Programando la picaresca



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A estas alturas de la película no hay mucho que contar sobre el fraude en el software que controla las emisiones contaminantes de algunos vehículos. Tal vez, lo único que sorprende es que haya ocurrido en Alemania, la cuna del orden y los procedimientos; probablemente no extrañaría tanto si el escándalo hubiera sido provocado por algún otro fabricante con sede más cercana al ecuador.

Pero dejando de lado la vertiente económica y delictiva del asunto, hay otra sobre la que tal vez no se ha profundizado lo suficiente: la tecno-ética.

Un coche no encaja bien en el imaginario colectivo de lo que es un robot, probablemente más identificado con un artilugio al más puro estilo Terminator. Pero sí, el centro de control de un coche y el coche en sí mismo es probablemente el robot más evolucionado jamás construido: Controla la aceleración, la frenada, la tracción, la temperatura, la dirección, detecta impactos, aparca solo,… Si un coche de hoy en día no es un robot (del checo robota que significa trabajo) es difícil saber qué lo es. De hecho, tampoco los dispositivos iRobot para la limpieza del hogar tienen forma de humanoide y nadie discute su condición de robots. Incluso diría que Siri es un robot.

Y cuando pensamos en los robots la mayoría damos por buenas las leyes de Asimov sobre la interacción entre robots y humanos. Es algo que nos permite vivir tranquilos sabiendo que las máquinas jamás se revelarán contra nosotros. Pues bien, los sistemas neurálgicos de estos coches incumplen al menos las dos primeras sin que nadie se asombre.

Las dos primeras leyes de Asimov nos recuerdan que 1ª) un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, no permitirá que un ser humano sufra daño y 2ª) un robot debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto si estas órdenes entrasen en conflicto con la 1ª ley.

Parece claro que los sistemas informáticos implantados en los coches han obviado la primera ley permitiendo que los fabricantes se lucraran a costa de mayor contaminación en el Planeta, algo que, aunque no de forma inmediata, es claro que produce daños a los humanos. Pero lo que es aún peor, lo han hecho desobedeciendo las leyes de los humanos, incluso engañándoles cuando detectaban los ciclos de pruebas, incumpliendo de forma flagrante la segunda ley.

Es cierto que no se puede decir que los coches lo hayan hecho con conciencia de haber incumplido las leyes porque estos sistemas y los de cualquier sistema informático actual distan mucho de tener habilidades cognitivas superiores y mucho menos conciencia de sí mismos y de su entorno.

Pero no es menos cierto que es un muy mal comienzo en la industria del automóvil teniendo en cuenta los retos éticos y morales a los que se va a tener que enfrentar en un futuro no demasiado lejano.

El coche sin conductor obligará a moldear el software de su sistema de gestión a imagen y semejanza de los intereses de quien tenga la mayor capacidad de lobby. Pongamos un pequeño ejemplo:

Dos coches circulan a la par por una carretera de dos carriles cuando, tras un cambio de rasante, uno de ellos detecta un obstáculo en su carril. Estas serían las posible opciones en un reducidísimo árbol de decisión (uno de verdad tendría muchísimas más variables a considerar):

   If el obstáculo es un elemento inerte
      If el obstáculo es de pequeñas dimensiones
         Seguir de frente y llevarse el obstáculo por delante
      Else 
         Dado que no es viable cambiar de carril sin causar daños a terceros,
         seguir de frente y chocar con el obstáculo


   Else If el obstáculo es un animal
      If el animal es de una especie poco valorada (una rata por ejemplo)
         Atropellar al animal
      Else If el animal es de una especie protegida
         Cambiar de carril y echar de su carril al otro coche
         a riesgo de causar daños a sus pasajeros


   Else If el obstáculo es una persona
      If el riesgo calculado de muerte para la persona es mayor que 50%
         Cambiar de carril y echar de su carril al otro coche
         a riesgo de causar daños a sus pasajeros

      Else
         Atropellar a la persona y confiar en que no le pase nada grave


Añadamos más variables como que el ordenador de abordo sepa identificar cuantas personas viajan en el coche de al lado, si lleva niños, si lleva personas poderosas, si el obstáculo en la calzada es muy valioso, si la persona en la calzada es importante (obsérvese la cursiva),...  y enseguida veremos que la decisión no será jamás la correcta para todos porque es un dilema moral. Un ecologista podría intentar imponer en el algoritmo una mayor preponderancia de la vida del animal. Una compañía de seguros podría intentar hacer prevalecer la decisión que le genere menor perjuicio económico o incluso evitar el accidente al coche que tenga contratada la 'póliza Gold'.

Y lo más divertido, el software deberá tomar la decisión en 1 milisegundo. ¿Decidirá que vale más la vida del peatón que invade la carretera que la del conductor del coche de al lado? ¿Tiene relevancia en la decisión quien es el peatón? ¿Vale más la vida del animal que la del conductor del coche de al lado sí el animal es nuestra mascota? U otra aún mejor, ¿podría el ordenador del coche decantarse por una u otra opción en función de cual genere menos costes económicos?

Hay muchos intereses en juego, algunos legítimos y otros tal vez espurios. Pero esos son los dilemas morales que le esperan a la tecnología de pasado mañana a medida que las máquinas, los coches por ejemplo, vayan asumiendo el control en ámbitos de decisión reservados hasta ahora a los humanos.

Mal comienzo es diseñar software cuyo fin máximo es engañar al humano que lo posee. Eso hasta ahora se llamaba malware y cuesta creer que respetables empresas puedan entrar en esa categoría.



Grettings from Bilbao


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Una ciudad realmente smart



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Si hay algo realmente smart eso debe ser el cerebro humano. En una persona adulta el cerebro consume unos 20 vatios, lo que representa aproximadamente un quinto de la energía disponible. Esa carga energética es muy escasa para la cantidad de tareas que el cerebro debe llevar a cabo pero no es una cantidad menor si se tiene en cuenta que en un adulto de 70 kg su cerebro apenas pesa 1,3 Kg. Es decir, solo representa un 1% del peso del cuerpo pero consume el 20% de la energía.

El cerebro lo controla todo, desde respirar, ver, oler, mantener el ritmo cardíaco, ordenar a los órganos hacer la digestión, coordinar los movimientos,… y así infinidad de tareas, casi todas por debajo del umbral de la consciencia. Desde ahí a acciones mucho más complejas e incluso al pensamiento simbólico.

Se las apaña para analizar en tiempo real el estado interno –información endógena- y los factores del entorno –información exógena-, con el objetivo de llevar a cabo el proceso de toma de decisiones más óptimo (eso que ahora llamamos big data). Y lo hace con esos pírricos 20 vatios, entre 500 y 1.000 veces menos que un pequeño secador de pelo.

Pese a ello, somos la especie que mayor consumo energético asigna al cerebro en términos porcentuales. Sin duda, cientos de miles de años de evolución han sabido combinar la necesidad de potencia de cálculo para hacernos inteligentes, con la obligación de tener un bajo consumo para hacernos sostenibles energéticamente como especie.


¿Y qué tiene que ver todo esto con una smart city?

Las ciudades son, como el cuerpo humano, un ente complejo que debe responder adecuadamente ante situaciones y cambios de estado endógenos y a la vez analizar y responder a los cambios de factores exógenos. Debe amoldarse a diferentes situaciones del tráfico, aglomeraciones por razones diversas, a emergencias, a la contaminación, a la meteorología y sus consecuencias,… e intentar mantener la situación lo mejor posible para garantizar una calidad de vida adecuada a los ciudadanos.

Muchos han visto en la ‘sensórica’ una forma limpia y elegante de medir el mayor número posible de factores para responder de forma (automática o no) a cada situación. Pero como todo, llevado a extremos puede acabar siendo muy poco inteligente.


Analicemos un par de casos.

Medir la velocidad de vehículos con sensores desplegados cada 50 metros por todas las calles

A primera vista puede parecer una buena solución para determinar si la velocidad media de los vehículos es la adecuada o no, si se producen frecuentes congestiones, si una calle soporta demasiado tráfico,… Pero el coste de esta medida (tanto de inversión como sobre todo de gasto corriente posterior) para una ciudad implicaría poner decenas de miles de sensores. ¿Es sostenible?

Si volvemos al cerebro vemos que tiene aproximaciones mucho mejores y más eficientes, en definitiva más inteligentes. El cerebro humano ha aprendido a medir la velocidad de un objeto con bastante precisión usando órganos multi-propósito que ya existían.

La primera aproximación es la visual, comparando el objeto en movimiento con objetos de referencia. La segunda, mucho más sofisticada, con el oído ya que ha aprendido a interpretar el cambio de decibelios provocado por el efecto Doppler.

Es decir, hemos aprendido a medir la velocidad de un objeto con una notable precisión sin la necesidad de ningún sensor específico. Es cierto que esta precisión no es suficiente para poner una multa de tráfico pero si lo es para todo lo que se pretendía medir (congestión, velocidades excesivas, volumen de tráfico,...). Y, por ejemplo, ya hay muchas cámaras de vídeo por las ciudades, solo falta añadirles la inteligencia.


Gestionar el riesgo de jardines de forma automática con sensores cada 25 metros de hierba.

Quienes hablan de la bondad de este sistema aducen un ahorro de agua ya que solo se riega allí donde es necesario y solo cuando es necesario. Lo que tal vez no se explica es el consumo energético necesario en términos globales para mantener toda esa red de sensores (además de su coste de adquisición y despliegue).

¿No puede hacerse exactamente lo mismo con un buen modelo matemático que tome como base la humedad relativa del aire y los niveles de pluviosidad pasados y previstos? Esto es, un poco de software de análisis de modelos predictivos y la información en open data de Euskalmet puede competir razonablemente con el más complejo sistema de sensores de riego. Seguramente, el nivel de acierto tendría entre 5 y 10 puntos porcentuales menos pero el ahorro energético del no despliegue de sensores cada 25 metros compensaría con creces el sobre-consumo de agua caso de producirse.

Incluso puede que una aproximación mixta con un número reducido de sensores de humedad en lugares estratégicos, combinado con la potencia predictiva de un buen modelo y la información meteorológica sea la mejor de las opciones. Desde luego, bastante mejor que llenar los jardines de sensores para obtener la información a base de fuerza bruta.


¿Acaso se está sugiriendo que no hay que desplegar redes de sensores por las ciudades?

En absoluto, nada más lejos de eso. Simplemente, hagámoslo con cordura, analizando la información disponible para ver si con la combinación de datos ya existentes podemos obtener nueva información. Y si se llega a la conclusión de que es necesaria más información despliéguense los mecanismos que permitan obtenerla. Lo segundo no debe ocurrir antes que lo primero. Esa es la inteligencia real, la smart city real. Y es ahí donde conceptos como el big data y smart city confluyen.

Animales como los murciélagos pueden emitir y captar ultrasonidos, incluso pueden ver la luz ultravioleta. El humano, sin embargo, ha potenciado y primado su capacidad analítica, su cerebro, para compensar la falta de sensores específicos. Es razonable pensar que si nuestro cerebro hubiera sentido la necesidad de disponer de miles de sensores de todo tipo para hacernos más inteligentes, ahora mismo todos llevaríamos un par de antenas WiFi en las orejas, ojos con precisión láser o un cutis con capacidades de radar. No debemos olvidar que nuestro cerebro ‘solo’ ha tenido un tercio de millón de años de evolución para ello.

Toca diseñar la smart city con cordura porque de no hacerlo así tal vez la ciudad acabe siendo inteligente a costa de haber dejado de serlo nosotros.


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Nota: léase con el debido y obligado sentido del humor para no estirar los argumentos hasta el límite. Cualquier verdad llevada al extremo deja de ser cierta.

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A propósito de Uber y de ponerle puertas al campo



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Son muchos los que han festejado como una victoria las medidas cautelares contra Uber. Es verdad que es una batalla ganada, pero tal vez la euforia del momento haga perder la perspectiva.

Recordemos quienes son los principales accionistas de Uber: Goldman Sachs y Google. El primero no destaca precisamente por ser un recién llegado y si ha invertido en esta empresa es porque algo ha visto en ella. Pero lo esencial, si somos capaces de unir algunos cabos, está en Google.

Google lleva más de tres años probando su coche sin conductor por varios Estados de EEUU. Fundamentalmente, ha circulado por California, Florida y Nevada porque son de los pocos lugares donde la Legislación permite la circulación de un coche totalmente autónomo, aunque con matices ya que han obligado a Google a incorporar un volante y controles manuales para darle el visto bueno. El modelo final sigue siendo igualmente autónomo pero el usuario puede asumir el control si así lo decide.

Y no ha tenido ni un solo accidente circulando como un coche más. Nada menos que 500.000 kilómetros por carreteras públicas sin accidentes.

Algunos países europeos ya han tomado nota de esto. El Gobierno de UK ha anunciado que en los primeros seis meses de 2015 modificarán su legislación para permitir un programa piloto de coches autónomos por varias ciudades, ciudades que deberán convertir a IP todos sus elementos de control semafórico, detectores y sensores varios.

Y no son solo Google y las empresas tecnológicas. BMW, Toyota, Audi, Mercedes, Nissan, Volvo, Tesla,... llevan años trabajando en proyectos similares. De hecho, Audi acaba de batir una marca al llegar con su prototipo a 240 km por hora de forma totalmente autónoma, eso sí, en un circuito cerrado. Pero ha completado el circuito más rápido que un piloto profesional y sin ningún incidente.

Tampoco es algo a muchos años vista. Singapur ya está ensayando coches totalmente autónomos de Mitsubishi para el servicio de transporte de personas.

De momento operará en algunos trayectos predefinidos, quizá más parecido a un tranvía que a un taxi, pero desde enero de 2015 ya es una realidad. Un 2015 en el que verán la luz el modelo definitivo de Google y también el de Tesla que según Elon Musk será completamente autónomo a un 90%.

Ahora unamos un poco las piezas...

No conozco a detalle la estructura de costes en el negocio de un taxista pero parece razonable pensar que la mano de obra, su sueldo en definitiva, es una parte significativa del mismo. Y Uber, a nada que sean un poco listos sus estrategas, que parece que lo son, tiene en la palma de su mano dar un golpe de efecto eliminando esa partida. Los pseudo taxistas de Uber pueden ser para ellos un mal necesario temporal del que podrían prescindir en el futuro. Puede que esté ahí el interés de Google en el proyecto.

Es verdad que aún no es una tecnología de aplicación inmediata y que además de la tecnología en sí hay que hacer cambios normativos para aclarar a quien multar por incumplir una norma de tráfico o quien debe responder en caso de un siniestro, si el propietario del vehículo, el pseudo-conductor o la empresa fabricante del software. Países como EEUU o UK ya lo están haciendo.

Por eso, tal vez no sea mala opción táctica prohibir Uber en tanto en cuanto no se aclare la situación laboral de sus trabajadores y su situación fiscal en el Estado en el que opera, pero siempre que al mismo tiempo seamos capaces de mirar un poco más allá y diseñar un escenario a diez años vista impulsando la tecnología. Es eso o que dentro de no mucho veamos como una empresa tecnológica venida de fuera nos levanta la cartera en un sector tras otro. Lo primero, lo de prohibir, ya está en marcha. Toca trabajar en lo segundo.


Enlaces relacionados: 

     › ¿Qué hay de nuevo en Uber?


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