Por @Wicho — 18 de Junio de 2024

Portada de la novelaAl final de la oscuridad. Por Sequoia Nagamatsu. Traducción de Ainize Salaberri. Nocturna (13 de mayo de 2024). 320 páginas.

En el año 2030 una excavación en el cráter de Batagaika saca a la luz el cadáver de una niña Homo sapiens al que rodean una serie de misterios. Pero junto con el cadáver es liberado un virus mortal que provoca una pandemia que termina con buena parte de la población de la Tierra. Por si eso fuera poco el crecimiento del mar causado por el calentamiento global está haciendo inhabitables partes del planeta.

Al final de la oscuridad cuenta cómo la humanidad tiene que aprender a lidiar con la pérdida y la muerte en una escala masiva y antes de tiempo después de que la pandemia empiece a recorrer la Tierra. Lo cuenta a través de una serie de historias entrelazadas que hablan de distintas formas en las que nos enfrentamos con ello. Son historias no siempre con final feliz pero siempre con un rayo de esperanza que hay que leer con atención para ver el hilo conductor que las une.

Y una vez que terminas el libro –no lo vi venir– puedes volver a leerlo para pillar aún mejor las pistas que el autor va dejando a lo largo del relato.

Esta novela es ciencia ficción. Pero es una de esas novelas que se puede leer cualquiera que crea que no le gusta la ciencia ficción para descubrir que en realidad sí le gusta la ciencia ficción. Porque como toda la buena ciencia ficción Al final de la oscuridad habla de nosotros.

En ese sentido me recuerda mucho a otra de mis novelas favoritas del género, Flores para Algernon.

La descubrí gracias a un tuit de Gisela Baños con el que coincido completamente:

Acabo de terminarlo y me ha encantado. Es uno de esos libros que recomendaría a todos aquellos que no saben si les gusta la ciencia ficción o tienen una idea demasiado estereotípica de lo que es.

No sabría deciros si es una historia triste o profundamente bella… Y humana.

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Por @Alvy — 18 de Junio de 2024

Como el día y la noche: puzles donde lo que construyes es diferente de la imagen de muestra

Se avecina la época de asueto, así que me pareció buena idea comprar un par de estos preciosos puzles Time Warp. Están calificados como «puzles misteriosos» porque su principal característica es que aunque la caja muestra una escena, el resultado cuando construyes el puzle es otro distinto. En concreto, los dibujos son escenas de día y los puzles ya construidos, de noche.

Los puzles proceden de Da Vinci’s Room, donde hay cinco variantes diferentes, cada una de un artista y estilo ligeramente distinto. Eso sí, todos son una variante de escena en perspectiva isométrica que tiene un encanto especial.

Son puzles de 1.000 piezas que dan para unos cuantos días de sesiones intensas. En cuanto calidad la caja, piezas, etc. diría que es normal. El tamaño final una vez resuelto son 68 ×49 cm. Como extra llevan dos hojas de muestra del dibujo de la caja (por si lo montas entre varias personas, para evitar «peleas») que incluso llevan unas pequeñas pistas con «objetos que aparecen» en la escena final.

Se venden por ~25 dólares pero ¡ojo! en Amazon .com (la tienda americana); si los buscas en la tienda .es (española) aparecen como «no disponibles». Por suerte no tienen problemas para pasar la aduana y tardaron unos 10 días en llegarme, lo cual recuerda un poco a los pedidos de Amazon de los «viejos tiempos» cuando los libros te los enviaban en barco (o algo así). Pero llegar, llegan.

(Shut up and take my money! vía el siempre awesómico The Awesomer.)

Relacionado:

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Por @Wicho — 17 de Junio de 2024

Portada del libroInteligencia artificial: Guía para seres pensantes. Por Melanie Mitchell. Traducción de María Luisa Rodríguez Tapia . Capitán Swing Libros (3 de abril de 2024). 418 páginas.

A principios de los 80, después de graduarse en matemáticas, la autora daba clases de matemáticas cuando se cruzó en su camino Gödel, Escher, Bach. El famoso libro de Douglas R. Hofstadter, no un trío de comedia.

Leerlo la convenció de que no sólo quería ser investigadora en Inteligencia Artificial, sino que quería trabajar con Douglas Hofstadter. Lo que a priori era un tanto complicado porque no tenía ninguna formación ya no en IA sino tan siquiera en programación. Pero con un poco de persuasión y un mucho de convencimiento terminó trabajando con Hofstadter mientras se doctoraba en informática. Y desde entonces la autora ha dedicado su carrera al campo de la IA.

Pero tras en una reunión en Google en 2014 con las personas que estaban al frente de los esfuerzos en IA de la empresa en la que también participó Hofstadter salió muy extrañada. Bajo su punto de vista la IA había progresado mucho en algunas áreas concretas, pero estaba convencida de que aún no estaba ni remotamente cerca de alcanzar la inteligencia general (AGI por sus siglas en inglés) de los humanos, y que no lo conseguiría ni en un siglo, y mucho menos en treinta años o incluso menos como predecían algunas de las personas presentes en la reunión.

Así que terminó por escribir este libro como un intento de comprender la verdadera situación de la inteligencia artificial. En sus propias palabras «lo que los ordenadores pueden hacer ahora y lo que podemos esperar de ellos en las próximas décadas.»

No es un libro sobre la historia de la IA pero comienza con una parte dedicada a explicar cómo en la actualidad, tras probar varios enfoques, el campo de la inteligencia artificial está centrado principalmente en el aprendizaje profundo, pues es el que mejores resultados lleva dando en los últimos años.

Aunque también habla de la singularidad; del test de Turing y de como muchas de las personas que se dedican a la IA en realidad lo odian; y de cuestiones más filosóficas como las que avanzaba el propio Turing al preguntarse si una máquina podría pensar como por ejemplo si habría alguna diferencia entre pensar y simular pensar.

Porque claro, uno de los grandes problemas –quizás el mayor– del campo es precisamente definir qué consideramos inteligencia. Seguido muy de cerca por el de que no sabemos de dónde sale nuestra inteligencia, sea esta lo que sea. Bueno, sí tenemos medianamente claro que sale de algún proceso que surge dentro de nuestras cabezas, pero no sabemos cómo. Así que como para ponernos a emularla o crearla.

Luego va dedicando las sucesivas secciones del libro a ciertas capacidades cruciales que considera que subyacen a la inteligencia humana y la hacen diferente a la de otras especies como la percepción, el lenguaje, la toma de decisiones, el razonamiento basado en el sentido común y el aprendizaje.

En ellas habla de los últimos avances en IA en ese campo en concreto –muchos de ellos sorprendentes y casi inimaginables hace algunos años– aunque explicados de forma muy didáctica para que cualquiera pueda entenderlos. Y luego los compara con lo que sabemos de cómo funcionamos las personas en esos mismos campos.

Sostiene que es precisamente en estas diferencias dónde residen aún muchas de las debilidades de las IA y lo que debe hacernos dudar de que a plazo corto no sólo surja una AGI sino que también debe hacernos pensar muy bien qué les dejamos hacer y hasta qué punto podemos delegar en ellas.

Cuestiones como que no sabemos exactamente qué aprenden esas IA; que no podemos tener claro del todo hasta dónde «saben» y cuando se van a encontrar con una situación que las haga confundirse –con todas las consecuencias de eso si, por ejemplo, van conduciendo un coche–; o de si podemos asumir que sus decisiones van a ser éticas –¿según la ética de quién?– o morales –de nuevo, ¿según la moral e quién?–.

Aunque todo ello sin dudar de los beneficios del uso de la IA, que en realidad está mucho más metida en nuestras vidas de lo que pensamos.

Lo que la lleva a lo que ella llama la gran disyuntiva de la IA:

¿Deberíamos aceptar las capacidades de los sistemas de IA, que pueden mejorar nuestras vidas e incluso ayudar a salvarlas, y permitir que se empleen cada vez más? ¿O deberíamos ser más cautos, dados los errores impredecibles, la susceptibilidad a la parcialidad, la vulnerabilidad a los hackeos y la falta de transparencia en la toma de decisiones de la IA actual?

El libro termina con un capítulo dedicado a algunas de las preguntas más comunes sobre la inteligencia artificial y las respuestas y especulaciones que la autora puede dar, en un homenaje a Gödel, Escher, Bach, que incluía una sección similar.

Aunque Capitán Swing acaba de publicarlo en español en realidad se trata de un libro publicado en 2019. Acabé de leerlo la misma semana en la que OpenAI presentaba ChatGPT4o y pensé que igual los avances de este LLM podían dejar parte del libro desactualizado… Pero no. O no demasiado. Por mucho que ChatGPT4o a veces nos asombre con sus respuestas sigue tropezándose con cosas con las que ninguna persona se liaría.

Aún así me consta que Melanie Mitchell está trabajando en actualizar el libro, aunque no sé si será en forma de una nueva edición o en forma de contenidos que publicará en su blog. Pero mientras puedes leer esta entrevista sobre el libro en la que también habla de algunas de las cosas que han cambiado desde que fue publicado.

En cualquier caso, un libro absolutamente recomendable para cualquier ser pensante que quiera saber más de inteligencia artificial y de sí mismo, lo cual no es materia menor.

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Por @Wicho — 17 de Junio de 2024

Foto del número 42 del portal de un edificio

Aristóteles dijo un montón de cosas que estaban mal. Galileo y Newton deshicieron el entuerto. Luego Einstein volvió a liarla. Ahora, básicamente lo tenemos todo resuelto, excepto lo pequeño, lo grande, lo caliente, lo frío, lo rápido, lo pesado, lo oscuro, la turbulencia y el concepto del tiempo.

– De Science: Abridged Beyond the Point of Usefulness
(La ciencia resumida más allá de lo razonable) por Zach Weinersmith
vía Massimo

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Foto de Mark König en Unsplash

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