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Aspirantes

Por culpa del hype hay una nueva generación de aspirantes a hacer modelación estadística que saltan de cero a deep learning sin tomarse la molestia de aprender a programar. Plataformas muy bien pensadas como Keras permiten montar modelos a capas muy complicados sobre un esquema sintáctico sencillo y repetitivo; un laboratorio alquímico maravilloso para experimentar a toda velocidad con diferentes configuraciones de capas predefinidas. Se puede llegar muy lejos con esas combinatorias (dentro de las limitaciones que esos modelos cargan), pero no hay muchas empresas que busquen malabaristas de redes neuronales. Ese atajo por sí solo, aunque se presenta como una ruta rápida a la industria más codiciada, genera especialistas para empleos que no existen (incluso en Toronto, que es considerada Meca de la disciplina) y no ofrece experiencia real en herramientas más generales que les podrían convertir en las personas que esa industria busca con desesperación: desarrolladoras de software con comprensión sólida (aunque sea básica) de las metodologías y técnicas del aprendizaje estadístico que puedan diseñar y montar (o al menos contribuir a la construcción de) sistemas robustos y escalables donde esos modelos (incluso los más sencillos (que para este punto son absurdamente considerados clásicos pese a ser la base de la mayoría de las soluciones de este tipo en producción)) se desplieguen, entrenen, mantengan y expandan con mediana comodidad. Problema difícil ese, todavía sin solución general clara.

Adenda: este artículo, que expone debilidades precisas de redes neuronales especializadas en clasificación de imágenes, es uno de los mejores ejemplos que he encontrado de lo frágiles que son esas pilas de multiplicaciones deformadas en las que tanta plata y confianza se invierten hoy.

Matones patentes

La columna de hoy describe (muy) a grandes rasgos el desastre que han desencadenado dentro de la industria tecnológica gringa las patentes de software. El dato sobre el gasto de Google y Apple el año pasado que menciono proviene de un artículo reciente en el New York Times. Esta es la cita completa:

In the smartphone industry alone, according to a Stanford University analysis, as much as $20 billion was spent on patent litigation and patent purchases in the last two years — an amount equal to eight Mars rover missions. Last year, for the first time, spending by Apple and Google on patent lawsuits and unusually big-dollar patent purchases exceeded spending on research and development of new products, according to public filings.

El año pasado un intento de reforma del sistema de patentes se hundió en el congreso. Aquí un buen reportaje de lo que pasó, con intrigas y trucos sucios al por mayor. También el año pasado, This American Life dedicó un programa entero al asunto. Vale muchísimo la pena. Este artículo largo (pdf) de Michele Boldrin y David K. Levine para el Banco de la Reserva Federal de St. Louis presenta a detalle el problema (con análisis económicos y demás juguetes) y al final propone abolir el sistema de patentes del todo, sin compasión. Para terminar la lista de enlaces, un cómic coincidencialmente publicado el jueves en Saturday Morning Breakfast Cereal que ilustra el absurdo a la perfección.

Algo que no dije en la columna (y que tal vez debí) es que el matoneo se ha extendido del software a otras industrias, como la biotecnología. (El caso de las farmacéuticas es otro universo completo, por cierto.) Esto es particularmente relevante en el caso colombiano, ya que el TLC firmado con Estados Unidos contemplaba, hasta donde sé, compromisos para el país con respecto a patentes de este tipo. Cuando entienda bien cuáles fueron estos compromisos (pp. 15-17) tal vez vuelva sobre ello en otra columna.

La empresa de la patente de la agenda para reuniones que menciono en la columna es Microsoft. Pero, siendo justos, si lo que hizo Microsoft en su momento se compara con las gracias actuales de Apple y Google en cuanto a patentes y abusos legales en general, Microsoft es un angelito.