10 años de Gmail

Gmail 2004El mejor servicio de email que he usado en la vida y probablemente la mejor herramienta de trabajo que he tenido cumple 10 años. TIME le dedica un artículo maravilloso que me hizo recordar lo maravilloso que fue dejar de borrar correos y ahora poder encontrar correos escritos hace 10 años.

Fue anunciado un 1 de abril, cuando todos se preguntaba si el anuncio de un correo que te daba 1 Gb de capacidad era una broma. La idea de que el  2 de abril todos los que creían que era un anuncio viera que seguía existiendo fue una genial idea de la gente de Google, un detalle más que acompañó el nacimiento del producto realmente innovador creado por Paul Buchheit.

 

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El problema con el periodismo de datos

“I applaud the increased use of data in journalism. But they can’t just hire graphic designers to make pretty pictures. Making sense out of raw data requires more analytic firepower and more willingness to do independent research than journalists have traditionally been comfortable with. But it also requires a new set of ethics about how to responsibly use data. That conversation hasn’t started yet.”

[Me alegra el uso creciente de datos en periodismo. Pero no pueden simplemente contratar a diseñadores gráficos que creen imágenes bonitas. Construir sentido de los datos duros requiere más potencia de fuego analítica y más voluntad para hacer investigación independiente que aquella con la que los periodistas han estado cómodos tradicionalmente. Pero también requiere un nuevo bagaje ético sobre cómo usar datos responsablemente. Esa conversación aún no ha comenzado.]

–Michael Mandel, The problem with data journalism

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El bug de Deep Blue que dejó sin dormir a Kasparov

Kasparov frente a Deep Blue

Es 1997 y tras haber ganado a Deep Blue el año anterior, Kasparov encara lo que se consideró uno de los desafíos más significativos hombre-máquina de la historia. How do you make a computer blink? decía el poster que anunciaba la legendaria serie de partidos que jugaría con Deep Blue, la computadora que IBM construyó para ganarle sólo al mejor jugador de ajedrez de la historia.

Kasparov, que había jugado muchas veces contra ordenadores, gana el primer partido con facilidad. Pero un movimiento aparentemente absurdo de Deep Blue lo deja pensando. ¿Por qué dejó pasar un jaque al rey para abandonar luego? ¿Qué pensaba Deep Blue cuando hizo eso? Kasparov se queda esa noche con su asesor analizando esa partida y saca una conclusión escalofriante. Ya nunca volverá a ganar a Deep Blue. El por qué de esa jugada lo vuelve loco, y acusa a IBM de hacer trampas. Dice que ha visto una profunda inteligencia y creatividad en los movimientos de la máquina: ¿la máquina ha logrado ganar al campeón jugando con su propia mente? ¿Y si en realidad hubiera sido un bug?

Más en el artículo que escribí para Diario Turing.

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El ruido y la señal, según Nate Silver

The noise and the signal Somos seres privilegiados por nuestro cerebro, pero vivimos en un universo inmensamente poblado de señales y ruidos, y no llegamos a abarcarlos todos. Sin embargo, en nuestra vida diaria nos vemos obligados a tomar decisiones, aun sin toda la información relevante. La información es sabiduría cuando se pone en contexto, pero ¿cómo hacerlo? ¿Cómo descartar la señal del ruido? Después del 9/11 parecía increíble que no se hubiera previsto ese atentado. También parecía imposible que nadie se hubiera dado cuenta de la burbuja que explotó en Enron. Todo se ve obvio después, porque ya sabemos cuál es esa señal entre el ruido, pero ¿cómo aprender a descubrirla antes de que sea demasiado tarde?

El Teorema de Bayes puede ser de mucha utilidad aquí y también empezar a pensar en predicciones. Las predicciones normalmente nos cuestan (yo odio cuando en alguna entrevista alguien me pregunta por cosas como “el futuro de internet”). Y nos cuestan, dice Silver, por la misma razón que es importante usarlas: porque es donde la realidad objetiva y la subjetiva se cruzan.

Coincido con la visión de Silver y su recomendación bayesiana porque como periodistas sabemos que los sesgos proliferan, que no existe la objetividad, que siempre partimos de algún pensamiento o creencia. Tenemos que trabajar para reducir los sesgos, pero decir que no tienes ninguno es una señal de que tienes muchos.

“Distinguir la señal del ruido requiere de los dos: conocimiento científico y autoconocimiento: la serenidad de aceptar lo que no podemos predecir, el coraje de predecir lo que podamos y la sabiduría de reconocer la diferencia.”

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[VIDEO] Game Over: Kasparov and the Machine

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