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«Maquinaria inteligente: una teoría herética», un ensayo premonitorio tal y como lo escribió el propio Alan Turing
Sostengo que es posible construir máquinas capaces de simular con gran fidelidad el comportamiento de la mente humana. Cometerán errores en ocasiones y, a veces, podrán formular afirmaciones nuevas y muy interesantes; en definitiva, sus resultados merecerán tanta atención como los de una mente humana.
– Alan Turing
Intelligent Machinery, a heretical theory (c. 1951)
Me he cruzado por ahí con Maquinaria inteligente: una teoría herética (circa 1951), un ensayo de Alan Turing en el que defiende la posibilidad de que las máquinas pueden llegar a pensar y aprender o, en sus propias palabras, «simular con gran fidelidad el comportamiento de la mente humana». En él que responde a algunas objeciones, no sabemos si porque se las hizo alguien o simplemente como ejercicio retórico. Está en el formato original: escaneadas a partir de las copias originales escritas a máquina en papel tan viejo que ya está amarilleado. Una gozada de lectura.
Son sólo diez páginas, que resultan dar en el clavo con la situación actual de la inteligencia artificial. Tanto que parece imposible que fueran escritas hace casi 80 años. Quizá por eso a Turing se le considera no solo un pionero sino un auténtico visionario. En el desarrolla cómo:
- Las máquinas de aquella época sólo repetían tareas concretas, por eso mucha gente creía que no podrían llegar a «pensar».
- Hace una explicación de cómo el teorema de incompletitud de Gödel parece mostrar que cualquier máquina tendrá preguntas matemáticas que no podrá resolver, aunque una persona sí, para luego explayarse sobre cómo las máquinas podrían razonar igual que las personas para evitarlo. También menciona el Último teorema de Fermat.
- Explica cómo las máquinas inteligentes podrían equivocarse y dar respuestas erróneas, como las personas.
- Deja caer ideas de lo que hoy en día conocemos como aprendizaje por refuerzo y algoritmos genéricos, en los que las máquinas aprenden a partir de «ensayo y error» y en los que variaciones aleatorias producen resultados diferentes, que pueden mejorar o empeorar su funcionamiento para una suerte de selección.
También anticipó las reacciones que todo esto produciría:
Supongamos ahora, a modo de ejemplo, que estas máquinas son una posibilidad real y analicemos las consecuencias de su construcción. Por supuesto, construirlas encontraría una gran oposición, a menos que hayamos avanzado mucho en tolerancia religiosa desde los tiempos de Galileo. Habría una fuerte oposición por parte de los intelectuales, quienes temerían perder sus empleos. Sin embargo, es probable que los intelectuales se equivoquen al respecto.
– Alan Turing
Todo esto llevamos ya años viéndolo en las IAs que usamos a diario: su uso genérico, cómo evitan ciertos problemas, dan respuestas erróneas (a veces) que conviene verificar y cómo aprenden a base de ensayo y error, mejorando en cada nueva versión. Leído ahora, su ensayo, más que una herejía, parece una premonición.
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Un viaje interactivo al mundo de los sueños rotos de la estafadora Elizabeth Holmes y su «máquina mágica», el analizador Edison
Si la información se presentara siempre como en este experimento, otro gallo nos cantaría. La gente de Extend muestra en esta web cómo se pueden presentar toneladas de documentos de una forma sencilla de entender: correos, notas, mensajes, hojas de cálculo, presentaciones… En vez de en un PDF de mil páginas llenos de texto en abogadil.
Lo han llamado, apropiadamente, Theranos.world y es una recreación del escritorio y los documentos de la estafadora Elizabeth Holmes, hace tiempo condenada por fraude a sus inversores con su empresa Theranos. Como extra se incluye un «analizador Edison», la «máquina mágica» que supuestamente obtenía cientos de analíticas médicas a partir de una única gota de sangre. (Va a ser que no).
Los textos proceden de pruebas presentadas durante el juicio, así que la simulación funciona como un archivo documental completo. Como es sabido y descubrimos en documentales como The Inventor: Out for Blood in Silicon Valley (2018) y The Dropout: Auge y caída de Elizabeth Holmes (2022), la empresa fundada por Holmes acabó convertida en uno de los mayores fiascos de Silicon Valley. No obstante, pasó antes por las decadentes charlas TED y su psicópata fundadora, que hasta impostaba su voz con un tono más grave durante las entrevistas, fue portada de la revista Forbes y también «elegida» por Time como uno de los 100 personajes del año (o algo así).
En esta web, en vez de leer un resumen del caso, se puede acceder y curiosear el «escenario real» y jugar con los cacharritos. La experiencia tiene algo de museo forense y algo de aventura gráfica, aunque aquí el misterio no consiste en abrir una puerta con una clave, sino en averiguar qué demonios pasó. Eso sí, habría que leerse todos los correos y mensajes para entender la complejidad del caso… aunque con unos cuantos puedes hacerte idea del tono del asunto. De eso ya se encargaron los abogados.
El escritorio de Holmes incluye un MacBook, un iPhone y una máquina Edison. Se pueden abrir archivos en el portátil (presentaciones), consultar mensajes y correos en el teléfono y hasta poner en marcha el aparato para ver cómo simulaba funcionar. Cada objeto es una puerta a documentos reales; cada clic, una invitación a recordar que la tecnología podía parecer futurista incluso cuando sus resultados no están a la altura.
(Vía Hacker News.)
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Ha muerto Margaret Hamilton, responsable del equipo que desarrolló el software de los ordenadores del programa Apolo, y madre de la ingeniería del software
Esta semana hemos sabido de la muerte de Margaret Hamilton a los 90 años el pasado 30 de septiembre.
Nacida el 17 de agosto de 1936, Margaret Hamilton se licenciaba en Matemáticas en 1958 y de paso obtenía una licenciatura en Filosofía. Quería dedicarse a las matemáticas abstractas. Pero la informática se cruzó en su vida cuando se mudó junto con su marido y su hija a Boston en el verano de 1959: allí empezó a trabajar en distintos proyectos de programación en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), en los que demostró su valía.
En el MIT trabajó con el profesor Edward N. Lorenz programando software para la predicción meteorológica en un Librascope General Precision LGP-30. Era toda una novedad para la época. A partir de lo que sucedía con esas predicciones, Lorenz desarrollaría luego lo que hoy conocemos en física como teoría del caos.
En 1963, Hamilton estaba pensando en volver a las matemáticas cuando la informática se volvió a cruzar en su camino. En esta ocasión, ocurrió cuando se enteró de que el MIT se había llevado el contrato para desarrollar el software del programa Apolo de la NASA cuando por fin la agencia se dio cuenta de que sus naves no solo necesitaban unos ordenadores sino también algo que los hiciera funcionar. Así que decidió solicitar una plaza en el proyecto, en el que entró sin problema.
Una vez allí no se limitó a escribir los programas para que hicieran lo que se supone que tenían que hacer como por ejemplo, calcular la posición de las naves a partir de observaciones de ciertas estrellas. Para ella era fundamental incluir en los programas funciones capaces de detectar errores cometidos por el usuario o causados por el funcionamiento de otros programas o instrumentos de a bordo. Al principio nadie se tomaba muy en serio sus «por si acaso» porque se suponía que los astronautas nunca cometerían errores. Hasta que el mismísimo Jim Lovell tecleó un comando equivocado y borró todos los datos de navegación del Apolo 8 cuando estaban en órbita alrededor de la Luna.
Margaret Hamilton en sus tiempos en el programa Apolo
Esto hizo que empezaran a prestarle más atención y que le dieran más recursos; de hecho, llegó a dirigir el desarrollo del software del Apolo, que se ve impreso en la foto que ilustra esta entrada. Así que, para cuando el Apolo 11 iba a aterrizar en la Luna, el software de a bordo incluía muchas de esas rutinas para cazar errores.
Una de ellas, por ejemplo, se encargaba de vigilar los programas en ejecución en el ordenador y establecer prioridades al ejecutarlos. Fue la que durante el descenso empezó a mostrar alarmas 1201 y 1202. Eran la forma del ordenador de indicar que estaba sobrecargado y que estaba dejando de ejecutar las tareas de menor prioridad para centrarse en las necesarias para que el Águila pudiera aterrizar. Y así el empeño de Margaret Hamilton en cazar errores ayudó a que el 21 de julio de 1969 pudiéramos escuchar aquello de «Houston, aquí Base Tranquilidad. El Águila ha aterrizado».
Con el tiempo llegó a dirigir la División de Ingeniería del Software del MIT; de hecho, se la considera una de las creadoras de esa disciplina tan importante. Pero durante muchos años su papel en el programa Apolo en particular y en la historia de la informática en general pasó prácticamente desapercibido.
Sin embargo, en los últimos tiempos esto había ido cambiando y llego a formar parte, por ejemplo, del juego de figuras de Lego de mujeres importantes en la historia de la NASA junto con Sally Ride, Mae Jemison y Nancy Roman. ¡Qué mejor homenaje que ese! En 2016 también recibió la Medalla Presidencial de la Libertad, la más alta condecoración civil de Estados Unidos.
DEP.
Quince minutos para conectar un ordenador al televisor: la edad de oro de la informática personal viejuna
Me he encontrado con que RTVE ha subido a su archivo Manos artesanas: informática, toda una oda a lo retro, con el gustirrinín de los viejos vídeos descoloridos. Es la primera parte de la que seguramente fueron varias del programa Manos artesanas, en el que igual enseñaban a construir una cometa que un cuadro con abalorios.
Aquí dedican 15 minutos a el gran rito tecnológico de los años 80: conectar un ordenador personal al televisor. Un gesto sencillo, sí, pero que convenía ejecutar con la solemnidad de quien desactiva una bomba nuclear. Como bonus, también conectan un walkman para poder leer y grabar el software directamente.
El vídeo es toda una muestra de cómo empezó la informática para muchos: con un pequeño ordenador casero, un cable y una tele de culo gordo… Y con la esperanza de que todo eso no se enchufara al revés. No hacía falta inteligencia artificial; bastaba con tener pulso, paciencia y un adulto cerca por si salía humo.
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