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Reportajes y análisis

IA y autos sin conductor en el cierre del GX28

[28/09/2018] El miércoles pasado fue el último de los tres días en los que asistimos a GeneXus 28, y de aquella jornada queremos resaltar un par de conferencias que fueron las que clausuraron el evento.

La primera fue la realizada por el patriarca de GeneXus, Breogán Gonda, quien a partir de la sabiduría que otorga la experiencia acumulada, compartió su visión de cómo la inteligencia artificial se ha ido incorporando poco a poco en el desarrollo de la propia GeneXus. La segunda fue la del propio Nicolás Jodal, CEO de la firma, quien ofreció una presentación un poco off topic sobre el desarrollo de los autos sin conductor.

Ambas fueron conferencias que captaron el interés de la audiencia y una excelente manera de concluir el evento.

Breogán Gonda, fundador y presidente del directorio de GeneXus

La inteligencia artificial en GeneXus

"The Power of Doing fue el lema de esta edición del encuentro de GeneXus y "quizás se convierta en algo permanente, dijo Gonda. Esto se debe a que desde su génesis la compañía ha aprendido su oficio haciendo las cosas, no teorizando mucho sobre ellas. Para ello, dijo Gonda, es necesario tener actitud y aptitud, la primera es imprescindible, la segunda se puede aprender.

Esta forma de trabajo la tuvieron desde el inicio, cuando automatizar el desarrollo y mantenimiento de los sistemas parecía una quimera. Ciertamente, recuerda Gonda, tuvieron muchas dificultades, pero quizás la principal era que se habían topado con algo mucho más grande de lo que pensaban.

La década de los años 80 se parecía mucho a la actual, se había generado una gran euforia por la inteligencia artificial porque parecía que con ella llegaba la solución a muchos de los males de la industria informática.

"Nosotros pensamos que era solución a nuestros problemas, pero no sabíamos nada de inteligencia artificial, confesó Gonda, recordando los inicios de la compañía. Decidieron entonces dividirse -ellos dos solos- el trabajo en dos equipos, uno que se encargaría de especializarse en inteligencia artificial y el otro en la resolución de problemas.

Ya que la resolución de problemas era algo que ya sabían hacer entonces, en realidad, la tarea era aprender cómo hacer inteligencia artificial. Sin embargo, para ello se requería de alguna maestría o doctorado, algo para lo cual no tenían tiempo.

Decidieron entonces "aprender haciendo.

Les fue bien. Al final de esa década lanzaron GeneXus. "Y lo bueno de esto es que a uno se le ocurren muchas ideas en el camino. Muchas se descartan y otras se convierten en prototipos. Con la inteligencia artificial podíamos hacerlo en poco tiempo, sostuvo Gonda.

Aun así, todavía había errores que se cometían, y pensaron que ello se debía a que no conocían bien la inteligencia artificial. Al final, descubrieron que se debía, en realidad, a la calidad de los datos que se usaban. Eso generó la quiebra de otras compañías que en esos años se dedicaron a la inteligencia artificial, pero ello no los afectó porque se dieron cuenta que el problema se encontraba en la fuente de los datos.

Una excelente iniciativa

Durante la tarde del cierre del evento, además de la conferencia dada por Miguel San Martín de la NASA -quien tuvo a su cargo la misión a Marte que resultó con el descenso y posterior desempeño científico de los vehículos robóticos Spirit, Opportunity y Curiosity, asistimos a una excelente presentación de la Orquesta de Instrumentos Reciclados de Cateura (Paraguay) dirigida por Favio Chávez, una excelente iniciativa que podría replicarse.

Orquesta de Instrumentos Reciclados de Cateura Paraguay

La característica distintiva del grupo es la interpretación de obras musicales con instrumentos reciclados, fabricados a partir de residuos sólidos domiciliarios, en el taller de lutería que posee el grupo en Cateura, donde recicladores, asesorados por Favio Chávez, técnico ambiental que trabaja en la zona desde el año 2006, han comenzado a utilizar restos de "basura" para elaborar instrumentos que emitieran sonidos musicales. Entre su repertorio ejecutan música clásica, música folklórica, música paraguaya, música latinoamericana, música de los Beatles, de Frank Sinatra, entre otros.

La historia de la Orquesta ha trascendido, y el grupo ha recibido invitaciones para visitar y presentarse en países como: Colombia, Brasil, Chile, Argentina, Ecuador, Perú, Panamá, Estados Unidos, Canadá, Noruega, Alemania, Francia, Holanda, Bélgica, España, Suiza, Palestina y Japón.

Con este principio la Orquesta busca formar a través de la música, a niños y jóvenes que vivan en la comunidad de Cateura en condiciones de vulnerabilidad y exclusión social, creando oportunidades a favor de sus integrantes, de manera que los mismos puedan contar con opciones que permitan proyectar su porvenir hacia mejores condiciones de vida que les permitan forjarse un mejor futuro.

Para Gonda, 'el poder de hacer', el aprender haciendo, les permitió darse cuenta de estas importantes sutilezas antes que otros. En el 2010, las empresas dedicadas a la IA vuelven a ser exitosas al darse también cuenta el problema con los datos.

Ahora todos hablan de inteligencia artificial, "como si de futbol se tratara. Me preocupa que se hable de cosas como que los robots van a tener sentimientos. Eso es ciencia ficción, dijo Gonda.

La IA ha avanzado, pero no en cosas tan sexys como los robots humanoides. Lo que tenemos hoy, de acuerdo al ejecutivo, son un conjunto de algoritmos con los cuales obtenemos conocimientos nuevos o resultados nuevos, gracias a los algoritmos y a la nueva potencia de cómputo que se ha logrado.

La repercusión es grande, en todas las actividades hay problemas que se podrían resolver utilizando la inteligencia artificial. Por eso se invierte en ella, en diferentes niveles.

El primer nivel, el más alto, de acuerdo con Gonda, es el del descubrimiento. Éste se encuentra reservado para empresas grandes que tienen investigadores, tiempo y dinero, en cantidad. Esas empresas son pocas: Google, IBM, Microsoft, SAP y otras con las cuales se llega a la decena de firmas.

Un segundo nivel es el de la domesticación. Las empresas que se encuentran en este nivel hacen que la IA se encuentre al alcance de los demás a través de APIs que esconden la complejidad de la tecnología. Y que permiten que las empresas puedan trabajar con la IA.

En este segundo nivel, por supuesto, se encuentra GeneXus. "Somos domesticadores desde siempre. Creamos una capa de abstracción para que la tecnología sea más fácil, indicó Gonda.

El tercer nivel es aquel de las empresas que resuelven problemas reales de empresas reales. Aquí se necesita gente que vaya donde los clientes, conozcan su negocio y encuentren las dificultades para resolverlas.

Finalmente, Gonda indicó que con el tiempo GeneXus ha logrado consolidar una comunidad. Cuando empezaron estaban solos, pero ahora se cuentan por miles los desarrolladores; de hecho, participaron en el evento cuatro mil de forma presencial y alrededor de 20 mil en línea.

"Hay un enorme poder en el hacer. Hagámoslo, concluyó.

Nicolás Jodal, CEO de GeneXus.
Nicolás Jodal, GeneXus, GX28, autos autónomos

Los vehículos autónomos

Jodal realiza todos los años una presentación final que dedica a temas no relacionados con la tecnología. Sin embargo, este año escogió un tópico que no se alejó mucho de las TI: los autos sin conductor. Su relato sobre el desarrollo de estos vehículos fue el cierre de la jornada final del miércoles.

Jodal indicó que en el 2004 el DARPA, es decir, la agencia de proyectos avanzados de investigación en defensa, creo un desafío, el Grand DARPA Challenge, que consistía en una sola cosa: crear un vehículo autónomo. Este vehículo debería conducirse por sí solo en el desierto, durante 150 millas. Aquel grupo que lograra completar el desafío ganaría un millón de dólares.

Se presentaron diversos equipos. Uno de ellos, el de la Universidad Carnegie Mellon, fue el que más millas recorrió: siete. Utilizó un Hummer con diversos sensores que le permitían ubicarse en el suelo del desierto. A pesar de ese esfuerzo inicial, nadie ganó. Se podría considerar que el desafío fue un fracaso, pero la DARPA consideró que lo mejor sería repetir el desafío para el año siguiente, pero incrementando el premio de dos millones de dólares.

En el 2005, la Hummer del año pasado, perteneciente al equipo de la Universidad Carnegie Mellon, avanzó un poco más, llegando a las 60 millas cuando una falla en su motor le impidió seguir avanzando. Era un logro si se toma en cuenta que el automóvil se detuvo por una falla mecánica, no de TI. El ganador fue el equipo de la Universidad de Stanford que utilizó un vehículo Volkswagen.

¿Qué decidió la DARPA? Repetir el desafío, pero ahora en una ciudad. En realidad, no se trataba de una ciudad sino de una base militar abandonada, en la que pusieron otros automóviles conducidos por personas. Por ello, el desafío se denominó Urban Challenge. Lo que sí no había eran peatones. Por lo demás, los concursantes tenían que seguir las reglas de tránsito y transitar por la 'ciudad' durante seis horas.

En esta ocasión el vencedor fue el equipo de la Universidad Carnegie Mellon con un Chevrolet que circuló por el circuito durante cuatro horas.

¿Qué hizo DARPA entonces? Nada más. La institución había decidido que su misión se había completado. Ahora tocaba a otros tomar lo avanzado para seguir con el desarrollo del vehículo autónomo. El temor de la agencia era que, de continuar con los desafíos, los equipos se acostumbrarían a crear vehículos autónomos para vencer los desafíos, no para desarrollar el mercado.

Pero no lo hicieron. Ellos pensaron que el estado al cual se había llegado era el estado máximo al cual se podía llegar, ya no se podría hacer nada más por el vehículo autónomo.

Todos pensaron lo mismo, excepto Larry Page, uno de los fundadores de Google.

Él llamó a uno de los antiguos concursantes, a Sebastian Thrun, de la Universidad de Stanford, para que siguiera con el proyecto; pero él le dijo que no se podía seguir. Larry Page le preguntó cuál era la razón técnica para no seguir con el proyecto. Y Thrun no le dio una razón técnica, simplemente le dijo que no se podía avanzar más.

Entonces, Larry Page creó otro desafío, el Larry1K, un evento compuesto por 11 pruebas a lo largo de mil millas.

Eso animó a Thrun, quien luego formó un equipo con sus excontricantes, Chris Urmson y Anthony Levandowski.

Ellos crearon un automóvil que podía manejarse solo, pero debido a cuestiones legales tenía que tener siempre un conductor dentro. El problema luego surgió cuando se dieron cuenta que el conductor se mareaba porque el vehículo autónomo realizaba sus maniobras de manera brusca.

Resolvieron este problema y antes del periodo estipulado habían logrado vencer todas las pruebas.

Al parecer todo iba bien, a pesar de la guerra de egos que se desató al tener a tres estrellas en un mismo equipo. La situación empeoró cuando Google decidió comprar a la compañía que había creado lo 'lider', el láser que hace que el automóvil 'vea' los objetos para poder evadirlos al transitar por las calles. El problema fue que la compañía era de Levandowski. Eso suscitó las sospechas de los otros dos miembros del equipo.

A pesar de todos los problemas, este desafío mostró que el vehículo autónomo era técnicamente viable. Ahora faltaba determinar si había un mercado para él.

En esos momentos el mercado automovilístico se encontraba en ebullición. Por un lado, Tesla estaba construyendo autos con muchas menos piezas que un auto con motor de combustión interna; y por el otro lado, Uber estaba imponiendo el modelo de transporte como servicio, lo cual podría impactar en la demanda de autos.

Page pensó que lo mejor era presentar a la tecnología como un sistema que podía ayudar al conductor a manejar mejor. No que tomara el control total del automóvil. La idea era que el auto avisara al conductor cuando había algún peligro, para que él sea quien tome la decisión de qué acción tomar.

Luego se dieron cuenta que la idea no era buena, pues un conductor requiere de 10 a 15 segundos para darse cuenta del contexto del peligro, demasiado tiempo para tomar una decisión en caso de emergencia. Descartaron entonces este enfoque.

Los anecdótico es que éste es el enfoque que ahora usa Tesla en sus automóviles.

Entonces se opta por otro enfoque: licenciar la tecnología a terceros. Page fue con esta tecnología a los fabricantes de autos y se las mostró. Los fabricantes la descartaron, es más, la odiaban.

¿Qué hacer entonces? El auto propio. Así fue como crearon un pequeño auto sin controles que no se vendería, sino que serviría para ofrecer el transporte como servicio. De hecho, Nodal comentó que un estudio señala que se requieren de solo 15 vehículos autónomos para reemplazar a 100 automóviles conducidos por una persona.

Hubo cambios en el mercado. En agosto del 2016 Ford y General Motors anuncian taxis que se manejan solos; Urmson deja Google y Uber compra Otto por 640 millones de dólares, una compañía para el desarrollo de vehículos autónomos. ¿Quién era el dueño? Un viejo conocido: Levandowski.

"No es difícil imaginar por qué todos estos actores terminaron enjuiciándose unos a otros. Con tan pocos actores en el mercado y habiendo trabajado todos juntos, los pleitos por derechos intelectuales y otros juicios similares rápidamente surgieron e inundaron el mercado, señaló el ejecutivo.

Pero luego, añadió, en el 2018 se produce un lamentable hito: en mayo un vehículo autónomo de Uber atropella y mata a una mujer. El sistema no pudo identificar a tiempo a la persona y sus sistemas no estaban preparados para esa situación.

A pesar de ello, el impulso del vehículo autónomo se mantiene. Google ha adquirido 60 mil autos para transformarlos en autónomos y ofrecer el servicio de taxi en las ciudades. Ha comenzado con Phoenix, en una marcha blanca -es decir, que no se cobra el servicio- para probar la funcionalidad del servicio.

"Los vehículos autónomos siguen desarrollándose y quizás veamos a Google ingresar a un campo totalmente nuevo: los taxis o, mejor dicho, el transporte como servicio, anotó el ejecutivo.