¡Hola!
Soy Javier Fuentes, de Akoios, te doy la bienvenida a esta nueva edición de “The Independent Sentinel”, la newsletter en la que hablamos sobre todo aquello relacionado con la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos.
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Es esta edición hablaremos de la historia de la investigación sobre la IA, de predicciones meteorológicas y de una nueva Guerra Fría.
¡Vamos allá! 🚀
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1. Ciencia de Datos
🤖 60 años de historia de la IA
Hendrik Strobelt y Benjamin Hoover, investigadores del MIT e IBM, han creado una maravillosa representación visual interactiva de papers sobre Inteligencia Artificial publicados desde hace 60 años hasta el momento presente.
Este trabajo otorga una perspectiva histórica fascinante de la evolución de la IA, los periodos más y menos activos y los distintos campos y sub-campos que han ido captando el interés de los investigadores.
La visualización contiene 3309 publicaciones sobre IA/ML y muestra los abstracts sobre cada uno de los papers.
Si se analiza con detenimiento, se puede ver por ejemplo la evolución del Deep Learning. Partiendo del establecimiento de las bases del Machine Learning a finales de los 90, se ve un estancamiento hasta casi 2015, momento en el que se produce una explosión definitiva de la investigación en este ámbito.
La visualización es accesible vía web y es manejable de manera relativamente sencilla.
¡Feliz exploración!
⛈ Los nuevos meteorólogos
Tal y como vimos en el caso de la investigación sobre las proteínas en TIS#17, las técnicas y modelos de IA/ML están comenzando a usarse en aplicaciones prácticas y problemas científicos complejos de muy diversa naturaleza.
Tras el éxito de AlphaFold, DeepMind ha escogido un nuevo reto en el que aplicar Deep Learning: Las predicciones meteorológicas.
En colaboración con la MET Office, el servicio nacional meteorológico de Reino Unido, han desarrollado una herramienta llamada DGMR (Deep Generative Model of Rainfall) capaz de predecir la probabilidad de lluvia a corto plazo con una tremenda precisión.
En este paper de Nature se explican los detalles de esta herramienta que, tras ser comparada con otras existentes, logra superarlas en precisión (ubicación, intensidad, movimiento y duración de las lluvias) el 89% de las veces.
Hasta el día de hoy, las mejores técnicas predictivas han venido utilizando técnicas basadas en complejas (y computacionalmente costosísimas) simulaciones de las condiciones físicas de la atmósfera. Estas técnicas son bastante fiables para predicciones de largo plazo, pero adolecen de falta de precisión en las predicciones a muy corto plazo (próxima hora u horas). Este tipo de predicciones a corto plazo reciben el nombre de nowcasting en contraposición al término forecasting que todos conocemos.
Para entrenar este modelo, los investigadores de DeepMind han utilizado imágenes provenientes de datos de radar como los mostrados arriba, que muestran la evolución de una borrasca. El modelo utilizado es una red generativa profunda muy similar a las GANs de las que hemos hablado en tantas ocasiones y que se usan, por ejemplo, para generar rostros falsos.
Una de las dificultades que trata de abordar este modelo es la complejidad de la propia predicción de lluvia. La razón de esta complejidad es que una predicción así tiene varias métricas para evaluar su éxito y buen funcionamiento: intensidad, ubicación, dirección, etc.
¡Esperemos que sigan avanzando y que nunca más tengamos que cambiar nuestros planes de fin de semana por una repentina lluvia!
2. Historias 📔
🦸🏼♂️ Un héroe inesperado
El 7 de Septiembre de 1939 nacía en Vladivostok (Russia), Stanislav Yevgrafovich Petrov. Hijo de un piloto militar que ejerció durante la Segunda Guerra Mundial y de una enfermera, Petrov se formó en Kiev en la Universidad de Ingeniería del Ejército del Aire.
Tras unirse a las fuerzas aéreas, fue ascendiendo rápidamente hasta ser asignado en 1970 a un centro secreto de operaciones ubicado a las afueras de Moscú llamado Serpukhov-15. Stanislav iba a ser uno de los operadores del primer sistema de alerta temprana vía satélite desplegado en la URRS.
☄️ El día del fin del mundo
En la mañana del 26 de Septiembre de 1983, a pocas horas de que Petrov acabase su guardia en el Serpukhov-15, una alarma apareció en las pantallas de control.
Aparentemente, cinco misiles intercontinentales tipo LGM-30 Minuteman habían sido lanzados desde una base norteamericana en dirección al territorio de la URRS.
Mientras sonaban las alarmas y en medio del pánico, Petrov permaneció inmóvil analizando cómo gestionar una crisis que podría destruir la humanidad. El ambiente en la URRS por aquel entonces estaba muy tenso; en la URRS se esperaba una venganza de USA después de que se hubiese derribado un avión de las líneas aéreas coreanas hacía apenas unas semanas matando a sus 269 ocupantes, entre los que se encontraba casualmente un congresista americano.
Los superiores de Petrov se pusieron en contacto rápidamente con el Estado Mayor y con Yuri V. Andropov (el líder ruso por aquel entonces) para decidir si lanzar un ataque como respuesta. Eso sí, independientemente de la respuesta, la orden final de lanzamiento solo podía darla el oficial de guardia, que no era otro que el propio Petrov.
Tras varios minutos en los que se detuvo el tiempo, Petrov dio un paso adelante y se pronunció: En su opinión, la alerta no era más que una falsa alarma. Según acabó explicando años después, actuó en parte por instinto.
Petrov tenía ciertos recelos sobre la fiabilidad del sistema y no estaba del todo seguro de su buen funcionamiento. Basta con leer alguna de sus opiniones sobre la tecnología para corroborar estas dudas:
“Los humanos somos más sabios que las computadoras, nosotros las hemos creado”
Además de esto, Petrov no acababa de entender un ataque así. Pensaba que, si realmente EEUU quería atacar a al URRS, lo harían con cientos de misiles y no con únicamente cinco.
La templanza, tranquilidad y buen criterio de Petrov evitó el inicio de una guerra a gran escala. Afortunadamente, la persona adecuada estaba en el momento adecuado para evitar la catástrofe.
Como se supo más adelante, la falsa alarma se generó simplemente por el reflejo del Sol sobre las nubes, que fue confundido con los misiles.
El coronel Petrov se retiro del ejército -con más pena que gloria- en 1984 y se incorporó como ingeniero en un centro de investigación hasta su retiro. Pese a haber recibido algún premio y haber sido objeto de algún documental y de varias reseñas sobre su hazaña, murió en el olvido a los 77 años el 19 de Mayo de 2017 en la pensión en la que vivía solo a las afueras de Moscú.
🧊 La nueva guerra fría
La historia de Petrov fue uno de los puntos críticos de la llamada Guerra Fría entre el bloque Occidental (occidental-capitalista) y el bloque del Este (oriental-comunista) que se extendió desde 1947 hasta 1991.
Pese a haber pasado apenas 40 años, ya se vislumbra en el horizonte otra posible guerra fría, esta vez con nuevos contendientes: La Guerra Fría de la IA entre China y EEUU.
La Guerra Fría de la IA es por el momento una narrativa en construcción en torno a la rivalidad tecnológica soterrada entre China y EEUU. Esta rivalidad viene fundamentada en la ventaja competitiva que la IA podría otorgar a uno de los contendientes y a las nuevas capacidades militares de todo tipo (Inteligencia, Táctica, Operaciones) que esta tecnología podría ayudar a desarrollar.
Desde la aparición del término en 2018, se ha hablado mucho sobre esta nueva guerra y sobre cómo afrontarla, ya que es significativamente distinta a la contraposición de dos bloques ideológicos y de guerra simétrica que supuso la Guerra Fría.
En esta fantástica publicación de Wired (dónde se acuñó el termino de IA Cold War), Ian Bremmer y Nicholas Thompson desgranan su visión sobre este conflicto y proponen una solución interesante (aunque no sé si realista):
En vez de arrancar una carrera tecnológica, se debería fomentar la cooperación entre China y EEUU para trabajar en estándares globales de privacidad y uso ético de la IA.
Desde otras publicaciones, como este artículo de Político, se propugna un enfoque radicalmente distinto:
Frente a las crecientes capacidades Chinas en IA, EEUU y otros países democráticos deben crear una alianza para sobrepasar tecnológicamente a China.
Esta guerra se presume más liquida, descentralizada, asimétrica, compleja y amplia que la anterior, por lo que se hace terriblemente complicado entender cómo se desarrollará si es que finalmente se produce.
Una matiz importante es que, en esta ocasión, la guerra no va tanto de destruir al enemigo sino de ganar el control y la supremacía tecnológica global en el futuro. Solo nos queda esperar que, al igual que pasó con Petrov, estén las personas adecuadas en los sitios y momentos adecuados para evitar los desastres que cualquier guerra trae consigo.
¡Gracias como siempre por leer hasta aquí!
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