Un par de días atrás compartimos el proceso de un algoritmo para determinar cuál es el hombre más lindo del mundo, y su resultado final se asemeja en gran medida a un personaje de videojuegos. Sin embargo, la idea de combinar rostros se puede realizar con casi cualquier fuente, y esta vez es el Top 100 de influencers en Instagram. Si bien hay hombres que forman parte de la lista, la presencia femenina es tan contundente que el algoritmo entregó exactamente lo que esperábamos…

Algunas aplicaciones sólo necesitan un poco de tiempo para madurar, y uno de los ejemplos más contundentes es el de FaceApp. Su aventura comenzó en enero de 2017, y la hemos visto hacer cosas como cambiar el género de los actores de Marvel, pero hoy todo pasa por envejecer a la gente. Los medios se cansaron de advertir sobre los riesgos de seguridad/privacidad, y como alternativa, el mundo entero está poniendo a prueba al algoritmo usando fotos de gente famosa.

Desde su espontánea popularidad hasta las dudas en materia de privacidad, esta última semana ha sido imposible no mencionar a la aplicación FaceApp y su modo especial de envejecimiento. La tienda de Android ya reporta cientos de millones de instalaciones, y por el momento no hay signos de desaceleración. Sin embargo, algunos se preguntan sobre la precisión del algoritmo. ¿Qué tan buenas son sus predicciones? Las fotos de varias personalidades nos ayudan a averiguarlo.

Ah, Game of Thrones. El mundo paralizado, los memes no paran de fluir. Seis episodios que los fans van a saborear con una gran ansiedad, y muchas dudas. Por ejemplo: ¿Quiénes van a morir en esta temporada? Sabemos bien que al amigo George le gusta la sangre, y es cuestión de tiempo para que algunos de nuestros personajes favoritos terminen tres metros bajo tierra. Un equipo de la Universidad Técnica de Múnich desarrolló un algoritmo con el que busca predecir las próximas muertes en la serie «y» los libros. ¿Qué tan bueno será?

Imagina un tablero de ajedrez. Coloca dos reinas rivales en él, de modo tal que no se puedan atacar directamente. ¿Fácil? Bien, ahora repite el proceso sumando seis reinas más. Complicado, pero posible. Para finalizar, extiende el problema a tableros de cualquier tamaño, con cualquier número de reinas preestablecidas en ellos. El llamado «problema de las 1000 reinas» no es otra cosa que un ejemplo aislado para explicar un ejercicio mucho más complejo, «P versus NP», a un punto tal que el Instituto Clay de Matemáticas ofrece un millón de dólares por la primera demostración positiva.

Internet está hecho de datos en los que los videos se han convertido en partes fundamentales, tanto a nivel informativo como de entretenimiento. Buenos o no, la mayoría tiene una de esas partes “de más” que quisiéramos evitar a toda costa para no aburrirnos. Un programa conocido como LiveLight trae la solución incorporando un algoritmo que elimina automáticamente las escenas prescindibles en vídeos.

Posmodernismo freudiano mediante, parecería que todos somos neuróticos licenciados tratando de “sacarle la ficha” al otro a través de sus acciones en redes sociales. ¿Pero qué pasa cuando es nuestra personalidad la que es evaluada en base a nuestros estados de Facebook? Una herramienta online conocida como Five Labs propone un método más entretenido que científico, de evaluar tu personalidad según tus estados de Facebook

Si una selfie anda cerca, lo más probable es que un filtro no esté demasiado lejos. Estos retoques generales han permitido a los entusiastas desarrollar toda clase de fotografías, pero los profesionales tienen un estilo propio, adaptando múltiples parámetros a cada situación. Ahora, un algoritmo desarrollado por el MIT puede hacer algo similar, reproduciendo dichos estilos fotográficos sobre tus autorretratos.

Los investigadores del Instituto Allen para la IA han construido un sistema informático capaz de enseñarse a sí mismo los muchos significados y usos de conceptos amplios. A través de la búsqueda y análisis de motores de búsquedas usando lenguaje natural y técnicas variadas de visión por ordenador, este algoritmo conocido como LEVAN puede aprender todo sobre cualquier cosa.

En la gran mayoría de los casos, cuando se habla de utilizar a robots u ordenadores para reemplazar a seres humanos, esto siempre se aplica sobre el “personal”. Sin embargo, ¿puede un ordenador reemplazar a un jefe o a un encargado? De acuerdo a Daniel Barowy, investigador de la Universidad de Massachusetts y el desarrollador de AutoMan, sí puede. AutoMan es un sistema completamente automatizado, que gracias a la intervención de una plataforma colaborativa tiene la capacidad de delegar tareas, istrar personal y realizar pagos, o sea, ocuparse de lo aburrido y monótono del trabajo dejando todo el aspecto creativo y dinámico a los trabajadores. Suena como el jefe perfecto, ¿pero será así?

La frase “prevención del crimen” puede parecer extraída del discurso de campaña de cualquier político, pero lo cierto es que se trata de algo muy complicado de llevar a cabo. No todos los delitos son iguales, y a pesar de los esfuerzos, siempre habrá un crimen que inicialmente pasará inadvertido. Sin embargo, la tecnología se ha convertido en uno de los aliados más importantes de las autoridades en los últimos años. Hace un tiempo hablamos del sistema Blue CRUSH de IBM, pero ahora, un algoritmo desarrollado por la empresa PredPol ha demostrado una excelente capacidad a la hora de anticipar cuáles son las zonas con mayores posibilidades de registrar un delito.

Es probable que hayamos recibido uno como regalo de cumpleaños o Navidad, y también es probable que ante la primera frustración haya volado por los aires, provocando que se pierdan piezas. Los rompecabezas son una verdadera pasión para mucha gente, ¿pero qué pasa cuando interviene la tecnología? Al igual que sucedió con el cubo Rubik, la “pasión” se convierte en un complejo proceso a resolver. Andrew Gallagher de la Universidad Cornell ha desarrollado un algoritmo capaz de resolver un rompecabezas de diez mil piezas en apenas 24 horas, y en condiciones aún más complejas de lo normal. Es tan potente, que necesita menos de un minuto para armar un rompecabezas de 600 piezas.

El sábado pasado se cumplieron cien años del nacimiento de Alan Turing, y honestamente, no necesitamos agregar nada más sobre él. Una mente extraordinaria, absurdamente maltratada y discriminada, y perdida mucho antes de su tiempo, pero que dejó un legado impresionante. Se han hecho muchos tributos alrededor del globo en estos últimos días, y durante una conferencia en la Universidad de Manchester, fue posible apreciar un algoritmo de ajedrez escrito por Turing hace 60 años. Para ponerlo a prueba, en el escenario había alguien que sabe una cosa o dos sobre ajedrez: Garry Kasparov.

La tecnología moderna tiene la capacidad de proporcionarnos enormes volúmenes de datos. Cualquier investigador equipado con un ordenador de escritorio y un par de sensores es capaz de recoger más datos en un par de horas de trabajo de los que podía reunir un colega en toda su vida hace 100 años. Sin embargo, a la hora de convertir ese montón de números en algo mínimamente útil nuestra mente resulta ser una herramienta muy torpe, por lo que investigadores de la Universidad de Harvard y el Instituto Broad han desarrollado un algoritmo denominado MINE que puede encontrar los patrones ocultos dentro de grandes conjuntos de datos.

Giuseppe Paparo y Miguel Martín-Delgado, científicos de la Universidad Complutense de Madrid, han presentado un algoritmo relacionado con las búsquedas en la web que puede cambiar el futuro de estas herramientas. Se trata de una “versión cuántica” de un algoritmo de búsqueda, similar al que utiliza Google, pero que funciona a una velocidad mucho mayor. Si bien por ahora solo se lo ha empleado en pequeñas redes, tiene el potencial de convertirse en la piedra fundamental de los buscadores del futuro.