Cuando traducimos un idioma con género neutro como el euskera o el húngaro, Google asume el masculino o femenino

El sesgo de los algoritmos es un fenómeno bien estudiado. Lo hemos visto por ejemplo en la búsqueda de imágenes al escribir "cocinar" donde los resultados son principalmente de mujeres. Ahora, a través de Reddit, vemos otro llamativo caso donde el algoritmo de Google toma la decisión de asumir el género.

Cuando nos vamos a Google Translate y decidimos traducir una frase de un idioma con pronombres neutros, como es el caso del euskera, el húngaro o el checo, Google coloca en nuestro idioma el pronombre "él" o "ella" en función del contexto. Algo que también ocurre con el inglés y el resto de idiomas donde hay un pronombre diferente para el masculino y el femenino.

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Los algoritmos con sesgo racial y de género son un problema que venimos arrastrando desde los años 80

Cuál es la explicación detrás del sesgo del traductor de Google

En el ejemplo del húngaro que vemos en Reddit se escribe un párrafo construido alrededor del pronombre "ő", que sirve para referirse de manera genérica a los dos sexos. Sin embargo, tanto en la traducción al español como al inglés se ve que "ellas son bellas" y "ellos inteligentes". De igual manera que "ella cocina" y "él es profesor". Una particularidad que no tiene por qué ser cierta en el idioma original.

Hungarian has no gendered pronouns, so Google Translate makes some assumptions pic.twitter.com/oRo0nJfnMc

— Marcos Besteiro (@MarcosBL) March 22, 2021

La traducción es simplemente un ejemplo y cualquier usuario puede abrir Google Translate y probar su propia frase. El algoritmo de Google Translate elegirá masculino o femenino y asumirá en cada momento lo más apropiado.

En lenguas como el euskera, que también disponen de pronombres neutros, también ocurre esta diferenciación de género en el momento de traducir.

El caso es llamativo, pero no debería sorprendernos. Simplemente estamos ante un caso directo de cómo los algoritmos únicamente son un reflejo de la sociedad.

La inteligencia artificial de Google Translate, así como la de la mayoría de sistemas, se basa en la correlación. En este caso, únicamente están mostrando el género más habitual que han encontrado en la red. Si Google decide colocar el masculino junto a profesor es porque detecta que en el idioma donde se está traduciendo ese es el caso más habitual.

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Cuando busco "cocinar", Google Images me muestra mujeres: ¿debería Google modificar los resultados?

La posición de Google respecto a los sesgos de su algoritmo es que sus "resultados de búsqueda son un reflejo del contenido de toda la web, incluida la frecuencia con la que aparecen este tipo de términos y la forma en que se describen en la web. Esto significa que a veces las desagradables descripciones de temas delicados pueden afectar los resultados de la búsqueda de imágenes que aparecen para una consulta determinada", aunque apuntan que "estos resultados no reflejan las propias opiniones o creencias de Google".

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Este robot, además de perseguirte por el supermercado para que le compres chocolatinas, recoleta datos sobre preferencias de compra

Mars Wrigley, la compañía detrás de chocolatinas como Mars, Snickers o M&Ms tiene un nuevo producto, y no es una chocolatina. Se trata de Smiley, un robot que divaga por supermercados tratando de interactuar con los consumidores para que estos compren sus chocolatinas. Pero además de eso tiene otra función, la de recopilar datos sobre preferencias de compra en la tienda.

El robot ha sido puesto en funcionamiento de momento en una tienda de Nueva York a modo de prueba piloto. Se trata de una tienda de ShopRite y previamente también han experimentado con carritos especiales por ejemplo. Dentro de la tienda el robot va repleto de chocolatinas para que los consumidores realicen la compra impulsiva mientras él interactúa con ellos.

Además de chocolatinas, el robot va equipado con un equipo LiDAR que le permite tener conducción autónoma y a la vez detectar objetos y personas a su alrededor. Gracias a eso cuando se topa con personas les persigue brevemente tratando de interactuar con ellos reproduciendo sonidos o reaccionando a acciones de los consumidores.

Observando cómo compra el consumidor

Entender los patrones de compra de los consumidores es esencial para las tiendas y marcas de comida para hacer que sus productos se vendan más. Para ello muchas veces hay personal dentro de la tienda apuntando y tomando notas acerca de cómo se comportan los consumidores ante determinados eventos. Por ejemplo, calculan si hay un incremento de ventas por colocar un producto el principio del pasillo o en mitad del mismo.

Estos patrones de compra son algunos de los que el robot Smiley también recopilará. Gracias a los sensores y cámaras que tiene incorporados puede registrar dentro de la propia tienda cómo se comportan los clientes mientras están comprando. Esperan que con ello puedan comprender mejor cómo interactúan los consumidores con sus productos más allá de la caja de pago.

Si bien Smiley es un robot que ya está funcionando sin problemas, no significa que pronto veamos todos los supermercados repletos de robots. Se trata de una prueba piloto y sus creadores indican que tendrán que ver cómo evoluciona. Además, gran parte de las funciones que tendrá si sale adelante dependerán de cómo se desarrolle esta prueba.

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Visitamos Amazon Go: así es la experiencia de compra en una tienda semi automatizada sin cajeros

Mars no es la única compañía que está probando nuevas tecnologías para supermercados. Quien seguramente más esté llamando la atención en los últimos años es Amazon. Sus tiendas Amazon Go sin cajeros o las tiendas que venden productos extremadamente recomendados de la tienda online son una prueba de ello. También están probando con carritos de compra que directamente escanean y cobran lo que colocas dentro o un método de pago para pagar con la palma de la mano.

Vía | RIS News

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Facebook reinventa el clic: su prototipo de brazalete traduce las señales de nuestro cerebro y permitirá moverse por interfaces con la mente

La evolución del ratón y las pantallas táctiles se acerca. El siguiente paso será hacer clic con nuestra mente. Al menos así lo cree Facebook, que ahora nos muestra su prototipo de brazalete capaz de traducir las señales de nuestro cerebro y permitir controlar objetos digitales con solo pensarlo.

Mike Schroepfer, CTO de Facebook, explica que "la realidad aumentada es la siguiente gran evolución de la computación. Y pese a que muchos de los dispositivos que la hacen posible aún no existen, sí sabemos que van a exigir nuevas formas de interacción". Para adaptarse a este próximo ecosistema que se avecina, el de la realidad aumentada, desde Facebook nos muestran este brazalete que permitirá moverse por la interfaz de una manera natural y sin necesidad de mover los dedos. Simplemente pensando.

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Facebook, Microsoft y Apple pintan un futuro en el que teletrabajaremos y nos "teletransportaremos" con gafas de realidad aumentada

Utilizando electromiografía para interpretar la señal nerviosa que llega a la mano

El brazalete de Facebook se basa en la electromiografía (EMG), una técnica englobada en el ámbito de la neurociencia que ya ha sido probada en el pasado por investigadores del MIT y que desde hace una década las grandes compañías tecnológicas como Microsoft tienen entre sus planes para abordar el asunto del control sin tocar

Here’s some mind-blowing technology being developed by @boztank and his team for our AR glasses: wrist-based sensors that let you control devices using the same electrical motor nerve signals you use to move your handshttps://t.co/UsVsGA7tm6 pic.twitter.com/T6xZzfoEdM

— Mike Schroepfer (@schrep) March 18, 2021

Con un aspecto bastante tosco y un tamaño algo más grande que un smartwatch, según Facebook, el dispositivo es capaz de interpretar la actividad eléctrica de los nervios a medida que el cerebro envía información a la mano. De manera equivalente a cuando la mano recibe la señal nerviosa para moverse, la pulsera podría traducir esta señal para aplicar de manera digital la orden del cerebro.

Con solo pensar en mover el dedo, el dispositivo de Facebook permitiría moverse por interfaces de realidad aumentada, según describen desde Facebook.

No es la primera vez que Facebook habla del control a distancia para realidad aumentada. Ya durante la conferencia Facebook F8 en 2017, la compañía dejó entrever nuevas formas de control. No ha sido hasta ahora cuando desde su departamento Reality Labs han mostrado en vídeo este prototipo.

El futuro de la realidad aumentada de Facebook pasa por la mente

Con el "clic mental", Facebook cree que podrá convencer a nuevos usuarios de las ventajas de la realidad aumentada. Algo que en el pasado no han conseguido las distintas gafas especializadas como Google Glass o las Spectacles de Snap.

Se desconocen más detalles sobre este nuevo proyecto. Por el momento Facebook explica que está en desarrollo de manera interna. Sin previsión anunciada de cuándo podríamos conocer más información.

En septiembre de 2019, Facebook compraba CTRL-Labs por entre 500 y 1.000 millones de dólares, una startup que desarrollaba una pulsera para controlar ordenadores con la mente. Hasta ahora no habíamos conocido el estado de esta colaboración, pero Facebook ha dejado ver los primeros detalles y la intención de ir a más con esta idea de control mental para realidad aumentada.

Thomas Reardon, fundador de CTRL-Labs y reconocido neurocientífico con experiencia en Microsoft, lidera actualmente el grupo Facebook Reality Labs y explica que no se trata de una pulsera que "lea la mente", ya que esto "proviene de la parte del cerebro que controla la información motora, no el pensamiento".

"Piénsalo de esta forma. Tú tomas muchas fotos y eliges compartir solo algunas de ellas. De manera similar, tienes muchos pensamientos y eliges actuar solo sobre algunos de ellos. Cuando eso sucede, el cerebro envía señales a las manos y dedos diciéndoles que se muevan de maneras específicas para realizar acciones como escribir y deslizar. Se trata de decodificar esas señales en la muñeca, las acciones que ya ha decidido realizar, y traducirlas en comandos digitales para su dispositivo. Es una forma mucho más rápida de seguir las instrucciones que ya envías a tu dispositivo cuando tocas para seleccionar una canción en tu teléfono, haces clic con el ratón o escribes en un teclado", describe Reardon.

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Gafas de realidad mixta para 2022, aumentada en 2025 y lentes de contacto para 2030: así ve Ming-Chi Kuo el futuro de Apple

Un mundo de posibilidades según los responsables de Facebook y una nueva forma de interactuar adaptada al nuevo estilo de dispositivos que las grandes compañías planean lanzar los próximos años.

Más información | Facebook Reality Labs

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Estos investigadores están decididos a crear máquinas que nos lleven la contraria y cada vez están más cerca de conseguirlo

Hace ya años, un monologuista del Club de la Comedia cuyo nombre ahora mismo soy incapaz de recordar defendía que lo que más placer daba en el mundo no era "ni la comida, ni el dinero, ni que te rasquen la espalda… Lo que más placer da del mundo es tener razón". Ese era parte del discreto encanto de la robótica: tener una cornucopia de cacharros que nos hicieran caso y nos dieran la razón.

Sin embargo, ya desde el principio, la ciencia ficción nos avisó que no iba a ser fácil. No hay que olvidar que ya la primera obra de ficción que incluyó robots, 'R.U.R' de Karel Čapek, ya acaba con decenas de estos seres artificiales organizando una revolución y destruyendo a la humanidad. Perdón por el spoiler, pero es importante: sobre todo porque ya hay equipos de investigadores trabajando en eso, en entrenar a inteligencias artificiales para que nos lleven la contraria.

¿Puede una IA ganarnos en un debate?

La "buena" noticia es que aún no lo hacen lo suficientemente bien como para ganarnos en pleno debate, pero no lo hacen mal. El grupo de investigación de Noam Slonim acaba de presentar en la revista 'Nature' un agente autónomo que puede participar en un debate competitivo con humanos. Y no es un asunto trivial.

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Hasta ahora el trabajo de "imitación de tareas" relacionadas con el lenguaje ha ofrecido resultados mixtos. Por un lado, hemos conseguido con bastante éxito que los algoritmos sean capaces de entender la emocionalidad de una oración; por el otro, cosas como resumir textos o entablar diálogos han resultado mucho más complejas.

Según explica 'Nature', Project Debater (que así se llama el conjunto de algoritmos) escanea un archivo de 400 millones de artículos de periódicos y páginas de Wikipedia para elaborar argumentos y contraargumentos que usar en un debate con humanos. El equipo lo puso a prueba en un debate sobre la gratuidad de la educación preescolar y usó las transcripciones del mismo para que un jurado puntuara las declaraciones a ciegas.

Project Debater obtuvo buenas puntuaciones, aunque aún no ha conseguido ganar un debate. Sin embargo, como ocurre a menudo, las distancias se van acortando poco a poco y estos pequeños pasos nos acercan a un escenario donde las inteligencias artificiales puedan participar en actividades humanas complejas como destruir el mundo o, quién sabe, ganar un debate electoral.

Imagen | Adam Lukomski

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Después de TikTok, los semiconductores: ByteDance explora diseñar sus propios chips basados en ARM

ByteDance por su nombre propio quizás no suene a muchos, por su producto sí. Son los creadores de TikTok, son una de las startups más exitosas de China y pronto un nuevo participante en el mercado de los semiconductores. Nuevas pistas indican que están explorando la idea de diseñar chips propios para diversificar su negocio más allá de la app de vídeos virales (y la lámpara para hacer deberes).

Según recoge Reuters, la compañía ha estado publicando diferentes ofertas de trabajo relacionadas con el diseño y la creación de semiconductores. Así mismo, han confirmando al medio que están explorando la idea de fabricar sus propios chips basados en ARM.

La empresa matriz de TikTok se ha especializado en los últimos años en motores de recomendación por inteligencia artificial. El resultado de esa especialización lo vemos reflejado en TikTok, con uno de los algoritmos de recomendación más potentes del mercado. De ahí que se negasen a vender la tecnología en su momento a una empresa estadounidense.

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Esta especialización en inteligencia artificial requiere también de hardware que la haga correr, ese podría ser el siguiente paso de ByteDance. Chips propios basados en ARM pueden ayudarle a crear una ecosistema propio que utilizar o licenciar a otras compañías.

Muchas empresas occidentales han seguido una idea similar para desarrollar sus propios chips. Apple o Google son algunas de las que aprovechan la arquitectura ARM para crear chips propios que después utilizar en sus productos. No sería nada de extrañar ver eso también en ByteDance, aunque de momento el proyecto se encuentre en fases muy tempranas.

La independencia tecnológica de China

Este movimiento de ByteDance llega en un momento que para nada es causal. China, en su reciente catorceavo plan quinquenal, proclamó los planes que tiene para convertirse en líder tecnológico. Entre esos planes está el de impulsar la industria de los semiconductores de origen chino. Actualmente en gran medida depende de fábricas de fuera del país o de diseños de empresas no locales. Con la guerra comercial con Estados Unidos las cosas son aún más complicadas.

China es el mayor comprador de semiconductores a nivel mundial, y depender de otros para ello no es la mejor de las ideas. Es aquí donde quizás ByteDance ha visto una oportunidad de negocio para subirse al carro de los semiconductores, como también está haciendo el buscador Baidu o el gigante Alibaba.

Vía | Reuters

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El gallo que no cesa - Conseguir que los robots tengan conciencia de sí mismos

Pablo Lanillos es doctor en Inteligencia Artificial y profesor del Instituto Donders en los Países Bajos. Este científico lleva años dedicado a la robótica. ¿Su aspiración? Conseguir robots con inteligencia corporal. 

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Desarrollan un método para detectar deepfakes con un 94% de eficacia, según sus creadores: cuestión de mirar a los ojos

A medida que las inteligencias artificiales se desarrollan más, más complejo es detectar sus deepfakes. Los deepfakes pueden ser de gran utilidad en la industria del cine, para anuncios o para rememorar fotografías por ejemplo, pero también pueden ser utilizados para engañar al consumidor, acciones políticas. De ahí la importancia de poder identificarlos.

Investigadores de la Universidad de Buffalo en Estados Unidos dicen tener una solución: mirar a los ojos. Según indican, tienen un algoritmo capaz de detectar retratos falsos con un 94% de eficacia. Para ello analizan los reflejos de los ojos.

¿Cuál es deepfake? Vía Universidad de Buffalo.

La razón por la que se fijan en los ojos es sencilla: las inteligencia artificiales no son buenas creando reflejos oculares precisos. A menudo los crean sin sentido o reflejando elementos diferentes en cada uno de los ojos. Por lo tanto, identificando si los reflejos coinciden es posible identificar un deepfake.

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Según los autores del estudio, "la córnea es casi como una semiesfera perfecta y es muy reflectante". Es por ello que en principio cualquier cosa que emita luz enfrente del retrato debería reflejarse en el ojo. Pero claro, una IA no emite ninguna luz al crear el retrato, así que debe inventarse esos reflejos. Y no lo hace demasiado bien.

Mírame a los ojos

La herramienta desarrollada por los investigadores de la Universidad de Buffalo analizó imágenes falsas de This Person Does Not Exist e imágenes de personas reales de Flick Faces HQ. Mapeó cada una de las caras y luego analizó en detalle cada un de los ojos así como la luz reflejada en su interior. Con ello asignó una puntuación de similitud entre ambos ojos de cada cara. Cuanto mayor era la puntuación, más probabilidad había de que la cara sea real.

Ojos reales vs. ojos de deepfakes. Vía Universidad de Buffalo.

Según el autor principal de la investigación, ambos ojos “deberían tener patrones reflectantes muy parecidos porque están viendo lo mismo”. Esto sin embargo no es algo en lo que nos fijemos a diario cuando miramos a alguien o fotografías de personas. No obstante, es algo que puede ser de gran utilidad para que una herramienta informática detecte imágenes falsas.

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Ahora bien, la herramienta aún no es perfecta y ese 6% de margen de error sigue siendo grande. También hay que tener en cuenta que las inteligencias artificiales están constantemente evolucionando y mejorando. Del mismo modo que han aprendido a crear caras casi perfectas, tarde o temprano aprenderán también a crear reflejos oculares perfectos.

En el pasado otras herramientas también han tratado de detectar deepfakes mirando a los ojos. Hasta la Policía europea está buscando combatirlos.

Vía | EurekAlert!
Más información | arXiv

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