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Google X: Un viaje al corazón de la nerditud

google x logo

Desde hace años las empresas y los gobiernos buscan el secreto de la innovación y los pobres mortales queremos pensar que somos creativos. Hace años me animé a dictar en empresas un cursos sobre innovación, aclarando que era un proceso, que la creatividad es solo una parte de ese proceso y que si el resultado final no es ganancia, no  hay innovación.

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El nuevo arte del diagnóstico

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Hoy estaba terminando de diseñar una charla sobre Machine Learning en el ámbito de la Salud. Es ese momento donde usualmente tiro la mitad de las transparencias y trato de concentrarme en lo importante. Qué es lo esencial?

  • Big Data y Analytics ya están, de algún modo, en el vertical Health. Los KPIs del paciente, la idea de una mejor gestión en salud con una integración de datos. Tal vez ese “emprolijamiento” haya llegado tarde, pero existe.
  • Soy un poco escéptico acerca de los esfuerzos colaborativos como Patients like me, porque se mezclan causas nobles con inyecciones enormes de capital a cambio de datos y experimentación. Atado a esto está la cuestión de la privacidad de los pacientes. iCarbonx está invirtiendo hace un año 600 millones de dólares en esto.
  • Los “wearables” pusieron de moda que el propio paciente controle algunos indicadores, pero de un modo fashion. Las verdades a medias de Fitbit son conocidas. Apple está reinventando este concepto con el lanzamiento del iPhone 8 y el iWatch 3, con la idea de que con un par de start-ups y sensores puede atacar lateralmente el mercado (sin mucho diálogo con la FDA) y anunciar que “un celular es el monitor perfecto de la salud”. Será una cuestión de branding y absolutamente debatible.
  • Está de moda hablar de Machine Learning y en particular de Deep Learning aplicado a salud. Para ayudar al médico en el diagnóstico, para hacer más eficiente la telemedicina o simplemente para ser más eficiente. En países como China (debido a la polución) o India (no hay oftalmólogos) Google se está metiendo con mucha fuerza. Imaginemos: cada año mueren en China 600 mil personas debido al cáncer de pulmón.  Es la población de Mar del Plata, cada año.
  • Cada vez que hablamos de esto surge el efecto Skynet. Un algoritmo decide quién tiene cáncer y quién no? Y cómo funciona el algoritmo? Bueno, cada vez hay menos talento como para entender los algoritmos. Es el mismo problema con la regulación de los automóviles automáticos (sin conductor). No existen reguladores que entiendan inteligencia artificial. Con los algoritmos en medicina sucede lo mismo: se prueba que acierta más que el humano, pero no se entiende bien cómo. Cuanto más poderosa es la inteligencia artificial, más opaca se torna. Estamos como en la figura, tanteando con una puntita un cubo negro. Sobre esto, tres frases que me gustaron mucho:
    • Podemos construir estos modelos, pero no sabemos cómo funcionan.
    • Qué tan bien nos bancaremos que estas máquinas sean impredecibles e inescrutables?
    • Es parte de la naturaleza de una AI que solo en parte de ella exista una lógica definible. Parte es intuición.
    Por qué el gap entre médicos y data-scientists? No deben existir dos profesiones más distintas en cuanto a los skills valorados y a las capacidades de comunicación. Habrá gran demanda de profesionales a mitad de camino, donde imagino más bien al que tiene background científico estudiando histología y anatomía para entender las imágenes. Finalmente, el tema es el cáncer. Laboratorios, FAMGA (sobre todo Google), y start-ups (Enlitic, Infervision, etc) están buceando allí. Esto va a conducir a algunas preguntas cómo qué es, finalmente la enfermedad y por qué en algunos casos hay metástasis y en otros no. Parece una banalidad pero no se sabe mucho. El “AI NOW report” tiene un capítulo dedicado exclusivamente a la salud. Hay un premio de un millón de dólares puesto en Kaggle para quien muestre un avance significativo en este rubro, a partir de solo dos mil imágenes.

    Ya es tarde y aún sigo tirando slides y chequeando datos. Me quedo pensando en que las nuevas AI (las poderosas, las de Deep Learning) son parte racionales y parte intuitivas. Me pregunto qué otra cosas es la mente humana sino exactamente eso. Espero que la parte intuitiva me ayude más que la otra en esto de ir “podando” charlas.

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Los i-gen y las nuevas alarmas

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El hecho no sorprende -lo vemos en cada casa- pero las estadísticas, sí. Existe algo nuevo llamado generación i-Gen que es la que le sigue a los millennials, que coincide con la aparición del smartphone de manera ubicua en la sociedad. Los millennials habían nacido con contacto casi continuo con web -y el “casi” marca la diferencia- y se los ve como faltos de compromiso, erráticos, vanos, etc. Los i-Gen nacieron con el smarphone en la mano, y fueron bombardeados con apps y redes sociales como soluciones básicas y gratuitas para todo.

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“Person as a Service” y la Gig Economy

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La sigla PaaS ya está identificada con la “P” de plataformas, pero me gusta igual el concepto de “Person as a Service“. Esto de PaaS está sucediendo aún en esta remota aldea del sur que es Buenos Aires. Lo que ya ocurrió con la hotelería (Airbnb), con los taxis (Uber) y con cientos de ejemplos más, pasa con el mercado laboral, sobre todo en ámbitos muy especializados. Y en cierta forma es un regreso a formas más simples: dame tu laburo por tanto tiempo, y vale tanto.

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Curso “Suspenso” (Ariel Dilon) – Biblioteca Nacional

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Índice

  • Clase 1: colgando de un hilo, con McEwan y Hardy
  • Clase 2: los oráculos en Calderón de la Barca, Shakespeare, Nabokov, Dixon
  • Clase 3: Conrad y el equilibrio entre personajes
  • Clase 4: recapitulación
  • Clase 5: la demora en Borges y Melville
  • Clase 6: lo que no se dice. Duras, Onetti, Bioy Casares.
  • Clase 7: ejercicios y recapitulación
  • Clases 8 y 9: lecturas de cuentos, Onetti, Cortazar

Clase 1: Ian McEwan y Thomas Hardy

“Antes de ser la marca específica de un género, el suspense es el principio organizador de casi toda la narrativa, su recurso natural para mantener en vilo el interés del lector y anudar su empatía con la fortuna de los personajes o el narrador de un texto.

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Relinearización de la TV

Night-King

Cada tanto me llegan noticias de los nuevos OTT, como ecos de un planeta distante. Son voces autorizadas, de gente que está en la industria hace años, y para quienes el streaming no es una novedad. Para ellos hay demasiados cambios juntos, como si metiéramos el contenido en una licuadora y saliera todo disparado hacia cualquier lado: Una verdadera “relinearización” sobre la cual no tengo traducción (tal vez la “TV ampliada” de Gustavo Mónaco). La pregunta es la de siempre: “Cuál es la mínima inversión en contenidos y plataformas que garantiza en un mercado X un dado impacto en esta Nueva TV?”.

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