Fotógrafo


Aquí estoy, en medio de El Rastro, el mercado de pulgas más famoso… de Madrid.

Soy un fotógrafo valiente, pero desafortunado. El artista incomprendido. Pero hoy, como cada domingo, mi ritual me ha llevado a la aventura con mi amada cámara en mano, entre la multitud que se agolpa alrededor de los puestos de venta, bajo la impertérrita mirada de la estatua de Cascorro.

Pero la masa no piensa, no tiene misericordia de mi. Ignoran que ando a la búsqueda del momento irrepetible. Me arrastran, me empujan, me hacen girar…

¡Es un centrifugado humano!

Un paso a la izquierda, ¡zas!, un codazo. Un paso a la derecha, ¡pum!, un bolso en la cara. A veces un bastón. Otras un paraguas. Todos esos artilugios amenazan alguno de mis orificios naturales. O amenzan con crearme otros nuevos.

Intento retroceder, no sé a dónde, pero la multitud me empuja hacia adelante.

¡Es un baile frenético!

De repente, mi cámara sale volando por los aires.

¡Oh, no!

Miro arriba. Al cielo. Cuál artista en la pista de un circo, doy pasitos a derecha e izquierda calculando el punto de caída donde, si no calculo mal, podrá impactar la máquina con mis manos, en vez de con el suelo. O con la crisma de algún viandante. O de los niños que son transportados en esos carritos que martillean sin piedad mis rodillas.

Es una lucha. Pero no me rindo.

Como a bajas revoluciones, veo mi cámara flotando en el aire sin saber que el dispositivo de disparo automático hace que, involuntariamente, vaya capturando imágenes de cuadros, antigüedades, reliquias, libros y espejos en los que una multitud queda reflejada.

¡Es un festín visual!

Afortunadamente, la cámara aterriza en mis manos. Miro la última foto y no me lo puedo creer.

¡Es perfecta! La humanidad contenida en un trozo de El Rastro pasará a la eternidad en formato digital.

Ella

En el corazón de Madrid de los años 80 había una peluquería como ninguna otra, incomparable, impresentable, divina. Unisex. Su dueño, un espíritu libre y pelo rizado, era conocido simplemente como "Ella". Ella no quería discriminación en su peluquería. Por eso, no tenía lista de precios, no tenía citas, ni siquiera tenía un letrero en la puerta. Lo que sí tenía era una clientela fiel que apreciaba sus dotes para la creación.

Ella hacía, indiscriminadamente, alguna permanente floja. No importaba si entrabas con el pelo liso como un tablón o rizado como un sacacorchos, salías con una permanente floja que te hacía parecer una estrella de rock. Y si te quejabas, Ella simplemente te guiñaba un ojo y decía: "¡Eso es Madrid, cariño!"

La peluquería de Ella se convirtió en cita obligada para todo tipo de personas: punks, yuppies, artistas, políticos... todos se mezclaban en un desfile interminable de personalidades coloridas, brillantes, deslumbrantes, desquiciantes y desquiciadas. Y aunque sus peinados podían ser un poco... peculiares, nadie podía negar que Ella tenía un don para unir a la gente.

Así que, si alguna vez te encuentras en Madrid, en algún rincón olvidado de los años 80, busca la peluquería unisex y sin nombre. Y recuerda: no importa cómo sea tu pelo y tu género cuando entres, porque seguro que saldrás con una permanente floja de toma pan y moja.

Nota: Inspirado y dedicado a Fabio de Miguel, la persona que de verdad le echó valor en los 80. 

https://www.youtube.com/watch?v=I75_5tV7T0U

Cómo funciona la inteligencia artificial generativa: una mirada profunda

La Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa) representa un paradigma avanzado en la ciencia de la computación y la inteligencia artificial (IA), donde los sistemas son diseñados para generar nuevos contenidos, tales como texto, imágenes, música, e incluso códigos de programación, que no existían previamente. Esta capacidad de creación autónoma coloca a la IA generativa en la vanguardia de la innovación tecnológica.

Principios Operativos de la IA Generativa

El núcleo de la IA generativa reside en su capacidad para aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático (ML), específicamente el aprendizaje profundo (deep learning). Estos sistemas se basan en redes neuronales artificiales, estructuradas en múltiples capas, que emulan la manera en que el cerebro humano procesa la información. Los dos enfoques más destacados son:

  1. Redes Generativas Antagónicas (GANs): Compuestas por dos redes neuronales en competencia, una generadora y otra discriminadora. La generadora crea contenidos nuevos, mientras que la discriminadora evalúa su autenticidad. Este proceso iterativo refina continuamente los resultados hasta lograr salidas casi indistinguibles de las creaciones humanas.
  2. Modelos de Transformadores de Atención: Utilizados principalmente en la generación de texto, estos modelos, como GPT (Generative Pre-trained Transformer), analizan vastas cantidades de texto y aprenden a predecir la secuencia más probable de palabras, permitiendo generar texto coherente y contextualmente relevante.

Aplicaciones Avanzadas de la IA Generativa

  • ChatGPT y Aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Estos sistemas no solo generan texto coherente, sino que también comprenden y responden a consultas complejas, realizan resúmenes y traducciones, y crean contenido creativo y técnico.
  • DALL-E y Stable Diffusion en la Generación de Imágenes: Estos modelos transforman descripciones textuales en imágenes visualmente ricas y detalladas, abriendo nuevas fronteras en el arte digital, el diseño gráfico y la animación.
  • Industria Farmacéutica: La IA generativa acelera el descubrimiento de fármacos mediante la síntesis y optimización de secuencias de proteínas, reduciendo significativamente los tiempos y costos asociados con la investigación y el desarrollo farmacéutico.
  • Creación de Contenido Escrito: La generación automática de noticias, informes, reseñas y contenidos publicitarios está revolucionando el campo del periodismo y el marketing digital.

Impacto y Futuro de la IA Generativa

La relevancia de la IA generativa se extiende más allá de sus aplicaciones prácticas; está redefiniendo la interacción entre la tecnología y la creatividad humana. Su capacidad para automatizar y mejorar procesos creativos promete transformar industrias enteras, desde el entretenimiento hasta la atención médica.

Conclusión

La IA generativa no es solo una herramienta tecnológica avanzada; es un catalizador de innovación y creatividad. A medida que continuamos explorando sus capacidades y aplicaciones, es probable que desempeñe un papel cada vez más crítico en la solución de algunos de los desafíos más complejos de nuestra era.

Esperamos que este análisis haya proporcionado una comprensión más profunda y técnica de la IA generativa. Para cualquier consulta o comentario adicional, su participación es bienvenida. ¡Continuemos explorando juntos el futuro de la IA!

Referencias:

  • ComputerWorld – Análisis técnico de la IA generativa.
  • AWS – Exploración en profundidad de las aplicaciones y funcionamiento de la IA generativa.
  • Oracle España – Discusión sobre los fundamentos y el impacto de la IA generativa.

Desafíos éticos y de seguridad en la era de la inteligencia artificial generativa en salud

En un mundo donde la tecnología evoluciona a un ritmo vertiginoso, la inteligencia artificial (IA) generativa está marcando un nuevo capítulo en la sanidad. Con capacidades que van desde la generación de datos sintéticos hasta la creación de modelos predictivos, la IA generativa tiene el potencial de revolucionar la atención sanitaria. Sin embargo, este avance no está exento de desafíos éticos y de seguridad. En este artículo, exploramos estos retos y cómo pueden abordarse para asegurar una implementación segura y ética de la IA generativa en los sistemas de salud.

La IA generativa, especialmente aquellas basadas en modelos como GANs (Redes Generativas Antagónicas) y modelos de lenguaje avanzados, están transformando la investigación médica y la práctica clínica. Estos sistemas pueden generar datos de pacientes sintéticos, lo que mejora la investigación sin comprometer la privacidad de los pacientes. Además, están siendo utilizados para el desarrollo de fármacos personalizados y en la elaboración de diagnósticos más precisos.

Desafíos éticos:

  1. Privacidad y Confidencialidad: aunque la IA generativa puede generar datos sintéticos, la línea entre datos reales y sintéticos puede ser borrosa. Esto plantea preguntas sobre la privacidad y la confidencialidad de los datos de los pacientes.
  2. Consentimiento Informado: en la era de la IA, obtener consentimiento informado para el uso de datos de pacientes se vuelve más complejo. ¿Cómo se asegura que los pacientes comprendan el uso potencial de sus datos en modelos generativos?
  3. Sesgos en los Datos: los modelos generativos son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Los sesgos en estos datos pueden llevar a conclusiones erróneas o a prácticas médicas ineficaces.

Desafíos de seguridad:

  1. Integridad de los Datos: asegurar que los datos generados por IA no sean manipulados es crucial, especialmente cuando estos datos podrían influir en decisiones clínicas.
  2. Ataques Adversarios: los sistemas de IA son susceptibles a ataques que pueden hacer que generen datos falsos o perjudiciales.
  3. Dependencia de Sistemas Automatizados: una excesiva dependencia de la IA en la toma de decisiones médicas puede llevar a errores no detectados y a una pérdida de habilidades clínicas críticas.

Para enfrentar estos desafíos, es esencial desarrollar un marco ético robusto y normativas de seguridad específicas para la IA en sanidad. La colaboración entre desarrolladores de IA, profesionales sanitarios, pacientes y reguladores es clave para establecer estándares y prácticas que salvaguarden la integridad y la eficacia de los sistemas de salud.