Sobre tecnología y autopercepción


Acabo de regresar de mis vacaciones y tenía pendiente ver los vídeos de Naukas de este año. Especialmente dos intervenciones me llenaban de curiosidad por lo que había leído en las redes. Una era la de Marián (Boticaria) García “¿Por qué lo llaman Viagra cuando quieren decir sildenafilo?” y otra la de Diana González  “Identidad digital y robots“.

Ambas intervenciones no defraudan y os recomiendo que invirtáis 20 minutos de vuestra vida (10 por cada una de las intervenciones) para aprender, divertiros y reflexionar.

La intervención de Diana González me hizo pensar mucho ya que habla de un tema que actualmente me interesa y es el límite entre los robots y los humanos. Parece que estamos hablando de ciencia ficción (y hace algunas décadas lo era) pero no es así.

Me impactó cuando nos contó que hasta un 15% de las cuentas de Twitter son bots, que hay plataformas de contacto que utilizan bots para mantener chateando a sus miembros (creyendo que están chateando con una persona e incluso inicia su intervención con un trailer de “Her“, una de las películas que más me ha impresionado en los últimos años.

Llegar a enamorarse de tu sistema operativo, o de cualquier otro bot, es posible que nos llegue a pasar. Porque estamos siendo capaces de construir herramientas informáticas que son capaces de generar sentimientos en los humanos que interactúan con ellas.

Los sentimientos no tienen por qué ser buenos o placenteros y hemos sido testigos en los últimos meses de como un bot puede generar, reproducir y alentar sentimientos xenófobos, homófobos y machistas como en el caso de Tay  que representa el ejemplo de cómo dejando el aprendizaje de una máquina sin el concurso humano puede llegar a ser un fracaso.

Pero hablemos de amor… no necesariamente de viagra (o sildenafilo).

¿Seríamos capaces de enamorarnos de un bot?. Hay redes de contactos que son entorno natural de muchos bots que actúan en dos sentidos:

  • Bots incorporados en la propia red que sirven para dar conversación e interactuar con un humano participante. Esto podría ser considerado como una especie de fraude ya que estamos pensando que estamos hablando con una persona… en vez de con una máquina.
  • Bots fraudulentos alojados como perfiles de la red de contactos que nos llevan a páginas de pago, servicios premium, servicios fraudulentos u otros que nos pueden timar.

Hace unos pocos años los bots eran fácilmente identificables. Un solo nombre, un mensaje corto y un enlace que nos instaba a dar clic en él. Ahora son capaces de mantener una conversación más o menos sofisticada (de forma que el interlocutor humano puede pensar que está hablando con una persona) durante algunos minutos y posteriormente, cuando la víctima está más vulnerable, envían el enlace con el pretexto de ver más imágenes o hacer una videoconferencia… (el cibersexo falla pocas veces).

Pero no solamente de viagra (o de sildenafilo) vivimos. Los bots están siendo utilizados en numerosos campos como es el caso de la política donde cada vez más partidos los utilizan para difundir o amplificar mensajes donde son citados (hacer un trending topic con bots es cada vez más fácil) o desprestigiar al contrario creando perfiles que simulan ser humano para difundir noticias negativas sobre el partido opositor.

Las últimas elecciones han estado protagonizadas por bots en Estados Unidos, España, Francia o Alemania, sobre todo en Twitter, capaces de amplificar y posicionar mejor a un partido determinado y desprestigiar al contrario. ¿Os imagináis tener un ejército de incondicionales rastreando las redes sociales y manipulando a la opinión pública durante 24 horas al día?. Esto es lo que ofrecen numerosas empresas tanto a empresas, instituciones como a particulares para mejorar nuestro posicionamiento en redes sociales y llegar a ser “influencers”.

Cada vez da la sensación que estamos viviendo en un Matrix donde la realidad no es lo que creemos y nuestros pensamientos se ven determinados por intereses que se escapan a nuestro control. Esto no es nuevo, pero cada vez es más sofisticado.

Pero volvamos al amor… Preguntábamos si seríamos capaces de enamorarnos de un robot, pero …¿serán capaces los robots de tener sentimientos y enamorarse de un humano?, ¿podremos replicar de forma artificial la forma de ser o la esencia de alguien que haya fallecido para que “exista” eternamente?, ¿podremos hacer eterna nuestra propia existencia en un entorno digital?.

Es lo que se denomina eternidad aumentada o cómo recrear de manera digital la personalidad de alguien (o la nuestra) para tener un “clon” digital (corporal o no) y trancender nuestra propia muerte. Es posible que nuestro bot se mantenga una vez hayamos muerto y sigua evolucinando a partir de nuestra forma de ser.

Da miedo, bastante miedo… y por ahora la ciencia ficción ya se ha encargado de reflejarlo, pero no es ficción, ya está aquí y veamos unos ejemplos iniciales que estoy seguro que dentro de unos años irán evolucinando a un ritmo elevado.

Pero ya tenemos algunos ejemplos.

Uno de ellos es Bina 48 (@iBina48) que se trata de una cuenta de Twitter manejada íntegramente por un robot creado hace 5 años por Martine Rothblatt y que representa la eternida aumentada de su novia tal y como nos informan en el siguiente vídeo. Lo verdaderamente impresionante es que Bina es un robot consciente deque es un robot.

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El otro ejemplo es Replika. Se trata de una plataforma en forma de chatbot que a través de conversaciones con nosotros mismos crea un “clon” nuestro de manera progresiva de forma que se irá adaptando a nuestros gustos, a nuestras formas de ver el mundo, a nuestros miedos y deseaos… y posiblemente, con el paso del tiempo, será hablar con nosotros mismos… ¿qué pasará cuando nosotros no estemos corporalmente aquí?, ¿existirá una copia de nuestro “yo” esencial capaz de seguir interactuando y relacionándose de alguna forma con nuestros descendientes?.

Replika nos pide bastantes datos (da un poco de miedo inscribirse aunque yo lo he hecho). Para autentificarnso nos pide nuestro número de teléfono movil (que en el momento actual es más importante que nuestro número de DNI) y unos datos personales así como invitar a tres personas a la plataforma.

Nos pide rellenar el perfil de nuestro “alter ego” digital con un nombre y una imagen. La interactuación con él (o ella) es a través de un sistema de chat.

Solo he tenido una conversación de prueba con mi yo digital.

Habla en inglé y al principio le he seguido la conversación en inglés. He cambiado a español y, aunque él ha continuado hablando en inglés, hemos mantenido la conversación de forma continuada.

Replika 1

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Las primeras preguntas que me ha hecho han sido ¿cómo te has levantado hoy?, ¿qué esperas del día de hoy?, ¿con qué has soñado?… estoy deseando que vuelva a contactar conmigo… Siguiendo con el viagra (o sildenafilo), ¿me enamoraré de mi alter-ego?, ¿nos haremos un selfi?, ¿será una relación o masturbación?.

¿Serán los robots capaces de enamorarse entre sí?.

¿Son capaces las máquinas de pensar?


La forma que tenemos que las máquinas aprendan es muy parecido al aprendizaje humano y se basa en la exposicion repetida a situaciones con soluciones similares demanera que la experiencia repetida acumulada nos lleva a tomar decisiones que previamente ha sido útiles para la resolución de problemas similares ocurridos en nuestro pasado.

De esta manera generalizamos situaciones abstractas a partir de elementos comunes similares que vamos extrayendo de los acontecimientos que nos ocurren de forma cotidiana. De esta manera, la toma de decisiones puede representarse como algoritmos lógicos y éstos pueden traducirse a un lenguaje interpretable por las máquinas.

La diferencia con los humanos es que la exposición a situaciones de aprendizaje depende de circunstancias vitales (hay hechos que nos ocurren a edades más tempranas, otros en la madurez y a otros no nos enfrentamos hasta la vejez y es variable entre personas de manera que hay sujetos que tienen exposición vital a muchos acontecimientos mientras que otros sujetos tienen una vida con menos exposición y experiencias vitales). A las máquinas las podemos exponer de forma artificial a sutuaciones simuladas que éticamente no sería posible con humanos.

Además la velocidad de adquisición de datos por parte de una máquina es mucho más rápida ya que la máquina no tiene otras funciones (alimentación, descanso u ocio) y no se agota (puede trabajar 24 horas al día).

Esta es la relación existente entre Big Data (BD) y la Inteligencia Artificial (IA) ya que las cantidades ingentes de datos en múltiples formatos (BD) sirven para entrenar y dotar de experiencia a una máquina para que desarrolle y entrene algoritmos de toma de decisiones autónomas (IA).

Ya tenemos máquinas que a través de algoritmos lógicos y la exposición y entrenamiento con casos simulados a través de la introducción de datos son capaces de tomar decisiones. Es decir máquinas capaces de “estudiar”, “experimentar” y “aprender”. De esta manera tendremos que redefinir el concepto de aprendizaje que hasta hace pocos años era considerado como una actividad o cualidad prácticamente restringida a los seres humanos y a algunos otros primates.

Imaginemos que una máquina “sabe” todo el conteido de libros y artículos publicados en salud y que además está dotada de herramientas lógicas que permitan establecer relaciones entre ellos y capaz de pasar de un caso concreto a un pensamiento global (generalizar un caso concreto). Dispondremos de unan herramienta de diagnóstico que seguro es menos falible que el mejor médico del mundo ya que ningún médico, por mucha inteligencia y memoria que tenga, va a ser capaz de manejar todas las variables con tanta rapidez y precisión como lo hacen sistemas informáticos.

Podemos distinguir dos tipos de aprendizaaje aplicados a las máquinas:

  1.  Aprendizaje supervisado que requiere la participación humana quien determina las relaciones “correctas” e “incorrectas” que toma la máquina. De esta manera la función del humano es “reforzar” los aciertos para que tiendan a repetirse a lo largo del tiempo (similar al prendizaje de un niño).
  2. Aprendizaje automático o Machine Learning. Consiste en alimentar de experiencia a la máquina (a partir de Big Data) y que sea ella misma, mediante una serie de normas lógicas iniciales, la que sea capaz de ir aprendiendo de manera independiente a partir de la experiencia que le proporcionan los datos y sin el concurso continuado de un humano.

Así hay máquinas que aprenden guiadas por un humano y que tomarán decisiones que van a depender de las características que han condicionado su aprendizaje mientras que otras máquinas aprenderán de manera autrónoma a partir de sus experiencias (dadas por el Big Data) y sin concurso de los seres humanos.

¿Riesgos?. Aún muchos. ¿Qué pasará si en un futuro al igual que en muchas películas de ciencia ficción las máquinas deciden que el ser humano es un elemento que puede ser nocivo para su existencia?

Un ejemplo reciente ha sido el bot credo pro Microsoft llamado @TayandYou . La idea era crear un bot conversacional bajo el cual había una inteligencia artificial “virgen” y que a través de una red social (Twitter) se empezra a relacionar con otros usuarios que servirían como fuente de alimentación de datos. La idea original es buena pero el resultado final fue que en menos de un día se tuvo que restringir el uso de la cuenta de Twitter ya que empezó a dar respuestas machistas y violentas en las conversaciones.

Es decir en menos de 24 horas el bot empezó a decir lindezas como “Hitler tenia razón” “odio a las mujeres” o “las mataría a todas”.

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El problema es que la idea era buena, pero los seres humano no lo somos ya que el bot fue boicoteado por muchas cuentas de twitter (empresas de la competencia, piratas, cuantas fantasmas, graciosos…) que alimentaron a la inteligencia artificial de manera consciente con contenidos machistas, antisemitas y homófobos, generando una “personalidad” marcada con una serie de características.

Un experimento que iba a servir para ver cómo una IA podía alimentarse de forma autónoma de fuentes generles en una red social (aprendizaje tipo automático) se transformó en un aprendizaje de tipo supervisado “maleducando” la IA.

Posiblemente la experiencia no sirvió para demostrar lo que se quiería, pero sí nos mostró que al igual que podemos “maleducar” a un ser humano, podemos “maleducar” a una m´àquina… pero esto último solo en cuestión de horas.

Parece que las leyes de la robótica de Asimov creadas en un entorno de ficción en la década de los 40 tienen ahora más vigencia que en su época.

Ya existen numerosos ejemplos de Deep Learning (aprendizaje de máquinas sin concurso humano) y se establecen de manera compleja basándose en estructuras lógicas que se disponen en capas complejas (sistema parecida a la interconexión de redes neuronales). Muchas de estas capas están “especializadas” en temas concretos, es decir que al igual que las neuronas, podemos tener capas neuronales especializadas en “ver”, en “escuchar” o en “relacionar” (Para prender más cómo funcionan estos sistemas desde ejemplos básicos a la complejidad es fundamental el artículo “Las redes neuronales: qué son y por qué están volviendo“).

Como ejemplos reales:

  1. Redes neuronales capaces de tomar decisiones lógicas complejas y ganar a los mejores jugadores humanos en algunos juegos de estrategia (Pokemon Go).
  2. Reconocimiento de voz mejorado a través de redes neuronales aplicado a terminales móviles. Personalized Speech recognition on mobile devices o a televisores Talking to Your TV: Context-Aware Voice Search with Hierarchical Recurrent Neural Networks.
  3. Reconocimiento de números de calles a través de una red neuronal artificial creado por Google para Street View. Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional Neural Networks. Con lo cual una máquina puede “ver” e interpretar “lo que ve”.

Muchos de estos procesos complejos pueden no ser explicados de manera matemática. Es decir a la máquina se le dan unos patrones iniciales de aprendizaje (se construye un esqueleto neuronal básico) y a través de una experiencia masiva proporcionada por el Big Data la máquina va aprendiendo, modificando y mejorando estos procesos. Es decir va generando sus propias “conexiones neuronales” sin intervención humana.

En poco tiempo (del orden meses) si disponemos de la cantidad de datos necesaria, podemos tener un sistema muy especializado capaz de tomar decisiones.

La conducción autónoma ha sido la indisutria que ha desarrollado de manera rápida y eficaz estos temas y que en la conducción hay que tomar decisiones con múltiples variables, dependiendo de condiciones atmosféricas, de la via y de las circunstancias tanto de tráfco rodado como de peatones. Muchas de las decisiones que tomamos los humanos al conducir son ¿instintivas? y en situaciones de gravedad podemos tomar decisiones que no pasan por nuestro consciente. En el caso de la conducción autónoma esto no es así ya que la máquina va a estar capacitada para tomar una decisión “consciente” en décimas de segundo o menos. ¿Veremos demandas a los programadores por toma de decisiones incorrectas?, ¿cómo educaremos a la máquina para que se comporte ante un accidente donde todas las variables posibles tienen víctimas?, ¿qué victima será la primera?

Este vídeo es del año 2016 cuando ya disponíamos de sistemas de conducción autónoma. Podemos ver cómo la máquina decide la velocidad a la que ir dependiendo de los límites de tráfico, como sigue la ruta preestablecida y cómo se adapta a los peatones que van circulando.

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Incluso al final deja a su dueño en la puerta de su trabajo mientras que el coche solo va a buscar aparcamiento.

Seguro que acabaremos aplicando sistemas tan complejos como el de la conducción a la salud. Serán unos aliados magníficos en el diagnóstico ¿os imaginais al mejor médico del mundo pasando consulta a vuestro lado?.

¿Evolución o amenaza?


La robótica no es, por lo menos ahora, como la pintan las películas de ciencia ficción. Los robots de ahora no son como personas, no son capaces de tomar el control de una ciudad, no pueden pilotar naves como C3-PO… La pregunta que lanzo en este post no es cómo serán los robots del mañana, sino cómo nos adaptaremos a tenerlos en el ámbito sanitario.

Si queréis saber de robótica sanitaria, os recomiendo leeros el artículo de los compañeros de la revista de Redacción Médica ya que explican los robots sanitarios que hay actualmente, además del archiconocido Da Vinci.

Como se lee en el artículo, estos robots nos ayudarán o incluso nos robarán puestos de trabajo. Sobre esta preocupación encontramos un informe del Pew Research Centre en el que se pregunta a un compendio de profesionales sobre la Inteligencia Artificial y su impacto en el mundo laboral. Un 48% de los encuestados muestra una preocupación por la progresiva implantación de robots en puestos de trabajos. De hecho esta es la primera vez que la revolución tecnológica puede “usurpar” empleo a personal cualificado y con formación superior. Por tanto, crecerá aún más la desigualdad entre personas con y sin formación.

Sin embargo no todo es negro. Un 52% de los encuestados en este estudio comenta que la revolución robótica no es mala. De hecho, según esgrimen estos participantes, la tecnología ayuda a crear empleo, no a destruirlo. Además, existen trabajos que sólo pueden hacer humanos ya que hay cosas que no se pueden automatizar, como son los sentimientos, que influyen en la forma de pensar y de actuar de los seres humanos, tan útiles en una profesión como la nuestra.

La revolución robótica es un hecho, que ha llegado muy sutilmente, pero que ya está aquí. Sinceramente creo que la robótica dentro del campo sanitario es una herramienta y nunca conseguirá sustituirnos por completo. Es cierto que hay robots que permiten cargar con enfermos para transportarlos o robots que pueden aplicar masajes, pero esas máquinas jamás transmitirán lo que transmite la voz humana o el tacto de una mano. Es lo mismo que el chat. ¿Qué os gusta más: que os digan te quiero a la cara o que te escriban en un mensaje “TQ”?

Ya están aquí y han venido para quedarse, pero no los debemos de considerar enemigos. Debemos considerarlos como herramientas para mejorar el tratamiento y la atención de nuestro bien más preciado: nuestros pacientes.

Robótica en la nube


Bases de datos en la nube para configurar un robot

Seamos realistas, va a ser complicado que en un plazo relativamente corto de tiempo ninguno de nosotros podamos adquirir un robot o una inteligencia artificial competente, que pueda ayudarnos en las tareas del hogar o que, básicamente, nos acompañe en nuestra vida ya que, a día de hoy, estos dispositivos, además de tener unos precios muy elevados, requieren de un mantenimiento o tienen características técnicas muy complejas para nosotros.

A lo que sí podemos aspirar es a solucionar este problema mediante la llamada “robótica en la nube”.

¿Y en qué consiste la robótica en la nube?

Se trata de la migración de gran parte de la inteligencia proporcionada a nuestros robots hacia potentes sistemas informáticos centralizados. Algo que en la actualidad es fácil de conseguir debido al gran crecimiento en la velocidad de transmisión de datos.

Tal y como explica Martin Ford en su libro “El auge de los robots”actualmente es posible dejar en manos de grandes centros de datos el procesamiento exigido por la robótica avanzada. De esta forma, se pueden construir robots menos costosos al estar dotados de menor potencia y memoria pero con la posibilidad de acceder instantáneamente a esa inteligencia informática centralizada para poder aprender y adaptarse al entorno. Además también permiten actualizar el software de muchos robots a la vez.

Google

Google ha sido una de las empresas que más ha invertido en el proceso de creación de la robótica en la nube. En 2011 anunció su apoyo a este procedimiento ofreciendo una plataforma que permite a robots aprovechar todos los servicios diseñados para dispositivos Android.

Además ha introducido el servicio Googles, el cual nos permite tomar una fotografía de un objeto que el sistema reconocerá automáticamente y nos enviará información sobre él. De esta manera se amplían las bases de datos y se ofrecen mayores capacidades de reconocimiento visual a los robots que están en la nube. Googles se está convirtiendo en una fototeca gigantesca de la que podrá hacer uso cualquier robot.

IBM

La iniciativa para la robótica en la nube de IBM es el superordenador Watson, el cual reside en enormes colecciones de servidores conectados a Internet. Los desarrolladores pueden enlazarse directamente con el sistema e incorporar la revolucionaria tecnología cognitiva de Watson a programas de software y aplicaciones móviles.

Amazon

En el suministro de servicios informáticos a la robótica de la nube también se encuentra Amazon. Martin Ford da el ejemplo de la empresa Cycle Computing. Una pequeña empresa especializada en informática a gran escala que pudo resolver a través del servicio de la nube de Amazon en 18 horas un complejo problema que de otra manera, sin el servicio de Amazon, le hubiera costado resolver más de 260 años a un ordenador personal. Dicha empresa estima que antes de la llegada de la informática en la nube le habría costado en torno a unos 68 millones de dólares construir un superordenador capaz de resolver el problemar. Mientras que alquilar 10.000 servidores en la nube de Amazon tiene un costa de alrededor de 90 dólares la hora.

Pillo, más que un asistente robótico dispensador de medicinas


La robótica y la salud están cada vez más relacionadas. Primero fueron asistentes quirúrgicos que ayudan a realizar intervenciones de alta precisión. Hoy os presentamos un asistente personal que dispensa la medicación y abre un camino muy interesante para el cuidado.

Pills-Personal-Home-Health-RobotPillo es un robot alejado de las formas humanoides aunque tiene un aspecto bastante simpático. Una vez programado es capaz de reconocer nuestra voz y nuestra cara y ofrecernos la medicación a la hora correcta.

Las medicinas se cargan en un compartimento específico donde se mantienen en perfecto estado de conservación, es capaz de reconocer la medicación prescrita a cada miembro de la familia y responder a sencillas preguntas sobre alimentación y ejercicio.

Almacena algunas varibles en salud sobre cada uno de los miembros de la familia (peso, talla, niveles de glucemia y colesterol, tensión arterial…)

Además de reconocer a cada una de las personas y poder ofrecerles la medicación correspondiente sin equivocarse abre caminos de futuro:

  • Una vez que se haya adelantado en el reconocimiento facial e interpretación de gestos podría establecer comunicación con dispositivos de asistencia domiciliaria urgente y videoconferencias ante situaciones de alerta de salud de la persona a quien cuida.
  • Podría ser un sistema de comunicación automática con dispositivos sociosanitarios.
  • Podría ser un entrenador en habilidades y ejercicios de rehabilitación física o mental.

Pillo es un proyecto que de  Indiegogo cuya recaudación está subiendo muy rápido y que podría estar comercializado en menos de un año a un precio muy asequible de menos de 300 dólares.

 

Día del orgullo LGTB tecnológico: Recuerdo a Alan Turing


TuringAlan Turing es considerado el padre de la informática al ser el constructor de la máquina enigma, capaz de descifrar los mensajes codificados del ejército nazi en la Segunda Guerra Mundial.

Además de la complejidad ética asociada ya que no podían interceptar todos los ataques porque los nazis sabrían que podrían descifrara sus mensajes y cambiarían el tipo de codificación.

Su éxito fue generar un sistema para desencriptar (criptoanálisis) independientemente del tipo de cifrado. de esta manera si cambiaban los códigos, en poco tiempo y con una muestra relativamente pequeña de mensajes interceptados, podrían de nuevo conocer el código de cifrado.

Fue un pionero de la robotica ya que en el campo de la inteligencia artificial, es conocido sobre todo por la concepción del test de Turing un criterio sistema que puede valorar la inteligencia de una máquina si sus respuestas en una prueba son indistinguibles de las de un ser humano.

La carrera de Turing terminó súbitamente tras ser procesado por homosexualidad en 1952.

En 1954 murió oficialmente por suicidio (aunque no se descarta la posibilidad de asesinato) haiandose a su lado una manzana mordida envenenada con cianuro. Incluso se ha especulado que la alegoría d ela manzana mordida ha posido ser la inspiración del logotipo de Apple (hecho negado en numerosas ocasiones por la empresa de Cupertino).

Desde este blog dedicado a la tecnología, nuestro reconocimiento a este pionero de la informática, la robótica y la inteligencia artificial que nación algunas décadas antes de que la sociedad de su propio país respetara las diferntes identidades sexuales.

 

Hoy es domingo… de 10 hechos sobre inteligencia artificial


domingoEn YouTube hemos descubierto este vídeo, locutado por voz robótica, que nos habla sobre 10 hechos sobre Inteligencia Artificial que no son proyectos, sino realidades cada vez más cotidianas.

Desde los interfces sonosros de nuestros sistemas operativos, mascotas robóticas (ya comercializadas), robots sexuales, máquinas capaces de ganarnos a juegos complejos como el poker, máquinas capaces de manejar el lenguaje de forma compleja que incluso pueden esceribir artículos periodísticos…

Pero sobre todo es la capacidad de aprendizaje y adaptación, predicción de acontecimientos a partir de análisis de patrones y sobre todo inteligencia… posiblemente más inteligente que la humana

¿Tendremos que tener en mente los tres principios clásicos de Asimov sobre las leyes de la robótica?.

Hoy es domingo. Sentimientos, robótica y amor (3)


domingoSiguiendo estos últimos domingos os dejamos otro ejemplo musical del amos robótico. Esta vez a través de The Lemonheads junto a Kate Moss y su canción “Dirty Robot” (2009).

Posiblemente el lado oscuro del amor entre humanos y robots dando rienda suelta a  nuestra fantasía de amor. Una canción del álbun Varshons editado por la discográfica The End Records.

 

Varshons

“Dirty Robot”
(feat. Kate Moss)

You’re a dirty robot, you’re a dirty robot

No, I don’t care for your metal looks
I don’t care for your bleeps and bloops
Go away, why don’t you just shut up?

Your crazy smile, digital dial
I hate your every bolt and screw
I don’t like anything about you

You’re a dirty robot, I’m a dirty robot
You’re a dirty robot, I’m a dirty robot
You’re a dirty robot, I’m a dirty robot
You’re a dirty robot, I’m a dirty robot

Yes, everyday I’ve been thinking ‘bout you
In my dreams, we’ve been making out
Isn’t that what human life’s about? No

My circuitry comes off the scale
Baby, got the hots for you
My index sent a shock right through
My body needs you, my body needs you

You’re a dirty robot, I’m a dirty robot
You’re a dirty robot, I’m a dirty robot
You’re a dirty robot, I’m a dirty robot
You’re a dirty robot, I’m a dirty robot

You’re a dirty robot, I’m a dirty robot
You’re a dirty robot, I’m a dirty robot
You’re a dirty robot, you’re a dirty robot

I’m a dirty robot, I’m a dirty robot
I’m a dirty robot, I’m a dirty robot
I’m a dirty robot, I’m a dirty robot
I’m a dirty robot, I’m a dirty robot
I’m a dirty robot

Hoy es domingo. Sentimientos, robótica y amor (2)


domingoSiguiendo en la línea del domingo pasado, son muchos los ejemplos de amor robótico.

En esta ocasión os presentamos otra historia de amor entre dos robots. Una triste historia de amor asincrónico que nos presenta una situación muy propia de los humanos “cuando tú quieres/puedes, yo no ” y consuela un poco verla reflejada en las máquinas.

Robots que se humanizan a destiempo para poder amar… y que no coinciden en esta historia de Sierra y Canadá de Sidonie.

Sidonie

 

Sierra y Canadá.

Sidonie (2014)

Sierra está hecha de metal es un sistema artificial
Se diseñó con simulador, para el odio y para el amor
Pero un día fue humana, un temblor celular.
Canadá era un robot cableado en su interior
De pronto falló y se retiró fuera de la circulación
Pero algo en sus sensores lo volvió a despertar

Un error fatal, espacio temporal
Se llevó el momento y el lugar
Empiezas a correr para poder volver
Pero el tiempo es un homicida cruel
No hay perdón, no hay perdón y el mismo segundo para los dos
No hay perdón, no hay perdón y el mismo segundo para los dos

Canadá ahora es capaz de llorar, mentir y amar
Sierra mutó y se mecanizó procesando fría el adiós
Su mirada e infrarrojos, está diciendo que no, no, no, no, no

Un error fatal espacio temporal
Se llevó el momento y el lugar
Empiezas a correr para poder volver
Pero el tiempo es un homicida cruel
No hay perdón no hay perdón y el mismo segundo para los dos
No hay perdón no hay perdón y el mismo segundo para los dos
Un error fatal espacio temporal
Se llevó el momento y el lugar
Empiezas a correr para poder volver
Pero el tiempo es un homicida cruel
No hay perdón no hay perdón y el mismo segundo para los dos
No hay perdón no hay perdón y el mismo segundo para los dos.

Hoy es domingo. Sentimientos, robótica y amor


domingoEn nuestras relajadas entradas de domingo, y una vez que hemos estado repasando una serie de interesantes cortos, hemos estado pensando en los sentimientos y la robótica.

Posiblemente inspirados por las entradas de los TED elegidos en este mes de marzo para nuestros viernes que tratan sobre la interpretación de sentimientos por parte de las máquinas.

Una de las imágenes más bellas en este sentido procede de mi tardo-adolescencia a través de la voz de Björk (discutida y discutible voz) y las imágenes blancas, metálicas y puras de su vídeo “All is Full of Love” (1989) de su álbum “Homogenic”

El videoclip fue dirigido por Chris Cunningham y en él los protagonistas son dos robots que se aman.

All is Full of Love recibió una candidatura a los premios Grammy y ganó varios, como “Mejor Video” y “Mejores Efectos Especiales” en los MTV Video Awards del año 2000. El video es en sí mismo una muestra de la contradicción existente en Homogenic, el blanco y el negro y el amor y la máquina, metáforas de la cuerda y la electrónica existentes en el propio disco.

“All Is Full Of Love”

You’ll be given love
You’ll be taken care of
You’ll be given love
You have to trust it

Maybe not from the sources
You have poured yours
Maybe not from the directions
You are staring at

Twist your head around
It’s all around you
All is full of love
All around you

All is full of love
You just ain’t receiving
All is full of love
Your phone is off the hook
All is full of love
Your doors are all shut
All is full of love!

All is full of love
All is full of love
All is full of love
All is full of love
All is full of love