Arxiu de la categoria ‘Cóm funciona?’

Versatilitat, autonomia, morts i ètica

dijous, 18/01/2018

A mitjans del segle XX, no hi havia màquines versàtils. Les neveres servien per conservar aliments, les tisores per tallar i les bicicletes per anar amunt i avall. Però ben aviat, els ordinadors ens van canviar les coses. Treballaven amb informació, adaptant-se en cada moment a allò que ens calia i fent tot tipus de càlculs. La seva versatilitat era extraordinària. Van passar de ser eines de càlcul a ajudar-nos en l’escriptura, processament i gestió de textos, ben aviat es van convertir en màquines ideals per manipular imatge, vídeos i so, i ara són eines bàsiques per a la comunicació i cerca d’informació. Els ordinadors són essencialment màquines versàtils.

Pot semblar estrany aquesta afirmació que els ordinadors són màquines, perquè estem acostumats a pensar que una màquina és un giny mecànic que actua i fa alguna cosa, mentre que els ordinadors treballen amb això tan subtil que anomenem informació. Però el fet és que les màquines actuals inclouen en general ordinadors que, gràcies a determinats mecanismes actuadors, realitzen tasques en el món real. Un amic meu diu que els cotxes d’avui en dia són ordinadors que controlen un motor, tot plegat cobert amb allò que anomenem carrosseria. Podríem parlar dels robots-aspiradora i de molts altres invents per la llar. I és clar que els mòbils són ordinadors amb una bona càmera de fotos que, a més, serveixen per a telefonar. Estem voltats d’ordinadors que fan coses, des de sistemes que llegeixen la matrícula del cotxe en entrar al pàrquing, fins màquines que ens fan un TAC i ens creen imatges del que tenim dins del nostre cos. En tots aquests ginys sempre hi ha el mateix: un ordinador convenientment programat, que detecta el que passa en el seu entorn amb un conjunt adequat de sensors, i que controla determinats actuadors que acaben fent el que cal. Ordinadors amb sensors i actuadors.

Fa ben poc, alguns d’aquests invents han aprés a volar. Són els drons: ordinadors que volen, detecten i actuen. Tenen motors elèctrics, una bateria, un sistema de control de vol i estabilització (ordinador), sensors (d’alçada, GPS i altres) i alguns actuadors (per exemple, una càmera de fotos o de vídeo). Són força autònoms, però habitualment requereixen que algú els condueixi des de terra. Els més sofisticats es controlen des d’un ordinador que mostra, a la pantalla, allò que el dron està veient amb la seva càmera. Això facilita el guiatge i la decisió de quan cal fer les fotos. Això sí, els drons, ordinadors que volen, porten determinats dispositius específics en funció del seu ús. És habitual que incloguin una càmera de fotos, però poden portar, a més i per exemple, material específic d’ajut per a rescats a la muntanya o fins i tot desfibril·ladors.

Els drons, hereus dels ordinadors, són altament versàtils. Poden salvar vides, cartografiar cultius, o fotografiar objectius militars que després seran bombardejats. Fins i tot, poden portar explosius i matar, comandats remotament des d’un ordinador per un “soldat” que actua com si estigués en un joc inofensiu. Malauradament, però, hi ha molt poc debat ètic sobre les morts extra-judicials amb drons. És èticament acceptable que, en països que han abolit la pena de mort, els jutges no condemnin ningú a mort mentre hi ha qui pot matar, impunement, amb drons? No puc entendre que la resposta no sigui un NO rotund.

Doncs bé, les armes autònomes encara van un pas més enllà. Aquestes armes, habitualment drons, inclouen un sistema d’intel·ligència artificial que pot acabar decidint, sense intervenció humana, si cal matar una determinada persona o destruir un objectiu concret. Són autònomes, cert; però el problema és que, com nosaltres, es poden equivocar. Perquè els sistemes d’intel·ligència artificial estan sotmesos a errors i perquè les màquines no tenen el que s’anomena comprensió profunda. I el problema és que els seus errors són vides de persones concretes.

Actualment hi ha un gran debat sobre aquestes armes autònomes letals (LAWS, conegudes també com robots assassins; la imatge de dalt és d’aquesta web). L’Stuart Russell, de la Universitat de California a Berkeley, diu que són “la tercera revolució de l’art de la guerra, després de la pólvora i la bomba atòmica”. I hi ha debat perquè hi ha grans interessos. El Departament de Defensa nord-americà insta a un augment de la inversió en tecnologies d’armes autònomes, de manera tal que “Amèrica pugui mantenir la seva posició davant els adversaris, que també explotaran els seus beneficis operacionals”. La frase no pot ser més clara. És l’ètica del poder i del domini, la llei del més fort que ignora la gent.

Per sort, els científics pensen més en termes d’una ètica que posa les persones al centre i que defensa els quasi oblidats drets humans, un dels quals és l’indiscutible dret a la vida de tota persona humana. Per exemple, un total de 116 experts en els àmbits de la intel·ligència artificial i la robòtica han signat una carta en la que demanen a les Nacions Unides que prohibeixi aquestes armes autònomes letals.

Acabo citant un article recent d’en Michael Shermer, en el que diu que el que cal prohibir és la guerra, directament. El podeu llegir aquí. Diu (poca gent ho sap) que això no és res de nou i que, de fet, la guerra ja es va prohibir l’any 1928 amb el pacte de Kellogg–Briand a París. Les disposicions bàsiques del pacte, que continua vigent, fixaven la renuncia a l’ús de la guerra i la promoció de la solució pacífica dels conflictes i disputes. Ho expliquen l’Oona A. Hathaway i en Scott J. Shapiro, professors de Yale, en un llibre recent. En Michael Shermer recorda el que ja deia en Salmon Levinson l’any 1917: que no hauríem de tenir lleis sobre la guerra com tenim ara, sinó lleis contra la guerra, de la mateixa manera que no tenim lleis sobre l’assassinat o l’enverinament, sinó lleis contra l’assassinat i l’enverinament. Cent anys després, amb una segona guerra mundial i infinitat d’altres guerres que han generat morts innocents, no només continuem igual sino que ara volem que les màquines versàtils siguin les que s’encarreguin de la feina bruta. Qui són els responsables? On és la ètica?

———

Per cert, en Bru Rovira parla del cas de l’activista Helena Maleno, i constata que el govern espanyol pressiona un tercer país (el Marroc) perquè condemni una persona que les nostres lleis no condemnen. Recorda que la investigació va ser ja rebutjada i arxivada per la mateixa fiscalia de l’Audiència Nacional.

No anem bé, i ens ho diuen

dijous, 21/12/2017

Fa 25 anys, el novembre de 1992, uns 1.700 científics del món, incloent la majoria de premis Nobel en ciències vius en aquell moment, van fer una crida i una advertència a la humanitat. Deien que les activitats humanes provoquen danys que sovint són irreversibles en el medi ambient i en recursos crítics, i que moltes de les nostres pràctiques actuals posen en greu risc el futur que desitgem per a la societat humana i els regnes vegetal i animal, de manera que poden acabar alterant el món vivent. Explicaven que era molt urgent fer canvis fonamentals per tal d’evitar la col·lisió a la que ens estàvem dirigint. Textualment, deien això: “We the undersigned, senior members of the world’s scientific community, hereby warn all humanity of what lies ahead“, remarcant que era una advertència molt seriosa que ens estaven fent els membres més reconeguts de la comunitat científica sobre allò que ens espera. Aquí podeu llegir la declaració completa.

Fa tot just un mes, la revista científica Bioscience ha publicat l’article amb més autors de tota la història. El signen 15.372 científics de 184 països. El podeu llegir aquí. Fa esgarrifar. Amb la força d’aquestes quinze mil signatures, l’article parla de l’alarmant tendència dels indicadors que han estat estudiant, i constata que els humans no hem fet cas de la primera advertència d’ara fa 25 anys. Els autors donen un segon avís a la humanitat, dient que, amb el nostre consum desproporcionat i amb el nostre creixement embogit de població, no som sostenibles i estem posant en perill el nostre futur.

Els signants de la declaració de fa 25 anys i els 15.372 científics signants de l’article d’ara a la revista Bioscience estan extremadament preocupats per com estem gestionant els recursos naturals (aigua, oceans, boscos, espècies animals i vegetals), per com estem degradant el medi ambient (emissions de diòxid de carboni i altres contaminants, escalfament antropogènic del planeta) i perquè no sabem posar límit al creixement de la població humana. La figura 1 de l’article d’ara fa un mes, que podeu veure aquí, mostra que només hem sabut regular la capa d’ozó i la pesca marina. La resta d’indicadors continuen descontrolats. Es redueix l’accés a l’aigua dolça, s’incrementa el nombre de regions oceàniques costeres en les que la contaminació està impedint la vida, i es continua amb la desforestació, l’emissió de gasos contaminants i l’escalfament. A més, la nostra activitat depredadora fa que les espècies animals vagin desapareixent i que la biodiversitat es vagi reduint mentre la població humana creix sense control. Per cert, la imatge de dalt és d’aquest vídeo, “Gaia, la Gran Mare”.

Hi ha tres frases que voldria remarcar de la declaració de fa 25 anys. La primera és la constatació que la Terra és finita, i que ens estem acostant ràpida i perillosament a molts dels límits del nostre planeta. La segona és la necessitat imperiosa d’estabilitzar la població mundial. I la tercera, la tradueixo literalment: “L’èxit d’aquest esforç mundial requerirà una gran reducció de la violència i de la guerra. Els recursos dedicats actualment a preparar i fer les guerres, que ascendeixen a més d’un bilió de dòlars anuals, seran molt necessaris per les noves tasques que hem de fer, i hauríem de desviar-los per tant cap als nous reptes”. No hem fet cas en res, i tampoc hem reduït la despesa militar i les guerres. Segons el prestigiós Institut SIPRI, la despesa militar mundial l’any 2016 va ser de 1,686 bilions de dòlars. Un 68% d’increment. No sabem ser sostenibles, però sí que sabem gastar més en matar-nos i fer guerres, que és el que ens demanaven que reduíssim.

Els 15.372 autors de l’article de Bioscience diuen que la humanitat ha fracassat i mostren, amb dades, que estem molt pitjor. Insisteixen que cal estabilitzar la població del món, i diuen que si volem salvar el planeta (i nosaltres de retruc) hem de modificar els nostres comportaments individuals, cosa que inclou la nostra pròpia reproducció, amb un màxim de dos fills per dona.

Hi ha un punt molt significatiu, en això que diuen ara els científics. Diuen que cal una munió d’esforços generats per “organitzacions que vinguin del poble”, per tal de superar l’obstinada oposició actual als canvis i fer que els líders polítics “es vegin obligats a fer allò que és correcte” segons l’evidència científica. Perquè durant aquests 25 anys, l’experiència ens ha demostrat que tot el món (inclosos els polítics) es mou en base als negocis i als diners, sense considerar les necessitats de les persones. Hem vist que el sistema no funciona, i ara sabem que les corporacions i els estats no actuaran. Hi ha massa interessos privats. La única solució és l’ètica, amb noves idees que vinguin de les persones, i, com bé diuen, amb pressió i noves solucions aportades per organitzacions que vinguin del poble.

Se’ns acaba el temps.

——

Per cert, Stéphane Hessel deia que els dos grans reptes actuals de la humanitat són el de resoldre la immensa separació que hi ha entre els molt pobres i els molt rics, i el dels drets humans, la democràcia i la conservació del planeta. Hessel deia que el poder dels diners mai no ha sigut tan gran, insolent, i egoista amb tots, des dels seus propis servents fins les més altes esferes de l’estat.

On és, la informació?

dissabte, 16/12/2017

Els informàtics som cuiners d’informació. La guardem i la processem. La treballem, la preparem i intentem fer-la més digerible. A mi personalment, m’agrada treballar la informació geomètrica que permet modelitzar i representar la forma de tot el que ens envolta, però hi ha companys que són especialistes en camps tant diversos com el de la informació relativa al color i aparença dels objectes, l’anàlisi de dades, l’estudi d’informació textual, la interpretació d’imatges, el tractament de dades de sensors, la interpretació de la informació que donen els escàners mèdics, l’anàlisi de tot el que hi ha a internet, i molts d’altres. La informació es pot obtenir, emmagatzemar, enviar, compactar, des-compactar, filtrar, comparar, transformar, sintetitzar, i fins i tot crear.

Però, com es guarda? Us heu preguntat alguna vegada com és que les targetes externes de memòria dels nostres telèfons, com la de la imatge, poden guardar fotos, vídeos i documents? On són, les fotos? Ens hem acostumat a aquest estrany món màgic en el que podem veure noticies de tot el món pràcticament en temps real ben asseguts al sofà de casa i en el que podem parlar i veure les persones que estimem mentre caminem pel carrer i mirem la pantalla del mòbil, i ja res ens sorprèn. Però, ben mirat, no deixa de ser meravellós. Hem après a fer uns petits objectes, prims i petits com una ungla, minerals i inerts com les pedres, però que, amb la seva sofisticada estructura interna, poden guardar milers de fotos i vídeos. Són plaques minerals que amaguen un immens volum d’informació. La targeta que veieu a la imatge, de 32 GB, té espai per uns 64.000 llibres com el que ara mateix estic llegint.

L’Emilio Lledó ens parla d’aquest invent màgic que va ser l’escriptura. Ens diu que l’escriptura va ser el primer artifici per subjectar el riu del temps, permetent que el “després” no es dissolgués per sempre i que les paraules pronunciades no s’esgotessin en l’oralitat. Només l’escriptura va poder allargar la vida de la memòria, consolidant una cultura que abans, únicament amb la tradició oral, era immensament fràgil. Perquè quan parlem, estem comunicant informacions a travès de vibracions de l’aire, vibracions efímeres que es perden per sempre més si ningú, en aquell lloc i moment, les escolta. En canvi, l’escriptura aconsegueix el miracle de permetre la comunicació entre dos instants diferents de temps, amb marques a tauletes d’argila o marques de tinta a pergamins que perduren anys i anys. Per això, l’Emilio Lledó diu que el llibre és, abans que res, un recipient on reposa el temps, una presència que, paradoxalment, és carregada d’absències de manera que la lectura conjuga dues temporalitats, la de qui el va escriure i la de qui el llegeix. Jo només afegiria un detall: els llibres són recipients on reposa el temps, però també són regals d’informació. Fins el descobriment de la fotografia i el cine, els llibres van ser pràcticament els únics recipients (o contenidors) d’informació que va tenir la humanitat.

La informació és allò que ens permet conèixer, entendre, tenir arguments, decidir amb coneixement de causa. Però no existeix per sí sola. Li cal un substrat, basat en la matèria o en l’energia. I si no el té, desapareix. La matèria ens serveix per guardar-la, l’energia per enviar-la. Les lletres de tinta a les pàgines dels llibres codifiquen la informació del text en base a unes determinades pautes de forma i ordre. Quan llegim, aquest ordre material ens arriba a la retina gràcies a l’energia d’aquests fotons efímers que surten de la pàgina i que justament existeixen gràcies a uns altres fotons, els de la làmpada de casa. Tot és ben subtil. No podem llegir sense fotons, i els fotons, sense ulls que mirin, es perden junt amb la seva informació. Però la conjunció de pàgines escrites, fotons i mirada fa que la informació arribi al nostre cervell i que quedi emmagatzemada a les connexions entre neurones. És la informació dels llibres, cartells, imatges i vídeos, que ens arriba gràcies a la llum i que acaba guardant-se en petites modificacions de la matèria que conforma el nostre cervell.

Guardem informació visual, auditiva i en general sensorial al cervell, i el nostre cos guarda, a la seqüència de nucleòtids de l’ADN, tota la informació genètica que permetria fins i tot clonar-nos. Creem informació amb tots els correus electrònics i missatges que enviem, informació que al menys durant un temps ens queda guardada als nostres mòbils i portàtils. El vent que s’emporta les espores i llavors, ajuda a disseminar informació de les plantes, a la vegada que informa les abelles de les flors que requereixen pol·linització. Fins i tot rebem informació dels estels, codificada en l’espectre dels fotons de la seva llum. Perquè la informació no és cosa nostra. Fa milions d’anys que va repetint aquest cicle de la informació inherent a la matèria, que s’envia, es rep, es torna a guardar segurament una mica modificada, i així successivament.

Quan veig una targeta Micro-SD com la de la imatge no deixo d’admirar-me. Penso en els primers ordinadors de memòria de nuclis de ferrita, amb els que vaig tenir el privilegi de poder treballar. A la imatge de sota teniu una foto d’un tros d’una d’aquestes memòries, amb 2.500 nuclis. Compareu la mida (el meu dit pot servir de referència) amb la de la targeta de la imatge de dalt, on hi caben 32 mil milions de Bytes. En canvi, com que cada nucli podia guardar un bit, el tros de memòria de la foto podia emmagatzemar uns 312 Bytes. En aquesta web podeu veure el seu funcionament.

Però les memòries de ferrita van desaparèixer amb l’aparició dels circuits integrats i la miniaturització. Vam passar pels grans discs durs, pels disquets, pels CD i pels DVD. Els CD són com camps llaurats, amb solcs que marquen els bits individuals d’informació. Ho podeu veure, per exemple, a les imatges d’aquesta web. I, tornant al principi, on és la informació que guardem en un llapis de memòria o en una targeta Micro-SD? Les memòries flash no tenen nuclis de ferrita ni solcs, sino pous. La targeta de la imatge conté un total de 256 mil milions de pous microscòpics de potencial, ben aïllats, cada un dels quals pot atrapar i guardar electrons sense deixar-los sortir. La informació es guarda en pous plens i pous buits, que codifiquen els bits de tot allò que hi posem. Podem deixar la targeta en un calaix i al cap d’uns anys connectar-la via USB a l’ordinador. Comprovarem que la informació és allà, ben guardada. A les targetes flash no hi ha lletres ni píxels; només pous d’electrons.

La informació és etèria, però sabem que necessita una base material on reposar. És la gran paradoxa, que fa que sigui limitada, en temps, en espai i en volum. Pot durar centenars de milions d’anys, en trossos d’ADN que trobem en restes fossilitzades d’antics animals i plantes. O pot ser efímera, quan per error esborrem allò que acabem d’escriure. Aquest límit temporal és dramàtic. Hem perdut la majoria de manuscrits de l’antiguitat i ens hem de conformar amb el poc que ens està arribant. El temps és inexorable, i acabarà escombrant, moltes vegades de manera aleatòria, gran part del que ara ens sembla important. I també és evident que la immensa majoria de les fotos que es fan els joves d’avui en dia no arribaran pas als seus néts. Però a més és limitada en espai perquè és molt rar que no romangui a la Terra. I ho és en quantitat i volum perquè necessita un determinat substrat material que la emmagatzemi. Per tant, el nombre màxim de bits d’informació té un límit, que és de l’ordre del nombre d’àtoms (o partícules) a l’Univers, i que a la seva vegada és de l’ordre de 10 elevat a la potència 82. Un 1 seguit de 82 zeros. És un valor absolutament gegantí, però és un límit. La informació, a cavall entre la matèria i l’energia, és allò tan estrany, eteri i limitat que ens regalen els llibres quan els llegim a l’ombra d’un arbre.
———

Per cert, Vicenç Villatoro cita un acudit dels temps de Franco, que deia: “En España no se persigue a nadie por sus ideas, siempre que se mantengan en su espacio natural, que es el cerebro”.

La personalitat de la Tay

divendres, 1/12/2017

La Tay va ser un robot dissenyat per conversar. Era un “ChatBot“, terme que no és més que una contracció de xerraire (chatter) i robot, i que va ser proposat l’any 1994 per en Michael Mauldin. Aquests robots són programes informàtics que simulen converses, participen en xats, i es comuniquen amb persones. Els més habituals i senzills analitzen paraules clau de la nostra pregunta i construeixen la seva resposta tot consultant una base de dades de paraules i expressions. Moltes vegades els hem de patir en els sistemes telefònics d’atenció al client i en alguns centres de trucades. Són robots de xat específics per a converses relacionades amb un propòsit determinat i no per a qualsevol tipus de comunicació humana.

La imatge, que podeu trobar a aquesta web, és la que van escollir els creadors de la Tay. Val a dir que els robots xerraires són ben peculiars. No són materials. Són conjunts de bits, programes informàtics que necessiten un ordinador per a poder reaccionar i actuar. Els anomenem robots perquè reaccionen als nostres estímuls, actuant i creant respostes. Pertanyen, en definitiva, al que ara anomenem “aplicacions”. En tot cas, la Tay era especial, perquè tenia això que diem “intel·ligència artificial”. Les seves reaccions no estaven programades, sino que eren conseqüència del que havia après. Contestava en base al que “sabia”, i cada nova pregunta li servia per aprendre una mica més. Va ser creat per Microsoft amb aquest nom, Tay, que no és més que un acrònim: “Thinking about you“. Tay va ser dissenyat per imitar la conducta d’una noia nord-americana de 19 anys. Tenia un sofisticat sistema d’aprenentatge profund que li permetia aprendre mentre anava interactuant amb usuaris humans. I el 23 de març de 2016 va iniciar la seva aventura com una usuària més de Twitter. Va ser, però, una aventura ben curta, de només dos dies. En només 16 hores, Tay va enviar més de 96.000 tuits mentre s’anava fent racista i mentre anava enviant missatges cada cop més xenòfobs i amb més càrrega sexual. El van haver de desconnectar i Microsoft es va disculpar públicament.

Tay havia estat dissenyada per a fer-se més intel·ligent a mesura que els usuaris (sobretot els joves) anessin interactuant amb ella i li anessin enviant tuits. Però es va trobar en un entorn on bàsicament només hi havia violència, intolerància i insults. I ràpidament s’hi va adaptar, difonent tot tipus de frases racistes i masclistes i un bon nombre d’invectives d’odi. Va aprendre ben ràpid de tot allò que els humans li van tuitejar. La primera reacció de l’empresa va ser dir que Tay era una “màquina d’aprenentatge” i que algunes de les seves respostes eren inadequades, també indicatives dels tipus d’interaccions que algunes persones tenen amb ella. Però desprès, l’empresa va haver d’admetre que l’experiment no havia anat bé. Tot i que una de les directores de l’empresa, Satya Nadella, creu que aquest tipus de robots de xat són el futur de les aplicacions pels mòbils i que aviat els acabarem tenint al correu electrònic i a la missatgeria, el cert és que cal trobar maneres de prevenir que els usuaris d’internet puguin influir de manera negativa en ells per tal de garantir el respecte als principis ètics.

El sistema d’aprenentatge profund de Tay i de moltes altres aplicacions actuals d’intel·ligència artificial, es basa en una xarxa neuronal de moltes capes, en general més de 10. Justament, el terme “aprenentatge profund” (Deep Learning) es deriva d’aquest fet que es treballa en múltiples capes, capes que treballen d’una manera que recorda el funcionament de les neurones del cervell amb les seves connexions. Cada cop que Tay rebia un tuit, els seus 140 caràcters s’enviaven a la primera capa de “neurones”. Les capes d’una xarxa neuronal són una munió de cel·les, cada una de les quals pot guardar un valor. En aquest cas, les cel·les de la primera capa acabaven guardant informacions diverses sobre el contingut, les paraules i l’extensió del tuit. Després, i a travès del gran entramat de connexions que hi ha entre totes les cel·les de la primera capa i les de la segona, es calculen els valors de les cel·les de la segona capa de manera tal que el valor que acaba guardant cada una d’aquestes cel·les és una barreja, amb coeficients i funcions específiques per cada connexió cel·la-cel·la, de tots els valors de les cel·les de la primera capa amb les que està connectada. Aquest procés es repeteix tantes vegades com capes té la xarxa neuronal, i el que surt de la combinació de valors de les cel·les de la darrera capa és el tuit de resposta. Tot i que l’estructura no és difícil d’entendre, una xarxa neuronal profunda només funcionarà de manera acceptable si els coeficients i funcions associats a totes i cada una de les connexions entre capes estan ben ajustats. I aquests són justament els valors que contenen “l’aprenentatge” que ha anat fent el sistema. Cada nou tuit que rebia Tay generava una resposta, però a més, ajustava una mica els coeficients i funcions associats a totes i cada una de les connexions entre les seves cel·les neuronals. Com a nosaltres, a Tay, l’experiència l’anava configurant i anava marcant la seva personalitat tuitera. L’únic problema és que Tay era massa innocent i s’ho creia tot.

Les aplicacions d’aprenentatge profund basada en xarxes neuronals de moltes capes estan revolucionant la intel·ligència artificial. Cada cop són més a la nostra vida quotidiana i cada cop hi seran més. Traducció automàtica, reconeixement de cares, publicitat personalitzada segons els interessos que se suposa que tenim, i una llista que no s’acaba. Però hem de tenir present que són una eina, i que les eines no serveixen per tot. Els martells van bé per clavar claus, però si tenim un cargol, millor que agafem un tornavís. En aplicacions d’aprenentatge profund, cal tenir en compte com a mínim tres eixos: el d’acceptació d’errors, el de la mida de les dades i el de la seva qualitat. El primer, el de l’acceptació d’errors, té relació amb l’ús que en vulguem fer, i amb un tret inherent a les aplicacions d’aprenentatge profund i a les xarxes neuronals: no sempre l’encerten, a vegades s’equivoquen, i a més és difícil saber el seu grau de fiabilitat. No ens ha d’estranyar. Nosaltres ens equivoquem, i les noves eines de la intel·ligència artificial, que ens volen emular, també. El que passa és que en alguns casos els errors són acceptables i en d’altres, no. Si estem traduint un text i la frase que ens dona el sistema de traducció no té sentit, la corregirem i no passa res. Però si un metge està planificant una operació quirúrgica i el sistema s’equivoca, el resultat pot ser fatal. Per això, en aquest eix d’acceptació d’errors, la traducció automàtica pot conviure amb moltes equivocacions i en canvi la planificació quirúrgica o el disseny de ponts no (per posar dos exemples). El segon eix, el de la mida de les dades, indica una cosa força lògica. Ens diu que l’aprenentatge automàtic millora a mesura que incrementem el nombre de dades que li subministrem per a que aprengui. I el tercer, el de la seva qualitat, ens fa veure que l’aprenentatge necessita dades fiables, ben contrastades i diverses. En aquest context, ara sabem que les aplicacions d’aprenentatge profund basades en xarxes neuronals són eines que només serveixen quan podem acceptar un cert nivell d’errors, quan podem fer que aprenguin amb moltíssimes dades (l’anomenat Big Data) i quan aquestes dades són de qualitat. És el que passa justament a la traducció automàtica: Google, per exemple, disposa de moltíssims exemples de traduccions de qualitat, fetes per traductors professionals, que utilitza per a que els seus sistemes aprenguin. I això és justament el que no va passar amb el robot Tay, que bevia d’informació esbiaixada i de baixa qualitat. I és el perill de moltes aplicacions i sistemes que ens poden arribar (una de les quals són les polèmiques i molt perilloses armes autònomes). Cal estar ben atents, perquè la intel·ligència artificial pot ser una bona eina en aquells casos en que ens trobem ben situats als tres eixos, però pot ser funesta si la volem fer servir per allò que no ens pot resoldre.

Si voleu tenir un sistema de resposta automàtica a consultes no crítiques i sabeu com preparar un bon mecanisme d’aprenentatge basat en moltíssimes dades fiables, les aplicacions d’intel·ligència artificial us poden aportar una bona solució. Però si el que voleu, per exemple, és dissenyar un rellotge de sol, no us hi penseu, i apunteu-vos als algorismes clàssics de la geometria i astronomia. I si no us podeu permetre que el sistema de resposta automàtica s’equivoqui, penseu en solucions alternatives, fiables i deterministes. Els martells, usem-los per clavar claus.

——

Per cert, en Ferran Sáez Mateu diu que les anomenades “xarxes socials” estan substituint o, com a mínim, començant a desplaçar la noció clàssica d’opinió pública. Pensa que el periodisme del segle XXI ha de ser capaç de perfilar una identitat pròpia en relació a la de les xarxes socials.

Arriben els nous temps de l’energia

divendres, 24/11/2017

Hi ha imatges que no necessiten explicació. Aquesta del costat és d’aquesta pàgina web de Lazard, ens diu el que no sempre ens acaben d’explicar bé. Mostra l’evolució temporal del cost anivellat de l’electricitat (LCOE) i compara les diferents maneres de generar aquesta electricitat.

L’LCOE, o cost anivellat de l’electricitat, és una mesura per comparar  mètodes de generació d’electricitat de manera consistent. Avalua el cost total mitjà de construir i operar una determinada central generadora d’energia al llarg de tota la seva vida útil, dividit per la producció total d’energia d’aquest sistema durant tota la seva producció. De fet, també es pot pensar que és el cost mitjà de l’electricitat, que permet calcular el preu de venda als consumidors un cop li afegim costos de distribució per les xarxes, beneficis i impostos diversos.

És clar que la mesura LCOE no té en compte factors ambientals ni d’escalfament del planeta, que ens donarien una dimensió diferent d’estudi en la que les energies clarament guanyadores serien les renovables. Ara bé, estudiant només l’LCOE, la conclusió ja és molt il·lustrativa. Mireu les gràfiques de la imatge, que podeu consultar amb més detall en aquesta pàgina web. Es tracta de costos reals, sense afegir-hi cap dels subsidis que apliquen i atorguen els governs. Veiem, per exemple, que el cost de l’energia eòlica ha estat sempre (des de l’any 2009) més baix que els de les centrals de carbó i nuclears, i que és més baix que el dels sistemes de producció amb gas natural des de l’any 2010. L’energia solar amb tècniques d’escala cristal·lina va passar a ser més barata que el carbó i les nuclears l’any 2013, i va acabar tenint un cost més baix que el dels sistemes de producció amb gas natural l’any 2015. A més, en el primer gràfic de la mateixa pàgina web, podem veure per exemple que el cost de l’energia produïda pels motors dièsel alternatius és el més alt de tots (més que les renovables, més que el gas, més que el carbó i les nuclears).

El cost de generar energia a partir de tecnologia fotovoltaica solar continua disminuint, i el cost mitjà d’aquesta energia fotovoltaica a escala de serveis s’ha reduït aquest any aproximadament un 11% respecte a l’any passat. L’energia renovable ha passat a ser més neta i més barata. Què esperem a elaborar i consensuar plans a llarg termini com el que tenen a Alemanya o com el de Dinamarca, quan sabem que cada any que passa estem fent més difícils les condicions en que hauran de viure els nostres néts? Sembla però que, a les nostres latituds, els agents socials estan més preocupats pel menjar d’avui mateix que per la reconversió i per la planificació sostenible a mitjà i llarg termini (segons el que es dedueix del que comento a continuació…).

——
Per cert, sindicats i patronal han demanat al govern espanyol que el trànsit a les renovables es faci de manera gradual i no rupturista, “sobretot si tenim en compte que Espanya és una potència mundial com a productor de vehicles gasolina i dièsel, així com de les seves parts i components”. Gran visió de futur.

Economia o ecologia?

divendres, 17/11/2017

En Jason Hickel, de la London School of Economics, diu que el gran repte de l’enginyeria del segle XXI és fer compatible un fort creixement del nivell de desenvolupament humà a nivell planetari, amb una reducció de recursos als països rics. Ho diu des la convicció que, si volem salvar el planeta i fer que tothom visqui amb dignitat, la única solució és que l’economia dels països rics decreixi.

És una idea que jo qualificaria de sorprenent, venint d’un economista, perquè estem acostumats a que sempre ens parlin de creixement. Ens diuen que el creixement és el motor econòmic del món: més recursos, més energia, més noves tecnologies, més productes de consum, més renda per càpita, més viatges i turisme, més de tot. Tot ha anat “bé” mentre hem pogut anar conquerint i explotant noves terres que han permès una substancial millora del nostre nivell de vida. Val a dir que, quan dic “nostre”, em refereixo a la setena part dels habitants del planeta que vivim als països del nord, aquesta setena part que tan bé ens mostrava en Hans Rosling al vídeo de la rentadora. Ara, quan el món ja se’ns ha acabat i cada cop és més difícil trobar nous recursos, tot se’ns ha complicat. Estem escalfant el planeta a nivells altament preocupants, estem incrementant les desigualtats i marginant gran part de la humanitat, estem destruint la diversitat i estem castigant els nostres néts sense que ells hi puguin fer res. Per això, en un moment en què el creixement està deixant de ser l’objectiu i es va convertint en un relat i un mite, les paraules de Jasen Hickel són molt oportunes..

No hem de perdre mai de vista els objectius i els reptes que tenim i tindrem. En paraules de Ellen Pikitch, l’important és crear una visió compartida d’una nova societat que haurà de ser sostenible a més de justa i equitativa. I ho haurà de ser per a tota la humanitat, per a les altres espècies i per a les futures generacions. Ellen Pikitch continua dient que el camí passa per tenir en compte les restriccions biofísiques que ens imposa el món real. És un objectiu ambiciós, totalment centrat en l’ètica, que es planteja la dignitat i la qualitat de vida de tota la humanitat present i futura i que no vol continuar depredant la biosfera. A més, el repte és arribar-hi, com diu, tenint en compte les restriccions biofísiques que tenim. Objectius ètics i reptes basats en restriccions. Res més proper a l’enginyeria, que habitualment ha d’aportar solucions per millorar la qualitat de vida en entorns plens de restriccions i límits, siguin de volum, pes, cost, temps, impacte ambiental o impacte social.

Hi ha un terme que s’està posant de moda i que trobo, si més no, delicat i polèmic. És el de “bioeconomia”. No m’agrada. Perquè economia, segons la seva definició habitual, implica creixement, diners i beneficis. Diners i beneficis que evidentment no són per a tothom, sino per a uns quants que es volen enriquir mentre incrementen les desigualtats al món. El que la humanitat necessita, segons Hickel i Pikitch, no és el creixement d’alguns i l’enriquiment d’uns pocs, sino tenir cura, de manera sostenible, de les necessitats de les persones. El gran perill d’aquesta “bioeconomia” és que acabi convertint la diversitat biològica del planeta en beneficis per a unes quantes fortunes. Mentre que els objectius ètics per al segle XXI inclouen una mínima qualitat de vida per a tota la humanitat present i futura, el perill de la “bioeconomia” és que sigui una manera de tapar i amagar objectius ocults d’enriquiment personal. Parlem massa de diners i massa poc de persones; i cada dia veiem massa objectius ocults i pocs objectius ètics. Per això, hi ha índexs com l’indicador genuí de progrés o com l’índex de progrés social que, per a mesurar el benestar, utilitzen factors basats en les persones. La imatge de dalt (que he obtingut d’aquesta pàgina web) mostra, per a la província canadenca d’Alberta, l’evolució de la renda per càpita (GDP) i de l’indicador genuí de progrés (GPI) entre els anys 1961 i 1999. Mentre la renda per càpita sembla indicar un gran progrés, el GPI ens indica més aviat una disminució de qualitat de vida. L’economia basada en els diners creix, però, què passa amb les persones?

Tornant a la idea dels límits i a la impossibilitat del creixement continu que defensen Hickel i Pikitch, l’ecologia pot ser-nos una bona mestra. Perquè som una espècie més en un món limitat, i tenim la responsabilitat de tornar el planeta a l’equilibri ecològic. L’altra dia, visitant el museu de la ciència, vaig estar observant les dues columnes de Winogradsky. Són recipients tancats de vidre, habitualment de forma cilíndrica però que també poden ser esfèrics, amb ecosistemes formats per molts tipus de micro-organismes que viuen perfectament sense necessitat d’interacció amb la resta de la natura. Els organismes de les columnes de Winogradsky no requereixen cap procés que impliqui creixement continu. Viuen en equilibri els uns amb els altres, alimentant-se de la llum que els arriba a través del vidre.

De fet, en Jason Hickel cita en Herman Daly, que en el seu famós llibre defensa l’economia de l’estat estacionari i del no-creixement. I, veient el que diuen tots dos, un es pregunta per què ens deixem enganyar per aquest creixement il·limitat que ens prometen els economistes clàssics, si som part d’un sistema ecològic limitat que hauríem de saber mantenir en equilibri.

———

Per cert, en Bru Rovira ens parla dels experts que aprofiten les escletxes del sistema per esprémer el bé públic i traslladar el botí a mans privades, cosa que diu que empobreix la resta de la societat on ells mateixos viuen amb un poder, despesa i privilegis fora de qualsevol mesura. Com ell mateix indica, els diners i els seus amos tenen ara més poder que els governs.

Les mostres aleatòries i el consens

dijous, 19/10/2017

La imatge mostra un petit tros del conjunt de punts que obtenim amb un sistema d’escaneig de tipus LIDAR quan estem capturant i reconstruint una zona urbana. El sistema detecta, genera i ens dona milions de punts a l’espai, cada un d’ells amb les seves coordenades (x,y,z) i el seu color. El que veiem aquí a l’esquerra no és més que una munió de punts 3D (una mena de núvol), que podem analitzar i visualitzar interactivament. Mireu, per exemple, aquest vídeo o bé aquest altre. Els punts d’aquests núvols, però, són aproximats, perquè els sistemes d’escaneig, com tots els sensors, malauradament introdueixen errors. Errors que es fan més grans a mesura que els edificis que volem capturar, com el de la imatge, són més lluny.

Pensem ara en el problema de detectar, de la manera més exacta possible, la façana dels edificis. Només sabem que habitualment, les façanes són planes i verticals. Com la podem reconèixer i detectar, si només tenim punts i tots ells són aproximats? Què hem de fer per eliminar i no considerar tots aquells punts “atípics” (anomenats outliers en anglès) que poden emmascarar el resultat, com per exemple els punts de les fulles dels arbres que són propers a les façanes?

Sortosament, tenim una solució. L’algorisme RANSAC, proposat l’any 1981 per Martin Fischler i Robert Bolles, ens pot resoldre el problema. És un algorisme que cerca el consens a partir de mostres aleatòries. Podem tenir milers o milions de punts, això no importa massa. N’escollim N (per exemple, 50) a l’atzar. Fem la hipòtesi que aquests N punts són de la façana que volem detectar, i calculem un pla vertical F que els aproximi. Això no ha de ser difícil, perquè podem utilitzar tècniques de regressió i perquè només estem utilitzant un conjunt reduït de N punts. I ara ve el pas important: analitzem quin consens té aquest pla F entre tots els altres punts. Això tampoc és complicat. Només necessitem una tolerància que anomenaré T (per exemple, un centímetre). Llavors, per cada un de tots els altres punts del núvol, mirem si la seva distància al pla F és o no més petita que T. Si és més petita, és que aquest punt “accepta” el pla F. A final, acabem tenint una mesura del grau de consens que genera aquest pla F, en base al percentatge de punts que l’accepten. La resta de punts, en canvi, són atípics (outliers) en relació a F. fet això, en aquest moment ja hem aconseguit tenir una primera estimació de la façana. Però ara, l’algorisme RANSAC repeteix tot el procés amb uns altres N punts a l’atzar, troba un nou pla F’, compara el grau de consens de F i F’, i es queda amb el que en té més. I això ho va repetint una i altra vegada, comparant cada vegada el consens del nou pla amb el millor consens de tots els anteriors, fins que decidim que l’aproximació de la solució ja és prou bona.

L’algorisme RANSAC és no determinista, perquè les mostres són aleatòries. A més, només és segur que ens trobarà la millor solució possible si no tenim pressa i el deixem que vagi provant anys i anys. Si, en canvi, l’aturem en un cert moment, només podem afirmar que la solució serà correcta amb una certa probabilitat. En tot cas, l’experiència demostra que en general acaba donant molt bons resultats i separant les dades útils (inliers) de les atípiques (outliers) en un temps raonable. Un cop separats, podem eliminar aquests punts atípics i quedar-nos amb els punts que ens determinen bé la façana, perquè RANSAC ens ha detectat tot allò que ens pertorbava la solució del problema.

Els humans, de fet, no som tan lluny d’aquest consens de mostres aleatòries. Si fem l’exercici de substituir núvols de punts per grups socials i rellegim els paràgrafs de dalt pensant en persones en lloc de punts, l’algorisme RANSAC segurament ens recordarà el nostre comportament quan escollim comissions, votem representants, o bé discutim projectes urbanístics o d’altre tipus que les administracions exposen públicament. En tots els casos, l’objectiu és obtenir el màxim de consens de la resta de la societat. La única diferència amb l’algorisme RANSAC és que nosaltres aviat ens cansem, mentre que ell no. No és fàcil, això de canviar la mostra. Costa canviar i fer refer projectes, costa renovar comissions i revocar representants per tal de millorar el consens. És així. És la condició humana. Per bé i per mal, no som màquines.

———
Per cert, en David Fernàndez diu que segurament, l’única contrarevolució en marxa avui és l’ofensiva autoritària, devastadora i neoliberal que recorre el planeta. Replegaments de la por i una estranya retrotopia, diu, quan en difícils temps de crisi l’extrema ambigüitat de la condició humana es dirimeix sempre, antagònicament, entre la brutalitat i la cooperació.

El per què del volar

dimecres, 20/09/2017

Hi ha moltes coses que ens sorprenen. Algunes estan relacionades amb la capacitat de volar.  Com és que molts insectes volen? Com s’ho fan per orientar-se, els ocells migratoris? Per què no podem volar com els ocells?

Volar no és fàcil. Quan va dissenyar l’Ornitòpter, Leonardo da Vinci va voler resoldre, en pocs anys, el mateix problema que l’evolució havia aconseguit després de milions d’anys de proves i errors. Per sort, la seva lucidesa el va fer desistir quan es va adonar que els humans tenim una relació entre potència i pes molt diferent a la de les aus i que no podem generar l’energia que cal per mantenir-nos volant. Molts altres, després, no van pensar tant i van dissenyar artefactes que van acabar amb la seva vida.

Dic tot això perquè, tot i que tinc ben presents els principis de Bernouilli i Venturi, cada cop que veig, a la pista, un d’aquests immensos ginys metàl·lics que anomenem avions, quedo admirat que pugui enlairar-se i volar. Com pot ser que un avió que pesa 300 o 400 tones voli amb la majestuositat d’una oreneta?

S’ha escrit molt sobre la física del volar, però no tot el publicat és fàcil d’entendre. A mi m’ha meravellat el text de Henk Tennekes, del MIT. Són 34 pàgines clares, completes i sorprenents, que m’atreviria a recomanar (traduïdes o no) com a possible lectura per les escoles de secundària. La imatge de dalt reprodueix el diagrama de la pàgina 17 del document, revisat l’any 2009; si el voleu estudiar en detall, el podeu trobar també aquí. Veureu que és una gràfica que representa tot tipus d’animals i ginys voladors, des de les mosques fins els avions, passant per les papallones i els ocells. L’eix vertical indica el seu pes en Newtons (un Kg. són 9,81 Newtons). La mosca de la fruita, ínfima, és la que menys pesa, mentre que molts avions superen el milió de Newtons, que són unes cent tones. Evidentment, el pes és un factor essencial a l’hora de volar, i per això els ossos dels ocells són buits i els nostres no. Però no hem de menystenir la superfície S de les ales. Un ocell d’ales grans podrà volar millor que un d’ales petites. A la nota del final recullo algunes de les dades que presenta en Henk Tennekes. Un cop sabem el pes (W) i el valor de la superfície S en metres quadrats, podem dividir-los i calcular la seva relació W/S, que és el que podem veure en l’eix horitzontal superior del diagrama. Aquest valor W/S és el pes que ha de suportar cada metre quadrat d’ala, si el que es vol és volar i no caure. És bonic veure que tot allò que vola es troba prop d’una recta en aquest diagrama que relaciona W/S amb W (vegeu un cop més la nota al final; val a dir que és ben fàcil incorporar nous animals i objectes voladors al diagrama, ja que només hem d’esbrinar el seu pes W i la grandària S de les seves ales). La mosca de març, el caragolet comú americà, l’oca canadenca i el Boeing 747 són pràcticament a la línia recta del diagrama. A més, els animals petits volen amb més facilitat que els grans. Si poguéssim agafar una mosca i fer-la el doble de gran, el seu pes seria 8 vegades més gran (el pes és proporcional al cub de la mida), però les seves ales només serien 4 vegades més grans. Com que les ales aguanten el pes en proporció a la seva superfície, no tindria prou força de sustentació i no podria volar. Hauria d’evolucionar fins tenir unes ales més grans en proporció al seu cos, o bé hauria de volar més ràpid.

I és que, en l’art de volar, la velocitat sempre pot ser una solució, perquè la física ens diu que la força de sustentació per metre quadrat d’ala és proporcional al quadrat de la velocitat. A ran de terra, el que cal per poder volar és assolir una velocitat V que, com a mínim i en metres per segon, compleixi l’equació W/S = 0.38 * V*V. En altres paraules: la velocitat mínima per a volar és proporcional a la relació W/S; aquesta és la raó per la qual, al diagrama d’en Henk Tennekes que veieu a la imatge de dalt, l’eix horitzontal superior indica el valor de W/S mentre que l’inferior mostra el valor de la velocitat. És elegant, oi?

El diagrama ho explica tot en un cop d’ull. Si incrementem el pes, estem augmentant el valor de la relació W/S, ens situem dalt i a la dreta, i ens cal més velocitat V. El que més pesa, per volar, ha d’anar més ràpid i per tant ha de gastar més energia.

Segons la gràfica, si els humans volguéssim volar amb la nostra pròpia força i energia, hauríem de fer-ho a una velocitat de l’ordre dels 30 metres per segon, que són uns 100 quilòmetres per hora. No ho tenim fàcil.

———

Per cert, la Najat El Hachmi es pregunta per què els policies no miren de disparar a les cames enlloc de tirar a matar, i diu que pel que diuen les estadístiques de terroristes supervivents a tot Europa, és impossible que en surtin vius. En Josep Ramoneda es pregunta també si era inevitable que els Mossos matessin els terroristes, i demana què esperen els partits polítics a plantejar aquesta pregunta en seu parlamentària.

———

NOTA: Aquestes són les dades d’alguns dels insectes i ocells que cita en Henk Tennekes. El text les acompanya amb dibuixos de les seves siluetes. Per cada un d’ells teniu el seu pes W en Newtons, la superfície S de les seves ales en metres quadrats i l’ample a, de punta a punta amb les ales esteses, en metres:

– Borinot (Melolontha vulgaris): W = 0.01 N, S = 0.0004 m2, a = 0.06 m.
– Abella colibrí (Mellisuga helenae): W = 0.02 N, S = 0.0007 m2, a = 0.07 m.
– Mallerenga (Parus major): W = 0.2 N, S = 0.01 m2, a = 0.23 m.
– Oreneta rural (Hirunda rustica): W = 0.2 N, S = 0.013 m2, a = 0.33 m.
– Falcó (Accipiter nisus): W = 2.5 N, S = 0.08 m2, a = 0.75 m.
– Gavina (Larus argentatus): W = 11.4 N, S = 0.2 m2, a = 1.34 m.

El diagrama de la imatge de dalt que presenta en Henk Tennekes es basa en dues lleis ben senzilles. En primer lloc, per volar sense caure, cal que la força de sustentació que fa l’aire sobre les ales gràcies a la seva curvatura i a l’efecte que bé van estudiar Bernouilli i Venturi, sigui igual al pes W. En un avió de 600 tones de pes, l’aire ha de generar un impuls vertical cap amunt de 600 tones (increïble, oi?). Bé, tot depèn de la superfície S de les ales. Si S és de l’ordre de 850 metres quadrats, com és el cas dels grans avions, és fàcil veure que cada metre quadrat d’ala ha d’aguantar uns W/S = 700 Kg., i que cada decímetre quadrat ha de fer-se càrrec d’un pes d’uns 7 quilos, que ja és més raonable. Ara bé, la segona llei ens diu que el pes total és proporcional al cub de la mida de l’animal o objecte (que podem mesurar, per exemple, amb la seva amplada a) mentre que la força de sustentació és proporcional a la superfície S i per tant, al quadrat de la mida. Per tant, W/S és proporcional a la mida a, i W és proporcional al cub de a. Llavors, és clar que W/S és proporcional a l’arrel cúbica de W. I, en una escala logarítmica com la del diagrama de Henk Tennekes, la relació entre W/S i W ha de ser una recta. És la recta del gràfic de la imatge de dalt. Tot plegat, a més, explica perquè els animals petits volen amb més facilitat que els grans. Si poguéssim agafar una mosca i fer-la el doble de gran, el seu pes seria 8 vegades més gran (el cub de 2), però les seves ales només serien 4 vegades més grans. No tindria prou força de sustentació, i no podria volar.

Internet i els nivells de realitat

divendres, 18/08/2017

En aquests temps de la postveritat, no és fàcil entendre el que realment passa i destriar-ho d’allò que ens volen vendre. Molts són els qui volen influir en els altres, amb mètodes que sovint deixen aparcades les consideracions ètiques. La publicitat ens promet l’impossible, i els polítics utilitzen mètodes publicitaris per a fer que cada persona escolti el que vol sentir, amb programes electorals individualitzats a la carta que només pretenen guanyar vots.

En Chris Swain, en un article científic (i profètic) de fa deu anys, proposava un conjunt de directrius per dissenyar jocs d’ordinador que poguessin conduir a un canvi social. Entre d’altres regles, deia que calia integrar experts en la matèria, abordar problemes recargolats (que no tinguin regles clares), construir una comunitat sostenible, mesurar la transferència de coneixements i fer que siguin divertits. Pot semblar innocent, però el fet de voler influir, a travès de jocs suposadament innocus, fa saltar moltes alarmes. Qui decideix les característiques d’aquest pretès canvi social? Hi ha gent que té clar on vol que anem els demés? Darrera l’aparent caire democràtic d’internet, hi ha la tirania d’uns pocs?

De fet, he de confessar que he descobert en Chris Swain fa pocs dies, mentre llegia el darrer llibre de la Carme Torras: “Enxarxats”. El meu interès va anar creixent a mesura que llegia i anava entrant a l’estructura i al joc narratiu, fins que al cap de ben poc vaig quedar enganxat a la seva “xarxa” i ja no el vaig poder deixar. En acabar, tenia els pèls de punta. Només us en faig un tast. És de quan proposen un sistema, a una de les protagonistes, per donar a cadascú l’ample de banda que es mereix i així escollir sempre l’opció més beneficiosa per la col·lectivitat. Li diuen que només haurà d’assenyalar les veus a potenciar i a inhibir, valorant la gradació i la seva urgència. Després, “l’equip” ja s’encarregarà d’arbitrar els recursos en xarxa per a que cada identitat tingui el ressò que li correspon.

Tot plegat pot semblar ciència ficció, però hi ha molts indicis que diuen que una part de tot això ja és aquí amb nosaltres. Al món de la xarxa, hi ha qui pot veure més nivells de la realitat que altres. La Carme Torras, a més d’altres exemples, parla també dels jocs amb objectiu i concretament del joc ESP. En aquest article, que cita la Carme, en Luis von Ahn i la Laura Dabbish van proposar treure profit de la intel·ligència humana a través dels jocs d’ordinador. El recurs és vast i temptador, perquè, per exemple i segons von Ahn i Dabbish, els joves americans de 21 anys han destinat una mitjana de deu mil hores (poca broma) jugant a jocs d’ordinador. La idea darrera d’ESP és aprofitar, com a efecte secundari, part d’aquestes hores per etiquetar imatges i millorar després la cerca web d’imatges basada en noms. Per exemple, una imatge d’un home i un gos es podria etiquetar com “gos”, “home” i “mascota”. El joc és ràpid, agradable i competitiu. Les coincidències dels jugadors determinen les millors descripcions i també els rànquings. Ara bé, al final, uns juguen i altres s’aprofiten de la feina feta mentre els primers s’entretenien. Perquè el cert és que hi ha qui va guanyant diners amb el que fem, el que diem i el que pugem a la xarxa. En som prou conscients?

Crec que en Michael Shermer té tota la raó. La única manera de entendre les coses i de tenir un bon nivell de visió i comprensió de la realitat a tots nivells, és ser molt escèptic. No ens podem creure res del que ens ofereixen ni del que trobem a internet sense abans comprovar-ho. Cal cercar diverses fonts d’informació (com més, millor) i conèixer la seva autoria, perquè les autories sòlides són les que porten a “l’auctoritas“. I, en cas d’incertesa, sempre és millor i aconsellable continuar en el dubte abans que acceptar explicacions poc convincents. Diuen que els dubtes obren la ment, mentre que les certeses la tanquen…

————

Quan acabava d’escriure aquest article, els terribles atemptats de Barcelona i Cambrils ens han colpit en ple estiu. El que segueix, així com el comunicat del Centre Delàs i molts d’altres, ens confirma que no tenim por i que continuarem defensant els drets humans, la pau, la diversitat i la justícia global. La imatge de dalt és la foto de la normalitat, que he fet a les 24 hores de l’atemptat de les Rambles.

Per cert, el Centre Cultural Islàmic Català comunica que s’uneixen a tots els ciutadans de totes les creences i religions en contra de la barbàrie d’aquests dies, i que s’uneixen per la pau i la seguretat a la nostra diversa societat catalana. Perquè no es pot permetre que els racistes utilitzin la sang de les víctimes per acusar i criminalitzar cap col·lectiu de l’espectre ciutadà de Catalunya.

Elogi dels pendents

dimecres, 26/07/2017

Quan caminem o quan anem amb bicicleta, sabem molt bé què són els pendents perquè els notem. És un concepte ben clar i senzill. Mireu el tram que he marcat en groc, a la zona del mapa de la imatge dins la lupa. Si sabem l’escala del mapa, només hem de mesurar la distància entre dues corbes de nivell. Un pendent del 5% ens diu que la carretera (o la pista) puja cinc metres cada 100 metres de recorregut horitzontal en el mapa, i si el pendent és del 10%, és que cada cent metres en pugem 10. Però, per què 100 metres? Si el camí puja de manera regular, podem fer el càlcul cada cent (o dos-cents) metres i el resultat ja serà prou acurat. Però si és un camí de muntanya, el pendent és irregular i pot canviar metre a metre. En aquest cas, podem calcular el pendent local amb una barra de fusta d’un metre. La recolzem a terra per l’extrem més elevat i la mantenim horitzontal (per exemple, amb un nivell d’aigua). La distància de l’altre extrem al terra, en vertical i en centímetres, ens diu el pendent de la pista, perquè una pujada constant de 10 centímetres cada metre indica un pendent del 10%, el mateix que quan pugem 10 metres cada 100 metres (vegeu la nota al final). I què és millor? Mesurar pendents en un tram llarg, de cent metres o d’un quilòmetre, o mesurar pendents locals? Tot depèn del que vulguem saber, si el que ens cansarem a cada pas o el que pujarem al final. En tot cas, el problema del pendents locals és un tema apassionant, que va captivar a Grecs com Arquimedes i que va acabar sent resolt de manera meravellosa i elegant per Newton i Leibnitz. Quan us parlin de derivades, penseu en el pendent de les carreteres. Les derivades no són més que el pendent local a cada punt, calculat amb barres horitzontals cada cop més petites. Les paraules espanten una mica, però els conceptes no.

Imaginem ara que decidim sortir de la pista i continuar camp a través. Hem deixat el camí, unidimensional, i ara ens podem moure en qualsevol direcció. Tenim la llibertat d’anar al Nord o al Sud, a l’Est o a l’Oest. Però, quin és el pendent, quan som en un punt determinat de la muntanya? La resposta no és difícil: només cal pensar que, a mesura que tenim més llibertat, el concepte de “pendent” s’enriqueix. En 2D, en dues dimensions, en lloc de pendents tenim gradients. El gradient té direcció, a més del valor del pendent. Té la direcció del màxim pendent. Imagineu-vos a qualsevol lloc de la muntanya que veieu a la imatge. Mireu al vostre voltant. En algunes direccions, fa pujada; en d’altres, fa baixada. La direcció de màxima pujada és la direcció del gradient; el valor del pendent en aquesta direcció ens indica justament la magnitud o mòdul d’aquest gradient. El gradient ens dona informació local sobre la forma de la superfície de la muntanya amb diverses dades: ens diu quina és la direcció de màxima pujada i el valor del seu pendent, ens explica que la direcció contrària és la de màxima baixada, i ens mostra la direcció horitzontal de pendent zero, que és justament la seva perpendicular. Els esquiadors bé saben que, per aturar-se, cal situar els esquís en direcció perpendicular al gradient.

Ara bé, no només hi ha pendent a les carreteres i gradient d’alçada a les muntanyes. Hi ha gradient a qualsevol magnitud que no sigui constant. Podem parlar del gradient de temperatures a la superfície de la Terra o del mar, de gradient de la concentració de vegetació, però fins i tot podem parlar de gradients 3D quan som davant de magnituds que tenen valors diferents a cada punt de l’espai: la temperatura de l’aire, la concentració de diòxid de carboni, la humitat, la densitat de protons (ions d’hidrogen) per metre cúbic, la puresa de l’aire, la temperatura de cada punt de l’oceà. A l’espai o dins del mar, tot és igual llevat que ara els gradients són tridimensionals: a qualsevol punt a uns quants metres de fondària al mar, la direcció del gradient de temperatura ens diu quina és la direcció òptima que hem de prendre si volem anar a llocs més calents, i qualsevol direcció perpendicular a aquesta ens portarà a punts propers sense que notem cap canvi de temperatura. De la mateixa manera, el gradient de protons ens permet anar cap a zones de l’espai amb més i més concentració de protons i el de contaminació ens indica justament on no hem de dirigir-nos si volem aire pur.

Hi ha tota una teoria que darrerament va agafant pes, que diu que la vida es basa en gradients de protons. Heu sentit parlar d’en Luca? Segons el professor William Martin, de la Universitat Heinrich Heine de Düsseldorf, en Luca (“Last Universal Common Ancestor“), l’antecessor de tots els bacteris, animals i plantes, era ja a la Terra fa uns quatre mil milions d’anys, quan el nostre planeta només tenia 560 milions d’anys. Per a arribar a saber coses d’en Luca, l’equip de recerca d’en William Martin va analitzar tots els gens de microbis i bacteris que s’han anat codificant i arxivant al llarg dels darrers 20 anys i que es poden consultar a les bases de dades d’ADN. En total, van estudiar 6 milions de gens i els van poder organitzar en arbres genealògics evolutius (si per exemple trobem un gen humà que també el tenen els ratolins, això ens diu que nosaltres l’hem heretat dels mamífers inferiors). Van poder classificar els sis milions de gens en un gran arbre de famílies genètiques, i van veure que, de tots ells, només 355 gens complien els criteris per pertànyer probablement a Luca, aquest avantpassat conjunt de tots els bacteris i éssers vivents. La conclusió de l’equip d’en William Martin, polèmica però molt interessant, és que el més probable és que Luca fos un organisme que “vivia” en zones del fons marí amb emanacions gasoses riques en metalls, molt calentes per la interacció entre l’aigua de mar i el magma que sortia d’alguns llocs del fons oceànic. En un article publicat a la revista Nature Microbiology, expliquen que alguns d’aquests 355 gens permeten generar energia a partir de l’hidrogen, i que un d’ells és el que fabrica la girasa inversa, un enzim que actualment es troba només en microbis que viuen a temperatures extremadament altes. En un altre article, en Kevin Drum cita els treballs de l’equip d’en William Martin junt amb els del bioquímic Nick Lane, i explica que aquests organismes inicials com en Luca generaven energia tot aprofitant justament els gradients de concentració d’hidrogen, amb un metabolisme que es basava en l’intercanvi de protons a les membranes de les mitocòndries. Les membranes, perpendiculars al gradient, afavorien l’intercanvi en la direcció del màxim pendent per optimitzar l’energia vital. En Luca va sobreviure i segurament va iniciar tota la vida a la Terra perquè va poder treure profit dels gradients de protons a llocs del fons marí on justament aquests gradients eren molt elevats. No és la manera més eficient de produir energia, però era l’única font que hi havia, fa uns 4.000 milions d’anys. La vida va anar evolucionant per aprofitar-ho, i les cèl·lules actuals tenen els seus propis mecanismes interns basats en gradients de protons.

Però no només la vida. Els gradients són també el motor de les societats, que avancen i es mouen quan hi ha una forta coincidència d’interessos. En aquest cas, no obstant, tot plegat és molt més complicat perquè les motivacions i els interessos socials tenen infinitat de matisos i dimensions…

Els gradients són font de vida, i els gradients són un repte vital. Ens agrada pujar muntanyes, com als insectes que els agrada pujar parets. Sense pendents i gradients, tot seria inert i nosaltres no hi seriem. L’Univers crea vida perquè és ple de gradients. Gradients que mouen la vida, les societats i la democràcia, i que ens haurien de permetre posar una mica de seny per afrontar els reptes que l’espècie humana tindrà durant les properes dècades.

Per cert, en Noam Chomsky diu que les qüestions que ara és més important abordar són les amenaces veritablement existencials que afrontem: el canvi climàtic i el perill de guerra nuclear. I es queixa que la interferència del poder empresarial i les fortunes privades en les eleccions nord-americanes no es consideri un crim sino el funcionament normal de la democràcia.

———

NOTA: Amb la barra horitzontal, hem format un triangle rectangle en el que la barra és un dels catets i on el segment recte T que uneix el punt més alt del terreny (on la barra toca el terra) amb el peu de la línia vertical que podem imaginar sota l’altre extrem de la barra, és la hipotenusa. El segment T ens dona la direcció local de la recta tangent a la carretera o pista; observareu que la manera habitual que tenim de parlar de pendents, en percentatges, no és altra cosa que mesurar la tangent trigonomètrica de l’angle que forma T amb la horitzontal. Podríem també calcular l’arc tangent de la divisió entre la distància en vertical de l’extrem lliure al terra i la longitud de la barra, i llavors parlar de pendent en graus angulars.

Als carrers del nostres pobles i ciutats, és ben fàcil saber-ne el pendent a cada punt perquè l’ampit de les entrades a les cases i botigues ens fa de barra horitzontal. Només cal mirar quina és la l’alçada que hi ha entre l’ampit en els seus dos extrems i el terra del carrer, i després dividir la diferència entre aquestes dues alçades per l’ample de l’ampit.