The Independent Sentinel #24

3Dificación, el fin de los programadores y las nuevas leyes de la robótica

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Hoy hablamos de visión 3D, de un asistente para programar y de un escritor que vivía en el futuro.

¡Allá vamos! 🔥


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1. Ciencia de Datos

🏞 La “3Dificación”

Desde las primeras ediciones, hemos venido viendo como el Machine Learning tiene multitud de aplicaciones en el ámbito del tratamiento de las imágenes: reconocimiento de textos, detección de objetos, identificación de caras, colorización de fotografías, etc.

Todas estas aplicaciones tendrían cabida dentro del concepto “Visión Artificial”, categoría que también englobaría a uno de los mayores retos de esta disciplina: La Visión 3D.

De manera muy resumida, la visión 3D tiene como fin emular la visión humana, objetivo para el que se debe disponer de una habilidad clave: poder generar un modelo tridimensional de la realidad a partir de una imagen 2D.

La capacidad de percibir la profundidad de manera adecuada es un rasgo evolutivo (del que no hay claros orígenes) presente en los humanos y en ciertos animales. En nuestro caso, tener los ojos relativamente cerca, permite al cerebro superponer ambas imágenes y generar la percepción de profundidad. Por el contrario y como ejemplo, los ciervos pertenecen al tipo de animales que tienen los ojos situados hacia los lados, hecho que empeora su percepción de profundidad, pero mejora su visión panorámica (algo muy útil para identificar depredadores).

Existen diversas técnicas para poder detectar la profundidad de los elementos en una imagen, tales como los sistemas estereoscópicos, el uso simultáneo de varias cámaras o sistemas basados en el “tiempo de vuelo”.

Como ejemplo de imágenes estereoscópicas, es posible que recuerdes el célebre libro “El ojo mágico” en el que se podían ver formas en 3D “cruzando” la vista.

En el ámbito de la tecnología, la visión 3D juega un rol fundamental, sirvan como ejemplo los modelos de procesamiento de imagen utilizados en los vehículos autónomos donde, como se podría suponer, percibir la profundidad es de vital importancia.

El año pasado, un equipo compuesto por investigadores de Virginia Tech, Facebook y la Universidad Nacional de Tsing Hua en Pekín, presentó una novedosa técnica para generar imágenes 3D a partir de imágenes RGB-D.

La parte más interesante es que, usando métodos basados en CNN (Redes Neuronales Convolucionales) y otras técnicas, son capaces de trabajar las diversas capas y de “rellenar” de manera artificial aquellas partes ocultas por la superposición de las mismas.

Cómo se ve en el ejemplo, esta técnica es capaz de sintetizar colores, texturas y formas en las partes “ocultas” de la imagen. Increíble 🤯

Nada mejor que unos algunos ejemplos para ver los resultados:

Si tienes curiosidad, puedes acceder al código aquí y a un ejemplo en Colab aquí para generar tus propias imágenes 3D.

👉🏻 ¿Te gustaría poder convertir este modelo en una API para poder usarlo en una aplicación o integrarlo con otro software? Con nuestra herramienta Titan puedes hacerlo muy fácilmente. Solicita una demo aquí.

🦾 Un Copiloto para escribir código

En la aún corta historía del software, ha habido algunas metodologías y técnicas de desarrollo que han adquirido cierta relevancia. Una de estas técnicas es conocida como Pair Programming (programación por parejas) y consiste en la colaboración simultánea de dos programadores trabajando sobre el mismo código en una sola máquina.

Hace unas semanas un terremoto sacudió el mundo del desarrollo software. GitHub, la famosa plataforma de desarrollo colaborativo adquirida por Microsoft en 2018, presentaba una nueva y llamativa herramienta: Copilot.

Copilot es una tecnología de Inteligencia Artificial desarrollada por GitHub y OpenAI (Los creadores de GPT-3) que pretende emular el rol de un compañero de programación por pares.

Copilot usa un nuevo modelo de generación de código llamado Codex creado por OpenAI. Se podría pensar en Codex en un GPT-3 específicamente preparado y entrenado para crear código fuente.

Codex ha sido entrenado de la mejor forma imaginable, que no es otra que usando los terabytes de código público alojado, obviamente, en GitHub. Una combinación perfecta se mire por donde se mire.

Lo cierto es que, a primera vista, los resultados son casi mágicos. Copilot es capaz de generar funciones de cierta complejidad, proponer tests o hacer scaffolding. Todo esto simplemente analizando el contexto del código que estás escribiendo.

El lanzamiento de Copilot ha suscitado cierta controversia y alarmismo en el mundo del software por las posibilidades que este tipo de herramientas abre. Muchos opinan que esto acabará reduciendo la demanda de profesionales. Personalmente pienso que esto no será así, sino que, al menos en el medio plazo, estas soluciones ayudarán a hacer más eficientes a los programadores.

Aunque creo firmemente que aún queda un larguísimo trecho para poder reemplazar a los programadores, sí que es cierto que estos avances comienzan a hacer que nos planteemos algunas ideas contraintuitivas respecto al impacto de la IA en la masa laboral. Baste como ejemplo, esta idea que plantea Sam Altman:

El tiempo dirá, mientras tanto haré lo posible por usar Copilot y ver si realmente está a la altura de las expectativas que ha levantado.

2. Historias 📔

🔮 Profecías autocumplidas

En anterior ediciones hemos hablado de cómo las historias acaban en cierta medida dando forma al futuro en una suerte de profecía autocumplida.

Solo con echar un vistazo al pasado reciente, es posible identificar a varios creadores de historias que, sin saberlo, estaban anticipando lo que vendría:

  • Julio Verne -entre otras muchísimas cosas- comenzó a vislumbrar los viajes espaciales con su novela De la terre à la lune que inspiró también el famoso filme de Méliès.

  • Arthur C. Clarke describió de manera precisa los viajes espaciales en su 2001: A Space Odyssey un año antes de que el hombre viajase a la luna.

  • Aldous Huxley en su celebérrima Brave New World (Un Mundo Feliz) ya adelantaba el advenimiento de la Ingeniería Genética.

  • Ray Bradbury, en la distópica Fahrenheit 451, publicada en 1953 anticipaba el uso de unos auriculares internos asimilables a nuestros actuales AirPods y similares.

Seguramente estés echando en falta a algún autor y, si estás pensando en Inteligencia Artificial y Robótica, probablemente la persona que tienes en mente es nuestro protagonista de hoy: el gran Isaac Asimov.

👨🏼‍🏫 El profesor que vivía en el futuro

De orígenes rusos, Asimov emigró a Estados Unidos con sus padres en 1923, cuando apenas tenía 3 años. Su familia se instaló en el barrio neoyorquino de Brooklyn donde Isaac creció.

Como tantos otros personajes que han pasado por The Independent Sentinel, Asimov fue desde niño un ávido lector y un autodidacta, mecanismo que consideraba el único método de aprendizaje real.

"Self-education is, I firmly believe, the only kind of education there is. The only function of a school is to make self-education easier; failing that, it does nothing."

Su voracidad lectora se pudo ir saciando gracias a que sus padres regentaban varios kioskos donde, además de dulces, vendían prensa y todo tipo de revistas.

Pese a que se graduó como Doctor en Bioquímica en 1948 y llegó a ser profesor en la Universidad de Boston, la verdadera pasión de Asimov era la escritura. A los 17 años ya había publicado su primer historia corta de ciencia-ficción y siguió escribiendo ininterrumpidamente toda su vida, incluso en el periodo de tres años en el que sirvió en el ejercito durante la Segunda Guerra Mundial.

Durante su carrera como escritor, Asimov publicó más de 500 obras y 90000 cartas, combinando ciencia-ficción con publicaciones de carácter puramente científico. Su fama comenzó a crecer impulsada por el éxito de algunas de sus historias cortas como NightFall, la historia de un planeta en el que se hacía de noche sólo una vez cada 2049 años.

Su consolidación como escritor vino de la mano de la publicación de su obra magna, la trilogía de la Fundación, en la que cuenta la historia de un Imperio Galáctico.

Esta trilogía forma parte de un Universo aún más grande creado por Asimov llamado la “Saga de la Fundación” y que se compone de 16 libros escritos entre 1942-1957 y 1982-1992.

En la sociedad futura que Asimov describe, hay una constante que define y condiciona la realidad: La existencia de los robots y su relación con los humanos.

📟 Las máquinas y nosotros

A Asimov se le atribuye la creación de la palabra Robótica para describir a la disciplina de diseñar y fabricar de robots. En su universo, los robots son considerados como armas de doble filo. Por una parte son considerados útiles y necesarios, pero por otra, no dejan de plantear una amenaza latente para la humanidad.

Con esta premisa, Asimov concibió las famosas 3 Leyes de la Robótica, una idea con un potencial narrativo ilimitado y, seguramente, la creación -más allá de sus novelas- por la que será recordado. Estas son las 3 Leyes:

Primera leyUn robot no puede hacer daño a un ser humano ni, por inacción, permitir que un ser humano sufra daño.

Segunda leyUn robot debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto cuando estas entren en conflicto con la primera ley.

Tercera leyUn robot debe proteger su propia integridad, siempre y cuando esto no impida el cumplimiento de la primera y segunda ley.

Asimov tenía una visión antropomórfica de la IA e imaginaba un futuro en el que conviviríamos con robots de apariencia humana a nuestro servicio debidamente programados para no causarnos ningún daño siguiendo las 3 Leyes.

Como muchas veces hemos comentado, el futuro es impredecible. Asimov no estaba desencaminado al pensar en estos robots humanoides (tenemos ejemplos como Asimo entre muchos otros) pero el avance de la robótica se ha ido ramificando de manera inesperada: electrodomésticos, vehículos autónomos, drones militares, brazos industriales…

Igualmente, Asimov planteaba un futuro en el que la IA estaba contenida y se aplicaba a través de estos robots humanoides. Era muy difícil haber predicho que la aplicación masiva, ubicua y omnipresente de la IA llegaría de la mano de una disciplina que estaba comenzado a desarrollarse: El Software.

A día de hoy, la IA es aplicada en muchas de las aplicaciones, juegos y programas que usamos en nuestra vida diaria, la mayoría de las veces de un modo invisible para nosotros. Las recomendaciones de nuestra plataforma de streaming, los anuncios que vemos, los chatbots con los que interactuamos o los contenidos que vemos en las redes sociales son ejemplos de uso de la IA.

En este nuevo escenario en el que el Software es el principal driver del avance de la IA y donde la variedad y especialización de los robots -en formas y usos- es increíblemente amplia surgen nuevas preguntas.

  • ¿Deberían estar los algoritmos sujetos a algún tipo de Leyes como las que hemos visto?

  • ¿Qué ocurre con la robótica para fines militares? ¿Sería inviable si se aplicasen las 3 Leyes clásicas?

  • ¿Debería cumplir las Leyes un nanorobot fabricado con ADN y proteínas que, eventualmente, pasase a ser parte de tu organismo?

  • ¿Cómo se debería tratar la cibernética (en términos de uniones hombre-máquina)?

Como siempre, la realidad supera en complejidad y matices a la ficción. ¿Cómo podrían actualizarse las Leyes de la Robótica a nuestra realidad?

🙇🏻‍♂️ Las nuevas leyes de la Robótica

Las preocupaciones respecto a la regulación de la robótica y la IA no han hecho más que comenzar y, muy probablemente, comencemos a presenciar un creciente debate público en torno a estos temas.

Algunos autores como Frank Pasquale, experto en los aspectos legales de la IA/ML, proponen un nuevo conjunto de leyes con un enfoque centrado en la colaboración humano-máquina. Estas son las leyes que propone:

Nueva primera leyLa IA debe complementar a los profesionales, no reemplazarlos.

Nueva segunda leyLos sistemas robóticos y la IA no deben llevarnos al engaño mediante la imitación.

Nueva tercera leyLos sistemas robóticos y la IA no deben intensificar las carreras armamentísticas.

Nueva cuarta ley: Los sistemas robóticos y la IA siempre deben indicar la identidad de su creador, su controlador y su dueño.

Independientemente de la opinión sobre las leyes propuestas por Pasquale, el debate está servido. Habrá personas que piensen que este tipo de leyes pueden suponer un freno a la innovación y al avance científico y económico, mientras que otras piensen que hay que ser aún más estrictos para protegernos de las máquinas y de sus efectos en nuestras sociedades.

En mi opinión, los marcos regulatorios y legales en este ámbito deberían ir encaminados a proteger y fomentar los intereses de la humanidad y el avance científico-técnico (uno de los motores de progreso de nuestra civilización) sin, en ningún caso, dejar de velar por la integridad, seguridad y libertad de todos y cada uno de sus individuos que pueblan la tierra.

Posiblemente haya pecado de ambicioso con esta aseveración pero, puestos a imaginar el futuro, hagámoslo con la vista puesta en el mundo en el que nos gustaría vivir y en el que, de un modo u otro, acabaremos conviviendo con las máquinas como ya predijo Asimov.

¡Gracias como siempre por leer hasta aquí!

The Independent Sentinel volverá en Septiembre con más novedades, curiosidades e historias. ¡Qué pases un feliz verano!


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