Este blog pretende cumplir la misma función filtrando las noticias más relevantes para ese grupo de usuarios que no necesita estar todo el día pendiente de la tecnología.
Aquí podrás encontrar enlaces a noticias interesantes sobre todas estas tecnologías, sencillas guías o explicaciones sobre conceptos informáticos útiles…
Vídeo de midulive donde explica las claves de una filtración histórica que nos ha descubierto las claves del algoritmo que ordena los resultados de búsqueda de Google.
Lo que más llama la atención (y no sorprende nada, al mismo tiempo), es el uso que se hace de la telemetría de Google Chrome y la importancia que se le da a las webs más grandes para infravalorar a las páginas personales.
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Igual que con los bots conversacionales, el algoritmo de TikTok puede comenzar a saturarse y recomendar cosas que no tengan ninguna relación con tus gustos. Si eso comienza a ser algo continuo, la mejor opción es… CERRAR TIKTOK!
Y si no, reiniciar el algoritmo eliminando tu historial de visualizaciones. A partir de ese momento tocará volver a educarlo, por supuesto.
Llego un poco tarde para hablar de la polémica que ha habido con los teléfonos Samsung capaces de realizar fotografías espectaculares a la luna, pero me ha gustado lo fácil que se entiende en este artículo el proceso de edición automática que se aplica en estos casos.
Algunos se quedaron con la idea de que Samsung plantaba un pegote de la luna encima de la foto y no hay nada más lejos de la realidad. Y quejarse de este proceso tan avanzado debería llevarnos a criticar todas las cámaras de los móviles en los últimos 5 años (si no más). Desenfoque artificial, efecto belleza, modo nocturno… todos estos sistemas emplean algoritmos e Inteligencia Artificial para darnos una imagen óptima.
De todas las redes sociales habidas y por haber, TikTok es de las que menos esperaba un gesto de transparencia: pronto podremos saber qué ha influido en ese loco algoritmo.
Esto es algo que debería ser legal y éticamente obligatorio para todo servicio que usa algoritmos de recomendación, pero las redes sociales son muy celosas de su intimidad (que no de la nuestra) y no les gusta dar pistas del funcionamiento de sus patentados algoritmos.
Estamos en el 2022, somos capaces de generar imágenes con solo hacer una breve descripción… pero en las redes sociales sigues encontrándote con desnudos no solicitados.
Pues una red social de citas ha desarrollado un algoritmo de código abierto que detecta los desnudos y eso debería fomentar que cada vez sea más difícil encontrarse con penes o pechos que no estás buscando.
No se trata de ser puritano y censurar los pezones en Instagram sino de no encontrarse con ciertas cosas cuando uno no las busca o es menor de edad. Ese debería ser el camino.
Mucha gente se sorprende de lo bien que funciona el algoritmo de recomendación de TikTok, pero probablemente su mayor mérito sea aprovechar información básica como el tiempo que tardamos en cambiar de tipo de vídeo o que usemos la opción para marcar un vídeo como poco interesante para nosotros.
Mientras tanto, el rey caído en desgracia desaprovecha algo tan importante como que una persona se moleste en marcar un No me gusta.
En mi experiencia personal pasé de ver solo mi lista de suscripción a hacer un mixto entre suscripción y recomendados para, finalmente, ver solo recomendados (y los vídeos básicos que espero semanalmente). Resultado: cada vez veo menos contenido en YouTube porque sus recomendaciones son peores incluso que las de Instagram.
Si algo tengo claro es que, en cuanto la Unión Europea pierda algo de influencia económica y política, las grandes tecnológicas nos lo harán pagar por ser siempre la pionera en la vigilancia de la privacidad ciudadana o en imponer millonarias multas por abuso de posición dominante.
La última novedad es que los algoritmos de recomendación deberán estar disponibles a los Estados miembros para que puedan ser controlados. Algo a lo que, desgraciadamente ya llega tarde, pero aún así se agradece.
No se trata de que Bing vaya a conocer el algoritmo mágico del buscador de Google porque se haya hecho público, pero aún así, entiendo que es algo que va a doler mucho y se intentarán resistir de todas las maneras posibles.
En este vídeo en inglés se explica cómo funciona el algoritmo RAISR de Google que permite “mejorar” las imágenes en baja resolución.
Es sorprendente lo arraigado que está el concepto “de donde no hay no se puede sacar” en temas fotográficos: tecnología como la de Blade Runner capaz de reenfocar imágenes nos parecían totalmente falsas pero el machine learning lo acerca, en cierto modo. Fascinante.
Y por lo que se dice, es algo que se puede conseguir de una forma mucho más sencilla y rápida de lo que podría parecer, sin recurrir a un enorme banco de imágenes y a muchas horas de trabajo de la máquina.
Por otro lado, ahora se está hablando de Google Brain y su capacidad para reconocer caras pixeladas… un peligro para todos los testigos anónimos que dependen de ese modelo de pixelación. A partir de ahora habrá que curarse en salud, nada de píxeles de colores sino un cuadrado negro.
Red neuronal ha sido el concepto tecnológico del 2016: si tu producto no hacía uso de ellas, no era innovador. Asistentes, teclados, herramientas fotográficas…
Waifu2x promete utilizar dichas redes para convertir imágenes anime a una mayor resolución sin pérdidas y parece funcionar bien. Con fotografías, que es como yo la he probado, no es tan maravilloso… pero menos da una piedra.
No hará milagros, pero algo puede ayudar, por lo que se convierte en una de esas utilidades dignas de guardar en marcadores.
