En la última entrega de Cruce de Cables de RNE estuvimos David y yo hablando de Cómo pasamos de programar las máquinas a pedirles favores. Y es que, durante décadas, usar un ordenador significaba pensar como la máquina, aprender su peculiar lenguaje, comandos exactos, sintaxis rígida… Hoy el enfoque se ha invertido. Ya no programamos tanto como pedimos o preguntamos: «escríbeme un texto», «recomiéndame un restaurante», «¿cuál es la población de Argentina?».

El audio está aquí:

• Cómo pasamos de programar las máquinas a pedirles favores [a partir de 19:00].

Ya no codificamos el procedimiento; la generación actual describe lo que quiere hacer y conversa sobre ello. La tecnología moderna, con los asistentes (Siri), buscadores semánticos (Google) y modelos generativos (ChatGPT) nos traduce esos deseos en acciones. La máquina ya no espera instrucciones detalladas, sino algo de contexto con el que manejar sus estadísticas internas. Porque, recordemos, las IA no «entienden» sino que calculan.

El caso es que aquí aparece un giro interesante: sabemos menos de cómo funciona la tecnología, pero le exigimos más. Queremos que acierte, que se anticipe, que tenga criterio. Muchas veces incluso nos sorprende con esa anticipación, como en los autocorrectores o en los modelos generativos. Así que cuando falla, nos desconcierta más que un error clásico, porque no sabemos dónde estuvo el fallo: ¿en la petición?, ¿en el modelo?, ¿en nuestros supuestos? No es raro que la persona acabe diciéndole a Gemini «deja de mentirme», «no me tomes el pelo», «me dices que me mandas las fuentes de la información y no funciona ninguna»… ¡La vida moderna!

Esto deja muchas preguntas de fondo:

• ¿Pedir cosas a las máquinas nos hace más productivos o más dependientes? Probablemente ambas cosas a la vez; es parecido a usar GPS: llegas antes, pero pierdes sentido de orientación.
• Si no entendemos el proceso interno de la IA, ¿en qué basamos la confianza? En la coherencia aparente del resultado. Confiamos cuando la respuesta «suena bien», pero nos arriesgamos a enfrentarnos a una alucinación de la IA, una falta de verificación de datos o alguna otra tontá. Eso penaliza el pensamiento crítico: los errores elegantes son tanto o más peligrosos que los obvios.
• ¿Educamos para pensar mejor o para pedir mejor? Cada vez más, lo hacemos para pedir mejor. Enseñamos a formular prompts, a afinar solicitudes… pero no siempre a cuestionar lo que devuelven. Saber pedir es útil, pero pensar implica saber cuándo no aceptar una respuesta, aunque sea rápida y cómoda.

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Impresión artística de Prime en la plataforma de lanzamiento – Orbex

Orbex, una de las empresas privadas europeas que buscan –buscaban– hacerse un hueco en el mercado de los lanzamientos espaciales se acaba de declarar en quiebra. Llevaba un tiempo intentando conseguir más financiación o incluso buscando que otra empresa la comprara pero al parecer nada ha funcionado. Está por ver qué sucede con los activos de la empresa, incluida su propiedad intelectual.

La empresa estaba desarrollando Prime, un pequeño cohete de dos etapas de 1,45 metros de diámetro y 19 de largo con un peso de 18.000 kilos al lanzamiento propulsado por propano y oxígeno líquidos. Estaba diseñado para poner cargas de hasta 200 kilos en órbita sincrónica al Sol de 500 kilómetros. Iba a ser lanzado del Espaciopuerto SaxaVord en las islas Shetland, se supone que en breve. Pero ya no parece que eso vaya a suceder nunca.

Orbex es una de las empresas que la Agencia Espacial Europea escogió entre las finalistas del European Launcher Challenge, que tiene como objetivo el desarrollo de lanzadores europeos que nos permitan no depender de otros países. Pero sin embargo en la última ministerial de la Agencia Espacial Europea, que vio un aumento del 30 por ciento del presupuesto de la agencia, el Reino Unido no puso dinero para esta iniciativa, lo que puede haber precipitado el fin de la empresa.

También formaba parte de la Flight Ticket Initiative, que tiene como objetivo poner cohetes a disposición de las instituciones europeas para hacer lanzamientos espaciales

Nadie dijo nunca que el espacio fuera sencillo. Y si lo dijo, se equivoca.

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CSS-doodle es una pequeña librería que convierte subconjunto ampliado de reglas CSS en gráficos generativos. Permite:

• Crear patrones y fondos sin usar Photoshop ni SVG
• Generar formas geométricas automáticamente
• Añadir variaciones aleatorias
• Repetir los diseños usando un «valor semilla» numérico
• Guardar el resultado como imagen PNG

La forma de utilizarlo es insertándolo en una web como cualquier etiqueta HTML, solo que en lugar de colocar imágenes se le dice algo así como «crea una cuadrícula» y se aplican reglas bastante simples: colores, tamaños o posiciones. El navegador repite esas reglas y crea el dibujo. El límite práctico es el propio lenguaje CSS y el rendimiento del navegador según el número de nodos generados.

En la práctica funciona como un «generador de arte» dentro del navegador: no se dibuja píxel a píxel, sino que se describe cómo debería ser… y el ordenador lo compone. Es ideal para fondos decorativos, gráficos matemáticos, logotipos o animaciones ligeras sin tener que programar gráficos complejos. Estas son algunas de sus características:

• Rejillas desde 1×1 hasta 64×64 (hasta 4.096 celdas en 1 dimensión)
• Funciones matemáticas y aleatorias integradas
• Selectores especiales (@nth, @row, @col, @random)
• Formas paramétricas (circle, hexagon, heart, hypocycloid, etc.)
• Soporte de trigonometría y π directamente en CSS
• Semillas para reproducir exactamente resultados anteriores
• API para JavaScript

Para ver algunas de sus posibilidades basta tocar los códigos de ejemplo, o saltar de un código a otro utilizando los pequeños rectángulos de la parte inferior. A partir de ahí, dedicarle un rato a codificar nuevas imágenes es la mejor forma de experimentar con sus posibilidades.

Relacionado:

• Un kit para crear teselaciones caleidoscópicas

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Esta semana la NASA ha hecho una prueba parcial de carga de propelentes en el SLS, el cohete que va a utilizar para enviar la misión tripulada Artemisa II hacia la Luna. Pero no ha salido del todo bien.

La idea era probar qué tal funcionaban unos nuevos sellos instalados en la zona en la que los sistemas de tierra se conectan a la primera etapa del cohete para cargar hidrógeno líquido en ella.

Igual que en el caso del SLS de Artemisa I el problema está en la conexión entre las TSMU y el cohete. Las Tail Service Mast Umbilicals, Umbilicales de servicio de cola, son las estructuras que salen marcadas en rojo en la ilustración de la derecha.

Las TMSU también se usan para cargar el oxígeno líquido en la primera etapa del cohete. Pero el oxígeno líquido es mucho menos picajoso y dado a las fugas.

Personal de la NASA trabajando en la reparación del SLS de Artemisa I precisamente en la zona de las TMSU– NASA

Sin embargo se encontraron con que el flujo de propelente hacia el depósito era menor del esperado, así que no pudieron alcanzar el nivel de carga deseado en el tiempo del que disponían. Al parecer el problema estuvo en un filtro que se atascó, que será reemplazado una vez que se hayan vaciado las conducciones de hidrógeno líquido y estén a una temperatura a la que se puedan manipular, pues se cargan a -220 °C.

Con los datos obtenidos la agencia pondrá fecha a una nueva prueba de carga completa de propelentes, aún con la idea de poder lanzar la misión en marzo. La agencia tenía la idea de hacerla esta semana que entra pero eso está por ver a tenor de los sucedido con la prueba parcial.

La ventana de lanzamiento de marzo va del día 7 al día 11, con la excepción del 10. Pero si Artemisa II no despega ese mes es posible que haya que llevar el cohete de vuelta al Edificio de ensamblado de vehículos para sustituir algunas baterías de la segunda etapa. Su capacidad para retener la carga necesaria es limitada y habría que sustituirlas por unas completamente cargadas.

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