En el mundo ubicuo de Internet y de la Máquinas que Aprenden, un mundo en el que parece posible construir muchos de los relatos que nos interesan de forma automática o semiautomática, porque hemos transferido parte de nuestro conocimiento y talento narrativo a nuestros sistemas, las cosas no son como parecen (o a veces parecen ser como no son). Los museos en la web tienen por delante el desafío de construir una museografía digital que no virtualice las limitaciones de espacio, tiempo o duración del mundo determinado por las condiciones físicas y materiales y que, por tanto, responda de manera genuina a las nuevas posibilidades de experiencia, operación y negocio que posibilita la tecnología.
En 1999, David Weinberger lanzó el Cluetrain Manifesto. La primera de sus 95 tesis decía: “los mercados son conversaciones”, vale decir aquí, “los museos son conversaciones”. Según el Manifiesto, desde los albores de internet, las organizaciones se estaban modificando empujadas por las nuevas posibilidades de las que disponían los consumidores gracias a la ampliación digital del mundo. En el futuro, la imagen de los museos será el resultado de su capacidad para conversar de manera personalizada con sus diferentes audiencias y públicos. Internet y las tecnologías avanzadas que la soportan parecen haber hecho posible el sueño de Malraux de un Museo Imaginario, personal, sin límites de espacio o tiempo, sin muros, sólo determinado por el gusto de quien lo construye, en suma, de un museo que ha dejado de ser una monolítica afirmación. Definitivamente, un Museo Imaginario es un meta-lugar del patrimonio y la memoria que debería ser fácilmente accesible de una manera más personalizada y cosmopolita por un público más conectado, curioso e informado que busca saber más, conocer antes, mejor y más verdaderamente. Las organizaciones más en la frontera y con ellas los museos más despiertos están utilizando la tecnología para comprender mejor a sus posibles clientes y audiencias con el fin de hablar personalmente con cada una de ellas.
La tecnología no es neutral; un enfoque tecnológico inadecuado o un conjunto de tecnologías insuficientes determinan el resultado. La generalización de la Inteligencia Artificial y de las tecnologías cognitivas está permitiendo desarrollar una original simbiosis entre lo que saben las personas y, en un ambiente tecnológico cada vez más semánticamente consciente, lo que manejan y son capaces de interpretar los sistemas, dando como resultado, en el caso de los museos, un relato, o conjunto de ellos, cada vez más variado, profundo, personalizado y rico.
Finalmente, en Internet todos los museos pueden llegar a ser uno sólo. Estamos contribuyendo a construir, cada vez que publicamos datos y nuestros sistemas inteligentes los enlazan, una gigantesca máquina de aprender. Gracias a ello y a las tecnologías de recuperación de la información disponibles, podremos responder a preguntas tan interesantes como: ¿qué estaba componiendo Beethoven cuando Goya pintaba tal o cual obra? De este modo, cualquier museo, cualquier colección podrá convertirse en la web en un relato/espacio educativo, pero recíprocamente, todos podrán convocar el conocimiento complementario que precisen para construir un conjunto de narraciones que hagan de la experiencia de la visita a la colección de un museo una experiencia superior. El internet inteligente puede convertirse, a través de los dispositivos móviles, en un ambiente que susurre al oído de los visitantes aspectos relevantes (y eventualmente personalizados) de la obra que está contemplando. En la práctica, la transformación tecnológica de los museos actúa como palanca para su transformación cultural. Parece evidente que con todo lo referido en acción, se abrirán a los museos nuevas posibilidades de negocio que demandarán de una nueva organización de los mismos.
Con el Internet ubicuo, inteligente, aceleradamente creciente y extraordinariamente vasto que es el signo de nuestros tiempos, el conocimiento humano en su conjunto ha crecido y se ha vuelto más complejo, pero menos seguro y cierto. La nueva dimensión de hechos alternativos o noticias falsas sugiere que ahora necesitamos, mucho más que nunca, autoridades que ofrezcan sentido e interpretación. Sin duda, las nuevas museografías y, especialmente, sus extensiones digitales deberán reflexionar sobre (y resolver) esta tensión entre las posibilidades que se abren con la tecnología y los desafíos, compromiso y talento intrínsecamente humanos que implica su gobierno.
El despliegue de internet ha determinado la creación de un espacio de vida digital, un espacio de vida real que no es sólo útil para la publicación, la distribución, la difusión de contenidos o la conversación, sino también para la producción y creación. El arte digital concebido originalmente en formato digital nos plantea desafíos específicos de exhibición, reproducción y preservación que habremos de saber resolver en los próximos años.
Sobre todo esto tuve ocasión de conversar en el curso organizado por el Museo de Bellas Artes de Bilbao "Museografías: modos de ver el arte". Grandes figuras del arte y la gestión cultural como Norman Foster, Taco Dibbits, Director del Rijksmuseum en Ámsterdam o Gabriele Finaldi Director de la National Gallery también expusieron su visión sobre los nuevos desafíos museográficos a los que se enfrentan los museos en la era de la información. Siguiendo el siguiente enlace podéis ver, si os place, la conferencia que tuvo lugar el 28 de julio del presente año.
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Es por ello por lo que conviene distinguir. “Inteligencia Artificial” designa un conglomerado de aproximaciones diverso al problema de la emulación de la inteligencia humana por parte de las máquinas en el que cabe diferenciar dos grandes grupos. Por un lado, tenemos el programa de inteligencia artificial orientado a resolver problemas de aprendizaje. En esta misma línea se encuentran el conjunto de aproximaciones que integran los cálculos sobre datos muy masivos (big data) y el conjunto de reglas y algoritmos que podemos ejecutar sobre ellos de manera que las máquinas puedan “aprender” sobre esa base (Machine Learning y más recientemente Deep Learning). Esta aproximación produce resultados inteligentes, pero no recrea funciones superiores de las personas, como son todas las cognitivas, lo que en la práctica significa que no es capaz de emular comportamientos inteligentes. De esto es de lo que trata la Inteligencia Cognitiva, a la que podríamos definir como Inteligencia Artificial Semántica o Inteligencia Artificial interpretada semánticamente.
El conjunto de tecnologías que se agrupan alrededor del Programa de Inteligencia Cognitiva (ontologías, vocabularios, grafos de conocimiento, procesamiento y comprensión del lenguaje natural…) permite a las máquinas comprender e interpretar el mundo que las personas depositamos y representamos en el inmenso conjunto de datos y recursos digitales que hemos y estamos generando, amplificando a la par que emulando nuestras capacidades para enlazar información, razonar, inferir o descubrir conocimiento sobre ese universo de datos.
La Inteligencia Cognitiva representa, probablemente, el futuro de la Inteligencia Artificial, algo en lo que ya estamos trabajando y que ofrece grandes resultados muy satisfactorios ya en la construcción de ecosistemas complejos digitalizados. Previsiblemente este programa tendrá un enorme desarrollo en los próximos 10 años. En este escenario, la “mente” de los sistemas, lo que permite que éstos "comprendan" e interpreten el mundo de las personas, aquello que hace posible la comunicación efectiva entre estos y las personas, es y será sin duda semántico. Y ello es así porque si las máquinas no pueden hacer de alguna manera suyo el mundo de entidades y relaciones que constituye la base de los procesos de cognición humanos, no se ve el modo de que puedan llegar a emular verazmente comportamientos inteligentes o, dicho de otro modo, ser algo más que máquinas de un solo propósito o, si se prefiere, las máquinas herramienta de la inteligencia artificial. Y el futuro consiste en mucho más que eso, seguramente.
https://retina.elpais.com/retina/2018/11/30/tendencias/1543592011_921900.html
]]>Google pudo gracias a esta compra dotar a su motor de búsqueda de la capacidad para entender y mostrar contenidos acerca de las entidades por las que preguntaba el usuario, haciendo de este modo que su buscador fuera más inteligente y más capaz de responder a preguntas complejas, así como de investigar cualquier tema con más profundidad, tal y como decían ellos mismos. El resultado de este empeño, más evidente y conocido por el público ha sido el Infobox, la caja con contenido preciso acerca de la entidad, persona, lugar, especie vegetal o animal, etc.... sobre la que se pregunta, que aparece a la derecha de la lista de resultados y que posibilita navegar a través de las relaciones entre la mencionada entidad y otras entidades relacionadas; podemos así, por ejemplo, navegar a través de las relaciones de una persona con otras personas, con los lugares importantes de su biografía, con obras suyas y de otros autores, etc.... El infobox es ya desde hace tiempo parte de la experiencia de búsqueda y recuperación de información "Google", pero el Grafo de Conocimiento subyacente puede valer para muchas cosas que no se ven, pero que tienen un extraordinario valor económico, como por ejemplo realizar recomendaciones publicitarias mejor dirigidas, más ajustadas a los intereses reales de los usuarios y, por tanto, más personalizadas, desarrollar buscadores especializados, como por ejemplo un buscador de enfermedades a partir de síntomas y, especialmente, para perfilar de manera más ajustada a los usuarios.
El paso dado por Google permitió convertir la Internet pública que consumimos cotidianamente en una Web de Entidades o Web de Datos, capaz de admitir procesos de búsqueda e interrogación inteligentes y no simplemente basados en secuencias de caracteres (strings). Este proceso lo había anticipado Tim Berners Lee en 2001, en su artículo seminal The Semantic Web, publicado en Scientific American en 2001 .
Los Grafos de Conocimiento son la condición para poder desarrollar un Programa de Inteligencia Artificial suficientemente expresivo y flexible como para que las máquinas y sistemas puedan interactuar y conversar con sentido con las personas sobre la base de procesar y comprender su lenguaje y los contenidos creados con él.
En GNOSS hemos creado las herramientas para que cualquier empresa pueda disponer de la posibilidad de realizar con su contenido el mismo proyecto que Google, incluido el hecho de enlazarlo con contenido externo.
El vídeo que proponemos a continuación es ya un clásico y ayuda a comprender todo esto de un modo ameno y sencillo. Metaweb trataba con él de responder a la pregunta: ¿Qué es una entidad? El vídeo muestra cómo funciona una Web de Entidades y cómo son los procesos de interrogación y búsqueda en un sistema de información con esas características. Sencillo, para todos los públicos y muy útil para entender el corazón semántico del renovado y muy actual Programa de Inteligencia Artificial.
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