Resumen del libro Cómo Entender a una Máquina por John Maeda (How to Speak Machine)

Resumen del libro Cómo Entender a una Máquina por John Maeda (How to Speak Machine)

Resumen corto: How to Speak Machine o en español Cómo Hablar Máquina nos explica cómo aumentará nuestro contacto con las máquinas en el futuro. De herramientas, podría decirse que muchas pasarán a ser compañeros, y entender cómo funcionan y cómo sacar el máximo partido a sus dinámicas será la clave. también explica los riesgos que existen con su uso hoy en día, y cómo podemos protegernos para asegurar que nuestro futuro esté seguro. Por John Maeda

¿Quién es John Maeda?

 John Maeda es un diseñador, programador, autor y antiguo director del programa de diseño de Rhode Island School, y miembro del conocido grupo de computación estetica del medialab del MIT. Es ejecutivo en Automattic, la empresa detrás de wordpress y autor del libro Las Leyes de la Simplicidad  y Design by Numbers.

3 de las ideas principales del libro son:

  • ¿Por qué las máquinas tienen cada vez más importancia?
  • Los ordenadores en la actualidad
  • La inteligencia artificial y el mundo de los negocios

¿Por qué las máquinas tienen cada vez más importancia?

La principal ventaja de las máquinas es su capacidad para hacer tareas repetitivas con gran reproducibilidad, es decir sin errores o modificaciones, y su capacidad de trabajar las 24h sin descanso. Siempre que exista código para hacer una tarea, cualquier ordenador podrá hacerlo siempre que tenga suficiente poder computacional. Por lo que resolver algo a nivel de programa significa tener un número casi infinito de colaboradores trabajando en ello las 24h

Algunas de las formas de programar que más se usan son los llamados loops. Loop es el nombre que reciben los programas que permiten hacer una acción determinada tantas veces cómo se especifique. Por ejemplo podríamos decirle que sume +1 a un cierto número, de forma que cada vez que se ejecute el loop se sumará 1

Otra forma popular de programar información para que sea repetible son las regresiones. Una regresión es un concepto matemático que permite tener varias órdenes dentro de un mismo programa. 

Los ordenadores también destacan por su capacidad de trabajar con rangos exponenciales, comparado con nosotros que solemos tener dificultades para trabajar con progresiones exponenciales. Esto se puede hacer gracias al concepto de nesting que permite poner loops dentro de loops para que se pueda hacer un código más simple visualmente que en realidad cuenta con líneas de código extra para situaciones concretas.

Gracias a estas capacidades las máquinas se han ido desarrollando cada vez más con el tiempo, hasta el punto en que cada vez pueden hacer más tareas que pensábamos imposibles.

Los ordenadores en la actualidad

Llevamos desde 1960 con ordenadores que pueden imitar a los humanos en ciertas tareas, o incluso hacerlo mejor. En 1960 un programa de nombre Eliza ya era capaz de “engañar” a los estudiantes y hacerles pensar que hablaban con una persona. Hoy en día lo que pueden hacer es mucho más impresionante

Hay una infinidad de tareas que los ordenadores pueden hacer sin necesidad de ayuda por nuestra parte. Un  ejemplo sería escribir en Google Drive y su gran capacidad para corregir todo lo que escribimos. Esto se consigue gracias al desarrollo de la inteligencia artificial, en concreto del deep learning.

El deep learning es una forma de programar inteligencia artificial que se basa en usar un programa capaz de añadir “capas” para mejorar su capacidad de responder a distintos problemas. Esta capacidad de “enseñarse a sí mismo”, permite que se adapte con gran velocidad a tareas concretas, sobre todo si podemos traducir cuando algo es correcto o no a programa.

Con el tiempo se espera que el desarrollo del deep learning, en concreto de las redes neuronales, alcance los niveles necesarios para extrapolar lo que aprende a otros campos y ser capaz de trabajar en varios campos, lo cual lo acercaría infinitamente a nuestra capacidad de pensar.

La inteligencia artificial y el mundo de los negocios

Hoy en día la utilidad de la inteligencia artificial no se limita solo a programas cómo el de Siri o Alexa que buscan hacerla más atractiva para nosotros. Con costes casi nulos, las empresas digitales son capaces de recibir la información de los clientes y convertirla en inputs para entender cómo reaccionan a distintos productos y cómo gestionar las campañas de marketing a partir de ese punto

Simplemente elegir ciertas personas de entre los clientes y comprobar cómo reaccionan a dos formas de escribir un email, y elegir la que resulta más atractiva, y seguir repitiendo esto en varios ciclos, permitiría maximizar la probabilidad de que la mayor cantidad posible haga lo que queremos.

Lo mejor es la facilidad con la que lo podemos hacer. Con unos pocos clics podemos cambiar por completo la información o cómo se presenta, y elegir la que más se adapta a nuestros objetivos. Esto ha dado lugar a lo que se conoce cómo el modelo lean startup, que se basa en hacer lo mínimo necesario para conseguir información y solo cuando seguir adelante solo cuando estamos seguros.

El resultado es que negocios cómo Youtube o Netflix saben mucho más de nosotros de lo que nos gustaría. Saben que nos gusta, cuánto tiempo pasamos escuchando cierta música, qué opiniones políticas tenemos, si estamos preocupados por conseguir pareja e incluso qué tipo de porno vemos.

La capacidad de hacer test constantes y las ventanas que nos piden confirmar que aceptamos las cookies, han acabado con el concepto de privacidad. Pero lo peor no es que las empresas tengan nuestra información, sino que la venden a terceros con los que no tenemos porque estar de acuerdo.

La única protección que tenemos hoy en día es la ley de GDPR, General Data Protection Regulation de la unión Europea, pero la ambigüedad de los detalles y la interpretación de la ley hacen que sea difícil entender su utilidad real, y la convierten más bien en una herramienta para generar miedo en las empresas que en una protección real.

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