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Para los ordenadores lo fácil del cerebro es difícil y lo difícil fácil
La Paradoja de Moravec establece que, contrariamente a lo que pueda parecer, muchas de las funciones mentales que consideramos difíciles son realmente fáciles computacionalmente, pero algunas cosas que nos parecen fáciles son muy difíciles de replicar para los ordenadores.
Resolver un sistema de ecuaciones diferenciales es complicado para el cerebro pero sencillo para un ordenador. Esto es debido a que nuestros cerebros no han evolucionado para hacer ecuaciones diferenciales. No es adaptativo (hasta ahora).
¿Y qué ocurre con los problemas fáciles? Un ordenador tiene enormes dificultades para realizar tareas que para nosotros son simples. La paradoja de Moravec dice que funciones como el procesamiento visual o moverse en una habitación (y que compartimos con los animales) están precableadas en nuestro cerebro por millones de años de evolución y su realización es sumamente eficiente.
Dice Hans Moravec (especialista en robótica e Inteligencia Artificial y futurista transhumanista): «El proceso deliberativo que llamamos razonamiento es, creo, el barniz más delgado del pensamiento humano, efectivo solo porque se basa en el conocimiento sensoriomotor, mucho más antiguo y poderoso aunque habitualmente inconsciente» O como dicen algunos cognitivistas, el razonamiento estáencarnado, deriva de nuestro sistema sensoriomotor.
Marvin Minsky, uno de los creadores de la Inteligencia Artificial dice «En general, no somos conscientes de nuestras mejores habilidades () somos más conscientes de los pequeños procesos que nos cuestan que en los complejos que se realizan de forma fluida» Y dice también que las habilidades humanas más difíciles para realizar ingeniería inversa (simular por ordenador) son las inconscientes.
El psicólogo cognitivo Steven Pinker escribe:
«La principal lección de treinta y cinco años de investigación en Inteligencia Artificial IA es que los problemas difíciles son fáciles y los problemas fáciles son difíciles. Las habilidades mentales de un niño de cuatro años de edad, que damos por sentado: reconocer un rostro, levantar un lápiz, caminar por una habitación, responder a una pregunta, de hecho resuelven algunos de los problemas más difíciles de ingeniería jamás concebidos () A medida que aparece una nueva generación de dispositivos inteligentes, serán los analistas de valores, los ingenieros petroquímicos y los miembros de una junta de libertad condicional los que están en peligro de ser reemplazados por máquinas. Los jardineros, recepcionistas y cocineros tendrán asegurados sus puestos de trabajo en las próximas décadas»
Lo cual engarza con el problema del empleo y la tecnología. Puedes votar en la encuesta de la barra lateral: La tecnología crea y destruye empleo. En tu opinión, actualmente ¿qué predomina?
Fuente: Sinapsis
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59 años del código de barras
El código de barras está basado en la representación numérica de un producto u objeto mediante un conjunto de líneas paralelas verticales de distinto grosor y espaciado que en su conjunto contienen una información determinada. De este modo, el código de barras permite reconocer rápidamente un artículo en un punto de la cadena logística y así se puede realizar inventario o consultar sus características asociadas.
Actualmente, el código de barras está implementado globalmente de forma masiva.
La correspondencia o mapeo entre la información y el código que la representa se denomina simbología. Estas simbologías pueden ser clasificadas en dos grupos, atendiendo a dos características diferentes:
• Continua o discreta: los caracteres en las simbologías continuas comienzan con un espacio y en el siguiente comienzan con una barra (o viceversa). Sin embargo, en los caracteres en las simbologías discretas, éstos comienzan y terminan con barras y el espacio entre caracteres es ignorado, ya que no es lo suficientemente ancho.
• Bidimensional o multidimensional: las barras en las simbologías bidimensionales pueden ser anchas o estrechas. Sin embargo, las barras en las simbologías multidimensionales son múltiplos de una anchura determinada (X). De esta forma, se emplean barras con anchura X, 2X, 3X, y 4X.
La primera patente de código de barras fue registrada en octubre de 1952 (US Patent #2,612,994) por los inventores Joseph Woodland, Jordin Johanson y Bernard Silver en Estados Unidos. La implementación fue posible gracias al trabajo de los ingenieros Raymond Alexander y Frank Stietz. El resultado de su trabajo fue un método para identificar los vagones del ferrocarril utilizando un sistema automático. Sin embargo, no fue hasta 1966 que el código de barras comenzó a utilizarse comercialmente y no fue un éxito comercial hasta 1980.
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La basura electrónica de los países ricos, un problema de contaminación para los pobres
La basura electrónica (e-basura) de los países ricos se recicla en los países más pobres, donde causa gran contaminación y pone en peligro la salud de sus habitantes, según un estudio publicado este domingo.
Los envíos al extranjero de basura electrónica están prohibidos por acuerdo internacional, sin embargo empresarios «sin escrúpulos» envían muchos de estos residuos a África y Asia en contenedores de carga, junto con equipos nuevos, cuya importación y exportación sí está permitida.
Las pruebas realizadas en una escuela cercana a un depósito de residuos electrónicos en el suburbio de Agbogbloshie a las afueras de Accra, capital de Ghana, revelaron unacontaminación por plomo, cadmio y otros contaminantes perjudiciales para la salud de más de 50 veces por encima de los niveles libres de riesgo.
Por otra parte el valor de los elementos de los residuos electrónicos y el gran número de personas que trabajan en el reciclaje informal «dificulta cada vez más acabar con ese lugar», ya que «el sustento de muchas personas depende ahora de los ingresos generados por estas actividades».
La ONU, organismos de EE UU y empresas informáticas se han unido a la iniciativa para acabar con la e-basuraSe calcula que, por ejemplo, 100 000 teléfonos móviles pueden contener unos 2.4 kilos de oro, equivalentes a 130 000 dólares, más de 900 kilos de cobre, valorados en 100 000 dólares, y 25 kilos de plata igual a 27 300 dólares.
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Desarrollan en la Universidad de Murcia nuevo método para el descubrimiento de fármacos
Los métodos de cribado de fármacos por ordenador (CFO) simulan el proceso de acoplamiento entre una pequeña molécula (ligando) con una proteína implicada en una enfermedad (diana). Su objetivo es, tras procesar librerías que contienen millones de compuestos químicos, descubrir un ligando que interaccione con gran intensidad con la diana de tal manera que se pueda regular convenientemente su actividad y hacer desaparecer la enfermedad.
Los mayores inconvenientes de los métodos CFO son principalmente la representación incompleta o poco realista del proceso de interacción ligando-diana y que es necesaria la disponibilidad de recursos computacionales de muy alto rendimiento (normalmente acceso a superordenadores) para poder realizar los cálculos requeridos en un tiempo aceptable.
Investigadores del grupo de Arquitectura y Computación Paralela de la Universidad de Murcia han presentado un nuevo método CFO (BINDSURF) que corrige deficiencias presentes en métodos CFO anteriores. Los resultados han sido publicado en la revista Network Tools and Applications in Biology.
Muchos de estos tipos de métodos suponen que todos los candidatos a fármaco interaccionan siempre con la misma parte de la diana, lo cual es incorrecto, pues depende en gran medida de sus estructuras químicas. Para ello, BINDSURF realiza un barrido completo de la superficie de la proteína para cada ligando y muestra en que zonas se producen las interacciones más intensas (bola de color azul en la figura adjunta, la cual coincide completamente con el resultado experimental y se diferencia de las bolas naranja, zonas de escasa interacción) y cual es su distribución de afinidades de unión para comprobar si estos hotspots difieren considerablemente de zonas de poca o escasa interacción
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