I.

A veces te tropiezas con algún conocido en algún sitio fuera de donde lo frecuentas y lo saludas con un “¿qué haces tú por aquí?”.

El otro día, leyendo sobre aquellos audaces emprendedores de siglos atrás que perseguían móviles perpetuos tropecé con William Petty, nada menos.

II.

Tomas varias fotos de un mismo motivo y las combinas (o apilas) usando distintas técnicas. Guillermo Luijk nos ilustra con lo que pasa cuando usas el mínimo, el máximo, la media y la mediana como funciones de agregación.

En muchos sitios se habla sobre cómo A causa B —o tiene un efecto de cierto tamaño sobre B—. Mucho menos se suele hablar de la forma de ese efecto. El siguiente gráfico (extraído de aquí) muestra ocho de las infinitas formas en que una variable puede tener un efecto sobre otra:

En todas ellas, el efecto global tiene el mismo valor medio.

Los corolarios los dejo para cada cual.

I.

Están apareciendo herramientas basadas en LLMs para industrializar la investigación. Tengo recopiladas, por el momento, cuatro: Consensus, Zotero, Elicit, Tavily y FutureSearch. De vez en cuando pruebo Consensus para valorar cómo va mejorando. Y le queda: la última vez, al preguntarle sobre el procedimiento científico para reproducir la dipladenia por esquejes, me sugirió algo así como aplicarle rayos gamma (!).

II.

Unos cuantos enlaces sobre aplicaciones reales —en la economía real— de los LLMs (y los LMMs) en diversas áreas, como el vídeo (vía sora), la música (vía suno), la programación (vía devin) o el RAG y/o Finetuning.

I.

La teoría dice que el valor ahora (o presente) de un bien $A$ en el futuro, dentro de un tiempo $t$, es $A\exp(-tr)$, donde $r$ es la llamada tasa de descuento.

Entonces, si $A$ son 100 € y la $r$ de cierto individuo es tal que el valor presente de 100 € dentro de un año son 50 €, este individuo valorará de igual manera 50 € hoy o $100 \exp(-r) = 50$ € dentro de un año.

La llamada regla de Edlin es un principio epistemológico que dice, simplemente, que uno tiene que rebajar —o multiplicar por un factor menor que 1, el llamado factor de Edlin— las estimaciones que uno ve publicadas.

Para más información, esto.

Es muy difícil saber cuántas copias vende un libro. Lo es por muchos motivos:

• Porque no está claro qué es un libro: una misma obra puede tener muchos ISBNs distintos. No hace falta pensar solo en El Quijote: incluso obras modernas pueden tener varios ISBNs según se trate de la versión electrónica, tapa dura, tapa blanda, etc.
• Porque no está claro qué cosa es una venta o qué significa siquiera “libro publicado” (véase esto).
• Porque hay motivos económicos para que esos números estén poco claros (véase esto).
• Seguro, además, que los expertos en el sector pueden apuntar motivos adicionales.

Pero el que interesa en este blog es uno que enlaza con lo escrito la semana pasada sobre la esperanza de vida:

I.

Juan Cambeiro escribe en Asterisk What Comes After COVID. El covid nos aburre y no nos interesa, pero el artículo es un ejercicio de “probabilidad aplicada” —en el que se estudia cuándo y qué causará la próxima pandemia, pero eso es casi lo de menos— del que muchos podrán sacar provecho.

II.

La mayor parte de los artículos en economía son inútiles; todos los involucrados lo saben. Fuera del primer cuartil, todo es esencialmente es una estafa que no sobreviviría una revisión crítica."

I.

La esperanza de vida en 2020 es el número de años que en promedio vivirá un crío nacido ese año.

El problema de esa definición estriba en que para calcularla rectamente habría que esperar hasta, no sé, 2140, para:

• Contar el número N de nacidos en 2020.
• Calcular la suma $\sum_i x_i$ de las edades a las que fallecieron (suponiendo que en 2140 ya hayan muerto todos).
• Dividir la segunda de las cifras por la primera.

Y no, no es factible esperar 120 años en publicar una estadística. Ni siquiera para el INE.

[En esta entrada abundo en lo escrito la semana pasada sobre el mismo asunto centrándome esta vez en la extraña interpretación que hace el derecho de la automatización, los algoritmos, la IA y todas esas cosas.]

I.

Comienzo con un par de historias que al principio podría parecer que no vienen al caso.

Realicé mi primera declaración de la renta allá por el 93. En esa época, uno iba a un estanco y por 45 pesetas adquiría un sobre grande en el que venían:

I.

En España se ideó un sistema para que los menesterosos disfrutasen de luz cuasigratuita al que se le dio el nombre de bono social eléctrico (o similar). Para recibirlo, el interesado tiene que acreditar una serie de hechos objetivos; luego, un algoritmo determinista —del que la ley y sus reglamentos son el seudocódigo— determina la procedencia o no del bono. Ese algoritmo se implementó en un programa llamado BOSCO.

Hay un buen motivo para que el tema de la neutralidad en la red no esté de moda: que es una solución regulatoria salomónica para un problema que existió en su día pero que prácticamente ha desaparecido por sí solo. El de la neutralidad en la red es un criterio para racionar un recurso que fue muy escaso, el ancho de banda. Pero hoy sobra por todas partes. Ya no hay nada que racionar: estamos sentados en un jamón comiendo de otro.

Últimamente he creado muchas pequeños scripts en Python con parámetros de todo tipo. Tanto esta entrada para los principios generales como, por supuesto, los LLMs más habituales, me han acabado ahorrando horas y horas de trabajo.

shelmet, un paquete de Python para interactuar con la shell, está comenzando a aparecer en la cabecera de mis scripts.

Estoy creando cada vez más diagramas como parte de la documentación de mis proyectos. Ninguna herramienta es tal como me gustaría, pero la más próxima a la que consideraría ideal que he encontrado por el momento es Excalidraw.

I.

Stephen Wolfram ha escrito What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? explicando el funcionamiento de las redes neuronales en general y de ChatGPT en particular.

Me gusta especialmente: tiene una perspectiva mucho más afín a la mía que la de muchas otras introducciones al asunto que no aciertan a separar como Wolfram los aspectos conceptuales y abstractos de los detalles concretos de la implementación.

Y rescato del texto —¡muy largo!— dos párrafos que pudiera haber escrito yo —e, igual, si reviso, las he escrito realmente—. Sobre las redes neuronales con estructura como las convolucionales, los transformers, etc., dice: