La Perspectiva Octarina

Para poder explicar cuáles pueden ser sus limitaciones, antes tenemos que explicar, de manera muy superficial, qué es el Algoritmo A* o al menos en qué se basa. Su función es tratar de encontrar el recorrido más corto entre dos puntos, considerando de paso todos los obstáculos que pueda haber en el camino. Es más sencillo imaginarlo como un recorrido físico del punto A al punto B, y de hecho, es como normalmente se usa (aunque podríamos emplearlo en rompecabezas y juegos de mesa buscando encontrar una solución o buscando “ganar”). Este tipo de algoritmo emplea información heurística (heurístico es que está basado en la experiencia o en la intuición, y en este caso entendemos el término “heurístico” como un conjunto de reglas que permiten obtener un resultado aceptable). Sin embargo, al estar basado en la experiencia e intuición, es posible que falle o que no se llegue a un resultado óptimo, aunque en ocasiones lo haga. Fuente: Pixabay ¿Y cómo incorpora la información heurística un pr

No nos sorprende escuchar hoy en día que la biodiversidad se encuentra amenazada por el ser humano. Diversas actividades desarrolladas por nuestra especie han puesto en riesgo diversos entornos y las vidas que en ellos se pueden encontrar. Estas incluyen la deforestación, la agricultura, la urbanización y la explotación minera. Vamos a centrarnos, esta vez, en esta última. La explotación minera consiste en extraer diversos tipos de recursos, ya sean recursos metálicos (como hierro, cobre, plomo, oro, plata o aluminio), de construcción (caliza, arcilla, cuarzo, granito o mármol, por ejemplo) y minerales energéticos (petróleo, gas natural o carbón). Como actividad es muy antigua y aunque siempre ha tenido un impacto en el medio ambiente, es cierto que con las actividades modernas este impacto ha ido aumentando a lo largo del tiempo. Tanto si la explotación es a cielo abierto como subterránea, esta ha tenido una serie de consecuencias. Se pueden resumir en: cambios en la morfología del

El Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) prevee distintos futuros en función de la economía global y las emisiones que haya en el futuro. Estos futuros supondrán distintos aumentos de CO 2 y aumento de la temperatura global. Son los siguientes (SSP son las siglas de Shared Socioeconomic Pathways): SSP1: El mundo cambia de manera gradual. Al ser un cambio gradual, también las emisiones son inferiores y el desarrollo es más sostenible. Se invierte más en salud y en educación acelerando la transición demográfica. En lugar de crecimiento económico, el futuro se centra en el bienestar humano. Hay menor desigualdad entre países y dentro de los mismos. Hay menor consumo material y menor intensidad en recursos y energía. SSP2: Cambios menores, mayormente siguiendo el mismo camino que hasta el momento. El desarrollo e incremento de ingresos es desigual y en caso de mejorar, lo hace sólo lentamente. Algunos crecen como hasta el momento y otros se quedan atrás.

La manera de evaluar la capacidad que tiene una máquina de “parecer un ser humano” se realiza mediante la Prueba de Turing. La definición que podemos extraer de la Wikipedia es la siguiente: “La prueba de Turing o test de Turing es una herramienta de evaluación de la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano o indistinguible de este.” En realidad, es un intento de resolver la siguiente pregunta: ¿Puede pensar una máquina? Como propuesta, Alan Turing proporcionó una alternativa a la cuestión, que era la de preguntarse si una máquina podía hacer algo que pudiera pasar por pensamiento, aunque las máquinas no lo hicieran como lo hace un ser humano. ¿Cómo podemos evaluar esto? De una manera relativamente sencilla. Se parte de una conversación que un juez realice con un ser humano y un robot. El juez deberá tratar de distinguir quién es el ordenador y quién el ser humano. En función de la capacidad del robot de engañar al juez y hacerle

Cuando uno habla de cómo analizar el pasado, lo primero que se le viene a la cabeza son las rocas. Y sí, es una de las mejores herramientas para observar y comprender lo que le ha sucedido a la Tierra. Es frecuente extraer, mediante una perforación vertical, cilindros de roca del suelo. Estos pueden ser tan largos como la perforadora permita y en ellos se registran distintas capas rocosas que a su vez, al ser rocas que fueron depositadas y creadas en distintos momentos de la historia, pueden proporcionar gran información sobre la época en la que lo hicieron. A estos cilindros se les llama “ testigos ”. Sin embargo, no son el único tipo de testigo que se puede extraer. En entornos helados, como son los polos, tenemos capas y capas de hielo. Caen unas sobre otras en forma de nieve, de manera constante. Estas capas de hielo, capturan en el camino gases de la atmósfera que hubo en ese momento. Al igual que los testigos de roca, pueden extraerse testigos de hielo, mediante técnicas similar

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? Es peligroso llamarlo “inteligencia”, ya que ese es un término para empezar, difícil de definir y encima, tiene connotaciones asociadas que no relacionaría con los algoritmos que tenemos hoy en día (como por ejemplo, “conciencia” o “vida”). El origen del término podemos situarlo en el año 1956, hace casi 70 años. John McCarthy lo empleó en la Conferencia de Dartmouth con un significado más o menos similar al moderno. Marvin Minsky dijo, en la misma conferencia, que “inteligencia artificial es la ciencia que crea máquinas que hacen cosas que, si fueran hechas por un ser humano, diríamos que este humano es inteligente”, que en mi opinión es más acertada que la idea que mucha gente tiene de la IA. ¿Por qué digo esto? Porque es frecuente que la gente que no tenga cierto conocimiento de lo que es la IA crea que lo que hace es “pensar” y tener “un juicio lógico” y “creatividad”. Y el peligro de creer que esto es posible, que esto es algo real, es cre