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Se busca traductor automático infalible
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Se busca traductor automático infalible

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En el mundo se hablan miles de idiomas y dialectos, lo que constituye una barrera importante en la comunicación entre personas, administraciones y empresas. La traducción automática (machine translation en inglés) es una herramienta imprescindible que permite reducir dicha barrera, ya que posibilita la traducción de textos y voz en dispositivos electrónicos.

Aunque las cifras varían según las fuentes, el tamaño del mercado de la traducción en el mundo podría superar los 12 mil millones de dólares al año. Por otra parte, el número de empresas que dan servicios de traducción superan las tres mil.

El concepto de la traducción automática viene de antiguo, pero hasta la segunda mitad del siglo pasado no se materializa en sistemas funcionales. Los primeros sistemas estuvieron basados en la transferencia a los computadores del conocimiento que poseen los humanos sobre traducción. Este conocimiento se representaba en forma de reglas. La construcción de tales sistemas era un proceso costoso en todos los sentidos.

Traductores a partir de datos


A finales de la década de los 80 se propone una aproximación basada en la construcción automática de traductores a partir de conjuntos existentes de traducciones (corpora bilingües). En esta aproximación se utilizaban técnicas de aprendizaje automático (machine learning) y, concretamente, técnicas estadísticas para construir los correspondientes modelos. Esto dio lugar a lo que se conoce como traducción automática estadística (statistical machine translation).

Estos modelos utilizan probabilidades para relacionar palabras o secuencias de palabras con sus posibles traducciones. Aunque esta idea tampoco era nueva, la propuesta de modelos muy sofisticados y la potencia de los computadores de la época permitieron construir traductores automáticos muy competitivos. De hecho, la calidad de las traducciones era equivalente o mejor que la de los sistemas existentes y con un coste de desarrollo muy inferior.

Pero los sistemas así construidos presentaban un problema importante: la necesidad de disponer de corpora bilingües de un cierto tamaño. Por otra parte, los traductores obtenidos solo eran adecuados para el dominio del corpus utilizado.

Es más difícil conseguir corpora bilingües de lenguas minoritarias.Cybrain/Shutterstock

En esa época también se propusieron otras técnicas. Una de ellas basada en modelos de estados finitos, otra en redes neuronales (neural machine translation) simples y una tercera en memorias de traducción (translation memories). Esta última técnica estaba basada en el almacenamiento de un gran número de traducciones y el proceso consistía en buscar la frase almacenada más parecida a la que se quería traducir. En las empresas de servicios de traducción, esta técnica es muy utilizada sola o en combinación con traductores estadísticos o los basados en reglas.

Presente y futuro: las redes neuronales


En la actualidad, una evolución de los modelos basados en redes neuronales constituye lo último en tecnología para la traducción automática. Esta evolución se debió a la aparición de modelos neuronales muy sofisticados en el marco del aprendizaje profundo (deep learning). El éxito de estos modelos también se debió a que era posible acceder a dispositivos con una gran potencia de cálculo y con un coste aceptable.

Todo ello ha permitido que la traducción automática basada en esta tecnología sea utilizada ampliamente con éxito por las industrias de la traducción. Además, este tipo de sistemas está detrás de muchos de los traductores automáticos que se encuentran en páginas web muy conocidas y a los que se pueden acceder de forma gratuita.

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Por otra parte, y gracias a la existencia de conjuntos de herramientas de desarrollo abiertas, las empresas pueden construir traductores automáticos de alta calidad con un esfuerzo humano limitado. Esto es posible siempre que se disponga de corpora bilingües suficientemente grandes. Una vez más, este hecho constituye un importante problema en muchas ocasiones, ya que para muchos pares de lenguas no existen tales corpora o son pequeños.

Supervisión humana


En muchos casos, los traductores automáticos basados en redes neuronales generan traducciones de una calidad suficiente. Sin embargo, cuando se requieren traducciones de alta calidad, las empresas suelen utilizar los traductores automáticos para generar frases que, posteriormente, son corregidas y revisadas por traductores humanos. Este proceso es conocido como postedición y tiene un coste muy inferior a la traducción realizada desde un principio por humanos.

Una alternativa a la postedición consiste en hacer colaborar al traductor humano y al automático dentro de un proceso interactivo. En este caso, el humano hace correcciones que el sistema puede aprovechar para generar nuevas y posiblemente mejores traducciones. Esta técnica, conocida como traducción interactiva-predictiva, permite mejorar la productividad gracias a la componente automática y, al mismo tiempo, garantizar la calidad de las traducciones gracias a la intervención humana, pero con un menor esfuerzo.

En estos escenarios interactivos, las nuevas traducciones corregidas pueden utilizarse para mejorar los modelos subyacentes en los traductores automáticos. Para ello se utilizan técnicas de adaptación y concretamente de aprendizaje en línea (online learning).

Otro aspecto interesante es la posibilidad de que el traductor humano utilice otros medios además del teclado y el ratón. Ejemplos de estos medios pueden ser la voz, el lápiz electrónico, pantallas táctiles, imágenes o dispositivos de seguimiento de la mirada. Estos medios complementarios permitirán reducir el esfuerzo humano necesario para generar traducciones de calidad.

La traducción automática hoy y mañana


En resumen, hoy en día la traducción automática de textos es una herramienta útil, ampliamente utilizada tanto por las empresas que dan servicios de traducción como por el público en general. No obstante, hay que ser conscientes de que con muchas aplicaciones no se pueden conseguir traducciones de alta calidad sin asistencia.

El futuro cercano de la traducción parece estar caracterizado por el uso de grandes corpora bilingües y monolingües y de computadores potentes. También es necesario llevar a cabo una investigación de nuevas arquitecturas de redes neuronales y de nuevos algoritmos de aprendizaje. Tampoco hay que olvidar que la traducción del habla (speech translation) puede ser una realidad práctica en un futuro próximo. Actualmente existen algunos sistemas comerciales, pero se requiere más I+D para que realmente sean útiles.The Conversation


Francisco Casacuberta, Catedrático del Centro de Investigación Pattern Recognition and Human Language Technology, Universitat Politècnica de València

This article is republished from The Conversation under a Creative Commons license. Read the original article.


 

Tecnología

¿Por qué los asistentes virtuales nos espían?

"Alexa, play despacito". Al parecer no tan solo te escuchan cuando dices una palabra clave como "oye Siri" u "okey Google", sino también cuando haces tu vida normal.

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¿Se imagina tener un señor sentado en el salón de su casa las 24 horas del día? Y que cuando llega la familia o los amigos empezamos a interrogarle para demostrar cuánto sabe de nosotros y de todo el universo con frases como “señor, ¿cómo me llamo?”, “¿cuántos años tengo?”, “¿va a llover hoy?”

Pues eso es lo que existe hoy día en muchos hogares. “Señores” y “señoras” que, sin agotarse, atienden nuestras demandas cualquier día a cualquier hora, con solo decirles un simple Ok o Hey! Son los asistentes de voz y altavoces inteligentes. Y han llegado para quedarse.

Casi un 80% de los españoles sabe qué es un asistente de voz y un 50,2 % es consciente de que tiene uno -todos los smartphones lo incluyen ya-, según el Estudio Ymedia sobre Asistentes Virtuales.

El uso que le damos a los asistentes virtuales


¿Y para qué usamos los altavoces inteligentes principalmente? Según otro estudio de Adobe Digital Insights, para escuchar música en un 70 % de las ocasiones y para hacer consultas meteorológicas en el 64 %.

Estos dispositivos también pueden incluir funcionalidades o skills que meterían en el juego a terceras partes: fabricantes de material eléctrico y de construcción (enchufes, persianas, bombillas, calefacciones, etc.) que conectarían los asistentes con nuestro hogar, convirtiéndolo de esta forma en una casa domótica.

Sin embargo, durante los próximos años lo que más se va a desarrollar son las experiencias personalizadas para el usuario gracias a la comprensión contextual y cognitiva: el asistente será el que llame por nosotros a comercios, empresas o clientes, nos concierte citas y nos las meta en la agenda según nuestra disponibilidad.

Los asistentes de voz más populares y utilizados son Google Assistant, Siri (Apple), Alexa (Amazon), Cortana (Microsoft) y Bixby (Samsung), gracias a la fama que han alcanzado los altavoces inteligentes y a la integración de serie de muchos de ellos en smartphones (en una segunda fase veremos cómo llegan a más integraciones: TV, frigoríficos o lavadoras).

Google es el más fiable en relación a las pruebas de aciertos en un test de 800 preguntas realizado por Loup Ventures, con un 88 %. En cuanto a idiomas, Google Home también gana a todos los demás, alcanzando los 30, frente a los 20 de Siri, 13 de Cortana u 8 de Alexa.

Google Home Mini. Colin Hui / Shutterstock

¿Y qué pasa con la privacidad?


De la misma manera que en los últimos dos años se ha producido un incremento exponencial de las ventas, también podemos decir que ha sido exponencial la alarma social que se ha ido creando en torno a ellos. “Tener a un asistente de voz en casa es peor que meter a un extraño y tenerle día y noche en tu sofá”, “te espían, oyen tus conversaciones, las graban”, “venden tus datos a terceros”, “¡Pueden meternos un troyano y violar toda nuestra intimidad!”…

Como ocurre con todas las tecnologías, cuando uno incorpora una nueva a su vida debe saber qué está comprando y quién realmente le ofrece seguridad y confianza, al igual que ocurre con los smartphones, las Smart TV, o cualquier otro dispositivo.

En todo Occidente, especialmente en Europa con la reciente creación del Reglamento Europeo de Protección de Datos (RGPD), estamos muy comprometidos con la protección de datos, ya que entendemos que debe amparar siempre al usuario. Sin embargo, no ocurre lo mismo en Oriente. Para algunos países del mundo asiático el dato es un bien común, no intrínseco de la persona, y por tanto no es obligación del estado proteger su privacidad ni garantizar su inviolabilidad.

Ante este hecho, ¿se compraría usted un asistente de voz Made in China u optaría por uno occidental que le garantice unas políticas de privacidad establecidas?

Según explica Tomás González, responsable de Marketing y Desarrollo de Negocio de Kabel, partner de Microsoft, y experto en Inteligencia Artificial, que, tal y como quedó patente en la última Convención de Microsoft en Las Vegas, la legislación va muy por detrás de la tecnología, especialmente en lo relativo a inteligencia artificial. Por ello, las grandes tecnológicas han planteado convertirse en asesoras de los países y sus gobiernos para ayudarles a legislar ante este reto tecnológico. Emmanuel Macron y Francia se han convertido en pioneros en este sentido.

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Lingüistas rastreadores


Pero entremos de lleno en la parte que nos afecta: ¿Nos escuchan o no nos escuchan? Sí, pueden hacerlo. Pero no lo hacen las 24 horas del día. Según recientes declaraciones del responsable de Producto de Google, David Monsees, utilizan equipos de lingüistas que rastrean y escuchan aleatoriamente conversaciones con el objetivo de mejorar el sistema cognitivo y que los dispositivos puedan entender mejor lo que les decimos.

En total, analizan un 0’2 % de las grabaciones de nuestras conversaciones con familia, amigos, pareja, etc.

Pero si entendemos cómo funciona un asistente virtual, por ejemplo, utilizando el motor de inteligencia conversacional LUIS que utilizan Microsoft o Amazon (Lenguage Understanding Intelligent Service, un servicio basado en machine learning para crear una comprensión lingüística natural), debemos tener claro que la AI tiene que ir aprendiendo de patrones (reconocimiento de voz + algoritmos de machine learning) y estos solo pueden ser enseñados previamente por comportamientos humanos.

¿Nos fisgonea más un altavoz o un smartphone?


¿Y por qué solo nos preocupamos de los altavoces inteligentes cuando llevamos un dispositivo encima las 24 horas que puede monitorizar y rastrear prácticamente todos nuestros datos? No podemos olvidarnos de fallos en la app de FaceTime que han permitido que se grabara a los usuarios antes de que hubieran descolgado el teléfono o apps de hoteles, de viajes o bancos que grababan la pantalla de nuestro smartphone.

Cuando una app nos solicita permiso para acceder a la cámara, al micrófono o a la agenda, y esta petición no tiene nada que ver con la funcionalidad en sí de la aplicación, es mejor no descargarla, o al menos, rechazar todos los permisos. Si no, estaremos abriendo la posibilidad de que funcionen en segundo plano y, sin nuestro consentimiento, haga capturas de pantalla, saque fotos o grabe vídeos y lo manden a un servidor externo.

Es en este momento cuando entra en juego el sentido común y la responsabilidad. No confiemos ciegamente en el altruismo de las compañías que diseñan aplicaciones gratuitas solo por el “bien común”. Hay una fórmula que debería respetarse siempre en el mundo digital, ética + humanidad + tecnología, cuyos sumandos deberían permanecer inalterables.

La tecnología debe hacernos mejores


Como nos explica José Luis Casal, asesor en Innovación y Estrategia de Negocio, estamos inmersos en un cambio de era en el que la tecnología será omnipresente. Su objetivo ha de ser empoderarnos, hacernos mejores, pero no utilizarnos y controlarnos. En nuestra mano ha de estar decidir qué tecnologías nos acompañarán en nuestro día a día; y las empresas tecnológicas tendrán que seducirnos con transparencia. Solo así podremos confiar en ellas.

Necesitamos saber (y no en un sinfín de folios), qué quieren de nosotros, qué harán con nuestra información. Confiemos en que los reguladores nos protejan y no sucumban al poder de las grandes empresas de tecnología logrando esa protección sin convertirse en un obstáculo a la innovación y el progreso.

Indiscutiblemente, no podemos frenar los avances de la tecnología, ya que los beneficios son mucho mayores que los problemas que puede causar. Para ello, como sociedad, nuestro deber es regularla y hacer que las grandes compañías cumplan la legislación vigente.The Conversation

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

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Tecnología

Características del nuevo ZenBook 14: el más compacto del mundo

Nicolás Marambio

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ZenBook 14

Un diseño ultraportátil, la incorporación del Numpad y certificación de grado militar son sólo algunos de los elementos a destacar del ZenBook 14, el nuevo lanzamiento de ASUS.

ASUS se destaca por la innovación y calidad de sus productos, en cuanto a la línea ZenBook ASUS no se queda atrás.

Portabilidad


ZenBook 14El diseño del ZenBook 14 le permite ser uno de los laptops de 14” más pequeños del mercado, llegando a ser incluso más reducido que algunos portátiles de 13.3 pulgadas, gracias a su estructura ultra compacta y ultraliviana.

El diseño de esta nueva generación del ZenBook le permite reducir su tamaño un 13% en comparación a la generación anterior del mismo modelo.

NumberPad incorporado


ZenBook 14Siempre pensando en poder lograr una entrada de datos de manera más rápida e intuitiva, una de las mayores innovaciones a destacar del ZenBook 14 es el NumberPad, su nuevo y exclusivo panel táctil, que aparece como la solución a la ausencia de un teclado numérico en portátiles compactos.

Sólo basta con tocar el ícono en la esquina superior derecha del track pad y se desplegará un teclado numérico iluminado por LED de tamaño completo.

Diseño y Funcionalidad


ZenBook 14Pensando tanto en la posición óptima de tipeo, como en mejorar la capacidad de refrigeración, el ZenBook 14 presenta ErgoLift, su exclusiva bisagra.

Esta permite una inclinación de pantalla de 145° y, al mismo tiempo, un espacio de 3° en la base. Ingeniería de calidad que, además, permite un mejor de sonido.

Otra de las características  que se destacan en   el nuevo ZenBook 14 es su pantalla NanoEdge, que maximiza el área de visión siendo increíblemente inmersiva.

Cuenta con una proporción de pantalla-cuerpo de 92%, gracias a sus bordes de sólo 2,8 mm que proporcionan un campo de visión más completo y resolución Full HD, para una experiencia envolvente.

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Reconocimiento Facial


ZenBook 14Para asegurar un inicio de sesión rápido y sobre todo seguro, el ZenBook 14 cuenta con una cámara infrarroja (IR) 3D avanzada, capacitada incluso para ver en la oscuridad.

También cuenta con comandos de voz integrados, permitiendo acceder al ZenBook 14 casi sin uso alguno de las manos.

 

Certificación de Grado Militar


ZenBook 14El ZenBook 14 ha sido sometido a las más duras pruebas de confiabilidad y durabilidad en ambientes de altitud, temperatura y humedad extremas, cumpliendo con el estándar militar MIL-STD-810G, así como pruebas internas de ASUS que superan por mucho los estándares de la industria.

 

 

Procesador Procesador Intel® Core™ i5 8265U
Procesador Intel® Core™ i7 8565U
Sistema Operativo Windows 10 Home - ASUS recomienda Windows 10 Pro.
Memoria 8 GB Onboard memory
8 GB Onboard memory
Pantalla 14.0" (16:9) LED-backlit FHD (1920x1080) 60Hz Anti-Glare Panel con 72% NTSC con 178˚ de ángulo de vista
soporta ASUS Splendid Technology
con WideView Technology
Gráficos NVIDIA® GeForce® MX150 , with 2GB GDDR5 VRAM
Almacenamiento Disco de estado sólido:
256GB PCIe® Gen3 x2 SSD
Disco de estado sólido:
512GB PCIe® Gen3 x2 SSD
Teclado Teclado chiclet retro-iluminado
WebCam IR camera
Redes Wi-Fi
Integrado802.11ac (2x2)
Bluetooth
Bluetooth® 5.0
Interfaz 1 x Tipo C USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1 / Gen 2)
1 x Tipo A USB 3.1 (Gen 1)
1 x Tipo A USB2.0
1 x HDMI
1 x micro SD card
1 x audio jack combo
Audio Built-in 1 W Stereo Speakers with Micrófono Integrado
Smart AMP
Supports Windows 10 Cortana with Voice
Harman Kardon
Batería Batería de 3 Celdas 50 Wh Polimero
Adaptador de Corriente Plug type :ø4 (mm)
Salida :
19 V DC, 3.42 A, 65 W
Entrada :
100 -240 V AC, 50/60 Hz universal
Dimensiones NB:
31.9 x 19.95 x 15.9 cm (WxDxH)
Peso NB:
1.09 kg ~ 1.19 kg
Seguridad fTPM (Firmware-based Trusted Platform Module)

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Blockchain y la democracia digital: ¿Descentralización o acto de fe?

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Pixabay

Hoy ya no podemos imaginar nuestra sociedad sin las tecnologías de la información y de las comunicaciones (TIC). Cuando estas no funcionan tenemos dificultades para viajar, no podemos leer el correo electrónico e incluso nuestra vida puede correr peligro. Necesitamos confiar en estas tecnologías, y para ello es necesario un plan que las proteja y garantice su fiabilidad. Blockchain nace con este objetivo.

Blockchain surgió junto al Bitcoin para sustituir a los bancos centrales. Se trata de una alternativa al concepto clásico de tercera parte de confianza (TTP, Trusted Third Party). Un banco central es un tipo de TTP que da fe del dinero que posee un cierto agente, y que valida los intercambios de dinero entre individuos y organizaciones.

¿Qué es eso de la TTP?


Si Antonio quiere enviar a Beatriz información, deberá utilizar un canal de comunicación que le permita estar seguro de que en el otro extremo del canal está Beatriz. Tradicionalmente se ha utilizado una TTP para construir el aval que Antonio necesita. Una vez se cuenta con ese aval, por ejemplo, se puede utilizar la criptografía de clave simétrica para enviar y recibir información sin interceptación por terceras partes que no son de confianza.

Esta posición privilegiada de las TTP entraña un doble riesgo:

  1. Una TTP puede ser atacada. Esto permitiría el acceso a información confidencial por un agente no autorizado, como ha ocurrido con la filtración de contraseñas de usuarios, el acceso a información privada por fallos de control de acceso y la suplantación de la TTP por ingeniería social.
  2. Una TTP puede utilizar su posición de privilegio y, sin nuestro permiso, analizar nuestra actividad y extraer patrones de comportamiento, vender perfiles a terceros y entrenar algoritmos con nuestros datos.

Descentralizar la confianza


Para evitar esos riesgos es razonable pensar en implementar una TTP de forma distribuida. Así surgen las redes de pares o P2P para el almacenamiento y distribución de contenido, con BitTorrent y eMule como representantes significativos de este ecosistema. A partir de 2008 se sumaron a él Bitcoin y su soporte, Blockchain.

Bitcoin consta de una capa criptográfica, un protocolo de comunicación P2P y una comunidad con interés en la colaboración financiera. La capa criptográfica utiliza hashes criptográficos y firmas digitales para consensuar la escritura de apuntes contables (transacciones) sin intermediario. Esas transacciones son agrupadas en bloques por un grupo de usuarios especiales, los mineros.

Los mineros intentan resolver un desafío matemático costoso computacionalmente, la prueba de trabajo (PoW, Proof of Work). El primer minero en resolver el desafío en un momento dado, introduce un bloque en la Blockchain y obtiene una recompensa, que equivale a crear moneda. Se puede demostrar que la selección del minero afortunado es cuasialeatoria, lo que evita el problema del doble gasto y garantiza el carácter inmutable de la Blockchain.

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Esta desintermediación no está exenta de fricciones. Si hasta ahora la acumulación de capital financiero podía desestabilizar un sistema económico, en Bitcoin tal riesgo viene dado por la acumulación de capacidad de cómputo. Hoy en día el minero no es un usuario con un simple ordenador personal: existen centros de computación (o granjas de minado) dedicados exclusivamente a la creación de bloques de Bitcoin. Si una granja de minado acumula más de la mitad de la capacidad global de cómputo, podría reescribir bloques, lo que violaría la inmutabilidad de Blockchain. En 2014 la granja GHash.io alcanzó está situación de privilegio, aunque renunció a explotarla.

Al déficit de gobernanza en Bitcoin se añade que el consumo energético asociado al minado es excesivamente elevado. Esto, junto a otros factores, motiva la búsqueda de mecanismos de consenso más eficientes y seguros.

Más allá de Bitcoin


Partiendo de Bitcoin, es con Ethereum donde Blockchain cobra su verdadero protagonismo al recuperar el concepto de smart contract, que permite escribir en la Blockchain código software para su ejecución automática. Esto posibilita la creación de protocolos de comunicación para el internet de las cosas y la creación de organizaciones autónomas descentralizadas, cuyo primer ejemplo es TheDAO.

Como todo software, los smart contracts tienen problemas de seguridad con un impacto económico real. Cabe destacar que en TheDAO la pérdida económica derivada de la inseguridad motivó cambios regulatorios.

En Bitcoin y Ethereum cualquiera puede leer la información escrita en Blockchain, y ser minero. Esta transparencia puede erosionar la oportunidad de negocios en el caso empresarial, y suponer problemas de privacidad e incumplimientos de la GDPR.

Por ello, existen blockchains con control de acceso, de forma que habremos de evaluar qué blockchain necesitamos en cada caso, qué nivel de descentralización precisamos y hasta si necesitamos una.

¿Necesitas una blockchain? Adaptado de https://eprint.iacr.org/2017/375.pdf

La descentralización de la confianza en TIC es una pieza clave para configurar la edemocracia. Blockchain está llamada a jugar un papel principal en esta dinámica, pero debemos abordar sus limitaciones y realizar un cambio paradigmático, que no consiste en aplicar Blockchain a problemas ya resueltos con tecnologías “antiguas”.

La raigambre criptográfica y de sistemas distribuidos en Blockchain, por otro lado, hace que el desarrollo de la tecnología requiera perfiles que están radicados en la academia. El reconocimiento de esta situación está detrás de movimientos e iniciativas internacionales de colaboración académico-empresarial, como es el caso de IOHK, Dfinity y Algorand. En lo que nos ocupa y preocupa, nuestra academia e industria tienen mucho trabajo por hacer.The Conversation

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

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