Soluciones (no) únicas

Una de las cosas que me da vergüenza confesar es que soy muy malo resolviendo los llamados "acertijos lógicos". Por ejemplo, el que sigue, que doy en una versión simplificada:

Un hombre está parado en un punto de la Tierra. Camina 10 km al sur, después 10 km al este y, por último, 10 km al norte y se da cuenta que ha regresado al mismo punto donde había empezado. ¿Dónde se encuentra este hombre?

Es verdad, cada vez que me encuentro con uno nuevo, me quedo en blanco hasta que alguien me da la solución o al menos una pista importante para obtenerla.
Muchos de ustedes sabrán, y para los que no lo sepan se los digo ahora, que la solución al acertijo que mencioné antes es: el hombre se encuentra en el polo norte. Pues sí, esta solución tiene mucha lógica. Una vez estando 10km al sur del polo norte, moverse hacia el este no aleja al hombre de su origen, sin importar cuánto se haya movido.
Ahora, ¿por qué es que yo no soy capaz de encontrar esta solución? Mi único pretexto (y consuelo) es que pienso demasiado (y de forma demasiado lógica) en el problema. En realidad, lo que sucede es que el Polo Norte es una solución al acertijo, pero no es, ni por mucho la única solución. Es más, hay una infinidad de soluciones, por lo que no es válido hablar de "la" solución.

Déjenme explicar mi punto más claramente. Si miramos la parte sur de la Tierra, podemos encontrar una latitud donde la circunferencia mide 10 km, como se muestra en el siguiente dibujo.

Entonces, cualquier punto que esté 10 km al norte de esta latitud cumple la condición deseada. Si el hombre comienza en uno de esos puntos, al moverse 10km al sur llega a esta latitud; 10km al este regresa al mismo punto (da la vuelta completa), y de ahí puede regresar al origen moviéndose 10km al norte:

¡Pero eso no es todo! Hay otra latitud que tiene una circunferencia de 5 km. Cualquier punto 10km al norte de ella cumple la misma condición (sólo que el pobre hombre le dará dos vueltas a la Tierra). Lo mismo con la latitud que tiene circunferencia de 2km, 1km, 0.5km, etc,etc,etc.

Entonces, respóndanme ahora, ¿dónde está el hombre?

Inteligencia Artificial en Oz

En el tercer libro de Oz ("Ozma of Oz"), L. Frank Baum juega (tal vez sin querer) con algunos de los problemas de la Inteligencia Artificial. Obviamente, este no es el tema principal del libro, pero uno de los personajes principales es Tiktok, una máquina capaz de pensar, hablar y caminar; y las situaciones que se viven a su alrededor dan lugar a pensar en la IA.

Una de las primeras escenas que me llamó la atención al respecto es cómo Tiktok, a pesar de que puede hacer todo lo que los otros hacen (y tener muy buenas ideas cuando piensa) resulta "inferior" a los otros, porque no está "vivo" (esto es en particular interesante porque el no temer morir le resulta una ventaja en ocasiones):

"That's all right," replied the Scarecrow. "Dorothy will soon be free, and then she'll attend to your works. But it must be a great misfortune not to be alive. I'm sorry for you."

"Why?" asked Tiktok.

"Because you have no brains, as I have," said the Scarecrow.

"Oh, yes, I have," returned Tiktok. "I am fit-ted with Smith & Tin-ker's Im-proved Com-bi-na-tion Steel Brains. They are what make me think. What sort of brains are you fit-ted with?"

"I don't know," admitted the Scarecrow. "They were given to me by the great Wizard of Oz, and I didn't get a chance to examine them before he put them in. But they work splendidly and my conscience is very active. Have you a conscience?"

"No," said Tiktok.

"And no heart, I suppose?" added the Tin Woodman, who had been listening with interest to this conversation.

"No," said Tiktok.

"Then," continued the Tin Woodman, "I regret to say that you are greatly inferior to my friend the Scarecrow, and to myself. For we are both alive, and he has brains which do not need to be wound up, while I have an excellent heart that is continually beating in my bosom."

"I con-grat-u-late you," replied Tiktok. "I can-not help be-ing your in-fer-i-or for I am a mere ma-chine. When I am wound up I do my du-ty by go-ing just as my ma-chin-er-y is made to go. You have no i-de-a how full of ma-chin-er-y I am."

Pero lo que más me llama la atención son algunos de los problemas morales con las máquinas capaces de tomar decisiones. Este es un tema que debería tratarse seriamente muy pronto, dados los avances en computación, pero que pocas veces he visto que se traigan a colación.
Digamos que BMW produce un coche que se maneja solo (de los que ya han desarrollado prototipos y en ocasiones han aparecido en noticiarios y programas de tecnología). Ahora, la gente compra estos coches y va feliz viajando de un lugar a otro hasta que de pronto hay un accidente. ¿De quién es la culpa? ¿Es culpa de BMW, del que desarrolló el software, del dueño del coche, de la ciudad, o de quién? Esta pregunta no es fácil de responder, y se plantea también en Ozma of Oz después de que Tiktok haya dicho una cosa que al final resultó incorrecta. ¿A quién hay que culpar? Baum va por la puerta fácil diciendo "a nadie; nadie tiene la culpa". Pero, en general, esto no es suficiente.

Ozono

O₃ = O₂₊₁ = O_2+ONE = O₂ONE = OzONE

La repetición que atonta

Permítanme comenzar este texto con un pequeño ejercicio, bajo la promesa de que después se revelará la importancia del mismo. Si el ejercicio los aburre, les invito a saltárselo e ir directo a la carne del final.

El ejercicio consiste en realizar operaciones aritméticas simples. Olvidemos todo lo que sabemos de aritmética por un momento, y comencemos por lo más básico. Primero tenemos que aprender a contar: aprendemos los números naturales 0,1,2,... con su órden específico (que es lo que nos permite contar).
¿Listo? Pefecto, pasemos entonces a algo un poco más interesante y difícil: la suma. Para realizar una suma es suficiente con saber contar. Por ejemplo, si queremos sumar 5+4 lo que tenemos que hacer es empezar en 5 y contar hasta 4 moviéndonos cada vez una posición sobre los números reales.
Pero una vez que sabemos sumar, podemos entonces multiplicar, simplemente contando. Usando de nuevo un ejemplo, si queremos multiplicar 6*3, entonces comenzamos en 0 y contamos hasta 3, haciendo en cada ocasión una suma de 6. Es decir, comenzamos en 0, contamos "1" y sumamos, 0+6=6; contamos "2" y sumamos 6+6=12; contamos "3" y sumamos 12+6=18, y terminamos.
Obviamente, contando podemos también calcular potencias y, tal vez más interesante, hacer restas, divisiones, etc.

La pregunta que surge entonces es, ¿por qué se nos enseña entonces a multiplicar en formas tan complejas, cuando todo lo que necesitamos saber es contar? La respuesta creo que es obvia: aunque el algoritmo aquí descrito es muy sencillo en cuanto a su descripción, en realidad sería muy difícil para nosotros como humanos aplicarlo, simplemente porque muy fácilmente podemos equivocarnos mientras contamos. Si quisieramos hacer 2^10, por ejemplo, tendríamos que repetir 10 veces un producto por 2; cada uno de esos productos significa sumar 2 veces el número hasta entonces calculado y cada una de esas sumas consiste en contar hasta el mismo número. Es decir, tenemos tres contadores anidados, y el proceso nos llevaría desde el número 1 hasta el 1024; un tanto tedioso, ¿no lo creen?

En realidad resulta más sencillo y mucho más eficiente realizar las operaciones como nos enseñan en la escuela. Y es esta razón, la eficiencia, lo que hace que en las computadoras se implementen algoritmos más inteligentes para realizar operaciones aritméticas que el simple uso de contadores. De hecho, las máquinas son muy buenas haciendo repeticiones y los contadores son mucho muy fáciles de implementar, pero los diseñadores de hardware y software dedican mucho tiempo (o tal vez en la actualidad ya no tanto, pero en un principio lo hacían) a implementar las operaciones aritméticas más veloces.

Y ahora viene la pregunta que ronda mi cabeza desde hace unas semanas. Si esto es así, ¿cómo es posible que ahora la gente promueva el uso de algoritmos que únicamente se dedican a repetir métodos más simples, sin pensar en que puede haber métodos más eficientes de hacer lo mismo si nos dedicamos a construir un algoritmo especializado? No hace mucho leí un comentario que decía que no valía la pena dedicar tiempo a desarrollar algoritmos especializados si los métodos repetitivos eran suficientemente rápidos (en ese caso, rápido significaba que acababa en menos de una hora con datos medianamente grandes).

La única posible respuesta a ese comentario que me viene a la mente es: la repetición que nos dan las máquinas, ese poder que nos permite simplemente iterar sin pensar, y hacerlo velozmente y sin aburrirnos nosotros, nos está haciendo no sólo tontos, sino flojos para pensar en un mejor método.

¿Algún comentario?

El nombre (no) es lo que cuenta

[NOTA: este texto carece de caracteres especiales debido a una mala configuracion de mi teclado]

Cuando estudiaba en el ITAM, en una de las clases de Estudios Generales, una vez la maestra pidio un voluntario "a ver, quien de aqui es matematico?". Yo, timidamente levante la mano, y me solto de sopleton su pregunta: "dime, hay orden en el caos?"
Pocas veces he podido contestar a preguntas de esa naturaleza con mayor sencillez y seguridad: "NO".
Mi respuesta causo un revuelo que yo no me esperaba, en el que todos intentaban hacerme ver que estaba equivocado. Mi argumento era muy sencillo: caos significa desorden. No hay orden en el desorden, no hay orden en el caos. Sin entrar a detalles sobre si mi argumento es convincente y correcto o no, el unico argumento que se me dio en contra, descrito de muchas formas distintas se reduce a lo siguiente:

existe una teoria del caos. Como para tener una teoria necesitas una estructura ordenada que estudiar, en el caos hay un orden.

Tomense un minuto para pensar por que esta mal este argumento, antes de que yo les de mi respuesta (si quieren un tip, lean el titulo de esta entrada).

Tomen por ejemplo este blog. En realidad, yo no lo llamo blog, porque ese nombre no me gusta en lo mas minimo. Yo prefiero llamarlo coche y a las entradas las llamo viajes. Entonces, esto que estas leyendo es un viaje en mi coche.
La pregunta es: al yo llamar coche a mi blog, se convierte este automaticamente en un coche? No, verdad? Esto no deja de ser un blog, no importa como decida llamarlo yo. El nombre no modifica la esencia del objeto.

Pues lo mismo pasa con la teoria del caos. Un buen dia un hombre comenzo a estudiar ciertos sistemas y su comportamiento al paso del tiempo. Debido a sus caracteristicas, con el paso del tiempo esta rama de la ciencia tomo el nombre de Teoria del Caos. Pero, esta realmente estudiando el caos? No. Es solo un nombre apantallante dado por una situacion historica y tal vez tambien por el afan de atraer gente. Nada mas. El caos no se estudia en la Teoria del Caos.

Y la ciencia esta plagada de ejemplos similares. Otro recuerdo de mi vida es cuando mi hermano me dijo por primera vez que existian unas cosas llamadas Algoritmos Geneticos, que basicamente consisten en tener programas que se cruzan y reproducen a fin de obtener mejores programas con el tiempo. Nadie me va a negar que suena impactante. Pero un algoritmo genetico no es mas que una busqueda aleatoria que, si se hace bien, converge al optimo casi seguramente (lo sorprendente es que muchos de los que trabajan con AG no entienden esto, y muchas veces aplican parametros que jamas van a converger, y eso que son los expertos en el area).
Lo mismo las redes neuronales; igual con la inteligencia artificial.

Pero estos nombres son muy importantes. De hecho son fundamentales como elemento publicitario para obtener financiamiento y muy probablemente nuevos adeptos. Piensenlo. Si uno llegara y dijera que trabaja en tetrahedralizaciones Hamiltonianas, o con cadenas de Markov y metodos de Montecarlo, el resto de la gente seguro pensaria que este ser hace algo muy raro y dificil de comprender, pero nada mas. En cambio, si se presentara diciendo que trabaja con redes neuronales, todo el mundo va a exclamar "ooooooorale, que chido!"
Hagan la prueba, yo la hice en una reunion mensual a la que asisti 4 veces. Las primeras tres dije que estaba haciendo mi doctorado en la Facultad de Informatica; muy poco interesante. La cuarta vez dije que trabajaba en el grupo de Sistemas Inteligentes. De inmediato muchos me empezaron a preguntar que hacia, como funcionaba, etc.

Asi es que, aunque el nombre no es lo que cuenta, en realidad lo que cuenta es el nombre.

Niños de burbuja

Acabo de terminar Peter and Wendy, o como es ahora conocida, Peter Pan de James Mathew Barrie. Mi opinión, en breve, es que me encantó, pero quería discutir un punto distinto aquí.
Resulta que al final del capítulo 6, aparece la siguiente frase:

After a time he fell asleep, and some unsteady fairies had to climb over him on their way home from an orgy.

¡Un momento! ¿Menciona la palabra orgía? Bueno, siendo justos, aunque rápidamente asociamos la palabra con sexo, realmente, tanto en español como en inglés su significado se refiere a una falta de moderación de cualquier tipo.
Pero más que encontrarme la palabra en el libro, me sorprendía el hecho de que no supiera que ese era el caso. Digo, siendo un libro infantil, seguramente habrá mucha gente que habrá levantado la voz al respecto. Así que me puse a buscar por internet, a ver si encontraba algo. Y lo que encontré no me sorprende, pero sigue enfureciéndome: niños de burbuja.
La mayoría de los comentarios que encontré sobre el libro se refieren no sólo a la palabra, sino al hecho de que Hook (el malo maloso de la historia) mata personas (uuuuuy, un pirata matando gente, ¡imagínate!). Los comentarios siguen el patrón de

afortunadamente me di cuenta de la muerte a tiempo para saltarme la escena, pero la palabra orgía no me la esperaba

Yo en verdad no entiendo cómo alguien puede creer que cerrarle los ojos a alguien es protegerlo. La mejor protección es enseñarles a ver y razonar. Y de ahí viene el criterio, de ahí surge la capacidad de discernir dónde están los límites, qué nos interesa hacer y qué no, qué nos beneficia y qué no, y también a los que están cerca de nosotros.
La ceguera sólo lleva a toparse contra la pared; si vemos, podemos encontrar la puerta para seguir adelante (aunque haya que moverse de lado por momentos).

Por vacuidad

Es cuando menos interesante que una frase aparentemente contradictoria como

todo ser inmortal muere

sea verdadera dentro de la lógica moderna. ¿Por qué? Por vacuidad: una afirmación universal es verdadera si no existe ningún elemento que satisfaga su premisa.
Y sólo para completar, esa misma afirmación es falsa dentro de la lógica clásica, en particular la lógica aristotélica con los silogismos que nos enseñan en preparatoria. Para Aristóteles, si una afirmación universal se satisface, entonces su análogo existencial también lo hace. Es decir, la veracidad de "todo ser inmortal muere" implica la existencia de un ser inmortal (en particular uno que muere).

A, B, C, D, ...

En la maestría tomé un curso llamado Autómata and Logic (AL) con el mismo profesor que después me enseñaría una generalización de la lógica AL que a su vez es una generalización de Boolean Logic (BL). Mi maestría, por cierto, se llamaba Computational Logic (CL).
Después aprendí que AL pertenece a una familia llamada Description Logics (DL), con la que empecé a trabajar; principalmente con otra lógica de esa familia llamada EL, que tiene muchas ventajas sobre otras lógicas poco expresivas como FL.
Ahora, me he adentrado un poco en lógica difusa, y usado los operadores de Gödel, en lo que algunos llaman Gödel Logic (GL) y he notado que muchos de mis resultados de complejidad sólo requieren la expresividad de HL, una sublógica de EL que asemeja a Horn Logic.
Algo en lo que no tengo mucho interés, aunque otros lo tienen, es en adentrarme en el mundo de Intuitionistic Logic (IL) u otros bichos semejantes.

Causa-Efecto

Hace un tiempo, de una forma que aún no logro explicarme yo mismo, doblé la llave para entrar a mi casa. El resultado de esto es que, aunque puedo abrir la puerta, meter y sacar la llave de la cerradura me cuesta algún trabajo.
En fin que hace poco un amigo visitó mi casa y, al ver que no era fácil meter y sacar la llave me comentó:
- ¡Con razón se te dobló la llave!

¿Cuántas veces en nuestras rutina diaria confundimos las causas con los efectos de esta forma?

Autopublicación - resultados falsos

Todos los que hemos trabajado para la academia sabemos que los métodos para aceptar algo para ser publicado distan de ser perfectos. En algunos casos son demasiado estrictos, y dejan fuera cosas que podrían tener gran relevancia; en otros son demasiado laxos y aceptan cosas sin fundamento. Si este segundo punto se lleva al extremo, llegamos a la auto-publicación: si quiero, lo publico, sin ninguna revisión o corrección de por medio.
Sin querer hablar en contra de los beneficios que eso puede traer, quiero hablar de los problemas que eso conlleva, en particular en campos muy especializados y donde aquellos que no son expertos en el tema pueden ser engañados.
Hoy me desperté con la noticia en Microsiervos: Demostrada la Hipótesis de Riemann. Mi primera reacción fue ¿Qué es esto? ¡Estoy viviendo un momento histórico!
Pero analizando más abajo noto que el artículo al que hacen referencia está publicado en arXiv.org, una página donde uno puede publicar lo que quiera; o sea, prácticamente como un blog que cualquiera puede editar.
Tengo que admitir que no leí el artículo en detalle, y es probable que la demostración que ponen ahí sea correcta, pero en verdad lo dudo mucho.
El artículo tiene varias fórmulas matemáticas y definiciones correctas, que pueden fácilmente engañar a alguien que no sea docto en el tema, pero el hecho de que no ha sido revisado por otros expertos para su aceptación para publicación es lo que me hace dudar mucho.
Para poner un ejemplo sencillo, en mis poco más de dos años de doctorado, yo he demostrado en cuatro ocasiones distintas que P=NP o resultados similares (PSpace=ExpTime, etc). Mis demostraciones eran bastante sólidas: se basaban en varios resultados que han sido ampliamente verificados y todo se veía adecuado; ¿en dónde fallaban? Simplemente un pequeño supuesto en algún teorema que no era satisfecho por el algoritmo que daba, o algún otro detalle así de pequeño.
Lo mismo le sucedió hace años a mi asesor, en que un abuso de notación le hizo creer que la Jerarquía Polinomial se colapsaba.
Sinceramente, aunque he visto que la noticia está generando algo de expectación, esto me suena a cuando anuncian que tienen una computadora cuántica funcionando, o que alguien ha violado las leyes de la termodinámica.

Que no digan que es un mal mexicano

Una cosa que tengo grabada desde que era niño es que los jugadores mexicanos no saben tirar penales (en el futbol, por supuesto). Que si tenemos que definir un juego de esa forma, ya perdimos. Que somos el único país del mundo que no practica ese tipo de tiros y demás cosas por el estilo.
No, no soy experto en futbol ni mucho menos, pero he visto a muchos, muchísimos extranjeros fallar esos tiros de la manera más estúpida. Y si no, que me digan que pasó ayer a los dos minutos del juego entre Manchester United y el Barcelona.
¡La única parte interesante en todo el juego, y fallan!
No, no, no. Este mal es universal.

163%

Esperamos a que cargara hasta el 202% y como no pasaba nada, nos rendimos y cerramos el navegador.
(Y sí, estaba usando IE)

Ochenteros

Creo que nunca había visto este video, es de los años ochenta, mexicano, así que a disfrutar:

¿Alguien me puede explicar qué onda con los bailecitos? Digo, son los 80, de acuerdo, hay cierto revuelo por ese tipo de videos, pero claramente, Luis Miguel no es Michael Jackson (aunque compartan un nombre).
¡Ah, la humanidad!

26892

Hoy publican en Microsiervos una división cualquiera simplemente por el hecho de que el resultado consiste en la cadena de cinco dígitos 26829 repitiéndose indefinidamente, dondes el número 26829 no tiene ninguna característica especial, excepto ser múltiplo de 3.
Yo les recomiendo una mejor. Hagan la operación 2 988 / 11 111 para obtener:

0. 26892 26892 ...
Al menos este número se lee igual de cabeza que al derecho.

El gato de Berkeley

Durante la primera mitad del siglo XVIII, George Berkeley desarrolló el idealismo subjetivo, que él mismo resumió con la frase Esse ist percipi: ser es ser percibido. Esta teoría fue rápidamente refutada por los filósofos de su generación y las subsecuentes. Pero tal vez no estaba tan equivocado como muchos dijeron.
En la actualidad, una de las teorías de la física más aceptada - para describir principalmente fenómenos a escala muy pequeña - es la Mecánica Cuántica. Esta teoría predice algunos fenómenos que, a primera vista, son bastante contra-intuitivos como el que explica el famoso Gato de Schödinger. Básicamente lo que esta idea dice es que la materia puede mantenerse en un estado de incertidumbre que sólo se soluciona cuando un observador la vuelve determinada.
En ese caso, y siempre suponiendo que la mecánica cuántica es acertada, resulta que la famosa frase de Berkeley vuelve a tener sentido: un objeto sólo existe de forma segura y determinada cuando es percibido; en todo otro momento se encuentra en un estado incierto.

Achatando la navaja de Occam

La ciencia se rige en general por la navaja de Occam que dice, en pocas palabras, que la explicación más sencilla es comúnmente la correcta. En la ciencia podemos tener por lo general varias teorías simultáneas que explican un fenómeno, pero comúnmente aceptamos la más sencilla, bella, o elegante. Así somos los seres humanos, tenemos un sesgo hacia las explicaciones que son a la vez visualmente atractivas. Pero este proceso de aceptación de la sencillez nos conduce muy fácilmente a teorías innecesariamente complejas. ¿Cómo es esto posible?
Una característica esencial de la ciencia es la forma estructurada en que se desarrolla: a partir de fenómenos sencillos se explican otros más complejos, y así se continúa creciendo paulatinamente. Al avanzar en este proceso, vamos seleccionando la explicación más sencilla de cada uno de los fenómenos que nos vamos encontrando. Y es ahí donde surge el problema: la sencillez no se propaga a través de este proceso constructivo.
Quiero mostrar esto con un ejemplo. Con mucha maña me he tomado la libertad de no especificar a qué me refiero con el término sencillo; ¿qué tipo de explicación es más sencilla que otra? En el ejemplo voy a usar teoría de conjuntos. Supongamos que tenemos una lista fija de conocimiento (axiomas) sobre algunos conjuntos:

nuestros fenómenos son simplemente relaciones (posiblemente complejas) entre conjuntos: , y una explicación es simplemente una sub-lista de nuestros axiomas que implica el fenómeno dado. Voy a decir que una explicación es más sencilla que otra si utiliza menos axiomas.
Así, para explicar el fenómeno podemos utilizar ya sea la lista que tiene los axiomas 1, 3 y 5 o la lista que tiene los axiomas 2 y 4. Esta última será la que preferimos según la noción de la navaja de Occam: nuestra teoría dice que porque 2 y 4 están presentes.
Si sustituimos C por D, hay únicamente una explicación posible: la lista con los axiomas 1, 3 y 6.
Pero ahora, ¿qué pasa si queremos explicar que ? En ese caso, tenemos que explicar para lo que usamos 2 y 4, y explicar para lo que usamos 1, 3 y 6. En total, ¡nuestra explicación del fenómeno utiliza 1,2,3,4 y 6! Pero, de haber seleccionado la otra explicación - en principio menos sencilla - para , en conjunto tendríamos la explicación - más sencilla - que utiliza únicamente los axiomas 1,3,5 y 6.
Así, como ven, si las explicaciones más sencillas son deseadas en el resultado final, muchas veces es necesario complicar las explicaciones de los elementos intermedios. De otra forma, podríamos encontrarnos con teorías innecesariamente complicadas.
Este ejemplo depende completamente de definir sencillo como lo hice, pero es posible adaptarlo para arruinar otras definiciones.

Ciencia y evolución: interpretando a Brant

Sebastian Brant escribe en el emblema 43 de su gran obra La nave de los necios (1494):

El que yo mire sólo lo temporal y no preste atención alguna a lo eterno, se debe a que un mono me ha engendrado.

Obviamente, Brant tenía otras interpretaciones en mente; pero no me pueden negar que resulta interesante interpretar esto a los ojos del desarrollo científico actual, y en particular de la teoría de la evolución. Algo así como:

El que me interese por las ciencias y no preste atención a la religión se debe a que fui engendrado por el proceso evolutivo.

Sí, esta no es ni de lejos la intención de Brant - al menos porque nadie pensaba en la evolución en aquellos tiempo - pero me parece muy interesante ser capaces de cambiar tan drásticamente las interpretaciones, al basarnos en contextos distintos.

KI 2007 - impresiones

Hace mucho que no iba a un congreso general sobre inteligencia artificial, de hecho el último había sido CAEPIA en 2003, así que me interesaba esta visita a KI (Kunstliche Inteligenz) para darme una idea de lo que estaba pasando en otras zonas y tengo que decir que, en general, quedé bastante decepcionado; aunque sí hubo cosas positivas.
En primer lugar, en el área se siguen usando los eufemismos y términos rimbombantes que suenan sorprendentes, pero únicamente hacen el entendimiento de lo que está pasando más dificil. Hace ya casi cuatro años que escribí al respecto en la Laberintos e Infinitos, en el contexto de "Algoritmos Genéticos". Cuando se enseña Algoritmos Genéticos, no se habla de búsquedas locales, elementos próximos, dominios finitos o convergencia en probabilidad. En su lugar, se usan términos como elitismo, cruzamiento de genes, etc. El problema es que cada vez buscan nombres más extravagantes, y muchas veces, aunque están basados en la misma idea de fondo, esto no es aparente por todos los eufemismos que usan. Esto es lo que yo creo que pasó con el Gas Neuronal Relacional; aunque no he leído el artículo en detalle, no parece ser más que una variación de una red neuronal básica.
Por un lado entiendo el querer demostrar que lo que haces es nuevo, pues así se consigue más dinero para seguir trabajando en eso y se evitan guerras de prioridades, pero esto también provoca problemas al hacer que el área se desarrolle mucho más lento de lo que debería. Por ejemplo, no me puedo quitar de la cabeza el hecho de que a un experto en algoritmos evolutivos le sorprendiera que a mí se me hace tan trivial que, en presencia de elitismo (es decir, si guardas el mejor resultado que has encontrado en todo momento), el algoritmo converge en probabilidad al óptimo. Eso simplemente me demostró que esa persona no tiene ni idea de lo que es realmente el algoritmo evolutivo, a pesar de que ha trabajado con ellos por varios años.

Otra cosa sorprendente, especialmente por la tradición filosófica alemana, es que no se está haciendo mucha filosofía en el área; simplemente tenemos a gente construyendo robots, programando software o, como yo, pensando en algoritmos, pero nadie utilizando estos resultados de forma más abstracta. Tal vez un poco relacionado fue una plática de Thomas Christaller, en que intentó argumentar que el cerebro no es un Sistema Simbólico Físico - cosa con la que estoy de acuerdo - pero se aleja de la belleza de la simplicidad. Básicamente dijo, según recuerdo, que hay unas neuronas que "imitan" el comportamiento que ven; de tal forma, cuando leemos, por ejemplo, estas neuronas imitan el proceso que estaríamos haciendo cuando hablamos, por lo que podemos seguir y entender el texto, como si nosotros lo estuviéramos diciendo, y de esa forma lo procesamos, no como algo simbólico, sino como una actividad neuronal de imitación. Definitivamente no me convence este argumento; y mucho menos porque no he sabido de ningún resultado en las neurociencias que pueda respaldarlo.

Por último, ya que este texto se ha hecho demasiado largo, sólo quiero decir por encima, sin entrar en detalles, los hechos de que los sociólogos/psicólogos utilizan estadísticas sin sentido y sin entenderlas, y las presentan como justificaciones para trabajos que carecen aún más de sentido.
Por el lado bueno, los impresionantes avances en la robótica, en todos los sentidos. Por ejemplo, ya hay un helicóptero autónomo capaz de distinguir figuras mientras vuela (aunque todavía es demasiado pequeño para el Mundo Real). Sigue en pie la meta de que un equipo de robots androides - de los que por cierto ya hay unos muy interesantes que se mueven con bastante fluidez - pueda ganarle al campeón de la FIFA (humano) en el 2050. Yo creo que el éxito de esto dependerá, más que del progreso de la robótica, de cómo se definan las reglas de un juego mixto humano-máquina. Por un lado hay que notar que en el football hay contacto. Una de esas o el robot queda deshecho, o el humano se rompe un hueso - imagínense un cabezazo entre ellos, por ejemplo.
También, los equipos de robots que juegan tan bien hasta ahora cuentan con un sistema central que los controla a todos al mismo tiempo, y ve todo el campo a la vez; eso sería una clara ventaja para los robots, dado que los humanos no tienen esa omnisapiencia, ni son capaces de comunicarse por otros métodos que los visuales y auditivos, así que si se permiten comunicaciones por WiFi y demás entre las máquinas, sería un juego desigual.
Así hay tantas cosas más, pero no quiero aburrirlos más.

... si fueras un planeta?

Estaba leyendo el más reciente número de la revista Orkus y me encontré con una mini-entrevista a Liv Kristine compuesta de simples preguntas de la forma "¿Qué serías si fueras ... ?"
Todo iba bien hasta la pregunta "¿Qué serías si fueras un planeta?" y su respuesta: Plutón. En realidad no tiene nada de malo esa respuesta, pero me sorprende por el hecho de que Plutón, desde la resolución de la Unión Astronómica Internacional del 24 de agosto de 2006 (sí, hace un año) no es oficialmente un planeta, sino un tipo de cuerpo denominado como planeta enano. Por supuesto, ella no tendría por qué saber tanto detalle, pero yo recuerdo cláramente que el hecho causó mucha sensación, al grado de que no era únicamente comentado por científicos, sino que salió incluso en los diarios y demás. Por ejemplo, con una búsqueda rápida, me encuentro con el artículo de El País.
Por supuesto, podría ser que quisiera decir que es algo especial, que no entra en la definición típica, pero además de que eso contradiría la forma de sus otras respuestas, yo creo que ese punto quedaría más claro si hubiera elegido a Eris, que fue quien causó la discordia que llevó a eliminar a Plutón de la definición aceptada de planeta.
En fin, el punto al que quería llegar es que a veces me sorprende darme cuenta del tipo de datos que contínuamente almaceno, y que desde mi punto de vista todo el mundo debería saber - simplemente porque no recuerdo haber hecho ningún esfuerzo para obtenerlos - pero el mundo me muestra la realidad contraria. Y, en última instancia, a Liv se le perdona lo que sea.

¿Me escuchas?

Últimamente he estado teniendo problemas con mi celular, aunque supongo que es normal, ya que es un Siemens extremadamente barato que ya ha servido por más de dos años y medio.
El punto es que a veces, mientras estoy hablando con alguien, del otro lado ya no me escuchan. Yo puedo oír todo lo que me dicen, pero el otro lado no escucha nada.
Mientras he sufrido con este problema, he notado algo muy curioso: la primera reacción de la gente, al notar que no me pueden escuchar, es preguntar si yo los escucho.
Y, ¿por qué es curioso esto? Simplemente porque ellos no pueden escuchar mi respuesta, y lo saben, pero aún así me preguntan. Por alguna razón es una especie de reflejo que tenemos, preguntar si nos escuchan, cuando no obtenemos una respuesta... y yo supongo que yo haría lo mismo en una situación similar.