IA: Algoritmo distingue libros por sus tapas

Red neuronal profunda aprende a juzgar libros por sus cubiertas

Un algoritmo de visión artificial puede distinguir el género de un libro mirando su portada. Esto allana el camino para que los sistemas de IA diseñen las cubiertas por sí mismos.
por Emerging Technology del arXiv


El modismo "nunca juzgues un libro por su portada" advierte contra la evaluación de algo puramente por la forma en que se ve. Y, sin embargo, las portadas de los libros están diseñadas para darles a los lectores una idea del contenido, hacer que quieran tomar un libro y leerlo. Las buenas portadas de libros están diseñadas para ser juzgadas.

Y los humanos somos bastante buenos en eso. Es relativamente sencillo elegir un libro de cocina o una biografía o una guía de viaje con tan solo mirar la portada.

Y eso plantea una pregunta interesante: ¿las máquinas también pueden juzgar los libros por sus cubiertas? Ya sabemos que juzgan a las personas por sus tapas.




Hoy recibimos una respuesta gracias al trabajo de Brian Kenji Iwana y Seiichi Uchida en la Universidad de Kyushu en Japón. Estos chicos han entrenado una red neuronal profunda para estudiar portadas de libros y determinar la categoría de libro de donde provienen.

Su método es directo. Iwana y Uchida descargaron 137.788 portadas de libros únicos de Amazon.com junto con el género del libro. Hay 20 géneros posibles, pero cuando un libro se incluyó en más de una categoría, los investigadores utilizaron solo el primero.

Luego, el par usó el 80 por ciento del conjunto de datos para entrenar una red neuronal y reconocer el género mirando la imagen de portada. Su red neuronal tiene cuatro capas, cada una con hasta 512 neuronas, que juntas aprenden a reconocer la correlación entre el diseño de la portada y el género. El par usó otro 10 por ciento del conjunto de datos para validar el modelo y luego probaron la red neuronal en el 10 por ciento final para ver qué tan bien categoriza las cubiertas que nunca ha visto.

Los resultados hacen una lectura interesante. El algoritmo enumeró el género correcto en sus tres opciones principales más del 40 por ciento del tiempo y encontró el género exacto más del 20 por ciento del tiempo. Eso es significativamente mejor que el azar. "Esto muestra que la clasificación de diseños de portadas de libros es posible, aunque es una tarea muy difícil", dicen Iwana y Uchida.

Algunas categorías resultan más fáciles de reconocer que otras. Por ejemplo, los libros de viaje y libros sobre computación y tecnología son relativamente fáciles de detectar para la red neuronal porque los diseñadores de libros usan consistentemente imágenes y diseños similares para estos géneros.

La red neuronal también descubrió que los libros de cocina eran fáciles de reconocer si usaban imágenes de alimentos, pero eran completamente ambiguos si usaban un diseño diferente, como una imagen del chef.

Las biografías y las memorias también eran problemáticas y el algoritmo a menudo seleccionaba la historia como categoría. Curiosamente, para muchos de estos libros, la historia es el género secundario enumerado en Amazon, lo que sugiere que el algoritmo no fue engañado por completo.

El algoritmo también confundió los libros para niños con cómics y novelas gráficas, así como libros de medicina y libros de ciencias. Quizás eso también es comprensible dadas las similitudes entre estas categorías.

Hay una falla en este trabajo. Iwana y Uchida no han comparado el rendimiento de su red neuronal con la capacidad de los humanos de reconocer los géneros de los libros por sus portadas. Eso sería un experimento interesante y uno que sería relativamente sencillo de hacer con un servicio de crowdsourcing en línea como Amazon Mechanical Turk.

Hasta que se haga ese trabajo, no hay forma de saber si las máquinas son mejores en esta tarea que los humanos. Aunque, sin importar lo buenos que sean los humanos en esta tarea, seguramente es sólo cuestión de tiempo antes de que las máquinas los superen.

Sin embargo, este es un trabajo interesante que podría ayudar a los diseñadores a mejorar sus habilidades cuando se trata de portadas de libros. Un resultado más probable, sin embargo, es que podría usarse para entrenar máquinas para diseñar portadas de libros sin necesidad de aportes humanos. Y eso significa que el diseño de la portada del libro es solo otro trabajo que se asignará a los libros de historia.

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Cioto: El gerente de inteligencia artificial

La era de los "Cioto": llegan los nuevos gerentes de la inteligencia artificial

Los avances tecnológicos exigen al mundo corporativo crear posiciones acordes con las herramientas que rigen las operaciones
Sebastián Campanario -  LA NACION




Años y años estudiando, quemándose las pestañas, leyendo, cursando decenas de materias, haciendo posgrados, capacitándose, subiendo peldaños en la escalera corporativa, y todo por un sueño aspiracional: llegar a ser, algún día, un verdadero "Cioto".

Ojo: no debe pronunciarse con fonética italiana ("chioto") ni tomarse demasiado en chiste como en el primer párrafo: los "Cioto" son una de las posiciones de management de vanguardia en un mundo de tecnologías exponenciales. El neologismo significa chief internet of things officer (gerente de Internet de las Cosas) y hace alusión a un nuevo cargo gerencial necesario para aprovechar al máximo desde una organización la avenida de innovación que tiene que ver con el uso ubicuo de dispositivos y sensores con Internet y su océano de datos generado.

El término es tan nuevo que ni el diccionario de Google lo registra (sugiere que en realidad uno quiso tipear "coito" y se equivocó: no es un chiste, hagan la prueba). Dos especialistas en recursos humanos familiarizados con la agenda de innovación consultados para esta nota dieron la misma respuesta: "No tenía idea de que existían, pero suena lógico para un futuro cercano".

"Varias tecnologías exponenciales, como inteligencia artificial o robótica, se volverán tan relevantes en los próximos cinco-diez años que sin duda darán lugar a nuevas posiciones en los esquemas organizacionales", explica Sebastián Uchitel, consultor especializado en estrategia e innovación. "En lo personal, creo que varias empresas nombrarán un gerente de «diseño», que coordine todas las estrategias de design thinking para mejorar el producto y la experiencia de los clientes.

Algunos números de esta "ubicuidad": hoy los especialistas discuten si para 2020 habrá conectados 20.000 millones, 34.000 millones o 50.000 millones de dispositivos en todo el mundo, con lo cual el impacto de lo que se conoce como "internet de las cosas" para los negocios puede ser enorme, tal que demande una nueva posición gerencial que coordine iniciativas entre todas las áreas de una compañía. Hoy esa función está supervisada por un CIO (chief information officer) en el caso de empresas como Coca-Cola, o del CTO, en el de firmas como Amazon.

sabe la tierra
La conjunción de foco de IoT y experiencia de cliente puede llevar a soluciones nuevas e inéditas. En Disney, por ejemplo, se plantearon cómo bajar la cantidad de demandas judiciales que tenían en uno de sus parques por picaduras de avispas. Colocaron sensores en tachos de basura que alertaban para vaciarlos antes de que se llenaran, lo que redujo la atracción a avispas y bajó casi a cero la cantidad de demandas por este problema.

Pero IoT es apenas una de las tecnologías exponenciales, y hoy se especula con la creación de gerencias de inteligencia artificial, de datos en general, design thinking como marcaba Uchitel, de realidad virtual o de blockchain, la tecnología que está por detrás de las criptomonedas y que promete eliminar intermediarios con la multiplicación de contratos inteligentes, con el consiguiente ahorro de costos y aumento de la eficiencia para los negocios.

"Roles como el de chief VR officer (de realidad virtual) o el Cioto hoy son usados por los presidentes de compañías como señal para marcar una prioridad: es una manera de decirle a la organización: «préstenle atención a esta tecnología»", opina el físico y tecnólogo ruso Andrei Vazhnov. "Muchos de estos títulos suelen ser temporarios y se rigen por las modas. No me imagino que de acá a diez años tengamos CVRO o Cioto en todas las empresas a la par que hoy tenemos CFO (finanzas), COO (operaciones) o CIO (información/tecnología). No quiere decir que no sean importantes, pero obedecen más a una dinámica de transición. De los que hoy se discuten, los que más me parece que tienen posibilidades de sobrevida en el mediano plazo son el chief data officer y los gerentes de inteligencia artificial, porque ahí sí habrá mucho valor transversal para crear", agrega Vazhnov.

Para Sergio Kaufman, presidente de Accenture, el riesgo de seguir creando gerencias de distintas tecnologías exponenciales es solidificar "silos" en una organización: "Hay un error en separar estas cosas. IoT debería estar dentro del equipo que diseña un producto. Si separás perdés la oportunidad de combinar (que es lo que «exponencia» la innovación)".

Una opinión similar tiene Ignacio Perrone, experto en innovación y tecnología de Frost & Sullivan. "Creo que hoy no hace falta incorporar un Cioto ni un chief big data officer ni un chief quantum computing officer. Las tecnologías, por más disruptivas que sean, ya tienen quienes las gestionen. A nivel general, ése es el rol de los CIO, CTO y COO, que obviamente siempre tienen que estar a la vanguardia y ser los que traducen y matchean necesidades de negocio con herramientas tecnológicas", dice Perrone.

Para el consultor de Frost & Sullivan, "parece importante además mantener el foco en el cliente, que es lo que verdaderamente mueve la aguja dentro de una empresa. Para que una firma crezca y genere beneficios sólo hay dos caminos: subir las ventas y/o bajar los costos. Por supuesto que la tecnología muchas veces es una palanca en estos procesos, pero sin clientes no hay tecnología que valga".

En toda esta discusión sobre los "nuevos gerentes 10X (exponenciales)" hay un trasfondo de lograr que los nuevos cargos ejecutivos tengan un "seteo mental exponencial".

Marck Bonchek escribió sobre este tema en el Harvard Business Review. "Para crear valor exponencial primero es necesario instalar un seteo mental exponencial. El mindset incremental se enfoca en hacer algo mejor, y se da por satisfecho con un crecimiento del 10%. El mindset exponencial apunta a hacer cosas diferentes, y va por un 1000% (10X) de multiplicación del valor", sostiene Boncheck.

La sociedad industrial se acostumbró -en el mejor de los casos, en períodos de crecimiento saludable- a lo que los economistas llaman "rendimientos crecientes a escala". En la era digital, subraya Raymond Kurzweil, director de ingeniería de Google además de inventor, músico, empresario, escritor y científico, aparecen los "rendimientos acelerados a escala", producto de las "economías de red" que caracterizan las firmas de la nueva economía (cuando se agrega un nuevo nodo a la red el beneficio resultante es más que proporcional).

Según Bonchek, uno de los principales enemigos del seteo mental exponencial es la ansiedad, porque en las primeras etapas de una curva exponencial el crecimiento es muy lento: parece que no pasa nada hasta que de repente pasa todo. Pero como estamos acostumbrados a ver el mundo con "lentes incrementales", nos impacientamos al no advertir resultados en los primeros escalones. Esta "brecha de expectativas" entre visiones gerenciales de "viejo y nuevo mundo" es lo que termina haciendo fracasar miles de iniciativas a las que no se les da el tiempo necesario de maduración.

Cioto, CVRO y otras nuevas posiciones especiales del management son categorizadas también como "gerencias unicornio", en relación con el nombre que se le dio en Silicon Valley a aquellas startups con base digital que en un lapso promedio de siete años adquieren un valor en la bolsa de más de 1000 millones de dólares. Los más escépticos aseguran que, al igual que los unicornios, estas nuevas posiciones gerenciales están más en la imaginación y en la especulación de algunos futurólogos que en la realidad corporativa de todos los días.

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Facebook anula inteligencia artificial que cobra autonomía

Facebook debió apagar una inteligencia artificial que creó un lenguaje propio

La IA parece generar más dudas y problemas para los desarrolladores en el corto y mediano plazo.

La Tercera



Hace unos días les comentábamos las diferencias que enfrentan a Elon Musk y Mark Zuckerberg sobre la inteligencia artificial (IA). Ahora les contamos cómo a Facebook le explotó en la cara un experimento sobre esa tecnología que tanto defiende su fundador.

Un equipo de Investigación IA de Facebook (FAIR, por sus siglas en inglés) desarrolló un sistema entre dos agentes inteligentes, los que debían negociar. Al inicio, funcionaban según lo esperado, pero al cabo de unos días, Bob y Alice –como se bautizó a estas dos IA– crearon un lenguaje ininteligible para los humanos.

Según publica Fast Co. Design, que tuvo acceso a los diálogos, los agentes artificiales empezaron a usar palabras que no tenían sentido. Sin embargo, al analizarlo lo que realmente ocurrió es que la IA evolucionó la estructura de las conversaciones para hacerlas más eficientes y sin los adornos que un humano ocupa a la hora de negociar.


Captura de las conversaciones "sin sentido" entre Alice y Bob. Imagen: Facebook

El diseño del programa motivaba a los agentes a responder bajo recompensa. Al notar que el inglés no les generaba recompensa, modificaron el lenguaje a uno que consideraron más eficiente.

“Los agentes se desviaron de un lenguaje comprensible y crearon unas palabras en código por ellos mismos”, explicó Dhruv Batra, miembro del equipo de investigación de IA en Facebook.

Ante la incapacidad de poder entender lo que se decía, finalmente el equipo decidió apagar el experimento ante la probabilidad de perder el control del mismo. No porque pudiera escaparse a la red u otro, sino más bien porque al no entender la situación, no sabrían nunca cómo corregirlo.

Digital Journal, que también reportó el caso, señaló que no es la primera vez que una IA crea su propio lenguaje. Dentro de la fundación OpenAI, fundada por Elon Musk, un experimento también comprobó que las IA desarrollaban su propia manera de comunicarse.

Google mismo introdujo IA a su traductor, lo que elevó la tasa de éxito de traducciones entre idiomas que incluso no habían sido completamente enseñados.

De todas maneras, el caso plantea una dificultad para los desarrolladores, quienes podrían enfrentarse cada vez a más situaciones donde queden sin entendimiento con la máquina inteligente.

A su vez, no se sabe si esto en un futuro podría significar que una IA anule a sus propios operadores.

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Marketing: Cómo la IA cambiará el modo de realizar la compras

Cómo la IA predictiva cambiará las compras
Amit Sharma -  Harvard Business Review




Imagina que estás a punto de salir de casa para recoger a tus hijos. A medida que toma sus llaves, escuchas una voz desde el dispositivo en su mesa de café: "Parece que va a usar la última de su leche mañana, y el yogur está a la venta por $ 1.19. ¿Le gustaría recoger una orden de Trader Joe's, por un total de $ 5.35? "Usted dice que sí, y Alexa confirma. El pedido estará listo para la recogida en la acera, en el camino a casa de la escuela de sus hijos, en 15 minutos.

Este escenario futuro no está tan lejos. Amazon, Facebook, Google y Apple están acelerando las expectativas de los consumidores y lo que es tecnológicamente posible, desde la entrega en el mismo día hasta el reconocimiento de imagen a máquina. Puedes llamar a un Uber con Siri y reservar un vuelo completamente a través de un bot de Facebook Messenger.

La venta al por menor sensible ha alcanzado su punto máximo, y estamos a punto de entrar en la era del comercio predictivo. Es hora de que los minoristas ayuden a las personas a encontrar productos en el momento preciso de su necesidad, y tal vez incluso antes de que perciban esa necesidad, estén o no conectados o listos para hacer clic en un botón "Comprar" en una pantalla. Este cambio requerirá el diseño de experiencias que combinen una comprensión del comportamiento humano con la automatización a gran escala y la integración de datos.

Aprendizaje de máquina más allá de la predicción

Los gigantes minoristas han estado utilizando algoritmos de aprendizaje automático para predecir la demanda y fijar los precios durante años. Amazon predijo patentado en 2014, y diciendo que la IA, el aprendizaje de la máquina, y las tecnologías de personalización han mejorado desde entonces es un eufemismo. Los minoristas necesitan pensar más como las empresas de tecnología, utilizando la IA y el aprendizaje de máquinas no sólo para predecir cómo almacenar las existencias y los turnos de personal sino también para recomendar dinámicamente los productos y fijar precios que atraen a los consumidores individuales.

Digamos que estás de viaje de negocios y te das cuenta de que olvidaste el cargador del teléfono. Usted pagará una prima por una nueva entregada a su habitación de hotel antes de una reunión de todo el día. Un minorista de electrónica también puede predecir que desea auriculares nuevos. Puede ofrecerle un acuerdo sobre un par de cancelación de ruido a un precio que cuente con los precios actuales de Amazon, el inventario en tienda de Best Buy, las tarifas actuales para los mensajeros a pedido y el hecho de que esté tomando un medicamento rojo -vuelo a casa mañana.

Este nivel de predicción requiere la detección de patrones sutiles de conjuntos de datos masivos que están constantemente en flujo: historias de compra de los consumidores, preferencias de productos y horarios; Precios e inventarios de los competidores; Y la demanda actual y prevista de productos. Aquí es donde la inteligencia artificial y el aprendizaje automático entran y donde las empresas están invirtiendo. Etsy acaba de adquirir una empresa que se especializa en el aprendizaje de máquinas para hacer sus búsquedas más predictivo mediante la aplicación de las recomendaciones de productos matizados que van más allá de las historias de compra simple o preferencias. Esta es la evolución natural de las recomendaciones de productos, que será el estándar en los próximos años.

Realización del potencial de los dispositivos y datos conectados
La venta al por menor predictiva implica inspirar a los consumidores en diferentes contextos, antes, durante y después de la compra. El comercio ya se está volviendo menos una actividad deliberada que una parte orgánica de cómo vivimos la vida cotidiana. No son sólo los teléfonos inteligentes que hacen la navegación y la compra espontánea; Los botones Dash de Amazon y el dispositivo Echo activado por Alexa permiten compras en el hogar. Puede presionar el botón Tide Dash en su cuarto de lavado cuando vea que se está agotando el detergente, o pídale a Alexa que pida a su madre un ramo de flores cuando recuerde que su cumpleaños es la próxima semana. Este es solo el comienzo.

La próxima generación de asistentes inteligentes y dispositivos conectados aprenderán de los hábitos de los usuarios y recogerán patrones conductuales y ambientales para hacer estas experiencias más predictivas. Dispositivos como el Echo tendrán acceso a los datos de las interacciones cotidianas para predecir oportunidades específicas para una transacción.

También hay un gran potencial para dispositivos conectados en tiendas minoristas para predecir el comportamiento del consumidor y responder a las necesidades individuales. Muchas tiendas ya utilizan teléfonos inteligentes para seguir la actividad de los clientes y ofrecer ofertas específicas del contexto. No es difícil imaginar que la evolución de la biometría, las tecnologías de identidad y los sensores de ubicación permitirán a los minoristas personalizar el contenido basándose en factores como el sentimiento, el tiempo que tiene que navegar y si viene de La oficina o que acaba de terminar de trabajar.

Los minoristas tendrán que programar experiencias de ladrillo y mortero con la misma orientación y personalización que ofrecen en línea. Piense en caminar por Nordstrom y recibir una notificación para una oferta en un nuevo par de zapatillas. Su par actual se desgastará de funcionar casi 500 millas - todo registrado por un microprocesador en la suela que envía los datos a su aptitud app. Pase la notificación para seleccionar los estilos que desea probar y un mapa en la tienda le guiará a un asociado esperando con sus zapatos.

Abrazando el diseño centrado en el ser humano

El futuro del comercio predictivo requiere el diseño de nuevos ecosistemas para el comercio. Estos sistemas se construirá en torno a la humana, en lugar de alrededor de un dispositivo en particular o alrededor de la experiencia en línea o fuera de línea. Estos sistemas necesitarán incorporar conexión humana y narración de historias, diseño espacial y contexto, y una gran cantidad de datos.

Muchos minoristas se están adelantando a este cambio creando laboratorios de innovación - equipos y espacios dedicados a incubar nuevas ideas ya probar experiencias digitales que conectan los mundos en línea y en la tienda. El Laboratorio de Innovación de Sephora es un gran ejemplo. La marca presentó un "modo de tienda" para su aplicación móvil, que integra el carrito de compras en línea de un usuario y la tarjeta de fidelidad Beauty Insider para recordarles los productos que han guardado, los puntos que han ganado y los beneficios disponibles para ellos, Como un cambio de imagen gratuito.

Las cadenas minoristas, las marcas y las empresas de comercio electrónico también están colaborando para dar vida a nuevas ideas. Hace varios años, el laboratorio de Westfield Malls trabajó con eBay para construir pantallas interactivas de 10 pies de altura en su centro comercial de San Francisco. Los compradores pasaron estas pantallas para buscar productos de marcas como Rebecca Minkoff y Sony, que podían comprar directamente en móviles.

Hay un enorme potencial para la capacidad de predicción de capas en la parte superior de esta infraestructura de AI-driven. Imagine una ventana de tienda que se conecta con su teléfono para mostrar contenido personalizado. Por ejemplo, puede ver regalos para el cumpleaños de su pareja o trajes de baño para sus próximas vacaciones, personalizados basados ​​en las tablas que sigue en Pinterest y las marcas que sigue en Instagram. Al conectar datos de múltiples fuentes y diseñar para el usuario, los minoristas pueden crear experiencias más relevantes que lo llevan a una tienda, sitio web o aplicación. Incluso más poderosos, pueden predecir lo que quieres antes de hacer.

Teniendo en cuenta la privacidad, la creación de confianza

Casi siempre hay algún compromiso entre privacidad y personalización; Esto ha sido cierto para cada generación de tecnología. Los minoristas necesitan avanzar con transparencia, respeto y seguridad como sus prioridades. También necesitan mostrar valor. Google lo ha hecho bien, no solo con resultados de búsqueda personalizados, sino también con servicios como Google Now, que se integra con tu calendario y Google Maps para alertarte de que el tráfico a tu reunión es más pesado de lo habitual y te indica cuándo debes salir de la oficina Llegar a tiempo.

Muchos de nosotros estamos dispuestos a compartir información personal para experiencias mágicas y valiosas - y que no podemos conseguir en otro lugar. Los minoristas tendrán que crear experiencias que hagan esta magia y valor aparente. La revolución ya está en marcha. Mañana, la gente esperará un servicio aún más rápido y más inteligente que lo que hacen hoy. En un punto en un futuro muy cercano, la expectativa pasará de la demanda al comercio predictivo. Es hora de que los minoristas se adelanten a ese cambio.

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