martes, 3 de agosto de 2021

El Pentágono de Estados Unidos cree que su IA puede predecir eventos antes de que ocurran, con “días de antelación”

El Pentágono de Estados Unidos cree que su IA puede predecir eventos antes de que ocurran, con “días de antelación”

El ejército estadounidense lleva años experimentando con la inteligencia artificial, así como tantas otras tecnologías de última generación y lo que podrían ofrecer en el futuro. Estos experimentos parecen ser cada vez más ambicioso, uno recientemente completado promete predecir eventos del futuro… con incluso días de antelación antes de que ocurran.

Según relata The Drive, el Comando Norte de los Estados Unidos ha estado realizando una serie de pruebas con Global Information Dominance Experiments (GIDE). Este sistema es una combinación de datos recopilados por dispositivos y sensores, inteligencia artificial y grandes cantidades de datos computados en la nube. Todo ello para ayudar a predecir qué eventos se pueden dar en el futuro.

Procesar datos y avisar a tiempo

No es tan ciencia ficción como suena. El sistema se basa en la observación y recopilación de datos en tiempo real. Posteriormente potentes ordenadores recopilan estos datos y si ven una serie de factores determinan qué podría ocurrir. Por realizar una analogía, lo mismo que hacen los meteorólogos al predecir el tiempo.

Un ejemplo que se da es el de las imágenes satelitales para revelar movimientos de submarinos. Si las imágenes satelitales muestran actividad cerca de un puerto donde hay un submarino de una nación rival, Estados Unidos puede comprender que se preparan para moverlo. Dar con estos movimientos, recopilar todos las posibles opciones y descartar las no válidas puede llevar días. El sistema GIDE puede hacerlo en segundos y enviar una alerta a los militares.

¿Para qué? Permite a los militares tomar medidas proactivas y prepararse para eventos inminentes que no les agarre por sorpresa. Todavía sin embargo hay mucho que mejorar en esto. Si bien el sistema puede ser capaz de detectar rápidamente cambios, no siempre sabe muy bien a qué se deben y qué significan estos cambios. Es decir, el ser humano sigue involucrado a la hora de determinar acciones y tomar decisiones.

En definitiva, este sistema GIDE puede ser útil de momento para ayudar a procesar grandes cantidades datos a tiempo. Un sistema central que recopila todos los datos y los procesa. Una vez procesados envía la información a los diferentes miembros y departamentos de defensa tanto estadounidenses como de sus socios.

Vía | The Drive
Más información | C-SPAN y Defense USA



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sábado, 31 de julio de 2021

"Dentro de dos años va a ser imposible saber lo que es realidad y lo que no": el reto de regular los deepfakes

A principios de año, una campaña publicitaria de una empresa de cerveza consiguió resucitar a la mismísima Lola Flores. La inteligencia artificial usada obtuvo un resultado tan realista que durante semanas miles de usuarios de redes sociales se preguntaron en qué momento pronunció La Faraona palabras como “empowerment” o cómo habían logrado sincronizar esas expresiones tan actuales en un video antiguo.

Pero no, el vídeo nunca se grabó. Lola Flores nunca prestó su imagen ni su voz para el spot, ni mucho menos, dio su consentimiento. Se trataba de una secuencia artificial, hecha con el permiso de su familia a partir de más de 5.000 imágenes de la artista superpuestas en otra actriz y que, tras largas horas de producción, consiguió un resultado final capaz de suscitar fascinación y controversia, a partes iguales.

El uso de algoritmos e inteligencia artificial han propiciado la aparición de los deepfakes, manipulaciones que son capaces de tergiversar el pasado, los hechos o suplantar personas, es decir, permiten crear realidad y además, con aplicaciones de empresas como MyHeritage, cada vez son más accesibles. Pero ¿dónde está el límite en el uso de estas técnicas? ¿Existe alguna regulación que ponga coto o prevea los posibles abusos? El añejo debate sobre tecnología y ética vuelve a la palestra.

¿Qué entendemos por deepfake?

Comencemos hablando de la tecnología deepfake o, como prefiere la Fundeu, de vídeos “ultrafalsos”. El término inglés proviene de la unión de las palabras “fake”, falsificación, y “deep learning”, aprendizaje profundo, y se emplea para referirse a contenidos creados a partir de imágenes o audios ya existentes y que han sido manipulados mediante algoritmos de aprendizaje no supervisados. El resultado final es un vídeo o un audio más o menos realista, aunque netamente artificial.

Ahora bien, la tecnología siempre es neutra y no tiene connotaciones negativas, sino que estas van a depender del uso que le demos. De hecho, según Idoia Salazar, presidenta y cofundadora del Observatorio del Impacto Ético y Social de la Inteligencia Artificial (OdiseIA), esta tecnología nos ofrece un potencial nada desdeñable y permite alcanzar altas cotas de creatividad tal y como sucede en la industria cinematográfica.

Rogue One Carrie Fisher

Uno de los ejemplos más famosos lo encontramos en la película 'Rogue One: una historia de Star Wars' (2016) donde la cara de Carrie Fisher de joven, junto a la interpretación de la actriz noruega Ingvild Deila, dan vida a la Princesa Leia.

Sin embargo, un uso más discutido se produce “cuando no se explicita que se está utilizando dicha tecnología. Es lo que se denomina riesgo medio y aunque no sea intencionado, puede llevar a confusión”, apunta Salazar.

Este supuesto ya aparece contemplado en la propuesta de regulación europea sobre Inteligenca Artificial, obligando a las empresas a especificar si algo se ha creado usando esta tecnología, “exactamente igual que cuando hablas con un chatboot”, según Idoia.

Esta propuesta, sin embargo, no contempla aquellos casos más preocupantes en los que la manipulación sí encierra una intencionalidad, dejando más terreno libre a algunos de los ciberdelitos que más preocupan a los juristas.

Los riesgos asociados al uso de la tecnología deepfake

El realismo conseguido con esta técnica es de tal magnitud que puede resultar imposible saber si se trata de un contenido falseado. Esta técnica puede emplearse, por ejemplo, para propagar noticias falsas o poner en boca de políticos (como Obama) o empresarios (como Zuckerberg) palabras que nunca pronunciaron. Sin contar con su uso original, también están los vídeos eróticos falsos o “pornovenganza”: la actriz Scarlett Johansson fue víctima al protagonizar su rostro, de manera no intencionada, una grabación de contenido erótico.

Por otra parte, crear realidades falseadas con esta tecnología está en la mano de cualquiera ya que existen aplicaciones gratuitas, cada vez más populares, que permiten editar contenidos de manera sencilla. Es el caso del software Deep Nostalgia, una app que permite animar fotografías antiguas, con la promesa de “resucitar” a personas de nuestro pasado.

Estos software, apunta Salazar, “son sencillos y accesibles y estos son los dos elementos que producen la rápida expansión de una tecnología. Sin contar con que gustan mucho, hacen gracia”. Si además nos decantamos por un software de pago, el resultado puede ser extremadamente realista.

Otra de las cuestiones a debate es la posibilidad de quedar registrado en las inmensas base de datos de estas aplicaciones: Deep Nostalgia, por ejemplo, nos anima a bucear en la colección internacional de MyHeritage de 14 mil millones de registros históricos: “comience con el nombre de un antepasado y vea lo que nuestras colecciones pueden revelar sobre su historia familiar”. Aun cuando nuestros contenidos sólo sean usados para hacer funcionar la aplicación, su almacenamiento y clasificación es más que cuestionable.

En este contexto, y aunque ahora estamos en los inicios, Salazar augura que llegará un momento en que estemos rodeados de vídeos y no sepamos si son reales por lo que “si no los regulamos, dentro de dos años va a ser imposible saber lo que es realidad y lo que no”.

Además, la regulación vendría a cubrir un vacío legal, como, por ejemplo, que podamos usar las imágenes de gente fallecida sin su consentimiento. Para la campaña de Cruzcampo, la empresa contó con el asesoramiento de sus hijas que fueron las que además dieron su consentimiento. Pero ¿cómo podemos estar seguros de que Lola Flores estaría de acuerdo? ¿Es ético usar a alguien muerto con fines publicitarios? “Dentro de poco- afirma Salazar- tendremos que realizar un escrito antes de morir en el que habilitemos o deneguemos el uso de nuestra voz y nuestra imagen cuando ya no estemos”.

“Dentro de poco tendremos que realizar un escrito antes de morir en el que habilitemos o deneguemos el uso de nuestra voz y nuestra imagen cuando ya no estemos”

Salazar plantea además la necesidad de implementar técnicas, utilizando las herramientas de inteligencia artificial para detectar si los vídeos son reales o no, tal y como ya se hace con los bulos informativos. No obstante, los sistemas de detección actuales aún no están tan perfeccionados como para bloquear los deepfakes de manera inmediata. ¿Y qué decir de la alfabetización digital? Se torna complicado enseñar a los usuarios a distinguir lo que es real de lo que no, cuando resulta trabajoso incluso para los científicos forenses.

Qué problemas legales plantean las deepfakes

Los juristas especializados en ciberdelitos alertan de las importantes amenazas que esta tecnología acarrea: vulneraciones al honor, la identidad y la propia imagen (especialmente en el caso de las denominadas ‘pornovenganzas’) y, cómo no, el peligro de desinformación.

Para Noemí Brito, Socia responsable del Área de Tecnología, Innovación y Economía Digital de Ceca Magán, cabe destacar que estos ataques no sólo afectan a personas físicas: “Son comunes los ataques vía deepfake contra compañías desde la 'estafa del CEO’, que permite defraudar o desviar grandes cantidades dinerarias suplantando la identidad de un alto directivo a través de una videollamada”. El abanico de ciberdelitos asociados al uso perverso de las deepfakes es amplio y se diversifica rápidamente.

Por otra parte, el perfeccionamiento de esta tecnología y la calidad de las recreaciones amplían el espectro de la desinformación más allá de las mal llamadas “noticias falsas”. Se puede falsear la historia, hechos y declaraciones antiguas e, incluso, según un estudio reciente de la Universidad de Washington, se puede generar una "geografía falsa profunda" mediante imágenes de satélite tergiversadas y mapas falsos.

¿Cómo se plantea la regulación de una tecnología capaz de falsear la realidad?

Ley
Bill Oxford | Unsplash

En España aún no existe una legislación específica que regule el fenómeno de los deepfakes. Para Brito, la Carta de Derechos Digitales, reconoce el derecho a la identidad en el entorno digital, de acuerdo con el ordenamiento jurídico nacional y europeo. En este sentido, “indica de forma expresa que la identidad no podrá ser alterada, controlada o manipulada por terceros contra la voluntad de la persona, debiéndose prever las garantías y controles necesarios que permitan preservar este derecho en el entorno digital”.

Además, el Código Penal actual ya recoge los atentados más graves contra los derechos de las personas en este ámbito: “En su artículo 401, el Código Penal prohíbe la suplantación de identidad u usurpación del estado civil, aplicando penas de prisión que pueden ir de seis meses a tres años” apunta. De igual forma, en el ámbito civil, destaca la Ley Orgánica 1/1982, de 5 de mayo, de protección civil del derecho al honor, a la intimidad personal y familiar y a la propia imagen.

La regulación ya existente podría desarrollarse en nuestro país a partir de la nueva propuesta europea en torno a la Inteligencia Artificial, que pretende reforzar la transparencia en el uso de la tecnología, precisamente debido a los especiales riesgos de manipulación que plantean.

De esta forma, apunta la experta, “las entidades usuarias de un sistema de inteligencia artificial que genera o manipula contenido de imagen, audio o video que se asemeja apreciablemente a personas, objetos, lugares u otras entidades o eventos existentes, y que a una persona le parecería falsamente auténtico o veraz ('deepfakes'), deberá revelar y declarar que el contenido ha sido generado o manipulado artificialmente”.

Igualmente, dado que los deepfake pueden usarse para difundir bulos a gran escala cualquier normativa destinada a poner coto a la desinformación, también contemplará esta tecnología, tal y como sucede con las recientes directrices europeas para el Código de Buenas Prácticas frente a la desinformación.

Para Brito, además de la regulación específica del fenómeno, también se debe actuar desde desde la autorregulación, “de forma que la industria o sector que corresponda proponga mecanismos o medios razonables para luchar contra los efectos perversos asociados a estas técnicas, como así ocurre ya, por ejemplo, en términos de lucha contra la desinformación asociada”.

No toda suplantación de identidad es delito

La propuesta europea en torno a la Inteligencia Artificialregulará las condiciones a seguir para los fabricantes y productores de herramientas de IA. En concreto, todo producto creado a partir de esta tecnología deberá indicar claramente en qué momentos se hecho uso de la misma, garantizando así que no se engaña al usuario y poniendo en valor el principio de transparencia. El proyecto sólo pretende cubrir este aspecto, pero si nos centramos en la suplantación de identidad, el asunto tiene más vértices.

En España, ya disponemos de herramientas legales que nos permitirían protegernos de usos ilegítimos, ya sea por vía civil o penal. No obstante, según aclara Lorenzo Cotino, Catedrático de Derecho Constitucional de la Universidad de Valencia y Magistrado TSJ, no toda suplantación de identidad es delito: “el punto de partida es que no se criminaliza que una persona se haga pasar por otra, sino que debe haber un ánimo fraudulento, de perjudicar a alguien”. Cotino señala como ejemplo las redes sociales, en las que hemos visto proliferar perfiles falsos que usan nombres de otras persona, sin que esto constituya un delito por sí mismo.

Entonces... ¿Cuándo una suplantación de identidad a través de deepfake constituye un delito?

Selfie
dogherine | Unsplash

A partir de aquí y en función de para qué se realicen dichas suplantaciones de identidad y si estas incurren en un hecho delictivo, tenemos varias herramientas legales. Si esa suplantación de identidad, por ejemplo, se realiza para sustraer los datos bancarios de una persona, entraría directamente en juego el Código Penal.

En el caso de las “pornovenganzas” se pueden perseguir por vía penal o civil, en función de si lo consideramos un delito de calumnias e injurias o una intromisión al derecho al honor o a la propia imagen. Y aquí, de nuevo, hay matices: cuando nos referimos a imágenes reales, en las que una persona concreta está protagonizando un vídeo y no entra en juego la manipulación tecnológica, su difusión ya constituiría un delito perseguible por vía penal.

Ahora bien, cuando hablamos de deepfakes, lo más probable es que la manipulación incluya imágenes no reales, junto a otras que sí corresponden con una persona real. En este caso, añade Cotino, el uso de imágenes reales puede generar una indemnización y, si es especialmente denigrante, puede conllevar un delito por calumnias e injurias. El experto señala como ejemplo el Estado de Virginia, en Estados Unidos, donde ya se ha legislado para proteger ante este tipo concreto de vendetas.

En cuanto a su uso en el ámbito político, aunque aún no hay una respuesta unívoca, sí se tiene en cuenta "la necesidad de garantizar que estas manipulaciones no adulteran los procesos electorales, ni manipulan la opinión de la población" añade el experto. Hoy por hoy, sólo está regulado en Texas. Y, en parte, se debe a la dificultad para dilucidar si un contenido manipulado persigue la voluntad de engañar y causar daños o, si por el contrario, se tratar de un contenido paródico, en cuyo caso se ampararía bajo el derecho a la libertad de expresión. Este caso enlazaría con el uso de esta tecnología con finalidades expresivas: incluso cuando utilicemos las imágenes de personas públicas y conlleve un discurso crítico, estaríamos en el terreno de la libertad de creación artística.

Finalmente, en cuanto a las personas fallecidas, Cotino aclara que estas siempre mantienen los derechos de personalidad y son los herederos los que tienen la capacidad de disponer de la imagen si no se prevé nada especial. Si bien el concepto de “herencia digital” es algo bastante novedoso al que se hace referencia en la Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales, la Ley Orgánica 1/1982 de 5 de mayo, de protección civil del derecho al honor, a la intimidad personal y familiar y a la propia imagen ya indicaba las pautas a seguir en el caso del uso de la imagen tras el fallecimiento. Y sí, esta ley ya existía en época de Lola Flores, pero difilcilmente hubiese podido imaginarse la Faraona todo lo que vendría después.



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miércoles, 28 de julio de 2021

MarIA: la Biblioteca Nacional y el BSC crean un sistema especializado en el idioma español para mejorar las respuestas de las IA en nuestra lengua

MarIA: la Biblioteca Nacional y el BSC crean un sistema especializado en el idioma español para mejorar las respuestas de las IA en nuestra lengua

El Barcelona Supercomputing Center (BSC) y la Biblioteca Nacional de España han presentado hoy un nuevo proyecto que combina inteligencia artificial y el estudio de nuestro idioma. Se trata de MarIA, un modelo de IA disponible en abierto que tiene como objetivo mejorar el uso del idioma español por parte de otros sistemas de inteligencia artificial.

El proyecto ha sido entrenado en el superordenador MareNostrum y se han utilizado archivos de datos de la Biblioteca Nacional. Un trabajo para el que se han utilizado fondos del Plan de Tecnologías del Lenguaje y ha sido liderado por la investigadora Marta Villegas, del grupo de minería de textos del BSC-CNS.

Procesando 59 TB del archivo de la Biblioteca Nacional

Las posibles aplicaciones de MarIA van desde "los correctores o predictores del lenguaje, hasta las aplicaciones de resúmenes automáticos, chatbots, búsquedas inteligentes, motores de traducción y subtitulación automática, entre otros", explican los responsables del proyecto. Estamos ante un modelo abierto que puede servir para entrenar a otros sistemas a mejorar su uso del idioma español, básicamente permitiéndoles "acceder" a todo el conocimiento ya procesado por MarIA.

Esto es así porque mientras MarIA sí se ofrece de manera abierta, muchos de los textos y archivos en los que se basa no lo están. No es sino este proyecto una manera de la Biblioteca Nacional de flexibilizar el acceso a sus sistemas para aquellos profesionales o proyectos que busquen ofrecer respuesta en español.

MarIA es un conjunto de redes neuronales entrenadas para comprender la lengua, su léxico y los mecanismos para expresar el significado. Según describen, el modelo logra "trabajar con interdependencias cortas y largas y son capaces de entender, no sólo conceptos abstractos, sino también el contexto de los mismos".

Para desarrollar este modelo se utilizaron 59 terabytes del archivo web de la Biblioteca Nacional. Se procesaron para eliminar números de páginas, gráficos, oraciones que no terminan, codificaciones erróneas, oraciones duplicadas y frases en otros idiomas y se enviaron al superordenador MareNostrum para pasarlo a limpio tras 6.910.000 horas en paralelo de los procesadores. El resultado fueron 201.080.084 documentos limpios que ocupan un total de 570 gigabytes de texto limpio y sin duplicidades.

Según defienden los responsables, este modelo es varias ordenes de magnitud más grande y mejor que los modelos de la lengua española disponibles en la actualidad. Una vez obtenido el archivo se utilizó tecnología basada en Transformer, ya probada con el inglés, para que la IA aprenda a adivinar el contexto de cada palabra. MarIA dispone, en sus dos modelos liberados, de hasta 125 y 355 millones de parámetros.

Tras crear este modelo, el trabajo del equipo de investigación pasa por ampliar la fuente de archivos con textos y archivos adicionales, como las publicaciones científicas del CSIC. Adicionalmente está prevista la creación de un modelo parecido en catalán, gallego, euskera, portugués y español de Hispanoamérica. Habrá que ver qué curioso nombre reciben en cada uno de ellos.

Imagen | Gabriel Sollmann



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Cuidado Lebron, que viene Toyota CUE, el robot capaz de encestar desde el medio del campo o de meter 2.000 tiros libres seguidos

Cuidado Lebron, que viene Toyota CUE, el robot capaz de encestar desde el medio del campo o de meter 2.000 tiros libres seguidos

Los espectadores del partido de baloncesto entre Francia y Estados Unidos que se celebró hace unos días en los Juegos Olímpicos de Tokyo tuvieron sorpresa en el descanso.

Fue entonces cuando hizo su aparición Toyota CUE, un robot que juega al baloncesto y que tiene una precisión de tiro alucinante. Lo demostró encestando desde la línea de tiros libres, la línea de tres e incluso desde el medio de campo, pero ya en el pasado dejó clara su eficiencia robótica y metió 2.000 tiros libres seguidos.

Una envidiable precisión de tiro del 100%

Como explicaban el año pasado en Toyota, CUE ha sido desarrollado por un grupo de ingenieros de la empresa en su tiempo libre, y el proyecto, que lleva ya varios años en marcha, ha visto cómo han ido apareciendo varias versiones cada vez más sorprendentes.

 

La versión que por ejemplo mostraban en la CNBC hace tres años era una versión sin movilidad, pero en marzo de 2020 presentaron CUE4, una versión que se podía mover gracias a unos singulares patines en los pies y que además era capaz de coger y tirar a canasta por sí solo.

Es cierto que CUE4 no es especialmente rápido a la hora de moverse ni de coger o preparar el tiro, pero una vez tira, no falla. Lo demostró en el descanso de ese partido de los Juegos Olímpicos: tiró desde la línea de tiros libres, desde la línea de tres puntos y desde el centro del campo y en todos los casos metió canasta.

Su capacidad ya había sido demostrada con la versión anterior, CUE3, que logró meter 2.020 tiros libres seguidos aunque luego "solo" pudo meter 5 de los 8 triples que intentó tirar.

Esa versión era bastante más "primitiva", pero con este nuevo modelo desde luego el salto -y nunca mejor dicho- es espectacular. Está claro que no puede competir de momento contra jugadores humanos en muchos escenarios, pero desde luego se trata de un avance robótico llamativo.



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Este robot bípedo es el primero en correr 5 kilómetros: no es más rápido que nosotros, pero sus tiempos son prometedores

Este robot bípedo es el primero en correr 5 kilómetros: no es más rápido que nosotros, pero sus tiempos son prometedores

Ya habíamos visto al robot de Boston Dynamics salir a hacer running, pero hay una gran diferencia entre poder hacerlo de forma eventual y mantener el ritmo durante mucho tiempo. Como cualquiera que haya salido a correr varios kilómetros, es una tarea que cansa y donde suceden más traspiés de lo que nos gustaría.

Cassie es el primer robot bípedo en completar 5 kilómetros corriendo. Un proyecto desarrollado por el profesor Jonathan Hurst y su equipo de la Universidad Estatal de Oregón. Un proyecto para el que recibieron hasta un millón de dólares del Departamento de Defensa y donde se necesitaron 16 meses para fabricar el robot, presentado en 2017.

Ahora, varios años más tardes, Cassie ha logrado completar con éxito los 5 kilómetros corriendo. Un hito que previsiblemente será superado pero que marca la consistencia en el movimiento que están consiguiendo estos robots bípedos.

5 kilómetros en 53 minutos

Cassie

Con una sola carga de batería, Cassie ha recorrido los 5 kilómetros en 53 minutos y 3 segundos. Un tiempo fácilmente superable por cualquier corredor habitual, pero bastante prometedor. En total, tenemos una velocidad media de unos 5,7 kilómetros por hora.

Este tiempo también incluye los 6,5 minutos que tuvo que perder al caerse. Un giro fallido provocó que se cayera, el ordenador del robot se calentara y el equipo tuvo que lidiar con el problema. Un pequeño ejemplo de las dificultades de estos robots para mantener su tarea en el tiempo sin sobresaltos.

Robot Correr 5k

"Cassie es un robot muy eficiente debido a cómo ha sido diseñado y construido, y pudimos realmente alcanzar los límites del hardware y demostrar lo que puede hacer”, explica Jeremy Dao, uno de los estudiantes encargados de realizar el proyecto. El robot fue entrenado con algoritmos para aprender a mantenerse recto y mantener el equilibrio constante al correr.

Según el responsable, los robots serán en el futuro tan fáciles de ver a nuestro alrededor como pueden serlo los vehículos. Con Cassie, el robot utiliza varios sistemas de cámaras y LIDAR para identificar su entorno y realizar los cálculos del algoritmo.

Vía | TechCrunch



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viernes, 23 de julio de 2021

Thermomix Friend, a prueba: el robot que te permite cocinar para un regimiento

No hay ninguna duda de que la Thermomix se ha convertido en uno de los dispositivos de la pandemia. Hace muy poco, Adrien Boyer, el director regional de Pinterest para Francia, el sur de Europa y Benelux, nos explicaba en entrevista a ABC que, directamente, le había salvado la vida durante el confinamiento. El dispositivo está pensado para quien quiere comer bien y variado, pero no tiene tiempo para elaborar un plato complejo o pensar en cómo hacerlo. Además, si le añadimos la aplicación Cookidoo de recetas, las posibilidades aumentan notablemente. La propia firma fabricante, Vorwerk, reconoce en conversación con este diario que, aunque sus productos tienen un precio elevado, como es el caso del modelo TM6, que asciende a... Ver Más

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sábado, 17 de julio de 2021

Llevo algunos días usando Copilot de GitHub para programar y esta es mi experiencia

Llevo algunos días usando Copilot de GitHub para programar y esta es mi experiencia

Una IA que escribe código por ti. Parece casi ciencia-ficción, pero Github Copilot lo convirtió en una realidad a principios de julio. Debates sobre derechos de autor de ese código aparte, se trata de un cambio que podría cambiar para siempre el trabajo de los desarrolladores.

Y de momento son pocos, pero ya hay algunos programadores que han podido probar Copilot durante dos días. Hemos hablado con algunos de ellos para que nos den sus primeras impresiones sobre la herramienta.

"Espectacular", "sugerencias increíbles", "muy buena"

Juan Font

Juan Font, desarrollador en la Agencia Espacial Europea, ve mucho potencial en el servicio. Nos comenta que le ha sorprendido cómo en bloques condicionales (if/else), Copilot es capaz de predecir el mensaje de registro que quiere añadir basándose a las condiciones del bloque. También destaca cómo la herramienta sugiere un nombre adecuado para una función sin que no se haya escrito ni una línea de código de ella, solamente a partir de un comentario que escribas. Además ha encontrado mucha utilidad a la hora de escribir código repetitivo (boilerplate en la jerga de programadores).

De todos modos Juan es claro y califica Copilot de "espectacular", con la impresión de que se va a convertir en algo tan básico y cotidiano como el completado de código automático que todos los entornos de desarrollo integran para evitar errores tipográficos en el código. Es algo que también ha comentado públicamente por Twitter.

Pablo Serrano

Otro programador que ha podido experimentar con Github Copilot es Pablo Serrano, ingeniero especializado en sistemas. Para él la herramienta no va a reemplazar a los programadores ni mucho menos, pero sí que va a quitarles mucho trabajo y muchas búsquedas en Stackoverflow, un portal online en el que muchos programadores resuelven dudas.

Copilot "te apabulla" con sugerencias de código, sigue Pablo, considerando que "va a quitar bastantes horas de curro" a los programadores especialmente si su código es sencillo. Si eres programador, Pablo tiene este hilo de Twitter en el que muestra algunos ejemplos de sugerencias con Terraform y Ansible.

Bruno, un desarrollador especialista en React que actualmente trabaja en un bot de Discord, también nos ha contado brevemente su experiencia después de dos días probando Github Copilot. Su sensación es "muy buena" con las pruebas que ha hecho centrándose en React y Node, y afirma que la herramienta le ha facilitado mucho su trabajo.

Para él la IA tiene mucho potencial y las recomendaciones de código que ha recibido son muy buenas, recalcando especialmente las de backend (es decir, la programación relacionada con hacer que un portal web funcione correctamente pero que el navegante nunca ve).

Códigos de diseño de interfaces y lenguajes menos usados como deberes pendientes

"Siento que que todavía está muy verde para las Interfaces de usuario y código CSS", recalca Bruno sobre Copilot, aunque califica el resto de pruebas con otros lenguajes como "increíbles". Hay cierto punto en común con lo que Pablo Serrano también menciona, y es que hay más recomendaciones generadas en lenguajes como Java y Python que con otros menos comunes como Golang.

Por su parte, Juan Font concreta que a pesar de lo bueno de las sugerencias hay que seguir revisando el código igualmente porque "a veces se lía un poco asumiendo qué variables quieres pasar a algunas funciones". Ayuda mucho, pero no afina al cien por cien.

Recogiendo estos testimonios podemos ver puntos en común: los desarrolladores tienen mucha sorpresa positiva y poca duda de un futuro prometedor para Copilot, aunque recalcan que en ciertos entornos y lenguajes de programación las sugerencias no son tan buenas como en otros. Cuestión de dejar que pase más tiempo y los responsables afinen esta herramienta que ya puede haberse hecho su propio sitio entre la comunidad de programadores.



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