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[Ahí va otro aforismo en la línea de este otro].

Me recomienda Medium muy encarecidamente la lectura de Optimization over Explanation y yo a mis lectores. Trata el asunto de la responsabilidad dizque ética de los algoritmos de inteligencia artificial. Nos cuenta cómo la legislación en general y la GDPR en particular ha hecho énfasis en la explicabilidad de los modelos: según la GDPR, los sujetos de esos algoritmos tendríamos el derecho a que se nos explicasen las decisiones que toman en defensa de nosequé bien jurídico, que nunca he tenido claro y que se suele ilustrar examinando una serie de casos en los que salen aparentemente perjudicados los miembros de unas cuantas minorías cuya agregación son todos menos yo y unos poquitos más que se parecen a mí.

Dejó escrito Laplace:

Podemos mirar el estado presente del universo como el efecto del pasado y la causa de su futuro. Se podría concebir un intelecto que en cualquier momento dado conociera todas las fuerzas que animan la naturaleza y las posiciones de los seres que la componen; si este intelecto fuera lo suficientemente vasto como para someter los datos a análisis, podría condensar en una simple fórmula el movimiento de los grandes cuerpos del universo y del átomo más ligero; para tal intelecto nada podría ser incierto y el futuro, así como el pasado, estarían frente a sus ojos.

Los días 14 y 15 de marzo de este año tendrá lugar en Valencia esta conferencia sobre APIs predictivas. Según los organizadores,

El objetivo de PAPIs Connect es mostrar cómo el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI) pueden servir a todo tipo de organizaciones —de startups a grandes empresas— para crear aplicaciones predictivas y sistemas autónomos que resuelvan problemas reales tanto en los negocios como fuera de ellos. Ejemplos típicos son el mantenimiento predictivo, predicción de la demanda aplicada a la logística, optimización de precios, detección de fugas, automatización de tareas, etc.

Hay días en que uno no es que no tenga de qué escribir sino que la cabeza, después de tanto perseguir punteros en C y pastorear hordas de esclavos de Spark, ya no le da. Para ocasiones como esta de hoy guardo en un directorio una serie de artículos que recomendar. Hoy toca Building Watson: An Overview of the DeepQA Project.

Si no sabes qué es Watson, mira esto. Si lo sabes, el artículo anterior te ayudará a desmitificarlo por un lado y a admirarlo, por el otro, tanto o más que esto.