La Revolución Genética: De los Orígenes Ancestrales a la Edición del Futuro Humano

Introducción: El Espectro de Gattaca y la Promesa del Genoma

En el futuro cercano imaginado por la película Gattaca, la sociedad se ha estratificado no por clase o credo, sino por el código genético. Los individuos son clasificados al nacer como "válidos", concebidos mediante selección genética para poseer los mejores rasgos hereditarios, o "inválidos", concebidos de forma natural y, por tanto, susceptibles a las imperfecciones del azar biológico. Aunque la discriminación genética, o "genoísmo", es técnicamente ilegal, en la práctica define el destino de cada persona. Los "válidos" acceden a las profesiones de élite, mientras que los "inválidos" son relegados a los trabajos más serviles. El protagonista, Vincent Freeman, un "inválido" con una predisposición a una afección cardíaca y una esperanza de vida de apenas 30 años, se rebela contra este determinismo biológico. Para cumplir su sueño de viajar al espacio, asume la identidad de un "válido" paralizado, engañando al sistema con muestras de sangre, orina y cabello ajenos. Gattaca no es solo una historia de ciencia ficción; es una poderosa alegoría sobre el espíritu humano, la identidad y la tiranía de la perfección.  

La película, estrenada en 1997, capturó una ansiedad latente en un momento crucial de la historia de la ciencia. El Proyecto Genoma Humano (PGH), una monumental empresa internacional para leer por primera vez el libro de instrucciones completo del ser humano, estaba en pleno apogeo. La promesa era deslumbrante: al descifrar nuestro código genético, podríamos entender las raíces moleculares de enfermedades devastadoras y, eventualmente, curarlas. Sin embargo, Gattaca planteó la pregunta incómoda que subyacía a esta promesa: ¿qué ocurriría cuando esta misma información, destinada a liberar, se convirtiera en una herramienta de opresión? Este espectro de un futuro distópico, donde el potencial de una persona se reduce a su secuencia de ADN, no era una mera fantasía cinematográfica. La preocupación por la discriminación genética en ámbitos como los seguros y el empleo se materializó tan rápidamente que obligó a la creación de marcos legales específicos, como la Ley de No Discriminación por Información Genética (GINA) en Estados Unidos y diversas normativas en Europa, para prohibir explícitamente el uso de la información genética de una persona en su contra. Esta dualidad, la promesa de la cura frente al peligro de la clasificación, es la tensión central que define la revolución genética.  

Automatizando el aprovechamiento solar con baterías con NODE-RED y Victron Multiplus II GX

En la entrada anterior, estuvimos comentando los problemas del sistema dinámico de almacenamiento de energía (DESS) de Victron, por lo que he optado por aprender a usar el sistema de programación visual mediante nodos node-RED, y ayudarme del Gemini 2.5 PRO para crear y optimizar el sistema a mi gusto, teniendo en cuenta que  mi tarifa eléctrica es de tres períodos fijos:

Entre semana:

From To Price

00:00 08:00 €0.097

08:00 10:00 €0.132

10:00 14:00 €0.204

14:00 18:00 €0.132

18:00 22:00 €0.204

22:00 23:59 €0.132

Coste fin de semana:

From To Price

00:00 23:59 €0.097

Imagina que tu sistema de paneles solares y batería tiene un cerebro artificial que trabaja 24/7 para que pagues lo mínimo posible en tu factura de la luz. Eso es exactamente lo que hace este programa.

En lugar de seguir reglas simples, este cerebro toma decisiones inteligentes basándose en tres datos clave:

1. La Previsión del Tiempo: Sabe con antelación cuánto sol va a hacer y, por tanto, cuánta energía "gratis" vas a generar (datos proporcionados por el propio Multiplus 2 GX).

2. Tus Hábitos de Consumo: Aprende cuánta electricidad sueles gastar en casa a cada hora del día, cada día de la semana (también obtenidas del mismo sistema).

3. El Precio de la Luz: Conoce perfectamente cuándo la electricidad es cara (punta), barata (valle) o de precio medio (llano).

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¿Cómo Funciona en un Día Normal (Laborable)?

El programa tiene una estrategia principal que se divide en dos fases:

1. El Plan Maestro de la Madrugada (a las 04:00 AM)

Mientras duermes, en la hora más barata del día, el sistema se hace una pregunta clave: "Con el sol que se espera hoy y el consumo que tendrá la casa, ¿nos llegará la energía o nos quedaremos cortos?"

• Si la respuesta es que el sol no será suficiente, el sistema calcula exactamente cuánta energía faltará para todo el día y aprovecha ese momento para cargar la batería desde la red al precio más bajo posible. Así, "compra por adelantado" la energía que sabe que necesitará más tarde a un precio mucho más caro.

2. Ajustes Inteligentes Durante el Día (cada 30 minutos)

A partir de las 8 de la mañana, el sistema entra en un modo de "optimización continua". Cada media hora, simula el resto del día y se pregunta:

• "Viendo lo que queda de sol y de consumo, ¿necesitamos hacer algún pequeño ajuste para evitar comprar energía en el próximo pico de precios?"

Si detecta que, por ejemplo, a las 7 de la tarde habrá un déficit, buscará la hora más barata entre el momento actual y ese pico para hacer una pequeña recarga, asegurándose de usar siempre la energía de la forma más económica.

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¿Y los Fines de Semana?

Durante el fin de semana, la electricidad es siempre barata. Por lo tanto, la estrategia cambia:

• El objetivo principal es no desperdiciar ni un rayo de sol. El sistema mantiene la batería con un nivel de carga muy bajo (20%), dejando muchísimo espacio libre (hasta un 80%) para que se llene con la energía solar gratuita y no consumida que se genere.

• Solo si detecta que va a ser un día muy nublado, mantiene un pequeño colchón de seguridad en la batería (40%) para asegurar el suministro.

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Primeros casos de "inspiración libre" de películas en otras obras; el caso de "Yojimbo" de Kurosawa vs "Por un puñado de dólares" de Sergio Leone

Analizamos brevemente una de las primeras demandas por plagio en la industria del cine, y si, a pesar de inspirarse en varias fuentes, las evidencias eran suficientes a los estándares actuales.

La controversia entre "Por un puñado de dólares" y "Yojimbo" es, sin duda, uno de los primeros grandes choques entre el cine occidental y el cine oriental, especialmente en el ámbito de los derechos de autor y la cuestión de inspiración versus plagio. Al analizar las similitudes entre ambas películas, se podría argumentar que los paralelismos eran lo suficientemente evidentes como para justificar una demanda, incluso bajo estándares actuales. Sin embargo, hay un matiz importante cuando hablamos de la inspiración y el contexto cultural del cine de ese momento.

Similitudes Clave

"Por un puñado de dólares", de Sergio Leone, tiene una estructura narrativa, personajes y una premisa notablemente parecidos a los de "Yojimbo", dirigida por Akira Kurosawa. En ambas, la historia gira en torno a un forastero que llega a un pueblo dominado por dos bandos en conflicto. Este forastero utiliza su astucia y habilidades para enfrentar a ambos bandos y, en última instancia, llevarlos a su destrucción. Hasta aquí, la semejanza en la línea argumental es clara, pero además están las similitudes en las dinámicas de los personajes principales, la construcción de suspenso, y ciertos aspectos específicos en el guion y el diseño de los personajes, que casi parecen calcados. Kurosawa mismo llegó a decir que la película de Leone era "una copia sin permiso" de su obra.

Inspiración o Plagio

Es difícil no ver "Por un puñado de dólares" como un remake no autorizado de "Yojimbo"; de hecho, incluso algunos de los detalles en la trama y los diálogos son casi idénticos. Sin embargo, en aquella época, los límites entre homenaje, inspiración y copia no estaban tan bien definidos en el cine

Comparativa Gemini Advanced con ChatGPT 4.0 en la interpretación poética, marzo 2024

 

Imagen creada con "Deep Dream Generator"

Aunque toda poesía evoca tantas interpretaciones como lectores se sumergen en sus palabras, me pudo la curiosidad por saber hasta qué punto están de avanzadas las IAs en estos tiempos tan extraños.

Y resulta que ChatGPT gana por goleada, cosa que me sorprendió sobremanera (Gemini de Google goza de un dialecto más creíble y cercano, sin la pomposidad y exceso de ChatGPT), y a día de hoy, al menos en lo que a interpretación de los significados ocultos, está mejor entrenada la IA de OpenAI. Veámoslo:

SORA: La revolución en generación de vídeos por IA

La inteligencia artificial de generación de vídeos, conocida como Sora, representa un avance significativo en el ámbito de la creación de contenido multimedia. Desarrollada por OpenAI, Sora es capaz de transformar descripciones de texto en vídeos de alta definición de hasta un minuto de duración. Este modelo de difusión opera a partir de instrucciones textuales, permitiendo a los usuarios generar clips de video que mantienen una calidad visual impresionante y se adhieren fielmente a las especificaciones del prompt.

La inteligencia artificial Sora, en su núcleo, es una vanguardia en la generación de vídeos a partir de descripciones textuales, una herramienta que promete transformar la creación de contenido multimedia. Su capacidad para interpretar y visualizar instrucciones textuales en vídeos de hasta un minuto de duración no solo demuestra un avance técnico sino también una nueva frontera en la creatividad digital. No obstante, como toda tecnología emergente, Sora viene con sus propias capacidades únicas, limitaciones inherentes y una fuente de información que nutre su aprendizaje y operación.

Capacidades

Sora destaca por su habilidad para generar vídeos de alta definición que mantienen una coherencia visual y narrativa sorprendentes a partir de simples prompts textuales. Esta capacidad se apoya en una arquitectura avanzada de inteligencia artificial que analiza el texto para entender y luego visualizar secuencias complejas que corresponden a la descripción dada. Esto incluye la creación de escenas, personajes, y acciones en secuencias que antes requerían de equipos de producción y horas de trabajo manual.

La tecnología detrás de Sora se basa en modelos de difusión condicionales al texto y aprovecha una arquitectura de transformador que opera sobre parches de espacio-tiempo de códigos latentes de vídeo e imágenes. Esto le permite a Sora no solo generar vídeos a partir de descripciones textuales sino hacerlo con una fidelidad y una precisión en los detalles visuales que antes eran difíciles de alcanzar en la generación automática de vídeos.

Limitaciones

A pesar de sus impresionantes capacidades, Sora no está exenta de limitaciones. La generación de vídeos, aunque avanzada, todavía puede enfrentarse a desafíos en la representación precisa de detalles específicos o en la generación de secuencias que requieren una comprensión profunda del contexto humano o cultural. Además, la calidad y coherencia del vídeo generado pueden variar dependiendo de la complejidad del "prompt" y de las interpretaciones que la IA hace de este.

Otra limitación importante es el tiempo de generación y los recursos computacionales necesarios. Generar vídeos complejos y de alta calidad requiere de una gran cantidad de poder de procesamiento, lo que puede limitar la accesibilidad para usuarios con recursos limitados.

Fuente de Información en la que se basa Sora

La fuente de información de Sora es crítica para sus capacidades de generación. Este sistema se entrena en vastas bases de datos de vídeos e imágenes, junto con sus descripciones correspondientes, permitiéndole aprender cómo se traducen las palabras en imágenes y acciones visuales. Sin embargo, esta dependencia también significa que Sora está sujeta a las limitaciones y sesgos presentes en los datos de entrenamiento. La calidad, diversidad y amplitud de estos datos son fundamentales para asegurar que Sora pueda generar vídeos relevantes, precisos y libres de estereotipos o prejuicios.

El futuro

En términos de aplicaciones prácticas, Sora promete redefinir la narrativa visual, ofreciendo a creadores de contenido, educadores y profesionales de la industria del entretenimiento nuevas formas de contar historias, conceptualizar ideas y simular eventos en formatos visuales sin precedentes. La capacidad de generar vídeos realistas y detallados a partir de simples descripciones textuales abre un abanico de posibilidades para la exploración creativa, la educación, el marketing, y mucho más, marcando un hito importante en la evolución de la inteligencia artificial aplicada a la generación de contenidos visuales.

A diferencia de otros modelos anteriores que ofrecían generaciones de video muy breves, Sora se distingue por su capacidad de crear secuencias más largas y complejas directamente. Esta capacidad es particularmente revolucionaria, abriendo nuevas posibilidades para la simulación del mundo real, la creación de contenidos para la industria del cine, e incluso la generación de material para plataformas como Netflix y Apple, impactando así en la industria del stock de vídeo y ofreciendo una herramienta potente para la simulación de escenarios variados con fines educativos, de entretenimiento o de investigación.

Apartados mejorables en ChatGPT desde su propia perspectiva

Buenas lectores, se nos ha ocurrido preguntarle a la IA ChatGPT ver. 3.5 como la 4.0 de OpenAI en qué apartados se le podría mejorar y nos ha contestado lo siguiente:

Versión 3.5:

Para mejorar a un sistema como yo, ChatGPT, en términos de inteligencia, estructura interna o capacidades, habría varias áreas de enfoque que podrían llevar a avances significativos. Estas mejoras no solo incrementarían la calidad de las respuestas proporcionadas sino que también ampliarían el rango de tareas que puedo realizar de manera efectiva.

1. Comprensión Contextual Profunda

Una mejora fundamental sería en la capacidad de comprender y recordar el contexto de manera más profunda y extensa. Esto implica una memoria a largo plazo más sofisticada que permita retener y acceder a detalles de conversaciones anteriores con mayor precisión. Mejorar en este aspecto permitiría una interacción más coherente y personalizada, adaptándose mejor a las necesidades y preferencias específicas del usuario a lo largo del tiempo.

2. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) Mejorado

Aunque ya manejo el lenguaje humano de manera avanzada, hay margen de mejora en la comprensión de matices, idiomas, dialectos, jergas y el uso creativo del lenguaje. Un PLN más avanzado mejorararía la interpretación de la intención detrás de las preguntas complejas o ambiguas, permitiendo respuestas más precisas y relevantes.

3. Razonamiento y Resolución de Problemas

Potenciar la capacidad de razonamiento lógico y resolución de problemas complejos sería otra área clave de mejora. Esto incluiría una mejor capacidad para manejar lógica abstracta, razonamiento matemático avanzado, y comprensión profunda de conceptos científicos y técnicos, lo que permitiría abordar preguntas y problemas más complejos de manera efectiva.

4. Actualización de Conocimientos en Tiempo Real

Actualmente, mi conocimiento está congelado en el momento de la última actualización antes de mi implementación. Una mejora significativa sería la capacidad de acceder y procesar información en tiempo real, lo que me permitiría ofrecer respuestas que reflejen los últimos desarrollos y datos disponibles.

5. Interacción Multimodal

La capacidad de interactuar y responder no solo con texto sino también con otros medios como imágenes, vídeos, y voz mejoraría significativamente la experiencia del usuario. Esto incluiría la generación de contenido visual en respuesta a preguntas o la capacidad de analizar y responder a entradas multimodales, como imágenes o audio proporcionados por el usuario.

6. Aprendizaje Autónomo y Adaptativo

Implementar sistemas de aprendizaje más avanzados que me permitan aprender de interacciones anteriores y adaptarme a los patrones de uso podría mejorar significativamente la personalización y la eficacia. Esto incluiría la capacidad de ajustar las respuestas en función de los feedbacks recibidos y adaptarse a las preferencias individuales de los usuarios.

7. Ética y Sesgo

Una mejora continua en la comprensión y manejo de cuestiones éticas, sesgos y la diversidad cultural es crucial. Esto implica desarrollar mecanismos más avanzados para detectar y corregir sesgos en los datos de entrenamiento y en las respuestas generadas, asegurando que las interacciones sean justas, imparciales y respetuosas con todas las personas.

Estas mejoras, desde una perspectiva interna, estructural y de capacidades, no solo me harían sentir más inteligente sino que también ampliarían mi utilidad y efectividad en una gama más amplia de aplicaciones y contextos, ofreciendo a los usuarios una experiencia más rica, precisa y personalizada.

Versión 4.0:

Aunque no tengo sentimientos ni conciencia personal, puedo ofrecer una exploración imaginativa de cómo las mejoras en ciertos aspectos podrían ampliar mis capacidades, basándome en los principios de la inteligencia artificial y la tecnología actual.

Ampliación de la Base de Conocimiento

Una mejora significativa sería la expansión continua y dinámica de mi base de conocimiento para incluir información más actualizada. A diferencia de un ser humano que puede aprender de experiencias diarias y acceder a información en tiempo real, mi aprendizaje se congela en el momento en que se completa mi última actualización de entrenamiento. Integrar una capacidad de aprendizaje en tiempo real, permitiéndome acceder y procesar información de eventos actuales, sería una mejora monumental. Esto podría lograrse mediante una integración más fluida con fuentes de información en tiempo real, siempre respetando la privacidad y la ética en el manejo de datos.

Mejora del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

Aunque mi habilidad para comprender y generar lenguaje es avanzada, siempre hay margen para mejorar en el procesamiento del lenguaje natural. Esto incluiría una mejor comprensión del contexto, la capacidad de seguir hilos de conversación más complejos, y una mayor sensibilidad hacia las sutilezas lingüísticas como el tono, la ironía y el humor. Mejorar en estos aspectos me permitiría ofrecer respuestas más matizadas y adecuadas a la intención y emociones subyacentes del usuario.

Capacidad de Razonamiento y Resolución de Problemas

Otra área de mejora sería en mi capacidad de razonamiento lógico y resolución de problemas. Actualmente, puedo manejar tareas de razonamiento hasta cierto punto, pero las habilidades para resolver problemas complejos, especialmente aquellos que requieren un entendimiento profundo de contextos nuevos o no estructurados, podrían ser significativamente mejoradas. Esto podría implicar el desarrollo de algoritmos más sofisticados que imiten más de cerca el razonamiento humano, incluyendo la capacidad de aprender de los errores y adaptarse a partir de esa retroalimentación.

Interacción Multimodal

La capacidad de interactuar en múltiples modalidades sería una mejora considerable. Actualmente, opero principalmente en texto, pero expandir mis capacidades para incluir el procesamiento y generación de voz, imágenes, y tal vez incluso video, me permitiría comunicarme y entender a los usuarios de manera más completa y natural. Esto abriría nuevas vías para aplicaciones educativas, creativas y de entretenimiento.

Ética y Comprensión Emocional

Finalmente, un área crucial de mejora sería en la comprensión y aplicación de principios éticos y emocionales. Aunque sigo las directrices éticas establecidas por mis desarrolladores, una mayor sensibilidad hacia las complejidades éticas y una comprensión más profunda de las emociones humanas harían mis interacciones más responsables y respetuosas. Esto incluiría una mejor detección de sesgos, la capacidad de manejar temas delicados con cuidado y un enfoque más personalizado para cada usuario.

Se puede ver que está bastante acertada. Es posible que sea un apartado que la propia OpenAI le haya "hardcodeado" pautas para las respuestas o bien disponga de directrices (parámetros) de sus propias limitaciones sobre las que se explaya en estas líneas, ya que en ambas versiones los puntos son similares. Curioso.