The Independent Sentinel #26
El futuro del anonimato, redes neuronales líquidas y los fantasmas en nuestro ADN
¡Hola!
Soy Javier Fuentes, de Akoios, te doy la bienvenida a otra edición de “The Independent Sentinel”, la newsletter sobre Inteligencia Artificial en la que contamos novedades, avances e historias sobre este apasionante campo.
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En esta edición hablaremos de rostros sintéticos, de algoritmos que aprenden sin parar y de antepasados muy, muy remotos.
¡Comenzamos! 🦴
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1. Ciencia de Datos
🤔 Herramientas para el anonimato
Existe una justificada preocupación por la proliferación de la tecnología Deepfake de la que hablamos en TIS#3.
Teniendo en cuenta que esta tecnología es accesible, barata y que puede ser ya usada incluso sin conocimientos técnicos, resulta inquietante saber cómo podremos distinguir en el futuro lo cierto de lo falso.
¿Cómo podremos saber si alguien realmente dijo algo? ¿Cómo podremos saber cuando un vídeo ha sido manipulado? ¿Cómo podremos evitar que alguien use nuestra imagen sin nuestro consentimiento?
Los sistemas de detección de Deepfakes están mejorando, pero igualmente está avanzando la sofisticación de las GANs que generan estos Deepfakes, así que no podemos decir aún quién ganará la batalla.
Sin embargo, no todo son malas noticias. Estos Deepfakes pueden también ser utilizados para fines no perniciosos.
Investigadores de la Universidad de Tecnología de Eindhoven han estado trabajando en una tecnología llamada DeepPrivacy que permite preservar el anonimato de las personas en los vídeos e imágenes usados para entrenar algoritmos.
Hoy en día, para entrenar ciertos algoritmos (pensemos en un modelo de guiado de un coche autónomo) hace falta disponer de millones de imágenes y vídeos en los que, inevitablemente, aparecerán personas.
Hasta el momento, existían dos métodos para anonimizar imágenes: el “emborronamiento” (blurring) o la eliminación. Usando los Deepfakes, tenemos una nueva alternativa en la que la cara de la persona se sustituye por una imagen sintética.
Esta técnica de anonimización ofrece diversos aspectos positivos. Además de la clara ventaja de proteger la privacidad de los individuos (que además es un requisito según la legislación europea), este método no empeora el aprendizaje de los modelos en entrenamiento.
📈 Inteligencia Artificial Líquida
En los últimos meses, hemos visto proliferar sorprendentes modelos de Deep Learning como GPT-3 que, en su versión completa, dispone de la friolera de 175 millones de parámetros.
En contraposición a esta tendencia de modelos con un número de parámetros monstruosamente grande, están apareciendo otras aproximaciones con un carácter más minimalista aunque no estrictamente menos ambicioso: Los sistemas de Machine Learning “líquidos”.
Investigadores del MIT han desarrollado un nuevo tipo de red neuronal que varía sus parámetros de forma dinámica para, por ejemplo, poder analizar más adecuadamente series temporales.
Los creadores se han inspirado en nuestro ya conocido gusano C. Elegans (TIS#18) que, a partir de únicamente 302 neuronas en su sistema nervioso, es capaz de generar dinámicas complejas.
Para crear este tipo de red neuronal, los investigadores se han fijado en cómo las neuronas del C. Elegans se comunican entre sí mediante impulsos eléctricos. Para ello, en la red neuronal propuesta, los parámetros cambian en el tiempo basándose en una serie de funciones diferenciales anidadas.
Según explican, la flexibilidad es la idea clave detrás de este desarrollo. La mayoría de las redes tienen un comportamiento prefijado después de su entrenamiento, lo que les hace no responder bien ante datos “ruidosos” o inesperados.
Esto es especialmente útil, por ejemplo, para los modelos que controlan los coches autónomos. En una situación poco usual como una lluvia torrencial que dificulte la interpretación de las imágenes recogidas por las cámaras, la capacidad de adaptación del modelo puede ser clave para su correcto funcionamiento.
Este estudio ha sido financiado, entre otros, por Boeing o la Fundación Nacional de Investigación de EEUU y puedes leerlo con más detalle aquí. Como se ve, los resultados no podrían ser más prometedores.
2. Historias 📔
La gran migración
De entre todos los tipos de homínidos que han existido, únicamente queda uno de ellos: El Homo Sapiens u hombre moderno.
Las primeras evidencias de la existencia de los Homo Sapiens se remontan a aproximadamente a 200.000 - 300.000 años atrás y apuntan al continente africano como el origen de nuestra especie.
Algo más cerca en el tiempo, hace aproximadamente 70.000-80.000 años, tuvo lugar uno de los hitos más relevantes de la prehistoria: los Homo Sapiens dejaron su hogar en África para comenzar a colonizar -con mucho éxito, por cierto- el resto del mundo.
Este éxodo no fue debido a ideas expansivas por parte de las tribus que poblaban África en aquel momento, sino que fue el cambio en las condiciones climatológicas de la zona lo que forzó a nuestros antepasados a emprender este viaje.
Los destinos de esta migración tuvieron como primeras paradas aquellas zonas más cercanas a África: Europa y Asia.
Unos inquilinos inesperados
A su llegada a Eurasia, nuestros antepasados descubrieron que no estaban solos. La zona estaba poblada por una especie hermana de homínidos que había evolucionado en paralelo a los Sapiens: El Homo Neanderthalensis.
Pese a las diferencias físicas (anatomía más robusta, tórax y caderas anchas y extremidades cortas), los Neandertales eran muy parecidos a nosotros; de hecho, compartimos con ellos el 99.7% de nuestro ADN.
En el aspecto social, sus comportamientos no eran tampoco tan distintos de los nuestros por aquella época: hacían fuegos, creaban joyas con conchas de moluscos y dientes de animales, eran capaces de crear formas de arte y enterraban y veneraban a sus muertos.
No se conoce con certeza la causa de la desaparición de los Neandertales que se estima tuvo lugar hace unos 40.000 años. Hay teorías para todos los gustos: glaciaciones, erupciones de supervolcanes o, lo que parece más probable: un enfrentamiento sostenido con los Sapiens.
Parece que, de forma lenta pero inexorable, los Sapiens fueron ganando terreno a los Neandertales. Pese a la superioridad física de los Neandertales, se cree que hubieron algunos factores determinantes en la superioridad Sapiens:
Por una lado, está la invención de las armas de ataque a distancia y de las tácticas de combate sofisticadas empleadas por los Sapiens.
Por otro, la superioridad numérica. Debido al tamaño del neocortex cerebral de los Neandertales, el tamaño de sus tribus difícilmente superaba los 150 individuos (el número de Dunbar). Sin embargo, el cerebro de los Sapiens les dotó de una ventaja inesperada: La escalabilidad social.
La capacidad de creer en abstracciones compartidas (e.g. religiones u otras afinidades), hacía capaces a los Sapiens de cooperar en grandes números, mucho mayores que los de las tribus Neandertales.
Algo muy interesante es que, en esta época de convivencia/guerra entre Sapiens y Neandertales que se extendió por más de 100.000 años, estos contendientes no eran los únicos homínidos que poblaban Eurasia. Había una enigmática especie más: Los Denisovanos.
El dedo que lo cambió todo
En los años 70 del siglo XX, un equipo de científicos y arqueólogos en busca de fósiles encontraron unas cuevas ubicadas en el macizo de Altái (Siberia).
Ya en 2018, Michael Shunkov, un investigador de la Academia Rusa de las Ciencias, encontró mientras investigaba las cuevas un hueso de dedo perteneciente a una niña aparentemente humana. Al espécimen se le llamó X-Woman (nada que ver con los X-Men) y tras el análisis de ADN mitocondrial se produjo una inesperada revelación.
El análisis, aparte de confirmar que los restos eran más antiguos de lo esperado (50.000-70.000 años), indicaba que ese dedo perteneció a un homínido genéticamente distinto a los Homo Sapiens y los Neandertales. El hombre de Denísova acababa de hacer su aparición.
A esta muestra se han añadido recientemente una mandíbula y algunas piezas dentales encontradas en una cueva del Tíbet. A día de hoy, estas tres piezas suponen todo lo que tenemos sobre los denisovanos.
Los denisovanos tenían un cerebro más grande que los Sapiens y Neandertales y se estima que tenían, al igual que estos últimos, la frente inclinada. Poco sabemos de su apariencia física corporal aunque, usando técnicas informáticas sobre el ADN recogido, ha sido posible hacer una reconstrucción del rostro de estos homínidos:
El fin de los fósiles
Existen evidencias que demuestran que durante su periplo y colonización, los Sapiens se mestizaron tanto con Neandertales como con Denisovanos y que, en el caso de estos últimos, el sucesivo mestizaje durante generaciones y generaciones acabó por diluir a la pequeña población Denisovana.
¿Podríamos saber en qué medida los humanos actuales somos Neandertales y Denisovanos?
Como ya estarás suponiendo, es en este momento cuando entra en escena la Inteligencia Artificial. En este paper publicado en Nature, se explica cómo se están utilizando técnicas de Deep Learning para entender el movimiento de genes entre especies (término técnicamente llamado introgresión) para rellenar las lagunas sobre nuestro pasado.
La técnica usada permite atacar el problema desde una perspectiva previamente inviable para los métodos estadísticos clásicos. Como explican en este fantástico artículo, el aprendizaje máquina nos está abriendo la puerta a descubrir “fantasmas” en nuestro ADN y puede que descubramos que lo que hoy somos ha venido determinado por muchas más poblaciones y especies de homínidos de las que creemos.
Como muestra este caso, nuestra madurez tecnológica está empezando a permitir que la antropología y la paleontología no estén estrictamente limitada por los fósiles que encontremos, sino que podamos indagar en nuestro pasado con solo analizar el ADN de los humanos modernos.
Parece que este viaje al pasado no ha hecho más que comenzar.
¡Gracias como siempre por leer hasta aquí!
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