Meta, la compañía propietaria de Facebook, ha presentado la última de su creciente lista de innovaciones en el campo de la inteligencia artificial: I-JEPA. Se trata de una herramienta de generación de imágenes… pero una bastante diferente de Midjourney, DALL-E 2 y compañía, pues tiene como objetivo "revolucionar" la forma en que se crean y completan las imágenes mediante IA.

Las 'tradicionales' IAs generadoras de imágenes se 'entrenan' alimentádolas con cientos de millones de ficheros de imagen (etiquetados con una descripción en formato texto). Con dicho entrenamiento, el modelo aprender a descompone la imagen en un conjunto de píxeles y  a invertir luego el proceso para reconstruir la imagen original.

A diferencia de dichos modelos, I-JEPA (Image Joint Embedding Predictive Architecture) cuenta con la capacidad de analizar y completar imágenes sin terminar; una tarea que ejecuta con gran precisión, gracias al uso de conocimientos previos sobre el mundo para rellenar las partes faltantes de las imágenes.

En cierto modo, se trata de una emulación del razonamiento humano: la clave reside en que no compara píxeles, sino ideas (más o menos) abstractas… o, utilizando la terminología de Meta, la semántica:

"Es capaz de predecir la representación de una parte de una entrada (como una imagen o un fragmento de texto) a partir de la representación de otras partes de la misma entrada".

Son palabras de Yann LeCun, científico jefe de IA en Meta (y representante del sector más 'tecno-optimista' en los debates sobre la inteligencia artificial), que destaca que este enfoque ayuda a evitar los sesgos, así como errores comunes en las imágenes generadas por IA, pero que una persona jamás cometería (por ejemplo, la aparición de dedos adicionales en las manos).

En Xataka

Las portadas de los best-sellers ya parecían producidas en serie. Ahora simplemente se encarga la IA

Todo esto lo logra dependiendo menos de los píxeles o datos que integraban la obra original, para pasar a 'visualizar el contexto'. Además, esto permitiría a la IA aprender más rápidamente, planificar tareas complejas y adaptarse a situaciones desconocidas con mayor facilidad.

"Estamos deseando trabajar para ampliar el enfoque JEPA a otros dominios, como los datos emparejados de imagen-texto y los datos de vídeo"

Una de las posibles aplicaciones destacadas de I-JEPA es la creación de vídeos a partir de entradas de audio y texto: la IA puede predecir lo que ocurriría en un vídeo, en lugar de simplemente encadenar imágenes sucesivas interrelacionadas.

Una nueva arquitectura más eficiente

Meta presenta esta IA como "el primer modelo basado en un componente clave de la visión de LeCun" de una "nueva arquitectura" de inteligencia artificial "destinada a superar las principales limitaciones de los sistemas más avanzados actualmente":

"I-JEPA ofrece un gran rendimiento en múltiples tareas de visión por ordenador y es mucho más eficiente desde el punto de vista computacional que otros modelos ampliamente utilizados […] también pueden utilizarse para muchas aplicaciones diferentes sin necesidad de un ajuste fino exhaustivo".

¿Qué significa esto último? Pues, según los ejemplos de la propia Meta, que podríamos ser capaces de

"entrenar en menos de 72 horas un modelo de transformer visual de 632 millones de parámetros utilizando 16 GPUs A100 y, aun así, con sólo 12 ejemplos etiquetados por clase, obtener un rendimiento más avanzado para clasificar de imágenes de baja resolución en ImageNet".

"Otros métodos suelen tardar entre el doble y diez veces más de tiempo de GPU… y obtienen peores tasas de error cuando se entrenan con la misma cantidad de datos".

Imagen | Basado en original de Oberholster Venita en Pixabay

En Genbeta | "¿Queréis que lancemos GPT-6 como open source? ¿Sí? Pues no va a pasar". El CEO de OpenAI descarta la idea (¿pero no del todo?)

El concepto de un buscador semántico, como por ejemplo WolframAlpha, no es nada nuevo. Cuando entramos a un buscador normalmente buscamos información sobre un tema determinado, o directamente queremos responder a una pregunta concreta como los estrenos de cine de esta semana o el tiempo que va a hacer esta tarde. Este segundo tipo de consultas son aquellas en las que una búsqueda semántica resultaría más útil.

Desde hace un tiempo Google ya muestra mucho más que un listado de enlaces. Los resultados de sus búsquedas vienen enriquecidos con información que directamente intenta darnos en bandeja lo que buscamos, intenta entender lo que queremos. Pues bien, el futuro de Google, como buscador, según Amit Singhal parece ir encaminado hacia las búsquedas cada vez más semánticas.

Una búsqueda semántica necesita una organización de datos diferente, ya no podrá tener suficiente con una serie de palabras claves, ahora necesitará estructurar los datos que encuentre y para ello las webs tendrán que añadir etiquetas que añadan valor semántico a su contenido.

Vía | WSJ
Imagen | SFGate

Uno de los grandes iconos de la red social Facebook es su botón Like o Me gusta en su versión en castellano. Un botón que como ya se comentó en Genbeta puede tener sus horas contadas, cuando nació era una grandísima idea, pero ahora se queda muy corto.

Antes de que Facebook tuviera cientos de millones de usuarios la página web tenía que atraer tantos como pudiera y hacer que volvieran porque sus amigos habían interactuado, amigos que tenían que comprender la interfaz para compartir fotos, contenidos, ... Si se rompe el círculo el número de usuarios no crece y Facebook no habría llegado a tener tantísimos usuarios. Gran parte de esa culpa la tiene el botón Me gusta, pero su final no puede sino estar cerca (o al menos dejará de ser el protagonista de la película).

Facebook tiene que agradecer mucho al botón Like

Casi sin darte cuenta estabas generando contenido para que tus amigos tuvieran actualizaciones constantemente. Igual no habría querido compartir un enlace, pero no podía evitar darle a ese botón Me gusta. Esto unido a la persistencia de tus publicaciones hacen que Facebook se haya convertido en lo que hoy en día podemos ver.

Pero hoy ya no nos gusta el botón Like. Hoy en día las publicaciones ya no son tan vanales, las noticias (buenas y malas) circulan por Facebook rápidas como la luz; y lo que en un principio era un gesto, ahora tiene un gran significado. Si veo entre las actualizaciones de mis amigos la noticia sobre la muerte de Dennis Ritchie no puedo darle a “Me gusta”, pero si quiero compartirlo, y me gustaría ponerle una carita triste al lado.

¿Qué nos deparará el futuro?

Se hablaba de que Facebook iba a presentar en su f8 los botones “Leído”, “Escuchado”, “Visto” y un “Lo quiero” de forma que, parte del perfil que no todo el mundo tiene completado, se iría rellenando poco a poco según fueras viendo publicaciones y le dieras a Vista a la última película que has visto en el cine, y todo ello se quedara registrado, como una especie de log de tu vida audiovisual (muy en el estilo Timeline).

También se está hablando mucho de compartir con gestos, añadiendo nuestro punto de vista mientras compartimos una publicación. Porque si leo la historia de una publicación en la que me relatan una desgracia no quiero darle a “Me gusta”, pero tampoco a “No me gusta”, necesito acompañar la publicación de algo más, y desde luego no quiero escribir un comentario (entre otras cosas porque podría no hablar inglés).

El cambio está al llegar, porque como se dice por ahí, cuando el río suena agua lleva. Personalmente veo necesario añadir ambas funcionalidades, incluir en mi perfil las series que he visto, los libros que he leído, ... todo aquello que tengo disperso por redes sociales especializadas me encantaría, y a día de hoy el botón se me queda corto. ¿Qué será lo que veamos?

En Genbeta | Botones, botones y más botones: Facebook puede anunciar los Leído, Escuchado y Visto en el evento f8
Imagen | Cabecera

El algoritmo que emplea Google para decidir qué sitios web se merecen los primeros resultados cuando se buscan unas palabras claves, es uno de los secretos mejor guardados. Y es que en un mundo globalizado pero indexado por el gigante californiano, salir el primero en un resultado es sinónimo de éxito.

El 26 de noviembre un escalofriante artículo del New York Times hacía temblar los cimientos de la sede principal de Google. Una historia extraña con ingredientes de todo tipo: estafa, violencia, extorsiones, ... Que empezaba tras una consulta en el buscador.

El caso de una mujer que tras buscar Lafont entra al primer resultado (no promovido), que resulta ser una tienda online que consigue tener un mejor ranking con enlaces en páginas donde se denuncian problemas de consumidores de servicios en internet.

La historia de la señora Rodríguez

Hasta aquí la parte normal de la película. Entras a un sitio web y realizas una compra. Los problemas empiezan a llegar cuando le llaman y le anuncian que no tienen stock de uno de los productos que había comprado, y le instan a cambiar la marca de unas lentes de contacto sin cuidar, en absoluto, las formas.

Le llegan las monturas de las gafas que había comprado, resultan parecer unas falsificaciones. Y el cargo de la tarjeta de crédito no era correcto, era de 487 dólares. Nada que ver con aquellos 361,97 dólares. En una llamada telefónica, la señora Rodríguez amenaza solicitar a su banco la devolución del ingreso. Y es aquí donde todo se vuelve increíble.

La historia que empezó en Google se complica

Escucha, zorra. Sé dónde vives. Ahora estoy a un paso de allí.

Lo que más tarde daría paso a unas amenazas de violencia sexual que según cita el periódico son actos de violencia sexual demasiado gráficos para ser descritos en un periódico.

La comunicación no acaba ahí. Un cruce de emails con fotos de la puerta de la vivienda de la señora Rodríguez y frases como ¡Te estoy vigilando! Un infierno en el que a ninguno de nosotros nos gustaría estar.

El porqué de esa actuación de DecorMyEyes

En el caso de esta empresa, buscaba todo lo contrario. En páginas defensoras de los derechos del consumidor en internet como Get Satisfaction, una horda de clientes descontentos cuentan sus experiencias con enlaces al sitio en cuestión. Pero esos enlaces, en lugar de restar puntos, ¡los suman! (o sumaban).

En una interesante entrevista en el mismo artículo del periódico, el responsable del sitio web dice que, cuando vuela en avión, observa a miles de familias como clientes potenciales. Los que compran, no volverán pero consiguen elevar la fama del sitio, y sus vecinos de al lado, entrarán a comprar.

La respuesta de Google

... Estoy aquí para decir que el mal comportamiento es, y afortunadamente siempre lo será, malo para hacer negocios con los resultados de Google…

Comentan que trabajaron inmediatamente en un algoritmo para evitar estos resultados promovidos por críticas negativas en diversos sitios web relevantes. Dicha modificación del algoritmo ya está funcionando y aseguran que arregla la situación surgida con DecorMyEyes, que tildan de un caso límite y no un problema global, y otros casos similares.

La solución de Google, por ahora no habrá Sentiment Analysis

Se valoraba también la utilización de un análisis del lenguaje que pudiera averiguar si se trata de una opinión negativa o positiva, utilizar ese análisis sentimental de los textos para decidir si hay que sumar votos al sitio web, o si por el contrario, hay que desgastar la puntuación ya que está recibiendo opiniones negativas.

Aunque admiten que a primera vista parecía una solución prometedora, parece que no la han utilizado. Un claro ejemplo son los artículos surgidos a partir de la noticia, lo cuales tienen un lenguaje demasiado neutro como para destacar por su negatividad.

Además ahondan en el beneficio de utilizar el atributo rel=nofollow de los enlaces, ya que destaca como sitios como Get Satisfaction los utilizan de forma que, no suman puntos, pero que muchas páginas como el propio New York Times no los utiliza y sí ayudaban al sitio a ganar posiciones en los resultados.

¿Qué ha pasado realmente?

Desde Google se dice que miran las reviews de los diferentes comerciantes, pero en ningún caso han admitido que las utilizar en su algoritmo para construir los resultados de las búsquedas. Y por este camino parece que se abre una cuestión bastante amplia.

¿Cómo determinará Google si un comercio es fiable o no lo es? Si utilizara un sólo sitio como referencia para catalogar servicios, sería fácil abordarlo para hundir a la competencia. Si se utilizan varios sería más complicado, pero desde luego, no imposible.

Sobre la reputación y Google

(Del lat. reputatĭo, -ōnis).

1. f. Opinión o consideración en que se tiene a alguien o algo.

2. f. Prestigio o estima en que son tenidos alguien o algo.

Y es que la reputación es un concepto variable, difícilmente medible ya que entre otros aspectos, la reputación de una persona o web es un valor totalmente personal. Y es tan personal que muchas veces va muy unido a nuestros propios gustos. Algo simplemente es malo porque no nos gusta.

¿Qué varita mágica tendrá Google para determinar si un sitio tiene buena reputación? Ahora no hablamos de enlaces entre webs, de diferente importancia o relevancia. Ahora hablamos del contenido semántico de dichos enlaces. Y desde luego, eso es ir un paso más allá.

Respuesta de Google | Google Blog
Artículo en el NYT | The New York Times
Vía | Tech Crunch

Una forma diferente de almacenar y compartir nuestros sitios web favoritos lo encontramos en Faviki. Faviki es un nuevo marcador social en el que a través de un bookmarklet podemos ir guardando nuestros sitios web favoritos con sus etiquetas, textos y notas que incluyamos. Hasta aquí todo normal salvo que a la hora de añadir etiquetas, conforme empecemos a escribirlas, se nos aparecerá una serie de sugerencias, y si le damos al botón de búsquedas incluida en el mismo campo, nos saldrá los diferentes significados en función de las diferentes sugerencias que nos ha salido en la lista, información extraída de la propia Wikipedia a través de DBPedia.

Además, desde el propio Faviki, ya estemos en nuestro espacio, en el espacio de nuestros amigos, que podemos invitar, o a nivel general, podemos buscar sitios web por usuarios y por etiquetas, y en este caso también obtendremos las diferentes definiciones extraídas de la Wikipedia según las sugerencias mostradas según escribamos. Una vez determinada cualquier etiqueta, podemos ver las páginas que se alojan bajo la misma, que también podemos guardar en nuestra cuenta en caso de que no la tengamos, y en el lateral obtenemos parte de la definición de dicha etiqueta obtenida también de la Wikipedia, donde además podemos acudir para obtener más información.

También sobre cada listado de páginas nos encontramos con los temas y tipos de información extraídos, cada uno de ellos con sus propias etiquetas, lo que nos permitirá descubrir nuevos sitios relacionados.

Vía | FeedMyApp Enlace | Faviki