Y el centro del debate es el siguiente: la pregunta de si Google ha creado un entorno en su motor de búsqueda para no promover los mejores resultados, sino presentar aquellos que son más beneficiosos para su modelo de negocio.

Por ejemplo, es bien sabido que el buscador pone de primer lugar los resultados que son pautados. Sin embargo, las modificaciones en los últimos años le han dado cada vez más prioridad a este tipo de anuncios, en vez de a las entradas orgánicas. También se ha acusado a la plataforma de modificar la manera en la que estos son presentados, de manera que no sea tan fácil entender qué entradas son pautadas y cuáles no. Por ejemplo, en 2015 la compañía decidió aumentar a cuatro la cantidad de resultados pautados máximos que se podrían mostrar en una búsqueda. Algo importante, considerando que usualmente estos son los primeros a los que las personas ingresan.

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En el caso de Google, la pregunta es relevante, porque siendo el motor de búsqueda más popular del mundo, las políticas bajos las que determina cómo presentar los resultados puede afectar la calidad de los mismos. Si, por ejemplo, Google decidiera optar porque su motor le dé prioridad a portales o negocios con los que tenga alguna relación, entonces aquellos medios, empresas o páginas que no estén dentro de este círculo verán de manera clara su tráfico disminuido.

Y aunque estamos hablando del terreno especulativo, lo cierto es que muchos portales han visto como el tráfico orgánico ha disminuido en relación a lo que recibían hace un par de años, en especial cuando se trata de negocios. Las páginas y tiendas virtuales cada vez tienen que invertir más dinero para hacer notar sus productos y conseguir que los resultados de búsquedas atraigan nuevos clientes. El portal de Bloomberg publicó esta semana un reportaje en el que aborda esta crisis y la razón por la que está afectando de manera real a negocios.

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Entonces ¿Por qué es importante el caso de ‘No confianza’ contra Google? Primero, porque parece que, de entre todos los gigantes de la tecnología que tienen casos de ‘No confianza’ pendientes, el de Google parece que será el primero en ser abordado. La razón es que prácticamente cada estado en USA está investigando las prácticas de la compañía, en lo que puede ser un caso enorme. Más importante, la definición de este conflicto puede poner nuevas pautas que, para bien o para mal, definan el panorama para los negocios que dependen de tráfico orgánico para sostenerse.

Por supuesto, la posibilidad más realista es que Google siga admitiendo el derecho a presentar los resultados de búsqueda de la manera que mejor le parezca. Y los casos de ‘No confianza’ no son nuevos o exclusivos frente a la compañía. En 2019 la Unión Europea multó a Google por 1.5 mil millones de euros en un caso similar, en esta ocasión relacionado con la manera en la que la compañía prohibió a sus rivales colocar anuncios en sitios web de terceros al imponer cláusulas de exclusividad en los contratos de AdSense.

Imágenes:

A simple vista, parece un microscopio óptico tradicional, pero su algoritmo ha sido modificado para que funcione con AI y AR.

De acuerdo con un comunicado de Google, este es un microscopio de luz modificado. Este permitirá el análisis de imágenes en tiempo real y la presentación de los resultados directamente en los lentes de observación gracias a los algoritmos de aprendizaje automático.

Es importante destacar que la realidad aumentada e inteligencia artificial se puede adaptar a los microscopios ópticos de hospitales y clínicas de todo el mundo utilizando componentes de bajo costo fáciles de conseguir. Otra ventaja es que no existe la necesidad de versiones digitales completas del tejido que se analiza.

Los componentes computacionales modernos y los modelos de aprendizaje profundo, permitirá que se ejecuten en la plataforma múltiples modelos entrenados previamente.

Cómo funciona esta nueva adquisición de Google

Este artefacto se ve y funciona como un microscopio analógico tradicional. La muestras se ven normalmente a través de los lentes, solo que en este caso un algoritmo de aprendizaje automático proyectará toda la información por el mismo lente por el que se observa.

El microscopio puede proporcionar una amplia variedad de comentarios visuales, incluyendo texto, flechas, contornos, mapas de calor o animaciones. Además es capaz de ejecutar muchos tipos de algoritmo de aprendizaje automático dirigidos a resolver varios problemas, tales como detección de objetos, cuantificación o clasificación.

Según explica Google, esta proyección digital se superpone visualmente a la imagen original (analógica) de la muestra para ayudar al usuario a localizar o cuantificar características de interés. Es importante destacar que el cómputo y la retroalimentación visual se actualizan rápidamente: la implementación actual se ejecuta aproximadamente en 10 fotogramas por segundo, por lo que la proyección se actualiza sin problemas mientras el usuario escanea el tejido moviendo la diapositiva y/o cambiando la ampliación.

A continuación te mostramos un video de como funcionaría el microscopio.

Imagen: Google.

Galaxy S9 en Colombia: precio y disponibilidad

El pasado 25 de febrero, en Barcelona, se presentaron los Samsung Galaxy S9. Estos equipos son la nueva apuesta de la compañía de tecnología surcoreana en gama alta, esta vez se enfocan en la fotografía. En el transcurso de esta semana serán lanzados los Galaxy S9 en Colombia y ya se encuentran en preventa. El smartphone cuenta con una pantalla de 5,8 pulgadas, procesador Exynos 9810 octa core a 2,9 GHz. Así mismo, incorpora 4 GB de RAM y almacenamiento. Por otro lado, su cámara trasera es de 12 megapíxeles y cámara frontal de 8 megapíxeles. El nuevo dispositivo de la compañía cuenta con sistema operativo: Android 8.0 Oreo.

Google Lens llega a todos los Android a través de Google Fotos 

Esta aplicación permitirá que tu equipo reconozca lugares o elementos en las fotos. Además, si tomas foto de la tarjeta de presentación de alguien, será posible crear un contacto rápidamente desde la imagen. La empresa indicó esta semana, a través de un trino, que la funcionalidad ya empezó a desplegarse para todos los usuarios. Así mismo, los usuarios pueden empezar a utilizar esta herramienta en cuanto llegue la actualización de Google Fotos.

 ¿Te interesa el aprendizaje de maquinas? Google tiene un curso gratis 

Google tiene disponible en línea y gratis el ‘Machine Learning Crash Course’. “Si las máquinas vienen a reemplazarte en tu empleo, lo más obvio es que sepamos cómo usar el aprendizaje de máquinas”. Y esa es la intención de Google. Este mismo curso de tecnología ha sido tomado por más de 10 mil ingenieros de la compañía . Pero, es la primera vez que está disponible para el público en general.

Las fortunas de humo del bitcoin

La volatilidad es el rasgo más representativo de criptomonedas como el bitcoin (se llaman así porque usan criptografía para proteger su emisión y transacciones). Como no tienen países o entidades financieras que las respalden, su precio puede cambiar de un momento a otro. La principal criptomoneda, el bitcoin, valía 780 dólares en enero del 2017, pero tuvo un meteórico ascenso que catapultó su precio a 20 mil dólares en diciembre del 2017. Y luego cayó, tanto que hoy en día, el bitcoin se transa por cerca de 9.900 dólares. Estos cambios repentinos en los valores han generado falsas expectativas acerca de lo que puede traer y exponer una inversión de esta moneda de la tecnología.

Así se verían los nuevos Huawei P29, P20 Pro y P20 Lite

El próximo Huawei P20, el nuevo equipo de la compañía, será presentado a fines de marzo. Este es el sucesor del Huawei P10. Si bien todavía no se han confirmado sus especificaciones ni cómo se va a ver, más allá de que, al parecer, uno de los equipos tendrá un sistema de tres cámaras traseras. Así mismo, contará con una muesca en la parte superior de la pantalla. En esta, estaría ubicada la cámara frontal y el altavoz el dispositivo.

Además, esta permitiría disminuir aun más el espacio entre la pantalla y el borde del equipo, si lo comparamos con equipos como el Huawei Mate 10 Pro.

El traductor de Google ahorra te permite grabar por voz y traductor por texto

Google Translate traerá dos novedades en su versión 5.16 para Android. Esta actualización fue lanzada en febrero. Sin embargo, solo hasta ahora fueron activadas para todo el mundo a través de sus servidores. Las actualizaciones incluyen la traducción de voz a texto, de esta forma el usuario dice una frase y aparecerá la traducción. Por otro lado, se realizará un nuevo diseño de la aplicación.

Dolor y venganza: Así se vivió el más reciente capítulo de ‘TWD’ 

En el décimo capítulo de la octava temporada ‘Los perdidos y saqueadores’, vemos la esperanza luego de un suceso fatal en el estreno anterior. Tras la muerte de Carl, uno de los personaje más queridos de la serie, Rick promete volver a ser lo que era antes de conocer a Negan. Este episodio estuvo cargado de ideas y, además, tiene una característica muy interesante y es que fragmentan el capítulo por diferentes historias, poniendo el nombre de los personajes como imágenes de transición. Es decir, relataron a partir de ciertos personajes los que se está viviendo en diferentes escenarios. Así que si eres fan de la serie no te pierdas su más reciente capítulo.

El cine mexicano no cree en muros en los Óscar

Durante la más reciente entrega de Los Oscar, el director de ‘The Shape of Water’, Guillermo del Toro, obtuvo varios reconocimientos. Esta situación no deja de ser irónica ya que el presidente estadounidense quiere construir un muro de tres mil kilómetros que lo separe de México. Cabe recordar, que tres directores mexicanos han sido parte importante de  Hollywood. Y la forma en la que lo han hecho ha sido prodigiosa, la entrega de los ‘Premios de la Academia’ esta año, no fueron la excepción.

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Se trata de una figura de tortuga impresa en 3D. Este tipo de imágenes se conoce con el nombre de ‘imagen adversaria’. En el mundo de la AI, son fotos diseñadas de forma que puedan engañar a los software de visión de máquinas, porque incorporar patrones especiales que confunden a los sistemas de AI. Es como una ilusión óptica pero para los computadores. Son patrones de diseño que engañan a las máquinas, pero al ojo humano no se pueden notar.

Este sistema de engaño podría tener muchas consecuencias en el futuro, cuando usemos de forma más masiva los sistemas de AI. Es por eso que los investigadores de AI están estudiando formas para proteger sus máquinas de estas confusiones. Aunque muchas de sus técnicas son efectivas, puede ser muy fácil pasar por encima de las protecciones. Pero el descubrimiento de la tortuga resulta importante en esta área porque demuestra cómo funcionan estos ‘ataques’ en el mundo del 3D.

¿Por qué es importante?

En términos concretos, esto significa que es posible construir un letrero en la calle que para los humanos parezca un aviso convencional, pero que para el sistema AI de un carro autónomo parezca un transeúnte en la vía. Así lo explicó el comunicado de Labsix, el grupo de estudiantes del MIT.

Labsix nombró a su método de confusión ‘Expectation Over Transformation’ (puedes leer el artículo académico aquí). En este demostraron que pueden hacer que una tortuga se vea como un rifle, o que una bola de baseball parezca una taza de café, y varios otros ejemplos.

El grupo probó su ataque sobre un sistema de clasificación de imágenes de Google llamado Inception-v3. La compañía tiene esa máquina disponible para que investigadores la usen a su gusto. Aunque no es un sistema comercial, no está lejos de serlo, dice el medio. Además, a pesar de que el ataque no se ha probado en ningún otro software de visión, hasta el momento no existe ninguna protección para imágenes adversariales.

Google decidió no comentar a The Verge sobre la investigación de los estudiantes, pero el vocero compartió una lista de artículos y estudios que describe formas de protegerse de ataques de este tipo, realizados por investigadores de la compañía.

Es preocupante, pero no tanto

El sistema de los estudiantes también tiene sus límites. Por ejemplo, el equipo dice que si ataque funciona desde todos los ángulos, pero no es del todo cierto, nota el medio. En su propio video de demostración, se muestra que el engaño funciona desde casi todos los ángulos, no todos.

Además, Labsix debió haber tenido acceso al algoritmo de visión de Google para poder identificar sus debilidades. Esta es una barrera importante, es decir, no cualquier persona que quiera podría usar este método contra sistemas de visión comerciales.

Es por eso que podemos decir que los ataques adversariales no son, por el momento, una amenaza para el público en general. Son efectivos, pero en circunstancias limitadas. Aunque la visión de máquinas se está esparciendo en cada vez más aplicaciones de la vida cotidiana, aún no somos tan dependientes como para que en serio nos preocupen este tipo de ataques. No obstante, esta demostración es una prueba de lo frágiles que pueden ser los sistemas de AI. Lo que es cierto es que si no se comienzan a arreglar este tipo de vulnerabilidades, sí serán un problema más adelante.

Imágenes: capturas de pantalla y labsix.

¿Cómo funciona el aprendizaje de máquinas y para qué sirve? Probablemente, en los últimos años has leído en alguna parte que algún dispositivo o servicio usa esta tecnología de inteligencia artificial. Pero por más que te expliquen las bases de este método, muchas veces la mejor forma de captarlo, es con tus propias manos.

Es por eso que Google lanzó un pequeño experimento en línea llamado ‘Teachable Machine’. Es un resumen de dos minutos sobre lo que la AI moderna puede, y no puede, hacer, de acuerdo con la reseña de The Verge.

‘Teachable Machine’ te permite usar tu webcam para entrenar a un programa de AI muy básico. Solo tienes que presionar durante algunos segundos los botones de ‘train green/purple/orange’ y la máquina grabará lo que sea que vea a través de la cámara (un objeto, una actividad, un color, lo que sea). Una vez que ha ‘aprendido’ lo suficiente, el sistema generará un GIF, un efecto de sonido, o un discurso, cada vez que vea el objeto o la actividad con que lo entrenaste.

El periodista de The Verge le enseñó a reconocer las plantas de su casa y responder con GIF. Otras personas lo han usado para que con ciertas señas de la mano haga sonidos de vacas o toque la guitarra.

En mi caso, le enseñé al sistema que cada vez que me viera tomando de mi taza, mostrara el GIF del gato blanco. Cuando me ve con la mano abierta, muestra el GIF del perrito. Y cuando no estoy haciendo nada, sale la ardilla (o ratoncito). Te muestro las imágenes de mi experimento, y un video del ejemplo de señales con la mano.

¿Qué aprendimos sobre el aprendizaje de máquinas?

Este experimento es muy divertido, pero también demuestra algunos aspectos fundamentales del aprendizaje de máquinas. Primero, este tipo de programas aprende con ejemplos. Buscan y encuentran patrones, y los recuerdan. Segundo, necesitan muchos ejemplos para aprender. En el caso de este experimento, el sistema te pide que presiones el botón hasta que la máquina haya recolectado al menos 30 ejemplos de lo que le estás mostrando. Y tercero (lo más interesante), es que el entendimiento de las máquinas sobre el mundo es aún superficial y muy limitado.

Por ejemplo, con mi experimento, el sistema se confundía si mostraba mi mano derecha. En el ejemplo incial el gesto era con mi mano izquierda, y el sistema tenía problemas reconociendo la imagen cuando la mano aparecía del otro lado del escenario.

En el caso de las plantas, el medio dice que el sistema no logra reconocer ‘distintos’ tipos de plantas que se parecen. Todo lo que la máquina sabe está basado en los pixeles que ve: cualquier información extra tiene que ser programada, dice el medio.

La próxima vez que estés leyendo sobre aprendizaje de máquinas o inteligencia artificial, ten en cuenta este experimento. Si bien el campo de investigación ha hecho grandísimos avances en los últimos años, los algoritmos que impulsan esta tecnología aún no son tan inteligentes como quisiéramos que fueran. Es decir, aún están aprendiendo.

Imágenes: capturas de pantalla y iStock.

Para este común problema, la compañía ideó una solución muy ingeniosa: hacer que tecnología de inteligencia artificial busque dentro del GIF. La biblioteca ahora implementará un sistema de aprendizaje de máquina de Google que busca dentro de los archivos de imágenes animadas y sus textos, según informó Engadget.

Por ejemplo, imagina que quieres buscar el GIF en el que Homero sale gritando “Neeeerd” desde el carro (en el capítulo que va a la universidad).

En ese caso lo más usual sería que escribas ‘Neeerd’ en el buscador de Giphy. Pero como están configurados los sistemas en este momento, lo que te aparece es lo siguiente:

El nuevo sistema va intentar encontrar lo que buscas en los subtítulos de las imágenes, en lugar de las etiquetas.

De acuerdo con el medio, la nueva función tuvo una influencia muy favorecedora durante el verano, cuando Giphy la puso a prueba. Según datos de la plataforma, más personas seleccionaron GIF cuando buscaban frases. Eso quiere decir que los visitantes encontraron el GIF que estaban buscando.

Giphy, la desapercibida máquina de dinero

Hace unos meses les contamos que Giphy ha logrado recaudar en cuatro años 150 millones de dólares en fondos. Además, la compañía está valorada en 600 millones de dólares.

La pequeña empresa comenzó como una sencilla plataforma para encontrar GIF. Ahora almacena más de 2.000 millones de clips y sirve a más de 150 millones de usuarios diarios.

Giphy gana dinero con anuncios en las búsquedas, con GIF patrocinados y acuerdos de licencias con proveedores de contenido como Netflix y HBO, que aceptan que partes de sus programas estén en pequeños bucles animados.

Las búsquedas con AI son un excelente avance para que Giphy deje contentos a los usuarios. Cuando un usuario encuentra lo que está buscando, es más probable que vuelva al sitio.

Imágenes: captura de pantalla y Giphy.