Veinticinco años de historia de la tecnología contados por Martiniano Mallavibarrena

'Cuando fuimos jóvenes' es un libro que, como bien expresa su subtítulo, '25 años de memorias de la informática española', es un recorrido por lo ocurrido en las tecnologías digitales (informática y comunicaciones) en aproximadamente el lustro que va desde 1975 hasta el año 2000. Un recorrido que, aunque tiene muy en cuenta la cronología, se ordena al menos parcialmente, por temáticas y no exclusivamente con visión histórica y que, además, en ocasiones, hace cortas incursiones fuera de ese ámbito temporal.

Tras un breve prólogo, a cargo de Juanjo Carmena, el libro se estructura en catorce capítulos, como sigue:

• '1. Introducción': Un breve capítulo un poco para 'ponernos en situación'. Describe el punto en que se encontraba España en la época que describe, sobre todo en sus inicios, señalando elementos como la promulgación de la Constitución, la adhesión de España a la Unión Europea, la apertura al exterior y algo más tarde la expo de Sevilla o los Juegos Olímpicos de Barcelona. Se menciona también alguna iniciativa a nivel empresarial, con especial foco en Renfe e IBM, y finaliza contando la estructura del libro.


• '2. Historia de los grandes ordenadores': Primero se remonta a antecedentes históricos (casi prehistóricos) de la informática, para luego revisar las aportaciones de personajes como Babbage, Ada Lovelace, Scheutz, Burroughs o Hollerith. A partir de ahí, entra ya en los primeros ordenadores de IBM apareciendo en escena ordenadores míticos como Mark I, ENIAC o UNIVAC y resaltando el papel de von Neumann. A continuación revisa el cambio que se produce en los ordenadores de la época con la llegada del transistor y finaliza explicando la situación en España, destacando el caso del primer Mainframe en el Ayuntamiento de Barcelona o el CPD de la Universidad Complutense de Madrid. Añade luego un anexo sobre generaciones de ordenadores y repasa las empresas que 'acompañaron' como fabricantes a IBM: General Electric, Burroughs, Sperry Rand, Control Data, Honeywell, RCA y NCR.


• '3. Esperando a la WWW': Explora el mundo de Internet antes de la aparición de la web, recordando aplicaciones y servicios hoy casi extintos como Gopher, las News o WAIS. También menciona las entonces importantes BSS ('Bulletin Board Systems'). Luego ya explica la aparición de la WWW con los pioneros trabajos en el CERN, la formación del consorcio W3C y los primeros navegadores: Nexus, LineModeBrowser, Viola, el mítico Mosaic, Internet Explorer o el proyecto Mozilla. También nos cuenta la guerra de los buscadores, antes del total predominio actual de Google. Así se mencionan Altavista o Yahoo hasta la llegada de Google. En una especie de aparte, nos habla del servicio Videotex y finaliza volviendo a Internet con los primeros portales como Compuserve, AOL (America OnLine), Microsoft MSN y el español Terra incluido Lycos.


• '4. La tierra media de los sistemas informáticos': Tras haber visto en el capítulo 2 los grandes sistemas 'mainframe', en éste largo capítulo, se habla de unos ordenadores intermedios, los denominados 'minis', entre un mainframe y lo que serán luego los ordenadores personales. Pero el capítulo comienza hablando de software, en concreto, sistemas operativos como UNIX con todas sus variantes y distribuciones hasta llegar a Linux y el especial caso de Minix. También dedica un espacio al sistema de ventanas X-Windows, tan importante durante unos años. A continuación se centra en empresas con foco en Sun Microsystems, pero desfilando también NCR, AT&T, SCO (Santa Cruz Operation) o Unisys. Dejamos aquí Unix pare hablar de DEC (Digital Equipment Corporation) con sus ordenadores PDP y VAX y su sistema operativo VMS. En un siguiente paso habla de la llegada de los procesadores RISC y el sistema AS/400 de IBM así como de la reacción de Microsoft con Windows NT. Luego, abandonamos un poco la unidad central para hablar de los puestos de trabajo, y muy en especial las workstations tanto del mundo Unix (como las Apollo de HP), los movimientos de Apple, etc e incluyendo un repaso por los monitores propiamente dichos de estas estaciones de trabajo. Incluso, repasa también los sistemas de almacenamiento y backup. Y, para rematar nos regala un par de anexos sobre el nacimiento de PIXAR y de la virtualización.


• '5. Los ordenadores personales': Otro capítulo extenso, para recordar en profundidad todo lo relativo a la aparición de los ordenadores personales. Empieza mencionando los primeros ejemplares' como Xerox ALTO, Altair 8800, Commodore PET, TRS-80 y, por supuesto, el IBM PC o el caso HP-150. Luego hace una breve incursión en hardware hablando del bus ISA y del papel de Intel. A continuación trata el almacenamiento, apareciendo soluciones como los famosos 'floppy disks' (disquetes), el CD-ROM o el USB. Recuerda luego las tarjetas gráficas MDA, CGA, Hércules, EGA, VGA, SVGA y XGA así como los monitores. Y finaliza este visión, un poco de 'despiece', hablando de las tarjetas de comunicación. Luego ya revisa empresas importantes como Compaq, Dell y los 'clónicos'. Y así, sigue repasando la historia y situación de diferentes partes o elementos relacionados con los ordenadores personales: el bus PCI, los primeros portátiles, los sistemas operativos como MS-DOS o CP/M, la llegada de Windows, el OS/2 de IBM y las PDAs y Windows CE. Hace luego un alto para hablar de Apple y su historia. A continuación regresa al software, recordando paquetes y aplicaciones ofimáticas con nombres míticos como Lotus 1-2-3 o Symphony, Wordstar, Wordperfect, etc, software de diseño como el AutoCAD o utilidades como las famosísimas en aquella época Norton utilities o PC Tools. E incluye, para finalizar, dos anexos, uno con la situación de los PC en España y otro dedicado a soluciones de impresión.


• '6. La llegada de los teléfonos móviles': Un capítulo, en este caso bastante breve, para recordar los primeros pasos de la telefonía móvil, recordando el servicio analógico MoviLine de Telefónica, la llegada del GSM y con ellos las comunicaciones móviles digitales y el paso a Movistar acompañado por la liberalización que dio lugar a un segundo operador móvil, en este caso Airtel (hoy en día Vodafone) a lo que siguió el tercero, Amena, que formaba parte de Retevisión. Y se llega, en este recorrido, hasta los primeros pasos con datos con GPRS, antes de la llegada del 3G. En breves apartados, recuerda también los sistemas de mensajería 'pager' o los míticos teléfonos Blackberry.


• '7. Internet y las telecomunicaciones': Otro capítulo extenso. Comienza repasando un poco las primeras redes y servicios de telecomunicaciones, comenzando por la red telefónica conmutada, saltando luego a RDSI y abordando algunos servicios para empresas ya existentes como el servicio Ibercom de Telefónica. A continuación se explica el proceso de liberalización de las telecomunicaciones en España y luego se salta a las primeras redes de datos, sobre todo IBERPAC, también de Telefónica. A continuación se cuenta con bastante detalle cómo fue el desarrollo de Internet y su llegada a España, destacando el papel de la red IRIS y la asignación de los primeros dominios '.es'. Finaliza destacando algunas empresas importantes, y el especial papel del servicio InfoVia de Telefónica. Añade también un anexo sobre algunos servicios especiales como la videotelefonía, la telegrafía, el télex o el hilo musical.


• '8. Las comunicaciones en las empresas': Comienza explicando el acceso basado en la red telefónica mediante los modems, para luego pasar a elementos de red empresarial como los hubs, bridges o routers. Se revisan las redes de área extensa de aquella época, con el protocolo X.25 como gran protagonista, y las redes locales con empresas y soluciones como Novell Netware, Banyan Vines, Microsoft LAN Manager, AppleTalk, IBM Lan Server y las redes Token Ring, la StarLAN de HP o ARCNet. También se mencionan los fabricantes más importantes del momento en equipos de red como Cisco, Cabletron, Bay Networks 3Com, etc. De España se destaca el especial papel de las empresas Teldat y Payma. Este capítulo incluye cinco anexos dedicados, respectivamente, a los emuladores de terminal, el protocolo SNMP, la solución NetBEUI de Microsoft, el nacimiento de la redes WiFI y el Bluetooth.


• '9. Software, programación y bases de datos': En un capítulo corto, se habla del software con especial foco en las bases de datos. Se nos recuerdan los primeros pasos del desarrollo software con lenguajes como ALGOL, RPG, Basic, Pascal o Logo y el nacimiento de SQL. En cuanto a bases de datos, se nos recuerda su historia y algunas soluciones sobre todo del ámbito del ordenador personal, con nombres como dBase, Clipper, Access o FoxPro. Se menciona brevemente el nacimiento del software empresarial (ERP y CRM) y se finaliza repasando las aportaciones de las empresas más relevantes como Oracle, SAP, Informix, Siebel o Navision.


• '10. Normas, marcos y estándares': Un repaso, no muy extenso, de elementos legales y normativos internacionales y en España, así como de los estándares y organizaciones de estandarización. Por las páginas de este capítulo desfilan entidades como el NIST, UIT-T, EIA, IEEE, 3GPP, ISO y, en España, Aenor. También se mencionan marcos de trabajo como ITIL o PRINCE2 y, en el caso español, Métrica3.


• '11. Empresas y logos para recordar': Aunque aparecen en otros capítulos nombres e historias de empresas relevantes, éste capítulo está específicamente dedicado a realzar las empresa que, a juicio del autor, más influyentes fueron en esta época. De España elige a Telefónica, Alcatel, Grupo Indra, Amper, Fundesco, IECISA, Dynsa, Compusoft y Compuceter. De las multinacionales que llegaron a España, se nos habla de IBM, Microsoft, Apple, Hewlett Packard, Oracle, Sun Microsystems, DEC, Bull, Cisco y Dell.


• '12. Antes de la ciberseguridad actual': Dado el conocido interés del autor en la ciberseguridad, éste capítulo era obligado. Se nos recuerda cómo fueron cristalizando los mecanismos de cifrado tanto simétrico como asimétrico, los certificados digitales, la firma electrónica, y un largo etcétera de elementos de seguridad. Se nos habla también de los virus y algunos que fueron tristemente célebres en la época como Creeper, Rabbit, Viernes 13, Ping-pong, etc También se nos habla de los primeros antivirus de McAfee, Symantec, Microsoft y con especial foco en las españolas Anywhere y Panda. También se repasan algunas empresas españolas relevantes en aquel momento como IP6 Seguridad, Grupo SIA, GMV, S2 Grupo y S2sec. Y ya en anexos, se nos habla de la LOPD, de las conferencias de Hackers, de hackers españoles famosos y del nacimiento de las técnicas forenses.


• '13. Sociedad ¡Cómo hemos cambiado!': Acercándonos ya al final, el autor contempla los grandes cambios sociales que han venido de la mano de las tecnologías de la información y las comunicaciones. Dedica mucho espacio a revisar la situación y cambios tanto en la enseñanza universitaria, como en formación profesional, EGB y Bachillerato, escuelas de negocio y formación no oficial. Es divertida la reseña de apariciones de las tecnologías en el cine y la televisión. También revisa el impacto de la movilidad y las redes WiFi, el torrente de anglicismos y la posición de la RAE, evolución en prensa y remata con el surgimiento de los eventos de tecnología.


• '14. ¡Llegó el efecto 2000!': Y cierra el libro en un año redondo, el 2000, al que acompañó el célebre 'efecto 2000'. Se habla de la situación de los sistemas a finales del siglo XX, en qué consistió el efecto 2000, las acciones que se tomaron y cómo se vio en el caso concreto de España.

Se remata el libro con dos anexos y una bibliografía. El primero de los anexos es un censo explicado de las personas más destacadas, a juicio del autor, en estos 25 años de historia en el mundo de la tecnología, tanto a nivel internacional como en España. En el segundo, se cuenta el nacimiento de la inteligencia artificial.

'Cuando fuimos jóvenes' es un formidable ejercicio, tanto de documentación como de memoria, una memoria que se beneficia de la muy larga y variada trayectoria profesional del autor, que ha vivido es primera persona, como demuestra con frecuencia a lo largo del libro, muchas de los eventos que cuenta, ha conocido personalmente a muchos personajes y empresas que menciona, y ha trabajado de primera mano con muchas de las tecnologías o soluciones que aparecen. El resto lo rellena con su curiosidad e investigación.

Un recorrido detallado y documentado incluyendo abundante material gráfico, parte de él de la propia colección del autor. Y un recorrido riguroso, pero donde también hay lugar para la anécdota, para la sonrisa y, por supuesto, para la nostalgia.

Un libro que disfrutará cualquiera que, como yo, haya vivido esa misma época, que haya conocido o estudiado esas mismas tecnologías, que reconozca a personas y empresas. Y un libro que, ya para los más jóvenes, puede aportar perspectiva y un mucho mejor entendimiento de la tecnología actual y de cómo y por qué estamos donde estamos, y cómo hemos llegado hasta aquí.

Martiniano Mallavibarrena

(Fuente: Ficha de autor en Amazon)

Martiniano Mallavibarrena

Martiniano nació en Asturias a finales de los años 60 aunque lleva gran parte de su vida viviendo en Madrid. Ingeniero técnico (Grado) en Telecomunicación (UPM) con un máster en Dirección de informática (IDE-CESEM) y otro máster en Análisis e Investigación Criminal (UDIMA) tiene más de 30 años de experiencia en multinacionales de Tecnología como INDRA, Telefónica, Microsoft o SS&C Blue Prism.

Escribe regularmente sobre tecnología y criminología, sus dos grandes pasiones.

Docente ocasional, es ponente habitual en clases magistrales o conferencias sectoriales.

Vive con su familia al norte de Madrid (España).

Puedes conocer más del autor visitando su perfil en LinkedIn.

Ficha técnica:

TITULO: Cuando fuimos jóvenes

AUTOR: Martiniano Mallavibarrena

EDITORIAL: Autoeditado

AÑO: 2024 

ISBN: 979-8322170686

PAGINAS: 400

Notas sobre aprendizaje por refuerzo (I): Procesos de decisión de Markov

Inicio con este post una serie más o menos extensa de artículos de carácter algo técnico sobre aprendizaje por refuerzo ('reinforcement learning'), una serie en que iré recogiendo aspectos que me parecen claves o interesantes de este mecanismo de aprendizaje propio del campo de la inteligencia artificial.  

Inciso: El porqué y el cómo de unas notas sobre aprendizaje por refuerzo

¿Por qué dedicarle toda una serie de posts al tema del aprendizaje por refuerzo'

Bueno, se trata de una de las formas fundamentales de aprendizaje y, además, la que parece estar más cercana a la forma de razonar humana. Una forma de aprendizaje, también, mucho más económica en datos y, cabe pensar, que por ende en consumo energético.

Una forma de aprendizaje, además, que está presente, por ejemplo, en el entrenamiento de modelos generativos tipo GPT y, una forma de aprendizaje muy interesante, probablemente central, para la consecución de agentes autónomos inteligentes, incluyendo robots cognitivos avanzados y llegando a los robots humanoides, temas a los que, como expresé en el post 'Los robots, el inicio de curso y los cantos de sirena' tengo interés en dedicar tiempo de estudio e investigación.

Y me decido a convertir parte de ese estudio en una serie de posts por dos motivos: por una parte porque el escribirlo me ayuda a mí mismo a simplificar, estructurar e incluso asimilar los mensajes, por otro, porque espero que, al menos a una parte de la audiencia de este blog, le pueda resultar muy interesante.

No tengo un plan cerrado de cuántos posts compondrán la serie ni los temas concretos de cada post. Los iré publicando a medida que vaya identificando aspectos que creo conviene explicar, y a medida que avanzo en la lectura del libro 'Deep reinforcement learning' de Aske Plaat que utilizaré como base.

No quiere esto decir que todos los posts de Blue Chip vayan a versar sobre este tema durante un tiempo. No. Junto con los posts de esta serie intercalaré artículos sobre otros temas completamente diferentes, para dar variedad y rebajar la 'intensidad'.

Y hablo de intensidad porque, aunque intentaré hacer los posts lo más asequibles, sencillos, cortos y estructurados posible, no se trata de un tema sencillo y no puedo garantizar que siempre vaya a ser fácil hacerlos sencillos de entender. 

Pero bueno, lo vamos a intentar.

Un comienzo curioso: los procesos de decisión de Markov

Y empiezo la serie de una forma que puede resultar sorprendente: hablando de procesos de decisión de Markov, una teoría ya bastante antigua y que, dicho así, puede parecer que no tiene nada que ver con el aprendizaje por refuerzo. Pero en seguida veremos que tiene muchísimo que ver.

Problemas de decisión secuenciales y el objetivo del aprendizaje por refuerzo

En efecto, siguiendo lo que indica Aske Plaat en el segundo capítulo de su libro, el aprendizaje por refuerzo se utiliza para resolver problemas de decisión secuenciales, es decir, procesos en que un agente ('agent'), tiene que adoptar una serie de decisiones o acciones en secuencia (una detrás de otra) hasta conseguir resolver el problema, un problema que se produce en un cierto entorno ('environment') con el que el agente interactúa.

¿Y qué significa eso de 'resolver'? 

Pues, en este contexto, se trata de encontrar la serie de acciones a realizar por el agente que conduce a la mayor recompensa ('reward') posible, por ejemplo, ganar una partida en un juego de mesa, o que un robot llegue de la forma más rápida posible a un cierto punto en el espacio.

No es casual del todo el que mencione como ejemplos un juego y un robot porque, en efecto, juegos y robots son dos campos muy importantes de aplicación del aprendizaje por refuerzo.

En el caso de los robots, mis seguidores más fieles pueden recordar el vídeo 'Los conceptos de robot' de mi proyecto 'The robot notes' en que acabo indicando que el concepto base para definir lo que es un robot es el de un agente inteligente artificial.

Estados y políticas

Cuando se modela un problema de este tipo hablamos de que el entorno puede estar en diferentes estados (por ejemplo, la posición de todas las piezas en un tablero de ajedrez).

El agente (por ejemplo el jugador humano o el programa de inteligencia artificial), puede tomar una serie de acciones (movimientos de las piezas permitidos) que cambian ese estado (la situación de las piezas cambia tras la acción y, por tanto, el estado), es decir, el entorno experimenta una transición de un estado a otro. Tras cada movimiento, el agente (el jugador) recibe una recompensa (sobre todo, si finalmente gana, aunque eventualmente se podría obtener una recompensa por una situación mas ventajosa).

El agente (el jugador) aplica una política ('policy') que, dicho informalmente, podríamos decir que son los criterios para decidir su acción en un estado dado.

Y ya armados con este nuevo vocabulario, podemos decir que el aprendizaje por refuerzo busca encontrar la mejor política para operar en un entorno interactuando con él.

La propiedad de Markov

Pues bien, un proceso de decisión de Markov exhibe la denominada propiedad de Markov, a saber, que el estado siguiente sólo depende del estado actual y de las acciones disponibles para ese estado.

Lo que esto quiere decir es que no se guarda memoria de los estados anteriores ni se tiene ningún otro tipo de influencia.

Puede parecer o no que esta propiedad es muy restrictiva, pero lo cierto es que muchos casos prácticos reales se modelan con éxito con base en este tipo de procesos de decisión.

Elementos de un proceso de decisión de Markov

Representación de un proceso de Markov como grafo

Con todo lo anterior, podemos identificar los cinco elementos que definen un proceso de decisión de Markov

• Estados: Un conjunto finito de estados legales. Cada estado define completamente la configuración de un entorno o problema en un momento dado.


• Acciones: Un conjunto finito de acciones aplicables, siendo potencialmente diferentes las acciones aplicables en cada estado.


• Transiciones: Indica la probabilidad, para todas las combinaciones posibles de estados y acciones, de que la aplicación de una acción concreta, en un estado concreto, haga cambiar (transicionar) al entorno del estado actual a otro estado diferente.


• Recompensas: Conjunto de recompensas, es decir, recompensa que recibe el agente para cada una de las transiciones de estado posibles.


• Factor de descuento: Que modula la, digamos, importancia de las recompensas recientes frente a las lejanas. Se trata de algo ya muy ligado al mecanismo de aprendizaje propiamente dicho.

Por supuesto, hay muchísimo más que contar de este tipo de procesos de decisión, y mucha formalización y formulación matemática que, al menos de momento, en este post he obviado en aras de la simplificación.

No descarto que tenga que ampliar más información en futuros artículos, pero de momento lo dejo aquí.

Conclusiones

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo trabajan con procesos de decisión secuenciales donde un agente interacciona con un entorno y donde existen unos estados del entorno, unas acciones disponibles para el agente, unos transiciones de estado en el entorno consecuencia de la aplicación de acciones y unas recompensas que obtiene el agente como resultado de esas transiciones.

Dentro de este tipo de problemas, son muy relevantes los procesos de decisión de Markov que, en esencia, se distinguen por que no tienen memoria ni tampoco influencias externas: solo dependen del estado y las acciones aplicables en cada momento.   

Los nuevos ciudadanos inteligentes, según Luis Alberto Santos

'Smart Citizens' es un libro que proporciona una visión centrada en las personas del entorno digital actual. Aunque la tecnología está siempre como telón de fondo, no se trata de un libro tecnológico sino que, más bien, habla de cómo la tecnología afecta a las personas y a nuestro entorno y lo que deberíamos hacer a nivel tanto individual como colectivo. 

El autor se concentra, fundamentalmente, en tres tipos de problemáticas:

• El talento (su desarrollo y papel en el mundo digital), que se trata en una primera parte titulada 'El mundo ya no es lo que era' y que abarca los cinco primeros capítulos
• El entorno urbano (y aquí el autor se concentra bastante en la idea de las 'Smart Cities')
• Sostenibilidad (bastante entremezclado con el anterior). Esta problemática y la anterior se recogen en la segunda parte titulada 'La ciudad de hoy... y de mañana'

El libro comienza con una introducción en que el autor nos da algún datos sobre la elaboración del libro, las motivaciones para escribirlo y alguna perspectiva sobre la transformación digital.

A partir de ahí, la obra se estructura en nueve capítulos, a saber:

• 'La revolución del talento': Describe cómo la tecnología está provocando cambios en el entorno social y, sobre todo, laboral, cómo esos cambios pueden suponer la destrucción de puestos de trabajo y cómo, en el fondo, ello realza la importancia del talento y la necesidad de desarrollarlo. En ese camino, el autor aboga por una actitud positiva y constructiva.


• 'El tsunami tecnológico': Realiza un rápido repaso por algunas de las tecnologías más transformadoras e influyentes actualmente como la robótica, el Big Data, la inteligencia artificial, Internet de las Cosas, blockchain, comunicaciones 5G y por satélite, la impresión 3D, la realidad virtual y aumentada, el cloud computing, la nanotecnología o la biotecnología, y destaca la necesidad de flexibilidad para adaptarse a los cambios, así como la creciente importancia de elementos intangibles como el talento y la creatividad.


• 'El nuevo mundo': Es una firme llamada, en este contexto tecnológico y de cambio, a la conciencia, responsabilidad e iniciativa individuales, a la necesidad de que cada uno tome el timón para dirigir su propio desarrollo.


• '¿El futuro es STEM?': Repasa algunas de las realidades del panorama laboral pero apuesta por el desarrollo no solo de los conocimientos STEM sino por una visión más integral, y destaca elementos como la posibilidad del trabajo como 'freelance' o las seis habilidades más importantes: talento y creatividad, formación continua, flexibilidad, colaboración, gestión de la marca personal y pasión.


• 'El renacer del aprendizaje': Se enfoca en el talento, destaca la necesidad del aprendizaje y también desarrolla mucho la figura del mentor.


• 'Nuestro escenario vital': Con este capítulo el libro hace un cambio de tercio que nos conduce al mundo de las 'smart cities'. En este capítulo, en concreto, se repasa el desarrollo histórico de las ciudades, y se identifican algunas problemáticas actuales del entorno urbano.


• '¿Cómo te mueves?': Se concentra en el ámbito de la movilidad en entornos urbanos, identifica problemáticas, especialmente ligadas al uso de vehículos con motores de combustión, repasa algunas alternativas como vehículos eléctricos o híbridos, así como medios del tipo bicicleta. También revisa modelos de uso más eficientes como el 'carsharing', finalizando con el vehículo autónomo.


• 'De city a smart city': Se entra de lleno en el concepto de 'Smart' city', que define como la simbiosis entre ciudadanos inteligentes y nuevas tecnologías. Colateralmente, aborda también una descripción de las denominadas soluciones BIM ('Building Information Modelling').


• 'Prosperidad sostenible': Aunque ligado a todo lo relativo al entorno urbano, este último capítulo pone foco sobre todo en los elementos de sostenibilidad, tocando aspectos como las energías renovables, la economía circular, etc

Cada uno de los capítulos se remata con un resumen en forma de 'bullets' que resumen el contenido y destacan aquello que conviene recordar.

Tras esto, el libro se remata con unas breves conclusiones donde nos recuerda los grandes cambios a que estamos sometidos, la necesidad de la actitud positiva y el foco en evolucionar los entornos urbanos.

'Smart citizens' es un libro amable y de fácil lectura que, al tiempo que hace llamadas de atención sobre algunos problemas aparejados al desarrollo tecnológico, también intenta inspirar una actitud constructiva y el desarrollo de la responsabilidad individual.

 

Luis Alberto Santos

(Fuente: Ficha de autor en el libro 'Smart citizens')

Luis Alberto Santos

Luis Alberto Santos (Salamanca, 1989), ha trabajado para distintas grandes corporaciones del ámbito tecnológico.

Aunque su carrera profesional se ha basado en la informática, las telecomunicaciones y la electrónica, desde el año 2015 se forma intensivamente para adquirir conocimientos y nuevas competencias en el ámbito de la transformación digital y las smart cities, permitiéndole conocer los cambios que se avecinan en la industria y en nuestras ciudades. De esta manera, ha unido sus conocimientos tecnológicos con otros organizacionales, lo que le otorga una visión más ampliada del sector.

Apasionado del talento y de las nuevas tecnologías, divulga acerca de los desafíos del siglo XXI: telecomunicaciones, transformación digital, management,

Puedes saber más del autor, visitando su página oficial o consultando su perfil en LinkedIn.

Ficha técnica:

TITULO: Smart Citizens

AUTOR: Luis Alberto Santos

EDITORIAL: Autoeditado

AÑO: 2024 

ISBN: 978-1718079366

PAGINAS: 169

Los robots, el inicio de curso y los cantos de sirena

Después de un par de semanas en que tengo que reconocer que había dejado un poco abandonado el blog (el último post publicado antes de éste data del 12 de Agosto) vuelvo a la carga. Así que con este artículo me pongo un poco a llevar a cabo eso que se suele denominar 'el inicio de curso'.

Y lo hago, más que desarrollando un tema concreto, señalando tres elementos o tres movimientos de la ultimísima tecnología y mercado, tres elementos que están acaparando titulares y mensajes, pero sobre los que en general se aporta (al menos en lo que he visto hasta ahora) poco detalle, lo cual me hace mantener alguna reserva sobre su situación real. Los tres temas son:

• Inteligencia artificial generativa para control
• El 'boom' de los agentes inteligentes
• El auge de los robots humanoides

Veamos algún breve comentario sobre ellos. Serán comentarios muy breves, porque, realmente, hasta que no proceda a una investigación y estudio más detallado, prefiero no pronunciarme demasiado, sólo explicar un poco el terreno de juego.

Inteligencia artificial generativa para control

Como sabemos, la inteligencia artificial generativa, en su idea inicial y que le da nombre, se pensó para 'crear' contenidos: textos, imágenes, vídeos, música, etc.

Sin embargo, y no sé si incluso un poco para sorpresa de los científicos e ingenieros que la han desarrollado, la inteligencia artificial generativa ha demostrado que puede ir más allá, que no sólo puede crear un una modalidad, sino que puede combinar varias y que puede hacer tareas que exceden la mera creación y hay quien incluso la ve como un primer paso en la Inteligencia Artificial General.

Al hablar de control me refiero a la toma de decisiones, y una toma de decisiones que relaciona, entradas, estados y objetivos con las acción a realizar (salidas) y que afecta a robots, equipos autónomos, soluciones de automatización, etc.

Ya hace unos meses, en el post 'Inteligencia artificial generativa para la decisión y su uso en robots', me hacía eco de alguna experiencia de automatización en robots usando modelos fundacionales (un nombre que ya refleja, de alguna forma, ese ir más allá de la mera generación de contenidos de la inteligencia artificial generativa) y expresaba alguna reserva sobre su estado actual y sobre si, incluso en caso de éxito técnico, sería la solución más adecuada para una automatización.

Clarificar que no tengo ninguna duda de su uso en sistemas de automatización y robots para todo lo que tiene que ver con percepción o interacción con usuarios humanos, sino para el control puro y duro. 

¿Tiene más sentido un modelo generativo que un modelo basado en reglas? Y si es así ¿cuándo? A bote pronto creo que puede tener sentido pero no de manera generalizada. El estado del arte actual y la lógica de esa aplicabilidad actualmente es lo que quiero trabajar. 

Los agentes inteligentes

Casi como una extensión natural, en cierto sentido, de lo anterior, está el asunto de los agentes inteligentes, un tema del que veo bastantes titulares pero hasta ahora no he tenido oportunidad de ver mucho más.

Conviene recordar que la idea de un agente, y de un agente inteligente, no es nueva ni muchísimo menos. De hecho, los lectores habituales de este blog o que me sigan en otros ámbitos en que hablo de robótica, me habrán oído contar cómo, una de las formas de caracterizar un robot es, precisamente, como un agente inteligente.

¿Cuál es la novedad ahora?

Bueno, es en lo que quiero profundizar, pero creo que enlaza mucho con el asunto del control. Creo que se trata de utilizar nuevos avances y resultados de la inteligencia artificial, en especial la generativa, para dotar de mayor autonomía, de mayor flexibilidad, mayores capacidades de aprendizaje (seguramente apoyado en variantes del aprendizaje por refuerzo) y, por decirlo de alguna manera, de mayor 'inteligencia', a unos entes, los agentes que, aunque pueden ser robots tradicionales, parecen tender a adoptar más frecuentemente formas de robot software, y que podrían funcionar de manera colaborativa.

Robots humanoides

Finalmente, se ven últimamente muchas noticias sobre robots y, en concreto, robots humanoides, la más reciente de las cuáles, en el momento que esto escribo, es el anuncio del robot NEO Beta por parte de OpenAI.

Aparte de elementos de marketing y, seguramente, avances en materiales y en control cinemático y dinámico de los robots, así como avances en percepción, parte de ese interés, marketing aparte, enlaza de nuevo con las posibilidades que añade la inteligencia artificial generativa: mejores capacidades relacionales, eso desde luego, y puede que nuevas posibilidades en cuanto a control y aprendizaje.

Pero es posible que, sin negar avances técnicos reales, haya también mucho de imagen, propaganda, globo sonda o tanteo del mercado.

Además, algunos de los casos de uso que se insinúan en los vídeos y materiales promocionales, no tengo claro que tengan sentido práctico (aunque si el mercado lo absorbe, ya no se necesita más). Por ejemplo, no acabo de ver claro el interés (económico y de ingeniería de proceso) de aplicar robots humanoides en plantas de fabricación, como propone Elon Musk hacer con su Optimus en las fábricas de Tesla.

Investigación y los posibles cantos de sirena

Los tres temas anteriores, me fascinan desde el punto de vista tecnológico y de negocio, pero también tengo alguna reserva, como he dicho, sobre el avance real de la tecnología ahora mismo y la racionalidad, técnica, económica y de mercado de algunos de los casos de uso.

Así que, procedo a iniciar la investigación y estudio (hasta donde lo publicado y mi tiempo me lo permitan) de la verdadera naturaleza de esas soluciones ahora mismo.

Y lo hago, sobre todo porque me interesa, me apasiona, y lo uso en mi actividad profesional. Pero lo hago también, aunque sea como subproducto, como un mecanismo de defensa, como una forma de aplicar y transmitir rigor, para huir del marketing engañoso, del entusiasmo no justificado, de las expectativas infladas y, en general, de todos esos cantos de sirena que tanto abundan en el sector tecnológico.

Conclusiones

Aunque siempre sujetas al exceso comunicativo y a los cantos de sirena, en este curso que empieza, se nos muestran tres tendencias o tres tipos de soluciones fascinantes y sobre las que pretendo aplicar el rigor mediante investigación y estudio: el control basado en IA generativa, los agentes y los robots humanoides.