Estrategia/Movimiento Wikimedia/2017/Ciclo 2/La edad aumentada

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Para 2030, el movimiento Wikimedia usará activamente las innovaciones tecnológicas para ayudar a los voluntarios a ser mucho más creativos y productivos. Utilizaremos el aprendizaje y diseño de las máquinas para hacer que el conocimiento sea fácil de acceder y fácil de usar. Para aumentar significativamente la calidad y la cantidad del contenido en más idiomas, los voluntarios tendrán, por ejemplo, acceso a mejores traductores automáticos. Mostraremos y organizaremos el conocimiento en maneras que mejoren la forma en que la gente aprende y contribuye; más allá del navegador, la aplicación y la enciclopedia.

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El Ciclo 2 de la discusión está cerrado para su proceso final de producción de sentido y creación de un borrador. Por favor, espera al próximo ciclo del proceso para participar.

Subtemas

Este tema fue formado a partir del contenido generado por colaboradores individuales y grupos organizados durante las discusiones del ciclo 1. Aquí están los subtemas que respaldan este tema. Véase el reporte del Ciclo 1, además de la planilla de datos complementaria y la síntesis metodológica de las más de 1800 declaraciones temáticas.

  • Innovación
  • Automatización
  • Adaptarse al contexto tecnológico
  • Expandirse a otros medios
  • Calidad del contenido
  • Accesibilidad del contenido

Ideas de las conversaciones de estrategia del movimiento e investigaciones

Ideas de la comunidad Wikimedia (de esta discusión)

Ideas de socios y expertos

Ideas de investigaciones sobre usuarios (lectores y colaboradores)

Otras investigaciones

Tendencias/era digital

  1. "The Digital Industrial Revolution," NPR / TED: http://www.npr.org/programs/ted-radio-hour/522858434/the-digital-industrial-revolution?showDate=2017-04-21
  2. "Introducción al aprendizaje automático", Introducción y recursos: https://sinxloud.com/kb/machine-learning-introduction/
  3. Vanity Fair: Elon Musk predice que tomará de 4 a 5 años desarrollar "una interfaz mitad cerebral significativa" que permita al cerebro comunicarse directamente con computadoras: http://www.vanityfair.com/news/2017/03/elon-musk-billion-dollar-crusade-to-stop-ai-space-x

Aprendizaje de máquinas

  1. "How Machine Learning Works", The Economist (¡aprenden de la experiencia!): http://www.economist.com/blogs/economist-explains/2015/05/economist-explains-14
  2. "The Simple Economics of Machine Intelligence," Harvard Business Review: https://hbr.org/2016/11/the-simple-economics-of-machine-intelligence

Wikimedia y el aprendizaje de máquinas

  1. ORES y sistemas de recomendación, máquinas de aprendizaje abiertas y éticas, que ayudan a combatir hoy a los vándalos con 18 000 usuarios habilitados manualmente: Objective Revision Evaluation Service
  2. Wikimedia: 90% de reducción de horas gastadas en revisar los Cambios recientes por vandalismo luego de que el ORES fuese habilitado: https://docs.google.com/presentation/d/1-rmxp3GNrSmqfjLoMZYlnR55S8DKoSfG-PCHObjTNAg/edit#slide=id.g1c9c9bd2c0_1_8

Preguntas

Revisa la discusión sobre estas preguntas en la página de discusión

Estas son las principales preguntas que queremos que consideren y debatan durante esta discusión. Por favor apoya tus argumentos con investigaciones cuando sea posible. Sabemos que probablemente no tienes el tiempo para contestar todas las preguntas. Para ayudar a enfocarte, hemos dividido las preguntas en tres tipos. Las preguntas primarias son las más importantes para contestar en este ciclo.

Preguntas principales
  1. ¿Qué impacto tendríamos en el mundo si seguimos este tema?
    • Nota que si en alguna discusión previa ya agregaste ideas clave para esta responder esta pregunta en este tema, considera agregar un enlace a la página de fuentes en vez de reescribir toda la declaración (ver hoja de cálculo). Si tienes algo nuevo que agregar a un comentario que hiciste antes, por favor no lo olvides.
  2. ¿Qué tan importante es este tema en relación con los otros 4? ¿Por qué?
Pregunta secundaria
  1. El enfoque requiere concesiones. Si aumentamos nuestros esfuerzos en esta área en los próximos 15 años, ¿hay algo que hagamos hoy que deberíamos dejar de hacer?
Preguntas adicionales
  1. ¿Qué otra cosa sería importante agregar a este tema para hacerlo más fuerte?
  1. ¿Quién más trabajará en esta área y cómo podríamos asociarnos con ellos?

Otros comentarios:

Recuerda, si tienes ideas sobre el proceso de estrategia u otros asuntos, por favor compártelos aquí, donde están siendo revisados diariamente.

Si tienes ideas específicas sobre cómo mejorar el software, por favor considera añadirlas en Phabricator o a la página de discusión de dicho producto.