Una aproximación a la inteligencia artificial L
Octubre 2018
Por: John Harol Rodríguez S.
a inteligencia artificial ha tenido una carrera vertiginosa de la mano de nuevas tecnologías y modelos que antes eran imposibles de concebir. Su evolución apenas comienza y el resultado es, tal vez, el ejercicio más importante y arriesgado que haya realizado la humanidad en su conjunto. La inteligencia artificial es algo así como nuestra Galatea, esa famosa escultura que el Rey Pigmalión de Chipre creó pensando en la compañera perfecta y de la cual se enamoró perdidamente hasta cuando Afrodita, diosa del amor, se compadeció de él y transformó a la fría estatua en una mujer de carne y hueso. Esta historia termina con el protagonista casándose con su creación y, aunque esto puede considerarse un final feliz para algunos, para otros puede ser una verdadera tragedia. La inteligencia artificial es ese objetivo inmensamente deseado y temido a la vez, nuestro eros y tánatos, casi que nuestra razón de ser como especie. Al menos nuestra excusa para avanzar hasta donde hemos llegado, luego de eones de latencia. Así como los castores hacen presas y las abejas colmenas, nosotros anhelábamos la inteligencia. 1
Una búsqueda y una razón
En la historia, la
búsqueda de la inteligencia se ve un tanto dispersa por la manera como se abarcó por parte de quienes trataron de
industrial. Los primeros telares que comenzaron a usar tarjetas perforadas para realizar sus tareas son, en realidad, los tatarabuelos de los chips y los procesadores en general
entenderla. Los empíricos acudían a interpretaciones sim-
que usamos ahora casi que en cualquier cosa.
bólicas y otros a acciones mecánicas. El origen de juegos
La famosa máquina diferencial de Charles Babbage de
como el ajedrez, el go y hasta el tarot, proceden del primer escenario. Mientras que la segunda da origen a objetos que buscan parecerse al hombre o a un ser vivo, como la famosa Paloma, creada en el siglo cuarto Antes de Cristo por el sabio Herón de Alejandría y que se basaba principalmente en mecanismos hidráulicos y de vapor que hacían mover un ave mecánica. Y, mientras unos buscaban la esencia de la inteligencia, otros buscaban cómo reproducir su función. De esta dicotomía aparecen mecanismos tan famosos como los relojes de las iglesias de suiza, los mecanoides de Al Jazari (Actual Irak, S. XI) y “el caballero mecánico” de Leonardo da Vinci, que reproducía movimientos humanos como mover la cabeza y los brazos, pero que entrañaba la creación de ejércitos de robots que salvarían vidas, al menos en el bando ganador, en batallas imaginadas por el genio del renacimiento. La función y la esencia confluyen en nuevos trabajos prácticos desarrollados en el amanecer de la revolución
1822, por su parte, aportó los rudimentos de lo que una computadora debía hacer.
Siglo XX, los pioneros Y de ahí saltamos a la ciencia ficción de la Metropolis de Fritz Lang, en los años 20 del siglo pasado, de donde sacamos esta frase: “Mittler zwischen Hirn und Hand muss das Herz sein” (Mediador entre el cerebro y la mano ha de ser el corazón); algo que resaltar si tenemos en cuenta que en la trama de esta obra, un robot plagia a la protagonista de la historia y engaña a la población con modelos de propaganda para inducirlos a su propia destrucción. Este salto lo hacemos sin perder de vista a las famosas Hollerith, la infame máquina Enigma, dispositivo de encripción del régimen nazi, y el heróico Colossus, su némesis, desarrollado en el Reino Unido por Alan Turing, con el cual se logran descifrar los códigos del Eje y ganar la segunda guerra mundial, mientras se da comienzo a la computación moderna.
El doctor Alfredo Palacio González, ex presidente del Ecuador, médico cardiólogo y científico tuvo un conversatorio con el doctor Jorge Reynolds Pombo, Ingeniero Eléctrico y precursor en el uso de la electrónica en la medicina tanto en Colombia como en el mundo, al crear el primer marcapasos con conexión interna.
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Turing, también desarrolla la famosa prueba que lleva su
diferenciar la inteligencia artificial de una simple actividad
apellido y con la cual se determina cuándo una máquina es
mecánica o electrónica. Esta reunión, que duró dos meses,
inteligente.
también sirvió para definir los fundamentos elementales de
En paralelo, en 1943, los científicos McCulloch y Pitts, for-
lo que sería nueva disciplina científica.
malizan el conocimiento de la transmisión de información
Los años sesenta y setenta fueron testigos del desarrollo
de su neurona artificial, con la cual se logró la primera red
de la Inteligencia Artificial en la robótica y la automatiza-
neuronal y el desarrollo posterior de modelos que simulan
ción de fábricas y plantas de ensamblaje, particularmente
el cerebro y abrieron la posibilidad de desarrollar mecanis-
en Japón. Con su auge también surgió el temor de que las
mos que piensen, aprenden y actúen.
máquinas reemplazaran a los humanos en sus funciones
De hecho, la computación se separa de la robótica y se dedica al análisis y a la lógica. Entre Univac (1946), el primer computador y Unimate (1961), el primer brazo robótico, solo media, otra vez, la ciencia ficción, de la mano del famoso historiador, novelista y científico Isaac Asimov, quien
laborales con la posibilidad de generar mayor desempleo. Pero, históricamente los avances tecnológicos lo único que hacen es transformar la sociedad, darle mayor bienestar y mejores condiciones de salud, vivienda y calidad de vida en general.
desarrolla las tres leyes de la robótica con el fin de dar a
Inteligencia y robótica Hay dos periodos en la his-
entender que entre las máquinas y los humanos hay un or-
toria de la inteligencia artificial conocidos como los “Invier-
den y una jerarquía.
nos Inversionistas”: el primero, entre 1973 y 1980, donde
En síntesis, las tres leyes son: 1. Un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño. 2. Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entrasen en conflicto con la primera ley. 3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.
¿Y qué tienen que ver las leyes de la robótica con la Inteligencia Artificial? En el imaginario colectivo de la posguerra, el siguiente avance tecnológico consistía en el desarrollo de máquinas que ayudaran al hombre libre a ser más feliz y para lograrlo, era necesario que estas fueran más capaces, más eficientes e incluso que pensaran. En el campo científico, la Inteligencia Artificial se formaliza en 1956, en un evento: La “Dartmouth Summer Research Conference on Artificial Intelligence” (Conferencia de verano sobre la investigación en Inteligencia Artificial de Dartmouth), realizada en las instalaciones de esta universidad en New Hampshire, la cual contó entre sus organizadores con Marvin L. Minsky y Claude E. Shannon y la participación estelar de Herbert Simon y Allen Newell en la definición de conceptos sobre qué es y cómo debemos
los proyectos de IA pierden interés porque no avanzan tan rápido como se esperaba. La llegada de los procesadores, el nacimiento de la computación personal y el surgimiento del concepto de sistemas expertos, entre 1980 y 1987 le da un nuevo aire solo para generar una mayor decepción al final de este periodo, que conlleva al segundo invierno inversionista, el cual dura hasta 1993. Los discretos avances entre 1993 y mediados del primer decenio de este siglo, se notan en el campo de la robótica industrial, donde los equipos autónomos en las fábricas más avanzadas de Europa, Norteamérica y el sudeste asiático comienzan a desarrollar nuevas tareas y capacidades funcionales, realizando trabajos repetitivos mientras analizan su contexto y mejoran los resultados. Un perro robot, muy amigable y cariñoso, da paso a las interfases robóticas y a las interacciones entre humanos y máquinas de forma más confiable. Sony, al desarrollar Aibo, gana un espacio muy importante en el campo de la robótica, pero la crisis de mediados del primer decenio impacta en su desempeño y se ve obligada a cancelar su producción y los proyectos robóticos futuros. Mientras tanto, surgen nuevas tecnologías más allá de la robótica y la Inteligencia Artificial se ha transformado en una ciencia completa, que aglutina otras disciplinas y que evoluciona a un ritmo más constante en los últimos años. 3
médica se ha valido de la inteligencia artificial para suplir de forma eficiente las fallas en el organismo humano. Pero para entenderlo, es importante conocer el comportamiento de los órganos, de los tejidos, de las estructuras que componen a los mismos seres vivos y cómo estos pueden interactuar con componentes electrónicos que se articulan para suplir alguna falencia del organismo. Los avances en este campo, de acuerdo con el doctor Alfredo Palacio, impactan no solo las ciencias de la salud sino todo el espectro científico Carlos Humberto Barrera H, arquitecto empresarial para el sector público de Oracle
No una sino varias Inteligencias Carlos Humberto Barrera H, arquitecto empresarial para el sector público de Oracle, e ingeniero Electrónico de la Universidad
El nacimiento de Asimo en 2000, el primer robot androide de protocolo, con mayores capacidades intelectuales y de
qué se trata la inteligencia artificial.
movimiento muestran una nueva cara a lo que se espera
“En primer lugar, es importante resaltar que en nuestras
de un robot. La aparición de empresas como Boston Ro-
actividades diarias ya contamos con servicios que utili-
botics y Hanson Robotics, creadores de robots inteligen-
zan inteligencia artificial para aportarnos su información”,
tes como Sofia, la embajadora del mundo cibernético, que
afirma Barrera. “listados de música de aplicaciones como
recientemente nos visitó en Andicom 2018 y demostró su
Pandora, Spotify, Deezer, entre otras, personalizan sus se-
capacidad para responder preguntas de forma inteligente, comienzan a demostrar que la robótica y la inteligencia artificial están juntas y avanzan hacia mecanismos similares a
lecciones analizando el modo de uso de los contenidos por parte del usuario; Las búsquedas de direcciones y de rutas por parte de Waze y Google Maps, por ejemplo, acuden a
los de nuestra mente.
la inteligencia artificial para buscar las que mejor se ajus-
El presente, gracias a desarrollos como Watson, Siri, Cor-
su parte, recomienda y sugiere productos luego de utilizar
tana, Alexa, entre otros, hace más familiar y cercano el concepto mientras la interacción se fortalece día a día. De hecho, las nuevas aplicaciones tanto para computador de escritorio como móviles y para los nuevos dispositivos conectados del hogar, hacen cada vez más tareas basadas en modelos de inteligencia artificial lo cual permite el crecimiento exponencial de actividades con otros dispositivos.
ten y cómo llegar en el menor tiempo posible. Amazon, por mecanismos de inteligencia artificial”. Y los componentes de la inteligencia artificial se hacen más profundos y complejos. Así, dentro de la IA, que es cualquier programa que pueda sentir, razonar, actuar y adaptarse, se encuentran los algoritmos conocidos como ‘Machine Learning’, o ML cuyo desempeño mejora al manejar cada vez más datos en el tiempo. Más profundo, está el con-
Pero el camino es largo y apenas comenzamos a divisar
cepto de ‘Deep Learning’, que son un subconjunto de ML
sus curvas.
basado en redes neuronales multicapa que aprenden de
La búsqueda con el corazón En el Foro de Inte-
vastas cantidades de datos.
ligencia Artificial de Computerworld 2018, el doctor Jorge
Algo que debemos notar es el creciente volumen de infor-
Reynolds Pombo, Ingeniero Eléctrico y precursor en el uso
mación procedente del Internet de las cosas relacoinadas
de la electrónica en la medicina tanto en Colombia como
con la salud, conocida por sus siglas en inglés como IoHT,
en el mundo, al crear el primer marcapasos con conexión interna, tuvo un conversatorio con Alfredo Palacio González, ex presidente del Ecuador, médico cardiólogo y científico. En esta conversación se contextualizó cómo la ciencia 4
Javeriana, nos pone en contexto frente para entender de
además del auge del modelo de seguimiento Blockchain, cuyos datos conjugados pueden resultar en plataformas que busquen patrones para lograr que la inteligencia artificial sea más predictiva y eventualmente más prescriptiva.
Sumamos otro tipo de inteligencia, la conversacional, la cual permite que los humanos interactuemos con programas y plataformas, sin dejar de lado por ningún momento a seguridad y privacidad de los datos Los sistemas de Machine Learning, utilizan diversas plataformas de programación entre las que se destacan Tensor Flow o Cafe, Cafe 2 o Teano, que se adaptan a modelos más detallados dentro de las compañías. Por ejemplo, Alexa de Amazon, sustentada en el dispositivo Echo, permite interacciones, búsquedas y programaciones basadas en voz con las que se gestiona no solo el conjunto de dispositivos del hogar, sino también la agenda y los archivos personales. Siri, también ha logrado captar la información de los usuarios y mejorar con el tiempo, produciendo resultados cada vez más satisfactorios en las interacciones. Esto, que es convencional en equipos inteligentes de la actualidad, ha requerido décadas de trabajo y espera para contar con los recursos necesarios para su desarrollo. “La inteligencia adaptativa, por su parte, permite simplificar ese proceso a la empresa”, asegura Carlos Barrera. Esta característica de la inteligencia artificial se enfoca en determinadas acciones dentro de la empresa para solucionar preguntas complejas de ERP, CRM, seguridad, entre otras, tanto para los clientes internos o externos”.
La nube, un facilitador
Barrera destaca el papel de la nube para la evolución natural de las tecnologías que permiten el uso y la aplicación de la inteligencia artificial en los negocios, pues esto permite diseñar, modelar, probar y ejecutar los modelos de inteligencia artificial sin incurrir en gastos excesivos en adquisición, configuración y mantenimiento de hardware y equipos.
Según Felipe Gómez, la Inteligencia Artificial puede ayudar en casi cualquier reto de negocio que las organizaciones tienen hoy en día. Les posibilita ganar nuevos clientes, por ejemplo, sugiriendo mediante análisis de sentimiento cuándo es el mejor momento para proponer una promoción a una persona. También, ayudan a mejorar la satisfacción de los clientes al anticipar qué van a querer y atenderles en consecuencia. Les mejora su eficiencia, por ejemplo, al sugerir soluciones a profesionales cuando deben tomar una decisión. O les habilita para crear nuevos modelos de negocio al usar la inteligencia artificial para atender con nuevos productos a determinados segmentos de clientes. También, Gómez resalta el papel de la Inteligencia Artificial en el desarrollo del Negocio: “Las organizaciones deben adoptar la Inteligencia Artificial en el corto plazo, como fuente de ventaja competitiva, y en el largo plazo como medio para subsistir pues si no lo hacen ellas lo harán sus competidores. En esta etapa, sin embargo, para ser exitosos, se debe estar abierto a la experimentación con la inteligencia artificial, a la prueba, e incluso al fallo. Debemos mantener una actitud abierta al cambio e innovadora”, afirma el experto.
Inteligencia para entender el cuerpo humano Jaime Castillo-León, químico de la UIS, doctor de la Universidad de Lund, en Suecia, con un postdoctoral fellow de la Universidad de Bochum, Alemania, y director de Investigaciones de Sol Voltaics AB, también es un reconocido autor de literatura científica. Entre sus obras están “Handbook of Nanoeletrochemistry”, “Nanomedicine in Diagnostics”, “Micro and Nano Techniques for the Handling of Biological Samples” y su más reciente publicación “Lab-on-a-Chip Devices and Micro-Total Analysis Systems”,
Por su parte, Felipe Gómez Jaramillo, director de la nube, centros de datos, seguridad y outsourcing de CenturyLink para el área andina, mostró las posibilidades que ofrecen los centros de datos del presente para desarrollar soluciones para los empresarios locales en desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial. De hecho, al hablar de transformación digital, debemos hacer énfasis en el papel fundamental que juegan los modelos de inteligencia artificial para la resolución de problemas por parte de los usuarios, sean estos un joven buscando un lugar para estudiar o una fábrica para optimizar sus modelos de automatización.
Felipe Gómez Jaramillo, director de la nube, centros de datos, seguridad y outsourcing de Century Link
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las cuales muestran el enfoque de uso de sistemas cada vez más diminutos y cada vez más inteligentes. “Inteligencia artificial es algo que surgió en los años cincuenta del siglo pasado, y con internet, la telefonía móvil ha evolucionado, y básicamente lo que se está haciendo es lograr que las máquinas desarrollen procesos y acciones sin involucrar sentimientos como sucede con la inteligencia humana” explica Castillo-Leon. El concepto de Lab-on-a-Chip explica de forma muy amable y amistosa un complejo conjunto de actividades que un diminuto procesador puede realizar para analizar y tomar decisiones sobre la información que recibe de un paciente, sea a través de una muestra, insertado dentro del organismo o desde un dispositivo. En el desarrollo de Lab-on-a-Chip, o laboratorios en un chip, este científico ha desarrollado mecanismos que permiten el análisis y procesamiento de la información que se acumula en un chip que se ha incorporado en el cuerpo del paciente, para convertirlo en una herramienta de inteligencia artificial para extraer datos biomédicos que pueden estructurarse en algoritmos para convertirlos en información que permitan el desarrollo de tratamientos médicos, nuevas medicinas y nuevos modelos que conducen a los tratamientos médicos personalizados. Por ejemplo, un chip puede ser utilizado para analizar la sangre del paciente y determinar si los indicadores determinan si la persona está saludable o si corre algún riesgo. Un conjunto de Lab-on-a-Chip con funciones determinadas podrían conducir al desarrollo de tratamientos preventivos y a la generación de medicinas diseñadas específicamente para cada paciente, teniendo en cuenta la genética, el medio ambiente y el estilo de vida de cada individuo.
Sin embargo, la preocupación sobre qué cambios generará el auge de la inteligencia artificial en los próximos años sigue generando incertidumbre. De acuerdo con el doctor Castillo-León, estamos en una etapa conocida como “Inteligencia Artificial Estrecha”, en la cual las máquinas apenas han desarrollado algunas actividades inteligentes sin llegar a lo más alto de su potencial. En poco más de tres lustros, las máquinas harán tareas muy complejas. “No es de extrañar que las máquinas reemplacen algunas profesiones y que la cultura deba reinventarse”, afirma el experto. Las preguntas sobre los datos obtenidos por los Lab-on-aChip van más allá de los simples cuestionamientos sobre el estado de la salud, sino también sobre la posibilidad de que un tercero tenga acceso a esta información “¿Hasta dónde las personas están dispuestas a compartir su información con laboratorios e instituciones médicas, incluso a venderla? Estos son los cuestionamientos que nos hacemos ahora y que debemos responder para entender cómo nos vamos a relacionar con estas herramientas de inteligencia artificial”. En consecuencia, las acciones tecnológicas y científicas que se están desarrollando también impactarán a la cultura, la política y la sociedad en todos sus frentes y podrían tener consecuencias, incluso, en cuanto al concepto de democracia que conocemos hoy y que nos obligarían a replantear las posibilidades de compartir nuestras decisiones con las de otras inteligencias. Un Micro-Total Analysis System, o µTAS, es un sistema de análisis de tamaño microscópico con contenidos químicos y físicos para el análisis de muestras y la oferta de soluciones clínicas. Estos sistemas pueden ser rastreados a través del teléfono celular o de cualquier otro dispositivo conectado que permita no solo leer la información sino compartirla en la nube, con un centro de expertos y obtener diagnósticos confiables de forma segura y continua. Con esto, los modelos de salud pueden cambiar y mejorar la cobertura y prevención de enfermedades o accidentes médicos, además de reducir los costos de cobertura y mejorar la atención antes de que revelen los síntomas evidentes por parte de los mismos pacientes, mientras libera al cuerpo médico para atender casos más complejos.
Las leyes de la Inteligencia Sergio Gutiérrez Bo-
net, presidente de Infórmese, pone en evidencia las leyes que median en la evolución de la inteligencia artificial. Jaime Castillo-León, director de Investigaciones de Sol Voltaics AB
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La primera y más reconocida es la famosa Ley de Moore, promulgada por Gordon Moore a mediados de los 60, la
cual establece que la cantidad de transistores en un procesador se duplicaría cada dos años. Esta ley ha mantenido su vigencia hasta nuestros días y se espera que rinda para un lustro más, cuando surja una nueva tecnología que sustituya la forma como se producen en la actualidad los procesadores. La segunda es la ley de Metcalfe, la cual establece que el valor de una red de comunicaciones aumenta proporcionalmente al cuadrado del número de usuarios del sistema (n2). Esta ley, enunciada inicialmente para la plataforma Ethernet, por Robert Metcalfe a mediados de los años 70 del siglo pasado. Inicialmente se explicaba de forma muy sencilla, al mostrar cuán inútil resultaba una máquina de fax (¿los recuerdan?) desconectada. Al conectarla con otra máquina incrementa su valor y al conectar más máquinas este valor se incrementa. Pensemos ahora, en la era de los sensores y los dispositivos móviles, a cuánto equivale el valor de una red de telecomunicaciones. O, en el caso personal, a cuanto equivale el valor de una red personal de profesionales en LinkedIn. A estos dos valores debemos añadir la novedosa Ley de Watson, la cual agrega a los transistores y los contactos de
Sergio Gutiérrez Bonet, presidente de Infórmese
una red, a los datos que se entrecruzan en todas las redes. En el mundo del análisis de datos, “nos pone en el reto grande de entender los dominios de los datos, que pueden estar enmarcados en áreas de conocimiento muy avanzados. También debemos entender que los humanos somos los que debemos enseñar a las máquinas a entender. No podemos diferenciar entre machine learning e inteligencia
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de los países más desarrollados en 2025, año en el que se alcanzará un mercado de 36,8 mil millones de dólares, con un promedio de 50 mil millones de objetos conectados a la Internet de las cosas.
Dispositivos transformados Álvaro Muñoz, ex-
perto en inteligencia artificial y gerente de Consumo de Lenovo para Latinoamérica, tiene una visión sobre cómo los computadores personales se comportarán en esta nueva era.
Álvaro Muñoz, experto en inteligencia artificial y gerente de Consumo de Lenovo para Latinoamérica
artificial”, pues son partes del mismo proceso, de acuerdo con Gutiérrez. Estos cambios implican una readaptación cultural, un entendimiento más profundo sobre el valor de la información y su uso. Pues los datos guardados no generan valor, sino la interacción, el análisis, la interpretación y los resultados que esto genere en la persona, la empresa y la sociedad. Esto se reportará en el empleo, uno de los indicadores de mayor impacto. La inteligencia artificial podrá reemplazar fácil y muy pronto los call centers y a los telemercaderistas. Los analistas de crédito y los cajeros se reducirán a un número simbólico dentro de la lista de empleos y seguirán los asistentes legales, los conductores de taxi y los preparadores de comida rápida. Estos empleos darán paso a otros nuevos, más exigentes y calificados, todos relacionados con la atención y el mantenimiento de las máquinas. Y, de acuerdo con Gartner, en 2020 la inteligencia artificial se convertirá en la prioridad de inversión para más de un treinta por ciento de los CIO. Mientras que las tecnologías relacionadas con IA doblarán el crecimiento de la economía
“Hemos hablado de inteligencia artificial y debo rescatar tres elementos clave: primero, los datos; segundo, los algoritmos y, tercero, la red. Los usuarios finales vivimos con estos todos los días, pues estamos conectados todo el tiempo”, afirma Muñoz y agrega: “Los humanos aprendemos y damos por sentado este conocimiento. Nadie se acuerda, por ejemplo, cómo aprendió a amarrarse los zapatos, pero lo sabemos y no lo cuestionamos. Lo más importante es que el usuario, como centro de todo este proceso, aprenda intuitivamente”. Las máquinas, por su parte, aprenderán a partir de las experiencias nuestras y de ellas mismas. Ese será el reto más importante para los próximos años. Esto significa que las interfases de los computadores cambiarán. Podremos hablar con ellos de manera más natural, también los dispositivos responderán y las experiencias de usuario se transformarán y pasarán de las pantallas a otras interfases. Las gafas de nuevas realidades, por ejemplo, serán vitales. Los parlantes se expandirán y la interacción con sensores de todo tipo permitirá que los computadores, los teléfonos y otros dispositivos entiendan nuestro entorno mucho mejor que nosotros mismos, con el fin de hacerlo más amable y funcional tanto para el entrenamiento como para el descanso y el trabajo, claro está. Así, la inteligencia artificial se meterá en todos los rincones de nuestro entorno, nos transformará y transformará nuestra sociedad y nuestra cultura.
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