octubre 2017 - Javi López G.

Bots vs Cyborgs

Hace un par de años vivimos un boom de los bots, principalmente de bots conversacionales, pero se veía como la afirmación de que ya estábamos preparados para automatizar todo. En mi opinión estamos lejos de eso, pero aunque no estemos preparados para los bots, sí que deberíamos convertirnos todos en cyborgs.

Un bot (abreviatura de robot), es un sistema que se encarga de hacer cosas que antes sólo podían hacer los humanos.

Un cyborg (cíborg en castellano), es un sistema que mezcla a los bots y las personas.

cyborg photo

Ejemplos de que no estamos preparados para la automatización total hay muchos, aunque probablemente uno de los casos más llamativos, fue ese bot de Microsoft que se convirtió en un troll de Twitter.

Hay otros mucho más impactantes, como los accidentes provocados por los conductores de Tesla que se desentienden de los controles tras conectar el piloto automático. Tesla advierte repetidamente que no estamos preparados para esto, y que una compañía que se centra tanto en la automatización (de fábricas, cargadores, etc.) crea que aun no estamos preparados es muy significativo.

Esto no quiere decir que la automatización sea mala, es muy buena y aunque requiera una inversión, reduce tiempos a futuro. Sin embargo, la automatización a día de hoy aun requiere de supervision.

Por ejemplo, en un chat de asistencia técnica se pueden automatizar los pasos iniciales y sencillos como pedir al cliente sus datos para identificarlo y una descripción del problema, y luego ir proponiéndole al operador textos para ayudar al cliente, de tal modo que este no tenga que teclear y solo elegir el que más se ajusta al problema del cliente actual. Esto le puede permitir manejar 10 incidencias en el tiempo en el que antes hacía 1, pero manteniendo el control.

Mantener el control y no cedérselo a ciegas a un programa es muy importante. Puede que el programa acierte el 99% de las veces, pero el 1% restante puede resultar muy dañino, por lo que creo que a día de hoy no se puede confiar al 100%.

Esto es algo que se ha visto repetidas veces en redes sociales, en los que bots (o personas que actúan como tales) se encargan de responder a personas y meten garrafalmente la pata.

Por tanto, siempre que se vaya a ahorrar tiempo de un modo sustancial mi recomendación suele ser automatizar, pero automatizar para tener cyborgs y no bots.

Cryptojacking: la minería de cryptomonedas como modelo de negocio

Estoy seguro de que muchos habéis pensado en usar el cryptojacking como modelo de negocio –las ideas suelen surgir simultáneamente en muchas cabezas a la vez- cuando hayáis visto noticias sobre cryptojacking, como el sonado caso de la CBS que durante un fin de semana tuvo incluido en su reproductor un script para minar cryptomonedas. ¿Pero es realmente factible? Entendámoslo y observemos sus implicaciones.

web coin photo — Photo by SMU Central University Libraries

El cryptojacking es un concepto más o menos novedoso, que se refiere a realizar minería de cryptomonedas usando para el computo los navegadores de visitantes a una web. Normalmente se supone poco ético, pero vayamos por partes que hay muchos conceptos:

Recordaréis cuando hablamos de blockchain, a las personas que se dedican a calcular los hash de los bloques se les llama mineros, porque el algoritmo les otorga una pequeña cantidad de cryptomoneda a quienes encuentran cada hash.
Para realizar esa minería, para buscar esos hash hay que realizar muchos cálculos invirtiendo en tiempo de procesador. Hay empresas que se dedican a la minería y que tienen montones de ordenadores (granjas) dedicados a realizar estos cálculos.
Una web, es una aplicación distribuida en la que parte del programa se ejecuta en el servidor, y otra parte se ejecuta en el navegador de los usuarios.
Cuando se usa la capacidad de computación de los visitantes a una web, para realizar minería, es cuando estamos hablando de cryptojacking.

En casi todos los casos en los que se habla de cryptojacking se trata (o al menos se supone) de webs que han sido crackeadas, en las que se ha incluido el código necesario para realizar la minería, pero ¿y si no siempre fuese así? ¿Y si una web de manera legítima implementara este sistema de minería para financiarse? ¿Qué podría pasar?

Esta técnica hace que se consuman recursos de los equipos de los visitantes, pero por norma general, la mayoría de los visitantes tienen recursos más que sobrados en sus sistemas que están muy infrautilizados. Al final es como los sistemas para compartir potencia para cálculos distribuidos, ya sea para encontrar una cura para el cancer o buscar vida fuera de nuestro planeta. Los usuarios le estarían cediendo sus recursos a una web durante el tiempo que se pasen consumiendo sus contenidos.

Si esto se usase como sustitutivo de los anuncios (que cada vez funcionan menos y peor en la web actual), no les supondría una gran carga adicional a los usuarios, puesto que los anuncios por si mismos ya están consumiendo recursos de sus máquinas. Además dejarían de estorbar visualmente.

También, se implementarían las webs para que tuviesen la menor cantidad de recargas, y para que se pase el mayor tiempo posible con ella abierta. Por ejemplo, en una web de noticias, esto es posible que provocase que se empezaría a dejar de lado el clickbait y empezar a crear contenidos realmente relevantes e interesantes.

Para saber si es algo rentable, tendríamos que tener en cuenta muchos factores, principalmente el valor puntual de la cryptomoneda que se esté empleando. También de cuanta cantidad de cryptomoneda se lleva el minero que tenga éxito en encontrar el hash de un bloque. Por último, cuanto tiempo medio de visitante en la página se necesita para encontrar un hash. Podríamos meter más variables como el coste de adquisición de un usuario, lo que se deje de ingresar por publicidad o muchas otras cosas, pero sólo con estas tres variables ya se ve que hay que centrarse en un caso particular para determinar si es rentable o no.

Por ejemplo, cada vez que se encuentra un hash de un bloque de Bitcoin, el minero se lleva 12.5 Bitcoins (aunque se dividirá por dos en el futuro). El precio de los Bitcoin es muy variable, pero hace ya días que está por encima de los $5,500. Por tanto, estamos hablando de más de $70,000. Por ejemplo, atendiendo a las cuentas públicas de un medio que conozco bien, les bastaría con conseguir minar un hash a la semana para ser rentables y olvidarse de la guerra de la publicidad.

Lo difícil es saber como de factible es que un sistema distribuido como este consiga minar uno de estos hash, pero desgraciadamente de eso no hay muchos datos y tendremos que esperar a que algún medio con suficiente calado se anime a hacer pruebas legítimas y en condiciones, y que posteriormente se animen a compartir esa información.

¿Cómo lo veis como usuarios? ¿Os preocuparía que se usase vuestro equipo para esto si a cambio os libraseis de la fastidiosa publicidad?

Machine Learning fácil fácil

Dentro de esa serie de posts en los que explicamos de un modo muy asequible cosas tan abstractas como los hash, los blockchains o incluso la economía colaborativa, llega el momento de hablar de algo que a la mayoría le parece super futurista y abstracto, pero que en realidad es fácil fácil: el machine learning.

El objetivo principal de machine learning (aprendizaje automático) es que las máquinas aprendan para tomar decisiones. En concreto, su aplicación suele centrarse en que dado un nuevo elemento, un programa de ordenador decida si está en una categoría de un grupo de categorías dado.

Vamos a ejemplificarlo con un caso que pudiera ser real: resulta que el gobierno decide que para volver a hacer las autopistas rentables, va a cambiar su modelo. Quitará el límite de velocidad, y los conductores pagarán en función de la velocidad a la que transiten. Para las que se pagan a posteriori no tienen problema y lo implementan en un par de meses, pero las que se pagan por anticipado son un problema y aunque ven que es un modelo que funciona, no lo pueden aplicar ya que no pueden cambiar todas las cabinas de peaje al otro extremo de los tramos.

Un investigador de una universidad se percata casi por accidente de que la gente que más rápido transita utiliza ciertas marcas de automóvil influenciados por los tramos y las horas del día. No es en el 100% de los casos, pero si se cumple en un porcentaje suficientemente alto como para decidir que se puede cobrar en el peaje un fijo en función de la marca del coche que se tenga.

Para esto se tomarían un montón de fotos de radares, cámaras y demás dispositivos de vigilancia y si clasificarían en función de la marca del coche que aparece en ellas. Cuanto más grande sea la muestra inicial mucho mejor, pero pasa como con las muestras de encuestas de población: con ¿650? personas con determinada distribución, se puede predecir el comportamiento de todo Cantabria, y tener 1000 personas no hace que se acierte mucho más, tal vez se afine un 0.01% adicional que no resulta sustancial.

De estas fotos agrupadas en categorías, se seleccionan ciertas propiedades que sean diferenciales. Estas pueden ser muy variadas, por ejemplo puede ser la disposición de los pixeles del centro de la foto en una conversión a grises, puede ser las coordenadas de la cabina de peaje dónde se tomo, la hora, el número de pixeles que hay entre las ruedas, … cualquier información que se tenga puede ser útil, pero no toda la información lo es. Por eso hay que trabajar con esas propiedades para reducirlas al mínimo necesario a tratar para tomar una decisión acertada. Por ejemplo, se puede llegar a la conclusión de que la distribución de pixeles del centro de la foto aporta exactamente lo mismo que los pixeles que hay entre las ruedas, por lo que no tiene sentido tratar ambas propiedades y es mejor gastar energías en determinar el valor de una sola de ellas.

Cuando ya se han encontrado las propiedades adecuadas, se plantea una formula, el modelo: un algoritmo sencillo que dada una nueva imagen nos vaya a determinar en que categoría hay que incluirla. Esta puede ser algo tan sencillo como:

ax+by+cz

siendo a, b, y c constantes que hemos determinado en nuestros procesos previos, x el color predominante en la foto, y un valor valor que representa la distribución de pixeles centrales de la foto y z la hora en la que se tomó la foto.

El valor de esta formula nos dirá que de 0 a 0.2 son los coches de marcas cuyos propietarios suelen ir despacio, de 0.2 a 0.6 son los que suelen ir a la velocidad marcada por la vía, y de 0.6 a 1 los que suelen ir por encima de la velocidad recomendada.

Por tanto, una vez obtenida esta fórmula, ya se pueden procesar las fotos tomadas en las cabinas de telepeaje, de tal modo que se determine instantáneamente si un conductor debe pagar 2, 5 o 10 euros.

Esto tan sencillo es machine learning: encontrar ese modelo que se puede aplicar de un modo automático para tomar decisiones. Fácil ¿no?

Una vez entendido esto podemos entrar en la distinción entre aprendizaje supervisado o no supervisado, deep learning y otras cosas; pero estas son otras historias que tendrán que ser contadas en otro momento.