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Etiqueta: algoritmo

  • GTP-3, el nuevo generador de lenguaje por inteligencia artificial que revoluciona al mundo

    GPT-3, creado por el laboratorio de investigación OpenAI, está provocando revuelo en Silicon Valley.

    La famosa organización sin ánimo de lucro enfocada en la investigación sobre Inteligencia Artificial fundada por Elon Musk, y en la que empresas como Microsoft han invertido cientos de millones de dólares, acaba de publicar uno de sus proyectos más impresionantes hasta la fecha; se lanzó el servicio en versión beta el mes pasado y se ha ido ampliando gradualmente el acceso. La semana pasada, el servicio se volvió viral entre los empresarios e inversores, que con entusiasmo se dirigieron a Twitter para compartir y discutir los resultados de la producción de GPT-3 para generar  memes,  poemas,  tweets y hasta  composiciones de guitarra.

    GPT-3 es el modelo de lenguaje más poderoso de la historia. Su predecesor, GPT-2, lanzado el año pasado, ya podía generar flujos de texto convincentes en una variedad de estilos diferentes cuando se le solicitó una oración inicial, y había demostrado ser algo controvertido debido a su capacidad para crear artículos de «noticias falsas» extremadamente realistas y coherentes basados ​​en algo tan simple como una oración inicial. Pero GPT-3 es un gran salto adelante. El modelo tiene 175 mil millones de parámetros (los valores que una red neuronal intenta optimizar durante el entrenamiento), en comparación con los ya enormes 1,5 mil millones de GPT-2.

    GPT-3, tercera generación del Transformador preformado generativo utiliza el aprendizaje automático para traducir texto, responder preguntas y escribir texto de forma predictiva, consiguiendo que textos complejos sean más comprensibles. Funciona mediante el análisis de una secuencia de palabras, texto u otros datos, luego se expande en estos ejemplos para producir una salida completamente original en forma de un artículo o una imagen.

    Después de publicar originalmente su investigación GPT-3 en mayo, OpenAI dio a miembros seleccionados, acceso al modelo la semana pasada a través de una API (Interfaz de programación de aplicaciones). Y en los últimos días, una serie de muestras de texto generadas por GPT-3 han comenzado a circular ampliamente en las redes sociales.

    Uno de los ejemplos más interesantes proviene del director de Founders Fund, Delian Asparouhov, ex socio de Khosla Ventures, quien alimentó con el algoritmo GPT-3 la mitad de un memorandum de inversión que había escrito y publicado en el sitio web de su compañía. GPT-3 fue capaz de generar no solo párrafos de texto adicionales coherentes, sino que también pudo seguir el formato anterior de tal manera que casi no se distinguía del texto original escrito por humanos.

    GPT-3 también consiguió engañar a los miembros del foro de Bitcointalk para que creyeran que sus comentarios eran genuinos. En varios puntos del texto, GPT-3 también describe varios casos de uso posibles para modelos de predicción del lenguaje, y señala que podrían usarse para «noticias falsas,» periodismo investigado, «publicidad, política y propaganda». El texto era bastante perfecto, los únicos defectos eran una tabla que faltaba y varias capturas de pantalla omitidas a las que se hacía referencia. El texto se generó usando solo un título, un puñado de etiquetas y un breve resumen.

    OpenAI proporciona acceso a la API GPT-3 solo por invitación, y hay una larga lista de espera para la versión paga, que se lanzará en aproximadamente dos meses, para lo que muchos apuntan como un modelo de lenguaje con un potencial disruptivo comparable al de la tecnología blockchain.

  • Las patentes de Facebook que invaden la privacidad con el consentimiento del usuario

    La cuestión de la privacidad se ha vuelto más problemática para Facebook a medida que terminan los meses de este 2018. La seguridad de los datos de los usuarios no está garantizada en la plataforma, que después de haber reconocido errores como los de Cambridge Analytica, ha propuesto nuevas medidas de transparencia.

    Sin embargo, sus últimos pasos, descubiertos gracias al registro de una nueva patente, dejan claro que Facebook sigue intentando hacerse con toda la información posible de una persona, incluso de forma involuntaria.

    Las patentes que registra la compañía buscan, de una manera u otra, detectar la expresión facial de una persona para saber si una publicación aburre o despierta algún interés, y modificar la cronología del usuario en consecuencia. Este registro tiene que ser público desde 2012, año en el que la compañía salió a bolsa. Desde entonces, Facebook ha registrado miles de patentes que, según la propia empresa, no tienen por qué ser usadas nunca.

    De hecho, y para tranquilizar a cualquiera que decida conocer los registros de Facebook, la vicepresidenta de la compañía Allen Lo recalcó al New York Times que gran parte de esa tecnología jamás acabará cristalizando en productos reales.

    Facebook alega también que el registro de patentes es simplemente una forma de aventurar hacia dónde irá la tecnología en los próximos años. Si este tipo de herramientas se ponen de moda en un futuro cercano, el usuario dependerá aún más de que las grandes compañías guarden a buen recaudo tanto flujo de información.

    Varias de las patentes adquiridas en estos años por el gigante de Internet exponen de manera inquietante el tratamiento de datos de sus usuarios

    Hace más de dos años, más exactamente en junio de 2016, Mark Zuckerberg, presidente de Facebook, subió una foto  en Instagram en donde felicitaba a la red social por llegar a 500 millones de usuarios activos al mes.

    Hasta ahí no había nada que llame la atención. Una foto del CEO frente a su portátil. Pero sí algo disentía de lo que normalmente cualquier usuario no haría: tanto la cámara frontal como el micrófono están tapados con cinta aislante. ¿Qué motivos le llevan a Mark  Zuckerberg a pensar que alguien le pudiera estar espiando?

    Es muy probable que la experiencia que tiene la multinacional que dirige en el tratamiento de los datos de sus usuarios sea uno de ellos. En El País, hacen un repaso de algunas de las patentes más inquietantes de Facebook en los últimos años:

    Facebook sabe dónde estás, pero también hacia donde vas.

    Si pensabas que la intrusión de las tecnológicas en tu vida privada llega hasta tal punto que son capaces de saber dónde estás en cada momento concreto, te estás quedando corto. Lo cierto es que el control que tienen sobre tus movimientos les pueden llevar a predecir dónde vas a estar en el futuro. Es lo que refleja una serie de patentes de Facebook, en la que describen cómo pronosticar tu siguiente destino en función de los lugares que has visitado en el pasado y de las rutas que han realizado otros usuarios que compartan algún patrón contigo, los caminos que toman y según esto determinar cuándo es probable que regresen a esos lugares en concreto . De esta forma, podrían definir cadenas de ubicación, que podrían utilizarse, de acuerdo con la patente, para “enviar publicidad a los usuarios basada en ubicaciones”.

    Facebook sabe todo de nosotros, incluso si padeceremos alguna enfermedad

    Otras de las patentes inquietantes de Facebook demuestran el interés por conocerlo absolutamente todo de un usuario: usar el micrófono del móvil para escuchar qué serie o programa de televisión estamos viendo, predecir si el usuario contraerá matrimonio pronto, su nivel socioeconómico, la duración y calidad del sueño, de qué marcas y políticos se habla más con los amigos, incluso propone un método que acierte la fecha de la muerte de los amigos de un usuario.

    La patente que predice el futuro, de hecho, plantea también conocer en qué momento tendremos un hijo, basándose en el tipo de publicaciones, mensajes, la localización de un usuario o la información de la tarjeta de crédito. La patente que busca conocer nuestra rutina nos avisará si detecta un súbito cambio en ella, que podría indicar alguna enfermedad.

    Facebook deduce si tienes pareja

    “Inferir el grado de relación de los usuarios de un sistema de redes sociales”. Bajo este nombre, la multinacional presentó una patente en 2014 en la que advertía de su intención de predecir tu estado civil basándose en la frecuencia con la que visitas la página de otros usuarios, la cantidad de personas que aparecen en tu foto de perfil y el porcentaje de amigos del sexo opuesto. En función de cada uno de estos parámetros, la red social otorga una puntuación a cada usuario cuya suma les permite determinar si tiene pareja.

    Facebook analiza tu personalidad para que consumas más

    Una patente que ya cumple seis años, pero no por ello es menos alarmante. A través del análisis lingüístico de todo lo que escribas en su plataforma, Facebook utiliza un modelo entrenado para predecir las características que conforman tu personalidad —si eres introvertido, gracioso, muy hablador o desagradable— y ofrecerte una publicidad más segmentada.

    Facebook define tu burbuja de filtros

    En 2011, el activista de internet Eli Pariser alertaba de un fenómeno muy presente en nuestros días que bautizaba como burbuja de filtro. Lo definía como un entorno digital en el que las personas pierden acceso a las fuentes de información con las que no se identifican ideológicamente, con lo que se limita su comprensión del mundo. Los filtros que establecen las redes sociales para mostrarte contenido personalizado se basan en tus gustos, por lo que no van a mostrarte aquella información que entiendan que no es de tu interés. «Lo que hay dentro de la burbuja que te rodea depende quién eres y qué te gusta. Pero tú no eres quien decide directamente qué entra en esa burbuja, lo hacen los algoritmos», explicaba entonces.

    Un año después, Facebook presentaba su primera patente en esta línea, aunque la ha ido matizando con el paso del tiempo. La compañía describe aquí cómo utiliza la información sobre las reacciones que tienen sus usuarios con los contenidos que les muestran en su feed de noticias (cuando clican para acceder a un artículo, lo comparten o lo marcan con un “me gusta”) para determinar qué es lo que les interesa. «Los usuarios prefieren ver las noticias relevantes para sus intereses personales o las noticias interesantes para los usuarios de redes sociales conectados a ellos o que tengan intereses relevantes», defendían en la patente.

    Conociendo el interés por recoger tanta información de sus usuarios, queda claro cuál es el objetivo final de la compañía, más allá de que llegue o no a poner en funcionamiento cualquiera de estos sistemas: el 99% del beneficio de Facebook continúa llegando a través de la publicidad. Los usuarios que no se sientan cómodos con la idea de una gran compañía almacenando sus datos, que cada vez son más, quizá deban plantearse el cerrar su cuenta.

  • Zalando, e-commerce alemán, despedirá 250 empleados y los reemplazará con algoritmos

    El poderoso retail de moda online, Zalando, planea reemplazar de 200 a 250 posiciones previamente realizadas por personas , con algoritmos e inteligencia artificial.

    Los empleos afectados en Zalando, que tiene su sede en Berlín, serán principalmente en ventas y publicidad. Los productos serán personalizados con la ayuda de algoritmos, y el departamento de marketing será reestructurado, manifestó Rubin Ritter, del consejo de administración de Zalando, al Frankfurter Allgemeine Zeitung (FAZ) en un artículo publicado la semana pasada.

    Los despidos son parte de la estrategia de crecimiento, dijo Ritter, que aún no reveló cuándo ocurrirán. Para lograr sus objetivos, Zalando debe estar posicionado de manera óptima en el marketing, lo que incluye «dar esos pasos», dijo al periódico.

    Zalando quiere personalizar aún más su contacto con los clientes mediante la recopilación de datos, según el gerente Moritz Hahn.

    A pesar de la reestructuración, el gigante del comercio electrónico planea contratar a otras 2.000 personas, la mayoría de ellas en Berlín, donde la compañía está construyendo una nueva sede. En todo el mundo, Zalando emplea a 15,000 personas, de las cuales 6,000 tienen su base en la capital alemana.

    «El marketing se basará cada vez más en datos en el futuro«, dijo Ritter a FAZ. «Por lo tanto, necesitamos un mayor número de desarrolladores y analistas de datos».

    Incursionar en alta tecnología no es algo nuevo para Zalando; de hecho, en el 2016,  junto a Google  (Iniciativa Tensor Flow) desarrollaron un proyecto experimental que permitió a los usuarios crear diseños virtuales de moda en 3D. La iniciativa llamada Project Muze, le permitió a la compañía recurrir al aprendizaje automático mientras explora el potencial de los algoritmos en el diseño de vestimenta.

    Fashion items in Zalando’s Winter 2018 collection. Photo: DPA

    Creado en asociación con Stinkdigital, el estudio de diseño digital británico, Project Muze constituye un motor especialmente diseñado que utiliza una red neuronal entrenada con las preferencias de diseño (color, textura y estilo) de más de 600 «trendsetters» de moda y características de datos del Informe de Tendencias de la Moda de Google, además de los estilos que han marcado tendencia en Zalando.

    Abierto al público, Project Muze fue un experimento a escala basado en el navegador . La «categoría moonshot» (Business Punk) recibió cobertura de prensa mundial de Wired y Venturebeat para GQ y Elle e inició un debate sobre el papel futuro de la creatividad asistida por la IA (Inteligencia Artificial) en la moda y cómo potencialmente transformará la industria. En el primer mes, se generaron 40.424 diseños de moda. Hasta la fecha, el experimento ha logrado un alcance global de 19 millones y 3.4 millones de crecimiento orgánico a través de #projectmuze  y destacó la posición de Zalando a la vanguardia de la innovación tecnológica de la moda.

    Ir reemplazando tareas que pueden ser cubiertas por IA, es parte de la estrategia de la compañía, que cuenta con un poderoso departamento de Machine Learning. Como investigador científico en Zalando, el Dr. Alan Akbik es un experto en procesamiento de lenguaje natural y extracción de datos. En su trabajo para la compañía, que maneja cantidades masivas de transacciones en línea en múltiples idiomas, Akbik ayuda a revelar conocimientos únicos sobre la estructura misma del lenguaje humano observando y analizando grandes conjuntos de datos de texto multilingües.

    «Estoy (continuamente) sorprendido por las muchas particularidades del uso informal del lenguaje en la Web, especialmente en el dominio de la moda donde las nuevas palabras (para tendencias, apariencia, etc.) se inventan aparentemente todos los días. Muestra bien la creatividad y el entusiasmo de la comunidad de la moda y nos presenta interesantes desafíos de investigación para la NLP  (natural language processing) y la ciencia de datos.»

    «Actualmente estamos trabajando con redes neuronales recurrentes (RNN)  que me emocionan mucho por sus capacidades de modelado de lenguaje y etiquetado de secuencias. Creo que estas técnicas pueden, en el futuro cercano, dar lugar a avances importantes en el modelado y la captura automática de la semántica en el lenguaje humano.»

    En 2017, Zalando aumentó el número de empleados de 12,000 a 15,000;  en un comunicado de prensa este mes anunció que tiene la intención de aumentar sus ingresos entre un 20 y un 25 por ciento en 2018. Con el tiempo, ya el código aprendió a predecir qué tipo de moda les gustaría a las personas y crea diseños que las combinan. Para los usuarios, es como ser la musa de su propia ropa. Solo necesitan responder unas pocas preguntas de personalidad, dibujar un poco y ver lo que sucede en su móvil. ¿Para qué entonces se necesitan personas que vendan si los mismos consumidores son los productores?