#2 Desmontando Wordle, regulación de deep fakes, no code y retratos.
Los científicos de datos y sus "juguetes", ¿verdadero o falso?, ciudadanos desarrolladores y el mundo cien en imágenes.
Hola,
Soy Beatriz Díaz, curiosa por naturaleza, apasionada de la tecnología, proyecto y diseño todo lo que puedo.
Bienvenidx a Atando Cabos.
Una newsletter sobre inteligencia artificial, digital, no code y otras cosas que pasan en el día a día.
Desmontando Wordle.
No soy la primera ni estoy entre las primeras mil personas que hablan de Wordle así que seguro que ya conoces este juego.
Pero por si acaso, Wordle es un juego online que consiste en adivinar cada día una palabra de 5 letras en 6 intentos como máximo.
Ya se ha dicho prácticamente de todo sobre esta aplicación en los diferentes medios de comunicación, culminando esta semana en su compra por parte del New York Times.
Tengo que reconocer que a mí no se me da especialmente bien. Sé que hay palabras con las que empezar que ayudan a que se resuelva mejor, pero a mí me sigue gustando el factor sorpresa y cada día improviso.
Y así me va, lo suelo resolver dentro de las 6 vidas que tengo, pero pocas veces en un número bajo de intentos.
Por ello me puse a investigar en detalle cuáles eran las mejores opciones de resolución.
Para solucionar problemas lógicos cuyo resultado depende poco o nada de la imprevisibilidad, las máquinas están mejor equipadas que nosotros.
Ya lo consiguió la compañía DeepMind cuando en 2016 desarrolló la primera inteligencia artificial capaz de vencer a un humano en el juego de estrategia milenario Go. Puedes ver el relato de la hazaña en el documental AlphaGo de Greg Kohs.
Lo que demostró DeepMind con un caso real, es que las máquinas son capaces de memorizar un número mucho mayor de opciones y realizar cálculos a mucha mayor velocidad, encontrando jugadas nuevas que no “han visto” durante el proceso de aprendizaje.
Por ello, cuando surge un nuevo juego como Wordle, algunos científicos de datos lo ven como un reto y se lanzan a desarrollar programas para resolverlo usando aprendizaje automático.
De todas las opciones que he visto publicadas, la que más me ha llamado la atención ha sido la alternativa de Ben Hamner en Kaggle que resuelve el juego en un primer intento basándose en la lista diaria de resultados compartidos en Twitter.
Simplificando mucho el proceso, Ben compara los datos de Twitter para la palabra del día con una base de datos de posibilidades generada a partir de simulaciones de miles de partidas para los diferentes resultados posibles.
Para hacer dicha comparación, convierte en número los cuadraditos de colores de los resultados y sus combinaciones en vectores.
Cuanto más similar es la distribución de los datos de Twitter a la combinación de la base de datos simulada, mayor es la puntuación asignada.
La similitud entre vectores puede calcularse de diferentes formas. En este caso la nota se obtiene calculando la similitud coseno que es un función que ofrece un valor entre 0 y 1 en función del ángulo formado entre dos vectores (entre los datos de Twitter y los datos simulados).
El resultado es “1” si el ángulo es “0”. Es decir, ambos vectores apuntan al mismo sitio.
El resultado es un valor entre “0” y “1” si el ángulo no es nulo.
Finalmente, la palabra propuesta es aquella que tiene una mejor nota.
Ben empezó a recopilar datos hace unos 20 días y ha conseguido adivinar la palabra en el primer intento desde entonces.
Estos resultados son sorprendentemente buenos aunque yo dejaría un poco más de tiempo para ver como evoluciona. En general desconfío de cualquier modelo que acierte el 100% de los casos porque normalmente hay algo raro.
Los algoritmos de aprendizaje automático se apoyan en probabilidades, hipótesis y datos que nunca son suficientemente buenos por lo que es prácticamente imposible conseguir la perfección absoluta. Pero esto te lo cuento el próximo día.
Fuentes:
- Documental AlphaGo en Youtube.
- Wordle en un paso por Ben Hamner
¿Verdadero o falso?
Es increíble la rapidez con la que se ha extendido Wordle.
En octubre se hizo público y en apenas 4 meses lo están jugando millones de personas.
Este efecto viral ya no nos sorprende. Estamos acostumbrados a conocer cualquier evento, contenido, juego o noticia casi en el momento en que se ha producido.
Y si no te enteras de primera mano, como es mi caso cuando me “centro en mis cosas” siempre hay alguien cercano que me ayuda a estar a la penúltima.
Imaginaos, ayer mismo me enteré que la escritora Carmen Mola de la que he leído casi todos los libros, no era “ella” sino tres “ellos”.
¡Qué fácil es engañarnos! Carmen Mola no es lo que parecía.
Aquí no pasa nada porque al final lees unos libros que sabes que son historias y en el fondo, quién esté detrás de la novela, no cuenta tanto.
Pero hay otras situaciones donde la falsedad sí que es relevante.
Aunque yo creo firmemente en el efecto positivo de la inteligencia artificial en nuestra sociedad, desafortunadamente tiene un lado más oscuro.
Modelos analíticos como las redes neuronales generativas antagónicas (GAN) permiten la generación de datos hiperreales. Cada vez es más fácil manipular imágenes, vídeos, voz, texto y en general hacer pasar por nuestras, acciones que no hemos hecho o palabras que no hemos dicho.
Los famosos deep fakes o información falsa generada con inteligencia artificial está a la orden del día. Ahora, suplantar a una persona es más fácil y los resultados pueden ser trágicos si se realiza con personas más vulnerables.
Por ello sorprende que la regulación sobre deep fakes propuesta hace unos días dentro del Digital Services Act (DSA, entrada en vigor en 2023) sea tan tibia.
Apenas solicitan a las grandes plataformas online (Twitter, YouTube, Facebook) que etiqueten los contenidos falsos detectados pero no impone ningún tipo de obligación para que participen activamente en su identificación (artículo 30a y complemento de artículo 63).
De hecho, asombra aún más que sea mucho más suave que otras regulaciones como la que se está llevando a cabo en China y en algunos estados de EEUU para controlar este tipo de tecnología
Referencias:
- Suicidio de una joven egicia tras ser chantajeada por imágenes falsas (Young Egyptian Girl Dies by Suicide After Being Blackmailed With Fake Images)
- Fraude imitando la voz de un CEO con IA (Fraudsters Used AI to Mimic CEO’s Voice in Unusual Cybercrime Case)
- Las propuestas de regulación de deep fakes europes y británicas son sorprendentemente limitadas (European and UK Deepfake Regulation Proposals Are Surprisingly Limited)
- China apunta a los deep fakes en la regulación propuesta para gobernar las tecnología de aprendizaje profundo (China targets deepfakes in proposed regulation governing deep learning AI technologies)
¿Y si todos desarrollamos nuestra aplicaciones?
Desarrollar Wordle es relativamente sencillo para alguien que sepa programar.
Pero, ¿existe alguna forma de desarrollar aplicaciones o nuevos productos sin necesidad de código?
Sí que existe y se llama No code.
El No code es un movimiento que ha surgido en torno a los diseñadores de productos, profesionales del marketing, creadores de contenido y gente no técnica en general que buscan ser autónomos a la hora de resolver los problemas de su día a día.
Las herramientas No code permiten lanzar productos, automatizar procesos y hacer crecer los negocios digitales de forma rápida y económica sin necesidad de programar.
Por ello, es una manera ideal de realizar experimentos, iterar sobre los resultados y en definitiva, acelerar la validación de cualquier idea.
Hasta ahora el No code ha sido una tendencia indie entre emprendedores y startups, pero poco a poco va ganando terreno también entre las grandes empresas que se enfrentan a la escasez de desarrolladores de software.
Pioneros como Sharingaway con una de las comunidades más grandes de expertos en estas tecnologías en España, ya empiezan a desarrollar a los profesionales en gestión de estrategias No code (No code strategist Manager).
Incluso medios de comunicación de referencia como The Economist se han hecho eco de esta nueva corriente y de la nueva generación de ciudadanos desarrolladores (citizen developers) que empiezan a tomar las riendas en la digitalización de parte de sus procesos.
Referencias:
- ¿Y si todos los trabajadores escribieran software, no solo los geek? (What if all workers wrote software, not just the geek elite?)
- SharingAway crea la mayor comunidad NoCode de España y forma a cotizadas en programación sin código
Iconos
Ciudadano, pero del mundo, es el fotógrafo periodístico Steve McCurry.
Iconos (o Icons) es el nombre de la exposición en el Colegio Oficial de Arquitectos de Madrid que representa su carrera con más de cien de sus obras más representativas.
Entre ellas podemos ver la famosa imagen de la niña afgana que publicó el National Geographic en 1985 que le hizo mundialmente conocido.
Dice Steve McCurry que
“un gran retrato es aquel que se queda contigo. Uno que no puedes olvidar. Uno que dice algo. Que revela algo sobre la persona que estás fotografiando”.
Un retrato representa muchas cosas.
El carácter de este monje budista.
La majestad en este hechicero de una tribu nómada.
La delicadeza, curiosidad y expectación de esta pequeña pastora.
Con su voz, McCurry nos cuenta que una de las partes de la fotografía que más le gusta es explorar el mundo en el que vive.
“Me encanta fotografiar a los niños. A menudo empatizo con ellos porque tienen que vivir en un mundo de adultos cuando de hecho ellos sólo quieren jugar y pasarlo bien…”.
Independientemente de cómo visten y como hablan,
“los niños hacen lo que todos los niños hacen en cualquier parte del mundo… ”.
Muchas fotografías consisten en anticipar escenas y luego esperar a que se produzcan.
La exposición itinerante estará solo unos días más así que si estás por Madrid, no te la pierdas.
Referencias: Steve McCurry Icons
Una ballena en el horno
La preparación de una gran foto requiere anticipación como lo que hago cada vez que se me ocurre una cosa nueva.
Tengo la idea, pre-visualizo el resultado y voilá, pocas veces sale cómo yo lo tenía en la cabeza a la primera.
Esto es lo que me pasó hace un par de días en una cena con amigos en casa.
Como estaba con gente de confianza decidí probar un nuevo plato. Nada original, una lubina a la sal pero que nunca había cocinado.
El animalito en cuestión pesaba 2 kg y tenía que dejarlo entero, con cabeza y cola para que cogiera el punto justo.
Lo que empezó siendo 2 kg acabó en 5 kg al cubrirlo con la sal.
De repente, no tenía una lubina sino una ballena que a duras penas cabía en el horno. ¡Por suerte no había que darle vueltas!
Y con una ballena me enfrenté cuando me tocó servirla. Tengo que reconocer que soy un poco “asquerosilla” con los bichos y verlo ahí tan grande, cocido y con cabeza, me impresionó bastante.
Con la conmoción, dejé la mitad del pescado en la fuente del horno y mis amigos se quedaron con el equivalente de un boquerón en el plato.
Menos mal que siempre hay postre para ese hueco que solemos reservar aunque en este caso el agujero sea del tamaño de un elefante o de una ballena.
Al final, lo que en mi cabeza era una lubina, se convirtió en ballena en el horno y en boquerón en el plato.
Esto es lo que ocurre en muchos proyectos.
Una idea puede ser muy buena y funcionar perfectamente en tu cabeza pero sin herramientas adecuadas, el conocimiento y experiencia precisos y gestión de riesgos óptima, el resultado normalmente no es el esperado.
La parte positiva fue hacer la prueba con gente que perdona casi todo. Ha servido para saber que la próxima lubina a la sal para más de dos personas, ¡la encargo!.
Me despido con una noticia muy curiosa. ¿Sabes lo que es capaz de hacer un cuervo? Léelo aquí porque dentro de poco van a empezar a reclamar derechos laborales.
¡Hasta pronto!
Me ha encantado el hilo conductor entre un tema y otro. La conclusion es que las ballenas son claramente un plato de regimen 🤣