"La gente ve lo que quiere ver y lo que la gente quiere ver nunca tiene nada que ver con la verdad". Roberto Bolaño* (2004)

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* 2666

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¿Alguna vez has sentido que cuentas todo sin querer?

Si alguna vez te has descubierto contando los escalones mientras subes, los azulejos del baño o cuántas veces parpadea alguien, no estás perdiendo la cabeza. ¡Es tu cerebro siendo eficiente!

A esto se le llama a veces "conteo incidental" y ocurre porque nuestro cerebro es un fanático del orden y la predicción. Desde que somos bebés, nuestra mente busca patrones para entender el mundo. Contar cosas, aunque sea de forma inconsciente, nos da una sensación de seguridad y control sobre lo que nos rodea. Es como si el cerebro estuviera pasando lista para asegurarse de que todo está en su lugar.

Para nuestra mente, los números son estables. En un mundo lleno de ruidos, emociones y caos, saber que hay exactamente diez escalones hasta tu puerta le da a tu cerebro una pequeña dosis de alivio. Así que la próxima vez que te cantes a ti mismo el ritmo de tus pasos, sonríe: es solo tu instinto de supervivencia organizando el día para ti.

M. P., MSc. en Psicología Clínica

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🟡Ella siempre se enamoraba de personas complicadas.
Él tenía secretos que pesaban como ladrillos y ella sentía una extraña emoción al intentar sostenerlos, aunque cada encuentro terminara con lágrimas en la almohada.
Cada relación era un patrón que ya conocía, pero ignoraba: huía de lo simple, de lo tranquilo, de lo que la obligaba a mirar su propia soledad.

En el metro, en la oficina, en el café de los jueves, veía parejas que parecían cómodas y felices y sentía un pinchazo que mezclaba envidia y miedo.
No le molestaban los otros, le molestaba la idea de que podía vivir sin dramas y no sabía cómo manejarlo.
Cada ruptura era un espejo: no eran ellos, era ella.
El caos le daba adrenalina, y la calma le aterraba.

Un día, frente al espejo del baño, se quedó mirándose a los ojos y entendió algo que le dolió y le liberó a la vez: no se enamoraba de personas difíciles, se enamoraba de su propia incapacidad para quedarse quieta.
La vida tranquila no estaba afuera, estaba dentro, y ella llevaba años corriendo de sí misma.

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🔲Nos sentimos extrañamente cómodos en lo que nos hace daño.
No porque nos guste sufrir, sino porque nuestro cerebro prefiere lo familiar.
Hay un extraño consuelo en repetir patrones, aunque sean destructivos, porque al menos sabemos qué esperar.
El caos desconocido asusta más que el dolor que ya hemos aprendido a soportar.

En las relaciones, en el trabajo, en nuestra forma de reaccionar: tendemos a buscar lo que reconocemos, aunque sepamos que nos deja cicatrices.
Nos enamoramos de personas que nos repiten errores pasados, nos quedamos en trabajos que nos consumen, defendemos costumbres que nos limitan.
Es una especie de instinto de supervivencia emocional: más vale lo malo conocido que lo bueno incierto.

Romper ese ciclo no es un acto heroico espectacular.
No siempre es correr, gritar o huir.
A veces es silencioso, cotidiano, invisible para los demás: elegir levantarse un minuto antes, hablar cuando callábamos, decir “no” cuando siempre decíamos “sí”.
Elegir distinto mañana, aunque nadie lo vea, es donde empieza la verdadera libertad.

La valentía no siempre se mide en gestos dramáticos; muchas veces se mide en la constancia de decir “basta” a lo que nos hace daño y en la paciencia de aprender a querernos, aunque todo nuestro pasado nos haya enseñado lo contrario.

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🟡Nos sentimos atraídos por personas que no nos convienen, por relaciones que saben a repetición de errores 🔥.
La psicología tiene nombre para esto: patrones de apego, heridas antiguas, necesidad de validación.
Pero la mente humana se niega a escucharlo y seguimos persiguiendo lo que nos quema, porque hay un placer extraño en reconocernos en el desastre.

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Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial

Traducción de la infografía:

• 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.

• 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.

• 1951 – Marvin Minsky y Dean Edmonds construyen SNAR, la primera computadora de red neuronal.

• 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.

• 1957 – Rosenblatt desarrolla el Perceptrón: la primera red neuronal artificial capaz de aprender.

(!!) Test de Turing: donde un evaluador humano entabla una conversación en lenguaje natural con una máquina y un humano.

• 1965 – Weizenbaum desarrolla ELIZA: un programa de procesamiento del lenguaje natural que simula una conversación.

• 1967 – Newell y Simon desarrollan el Solucionador General de Problemas (GPS), uno de los primeros programas de IA que demuestra una capacidad de resolución de problemas similar a la humana.

• 1974 – Comienza el primer invierno de la IA, marcado por una disminución de la financiación y del interés en la investigación en IA debido a expectativas poco realistas y a un progreso limitado.

• 1980 – Los sistemas expertos ganan popularidad y las empresas los utilizan para realizar previsiones financieras y diagnósticos médicos.

• 1986 – Hinton, Rumelhart y Williams publican Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores, que permite entrenar redes neuronales mucho más profundas.

(!!) Redes neuronales: modelos de aprendizaje automático que imitan el cerebro y aprenden a reconocer patrones y hacer predicciones a través de conexiones neuronales artificiales.

• 1997 – Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, siendo la primera vez que una computadora vence a un campeón mundial en un juego complejo.

• 2002 – iRobot presenta Roomba, el primer robot aspirador doméstico producido en serie con un sistema de navegación impulsado por IA.

• 2011 – Watson de IBM derrota a dos ex campeones de Jeopardy!.

• 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.

• 2014 – Facebook crea DeepFace, un sistema de reconocimiento facial que puede reconocer rostros con una precisión casi humana.

(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.

• 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.

• 2017 – AlphaZero de Google derrota a los mejores motores de ajedrez y shogi del mundo en una serie de partidas.

• 2020 – OpenAI lanza GPT-3, lo que marca un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.

(!!) Procesamiento del lenguaje natural: enseña a las computadoras a comprender y utilizar el lenguaje humano mediante técnicas como el aprendizaje automático.

• 2021 – AlphaFold2 de DeepMind resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.

• 2022 – Google despide al ingeniero Blake Lemoine por sus afirmaciones de que el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LaMDA) de Google era sensible.

• 2023 – Artistas presentaron una demanda colectiva contra Stability AI, DeviantArt y Mid-journey por usar Stable Diffusion para remezclar las obras protegidas por derechos de autor de millones de artistas.

Gráfico: Open Tech / Genuine Impact

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