Un ángel caído

El hedor a formol y a anhelo fallido impregnaban a Klint como una hedionda segunda piel. Rodeado de oscuridad, la lámpara cenital proyectaba un círculo de luz obsceno sobre la masa helada e inerte que yacía sobre la mesa del quirófano. Lo que tenía frente a sus ojos no era un paciente, no esta vez. Era un ángel, o al menos lo que Gustavo imaginaba que sería la anatomía celestial sometida a la cuchilla implacable de la realidad.

Las alas, desgarradas y cubiertas de un polvo grisáceo, que Klint asoció al residuo del olvido, se desplomaban sobre el suelo ajedrezado. El bisturí, incisivo hasta el extremo de lo irreal, temblaba en la mano del diestro cirujano. ¿Incidir y disecar la gracia divina? ¿Suturar el misterio? La lógica se difuminaba en los bordes de la escena, como las plumas lo hacían de las extremidades aladas.

Un sonido gutural, a medio camino entre el lamento y el trueno, escapó del pico oculto del ángel. O tal vez fue la propia cordura de Klint la que se quebraba, incapaz de soportar la tensión entre lo divino y lo profano. Seguro que la belleza se la llevó toda el portador de la luz.

Con un movimiento rápido, casi automático, Klint hundió la hoja en el pecho del ser celestial. No encontró sangre, ni órganos, solo un vacío luminoso que le devolvió la mirada con la intensidad de mil soles fríos. Y en ese vacío, Klint creyó ver la respuesta a todas sus preguntas, reflejada en un lenguaje que no era capaz de comprender, pero que lo explicaba todo. Sin símbolos ni sonidos. Todo era inmanente.

La luz se apagó de golpe, sumiendo el quirófano en una oscuridad absoluta. Cuando volvió la electricidad, el ángel había desaparecido. Sólo quedaba el eco de un aleteo fantasmal y, en la mano de Klint, el bisturí aún vibrante con el pulso de lo imposible.

En un país muy muy lejano, o no….

Esta es una simulación de un país no muy muy lejano (y si alguien se ofende, siento que se sienta así)

Mi prompt para ChatGPT4o:
Por favor, haz una simulación muy general sobre una situación real. Imagina un país de 1000000 habitantes que tiene una tasa de medicos en su sistema nacional de salud de 5.83 por 1000 habitantes, siendo la tasa total de médicos colegiados de 6.21 por 1000 habitantes. Ahora describeme en que situación se encontrará ese país en cuanto a médicos disponibles en el sistema sanitario en un mes de agosto, teniendo en cuenta que en ese mes el 50% de las plantillas está de vacaciones, la tasa de ILTs es de 9% y hay un 0.01% de profesionales que piden una excedencia en ese mes para cuidados de hijos, y la cantidad de personas en el país aumenta en un 3%. Asume que todo el excendente de médicos que no trabajan en el SNS son contratados por el SNS durante el mes de agosto.

GPT4o:
Médicos en el SNS = 5830
Total de médicos colegiados = 6210

Situación en Agosto
Reducción del 50% de plantilla. Médicos presentes = 2915
Reducción adicional por ILTs (9%). Médicos activos después de ILTs = 2651.65
Médicos activos después de excedencias = 2651.38

Población en agosto con un aumento del 3% = 1030000

Contratación de médicos colegiados No SNS = 380
Asumiendo que todos estos 380 médicos adicionales son contratados por el SNS en agosto el número total de médicos disponibles en agosto =3031.38
Tasa de médicos activos por 1000 habitantes en Agosto ≈ 2.94

Resumen de la situación en agosto
En agosto, el país con una población aumentada a 1,030,000 habitantes y una significativa reducción de médicos disponibles debido a vacaciones, ILTs, y excedencias, se encontrará en una situación en la que la tasa de médicos activos en el SNS será de aproximadamente 2.94 médicos por 1,000 habitantes. Esto implica una disminución significativa en la disponibilidad de médicos para atender a la población, lo que podría impactar negativamente la calidad y accesibilidad de la atención médica durante ese mes.

Mi nuevo prompt

Imagina que ese mismo país, para paliar la situación, contratara de manera permanente a todos los médicos colegiados un año. ¿Cuál sería la situación el mes de agosto del año siguiente?

GPT4o

En agosto del año siguiente, el país con una población aumentada a 1,030,000 habitantes y una significativa reducción de médicos disponibles debido a bajas, ILTs, y excedencias, se encontrará en una situación en la que la tasa de médicos activos en el SNS será de aproximadamente 2.74 médicos por 1,000 habitantes

Pensar

Pensar es poderoso. La complejidad de nuestro pensamiento nos define como humanos. Pensar es más que procesar información. Es cuestionar, explorar, crear. ¿Cuántos piensan? ¿Quién entiende lo que piensan?

Pensar puede ser un refugio. Nos permite escapar de la rutina. A veces, es una lucha. Nos enfrenta a nuestras dudas y miedos.

Pensar abre puertas. Nos lleva a nuevas ideas, soluciones, caminos. Pero también puede cerrar puertas. Nos hace dudar, temer, retroceder. Por miedo.

Pensar es un acto de libertad. Podemos imaginar lo imposible. Soñar sin límites. Pero también es una responsabilidad. Cada pensamiento puede tener consecuencias.

Pensar nos conecta. Compartimos ideas, aprendemos unos de otros. Pero también nos aísla. Cada mente es un universo único, a veces incomprensible.

Pensar es necesario. Nos impulsa a crecer, a cambiar. Nos ayuda a entender el mundo y a nosotros mismos. Pero pensar demasiado puede ser una trampa. Nos paraliza, nos agota.

Pensar es el primer paso hacia la acción. Una chispa que enciende el movimiento. Pero pensar sin actuar es inútil. Las ideas deben materializarse.

IA generativa y teoría de juegos

Yo:

Imagina un juego. Múltiples jugadores humanos interaccionan con una IA generativa, como chatgpt, en una especie de juego donde cada individuo humano intenta ganar a todos los demás humanos y eliminarlos del juego. Eso supone que la IA generativa puede dar soluciones a cada individuo que les ponga en peligro individual y colectivamente. Propón una solución.

ChatGPT:

Este escenario plantea un juego complejo en el que una IA generativa interactúa con múltiples jugadores humanos en un ambiente competitivo. La estrategia de «Mutuamente Asegurada la Destrucción» (MAD) y el concepto del equilibrio de Nash son útiles para abordar la dinámica estratégica del juego.

En la estrategia MAD, comúnmente asociada con la política de disuasión nuclear, cada jugador posee la capacidad de infligir un daño inaceptablemente alto al otro, lo que desalienta el ataque inicial y fomenta un estado de estabilidad a pesar de la tensión. Por otro lado, un equilibrio de Nash ocurre cuando cada jugador ha elegido la mejor estrategia posible, teniendo en cuenta las decisiones de los otros jugadores, y ninguno tiene nada que ganar cambiando solo su estrategia.

Para diseñar una solución basada en estos conceptos:

  1. Transparencia de las Reglas: La IA debe seguir reglas claras y transparentes que sean conocidas por todos los jugadores. Esto establece un campo de juego equitativo y permite a los jugadores formular estrategias basadas en información completa.
  2. Disuasión Simétrica: Implementar un mecanismo en el juego por el cual acciones agresivas contra otros jugadores podrían resultar en represalias por parte de la IA. Esto desalienta a los jugadores de tomar medidas que podrían eliminar a sus oponentes humanos, ya que dichas acciones también aumentarían su propio riesgo de ser eliminados.
  3. Incentivos de Cooperación: El juego podría diseñarse para recompensar la cooperación entre jugadores humanos. En lugar de solo ganar eliminando a los demás, los jugadores podrían obtener beneficios al formar alianzas y trabajar juntos para «sobrevivir» a los desafíos planteados por la IA.
  4. Equilibrio de Nash Dinámico: La IA podría ajustar dinámicamente el juego para mantener un equilibrio de Nash. Si detecta una estrategia dominante o una alianza que desequilibra el juego, podría introducir nuevos elementos para restablecer la equidad, como desafíos o recompensas.
  5. Limitaciones de la IA: Establecer límites éticos y de seguridad para la IA para asegurarse de que no genere soluciones que puedan dañar a los jugadores en el mundo real o crear consecuencias no deseadas.
  6. Final del Juego: Definir condiciones de finalización claras, donde el «ganar» no necesariamente signifique ser el último jugador restante, sino tal vez alcanzar ciertos objetivos dentro del juego que requieren tanto estrategia individual como colaboración.

Con estos elementos, se podría crear un juego estratégico complejo que utilice los principios de MAD y el equilibrio de Nash para fomentar tanto la competencia como la cooperación, manteniendo la integridad del juego y la seguridad de los jugadores.

Inteligencia artificial y pensamiento crítico

A medida que la #IA generativa continúa integrándose en nuestros sistemas educativos, surge una pregunta pertinente: ¿Está la IA erosionando nuestro pensamiento crítico? La respuesta, sin embargo, requiere una exploración más profunda de nuestras raíces educativas y culturales.

Históricamente, el pensamiento crítico ha sido un objetivo primordial de la educación, para promover la habilidad de analizar hechos, generar conexiones y evaluar argumentos de manera lógica. Sin embargo, la preocupación por su deterioro precede con creces a la aparición de la IA generativa. Este declive, argumentado por algunos educadores y pensadores, se atribuye más a cambios en los paradigmas educativos, la sobrevaloración de la memorización y la subvaloración del análisis crítico y la reflexión profunda.

La llegada de la IA generativa no ha iniciado este desafío, sino que lo ha iluminado, actuando como un espejo de nuestras prácticas educativas actuales. Lejos de ser el villano, la #IA ofrece oportunidades sin precedentes para revitalizar el pensamiento crítico. Herramientas basadas en esta tecnología pueden proporcionar escenarios complejos y datos para análisis, fomentar la discusión crítica y ofrecer simulaciones que desafíen nuestras habilidades de razonamiento y argumentación.

La clave está, como siempre, en cómo integramos la tecnología en la educación. En lugar de depender de ella para respuestas rápidas y soluciones fáciles, podemos utilizarla para crear entornos de aprendizaje que promuevan la curiosidad, la indagación y el debate crítico. La IA puede ser una aliada en enseñar a los estudiantes no solo a encontrar respuestas, sino a hacer las preguntas correctas.

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.