El Poder del Perro

Continuo con el proceso de desintoxicación intelectual con mi terapia de lectura ligera y aunque siempre existe un riesgo con los bestsellers, en esta ocasión he salido indemne. 

El Poder del Perro es una estupenda referencia, novelada, de la historia del narcotráfico con foco geográfico en Mexico. En formato grande, y aderezado con numerosos recursos literarios, el texto resulta electrizante e impide dejarlo hasta haber acabado con él. 

A lo largo de casi tres décadas, la narración se va hilando, conectando con sucesos históricos que, aunque a los que han visto la serie Narcos le pueden resultar familiares, resultan meritorios teniendo en cuenta que el texto fue escrito en 2005.

No resulta complicado identificar el asesinato de Kiki Camarena, la vergonzosa supeditación de la guerra contra el narcotráfico a la lucha que los bloques participantes en la guerra fría mantenían en centroamérica, reflejados en el escándalo de la Contra y el terror de las FARC. Estos elementos históricos conducen numerosas consultas a la Wikipedia durante la lectura, haciéndola mucha más interesante.

Otro interesante detalle, es que el autor, a pesar de la previsible violencia esperable en el relato, consigue sorprender horrorizando al lector con la brutalidad de los crímenes, dejando a la vez la sensación de que en estos temas, como en otros muchos, la realidad siempre supera a la ficción.

Por último, un comentario sobre la edición: se trata de una traducción a un español de México, que si bien recoge fielmente las innumerables formas de amenazar, insultar y ofender que tiene nuestro idioma allí, el traducción quizás llevado por el entusiasmo, lleva su afán al extremo y sorprende al lector con gánsteres irlandeses o mafiosos italianos que adoptan ese mismo lenguaje. Pero más allá de esto, la traducción es estupenda.

Por otro lado, al igual que sucede con la serie de Narcos, la lectura del libro lleva a uno a reflexionar sobre lo terrible del mercado de la droga, como ha sido utilizada para financiar planes terribles por unos y por otros, llevando a pensar que su explotación y regulación quizás  haya excluido opciones alternativas, para poder seguir apoyando objetivos inconfesables. En fin, sobre estos temas es posible encontrar interesantes datos en Our Wold in Data.

Lamentablemente, como en casi todas las historias sobre drogas, se omiten las tragedias personales de consumidores, sicarios, camellos, etc... En cambio, se presenta un escenario en el que los capos aparecen idealizados, incluso en su brutalidad y su responsabilidad atenuada por el emponzoñamiento que conlleva la participación de todos, todos, los estamentos de la sociedad. 

Así que muy interesante.

The Book of Why: The New Science of Cause and Effect

Interesante referencia divulgativa de Judea Pearl, centrada en la inferencia causal, que además de una novedosa área de investigación, me ha ayudado a recobrar mi interés en el aprendizaje estadístico y la inteligencia artificial.  

Judea Pearl es un destacado científico con importantes contribuciones al campo de la inteligencia artificial, entre las que se encuentran las Redes Bayesianas  y de la inferencia causal. Su labor le ha granjeado reconocimiento generalizado, culminado al serle otorgado el Premio Turing de ACM.

A pesar de mi interés por la Redes Bayesianas, no conocía su más reciente contribución al mundo de la inferencia causal. La pasada navidad, con el fin de programar algo con Kotlin, tropecé con un paper de DeepMind, Algorithms for Causal Reasoning in Probability Trees,  en el que se presentaban algunos algoritmos de inferencia causal utilizando arboles de probabilidad, Redes Bayesianas donde cada nodo tiene como máximo un padre. Como el artículo incluía el pseudo código de los algoritmos me puse a programar un pequeño motor de inferencia causal. El código se puede encontrar en GitHub. 

El caso, que además del pseudo código, el artículo incluía numerosas referencias, entre las que se encontraban el texto clásico de Causality y este otro, The Book of Why, menos técnico. Esta nueva aproximación al aprendizaje me pareció tan interesante que me compré ambos, y mientras que sigo estudiando con el primero, voy suavizando el proceso con el segundo.

Si bien se trata de un libro divulgativo, contiene una elevada dosis de epistemología, que lo hace en algunos momentos algo duro. No obstante, las numerosas notas históricas y los ejemplos y casos de uso, sin duda han ayudado a que lo leyese en tiempo record. Nota al margen, la edición que tengo es ultra económica y la impresión dificulta bastante su lectura; o bien, mi vista empieza a estar cansada. 

Bajo mi punto de vista, el texto esta perfectamente organizado, abordando de manera creciente la temática y complementada con una excelente lista de referencias comentadas y organizadas por capítulos.

En definitiva una referencia imprescindible para aquellos que este interesados en el análisis de datos y la inteligencia artificial. Un último detalle, he preparado una charla sobre la implementación del motor de inferencia causal y está disponible en mi cuenta SpeakerDeck.