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Historia de la inteligencia artificial (2)

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Segunda crisis de la IA

Si la primera crisis surgió producto de las expectativas de que la maquina (los programas)  en 20 años igualara las capacidades humanas, lo cual no se cumplió, la segunda fue producto de los diferentes enfoques de la IA  y sus métodos asi como las promesas que contenía cada uno y el  menos precio hacia los otros enfoques.

Y es que la IA parece irreconciliable si la analizamos a través de sus tres vertientes originales:

  • Estudio de la mente humana.
  • Sistemas informáticos inteligentes.
  • Sistemas comerciales basados en las técnicas de la IA

Estudio de la mente: Descubrir los enigmas de la mente humana, donde la máquina es utilizada como laboratorio para verificar las teorías. Se basa en la idea de una inteligencia artificial fuerte y ha dado lugar a la psicología cognitiva

Sistemas informáticos: analizar las técnicas informáticas de simulación del comportamiento inteligente, Se soporta sobre la idea de una inteligencia artificial débil y ha sigo la impulsora del paradigma basado en datos, del cual hablaremos en el próximo articulo.

Sistemas comerciales: la máquina es una herramienta que a través de programas inteligentes servirá al hombre en sus tareas diarias. Se busca desarrollar sistemas que permitan obtener ganancias, dio lugar al boom de los sistemas expertos que son aplicaciones centradas en un domino de aplicación, por lo cual ha sido llamada IA estrecha.

Cada uno de estos tres enfoques niega los progresos del otro, y en algunos casos considera que no tiene nada que ver con la Inteligencia Artificial. Hoy según la inteligencia artificial se ha ido complejizando, han ido surgiendo otros enfoques y nuevas vías para el desarrollo de la IA, de lo cual hablaremos en próximos artículos.

Nuevos paradigmas

Luego del fracaso en los 80s del paradigma simbólico, basado en los métodos heurísticos, los sistemas basados en conocimientos. Se necesitaba de nuevos enfoques de ahí que se retomarán algunas ideas, en muchos casos condenadas por los padres de la inteligencia artificial (IA). Y es que los argumentos para la creación de una IA han ido cambiando a lo largo del tiempo, al igual que las expectativas, por lo que surgió un nuevo paradigma de programación dentro de la inteligencia artificial: el conexionista

El paradigma conexionista

El paradigma conexionista mas representar los estados mentales buscaba la representación de las conexiones que se establecen entre las diferentes de una organismo, ya sean neuronas (redes neuronales), agentes (agentes inteligentes), genes (algoritmos genéticos) y como de estas conexiones se genera un accionar inteligente. Ahora en lugar de buscar la representación del conocimiento humano se buscaba la representación de elementos no inteligentes (neuronas, agentes, genes) que son capaces de conectarse entre sí para darle solución a un problema. Conexiones que se van almacenando como un aprendizaje. Esta flexibilidad permite que estos sistemas no dependan de una ingeniero de conocimientos que los esté alimentando constantemente, además rompen con el esquema secuencial de paradigma simbólico que obliga a contar con una máquina de inferencia que vaya ejecutando las reglas, ahora estos entes (neuronas, agentes, genes) son se capaces de conectarse entre sí y de ajustarse al problema e ir guardando su experiencia.

Todas tienen en común un nuevo enfoque: la inteligencia es producto de la asociación, combinación o conexión de entidades independientes más simples (agentes, genes o neuronas), las cuales pueden tener alguna inteligencia o ninguna y producto de su interacción, el sistema presentaría un comportamiento inteligente. Lo cual nos lleva a un nuevo paradigma basado en la copia de los sistemas emergentes y evolutivos de la naturaleza, que de cierta manera es un retorno a la Cibernética, primera ciencia de carácter técnico inspirada en la naturaleza.

Siendo las redes neuronales en las que más se está trabajando. Pero surgía un nuevo problema, como simular las conexiones del cerebro en una computadora que no alcanza la velocidad de procesamiento del cerebro. Según  Moravec, de quien ya hemos hablado, hace una comparación entre la velocidad de procesamiento del cerebro y la velocidad de procesamiento de la máquina, ver Moravec y el fin de la especie humana, donde predice que para el 2020 se alcanzara la equivalencia entre el cerebro humano y la máquina.

Nuevas tendencias en la IA

  • Redes neuronales: Las investigaciones comienzan a concentrarse en el cerebro y sus conexiones en lugar de los algoritmos de la mente.
  • Agentes inteligentes: Se concentran en la inteligencia distribuida en diferentes agentes (con conocimientos parciales) que al integrarse logran resolver problemas complejos en lugar de grandes bases de conocimientos cerradas.
  • Máquinas superinteligentes: Se cifra la esperanza en el hardware, maquinas cada vez más potentes (ley de Moore), que con el tiempo llegaran a superar la potencia del cerebro, en lugar de aspirar a descifrar la mente por medio del software.
  • Algoritmos genéticos: Se aceptan los avances de otras ciencias tales como la biología, en lugar de en lugar de atrincherarse en modelos exclusivamente informáticos.
  • Robots reactivos, se desarrollan pequeños robots capaces de interactuar con el medio y que vayan aprendiendo de los obstáculos, en lugar de los sistemas basados en el conocimiento, que están desligado de la realidad y hay que alimentarlos de forma manual, de ahí que recibieran el mote de sistemas autistas

 Redes neuronales artificiales (RNA)

Hoy en día el enfoque más prometedor parece ser en de las redes neuronales, el cual está siendo adoptado actualmente por Google, en su aspiración de crear una inteligencia artificial. Las redes neuronales a diferencia de los sistemas simbolistas que obligaba a describir todo el conocimiento humano en forma de reglas, lo cual obligaba a tener en cuenta toda la experiencia humana, tarea imposible. Las redes neuronales permiten crear un núcleo de conexiones, que esta puedan sobre su propia experiencia ir ampliándose, similar a como funciona el cerebro.

Las investigaciones en las RNA han estado inmersas en la creación de autómatas que aprendan a descubrir relaciones ocultas en los datos a la vez que puedan codificar y almacenar información en forma similar a como lo realiza el cerebro. La neurocomputación utiliza como base la metáfora cerebral, pero no persigue como objetivo la construcción de máquinas absolutamente plausibles biológicamente, sino el desarrollo de máquinas útiles. La capacidad intelectual depende de la acción colectiva de las neuronas, que realizan procesos en serie y en paralelo utilizando la retroalimentación y una organización molecular y laminar con alta capacidad de auto-organización y cooperatividad basado en una estructura jerárquica que permite el procesamiento local y centralizado en fases.

Algoritmos genéticos

En la Naturaleza, la evolución, en particular la de los seres vivos, presenta algunas características que motivaron a John Holland a comenzar una línea de investigación en un área que eventualmente se transformó en lo que hoy se denomina Algoritmos Genéticos (AG). La habilidad de una población de cromosomas para explorar el espacio de búsqueda “en paralelo” y combinar lo mejor que ha sido encontrado en él por medio del mecanismo de sobre cruzamiento (crossover), es algo intrínseco a la evolución natural y trata de ser explotada por los AGs.

Desde el punto de vista biológico, el problema se centra en la imitación del mecanismo evolutivo de los seres vivos. De una población, tienen más posibilidades de sobrevivir y de tener descendencia aquellos organismos mejor adaptados al medio. De combinarse dos que tengan características deseables para aspectos distintos pueden surgir nuevos que hereden ambas peculiaridades.

La premisa de los AGs, tras la publicación del libro de Holland  “Adaptation in Natural and Artificial Systems” y de los numerosos investigadores que los utilizan como metaheurística para optimización, es que se pueden encontrar soluciones aproximadas a problemas de gran complejidad computacional mediante un proceso de “evolución simulada”, en particular como un algoritmo matemático implementado en un ordenador.

Inteligencia artificial distribuida

En la Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) se estudia la solución cooperativa de problemas por un grupo de agentes distribuidos. Tal cooperación se basa en que ninguno posee la información (experticidad, recursos, etc.) para resolver completamente el problema y donde un agente tiene como característica la de ser una entidad más o menos autónoma, con conocimientos propios y de su entorno así como con la posibilidad de interactuar con dicho entorno y otros agentes. A diferencia de los sistemas expertos, llamados por muchos “sistemas autistas” estas nuevas investigaciones se ocupan de que los mismos sean capaces de interactuar con el entorno o lo que es lo mismo que sean abiertos y flexibles.

Por otra parte, los agentes inteligentes se perfilan como una de las aplicaciones de la IA más prometedoras debido a su estrecha relación con Internet (la tercera revolución de la informática). Sin crear falsas expectativas, debemos recordar los sistemas expertos y los agentes inteligentes dadas las ventajas que representan para el acceso a las redes. Ellos están llamados a cambiar nuestra forma de trabajo al permitir a los usuarios moverse en ambientes más cómodos y amistosos.

Agentes inteligentes

En la Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) se estudia la solución cooperativa de problemas por un grupo de agentes distribuidos. Tal cooperación se basa en que ninguno posee la información (experticidad, recursos, etc.) para resolver completamente el problema y donde un agente tiene como característica la de ser una entidad más o menos autónoma, con conocimientos propios y de su entorno así como con la posibilidad de interactuar con dicho entorno y otros agentes.

A diferencia de los sistemas expertos, llamados por muchos “sistemas autistas” estas nuevas investigaciones se ocupan de que los mismos sean capaces de interactuar con el entorno o lo que es lo mismo que sean abiertos y flexibles.

Por otra parte, los agentes inteligentes se perfilan como una de las aplicaciones de la IA más prometedoras debido a su estrecha relación con Internet (la tercera revolución de la informática). Sin crear falsas expectativas, debemos recordar los sistemas expertos y los agentes inteligentes dadas las ventajas que representan para el acceso a las redes. Ellos están llamados a cambiar nuestra forma de trabajo al permitir a los usuarios moverse en ambientes más cómodos y amistosos.

Vida artificial

Vida artificial es el nombre dado a una nueva disciplina, nacida en los años 80, que estudia la vida natural mediante la recreación de fenómenos biológicos en la computadora y otros medios artificiales, con el fin no solamente de la comprensión teórica de los fenómenos bajo estudio, sino también de descubrir y realizar aplicaciones prácticas y útiles de los principios biológicos en la tecnología de la computación y en la ingeniería, como por ejemplo, en robots móviles, naves espaciales, medicina, nanotecnología, fabricación industrial y ensamblaje así como también en otros proyectos de ingeniería.

Aprendizaje automático

Varios factores han impulsado la revolución de la IA.

  • El principal de ellos es la maduración del aprendizaje automático, respaldado en parte por recursos de computación en la nube y una amplia recopilación de datos basada en la web.
  • El aprendizaje automático ha sido impulsado adelante dramáticamente por “aprendizaje profundo”, una forma de red neuronal artificial adaptativas redes entrenadas usando un método llamado retro propagación.
  • Este salto en el desempeño de los algoritmos de procesamiento de información ha sido acompañado por progresos significativos en la tecnología de hardware para operaciones básicas como la detección, percepción y reconocimiento de objetos.
  • Nuevas plataformas y mercados para datos productos, y los incentivos económicos para encontrar nuevos productos y mercados, también han contribuido a la llegada de la tecnología impulsada por IA.

Otro de los problemas era el aprendizaje automático, como lograr que la máquina fuera aprendiendo por sí misma, si era un sistema que estaba aislado de la realidad y había que estar suministrándole los datos del mundo exterior, era necesario que las máquinas estuvieran interactuando con el mundo real, lo cual llevo a un retorno a la cibernética y sus ciberanimalitos. Rodney Brooks, investigador del MIT,  durante años tuvo deambulando por su oficina pequeñas arañas cibernéticas, cuyo objetivo era aprender a desplazarse por el laboratorio.

En estos tiempos se ha puesto de moda el concepto de aprendizaje profundo, el cual consiste en comprender y profundizar sobre los conocimientos propios y obtener nuevos conocimientos. Lo cual requiere de la ya mencionada interacción con el mundo, un sistema aislado como se pretendía con los sistemas expertos, es imposible que aprenda por sí mismo. La forma más utilizada ha sido, desde la cibernética hasta nuestros tiempos, el uso de pequeños robots con uno conocimientos mininos, pero que sus “cerebro electrónico” sea capaz de crear nuevas conexiones y nuevas interpretaciones de la realidad, la otra seria un sistema (software) que este en interacción con el medio, el caso del buscador de Google, que esta interactuando con los usuarios y puede aprender de ello, por eso no es de extrañar que Google este apostando al aprendizaje profundo y realizan enormes inversiones.

¿Nos acercamos a una nueva era en las tecnologías de la información?

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Siempre que se habla de la evolución de las computadoras se piensa principalmente en el hardware, de ahí el término de generaciones de computadoras. Pero, con el desarrollo del software, hoy una de las industrias más importantes a nivel mundial, se hace necesaria, una evaluación de lo que está sucediendo,  cómo ha sido su evolución y cuales son los paradigmas que han sustentado las tecnologías de la información y la comunicación (TIC)

Existen muchas clasificaciones sobre la evolución de las TIC y por costumbre todos se agrupan en tres grandes etapas. A mí personalmente me gusta esta clasificación por su poder generalizador, la cual consiste en los siguientes paradigmas.

1er. Paradigma, la computadora como uso corporativo (mercado empresarial). Una computadora para muchas personas (los Mainframes).

2do. Paradigma, las redes cerradas como uso corporativo. Se ignoran las redes abiertas compuestas por usuarios. Una computadora para una persona, las computadoras personales (PC)

3er. Paradigma, las redes abiertas formadas por usuarios consumidores de información. Muchas computadoras para una persona, algunos le llaman computación ubicua, ya que se espera la integración de las computadoras en el entorno de la persona. Pero su importancia  actual, radica; en poder acceder a muchas computadoras conectadas en red; estamos hablando de Internet, lo cual rompe con el paradigma anterior de ser usuario de una sola computadora (la PC). Como dijera la prestigiosa Sun: “Mi computadora es la red”.

Hasta aquí los tres grandes paradigmas que han estado sucediendo, Yo comparto la opinión de que actualmente estamos en presencia de un cuarto paradigma, pero antes vamos a realizar un breve recorrido por los protagonistas de estos tres eventos a los que llamaremos eras, para ver si podemos esclarecer las nuevas tendencias y ¿como podría ser el cuarto paradigma?, o tal vez ¿como desearíamos que fuera?

La era del Hardware. IBM

Desde aquellos primeros software orientados a las aplicaciones a la gestión contable, los socorridos sistemas de nómina, sistemas de costo, etc. Ellos garantizaban que las grandes empresas pudieran tener su nómina de trabajadores y los pagos de forma automatizada. Era la época de las mainframe y las mini-computadoras, época en la cual lo importante era la máquina y su Sistema Operativo, fue el momento del reinado de IBM.

Esta primera era estuvo matizada por las grandes producciones en serie (época fordista[1]) donde la demanda estaba por encima de la oferta. Este panorama ha ido cambiando y con él, el surgimiento de nuevos parámetros, como la calidad total, la orientación al cliente, etc. Esto ha llevado, en primer lugar, a trabajar sobre las necesidades reales del cliente y en las tendencias del mercado, cada vez es más imprescindible adelantarse a la competencia.

La era del Software. Microsoft

Comienza con el surgimiento de las PC, el motor impulsor de la segunda etapa, se inicia la explosión de los software horizontales, aplicaciones de amplio propósito, mientras en la primera etapa las aplicaciones eran puntuales a las necesidades de una empresa, ahora surgen programas que van desde los que permiten manipular bases de datos, hojas de cálculo, editores de textos hasta los más complejos que permiten la manipulación de diseños (los CAD), los conocimientos (los sistemas expertos), etc.

Otra de las consecuencias de las PC, fue el surgimiento del mercado doméstico, mientras que en el reinado de IBM solo existía el mercado empresarial, con el surgimiento de las PC, y con el predominio de Microsoft, el hogar se ha convertido en un importante nicho de mercado, de ahí que hoy se pueda hablar no solo del comercio empresa – empresa (B2B) sino también del comercio empresa – consumidor (B2C), cuyo crecimiento sigue en ascenso.

La era de Internet. Google

Con el advenimiento de Internet, pasamos a la tercera etapa, la de las comunicaciones y al impacto del fenómeno de la globalización. Es bueno destacar que para muchos, también estamos ante la tercera gran revolución de las comunicaciones después de la imprenta, la radio, el teléfono.

Internet ha dado a lugar, no solo a un nuevo paradigma de comunicación sino a un nuevo entorno para los negocios, hoy se habla de entornos virtuales, de empresa virtual (también llamada abierta o extendida), tienda virtual y hasta de una realidad virtual sustituta de la real

No es extraño que se repitiera la fiebre del oro y muchas empresas se aventuraran a ser las primeras en posicionarse en Internet, las llamadas .COM. Fueron muchos los que quisieron adelantarse al nuevo paradigma y apenas sin soporte real (el mundo físico no ha dejado de existir), apostaron a una nueva economía. Y el fracaso no se hizo esperar, con las expectativas por encima de las posibilidades reales de negocio, los errores fueron varios: proyectos mal definidos, no tener diferenciados cuales son los productos de los servicios, confundir visitantes de la página con clientes potenciales, no tener claras las necesidades de los usuarios y sobre todo la desvinculación del mundo real. Demoró comprender que Internet, hasta ahora, es una ampliación de los negocios del mundo real, tal vez algún día, se borre la diferencia entre lo real y lo virtual.

La sobre valoración de un paradigma y el querer adelantársele, no fue solo en Internet, también los sistemas expertos fueron considerados como la gran solución a muchos de los problemas que golpean a las empresas como la pérdida de sus mejores especialistas (bastaba con tener su base de conocimientos) y aun más estrepitoso fue el fracaso japonés de la 5ta generación. Proyecto que pretendía adelantarse a las generaciones de máquinas y crear una nueva máquina basada en las inferencias por segundo (esto tiene que ver con la lógica y el lenguaje Prolog) en lugar de las actuales basadas en las operaciones por segundo.

Y no es que los proyectos estén errados, su fracaso está en querer adelantarse y no esperar a que el paradigma madure, todo paradigma necesita de condiciones tecnológicas, económicas y sociales colaterales que favorezcan su crecimiento, querer obviar alguna de ellas lleva al fracaso.

Nos encontramos en una nueva etapa en la evolución de los software y de la economía mundial, hoy se habla de la relación con el cliente, de la importancia de los recursos humanos, de los productos intangibles y del creciente fenómeno de la digitalización, siendo uno de los enfoques más importante la tendencia hacia empresas “abiertas”, lo cual lleva a la necesidad de sistemas integradores de las diferentes actividades y su interacción con los recursos de la empresa.

Ahora veamos las tendencias de cada era

A la idea de las computadoras de arquitectura cerrada orientadas a los negocios (la era del Hardware) se le opuso la idea de las computadoras orientadas a las personas y con una arquitectura abierta, la era de los Software y de los sistemas operativos, lo que dio lugar a los software propietarios y las computadoras de escritorio. Como opuesto a los sistemas propietarios surgió  el software libre y el sistema operativo Linux. Por otra parte al concepto de usuario de computadoras personales, cargadas de aplicaciones, se le opuso el concepto de computadoras en red (Internet) donde las aplicaciones podían estar en cualquier lugar de la red.

Ahora la información estaba en la red y lo importante no era el sistema operativo sino en como encontrar la información. Al igual que antes IBM equivocó el camino y pensó que el futuro estaba en el Hard, se aferró a su vieja idea de las computadoras omnipotentes y no vio que sería el Software el que se impondría; con la era de las redes muchos apostaron al navegador siguiendo la idea de un sistema de control (como los sistemas operativos) donde se ejecutaran las aplicaciones (la guerra entre Microsoft y NetScape) o en tener la información organizada en un portal como pensó Yahoo, en realidad estábamos ante un nuevo paradigma donde lo importante era encontrar la información.  Para eso lo que se necesitaba era un buscador: Google.

El éxito de Google radicó en un modelo descentralizado donde el resto de las empresas de la red participan y juegan un papel específico y existe un reparto de ganancias. Google existe desde y para la red. En cambio el éxito de Microsoft ha consistido en un modelo comercial con tendencia monopolizadora a absorber todo aquello que genera beneficios, pero su modelo está basado en la utilización de las computadoras, su razón de ser han sido los productos para escritorio. Al igual que antes IBM, cuando se integró ya tarde, al mundo de las PC, basó su éxito en las computadoras de arquitectura abierta, para luego; al sentirse poderoso, retornar a su viejo estilo de una arquitectura cerrada y sufrir un rotundo fracaso.

Hoy Google, ha ido dejando atrás su sencillez, y ha pasado de un sitio donde puedas encontrarlo todo a una plataforma (omnipresente) donde puedas “tenerlo” todo; al igual que Microsoft que logró tener un sistema donde se podían tener todos los programas y antes IBM con una computadora donde se ejecutaran todas las aplicaciones informáticas; las tácticas de Google se asemejan, cada vez más, a la de sus predecesores. En resumen la evolución de las TIC  ha ido pasando por las computadoras, luego los sistemas operativos y ahora las plataformas Internet.

¿A qué nos referimos cuando hablamos de Plataforma omnipresente? Al igual que antes con el sistema Windows; desde que despertaba la computadora solo teníamos un sistema que se ocupaba de todo; incluso las aplicaciones más importantes eran de Microsoft, como  el paquete Office. Hoy desde que entramos a Internet está presente Google, con su navegador Chrome, su buscador, su red social, sus Blogs, etc., etc.

Lo interesante de la historia es que siempre se repite, si IBM no vio el impacto de las computadoras personales y la era de los software y su sucesor Microsoft no vio el impacto de las redes abiertas y la era de Internet con sus aplicaciones en red (portales, navegadores, buscadores) y aunque ambos trataron de montarse en el bote, lo hicieron demasiado tarde. Para no ser una excepción, Google tampoco ha visto el impacto de las redes sociales (ahora está corriendo detrás de Facebook) y de la nueva era que se avecina, y sigue repitiendo los mismo errores al tratar de crear una plataforma centralizada donde se ejecute su propia red social: Google+, lo mismo que hizo Microsoft cuando incluyó el Internet Explorer en el sistema Windows. Google sigue sin ver la esencia del nuevo paradigma que no radica en las aplicaciones centradas en Internet sino en las aplicaciones sociales que han estado surgiendo así como las nuevas aplicaciones que seguirán surgiendo y conformando el nuevo paradigma tecnológico (más bien tecno-social)

Ahora podemos enunciar los cuatro paradigmas

  1. Una computadora para muchos (Mainframes)
  2. Una computadora para una persona (PC)
  3. Muchas computadoras para una persona (Internet)
  4. Muchas computadoras para muchas personas (Web social, que solo es el inicio de lo que vendrá)

Si tenemos en cuenta las eras de la computación vemos que Google sigue dentro del paradigma de muchas computadoras para una persona, y su aspiración se concentra en controlar y manipular toda la información que está en la red desde una plataforma centralizada.

El soporte del progreso humano, inevitablemente, tendrá que desarrollarse sobre plataformas tecnológicas y estas deben ser totalmente libres, o sea, no estar supeditadas a ningún interés, económico (transnacionales), políticos (gobiernos autoritarios), tecnológico (ideologías tecnologistas) o religiosos. Se trabajará en una red de personas creadoras y no de consumidores, que la colaboración en red las hará más creativas y la red a su vez será, también, cada vez más inteligente.

Hablamos de una Web social conformada por medios sociales de comunicación que nos lleva a que el usuario pase de consumidor a productor; de receptor a creador de información.

El término medios sociales de comunicación es usado para expresar el cambio de paradigma que están viviendo los medios de comunicación en la actualidad como contraste a los actuales medios masivos de comunicación, tales como periódicos, canales de televisión y emisoras de radio.  Son medios sociales de comunicación aquellos que son creados por los propios usuarios mediante el uso de las nuevas tecnologías, que permiten un uso y acceso fácil de edición, publicación e intercambio, como son los Blogs, las Wikis, las redes sociales, por solo citar tres de los que más impacto tienen actualmente y que, sin dudas, no serán las únicas.

¿Que tenemos? Hasta ahora nos movemos en tres grandes conceptos: sofware libre, nuevos medios sociales de comunicación y las nacientes plataformas abiertas. Lo que nos conduce a un cuarto paradigma el de muchas computadoras para muchas personas O sea muchas personas interactuando entre ellas (Web social) por medio redes abiertas, cada vez más inteligentes (Web semántica)  y, a su vez,  con resultados más inteligentes (superinteligencia colectiva) con una incidencia creciente en la vida social, política y cultural.

Hoy estamos ante el surgimiento de un nuevo paradigma que incluye la participación activa en las decisiones del planeta de los usuarios, va a incluir las estructuras cooperativas de trabajo y la ampliación de relaciones profundas entre humanos. Pienso que el control omnipotente, omnipresente u omnisciente de una máquina, de un sistema o de una plataforma no encaja con los nuevos tiempos que se avecinan de un mundo más socializado y colaborativo y que lentamente se irá deshaciendo de la ideología individualista, de la competencia y del control absoluto de todo.

[1] Proviene del término fordismo, se refiere al modo de producción en cadena que llevó a la práctica Henry Ford; fabricante de automóviles de Estados Unidos

Lectura recomendada

libro-portada-ia_El libro es una propuesta sobre el futuro del hombre y como será su relación con una tecnología que cada vez se hace más independiente y más ajena al destino del hombre como ser humano y es un esfuerzo por responder a las preguntas sobre cuál será nuestro futuro ante el acelerado desarrollo de las máquinas. Y que opciones tenemos.

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