Hoja de Ruta: “¿De dónde viene la innovación?”

La narrativa dominante del desarrollo económico está centrada en el concepto de emprendedurismo, que en tiempos recientes ha recibido el apellido “social” para describir aquellos modelos de negocio que buscan generar rentas y, al mismo tiempo, impacto positivo en la sociedad. Esto ha venido fortaleciendo la idea de que el emprendedor es una fuerza natural que debiera ser apoyada, dejándole ser y hacer para que cree nuevo valor y riqueza.

En este proceso, el individuo con ideas e iniciativa se vuelve la materia prima del desarrollo, y el estado ─lo público─ suele vérsele como un estorbo o, cuando mucho, un trampolín  que debe financiar las grandes ideas de las y los genios de cochera.

En el santoral del emprendedurismo están figuras como Steve Jobs y Mark Zuckerberg, quienes sin más que su brillantez e inquebrantable voluntad, generaron invenciones que han transformado al mundo. Esto es cierto a medias, o como sucede con personajes de alto calado, el mito se entrelaza con la realidad.

La inteligencia y tenacidad de estas y otras figuras no es la cuestión, sino la “individualidad” de sus logros ¿de dónde han provenido muchos de los grandes descubrimientos y tecnologías que en el último siglo han cambiado al mundo? En gran medida, de los fondos públicos.

La razón es sencilla y hasta pudiese sonar paradójica: los gobiernos están dispuestos a asumir riesgos mucho mayores que los inversionistas privados, su paciencia es extensa y en muchos de los casos saben que lo invertido irá a fondo perdido, porque su razón de ser no es generar rentas, sino generar ventajas estratégicas.

Un ejemplo de lo anterior es DARPA, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de EEUU, que fue creada por Dwight Eisenhower en 1958 tras el lanzamiento del primer satélite de la historia por la Unión Soviética, el Sputnik 1.




DARPA ha producido algunos de los avances tecnológicos que se convirtieron en base de las tecnologías que definen nuestra era: inventó el Internet; tuvo influencia en la creación de la interfaz que sería la base de Windows; desarrolló la tecnología que sería la base de Google Maps; financió el asistente de voz Siri (una compañía independiente que después fue comprada por Apple) y desarrolló el sistema de navegación NAVSAT que eventualmente se volvería el GPS, por mencionar algunos.

Mariana Mazzucato en un artículo para Slate señala que “Aunque EEUU se nos ha vendido como el modelo del progreso a través de la empresa privada, su innovación se ha beneficiado de un estado muy intervencionista”, agregando que el Instituto Nacional de Salud gasta $30 billones de dólares al año (o gastaba, antes del presupuesto anti-ciencia de Trump) en investigación farmacéutica y biotecnológica que es responsable del 75% de los medicamentos innovadores cada año.

La paradoja es interesante: el emprendedurismo que tiene como mantra el logro individual, debe en gran medida sus proezas a las bases construidas por investigación financiada públicamente. Si los gobiernos están dispuestos a tomar altos riesgos, esperar largo tiempo y ejercer cuantiosos recursos para generar las innovaciones que cambian la historia, habrá que tener cuidado con el mito individualista que busca desmantelar al estado.

Por el contrario, apostar por un modelo de impulso a la innovación desde lo público que se complemente con un fuerte apoyo a la investigación académica y alianzas con la iniciativa privada, puede convertirse en una de las ventajas estratégicas de un nuevo modelo nacional de desarrollo.




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– “Todos los puntos de vista son a título personal y no representan la opinión de Altavoz México o sus miembros.”

 

 

¿Cómo piensan Google y Facebook?

¿Te has preguntado alguna vez, cómo piensa Google y por qué encuentra todo tan rápido? O tal vez ¿Cómo Siri entiende cuando le hablo? O ¿Cómo Facebook puede reconocer tu cara en todas las fotos sin que se lo pidas?

Pues bueno todo esto es gracias a las Redes Neuronales.

¿Pero qué es esto?. La definición formal de una red neuronal es: “Sistema de interconexión de neuronas artificiales que colaboran entre sí de forma dinámica para producir un estímulo de salida”. ¿Entendiste? Básicamente es una réplica de lo que sucede en tu cerebro pero aplicado a las computadoras.

Veamos cómo funciona nuestra capacidad de procesar información en el cerebro:

1) Recibes un estímulo por medio de tus sentidos.
2) Tu cerebro lo procesa (todas las conexiones que existen entre neuronas ayudan a formar un resultado)
3) Produce un resultado de salida (puede ser una acción, un pensamiento, un recuerdo, etc)

¿Te has preguntado alguna vez, cómo piensa Google y por qué encuentra todo tan rápido? O tal vez ¿Cómo Siri entiende cuando le hablo? O ¿Cómo Facebook puede reconocer tu cara en todas las fotos sin que se lo pidas?

Investigando sobre el tema, me encontré un video donde explican de una forma muy clara y sencilla el cómo funcionan las Redes Neuronales de Google. (Las siguientes imágenes son tomadas de los videos de Nat and Lo de)

Básicamente es de la siguiente manera:

Te presento a las una Neuronas Artificiales, nuestros pequeños amigos que procesan información…

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A ellas se les enseña a aprender en conjunto cierta tarea, para este ejemplo será a reconocer “Tu rostro” en cualquier imagen que se les presente.

Cuando tu llegues con una imagen, cada una de ellas analizará un pedacito pequeño de la imagen y transmitirá su análisis a la siguiente “capa” de neuronas artificiales.

 

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Cada una de estas “capas” de neuronas va agregando información que ayuda a resolver la tarea asignada. En otras palabras, el problema se divide en millones de partes, y cada una de las neuronas resuelve un problema a la vez. Esto hace que en conjunto una tarea sea “fácil” de resolver.

 

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Arriba de todas las “capas” están las que llamaremos Neuronas Madre, las cuales pueden ver toda la información que las neuronas de abajo recopilaron. Ellas tienen la tarea de tomar una decisión y dar la conclusión para la tarea asignada.

En este caso ellas serán las encargadas de decir: “con toda la información que recaudamos, estamos 94.2% seguras de que en esta foto está tu rostro”.

En la actualidad esta tecnología está empezando y no son muy inteligentes que digamos. Poco a poco irá mejorando su capacidad de procesar información y se espera que para el 2030 tengan la capacidad de pensar como un cerebro humano.

Por muy fácil que parezca, enseñarle a una computadora a pensar y reconocer objetos en la vida real, es una tarea muy difícil. Aunque por el contrario, el hacer modelos matemáticos, simulaciones de galaxias y cálculos de grandes problemas, son tareas “fáciles” para las computadoras, ya que solamente calculan un resultado, no analizan la información que se les está dando, no están “pensando”.

¿Qué usos se les está dando a las Redes Neuronales hoy en día?

• Buscar asociaciones o descubrir diferencias en patrones.
• En problemas donde el volumen y número de variables son muy grandes.
• Facilita la búsqueda de relaciones entre variables que están vagamente relacionadas.
• Buscar patrones y analizar información al utilizar Big Data.

En la actualidad esta tecnología está empezando y no son muy inteligentes que digamos. Poco a poco irá mejorando su capacidad de procesar información y se espera que para el 2030 tengan la capacidad de pensar como un cerebro humano.

Te dejo el link del Canal de “Nat and Lo”, contiene muy buenos videos, dónde podrás conocer un poco más sobre los proyectos internos de Google, explicados de una forma muy sencilla y divertida: https://goo.gl/hzxFnl

Espero te haya gustado la columna. Nos leemos la siguiente semana.

@TonioRenteria – Making the Future come Faster

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