VIÑETA 1: Viñeta introductoria parecida a la de la primera entrega. Vemos a Marta, Sabi, Dillo y Pulpín metidos en círculos independientes y rodeados de un par de iconos relacionados con las redes neuronales. TÍTULO: Aprende sobre REDES NEURONALES. Un webcómic de Google AI. Leyenda en una flecha: Con MARTA, que empieza a verlo todo más claro. Marta: Ya creo que lo entiendo. Leyenda: Con SABI Leyenda: Y DILLO Leyenda: Y un nuevo compañero: ¡PULPÍN! Pulpín: ¡Hola!

VIÑETA 2: Marta mete la llave en la cerradura para abrir la puerta del mundo de las redes neuronales. Leyenda: Anteriormente en las Aventuras del aprendizaje automático… Marta: Próxima parada: ¡las redes neuronales!

VIÑETA 3: Con una sonrisa de oreja a oreja, Marta abre la puerta y chilla. Marta: HOLA, MUN…

VIÑETA 4: La cámara se coloca a la espalda de Marta y, al otro lado del umbral, vemos la imagen abrumadora de una serie infinita de nodos interconectados. Puede que, del interior, emerjan varias columnas de humo. Vemos la silueta de Marta atemorizada. Marta: ¡Ahí va!

VIÑETA 5: Volvemos al otro lado de la puerta. Marta la ha cerrado de un portazo. Está ojiplática y tiene el pelo alborotado. Sabi y Dillo la miran, impasibles. Onomatopeya: BLAM

VIÑETA 6: Igual que en la viñeta anterior, pero Marta tiene la mirada puesta en Sabi y Dillo. Se oye una voz al otro lado de la puerta. Pulpín (al otro lado de la puerta): ¡Perdón, lo siento! No estaba preparado. Ahora sí, pasad ya.

VIÑETA 7: Marta, con cara de extrañeza, Sabi y Dillo asoman la cabeza por la puerta para fisgonear un poco.

VIÑETA 8: Pulpín, una adorable cría de pulpo, flota junto a una tecnoneurona simple. Pulpín: ¡Hola! Soy Pulpín. ¿Os parece que empecemos por los FUNDAMENTOS?

VIÑETA 9: Marta gira la vista y suspira aliviada al observar que la abrumadora imagen de antes ha desaparecido. Sabi y Dillo saludan a Pulpín. Marta: *Fiu* Sí, porfa. Soy Marta. Pulpín: ¿Qué tal, Marta? Las REDES NEURONALES se componen de elementos básicos sencillos. Y el más simple es "LA NEURONA". ¡Ah, hola, Sabi! Buenas, Dillo. Sabi: ¿Qué hay? Dillo: Hola, amiguito.

VIÑETA 10: Marta se arrodilla junto a dos ilustraciones explicativas que comparan las neuronas biológicas con las tecnoneuronas al tiempo que Pulpín explica. Pulpín: Al igual que sus tocayas biológicas, estas "neuronas" aceptan numerosos DATOS DE ENTRADA, que combinan para producir RESULTADOS. Marta: ¿Qué tipo de datos de entrada?

VIÑETA 11: Pulpín y Dillo charlan por encima de una tabla de atributos con columnas de datos. Pulpín: Casi de todo, siempre que los podamos cuantificar NUMÉRICAMENTE. Dillo: Imagina que los datos de entrada son como las propiedades de una hoja de cálculo.

VIÑETA 12: Sabi gira la tabla con las patas traseras al tiempo que Dillo la señala. Sabi: Pero PUESTA de LADO. Dillo: No hace falta, pero queda mejor si la colocamos de forma apaisada…

VIÑETA 13: Pulpín y Marta observan la tabla, que ahora está en posición horizontal. De cada una de las columnas de datos, sale una flecha que apunta a un nodo circular (los datos de entrada). Pulpín: Todo empieza aquí: en nuestra primera CAPA de ENTRADA.

VIÑETA 14: Pulpín flota junto a la capa de entrada anterior y señala una clasificación binaria simple que hay a la derecha: Gato o Perro. Se resalta la palabra "Gato". Pulpín: Tenemos el objetivo de usar los valores que ha producido esa capa de entrada, por complejos que sean, para generar una capa de salida en el otro extremo con una única RESPUESTA.

VIÑETA 15: La cámara se aleja y los vemos a todos en un fondo blanco. Pulpín sonríe. Por su parte, Marta está perpleja. Pulpín: Y sanseacabó. ¿Dudas? Marta: …

VIÑETA 16: Igual que en la viñeta anterior, pero Sabi y Dillo ríen con disimulo. Dillo (onomatopeya): *buf*

VIÑETA 17: Igual que en la viñeta anterior, pero ahora Marta grita, hecha un lío. Los demás se ríen sin reparos. Marta: Pero… ¡¿QUÉ OCURRE ENTRE MEDIAS?! Pulpín: ¡Eso digo yo!

VIÑETA 18: Ante la atenta mirada de Pulpín, un pequeño icono animado de clasificación atraviesa las capas ocultas del diagrama de una red neuronal estándar… Pulpín: Esas "capas ocultas" que hay entre medias realizan una serie de sencillas tareas de [clasificación] para llegar a una respuesta compleja.

VIÑETA 19: Pulpín señala una neurona simple con datos de entrada etiquetados (X1, X2) que convergen en un nodo que tiene el símbolo de sigma (Σ). Sabi interviene desde la esquina inferior. Pulpín: A la neurona se le agrega el valor numérico (X) de cada atributo. Sabi: Y esa suma (∑) nos ayuda a determinar la pendiente de la línea.

VIÑETA 20: Igual que en la viñeta anterior, pero ahora las líneas que unen los datos de entrada y el nodo de la suma tienen las etiquetas W1 y W2, y grosores distintos. Pulpín: Pero como algunos atributos merecen más PESO que otros, primero hay que aumentar o reducir la fuerza de esos datos de entrada.

VIÑETA 21: Marta aparece y señala con el dedo las líneas, que ahora tienen un par de reguladores que indican BAJO y ALTO (como en la explicación de la primera entrega). Marta: ¡Ah! El peso es uno de nuestros REGULADORES. Pulpín: Eso es.

VIÑETA 22: Marta y Pulpín observan detenidamente la neurona simple, que ahora tiene otro nodo con la etiqueta "b" señalando de abajo arriba hacia la suma. También tiene una "w" en la línea. Pulpín: Otro es el SESGO, es decir, una compensación de la suma total que también se puede ajustar con el peso.

VIÑETA 23: En los bocadillos de Marta hay dos gráficos animados que muestran la alteración de la pendiente y la intersección con el eje Y mientras el peso y el sesgo cambian en bucle. Pulpín y Sabi intervienen desde la parte inferior. Marta: Conque si… ajustamos el PESO, la PENDIENTE cambia… … Y si ajustamos el SESGO, cambia la INTERSECCIÓN CON EL EJE Y. Pulpín: ¡En el clavo! Sabi: Te dije que las pillaba al vuelo.

VIÑETA 24: En nuestra neurona aparece una línea oblicua en lugar del nodo de suma. Por su parte, Pulpín señala el paso siguiente: una línea comprimida (con forma sigmoidea) que indica la función de activación. Dillo flota en la parte inferior con un letrero en la mano. Pulpín: Luego comprimimos ese clasificador lineal hasta convertirlo en una forma NO LINEAL, tipo función sigmoidea… Leyenda (la sostiene Dillo): Más información.

VIÑETA 25: Pulpín flota en la intersección con el eje Y de un gráfico sigmoideo ampliado, mientras Marta enmarca el dibujo con los dedos en la parte inferior derecha. Pulpín: Esta FUNCIÓN DE ACTIVACIÓN permite relaciones no lineales… … y unos ajustes más suaves en el proceso de aprendizaje. Marta: Mmm.

VIÑETA 26: Ahora vemos la neurona completa con todas las etiquetas. Pulpín y Marta la observan desde la parte inferior. Todos esos componentes tienen el propósito de apabullar un poco. Etiquetas: Nodo, Peso, Borde, Suma, Sesgo, Función de activación y Función no lineal. (p. ej.: sigmoidea, tanh, Softmax, Swish, ReLU, Leaky ReLU, Diet ReLU, ReLU con Chips, ReLU, Spam, Spam, ReLU y Spam). Pulpín: Aquí la tenemos, en todo su esplendor. Marta: Caray.

VIÑETA 27: Recuperamos nuestra neurona simple de tres nodos, con X1 y X2 en los datos de entrada, y la curva sigmoidea en la función de activación. Marta parece aliviada cuando Pulpín explica por qué retoman la imagen simplificada. Pulpín: Para no liarnos más, vamos a combinar la suma, el sesgo y la función de activación en un único nodo… … y vamos a indicar el peso con el grosor de la línea. Marta: *¡uf!* Sí, será mejor.

VIÑETA 28: La neurona simple tiene unas líneas ponderadas animadas que conectan los nodos y una línea de salida apunta hacia la derecha en ángulo ascendente. Pulpín: Y los datos de salida de ese nodo… Marta: ¡Ah!

VIÑETA 29: La primera neurona se ha unido a una segunda. Los datos de salida de N1 se han convertido en los datos de entrada de N2. Las líneas que conectan las neuronas siguen siendo animadas para mostrar el flujo de información de un nodo a otro. Marta: ¡… pueden ser los DATOS DE ENTRADA de otro! Pulpín: ¡Qué hacha!

VIÑETA 30: La red se amplía con seis capas de neuronas interconectadas mediante un entramado de líneas animadas que fluyen de unas a otras. Pulpín: … Y de otro, y de otro… Marta: Alucinante.

VIÑETA 31: Debajo del bocadillo de Marta, vemos dos cuadraditos animados que enlazan con la primera entrega: una pelota rueda de arriba abajo hasta detenerse en el fondo de una curva y una línea rota de un lado a otro hasta quedarse en la trayectoria adecuada para clasificar dos grupos de equis y oes. Dillo sostiene un letrero que enlaza a la primera entrega. Marta: Entonces, cuando preparamos una red neuronal mediante la RETROPROPAGACIÓN y el DESCENSO DE GRADIENTES*… … ajustamos los pesos y los sesgos. Pulpín: Mismamente. Nota a pie de página (la sostiene Dillo): * Consulta la primera entrega.

VIÑETA 32: Aparece una neurona simple con tres entradas de datos y otros tantos reguladores animados que ajustan el grosor de las líneas para expresar el peso. Pulpín explica en la parte superior, Dillo levanta los brazos y Marta, sentada de piernas cruzadas en el suelo, hace un ademán con el brazo. Pulpín: A esos ajustes automatizados los llamamos PREPARACIÓN DE MODELOS. Dillo: ¡Mira, mamá! ¡Sin manos! Marta: Genial, pero ¿qué pintamos los INGENIEROS en todo esto?

VIÑETA 33: Marta golpea con el dedo una red multicapa de nodos que flota delante de ella, mientras Sabi, encaramado a su espalda, interviene en la conversación. Dillo flota en la parte inferior. Sabi: ¡Pues lo pintáis todo! Los ingenieros elegís la arquitectura adecuada, modificáis el número de capas o de nodos, seleccionáis las funciones de activación… En fin, tomáis todo tipo de decisiones. Marta: Mmm. Dillo: A todo eso lo llamamos AJUSTE DE HIPERPARÁMETROS.

VIÑETA 34: Marta y Pulpín charlan delante de un fondo cuadriculado. Pulpín: La información tiene una ESTRUCTURA. Si la red neuronal está bien preparada, te ayudará a guiarte por esa estructura.

VIÑETA 35: Asomados a una especie de tapia, Marta y Pulpín observan cómo dos Martas en miniatura realizan una regresión (trazando una línea de tendencia en un mapa de datos) y una clasificación (trazando una línea para delimitar dos grupos de datos). Pulpín: Haces lo mismo cuando trazas esas líneas de REGRESIÓN y CLASIFICACIÓN… A mano está chupado si solo hay uno o dos atributos… Marta: Ains… ¿Has visto qué monas?

VIÑETA 36: Volvemos a la hoja de cálculo en modo apaisado, con una capa de nodos de entrada. Marta y Pulpín miran con interés. Pulpín: Pero a más atributos, más datos de entrada. Y por consiguiente…

VIÑETA 37: De repente, Marta, Pulpín, Sabi y Dillo se ven absorbidos en un remolino de datos. Todos están envueltos en corrientes de números enteros y letras. Marta tiene la cara desencajada. Dillo se ha desfigurado hasta adoptar una forma extraña y expandida. Sabi camina boca abajo por una hilera escheriana de números. Pulpín ni se inmuta. Pulpín: … más DIMENSIONES que hay que sortear. Y eso hace que trazar una línea limítrofe recta entre "A" y "B" sea misión casi imposible. Marta: PERO ¿QUÉ…?

VIÑETA 38: El paisaje multidimensional se desvanece por la parte superior de la viñeta. Dillo mantiene la calma y Marta, por su parte, alucina en la esquina inferior. Pulpín: Menos mal que aquí nuestros primos digitales perciben otras dimensiones de forma MATEMÁTICA para buscarnos otras rutas que ATRAVIESEN esa estructura. Dillo: Pan comido. Solo tienen que curvar la topografía subyacente.

VIÑETA 39: Dillo señala un gráfico que muestra dos espirales entrelazadas de datos. Sabi interviene desde el margen derecho. Dillo: Por poner un ejemplo, aunque parece que es imposible separar estas dos formas con una línea recta, las redes neuronales les buscan las vueltas. Sabi: Y ahí llega el momento estelar de las CAPAS OCULTAS…

VIÑETA 40: Dillo retuerce las espirales de datos con las pinzas en tres fases, hasta transformarlas en un par de garabatos que se pueden separar fácilmente con una única línea. Dillo: Se encargan de TRANSFORMAR los datos… … de ESTIRAR y ESTRUJAR el espacio… … pero sin CORTARLO, ROMPERLO ni DOBLARLO para buscar una respuesta.

VIÑETA 41: Por encima de Pulpín, flota un globo terráqueo inclinado donde vemos un círculo de puntos alrededor de la Antártida, seguido de un pequeño signo de interrogación. En la parte inferior, el pequeño pulpo traza una línea recta que cruza un mapamundi según la proyección de Mercator. Pulpín: Si intentamos trazar una línea recta entre la ANTÁRTIDA y los demás continentes… … parecería imposible en un GLOBO TERRÁQUEO… … pero no así con un pequeño CAMBIO DE PERSPECTIVA.

VIÑETA 42: Vemos tres nodos, cada uno con una línea que separa los conjuntos de datos del interior. Los dos primeros (en una capa única) se combinan para crear una línea curva en el nodo de salida, que divide correctamente el conjunto de datos deseado. Dillo sostiene un cartel de Más información que enlaza con la zona de pruebas de las redes neuronales. Pulpín: Si cada neurona contiene una función lineal distinta, al COMBINARLAS, obtenemos más formas complejas para realizar el AJUSTE DE DATOS. Leyenda con enlace (lo sostiene Dillo): Más información.

VIÑETA 43: Con cara de malvada, Marta se regodea con una nube de nodos que tiene flotando entre las manos. Pulpín le coloca un tentáculo en el hombro mientras la mira con gesto preocupado. Marta: ¡Aaah! Resumiendo, con las neuronas suficientes, podría ajustar cualquier conjunto de datos, por complejo que fuera. Jua, ja, ja... Pulpín: ¡No te embales! Con demasiadas neuronas, puedes provocar un SOBREAJUSTE.

VIÑETA 44: La línea de puntos se extiende cuesta abajo hacia la derecha a medida que Sabi camina con paso tranquilo. SABI: … ese surtido de subidas y bajadas se denomina "función de error" o "función de pérdida", y solo se revela…

VIÑETA 45: Marta, Sabi, Dillo y Pulpín charlan en un fondo blanco. Marta: Mi gozo en un pozo. ¿Y por qué se llaman CAPAS OCULTAS? Dillo: Ay, madre. Buena pregunta. Pulpín: A ver… Sabemos qué atributos entran… Sabemos qué respuestas salen… Sabi: … Y hasta podemos describir cómo funcionan las capas ocultas…

VIÑETA 46: Marta se arrodilla para escuchar a Sabi, ambos recortados en silueta sobre una compleja red de nodos. En el margen derecho, Dillo sostiene un cartel de Más información que apunta hacia el bocadillo de Sabi y que enlaza con el artículo de Cassie. Dillo: Pero en una RED NEURONAL COMPLETAMENTE CONECTADA, cada nodo incorpora los resultados de todos los nodos de la capa anterior. Vete tú a saber en qué "atributos" se fija. Sabi: Como dice la científica de datos Cassie Kozyrkov, estamos "AUTOMATIZANDO lo INDESCRIPTIBLE".

VIÑETA 47: Pulpín aparece en el margen derecho de la viñeta, justo al lado de una vagoneta minera. Lleva puesta una gorra de maquinista. Todos se disponen a subirse. Pulpín: A ver. Una red neuronal COMPLETAMENTE CONECTADA no es más que un tipo de arquitectura… Marta: Me chifla tu gorro. Pulpín: Gracias.

VIÑETA 48: Pulpín se sienta en la vagoneta, que aparece delante de un plano de transporte público con varias paradas etiquetadas de acuerdo con el símbolo de la arquitectura de red. Pulpín: Subid, que os llevo a otra parada muy popular del mapa de las redes neuronales.

VIÑETA 49: Subidos en la vagoneta, recorren sinuosas vías con iconos de distintas arquitecturas flotando alrededor. Mientras Marta pone cara de susto, Pulpín explica tan pancho sobre la marcha. Pulpín: Todo este campo está en CONSTANTE CAMBIO, como si estuviera en obras todo el rato. Algunos de los destinos más populares de hoy apenas eran PROTOTIPOS hace diez años.

VIÑETA 50: La vagoneta avanza en tres fases por una vía en bucle que se asemeja a la esfera de un reloj. Las siluetas de los personajes son tan pequeñas que no se distinguen. Pulpín: Las REDES NEURONALES RECURRENTES (como las LSTM) realizan un bucle de retroalimentación una vez tras otra… … para resolver problemas con el ELEMENTO TEMPORAL… … como el RECONOCIMIENTO DE VOZ. Leyenda con enlace: Más información.

VIÑETA 51: A vista de pájaro, la vagoneta recorre un cruce de vías. Convergen y divergen múltiples opciones. Pulpín se encarga del cambio de agujas mientras explica. Enlace: Más información, que conecta con [¿Con qué queremos que enlace?]. Pulpín: Otros, como los CODIFICADORES AUTOMÁTICOS, ayudaban a entender los datos no supervisados… … y reducían la DIMENSIONALIDAD del desbordamiento de Big Data. Leyenda con enlace: Más información.

VIÑETA 52: Nuestros amigos avanzan a toda velocidad en primer plano. A lo lejos, vemos más raíles y vagonetas. En un momento dado, Marta interrumpe a Pulpín para preguntarle quiénes son los pasajeros de las otras vagonetas. Nuestro pequeño pulpo mantiene un gesto alegre, con la vista al frente. Pulpín: Nos dirigimos a una red que se ha usado muchísimo para analizar… Marta: Oye, ¿quiénes son ESOS? Pulpín: Bah, esa es la línea GAN. En realidad, esos pasajeros no existen. No les mires a los ojos.

VIÑETA 53: La vagoneta se detiene en una dársena con una puerta en arco donde se puede leer "CNNs". Todos se apean para investigar. Pulpín: Fin del trayecto. Hemos llegado a las REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES. Marta: Ajá. Me suenan. Dillo: Los medios les dan mucha coba.

VIÑETA 54: La panda al completo entra en una galería repleta de obras de arte enmarcadas, pero todos los lienzos se componen de unos y ceros. Dillo se queda embelesado con uno de los cuadros ante el desconcierto de Marta. Dillo: Me CHIFLA este. La artista ha captado la esencia del 11001101010, ¿a que sí? Marta: Pues… Pulpín: Las imágenes solo son cuadrículas de números a una CNN.

VIÑETA 55: Marta sostiene uno de los lienzos y contempla los números que hay en él. Pulpín explica el contenido. En la parte inferior derecha, Dillo sostiene un micrófono por encima de una onda de sonido para demostrar cómo analizan las CNN los datos que se renderizan visualmente. Marta: Todas las redes neuronales que gestionan imágenes funcionan igual, ¿no? Pulpín: Exacto. Pero las CNN ofrecen un método único para analizar y obtener todos esos datos basados en imágenes. Dillo: Incluido cualquier tipo de datos que se pueda REPRESENTAR como imágenes.

VIÑETA 56: Todos observan la foto de un gato en escala de grises de 32x32 píxeles. Pulpín: Hasta una imagen de baja resolución como esta contiene una cantidad enorme de información. Todos y cada uno de estos 1024 píxeles es un dato de entrada independiente. Bueno, más bien tres… si contamos los canales rojo, verde y azul. Sabi: ¡Pero si es mi tío Rogelio!

VIÑETA 57: Pulpín explica la multiplicidad de imágenes de colores. Aparece en el margen izquierdo de la viñeta, por encima de un conjunto de capas con los canales rojo, verde y azul, y su correspondiente número total de datos de entrada (3072). A su derecha se extiende una interminable capa de datos de entrada. Marta retrocede, horrorizada. Pulpín: Toma CAPA DE ENTRADA MULTIDIMENSIONAL… Y eso que no es vídeo ni imagen de alta resolución. Marta: ¡AAAH! Esto ya lo he visto antes.

VIÑETA 58: Pulpín prosigue la explicación junto a una serie de seis imágenes relacionadas con gatos: en primer plano, desde distintos ángulos, de varias posturas, etc. En la parte inferior hay un nodo de clasificación: "¿Gato? SÍ". Pulpín: Aunque solo queremos una simple respuesta unidimensional del tipo "sí" o "no", tiene que funcionar con cualquier gato, visto desde cualquier ángulo y con cualquier fragmento de la imagen. Marta: Hala… Eso es mucho pedir.

VIÑETA 59: Dillo aparece en una matriz de píxeles donde cada bloque se proyecta hacia el lado derecho de la viñeta como una unidad independiente. Pulpín: Ya te digo. Pero las CNN cumplen como unas campeonas. Desglosan esas enormes matrices de datos de píxeles y las convierten en fragmentos gestionables, capa a capa.

VIÑETA 60: Pulpín le lanza a Marta una pequeña matriz con asas (el filtro). Pulpín: Para empezar, vamos a crear un mapa de atributos gatunos de nuestra imagen de origen. ¡CÓGELO! Marta: ¿Qué es? Pulpín: Un FILTRO. Empieza siendo una matriz de pesos aleatorios, pero el algoritmo lo va ajustando con el tiempo.

VIÑETA 61: Unos minúsculos Marta y Pulpín cruzan de puntillas dos matrices animadas. En la primera, el filtro se desplaza de izquierda a derecha por los datos de entrada, segmento a segmento. En la segunda, vemos cómo se genera el mapa de atributos cuadrado a cuadrado. [Aquí va un ejemplo]. Sabi aparece en la parte inferior derecha para intervenir en la conversación. Pulpín: Una "CONVOLUCIÓN" supone desplazar este filtro de izquierda a derecha por toda la imagen según un intervalo de variables que conocemos como "SEGMENTO". Marta: ¡Caray! Está multiplicando los datos de origen por la matriz. Sabi: El resultado se llama MAPA DE ATRIBUTOS.

VIÑETA 62: Pulpín, con flotador y gafas de sol, explica el funcionamiento de las CNN. Vemos la imagen de entrada; las distintas imágenes más sencillas que se generan a través de la convolución; una función de activación y, por último, las imágenes más pequeñas que se generan mediante la reducción. De pie encima de ellas, Marta escruta la escena. Pulpín: Estos mapas de atributos pasan por un proceso de REDUCCIÓN para disminuir aún más su tamaño computacional. Marta: Ah, así podéis seguir apilándolos para buscar más atributos.

VIÑETA 63: Pulpín se dirige hacia cuatro filtros de baja resolución que muestran bordes difusos (uno horizontal, otro vertical y dos oblicuos, uno de derecha a izquierda y otro de izquierda a derecha). Dillo aparece en una viñeta interior situada en la parte inferior. Tiene la mano puesta en un cerebro con ojos saltones. Pulpín: En las fases tempranas, los filtros no pueden detectar más que los BORDES y la ORIENTACIÓN*… Dillo: * DATO CURIOSO: El córtex visual de nuestro cerebro también inicia así la detección… Es más, en un principio sirvió de inspiración para las CNN. Leyenda: Más información.

VIÑETA 64: En el margen izquierdo, vemos tres capas de atributos en cuadrículas: bordes irregulares, elementos más definidos y personajes o figuras completas, incluido un Pulpín en miniatura. El Pulpín de verdad explica desde el lado derecho de la viñeta. Pulpín: Pero con cada capa posterior, empiezan a surgir atributos compuestos de entre el ruido. ¿Lo veis? ¡Soy yo!

VIÑETA 65: Marta y Pulpín observan desde arriba un filtro resplandeciente. Marta: A ver si lo entiendo. ¿Empieza por líneas y ángulos, pasa por bigotitos, garras y pelo y acaba llegando a GATO o PERRO? Pulpín: Bueno, eh… sí, no y sí. Puede que nunca sepamos exactamente qué atributos percibe entre medias… … pero sean lo que sean, los encuentra, por muy escondidos que estén.

VIÑETA 66: Volvemos a ver la vista detallada de las fases de una CNN, pero hemos añadido la capa de clasificación al final para mostrar una línea completa de nodos con líneas interconectadas que se desplazan hacia un resultado binario. Sabi aparece por la derecha de la viñeta para explicarlo. Sabi: Las CNN no están completamente conectadas como nuestro primer ejemplo. Pero la capa de salida final sí, ya que conecta con todas las neuronas de la capa anterior.

VIÑETA 67: Marta, Pulpín, Sabi y Dillo se encuentran en un fondo blanco. Cada cual está enmarcado en un recuadro, que corresponde con las predicciones de la red. Marta es un 98 % humana, Pulpín es un 94 % pulpo, Sabi es 89 % gato, pero Dillo es 60 % balón de baloncesto. Pulpín: Esta CAPA DE CLASIFICACIÓN emite las respuestas exactas que todos… Dillo: Estooo… ¿Peña? Etiquetas: 98 % humana 94 % pulpo 60 % balón de baloncesto 89 % gato

VIÑETA 68: Marta se agacha con gesto preocupado. Todos los recuadros, salvo el de Dillo, han desaparecido. Pulpín, que también parece inquieto, flota por encima del robot. Dillo tiene cara de pocos amigos. Marta: Vaya, vaya. ¿Qué ha pasado? ¿No había robots voladores en los datos de preparación? Pulpín: ¡Pues tendría que haber habido! Etiqueta: 60 % balón de baloncesto

VIÑETA 69: Sabi y Marta estudian los datos de preparación y de pruebas que hay esparcidos por el suelo. Al fondo aparece Dillo, indignado y rebelde. Sabi: Pues no. Solo había de esos que andan. El clásico SESGO DE SELECCIÓN. Marta: Qué injusta es la vida. Si creemos que solo hay robots que caminan… Dillo: ¡JAMÁS ME ARREBATARÉIS EL CIELO! Etiqueta: 60 % balón de baloncesto

VIÑETA 70: Sabi y Dillo se disponen a marcharse por la izquierda. Marta hace ademán de incorporarse. Marta: Siempre he creído que los datos eran imparciales. Solo "números" y eso… Pulpín: Los conjuntos de datos son producto del tiempo y el lugar en que se recopilan. Etiqueta: 60 % balón de baloncesto

VIÑETA 71: Pulpín lleva calcetines a modo de títeres en los tentáculos. Todos tienen un bocadillo con un símbolo distinto. Pulpín: Por mucho que intentes crear datos "neutrales" de forma proactiva, puede que las personas que los compilan tengan sus propios sesgos implícitos.

VIÑETA 72: Marta se deja caer sobre las imágenes de datos. Sabi y Dillo parecen alicaídos. Pulpín ojea varias imágenes en el margen derecho de la viñeta. Marta: Es más complicado de lo que pensaba. Pulpín: Mmm… Igual nos hemos topado también con algo que se llama SESGO LATENTE. Échales un ojo a estas fotos de balones de baloncesto y dime qué tienen en común… Etiqueta: 60 % balón de baloncesto

VIÑETA 73: Pulpín le enseña a Marta un puñado de fotos. En todas aparecen los brazos y las manos de algún jugador sosteniendo un balón de baloncesto. Pulpín: ¿Ves alguna SIMILITUD? Marta: No sabría decirte. Parecen unos cuantos brazos sosteniendo…

VIÑETA 74: Marta observa a Dillo, que está en el recuadro etiquetado como "balón de baloncesto", y se le enciende la bombilla. Marta: Aaaaaaah. Etiqueta: 60 % balón de baloncesto

VIÑETA 75: Marta y Pulpín debaten. Pulpín: Los ingenieros y los moralistas siguen sin comprender cómo ven el mundo las redes neuronales… … y el rol que vemos para ellas en los años venideros.

VIÑETA 76: Marta, Pulpín, Sabi y Dillo se encuentran sobre una superficie reflejada y observan una versión invertida de ellos mismos. Pulpín: Con solo darle la vuelta a una CNN, los investigadores tomaron un clasificador inigualable de imágenes… … y crearon las REDES GENERATIVAS ANTAGÓNICAS. … Las llamadas GAN por su sigla en inglés pueden generar hermosas imágenes surrealistas, pero también los infames "deepfakes" o ultrafalsos. Leyenda: Más información.

VIÑETA 77: Marta se muestra decidida mientras Pulpín le da todo su apoyo. Sabi y Dillo intervienen desde la parte inferior. Marta: Sí, quiero ser parte de la solución, no del problema… Solo espero que sepa diferenciar cuando llegue el momento. Pulpín: Oye, con aprender cómo funciona todo, ya has dado un gran paso adelante. Sabi y Dillo (fuera de viñeta): ¡Di que sí!

VIÑETA 78: Marta alza la vista al cielo, sonriente y optimista, pero la interrumpe su jefe, Manu. Pulpín pone gesto de indignación. Marta: ¡Cuidadito conmigo, mundo! Porque estoy 99 % segura de que puedo… Manu (fuera de viñeta): ¡OYE, MARTA!

VIÑETA 79: Manu asoma la cabeza por encima del mundo de fantasía, a imitación del suyo propio, y él mismo se contesta. Todos se sobresaltan. Sabi bufa. Manu: ¡Hala! ¿Dónde estoy? ¿Qué es eso? ¿Quiénes son todos esos? Marta: Pues verás, es que… Manu: ¡La verdad es que no me importa!

VIÑETA 80: Marta se sienta con la espalda apoyada en la pared. A su lado están Dillo y Pulpín. Todos tienen la moral por los suelos mientras Manu sigue con su retahíla. Manu: Te necesito operativa dentro de diez minutos para hacerles la presentación a los accionistas. Pulpín: ¿Siempre es así? Marta: Vaya que sí.

VIÑETA 81: Manu desaparece mientras se despide con la mano. Marta empieza a levantarse al tiempo que la pandilla hace piña a su alrededor. Manu: ¡GRACIAS, CHAO! Pulpín: Caray, con la cantidad de información que te hemos… Sabi: Voy a sabotear la sala de reuniones para ganar tiempo.

VIÑETA 82: Pulpín mira al frente con los ojos fuera de las cuencas, presa del pánico, pero Marta hace un gesto con la mano para detenerlo. Pulpín: No tenía que haber corrido tanto. ¡Me va a caer la del pulpo en la Academia de Cefalópodos! Marta: No.

VIÑETA 83: Vemos un primer plano de Marta, decidida y entusiasmada. Marta: LO VOY A BORDAR.

¡Ahora te toca a ti!
Prosigue tu viaje
hacia el mundo del aprendizaje automático…

VIÑETA 84: Marta hace la presentación ante una sala repleta de ejecutivos. Señala una pizarra con redes neuronales y otros elementos visibles. Los presentes están embelesados. Cerramos con una llamada a la acción para que los lectores sigan investigando sobre el tema.

… con el curso intensivo sobre aprendizaje automático de Google
o ahonda en la IA de Google Cloud.

• Argumento, diseño y composición de Lucy Bellwood, Dylan Meconis y Scott McCloud
• Arte gráfico de Leila del Duca
• Coloreado por Jenn Manley Lee
• Traducción y adaptación al japonés de Kaz Sato y Mariko Ogawa
• Realizado por Google Comics Factory (Allen Tsai, Alison Lentz y Michael Richardson)