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Categoría: Polialfabetismos

Hay muchas mini-IA’s para dummies mas allá de las imágenes y el texto.

De la metafísica…

Como en toda película de villanos, si esquematizamos mucho las cosas siempre nos quedaremos con malos, malos y buenos, buenos. Solo que cada vez resulta mas difícil cual es cual.

En la IA este dualismo se traduce en exaltados visionarios que apuestan a trascender nuestra endeble funda de carbón, convirtiéndonos en mas que humanos -con Raymond Kurzweil y el advenimiento de la singularidad a la cabeza- y tozudos refractarios, que imaginan una próxima guerra entre especies, en la que los humanos seremos sometidos -como tanta ciencia-ficción desde Matrix hasta Trascendence poetizan- en esta carrera por la dominación planetaria y eventualmente galáctica.

ChatGPT: Un loro estocástico extraviado en una orgía conversacional

@mkirschenbaum How long before an LLM (like a Tesla) kills someone?

I am not a human being; I am a human becoming”. “I live on Earth at present, and I don’t know what I am. I know that I am not a category. I am not a thing—a noun. I seem to be a verb, an evolutionary process—an integral function of the universe” (Buckminster Fuller. I seem to ve a verb)

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1 Ser Early Adopters e poi muori

En el seminario que dictamos con Julio Alonso en febrero 2022 en la Maestría en Tecnología Educativa en el Postgrado de la UBA a cargo de Mariana Maggio habíamos coqueteado con las sorpresas (y amenazas) que encarnaba el GPT. Ni nos imagínabamos lo que seguiría.

DALL-E 2 se lanzó en abril de 2022. En mayo, Google anunció (pero no lanzó) dos modelos propios de text-to-pict-converters , Imagen y Parti. Luego vino Midjourney, un modelo de text-to-pict-converters creado para artistas. Y agosto trajo Stable Diffusion, un modelo de código abierto que la startup Stability AI lanzó al público de forma gratuita. Y luego, en octubre, tuvimos la segunda ronda: una serie de modelos de text-to-video converters de Google, Meta y otros. En lugar de solo generar imágenes fijas, pueden crear videoclips cortos, animaciones e imágenes en 3D.

El mundo es horrible. El mundo está mejor que nunca. El mundo podría estar mucho mejor que ahora

“We’re living in an age . . . of really slow and boring technological change compared to what our ancestors managed to generate (Martin WolfOn the Technological Slowdown‘(2009)’

Tenemos una larga historia de decepciones con nuestras descripciones del mundo (de los hechos, los valores, los comportamientos, las expectativas) porque creemos que debemos binaria o ternariamente elegir siempre una opción en detrimento de las otras dos o tres. Cuando en realidad de lo que se trata es de aceptar -y operar- en el mundo de contradicciones en el que nos ha tocado vivir y que seguirá complejizándose crecientemente.

Pulso del Mundo Modelo 2022

De la prospectiva tecnológica a la social y vuelta

Una cosa es la prospectiva tecnológica (que puede mas o menos validarse como ocurre cada fin de año o década como en Top 10 tech trends that will shape the coming decade, according to McKinsey) y algo muy diferente son las tendencias sociales, políticas y económicas que, ya sea se mueven por olas mucho mas lentas (décadas sino siglos), o pueden ser interrumpidas de manera brutal por un hecho no tanto inesperado (Cisne negro) como deliberadamente desplazado del centro de atención (crisis económicas, pandemia, guerras) por ausencia de visión de largo plazo de capacidad de lectura de entramados (entanglements).

We are as gods and might as well get good at it (Stewart Brand, 1968)

1. Unnatural Selection

Cuando programamos nuestras 20 palabras claves para el entrenamiento en #ecologiadisruptiva en Misiones, tuvimos especial cuidado en reservar las dos últimas reuniones (las de la pasada semana de diciembre) para ilustrar una sentencia de Stewart Brand escrita en 1968: We are as gods and might as well get good at it. Lo hicimos recurriendo, por una parte a la biología sintética, y también avanzamos en algunas dimensiones de la vida artificial. Para ello nos inspiramos en gran medida en los extraordinarios investigaciones y debates ilustrados en un documental reciente de Netflix Unnatural Selection

En el comienzo fue Turing ¿pero cuál de los dos?

1 La máquina imaginaria (pero bien real) de Turing

Si bien la inteligencia artificial ha oscilado durante décadas entre éxitos furibundos y frustraciones no menos llamativas, los innumerables logros alcanzados en la última década (podemos poner como divisoria la compra de Deep Mind por parte de Google en 2014 y todos los subproductos de la IA posteriores) ignoran cuestiones clave acerca del comportamiento humano, y de su simulación por parte de las máquinas.

Siendo como los otros. Hacia una tecno-ecología

“We shape our buildings, and thereafter our buildings shape”
(Winston Churchill, 1943)

Enseñar para aprender

Como me comentó hace mucho el perdido amigo Luis Alberto Quevedo dar una clase (programa, formación, diseño curricular) no es sino una pretexto para el aprendizaje pero tanto o igual del docente como de los alumnos. Y si bien la organización de los estudios universitarios por cátedra (son pocas las facultades de humanidades organizadas por departamentos y menos las materias ofertadas mediante el sistema de créditos) conspira en contra de esta expansión, apertura y diversificación de los programas universitarios, nuestra propia experiencia a lo largo de muchas décadas demuestra que no solo es posible, sino inexcusablemente indispensable este aggiornamiento conceptual permanente.

Nos faltan estudios longitudinales para ver cómo evolucionan los programas en relación a los temas de estudio, sobretodo cuando éstos (es del caso de comunicación, tecnología y sociedad, innovación, nuevas prácticas, evolución social y tecnológica) están en un estado de ebullición permanente -como por suerte fue nuestro caso.

La escalera de Wittgenstein

Acerca del enfoque helicoidal de un entrenamiento en diseño de emergentes

1. Como quedó claro en este entrenamiento en servicio en la primer reunión abordamos las palabras claves #1aexponencial y #1bbrecha el formato de modo no lineal porque ninguno de los objetivos que el mismo persigue son lineales. Ni la exponencialidad, ni las brechas (grietas), ni la complejidad, ni el largo plazo, ni el diseño institucional ni el emocional pueden ser entendidos, analizados, intervenidos o rearticulados en forma lineal.

Haciendo escenarios (en 2022) tratando de errar lo menos posible

Nuestro primer involucramiento con la prospectiva tuvo lugar a mediados de los años 1970. Fue en ese tiempo inmemorial que nos familiarizamos con el método de los escenarios de Shell y la DATAR francesa, que leímos a Alvin Toffler, a Gaston Berger y a Michel Godet. Que nos asociamos a la World Future Society. Que asistimos a convites internacionales en USA y participamos de la inolvidable First Global Conference on the Future de Toronto junto a Miguel Grinberg y Heloísa Primavera, donde le dieron un premio in absentia a un Marshal McLuhan ya convalesciente que moriría a fines de ese año 1980.

De los siglos largos a los siglos curvos

Hace años (quizás décadas pero seguramente no muchos siglos) que nos preguntamos cosas aparentemente anodinas (¿no es ese el metier del philosophe?) como ¿cuándo empieza un siglo?; ¿existen siglos cortos y siglos largos?; ¿es posible encapsular en escalas decimales los parteaguas de la historia? ¿Hay (décadas) o siglos mas interesantes, relevantes, influyentes que otros? ¿Los fines de siglo son siempre apocalípticos?