ‘metadatos’?

Por someterlo a su mínima expresión posible, los metadatos son fracciones de información de datos más grandes que indican cierta característica del mismo. Es decir, sirven para describir lo que el grueso de un mensaje contiene.

Por ejemplo, en un correo electrónico existe metadatos escondidos que indican quién lo envía, desde que servidor, la información de cuándo se envió el mensaje, si ha pasado por un antivirus o un filtro de spam o si el mensaje debe responderse a otra dirección de correo. Pequeñas informaciones que dan al software más contexto de lo que está mostrando.

En la navegación estos metadatos son importantes, como indica el estudio del los investigadores del MIT, según oficiales de la NSA “si tienes suficientes metadatos no necesitas el contenido”. Es decir, se puede saber quién es una persona gracias al estudio de estos datos, conocer sus hábitos y puntos débiles en el caso de querer investigarlo.

El mundo de los videojuegos es hoy una potente industria que va más allá del entretenimiento. No solamente están destinados para hacer pasar un buen rato a los usuarios y poner a prueba su capacidad de concentración o sus reflejos; también los encontramos en el ámbito educativo e, incluso, dentro del ámbito sanitario como ejercicios de terapias de rehabilitación.

El origen de los videojuegos está íntimamente relacionado con el origen de los computadores en la década de los años 50. Alan Turing desarrolló, en 1950, algoritmos para jugar al ajedrez en la computadora Manchester Mark I, Claude Shannon publicó un artículo titulado “Programming a Computer for Playing Chess” (1949) en el que describía algoritmos para programar computadoras que jugasen al ajedrez y, en 1952, Alexander Douglas había desarrollado en la Universidad de Cambridge, para el computador ESDAC, un programa conocido como OXO para jugar al “tres en raya” (un programa que se considera como uno de los primeros videojuegos de la historia).

Durante los años 50, los juegos para computadora eran algo más demostrativo que lúdico y, de hecho, formaban parte de trabajos académicos de investigación. Sin embargo, durante los años 60, comenzaron a desarrollarse los primeros videojuegos destinados a entretener; una combinación de diversión, espíritu hacker y ganas de aprender que tiene en Spacewar! uno de sus mejores ejemplos, un juego que nació en el seno del MIT y que, prácticamente, abrió las puertas de toda una industria.

El MIT y el espíritu hacker

Al igual que en otras universidades de Estados Unidos, en el MIT existían clubs que congregaban a los alumnos del campus bajo distintas actividades. Uno de estos clubs era el Tech Model Railroad Club (TMRC), un club que giraba alrededor de maquetas de trenes y en el que ingresó en 1958 un recién llegado al campus llamado Peter Samson.

Este club tenía dos grupos de trabajo, por un lado los que se encargaban de construir las maquetas de trenes, paisajes y edificios y, por otra parte, el “subcomité de señales y energía” que era el encargado de mantener y desarrollar el sistema de control y señalización de los trenes y vías. A Samson le llamó la atención el sistema de comunicaciones de la maqueta y se decantó por este comité que, entre otras cosas, recorría el campus investigando los sistemas de comunicación de los edificios de la universidad.

Dentro de las salidas que hacían por el campus para conocer los sistemas que sustentaban el MIT, Samson descubrió, en un sótano del edificio 26, la sala EAM (lugar en el que se habían instalado las máquinas de contabilidad que perforaban las tarjetas que nutrían el computador IBM 704 que el MIT tenía instalado). A partir de ahí, Samson y sus compañeros comenzaron una larga relación con las computadoras del campus, algo que se acrecentó tras asistir a la primera asignatura impartida por el MIT sobre programación y que les abrió las puertas al resto de computadoras que fueron llegando a centro universitario (como la experimental TX-0, con la que llegaron a desarrollar un juego del tres en raya).

El equipo del TMRC escribía sus propios programas y, tras probarlos, los depuraban para hacerlos más eficientes, eliminando trozos de código que consideraban que no aportaban nada. A estas modificaciones, los miembros del TMRC los llamaban hacks y todo este movimiento surgido por estos estudiantes inquietos que, casi de manera autodidacta, comenzaron a trabajar con las primeras computadoras comerciales de los años 60, es lo que se conoce como el espíritu hacker del MIT.

El computador PDP-1 de Digital Equipment Corporation

En 1960, precisamente, llegó al MIT el PDP-1, la primera computadora fabricada en serie por Digital Equipment Corporation (DEC). Esta computadora trabajaba a una frecuencia de 200 KHz, realizaba 100.000 operaciones por segundo, usaba rollos de cinta perforada (que no tarjetas) como sistema de entrada del software y, como periféricos, admitía el uso de una “máquina de escribir” a modo de consola de entrada y también admitía un monitor CRT a modo de salida.

La llegada del PDP-1 al MIT fue toda una revolución para los alumnos del campus y, especialmente, para las mentes inquietas del Tech Model Railroad Club. Con el PDP-1, los alumnos del MIT desarrollaron uno de los primeros procesadores de textos que se conocen, programas para realizar cálculos de trigonometría e, incluso, llegaron a reproducir música de Mozart y Bach (desarrollando un “compilador de armonía”).

Un juego complejo que hizo historia

En 1961, Steve “Slug” Russell, uno de los miembros del TMRC, había terminado de leerse la serie de relatos de ciencia-ficción Lensman de E.E. Smith. Decidió inspirarse en esta saga de relatos espaciales para desarrollar un juego para el PDP-1 y, con este objetivo, unió esfuerzos junto a Martin “Shag” Graetz y Wayne Wiitanen.

El proyecto arrancó en diciembre de 1961 y, 200 horas de trabajo más tarde y la reutilización de algunas rutinas de cálculos trigonométricos que había desarrollado Alan Kotok, el equipo desarrolló un juego llamado Spacewar! que se jugaba con un monitor CRT y ofrecía a los jugadores una batalla de naves espaciales.

Spacewar!, cuya primera versión se terminó en febrero de 1962, no era un juego simple. Se apoyaba en la trigonometría para realizar los cálculos de las trayectorias de las dos naves que se enfrentaban en la batalla. Ideado para enfrentar a dos jugadores en un “duelo a muerte”, Spacewar! presentaba dos naves espaciales que debían intentar destruirse y, además, evitar quedar atrapadas por la fuerza gravitatoria de una estrella (los principios físicos de la atracción gravitatoria formaban parte de los cálculos que se hacían en el juego). Con este argumento de partida, las naves espaciales de Spacewar! contaban con combustible y misiles limitados y la posibilidad de acercarse a un agujero negro (hiperespacio) que los transportaba a una de las esquinas de la pantalla.

Controlando la rotación de la nave y contrarrestando la gravedad de la estrella con los motores, los jugadores debían poner en su punto de mira a la nave contraria y acertar con el disparo de uno de sus misiles; una dinámica que, además, acontecía en un escenario que incluía un fondo estrellado que se generaba de manera aleatoria. Para hacernos una idea de la complejidad del juego, el PDP-1 realizaba 100.000 cálculos por segundo para controlar el movimiento de las naves, la gravedad generada por la estrella, los controles de los usuarios, las posiciones relativas de las estrellas que adornaban el escenario y, además, mostraba en una pantalla de 20.000 puntos todo el interfaz gráfico que se refrescaba cada segundo.

El juego se hizo extremadamente popular dentro y fuera del MIT, generó una comunidad de desarrolladores que mejoraban el juego añadiendo nuevas características: eliminar el fondo estrellado, incluir un “viento espacial” que desviaba las trayectorias y obligaba a realizar ajustes continuos de trayectorias, añadir minas u ofrecer la posibilidad de jugar en primera persona con dos pantallas simultáneas (una para cada jugador). Para DEC, el fabricante del PDP-1, Spacewar! era una de las aplicaciones de mayor éxito de su sistema y terminó incluyendo el juego dentro de las nuevas unidades fabricadas (un hecho que se repetiría con otros computadores como el PDP-10 y el PDP-11).

El impacto de Spacewar!

Spacewar! no pasó desapercibido, el juego fue un estupendo banco de pruebas de operaciones y cálculos complejos mediante computador. Además de ser incluido por DEC en algunos de sus computadores (a modo de software de demostración), este videojuego fue la base para muchos hacks que se desarrollaron tanto en el MIT como en otras universidades y que convirtieron el juego en un proyecto de código abierto susceptible de modificarse y mejorarse.

Spacewar! también se convirtió en un importante punto de partida para la industria de los videojuegos. Atari se basó en Spacewar! para desarrollar en 1979 la arcade Asteroids aunque algunos años antes, en 1971, la industria de las máquinas arcade quedaría inaugurada gracias a Galaxy Game, la primera máquina arcade comercial de la historia que, precisamente, era una adaptación del Spacewar! del MIT.

Desde el año 2006 se puede jugar al Spacewar! en el Computer History Museum de Mountain View (California), donde se expone el único PDP-1 que queda operativo (tras haber sido restaurado) y que, por supuesto, tiene cargado el juego. De todas formas, si alguien quiere sentir la misma experiencia de los estudiantes del MIT en 1962 jugando a Spacewar!, en Internet Archive se encuentra un emulador que recrea el mítico videojuego (gracias a toda la documentación que se conservaba en el MIT).

Imágenes: Joi Ito (Flickr), Marcin Wichary (Flickr), Kenneth Lu (Flickr), Marcin Wichary (Flickr), Josh Graciano (Flickr) y Joi Ito (Flickr)

“Espejo mágico, dime una cosa, ¿quién es en este reino la más hermosa?”, pregunta de vez en cuando la malvada madrastra de Blancanieves. El personaje de ficción parece tomarse muy a pecho la opinión de ese juez sobrenatural. Al menos parece sincero cuando se arriesga a decirle que no es ‘Miss Reino Muy, Muy Lejano“.

Fuera del cuento, todavía no se ha inventado ningún espejo que pueda hacer de juez en un concurso de belleza, pero cualquier bruja narcisista podría intentarlo con la pantalla de un ordenador. Algunos creen que la percepción de la hermosura en una persona es algo totalmente subjetivo, pero ¿qué pasa entonces con la opinión de una máquina?

Si introducimos una fotografía del personaje de Blancanieves en Anaface.com, una web que presume de analizar y valorar la belleza facial de cualquier retrato, la puntuación que obtiene no está nada mal: un 8,18 sobre 10. Según la página, su cara tiene una “gran simetría horizontal” y la relación entre la longitud de la nariz y las orejas es “casi ideal”. Sin embargo, su rostro es “demasiado amplio o demasiado corto” y su nariz, muy ancha para su boca.

La fórmula que usa esta herramienta para determinar tu belleza o la de una madrastra Disney tiene en cuenta, simplemente, la simetría facial. La distancia entre los diferentes atributos de la cara se ha establecido como uno de los patrones que determina parcialmente el atractivo de una persona, pero basarse únicamente en estos datos no es suficiente. Los algoritmos pueden hacer mucho más.

“Un algoritmo puede hacerlo incluso mejor que los humanos”, asegura a HojaDeRouter.com Aditya Khosla, investigador del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial (CSAIL) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Las personas pueden apreciar una sonrisa o un guiño, nos cuenta, pero un programa “puede fijarse en microexpresiones”, detalles ínfimos que también son un reflejo del estado de ánimo, sentimientos o pensamientos de alguien.

“Lo que hacemos para juzgar si una cara nos resulta atractiva es observar ciertas características (tamaño y color de ojos, forma de los labios, etc.) y aplicar nuestro criterio”, explica Ágata Lapedriza, científica en la Universidad de Barcelona y el MIT. Según la experta, una máquina hace lo mismo: “solo necesita extraer los parámetros que pueden darle la información y ajustar el modelo”, una traducción del criterio personal al lenguaje matemático.

En el análisis facial pueden identificarse tanto características geométricas, relacionadas con la situación de ciertos puntos (como en Anaface.com); como de apariencia, “que describen texturas, colores o formas”. Aunque la técnica varíe, la estrategia siempre consiste en extraer estos rasgos y entrenar a una herramienta de clasificación artificial.

Rostros inolvidables

Khosla es uno de los creadores de un método para modificar el grado en que recordamos el rostro de una persona inmortalizado en una fotografía. “No podemos evitar valorar las caras que vemos cada día”, afirma en su estudio. Automáticamente, les asignamos una etiqueta según la interpretación que hacemos, fijándonos en factores como la agresividad que demuestran, la simpatía y, cómo no, su atractivo.   

El científico del MIT y su equipo han desarrollado un algoritmo capaz de modificar una imagen para recibir la mejor de las marcas: la de 'memorable'. Primero, eso sí, tenían que encontrar los rasgos comunes a esos rostros dignos de recordar. Utilizaron para ello la opinión de los humanos a través de la plataforma de ‘crowdsourcing’ Mechanical Turk, propiedad de Amazon. Tenían que visualizar cientos de fotografías y avisar cada vez que una les resultara familiar. Sus juicios sirvieron para elaborar un ‘ranking’ de imágenes, de más a menos notable.

A continuación, la herramienta matemática solo tuvo que analizar los resultados para registrar hasta el rasgo más insignificante que compartían los rostros de las posiciones más altas en la escala. Después, utilizaría esa información para modificar los atributos de cualquier fotografía para que incorporara estas características.

Los expertos no querían cambiar los rasgos de las personas que protagonizaban las imágenes; no valía que se convirtieran en otros. Por eso consideraron también 19 atributos de los sujetos, como la emoción que transmitían y su atractivo, para modificarlos o mantenerlos intactos según el caso. Los trabajadores de Amazon valoraron estos rasgos (con una escala numérica) en los protagonistas de 2.222 imágenes. Cada rostro obtuvo así una puntuación media, posicionándose en un ‘ranking’.

El proceso para que el algoritmo encuentre las características de una cara estéticamente agradable es el mismo que el anterior. “A partir de las fotografías valoradas dentro de un rango de belleza, identifica los patrones que determinan esta condición”, explica Khosla.

Aunque la estética no era la cualidad más influyente en el índice de 'memorabilidad' (un rostro no tiene por qué ser perfecto para que lo recordemos), los investigadores utilizaron el algoritmo para mejorar el aspecto de algunas caras obteniendo los resultados que puedes ver bajo estas líneas.

Quizá no coincidas con el criterio del algoritmo y el rostro colocado a la derecha no te parezca más atractivo que el del medio. Sin embargo, esto no significa que se haya equivocado, ya que su valoración viene dada por puntuaciones medias, como un juicio representativo de todas las personas que participaron en el trabajo. Aunque “tenemos unos ideales de belleza bastante parecidos”, como indica Lapedriza, las opiniones varían bastante.

“Yo puedo decir que alguien es guapo y tú estar en desacuerdo”, dice Khosla. Por eso, porque hay controversia entre personas y nunca existirá un consenso universal. “Es muy difícil determinar cuándo hemos alcanzado el punto en que la opinión de una máquina equivale al de una persona”, señala el científico.

Solo una opinión más

Cuantas más fotografías y más juicios sirvan de base a la herramienta, más precisa será su estimación, pero, según Khosla, un ordenador “nunca será capaz de representar todas las opiniones”. “Puede que exista un límite, y a partir de ahí cualquier punto de vista – incluso el de un algoritmo - divergirá”.

A pesar de esta barrera, “el rostro humano es una de las cosas más fáciles de juzgar para un máquina”, asegura el experto del MIT. Su estructura siempre se repite: “todo el mundo tiene ojos, boca, nariz, dos orejas colocadas de la misma manera”, por lo que los ordenadores detectan las variaciones sin demasiado problema.

Otros científicos piensan de la misma forma, y hace años que existen algoritmos que ponen nota (con más o menos acierto) a la belleza humana. Un equipo de la Universidad de Tel Aviv, en Israel, obtuvo uno basado únicamente en las valoraciones personales de un conjunto de fotografías de caras. Según sus creadores, sus resultados sirvieron para demostrar que “la belleza facial es un concepto universal que una máquina puede aprender”.

Un tiempo después, algunos de estos investigadores crearon otro modelo que ya incluía rasgos de la geometría facial, colores y texturas, además de la puntuación de una muestra de personas. Esta vez, afirmaban que los juicios de la máquina eran similares a los humanos.

Más recientemente, los científicos han comenzado a aplicar el ‘deep learning’ para la creación de algoritmos complejos que “aprendan el concepto de belleza facial” y actúen imitando a la mente humana. Con este método, el programa es capaz de modificar sus propios parámetros a fin de mejorar las predicciones.

Las herramientas creadas por estos investigadores pueden servir para modificar imágenes automáticamente y mejorar la apariencia de los rostros que aparecen en ellas, como han hecho en otro estudio los expertos de la Universidad de Tel Aviv. Ya existen aplicaciones para móviles que realizan esta función, aunque con resultados variables porque los algoritmos “hacen una aproximación muy general”, afirma Khosla. “El método funciona mejor cuando la herramienta solo tiene en cuenta la opinión de una persona”.

Además, “una versión mejorada podría utilizarse en películas”, prevé el investigador. Asegura que actualmente las ‘apps’ de citas como Tinder no utilizan nada parecido (basan la valoración de sus usuarios en el número de contactos y clics que obtienen) pero que “deberían planteárselo en un futuro”. Lo que no sabemos es si las malvadas madrastras del futuro se fiarán de un ordenador antes que de su preciado espejo.

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Las imágenes de este artículo son propiedad, por orden de aparición, de Universidad de Tel Aviv (1, 2) y Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory