martes, 28 de julio de 2015

Lecciones de auto-organización de las hormigas

Cómo organizar a las masas: las lecciones de las hormigas
Un crítico equilibrio entre la anarquía y el adocenamiento explica la cooperación eficaz
JAVIER SAMPEDRO - El País

Las hormigas intentan resolver uno de los experimentos del Weizmann. / EHUD FONIO/ OFER FEINERMAN

Un agente autónomo tiene muchas ventajas, pero cuando la tarea es demasiado pesada no hay más remedio que cooperar. Sin embargo, la cooperación entre agentes autónomos plantea dos problemas graves. ¿Cómo ponerlos de acuerdo para que todos tiren hacia el mismo lado? ¿Y cómo ajustar su comportamiento en respuesta a los retos del entorno? Una solución es copiar a las hormigas, que lo resuelven mediante un delicado equilibrio entre la anarquía y el adocenamiento.

El físico de sistemas complejos Ofer Feinerman y sus colegas del Instituto Weizmann de Rehovot, Israel, han sometido a la hormiga Paratrechina longicornis –una especie invasiva tan eficaz que ha colonizado los bosques y ciudades de todo el planeta— a toda clase de perrerías experimentales, como tener que transportar enormes piezas de comida o cambiarles la posición del nido al que tienen que regresar con ellas. Y han ido puliendo así sus modelos matemáticos para explicar el comportamiento colectivo de esos insectos. Presentan sus resultados en Nature Communications.

“La optimización del transporte surge de unas reglas de decisión que equilibran la individualidad y la docilidad”, dicen los autores

“A la escala de la hormiga individual”, escriben Feinerman y sus colegas, “la optimización del transporte surge de unas reglas de decisión que equilibran la individualidad y la docilidad”. Ser dócil es imprescindible para que todas las hormigas empujen en la misma dirección: basta que cada una copie a su vecina. Pero son unos pocos individuos particularmente bien informados los que pueden corregir la trayectoria de la turbamulta si ésta se dirige a un lugar erróneo. Lo que no es tan raro.

La individualidad, la docilidad y el sutil equilibrio se codifican en cada insecto –quien tiene un cerebro es la hormiga, no el hormiguero—, pero de la interacción entre esos agentes autónomos resultan propiedades nuevas. Este es el distintivo de un sistema emergente: un todo que es más que la suma de sus partes. El conjunto de hormigas se comporta de un modo bien conocido por los físicos: como un sistema cercano a una transición de fase.

Como el agua cerca del punto de congelación, donde se juega su naturaleza líquida o sólida, el sistema de hormigas se sitúa justo en la frontera entre el paseo aleatorio –la forma de andar de un borracho— y el movimiento balístico, que se dirige a un objetivo preciso. Por eso la llegada de una sola hormiga bien informada (una exploradora, o scout) es capaz de inclinar la balanza hacia la trayectoria correcta. Si el sistema de hormigas estuviera lejos de esa transición de fase, no habría manera de enderezar su conducta.

Logran transportar enormes piezas de comida o cambiarles la posición en el nido al que tienen que regresar con ellas
No es la primera vez que la cercanía a una transición de fase (a veces llamada “criticalidad”, o comportamiento crítico) se propone como un principio organizador de los sistemas biológicos. Los enjambres de abejas y las bandadas de pájaros se comportan también como sistemas críticos, y esa cercanía a una transición de fase les permite sus rápidas y espectaculares correcciones de rumbo. Experimentar con esos sistemas, sin embargo, plantea obvias dificultades y riesgos dolorosos. Las hormigas de Feinerman han resultado un sistema óptimo.

Importa reparar en que todos estos sistemas funcionan sin un control central. Es cierto que la hormiga exploradora puede ejercer un efecto drástico sobre el colectivo, como lo ejerce el pájaro que encabeza la V sobre la bandada que va detrás. Pero esos individuos en posiciones de privilegio no son quienes organizan el comportamiento de los demás: son quienes tienen la mejor información, pero las reglas del sistema no están en su cerebro, sino que emergen del conjunto. Más que verdaderos líderes, son auténticos listillos.

jueves, 16 de abril de 2015

Los algoritmos no están matando la cultura creativa

Algoritmos no están matando Cultura Creativa
Los algoritmos son fundamentalmente no creativa. Cada conjunto de números crujían, cada resultado calculado, necesita un componente humano igual y quizás opuesta a traerlo a la vida.
KYLE CHAYKA - Pacific Standard



El Registro Nacional de Cine ha recopilado una lista de las películas americanas más importantes en la historia, seleccionados por un panel de expertos con décadas de experiencia académica. En un estudio reciente de la Universidad Northwestern, un programa informático crujía datos públicos en línea para generar casi exactamente la misma lista sin experiencia humana requerida. Por métricas que analizan como ingresos de taquilla, citas de Wikipedia, y la clasificación de búsqueda de Google, este algoritmo fue capaz de mejores críticos de cine humanos en su propio juego.

El estudio, publicado en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, sugiere que podemos utilizar métodos cuantitativos para llegar a lo que solemos ver como un juicio cualitativo de realización artística. Del mismo modo, un estudio de 2013 en la Universidad de Stonybrook encontró que con esta técnica de "estilometría estadístico", un tipo de sabermetrics para la cultura en lugar de béisbol un algoritmo capaz de predecir con un 84 por ciento de precisión que las novelas se convertirá en un éxito comercial. Empresas como Epagogix y defensores, como el ex profesor de estadística Vinny Bruzzese ofrecen análisis predictivo de guiones, así, intentar utilizar ecuaciones de adivinar simplemente que las secuencias de comandos funcionarán mejor.

Es fácil imaginar que estos algoritmos están matando la creatividad, que nos conduce por un camino a un dispositivo que escupe de nuevo los libros perfectos y guiones de cine como una versión literaria de coche auto-conducción de Google. Uno casi puede oír a los guionistas y novelistas recogidos del mundo gritando de angustia cuando contemplan su futuro irrelevancia. ¿Están los artistas van a ser sustituidos por programas de ordenador sin alma?

El software podría estar tomando un papel más importante que nunca en la creatividad cultural, pero por temor a su impacto no es por temor a que a diferencia de la prensa de Gutenberg mataría el arte de escribir en el siglo 15.

La paranoia es comprensible. Algoritmos ya gobiernan la mayoría de nuestras experiencias en línea, desde la selección de las historias que aparecen en nuestras noticias Facebook alimenta a decidir las fechas posibles en OkCupid. Están "conquistar el mundo", como una charla TEDx puso. Sin embargo, el miedo más grande de la mecanización, la noción aterradora que el arte creativo puede ser replicado tecnológicamente con sólo pulsar un botón, es infundado. Yo diría que más que nosotros sustitución, algoritmos computacionales En realidad nos proporcionan nuevas herramientas para reflexionar sobre nuestra propia cultura muy humano.

A pesar de que una escritura periodista artículos que los algoritmos pronto podrían replicar automáticamente a la Associated Press que ya está utilizando el software para generar sus informes sobre las ganancias corporativas, no estoy particularmente miedo de mi propia creatividad convirtiéndose en inútil. Eso es porque los algoritmos sólo son capaces de deducir las tendencias de los datos que se dan, decidir qué nuevos libros podrían ser piezas negociables o que de noticias convincente por juzgarlos contra ejemplos previamente exitosas. Carecen de una visión humana.

Ante esta incapacidad para "hacerlo nuevo", como Ezra Pound dijo, los algoritmos están atrapados en el pasado. Los grandes estudios y editoriales que dependen de análisis predictivo pudieron encontrar su trabajo de repente derivado en su intento de hacer sólo las apuestas asistido por ordenador más seguros posible.

Utilizando datos de la inspiración no es una práctica nueva. Amazon permite a los usuarios votar sobre los que los pilotos de televisión que produce. Netflix utiliza asimismo información sobre lo que los suscriptores ya miran a planificar su originales propios espectáculos-castillo de naipes se hizo porque los espectadores amaron La Red Social, que David Fincher también dirigió, así como la estrella Kevin Spacey. Estas estrategias imitar el efecto de los algoritmos de predicción sin que necesariamente el uso de ellos. Los escritores no han desaparecido ni tiene el mundo terminado, aunque la televisión puede ser un poco más aburrido como resultado.

Del mismo modo, Marvel y Warner Brothers están planeando decenas de películas de superhéroes de aquí a 2020. El último grupo de luchadores galácticas de gran presupuesto fue un éxito, por lo que los siguientes doce películas será, también, o lo que el pensamiento va. Puede haber un problema técnico, sin embargo, para ser eficaces, los algoritmos deben también cambian con sus audiencias, que eventualmente podría sufrir de agotamiento héroe imprevisto.

Mientras que atienden a la comerciabilidad podría ir en contra de la sensibilidad de algunos escritores, no es un pecado. Algoritmos predictivos exitosos también podría significar que los estudios hacen apuestas fuertes en sus películas independientes, incluso a medida que reducen el riesgo en sus títulos mega-presupuesto. Podría haber más espacio para complacer a la corriente principal y nichos de público por igual, además de fomentar el éxito sin precedentes rara como congelado, las niñas, o Jeff VanderMeer del Sur Alcance Trilogy.

Los algoritmos son una bala mágica. Claro, Hollywood podría saber que el público como las comedias extravagantes con dos protagonistas femeninas, pero que son esos personajes van a ser y lo que van a decir? La computadora no puede escribir un guión completo, ni de datos puede dar todas las respuestas. Debemos abrazar las formas algoritmos nos pueden ayudar en lugar de centrarse en cómo podrían hacer daño.

Los algoritmos son simplemente un punto de partida donde comienza el trabajo creativo real. Artistas y diseñadores visuales expertos en tecnología ya están mostrando cómo los algoritmos pueden aumentar la creatividad en lugar de reemplazarlo, con ecuaciones para abrir nuevos caminos creativos. De hecho, las computadoras podrían ser especialmente adecuado para encontrar justo lo que hace que el arte convincente. "Los algoritmos están diseñados para el procesamiento de la cultura humana," el artista londinense Mateo Plummer-Fernández dice.

El trabajo de Plummer-Fernández incluye esculturas abstractas y jarrones geométricas creadas por algoritmos repitiendo hasta que se forman formas que ningún humano podría imaginar. Las piezas nos muestran lo que parece cuando artistas y máquinas colaboran. "Algoritmos están profundamente hibridan con la actividad humana, de las intenciones de su programador a los datos humanos generados por las que se alimentan de", dice Plummer-Fernández.

En noviembre pasado, el artista Internet Darius Kazemi creado Generación Mes Nacional de Novela, una respuesta algorítmico al desafío anual novela-escritura de un nombre similar. En lugar de escribir una novela, Kazemi instó a los programadores a diseñar algoritmos que se salieron no sólo una idea para un programa de televisión, pero un manuscrito completo. Entradas a NaNoGenMo incluyeron un misterioso tomo faux-medieval por Liza Daly y un cómic detective noirish de Greg Borenstein. Cada vez que uno de estos algoritmos artísticas se ejecuta, un libro nuevo emerge, completamente único e imposible sin la ayuda de una ecuación.

Los nuevos libros no tienen sentido narrativo perfecto, de ahí la necesidad permanente de un editor humano. Pero tal es el defecto fatal de la cultura algorítmica. En realidad, es fundamentalmente poco creativo. Cada conjunto de números crujían, cada resultado calculado, necesita un componente humano igual y quizás opuesta a traerlo a la vida.

El futuro no es tan oscuro como la paranoia algoritmo podría sugerir. Así que anímate, novelistas reunidos: Software podría estar tomando un papel más importante que nunca en la creatividad cultural, pero por temor a su impacto no es por temor a que a diferencia de la prensa de Gutenberg mataría el arte de escribir en el siglo 15. Las nuevas herramientas tecnológicas tienen una manera de generar creatividad más humana, no menos.

martes, 14 de abril de 2015

Dinámica empresarial de vida y muerte de empresas

¿A dónde van las empresas cuando mueren?
Las empresas no pueden vivir para siempre, y el promedio de vida de una empresa que cotiza en bolsa cae. La buena noticia es que se conviertan en otras empresas.
BOURREE LAM - The Atlantic


Mike Segar / Reuters

En el trabajo económico clásico La naturaleza de la empresa, el economista Nobel Ronald Coase escribió acerca de por qué existen las empresas. El argumento de Coase era que las empresas reducir los costes de producción de bienes y servicios, porque es más fácil de coordinar personas y proyectos cuando todo se hace bajo un mismo techo. Pero hoy en día, la tecnología de las comunicaciones ha reducido drásticamente los costos de tener ciertos trabajos realizados fuera de la casa. ¿Serán las empresas vivir tanto como lo hacían antes?

No parece: Richard Foster, profesor de la Escuela de Administración de Yale, ha descubierto que el promedio de vida de una empresa S & P redujo de 67 años en 1920 a 15 años en la actualidad. Foster también encontró que, en promedio, una empresa S & P está siendo reemplazada cada dos semanas, y estima que el 75 por ciento de los S & P 500 empresas será reemplazado por nuevas empresas en 2027.

Con tantas empresas muriendo a un ritmo más rápido, lo que se da de ellos? ¿Son sólo va a pique? Un nuevo informe del Instituto de Santa Fe dice todo lo contrario: las empresas estadounidenses mueren para crear nuevas empresas o formar parte de otra empresa. En cuanto a una base de datos de 25.000 empresas 1950-2009, el grupo de investigadores empleó modelos matemáticos de la ecología teórica para mirar la vida útil de las compañías estadounidenses. Encontraron que las empresas que cotizan en bolsa se mueren a la misma velocidad, independientemente de la edad de la empresa o qué sector se encuentra. En su conjunto de datos, se encontró que la mayoría de las empresas viven alrededor de 10 años y la razón más común de una empresa desaparece es debido a una fusión o adquisición.

Este gráfico muestra los tamaños de 30.000 empresas que cotizan en bolsa, con unas ventas de estabilizarse ya que las empresas alcancen la madurez.

Los tamaños de las 30.000 empresas de Estados Unidos desde 1950 hasta 2009


Hamilton y Daepp / Santa Fe Institue

Los investigadores del Instituto de Santa Fe en cuenta que sus resultados son diferentes de lo que se ve en Europa y Japón. Este último es el hogar de más de 50.000 empresas que son más de 100 años de edad (incluyendo este 1300 años posada), aunque estas antiguas empresas familiares también están comenzando a enfrentar la mortalidad a la luz de la legislación sobre quiebras actualizada de Japón. Foster, por su parte, ha hecho un llamamiento a las empresas estadounidenses a abrazar la "destrucción creativa" en lugar de luchar contra ella.

sábado, 14 de febrero de 2015

Simulando la dinámica de avance escolar

La comprensión de la dinámica de la progresión escolar
Computational Modeling in Cognitive and Social Science Blog


Una visión general del modelo completo

Esta investigación se basa en la observación de que la progresión de grado en escuelas sudafricanas de bajos ingresos es sólo débilmente vinculado a la capacidad real y el aprendizaje como una consecuencia de la incapacidad de los (mal entrenado, baja calidad) maestros en estas escuelas para evaluar adecuadamente la competencia de su aprendices. Por tanto, el objetivo principal de este modelo es de entender con mayor granularidad de la relación entre la progresión de los estudiantes y profesores y los factores sociales. En particular, ¿cómo funciona la eficacia del profesor en la evaluación de la capacidad de los estudiantes, la oportunidad de aprender, los niveles de desempleo, y las diferencias salariales entre los trabajadores calificados y no calificados afectan las decisiones de los estudiantes sobre la asistencia escolar? Una contribución clave de este modelo es explorar la importancia relativa de estos en dos dimensiones: la repitencia y la deserción escolar de los estudiantes. Mientras que la repetición de grado es una función exclusivamente de la capacidad y la eficacia de evaluación docente, este resultado se alimenta en las tasas de deserción escolar, la creación de una relación dinámica entre estas dos variables.

El modelo consta de cuatro procedimientos secuenciales significativos que se producen durante un período de un tick (solo año), con cada tic que representa un solo año escolar. Agentes primer estudiante se crean con un nivel de habilidad innata (una vez que el modelo está en ejecución, esto representa sólo la adición de una nueva cohorte de 8s Grado), a continuación, los alumnos escriben un examen anual que se evalúa con cierta aleatoriedad, y luego decidir si no permanecer en la escuela sobre la base de esta prueba, su capacidad innata y diversos factores del mercado laboral. Por último, aquellos estudiantes que hayan superado la prueba y no han abandonado son promovidos al siguiente grado.


Más altos componentes estocásticos dan como resultados en un aumento de las tasas de abandono escolar y menos estudiantes que llegan a los grados superiores

Mientras que la calificación del estudiante promedio se mantiene aproximadamente en la media especificada en el modelo (62%), la mayor variabilidad en las puntuaciones de la prueba generada por la introducción de un componente estocástico en la evaluación produce mucho mayor variación de resultados de las pruebas en torno a la media, y por lo tanto mayor probabilidad de los estudiantes en su defecto. Esto a su vez genera una carrera escolarización prolongada. La escolarización de duración aumenta a medida que las perspectivas de empleo empeoran (abandonos disminuyen). Cada vez más clases pequeñas surgen en los diferentes grados superiores como el grado de aleatoriedad en la asignación de los aumentos de marca de prueba. Cabe destacar que una U invertida que aparece en la matrícula total en los escenarios de alta y media de desempleo. Bajo las condiciones del mercado de trabajo favorables (bajo desempleo), los estudiantes tienen pocos incentivos para permanecer en la escuela después de una mala evaluación de su capacidad. Sin embargo, como las condiciones del mercado laboral empeora, dos fuerzas en conflicto entran en juego - como aleatoriedad en incrementos de evaluación, los estudiantes son más propensos a abandonar (por lo tanto, observamos clases más pequeñas), sin embargo, un componente estocástico mayor también significa mayor número de suspensos (y por lo tanto más grande tamaño de las clases en cada grado). Los resultados sugieren que en el hecho de la alta tasa de desempleo, esta última prevalece, y permanecer en la escuela se convierte en una estrategia más exitosa para los estudiantes.

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