Las matemáticas son la capa
sobre la que funciona todo lo demás.
Cifrado, cálculos de carga, presupuestos, medicamentos, las pruebas en un juicio. También determinan cuánto de la vida pública puede comprobar uno mismo.
La lógica, la estadística y la modelización nos permiten formarnos nuestro propio criterio.
Lógica
Puedes seguir un argumento y ver dónde falla, en lugar de creer a quien lo expone de forma más convincente.
Estadística
Puedes leer una cifra en las noticias y entender qué te dice y qué no.
Modelización
Puedes evaluar una previsión energética, un presupuesto o un tratamiento médico sin esperar a que otra persona te diga qué pensar.
Sin estas competencias, a la ciudadanía solo le queda confiar en quien suene más convincente. Las matemáticas son donde las aprendemos, y para la mayoría eso ocurre en apenas un puñado de asignaturas durante los primeros años de carrera. Esas asignaturas determinan cuántas personas siguen siendo capaces de cuestionar lo que se les cuenta.
Qué queremos conseguir
Que se entiendan las matemáticas lo bastante bien como para usarlas
No solo para aprobar un examen y olvidarlas, sino para recurrir a ellas siempre que una cifra, una afirmación o una decisión en su propia vida lo requiera.
Las personas siguen en el centro
Quienes piensan son las personas. Construimos herramientas que las apoyan, no herramientas que las sustituyen.
Usamos la IA de forma responsable para lograrlo
La IA es la herramienta más potente que tenemos para hacer comprensibles las matemáticas a gran escala. Solo ayuda si deja más capaz a quien la usa, y ese es el listón que le exigimos.
Somos optimistas. Creemos que se puede lograr, y preferimos dedicar los próximos años a poner esa convicción a prueba antes que dar por hecho lo contrario.
Nosotros lo operamos. Las instituciones mantienen el control.
Alguien tiene que operar el sistema: mantenerlo en marcha, seguro y al día a medida que evolucionan los modelos de IA. Lo hacemos en nombre de las instituciones que confían en él. Operar infraestructura para otros conlleva responsabilidades, y nos las tomamos en serio.
Las instituciones pueden inspeccionar aquello de lo que dependen
Las instituciones asociadas tienen acceso al código fuente y pueden revisarlo, auditarlo y proponer cambios. Operar un sistema en nombre de otros solo funciona si pueden ver cómo funciona.
Su gente puede contribuir
Las instituciones asociadas pueden designar personas que contribuyan. Su trabajo pasa a formar parte de la base de código compartida con su propio nombre y beneficia a todas las instituciones que usan la plataforma.
Lo operamos en la UE
Las facultades no necesitan montar sus propios equipos de operaciones. El procesamiento y el almacenamiento permanecen en la UE.
Hecho para durar más que nosotros
Si lytris cesa su actividad o es adquirida por una entidad con sede fuera de la UE, la plataforma pasa a ser software de código abierto bajo la licencia AGPLv3.
Las instituciones ya disponen del código fuente; la conversión simplemente levanta todas las restricciones restantes. Ninguna institución debería construir sobre una infraestructura que pueda desaparecer y dejar sus asignaturas a la deriva. Esta garantía se puede hacer valer sin nosotros.
Cómo elegimos los modelos
Cada modelo implica compromisos entre calidad, velocidad y coste, y ninguno destaca en los tres. lytris son muchos pasos pequeños en lugar de un único modelo, así que cada paso puede situarse en un punto distinto de ese equilibrio.
Calidad
Lo bien que explica, corrige y razona, juzgado frente a los casos de prueba que mantenemos y no por impresiones.
Velocidad
Alguien está esperando la respuesta. Un modelo que tarda el doble tiene que merecer la espera.
Coste
Cuando la calidad y la velocidad lo permiten, se usa el modelo más barato. Eso es lo que mantiene asequible operar todo el conjunto.
Mantenemos casos de prueba para cada paso, lo que nos permite medir el efecto de cambiar el modelo subyacente.
Las personas y los socios detrás de lytris
lytris lo construye un equipo pequeño. Nuestros asesores nos bajan a la tierra diciéndonos cuándo nos equivocamos. Docentes e investigadores ponen a prueba nuestro trabajo. Los presentaremos aquí a medida que se incorporen.
Equipo
PróximamenteLas personas que construyen y operan lytris cada día.
Asesores
PróximamentePersonas de la investigación, la industria y la práctica que cuestionan nuestro planteamiento y nos dicen cuándo nos equivocamos.
Colaboraciones de investigación
PróximamenteInstituciones y grupos de investigación que ponen lytris a prueba en la docencia y la investigación.
La gente debería poder comprobar lo que se le dice. Eso incluye lo que le decimos nosotros.
Dos formas de seguir adelante. Úselo con nosotros en un curso, o desmonte el argumento. Ambas nos sirven.