TECNOLOGÍA, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ROBÓTICA

Es la nueva frase mágica de la tecnología y está cada vez más presente en nuestra vida diaria; ya ha comenzado a mostrar comportamientos imprevisibles y, todo indica, provocarán cambios drásticos en el mundo del trabajo; algunos hablan de una nueva Revolución Industrial
La inteligencia artificial y los robots están hoy presentes en casi todas nuestras actividades. Desde los asistentes por voz hasta los automóviles autónomos y los telemarketers son hoy controlados por esta fascinante disciplina digital. Pero las máquinas pensantes no son lo que esperábamos y plantean un desafío inédito. ¿Van a quedarse con todos nuestros trabajos?
¿Qué es la inteligencia artificial? Es aplicar el enorme poder de cómputo de las computadoras para la resolución de problemas.
Por poder de cómputo se entiende la capacidad bruta de una computadora para realizar operaciones aritméticas. En poco más de 30 años, el costo de esa capacidad se redujo 200 millones de veces. A esa escala, un auto de alta gama costaría hoy unas cuatro diezmilésimas de dólar. Pero, aunque esto impresiona, hay un dato más revelador. En 1984, la supercomputadora Cray-2, una de las más célebres de la historia, pesaba dos toneladas y media y se vendía a 18 millones de dólares.
Hoy, una PlayStation 4, que cuesta unos 400 dólares en Estados Unidos, es alrededor de 2000 veces más potente. Así que nuestro auto de alta gama no solo tendría un precio de casi cero (cuatro diezmilésimas de dólar), sino que podría llegar a la Luna en un segundo. Dato no menor: una PlayStation acusa en la balanza alrededor de dos kilos. En consecuencia, además, nuestro coche pesaría menos de un gramo.
A decir verdad, hay muchos aspectos técnicos que vuelven la comparación de arriba algo injusta para la Cray-2, la más hermosa e icónica de las supercomputadoras de su época. Pero el hecho es que hoy estamos en condiciones de poner una capacidad de cómputo inmensa en un dispositivo del tamaño de una caja de zapatos. ¿Cuán inmensa? Una PlayStation 4 realiza 1,84 billones de operaciones de coma flotante en un segundo. Grosso modo, a una persona le llevaría 60.000 años hacer esa cantidad de aritmética. Somos mejores, eso sí, en otras áreas.
El hecho es que un auto con una computadora de 2,5 toneladas sería inviable. Pero si pesa 2 kilos, es una posibilidad cierta y por eso los vehículos autónomos hoy recorren sus primeros kilómetros en calles y rutas reales. La preocupación por la aparición de Uber no toma en consideración un dato elocuente: en agosto de 2016, la polémica compañía adquirió Otto, una empresa estadounidense que fabrica camiones autónomos.
Que la inteligencia artificial (IA) resuelva problemas no es algo nuevo. Como disciplina, una de sus ramas más activas en la actualidad, la neurocomputación, nació en 1943, con la publicación de un trabajo sobre redes neuronales de Warren Sturgis McCulloch y Walter Pitts. En la práctica, las fábricas se han ido automatizando cada vez más desde la década del 70. La diferencia es que ahora una supercomputadora puede instalarse en un automóvil. O en un celular. O en la nube de internet. Y hay todavía otra cuestión, tanto o más disruptiva.
A las redes neuronales y el aprendizaje automático (más sobre esto enseguida) se ha venido a sumar otro asunto, del que se suele hablar poco, pero que está alterando muy rápidamente todo el escenario: los sensores.
Un smartphone es capaz de saber, con precisión de GPS, en qué parte del mundo se encuentra. Puede, además, ver su entorno mediante sus cámaras; ciertos modelos poseen visión térmica. Con el micrófono oye los sonidos del ambiente y también es capaz de detectar campos magnéticos, la presión atmosférica, la temperatura y humedad ambientes, los movimientos a los que se lo somete y si algo se le aproxima. Así que, además de pensar más rápido, las máquinas han alcanzado un rasgo que hasta hace poco era exclusivo de la mayoría de los seres vivos: la percepción.
Dos miradas al futuro
Dicho más simple, la IA es ahora capaz de salir de las fábricas y empezar a ocuparse de casi todas las tareas nacidas de la Revolución Industrial, e incluso muchas de las que practicamos desde los inicios de la civilización, como la agricultura.
"El software está impactando mucho en los trabajos de la clase media, pero la robótica va a causar un cambio social mucho mayor -decía en 2016  Matt Barrie, fundador del sitio Freelancer.com-. Basta mencionar el software para conducir vehículos, que va a afectar a todos los trabajadores involucrados en la industria del transporte: colectiveros, taxistas, camioneros. Lo mismo puede decirse de la mayoría de los trabajos manuales".
Es más: las cosechadoras autónomas, aunque todavía en etapa experimental, ya no son una fantasía de películas como Interstellar. John Deere, Case IH y New Holland, entre otras, ya están probando sus prototipos. Con todo, Barrie es optimista y sostiene que las nuevas tecnologías crean más y mejores empleos que los que destruyen.
Pero en esta oportunidad las cosas podrían ser diferentes. "El avance de las máquinas sobre el empleo se está discutiendo desde la época de la Revolución Industrial -explica Hugo Scolnik, matemático, fundador del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA y experto en IA-. Pero creo que esta vez no alcanza con cambiar los perfiles de lo que la gente tiene que estudiar, sino que va a llevar inexorablemente a un cambio del modelo económico capitalista tradicional. Porque, supongamos, llevándolo al extremo, si automatizás el 90% de la producción de bienes y servicios, ¿a quiénes se los vas a vender?"
La respuesta es evidente. Si el desempleo se va de escala, no habrá clientes. Sabemos desde hace mucho que es imposible establecer un techo para los avances técnicos. El progreso tecnológico está en nuestro ADN. Así que, si la IA y la robótica plantean un serio conflicto social, la solución va a ser, indefectiblemente, política y económica.
Durante mucho tiempo recluida en el claustro académico, hoy llevamos la inteligencia artificial, literalmente, en nuestros bolsillos. Los asistentes por voz (como Siri, de Apple); los avisos que Google coloca en los sitios de sus clientes; lo que vemos (o no vemos) en Facebook; el cálculo de riesgo crediticio, y los pronósticos bursátiles operan con alguna de las numerosas técnicas de IA. Tiene sentido, porque estas tareas requieren una escala fabulosa, imposible de realizar por trabajadores humanos.
"En nuestra plataforma se venden un millón de productos por día -observa Daniel Rabinovich, director de tecnología de MercadoLibre.com-, ¿cómo podríamos evaluar el costo del flete de todos esos objetos de forma manual? En lugar de eso, empleamos redes neuronales que miran la foto del producto por despachar, estiman su peso y tamaño y, así, calculan el costo del envío".
Los robots también están saliendo de las fábricas. De hecho, ya han llegado a muchos hogares, aunque sin la pompa de la ciencia ficción. En 1990, surgida del Instituto de Tecnología de Massachusetts, nació iRobot. La compañía ya ha vendido 20 millones de sus aspiradoras autónomas, las Roomba, lanzadas en 2002. Cuestan unos 500 dólares en Estados Unidos. Usan IA y sensores para hacer un trabajo impecable, literalmente.
En rigor, vivimos en un mundo en el que la inteligencia artificial controla cada vez más procesos; en general, de manera totalmente transparente. A veces, no obstante, conduce a resultados catastróficos. En marzo, Elaine Herzberg fue atropellada por un coche autónomo de Uber. Se convirtió así en la primera víctima fatal de un auto robótico. Su nombre se asocia ahora con el de Robert Williams, un trabajador de Ford que en 1979 fue aplastado por un autómata industrial.
Existen varias técnicas para que una computadora pueda resolver un problema, que es la noción más básica detrás de la IA. Desde jugar a las damas (fue el primer proyecto concreto, en 1956) hasta el reconocimiento de imágenes. Se publican 100 millones de fotos por día en Instagram, ¿de qué otro modo podría Facebook (dueña de Instagram) fiscalizar que todo ese contenido respeta las normas de uso si no mediante IA?
La suerte de la inteligencia artificial ha sido un subibaja. A las etapas de euforia siguieron caídas estrepitosas, como la que precipitó el paper que publicaron Marvin Minsky y Seymour Papert en 1969. Aseguraban allí que las redes neuronales nunca podrían sintetizar el operador lógico XOR (O exclusivo), cuya función es central en la electrónica; por lo tanto, había que descartarlas. Luego se descubrió una forma sencilla de sintetizar el operador XOR y la investigación sobre redes neuronales (hoy, una de las técnicas más empleadas) volvió a recibir financiamiento.
La otra técnica muy usada hoy es el aprendizaje automático ( machine learning, en inglés). Watson, un sistema desarrollado por IBM, es capaz no solo de comprender el lenguaje humano, incluyendo sus sutilezas e ironías, sino que puede leer un millón de libros por segundo. Derrotó así, en 2011, a dos de los campeones del popular concurso televisivo de preguntas y respuestas Jeopardy! y se llevó el botín de un millón de dólares. En 2017, AlphaGo, un sistema de aprendizaje automático que hoy está en manos de Alphabet (Google), venció al campeón mundial de go, un juego cuya complejidad, se presumía, lo colocaba más allá de la capacidad de las computadoras actuales.
"Pero hay algo todavía más interesante -observa Scolnik-. Al primer AlphaGo se le habían enseñado, mediante aprendizaje automático, miles de partidas jugadas por humanos. A la nueva versión, en cambio, se le impartieron directamente las reglas del go. Le ganó a la primera versión por 100 a 0. El problema es que no tenemos idea de cómo lo logró. Alphabet tiene ahora un equipo de expertos estudiando lo que hizo la nueva máquina, porque, simplemente, no lo entendemos".
Con todo, la forma en que aprenden las máquinas es, de momento, muy diferente de la humana. "Los sistemas de aprendizaje automático más avanzados requieren miles de ejemplos para adquirir nuevos conceptos -explicaba en 2016 Greg Corrado, neurocientífico de Stanford y director de inteligencia aumentada de Google-, mientras que los humanos somos capaces de generalizar a partir de unos pocos ejemplos. Muchos animales pueden aprender de un número reducido de experiencias, pero los humanos parecemos particularmente buenos para generalizar a partir de una cantidad pequeña de experiencias. Las computadoras son enormemente ineficientes para aprender y solo reconocen patrones luego de ver algo un número abrumador de veces".
Pero hay todavía otras diferencias, aún más perturbadoras, entre la inteligencia humana y la artificial. Uno de esos fenómenos es lo que se conoce como c omportamiento emergente. Scolnik participó con un grupo de la Facultad de Exactas de la UBA en el Mundial de Fútbol Robótico de 2002. Su equipo le ganó 8 a 1 al surcoreano. "Cada robot tenía una serie de leyes adentro -explica-. Por ejemplo, 'si no puedo patear al arco, entonces tengo que buscar un compañero que esté en mejores condiciones', y así. Dado un cierto número de axiomas, lo que surgía es lo que se llama comportamiento emergente. Es decir, un grupo de máquinas que empezaban a comportarse de una manera que resultaba inesperada. Y lo fascinante es que ese comportamiento además era, en términos futbolísticos, creativo".
Como es lógico, tendemos a humanizar la inteligencia artificial. La literatura y el cine no ayudan. Pero en la práctica, el desafío de los años por venir podría ser muy diferente de lo que venimos anticipando. Es verdad que las máquinas todavía no tienen algo equivalente a la conciencia; entre otros motivos, como explican todos los expertos consultados por LA NACION, porque ni siquiera tenemos una definición de qué es la conciencia. Pero dentro de las redes neuronales y los sistemas de aprendizaje podría estar formulándose no solo la capacidad para resolver problemas, sino también funciones psíquicas artificiales que nos resultarán por completo ajenas.
"¿Puede una máquina que juega al go salirse de ahí y empezar a preguntarse por el origen del juego y luego saltar al origen de la civilización y de sí misma? La máquina está restringida a la arquitectura que le dieron -razona Scolnik-. La cuestión es si aprenden a cambiar sus arquitecturas. Uno puede imaginar redes neuronales que creen nuevas redes neuronales en función de un objetivo que les planteamos. Ahora, el asunto es: ¿se van a crear sus propios objetivos? La verdad es que no lo sabemos".
Es un hecho que la IA tendrá un impacto colosal sobre el empleo, pero los dos futuros posibles que nos hemos planteado -uno en el que las máquinas son amistosas y otro en el que nos quieren exterminar- quizá no se parezcan en nada a lo que va a ocurrir. Tal vez nos encontremos con entidades inteligentes y, a la vez, incomprensibles. Todo indica que el camino más adecuado (lo hacemos a diario) es el de la cooperación máquina-humano. Ellas ponen la fuerza bruta del cómputo. Nosotros, la intuición, la creatividad y la empatía. Pero en el mediano y largo plazo es imposible saber adónde nos conducirá ese camino.

A. T.

TECNOLOGÍA.....SLACKWARE

Slackware, la distribución pionera de Linux, cumplió 25 años

Un cuarto de siglo atrás nacía una de las más prolíficas y longevas distribuciones de este sistema operativo libre. En la imagen, los datos de la versión más reciente en una terminal corriendo sobre KDE
El 17 de julio de 1993 (fue un sábado) nacía una de las primeras estrellas del por entonces novísimo, inexplorado y mayormente incomprendido cosmos del software libre. Ese día, un joven ingeniero estadounidense llamado Patrick Volkerding, lanzaba Slackware. No fue la primera distribución de Linux ( distro, en la jerga), pero, increíble como pueda sonar, 25 años después, el proyecto Slackware es la más antigua distribución de Linux que sigue activa. No sólo eso, sino que el mismo Volkerding todavía la mantiene y el espíritu original, el de la simplicidad y el ser bien Unix, permanece.
Es dos meses más antigua que Debian, que cumplirá los 25 en septiembre, y ambas tuvieron una característica en común, su prolífica descendencia. Como se sabe, Debian está en la base del popular Ubuntu (y de varias otras docenas de distribuciones). Pero Slackware contribuyó con una de las ediciones más importantes del sistema operativo libre: SuSE, de origen alemán, que estuvo en manos de Novell y que hoy le pertenece a la compañía británica de software Micro Focus. (En rigor, como compañía, SuSE precede a Slackware, pero la primera versión salió en colaboración con Volkerding.) Red Hat, la otra distro muy antigua que sigue vigente, nacería un año y tres meses después de Slackware.
No es casual, pues, que Slackware haya sido mi primer contacto con Linux, en 1995 (las fechas se me han ido borroneando, pero fue varios meses antes del fastuoso lanzamiento de Windows 95). En esa época era prácticamente imposible bajarse un sistema de Internet, primero porque todavía no había llegado, y, más tarde, porque el ancho de banda era exiguo; así que comprábamos los CD (Sí, CD). Recuerdo una colección de seis discos llamada Infomagic, que incluía Slackware, Red Hat (que empezaría a cotizar en Bolsa en 1999), el sistema de ventanas (sí, venía aparte), todo el código fuente y la documentación. Gasté toneladas de toner imprimiendo y estudiando durante meses para sacar andando mis primeros Linux, y para poder hacer algo útil con el sistema (eran tiempos en los que con sólo instalarlo te graduabas de crack).
No, ni soñarlo, no había nada ni remotamente parecido a la interfaz gráfica de instalación de que disfrutamos hoy, y, por otro lado, había que familiarizarse con conceptos de Unix que resultaban bastante ajenos. Los discos, por ejemplo, no se identificaban con letras. Y había miles de programas chiquititos que hacían tareas muy específicas. Era una gran idea, porque de este modo era más fácil mantenerlos y corregirlos. Pero los que veníamos de DOS o de OS/2 teníamos que empezar un poco de cero. Lo único que ayudaba era que teníamos alguna idea de cómo operar en la terminal (la pantalla negra con comandos de texto), aunque la de Linux era como sentarse en una Ferrari. En la Red circulaban, como bromas macabras para principiantes, comandos que te borraban por completo el disco duro. Había que tener cuidado al pisar el acelerador.
Pero qué tanto, en esos seis discos, que por supuesto conservo, había un tesoro: éramos por fin libres de estudiar, editar y compartir el código fuente. No recuerdo muchos momentos tan emocionantes en mi larga experiencia con las computadoras como cuando un Linux arrancaba y aparecía la pantalla para loguearse. De tanto verla, se me ha grabado esta frase, formada por el nombre predeterminado de la máquina y el prompt de registro:

darkstar login:
Fanático de Grateful Dead, Volkerding había elegido como nombre predeterminado para cualquier máquina con Slackware el título de un álbum de la banda (y el de una de sus canciones). Después podías cambiar ese nombre con el comando hostname.
Lo de Grateful Dead tiene todavía otra vuelta de tuerca, relacionada directamente con la filosofía del software libre. Al revés que casi cualquier otra, la banda le permitía a su audiencia grabar los conciertos. Volkerding solía asistir a los recitales (unos 75, dijo en un reportaje) con equipos de grabación y cintas magnetofónicas.
Piedras en el camino difícil
Como he dicho muchas veces, aunque con Linux la emoción era fascinante, la frustración solía aparecer de visita. Para los que no toleramos un problema sin resolver, era un estímulo extraordinario para seguir aprendiendo; para los que necesitaban producir algo con la computadora era muy piantavotos. A veces las cosas simplemente no andaban. A veces tiraban errores en algún idioma extraterrestre (cuyo significado había que buscar en resmas de documentación).
Aunque hoy suene extravagante, Linux le enseñó a toda una generación de usuarios curiosos más computación que todos los manuales de usuario del mundo. Por ejemplo, puesto que el código fuente estaba disponible, el uso y costumbre no era distribuir el instalador de un programa. No le dabas doble clic a algo y en dos minutos lo estabas usando. No, señor. La libertad tenía un costo. En los primeros Linux (y eso fue así durante bastante tiempo), tenías que descargar el código fuente, configurar la instalación y compilarlo. Para eso, necesitabas acceder (al menos, echar un vistazo, la ñata contra el vidrio) al sancta sanctorum de la revolución digital: el código y los guiones de compilación.
Proceso de instalación de Slackware; en este caso, el código fuente del kernel de Linux
Grosso modo, el código fuente es lo que escribe el programador en un lenguaje comprensible para la mente humana; por eso se los llama lenguajes de alto nivel (como C, Java o Python). Al compilarlo, esas instrucciones se traducen al lenguaje de máquina, cadenas de unos y ceros que el cerebro electrónico puede ejecutar. El resultado se llama binario, por ese motivo.
Es una buena práctica, porque, por ejemplo, el compilador puede adecuar el código fuente a las características de la plataforma de hardware en la que pretendemos ejecutar el software. Pero en no pocas ocasiones, al intentar compilar, surgían errores de dependencias. Eso significaba que hacía falta bajar una biblioteca necesaria para completar el proceso. Esa biblioteca, obviamente, debía ser compilada, lo que solía arrojar más errores de dependencias. Y así.
Recuerdo haber pasado todo un día para instalar un software para la producción de audio digital (DAW, por Digital Audio Workstation). El camino fácil era ir a un comercio o, más adelante, a un sitio Web, y comprar cualquier DAW disponible para Windows o Mac. Pero uno sentía que eso era rendir una parte de su libertad a cambio de confort. Y no nos parecía un buen negocio. Además, al final, luego de mucho remar, hice andar esa dichosa DAW. Y todas las otras cosas que usé en Linux.
El poder de la memoria
Estos días bajé la versión más nueva de Slackware, la 14.2, y la instalé en una máquina virtual. Fue un viaje al pasado sorprendente, porque mal o bien, veintipico de años después, recordaba esos pasos y comandos que hoy han sido reemplazados por clics. En una media hora, una versión de 64 bits de Slackware estaba diciéndome de nuevo:
darkstar login:
El 17 de julio de 1993 Volkerding tenía 27 años, y, frustrado, como muchos otros, con la inestabilidad y el complejo proceso de instalación de una distribución precedente, llamada Softlanding Linux System (SLS), le hizo una cantidad de retoques, más que nada para ayudar a su profesor de inteligencia artificial de la universidad del Estado de Minnesota (Moorhead), que quería instalar un Linux en su casa. Pero SLS no solo no le prestó atención, sino que reclamó derechos sobre los guiones de instalación. Así que Volkerding escribió sus propios guiones y lanzó la nueva distribución. Haría historia.
Lo mismo le ocurrió a Ian Murdock, que resolvió crear Debian, luego de lidiar con SLS. Murdock falleció en 2015, en un confuso episodio que tal vez fue un suicidio, aunque, hasta hoy, no hay certezas al respecto.
Proceso de instalación de Slackware; en este caso, el bien conocido Firefox, pero en una pantalla que parece de hace dos décadas
El nombre de la distribución de Volkerding es un tributo a la ficcional Iglesia de los Subgenios, cuyos adeptos deben tener una cualidad distintiva, ser slack. Por supuesto, tal cualidad nunca es claramente definida. Típico guiño hacker.
Slackware tiene el privilegio de haber sido mi primer Linux. Fue mi primer paso en un mundo raro y realmente complicado, pero prometedor. Fue amor a primera vista. Eso es imposible de olvidar.

ADICCIÓN TECNOLÓGICA

Desde hace tiempo una pregunta me desvela: ¿la velocidad de la comunicación virtual es espoleada por la tecnología o por la ansiedad humana? Es un interrogante inútil, porque de cualquiera de las dos formas estamos perdidos. Para peor, me digo, la respuesta no necesariamente debe excluir a una de estas opciones. Posiblemente las comprenda a ambas. Acaso el teléfono inteligente representa ese recurso siempre a mano, socialmente asumido como una obligación, que nos permite aliviar nuestras ansiedades de forma virtuosa. La droga legal que calma la insoportable levedad del ser, el horror al vacío, con estímulos que nos mantienen conectados o colocados sin peligro alguno de caer en una súbita sobredosis fatal. Es un vicio que te mata de a poco, insensiblemente, y que te liquida cuando se ha quedado con tu tiempo, que era todo lo que tenías. Entonces llega el nirvana, la confusión de tu ser con el cuerpo electrónico infinito y virtual, porque al fin y al cabo la prisión del tiempo era el origen de tu angustia. Estás liberado. Te quedás sin tiempo, pero feliz.
La evidencia de que ese momento está cerca surge cuando, sin que te haya entrado en el celular ninguno de los muchos mensajes que te llegan por múltiples vías, mirás la pantalla varias veces por minuto con la desesperación de quien se busca en el espejo y no se encuentra. Necesitás que tu celular te diga algo. Es así como vemos gente enfocada en el lago sin fondo de su móvil en las circunstancias más disímiles: camino del baño, cruzando la avenida, manejando por la autopista, participando de un show televisivo, en los ascensores, en medio de una conversación con un semejante que hace lo propio, mientras devora una de muzarella con fainá, durante una función de cine, en el fútbol y hasta sentado en la intimidad del baño, si se pudo llegar hasta allí sin partirse antes la frente contra la pared. Es gente que no deja de cumplir con los deberes de la vida, pero que está en procura de otra dosis. O en medio del trance, entregada a la dulce satisfacción que produce la droga que hoy mueve al mundo.
El fin de semana pasado, mientras consultaba sin motivo mi smartphone durante una apacible tarde de sábado, tuve la sospecha escalofriante de que me estaba convirtiendo en uno de ellos. Lo han repetido hasta el cansancio quienes previenen contra las adicciones: el vicio avanza en forma silenciosa y artera sin que lo advirtamos, solo necesita que le dejemos, en nuestra conmovedora inocencia, un resquicio por donde pasar. En cuanto le abrimos la puerta y lo tenemos al lado se apodera de nuestra voluntad y empieza a disolvernos sin remedio en sus encantos. Supe entonces, frente al WhatsApp (que en lugar de un nuevo mensaje me ofrecía su verdadero rostro), que había llegado el momento de la verdad: o me entregaba ahí mismo sin lucha o reculaba con decisión, como ante la peste.
Reculé, acaso como un cobarde, acaso como un hereje que reniega de los dioses. Soy de esos que se han encariñado con la propia angustia y no estoy dispuesto a entregarla sin antes resistir. A fin de cuentas, mi angustia y yo hemos aprendido a convivir y alcanzamos momentos de tregua en los que cada cosa parece en su sitio, incluido ahora el mismísimo celular.
Desde ese día me he convertido en un bebedor rehabilitado que esconde las botellas. Trato, consciente de la disparidad de fuerzas, de mantener a la bestia alejada de mí. Me mueve una convicción simple pero firme: la única manera de volver a ser una persona normal, y eso es lo que quiero con toda el alma, es mantenerla lejos de mi campo visual. Apenas llego a mi casa del trabajo, dejo el celular en lo alto de una biblioteca y trato de olvidarme de él por completo.
No es fácil. La carne es débil, y el mundo entero conspira contra mis propósitos de mantener el vicio a distancia. Sin embargo, cada hora que pasa de esta forma es terreno ganado, tiempo reconquistado. Por momentos hasta olvido que el celular existe y es entonces cuando me siento un poco más cerca de aquel que alguna vez fui, ese que un sábado por la tarde se permitía apagar el mundo para dedicar las horas a la lectura o al paseo del perro sin el absurdo de llevar consigo ese objeto vivo que es como un flanco abierto, un arco desguarnecido en el que entran todas las pelotas, y por el que cualquiera, en cualquier momento, puede interrumpir e incluso desbaratar aquello a lo que te habías entregado quizá con expectativas modestas, pero con la disponibilidad del que es dueño de sus horas.
En suma, estoy tratando de recuperar mi soledad. Un lujo que el vicio de la comunicación constante está erradicando de la faz de la Tierra.

H. M. G.