Los primeros pasos en el mundo de la programación

En primer lugar aconsejo que  investigues todas las áreas disponibles dentro de IT para ver cual te gusta más. Hay varias en las cuales no hace falta que escribas código.

Algunas de las cuales son las siguientes:

• Frontend Developer 
• Backend Developer
• Product Manager
• Fullstack Developer
• UX/ UI Designer
• QA

Listado de plataformas PAGO:

Durante las décadas de 1950 y 1960, el objetivo era enseñar a una computadora a realizar una variedad de tareas y operaciones cognitivas, similar a la mente humana.

Entre 1960 y finales de la década de los 70; Ted Nelson, J.C.R, Ivan Surtherland y Alan Kay (protagonista del movimiento software cultural) idearon la mayoría de conceptos y técnicas practicas que fundamentan las actuales aplicaciones para medios . Convirtieron los ordenadores en las máquinas culturales que son hoy en día.

Deseaban generar nuevos medios, con los cuales los usuarios pudieran generar a su vez nuevas propiedades, así como inventar otros nuevos.

Alan Kay concibe los ordenadores como el primer metamedio, su contenido consiste en;

                                         “un amplio abanico de medios existentes y otros aun por inventar”.

En tan solo medio siglo después, la IA está dando forma a nuestras elecciones estéticas, con algoritmos automatizados que sugieren lo que deberíamos ver, leer y escuchar. Nos ayuda a tomar decisiones estéticas cuando creamos diferentes medios, desde trailers de películas y álbumes de música hasta productos y diseños web.

En mi humilde opinión, esto puede ser sumamente peligroso. ¿Hasta que punto somos libres de nuestras elecciones?.

Estamos evolucionando hacia un aprendizaje automático, un diseño generativo. Comenzamos a ver que estas formas de «inteligencia» van más allá de las tareas repetitivas y las operaciones simuladas, abarcan la producción cultural y, a su vez, el diseño en sí.

Si las máquinas pueden comenzar a comprender y afectar nuestras percepciones de belleza, debemos trabajar para encontrar mejoras, en la forma de implementar estas herramientas en el proceso de diseño.

El cerebro artificial de Google, asusta y a la vez fascina a ingenieros y científicos.Están más cerca que nunca de crear inteligencia artificial compleja. Un software que imita el funcionamiento del cerebro humano.

AlphaGo es un programa informático de inteligencia artificial, fue desarrollado por Google Deepmind para jugar al juego de mesa Go. En marzo de 2016 se enfrentó a uno de los mejores jugadores, Lee Sedol y ganó.  La máquina volvería a ganarle en otras dos ocasiones.

Acontecimiento histórico e inquietante a la vez, nunca antes un programa había ganado al campeón mundial  y nunca lo había hecho mostrando algo que define a los humanos: la creatividad.

En boca del propio Thore Graepel.

   «Yo lo llamaría… creatividad computacional»

Graepel, es investigador científico de DeepMind,  es uno de los creadores de AlphaGo y experto mundial en ‘machine learning’, un campo de la inteligencia artificial, va un paso más allá: desarrolla ordenadores capaces de aprender por sí mismos. Es decir, programas que imitan el funcionamiento del cerebro humano.                                                                  

«Estamos muy cerca de conseguirlo», asegura.

Las máquinas suben otro peldaño que nos da miedo, da que pensar, ya son capaces de coordinarse, sin conocerse, ni hablar entre ellas, para lograr sus propósitos, también han demostrado que pueden hacer equipo con los humanos para hacernos más eficientes, que es la perspectiva buena. Todo esto, en un popular videojuego de combate como campo de pruebas.

Google ha desarrollado una inteligencia artificial que se desenvuelve en un videojuego de tiroteos mejor que un humano, al ser capaz de coordinarse con compañeros de equipo hasta desarrollar estrategias que lo lleven a la victoria. En este juego, el Quake III Arena (Q3A), los jugadores tienen que robar la bandera del enemigo y llevarla a su base, mientras protegen la suya propia.

“Lo que hace que estos resultados sean tan emocionantes es que estos agentes perciben su  entorno desde la perspectiva de  primera persona, tal como lo haría un jugador humano”

«Para aprender a jugar tácticamente y colaborar con sus compañeros de equipo, estos agentes deben confiar en la información que reciben de los resultados del juego, sin que nadie les muestre qué hacer»

Thore Graepel

Los investigadores usaron un equipo de 30 agentes (así los llaman) que tenían que aprender de cero toda la mecánica del juego, únicamente viendo lo mismo que vería un jugador humano. De este modo, mediante el aprendizaje por refuerzo, los 30 agentes descubren mediante ensayo y error lo que necesitan para ganar, sin conocer las reglas y sin que nadie les guíe o les muestre ejemplos. Al jugar entre sí, a lo largo de 450.000 partidas en paralelo, cada uno de estos agentes desarrolló su propia forma de jugar. DeepMind los programó para que generaran sus propias señales de recompensa: algunos se sentían más motivados a matar, otros a capturar banderas, lo que produjo un abanico amplio de jugadores con distintas habilidades y técnicas.

El software propicia que los agentes actúen en dos velocidades, por lo que pueden disparar con la adrenalina del enfrentamiento inmediato, pero también planificar movimientos en el largo plazo para una mejor estrategia. DeepMind, que publica ahora los detalles de su logro en la revista Science, los llamó FTW (siglas de for the win).

Estas victorias, invitan a reflexiones más profundas , al analizar lo que suponen. No es solo que la máquina logre ganar, es que es capaz de intuir, aprende por si sola cómo hacerlo. No gana aprendiendo de cero, se enseña a sí misma despreciando los conocimientos milenarios de los humanos.

Si como de Matrix se tratara, vemos el resurgir de las máquinas, esta evolución se ha dado cada vez que las máquinas se han propuesto hacerse invencibles, como se vio en el Go o el ajedrez. Primero descubren de forma autónoma las jugadas ganadoras depuradas durante cientos de años por los mejores cerebros humanos, para más adelante abandonarlas al inventar mejores tácticas. Como si las máquinas desentrañaran los secretos internos de estos desafíos intelectuales, como si accedieran a unas claves que se le han resistido a miles de jugadores humanos a lo largo de la historia.

«Es asombroso ver cómo los agentes aprenden a colaborar y jugar a cotas humanas, desarrollando tácticas y estrategias similares a las de los jugadores humanos, solo a partir de esa pequeña información y un algoritmo capaz de aprender de principio a fin»

Jaderberg.

Según The Economist, el 47% del trabajo realizado por humanos habrá sido reemplazado por robots para el 2037, incluso aquellos tradicionalmente asociados con la educación universitaria.

El Foro Económico Mundial estimó que entre el 2015 y el 2020, se perderán 7,1 millones de empleos en todo el mundo, ya que

«la inteligencia artificial, la robótica, la nanotecnología y otros factores socioeconómicos reemplazan la necesidad de empleados humanos».

La inteligencia artificial ya está cambiando la forma en que se practica la arquitectura, música, diseño, medicina… lo creamos o no, puede que nos reemplace.

El debate entre humanos y robots continúa.

Los peligros que pueden existir en dichas máquinas es que puedan sustituir totalmente al hombre en el trabajo, ya que son eficaces, rápidas, con un margen de error inferior al humano, no pueden enfermarse, no pueden hacer huelgas y muchas características más, llegando así a desplazarnos.
Un estudio Universidad de Oxford ha señalado que, en los próximos veinte años, el 35% de trabajos en el Reino Unido serán llevados a cabo por máquinas con inteligencia artificial. Los robots pueden acabar con unos 15 millones de empleos, en las dos próximas décadas, según un informe del Banco de Inglaterra.

«La tecnología está acelerando, ensanchando y profundizando la grieta como nunca en el pasado»

Andy Haldane, director económico del Banco de Inglaterra.

Otro punto en el que se desarrolla la IA es el bots y chatbot.

XiaoIce es un chatbot, cuenta con:

• Cociente de inteligencia: Habilidades de diálogo específicas, como poder responder preguntas, recomendar preguntas, contar historias, etc.
• Cociente emocional: empatía, tiene la capacidad de predecir rasgos sobre el usuario individual con el que XiaoIce, está conversando. También tiene habilidades sociales, personaliza las respuestas al usuario. Está diseñada para parecer una persona de 18 años, confiable, simpática y con  sentido del humor.

 Es un chatbot centrado en la empatía. La compañía explico en un comunicado que su chatbot representa:

«sólo una pequeña parte de un marco masivo y multidimensional de IA, que utiliza continuamente técnicas de aprendizaje profundo para absorber la clase de datos que desarrolla su coeficiente emocional. […] está utilizando sus interacciones con los humanos para adquirir habilidades sociales, comportamiento y conocimientos humanos».

XiaoIce fue introducida en las principales redes sociales de China como Chubao, Weibo y WeChat en septiembre del 2014, cuya función le permite analizar y responder las preguntas de los usuarios de manera rápida. Microsoft afirma que puede captar las emociones escritas en los mensajes que envían los usuarios hacia ella.

Según la consultora Gartner los bots de inteligencia artificial cubrirán el 85% de todas las comunicaciones de servicio de atención al cliente entre 2020 y 2021.

Además, otro de los puntos que se debe tomar en cuenta es que la inteligencia artificial puede llegar a ser utilizada como arma mortal y letal para la vida de los seres humanos.
Países como China, Rusia Y EEUU implementan bastante presupuesto a robots que
son “defensivos”.

No pretendo dar una visión alarmista de la situación, siendo conciente del beneficio que tiene la implantación de sistemas de IA en infinidad de sectores, tales como: salud, industria, servicios… Creo que lo importante, es que estos conocimientos y el uso de esta “inteligencia” caiga en manos adecuadas.