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¡La economía del conocimiento está por las nubes! (III)

Felipe García, President of KNOWDLE FOUNDATION & Research Institute

Estos días trabajaba con algunos asociados de Knowdle en elementos de la arquitectura de WeCloud que aún debemos refinar. Incluso en una sesión de trabajo con el Grupo de NLP de la UNED, de Ana María García Serrano y Juan Manuel Cigarrán, muy activos en la Asociación y en la Fundación Knowdle, definíamos el futuro de los que denominamos “knowdlers” (como no podía ser de otra forma) frente a los ya conocidos “Web Crawlers” o “Crawlers” en general, una araña web, como se suelen conocer, que no es otra cosa que un programa que inspecciona las páginas del World Wide Web de forma metódica y automatizada. Uno de los usos más frecuentes que se les da consiste en crear una copia de todas las páginas web visitadas para su procesado posterior por un motor de búsqueda que indexa las páginas proporcionando un sistema de búsquedas rápido. Las arañas web suelen ser bots (el tipo más usado de éstos).

Frente a los que nosotros denominamos “Knowdlers”, que no son sino los algo desprestigiados agentes inteligentes, que no son otra cosa que entidades capaces de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Es capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores (elementos que reaccionan a un estímulo realizando una acción). En este contexto, la racionalidad es la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado. Este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia (la cual sugiere entendimiento) para describir el comportamiento de los agentes inteligentes. Por este motivo es mayor el consenso en llamarlos agentes racionales. (Ver Wikipedia).

En nuestro modelo, los Web Crawlers estarían más vinculados al KE, Knowdlege Extractor, mientras los “Knowdlers” estarían más vinculados al KS, Knowledge Server, por una cuestión funcional, derivada de la necesaria interacción del agente inteligente con el usuario final.

Nuestro BUAALA.LITE ya interactúa con un “knowdler” embebido en la “MKAPP” (Mobile Knowledge Application) para interactuar con Factbook y saber los gustos de los usuarios que luego el motor de inteligencia colaborativa utiliza para sus recomendaciones de contenidos audiovisuales.

Ahora bien, de las investigaciones preliminares y del prototipo inicial hemos vislumbrado un enorme potencial que podría ser sólo la punta del iceberg. Así, entendemos que los “knowdlers” tendrán dos funciones bien diferenciadas en una arquitectura preliminar que hemos diseñado:

Social knowdler

Por un lado los “social knowdlers” que aún en la capa KaaS tienen mucho recorrido ya que podrían lograr un refinamiento muy fino del conocimiento, o en este caso mejor si lo calificamos de la “experiencia de usuario”. Es decir, que podríamos saber mucho más de lo que en la actualidad hacemos de “refinar” la experiencia de usuario.

Y en un segundo lugar, complementar el refinamiento con búsquedas sobre lo que ya es parte de la experiencia del usuario pero en otros contextos, lo que realizarían los “knowdlers searchers”.

Por ejemplo, un “web crawler” analizando Castle en IMDB tendría inicialmente: (2009– )TV Series – 43 min – Comedy | Crime | Drama, mientras analizando CSI: Miami (2002– ) TV Series – 43 min – Action | Crime | Drama. Esto es posible dado que el Sistema Experto de Audiovisual selecciona fuentes fiables de conocimiento audiovisual.

Sin embargo, los análisis realizados, semánticamente hablando, de CSI y de Castle en las redes sociales, nos han conducido a elementos de “opinión” en base a la “experiencia de usuario” que clasifican además Castle como “Romantic” mientras que a CSI sería serie “Forensic”.

Esto, bien procesado por nuestro algoritmo de inteligencia colectiva, dota de mayor probabilidad de acierto en la recomendación de cara a El cuerpo del delito (2011–) "Body of Proof" (original title) TV Series – 60 min – Crime | Drama, que como podemos ver podría ser recomendada de forma simple en ambos casos. Nuestro algoritmo acierta en un 99,99% de los casos si clasificamos CSI y Cuerpo del Delito como “forenses”, según la experiencia de usuario frente al experto.

Algunos analistas financieros norteamericanos clasifican nuestro algoritmo de Inteligencia Colaborativa como un “simple recomendador” y lo comparan con el recomendador “inteligente” de Amazon. Un orgullo, claro. Pero nada más lejos de la realidad, porque la enorme potencialidad que abre nuestra arquitectura y que el algoritmo de inteligencia colaborativa aprovecha es la capacidad de inferir más allá de lo que une a dos usuarios que han comprado un producto similar.

Es la extrapolación sobre dominios de conocimiento diversos que no disjuntos, es decir, la relación semántica de una opinión de un usuario sobre una decisión de otro, por ejemplo, ir al cine y que se pueda extrapolar a los gustos periodísticos o literarios de un usuario.

Es decir, que yo retuitee una pelicula vista por un amigo sobre ciencia ficción, puede elevar las ventas de mi librería de libros de ciencia ficción. Esto que se dice pronto, tiene mucha enjundia y relevancia, y lo tenemos que ir afinando poco a poco en sucesivas versiones. Y digo que tiene mucha enjundia porque podemos aplicarlo a múltiples sectores, a emociones con Biloop, al clima, a nuestro bienestar, incluso al sector financiero.

Los avances que hemos realizado en Knowdle y sus asociadas, y la estrecha y fructífera colaboración con ellas y las universidades nos han abierto una nueva Caja de Pandora del Conocimiento Colectivo, pero con un lado positivo, importante por explorar. Como Pandora abrió la caja liberando criaturas hasta entonces desconocidas que trajeron consigo la envidia, el miedo, el odio, los celos, etc., está el lado oscuro de la falta de privacidad que ello conlleva.

Pero también abre un universo infinito de posibilidades, todas ellas buenas, de nuestro modelo de bienestar y de inteligencia colectiva. Donde del hecho de compartir logramos más valor, mejor bienestar. Y de la libertad de elección de qué compartimos, con quién compartimos y por qué lo compartimos.

Estamos como quien dice empezando, pero los logros son muchos, y sus aplicaciones, por pequeñas que puedan ya ser, son reales y tangibles. Buaala Lite en breve será el mejor ejemplo de todo ello.

Las empresas, pequeñas y grandes interesadas, ya son muchas, y las líneas de investigación de futuro lo que este país y la UE necesitan para ganar, por primera vez, el paso al resto del mundo. Sólo el gobierno español y el europeo deberían abrir los ojos y ver lo que somos capaces de hacer.


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