Ascensum

http://www.subealafachada.com/

Ascensum, la iniciativa promovida por la Fundación del Patrimonio Histórico de Castilla y León, se despide con una ocupación acumulada del 70 por ciento.

El Elevador, que permite contemplar 500 años de historia escrita sobre la Fachada de la Universidad de Salamanca, ha estado a disposición del público desde el 1 de Junio de 2012 y hasta el 14 de Octubre

La Fundación del Patrimonio Histórico diseñó este proyecto en la Portada de las Escuelas Mayores de la Universidad de Salamanca y ha permitido apreciar cada uno de los detalles del cuajado tapiz plateresco que atrae cada año la visita de en torno a dos millones de turistas; gracias a una plataforma que iba ascendiendo por la fachada y en la que los visitantes disfrutaban con las explicaciones de un guía especializado.

Este andamio de gran altura se ha instalado como medio auxiliar para los trabajos de estudio y documentación de la fachada, que posteriormente permitirán la rehabilitación de la misma. Y, aprovechando su instalación, se decidió también darle uso para el disfrute de la población salmantina y de los turistas.

Antes de subir, los interesados han tenido la oportunidad de hacerse una idea general sobre la historia del monumento y el objeto de la restauración, en la que ahora mismo se está trabajando, a través de un vídeo que se proyectaba en el Aula Dorado Montero.

Además de la plataforma, la proyección audiovisual y la web, existe un punto informativo frente a la fachada, al lado de la estatua de Fray Luis de León.

La Fundación del Patrimonio Histórico, la Universidad de Salamanca y la empresa Enusa Industrias Avanzadas han unido sus fuerzas en la restauración de la Portada de las Escuelas Mayores.

La fachada de la Universidad de Salamanca, del siglo XVI, está considerada como un referente del plateresco español y un icono dentro de la ciudad declarada Patrimonio Mundial. Tiene problemas de suciedad, colonizaciones vegetales y disgregación de la piedra, sobre todo en el cuerpo alto, donde los daños son “muy acusados”, especialmente los provocados por las palomas.

Tony Hoare Doctor Honoris Causa por la Universidad Complutense

BY: DAVID DE FRUTOS. RICARDO PEÑA

16 de abril de 2013

When IBM’s Deep Blue supercomputer won its famous chess rematch with then world champion Garry Kasparov in May 1997, the victory was hailed far and wide as a triumph of artificial intelligence. But John McCarthy — the man who coined the term and pioneered the field of AI research — didn’t see it that way.

As far back as the mid-60s, chess was called the “Drosophila of artificial intelligence” — a reference to the fruit flies biologists used to uncover the secrets of genetics — and McCarthy believed his successors in AI research had taken the analogy too far.

“Computer chess has developed much as genetics might have if the geneticists had concentrated their efforts starting in 1910 on breeding racing Drosophila,” McCarthy wrote following Deep Blue’s win. “We would have some science, but mainly we would have very fast fruit flies.”

According Daphne Koller — a professor in the Stanford AI Lab who still carries the torch for McCarthy’s orthodox vision of artificial intelligence — it’s a quote that sums up both McCarthy and his work. “The word that bests describes him is ‘uncompromising’,” she tells Wired. “He believed in artificial intelligence in terms of building an artifact that could actually replicate human level intelligence, and because of this, we was very unhappy with a lot of AI today, which provides some very useful applications but focuses on machine learning.

“He wanted AI to pass the Turing test.”

John McCarthy died on Monday at the age of 84, according to Stanford University, where he served on the faculty for almost four decades. In organizing the Dartmouth Summer Research Conference on Artificial Intelligence in 1956, McCarthy not only added a term to the popular lexicon, he founded an entirely new area of research alongside fellow pioneers Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, and Claude Shannon. In the years to come, he would go on invent LISP — one of the world’s most influential programming languages — and he played a major role in the development of time-sharing systems.

“Without time-sharing, you wouldn’t have the modern internet,” says Lester Earnest, who worked with McCarthy at the Massachusetts Institute of Technology (MIT) in the late fifties and later at the Stanford Artificial Intelligence Lab (SAIL), the research operation McCarthy helped found in 1962.

But for all his influence over today’s world, McCarthy envisioned something much greater. Says Google’s Sebastian Thrun, who revived SAIL in 2003 before joining Google to build the company’s self-driving cars: “When it came to artificial intelligence, he was a philosopher.”

Sharing Time

Lester Earnest first encountered McCarthy at MIT while working on the government’s Semi-Automatic Ground Environment (SAGE) defense system — an early computer network that allowed multiple users to access the system at the same time — and according to Earnest, SAGE inspired McCarthy’s work on time-sharing. “He was first to come up with an idea of how to do time-sharing in a general purpose way, as opposed to special purpose,” Earnest says.

A McCarthy paper gave rise to the Compatible Time-Sharing System (CTSS) — which was demonstrated at MIT in 1961 — and a similar system McCarthy helped build at Bolt, Beranek and Newman, a private consultancy that would later play a big part in the founding of the internet.

But for McCarthy, time-sharing took a backseat to AI. At MIT, he founded an “AI group” alongside fellow Dartmouth artificial intelligence pioneer Marvin Minsky, and this eventually spawned the university’s Project Mac, a DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency)-funded effort that would help lead the field for years.

While at MIT, McCarthy developed LISP, which became the standard programming language of the artificial intelligence community, but would also permeate the computing world at large. Today, it’s the second oldest high-level programming language still in use — after Fortran. But unlike Fortran, it’s still feeding new languages.

“[McCarthy] really encapsulated what computation meant,” says Peter Norvig, the director of research at Google, pointing to modern languages like JavaScript and Python as Lisp’s successors. “To some extent, that had been done before. People like Turing had a mathematical way of defining computing. But he was the first one to really put the essence of computing into a simple programming language, and that had a big effect on a lot of people.”

SAIL and beyond

As Project Mac evolved, McCarthy left for Stanford, where he founded SAIL, a longtime rival to the MIT effort. Lester Earnest would later join McCarthy at the lab, and he sees it as a place that helped spawn so much of the modern tech world — a notion that’s seconded by Google’s Sebastian Thrun, who points to everything from the robotics work done at SAIL to the user interface and programming work.

Earnest says the lab’s influence is exemplified by Alan Kay, who studied at the lab before moving onto the Palo Alto Research Center (PARC), where he invented object-oriented programming with his SmallTalk language, citing McCarthy and Lisp as a major influence. Kay would later call Lisp the “greatest single programming language ever designed.”

In the 80s and 90s, the lab fell out of favor. “AI went through a winter period,” says Google’s Sebastian Thrun. “There was a mismatch between the promises that were made and reality. People realized we couldn’t duplicate human intelligence.” But in 2003, Thrun revived SAIL and — in at least some ways — the McCarthy spirit.

Like Daphne Koller, Thrun says that today’s AI work didn’t always agree with McCarthy’s sensibilities. “In my mind, Google is all about artificial intelligence,” he says. “But McCarthy was troubled by this. He would come to me regularly and tell me I was doing the wrong thing.”

Thrun would respectfully disagree. “I know how to do my thing right, not your thing,” he would tell McCarthy. But Thrun acknowledges that one day, McCarthy will win the day. “What he stood for matters,” Thrun says.

“The point will come when we do understand human reasoning.”

Durante este año oiremos hablar mucho de Alan Turing, uno de los científicos más importantes del siglo XX. A pesar de su corta vida, hizo fundamentales contribuciones en informática, hasta el punto de ser considerado uno de los padres de esta ciencia. Turing estableció los fundamentos teóricos de la computación y avanzó ideas que varias décadas después de su muerte siguen plenamente vigentes. Paradójicamente, fue víctima de una sociedad que le debía haber reconocido como un héroe, por haber jugado un papel fundamental en el equipo de matemáticos que consiguió descifrar los mensajes codificados que los mandos del ejército nazi se intercambiaban mediante las sofisticadas máquinas de cifrar Enigma. Algunos historiadores estiman que la intercepción y el descifrado de estos mensajes acortó la Segunda Guerra Mundial en al menos un par de años, evitando decenas o incluso cientos de miles de víctimas. Pero la genialidad de Turing no se limitó, ni mucho menos, a sus extraordinarias capacidades para descifrar mensajes.

Turing nació el 23 de junio de 1912, por lo que este año se celebra el centenario de su nacimiento con actos de homenaje en casi todo el mundo y, en particular, en Reino Unido, su país de origen. Homenajes que nunca tuvo en vida, sino todo lo contrario. Turing era homosexual y fue procesado y condenado por ello, en 1952, en base a una ley injusta por homofóbica. Le dieron a elegir entre la prisión o la castración química. Escogió ésta última opción, causándole importantes secuelas físicas y psíquicas que, junto con el rechazo social por la condena, provocaron su muerte por envenenamiento al morder una manzana que contenía cianuro potásico. A pesar de los intentos de sus familiares de atribuirlo a un accidente, la opinión mayoritaria, así como la causa oficial de la muerte, fue que se había suicidado.

En 1936, mucho antes de que se construyeran los primeros ordenadores, Turing desarrolló los fundamentos teóricos de la computación mediante la introducción de un concepto, conocido ahora como Máquina de Turing, sobre el que se basan todos los ordenadores actuales. La Máquina de Turing es una rigurosa formalización de conceptos tan básicos en informática como el de algoritmo y el de calculabilidad y, gracias a ellos, determinó dónde están los límites de lo que es calculable por un ordenador.

Demostrar imposibilidades es de importancia extraordinaria en ciencia. Por ejemplo, la imposibilidad de construir máquinas con movimiento perpetuo condujo al descubrimiento de las leyes de la termodinámica en física. De la misma forma, conocer los límites de las matemáticas y de la computación nos puede enseñar algunas reglas básicas acerca de sus posibilidades o, como dice el matemático Gregory Chaitin, nos permite saber cuándo no debemos intentar lo imposible.

Turing planteó cómo averiguar si una máquina es inteligente o no
Además, Turing es considerado el padre de la Inteligencia Artificial (IA). En el artículo publicado en la revista Mind, en 1950, titulado “Computing Machinery and Intelligence” (Maquinaria informática e inteligencia), argumentaba que en un plazo de unos 50 años habría ordenadores inteligentes capaces de hacer deducciones lógicas, de aprender adquiriendo nuevos conocimientos tanto inductivamente como por experiencia y de comunicar mediante interfaces humanizadas. Era una idea muy radical en aquel momento y, de hecho, el debate todavía persiste. La agumentación de Turing se basaba en otro importantísimo concepto matemático, el de máquina universal, propuesto también por él.

La máquina universal de Turing es capaz de emular a cualquier otra, aunque sea más compleja que ella misma. Dado que los seres humanos somos máquinas —complejas máquinas biomoleculares, pero máquinas al fin y al cabo— podemos pensar, como hizo Turing, que su máquina universal, origen de los ordenadores actuales, debería poder emular la inteligencia humana.

La prueba de Turing: ¿este ordenador es inteligente?

La máquina universal es capaz de emular a cualquier otra, aunque sea más compleja que ella misma
No podía pasar por alto la cuestión de cómo averiguar si una máquina es o no inteligente y, para responder a esta pregunta, propuso una prueba que lleva su nombre: el Test de Turing. Este test es una variante del llamado juego de imitación en el que participan tres personas: un interrogador, un hombre y una mujer. El interrogador se sitúa en una sala distinta y se comunica con las otras dos personas mediante mensajes de texto en un terminal de ordenador y dispone de cinco minutos para, por las respuestas que recibe a sus preguntas, determinar quien es el hombre y quien la mujer.

Esto sería fácil si no fuera porque en este juego el hombre miente, pretendiendo ser la mujer, con el objetivo de confundir al interrogador. La mujer, por su parte, intenta, a través de sus respuestas, ayudar al interrogador a discernir correctamente quién es quién. Si pasados los cinco minutos el interrogador no es capaz de saber con una certeza superior al 70% quien es quien, entonces el hombre gana el juego ya que ha conseguido confundir al interrogador haciéndose pasar por mujer. Pues bien, el Test de Turing consiste simplemente en sustituir en este juego de imitación el papel del hombre por un ordenador,de tal forma que si consigue confundir al interrogador, haciéndole creer que es la mujer, diremos que el ordenador es inteligente.

Si bien es cierto que hasta ahora no hay ningún programa de ordenador que haya superado este test, hay que decir que tampoco es realmente un objetivo de los investigadores en IA conseguir superarlo y, por lo tanto, no se han dedicado muchos esfuerzos a ello. El principal motivo es que este juego de imitación, en base al estado actual de la IA, no es un buen indicador para determinar si una máquina es inteligente ya que, como mucho, solamente evalúa aquellos procesos cognitivos que son susceptibles de ser expresados verbalmente. Sin embargo, hay otros procesos cognitivos fundamentales que no son verbalizables y cuya modelización y evaluación son imprescindibles en IA.

El ejemplo más paradigmático es la actual investigación en robots autónomos cuyo objetivo es dotarles de sofisticadas habilidades sensoriales y motoras, que permitirán que dichos robots puedan aprender a reconocer y comprender lo que vean, toquen, oigan y huelan. También deberán tener capacidades de razonamiento espacial para aprender a interpretar su entorno, que generalmente incluirá a otros robots y también a seres humanos, lo que requerirá que desarrollen capacidades de socialización. Para poder medir los progresos hacia estos objetivos, un test como el propuesto por Turing no sirve. Necesitamos un conjunto de tests que evalúen todo el rango de capacidades que conforman la inteligencia y, en particular, la capacidad de adquirir conocimientos de sentido común, el problema más importante que debemos resolver para lograr inteligencias artificiales de propósito general.

Pero aún hay más contribuciones científicas de Turing. En una conferencia en la Sociedad Matemática de Londres, en 1947, disertó sobre la posibilidad de construir máquinas conexionistas, basadas en redes de neuronas artificiales, con capacidad de aprendizaje. Concepto sorprendentemente vigente en los actuales sistemas conexionistas de IA. La última, y asombrosa, noticia sobre la genialidad de Turing es del pasado febrero. Investigadores del King’s College de Londres han confirmado experimentalmente una teoría que Turing formuló hace 60 años y que explicaba cómo se generan los patrones biológicos que dan lugar, por ejemplo, a las rayas en los tigres o las manchas en los leopardos. El estudio, publicado en la prestigiosa revista Nature Genetics, demuestra que dichos patrones se deben a la interacción de un par de morfogenes, uno inhibidor y otro activador, tal y como predecían las ecuaciones que había formulado Turing. Este resultado es de tal magnitud que puede incluso tener aplicaciones importantes en medicina regenerativa.

A nadie se le escapa pensar cuántas veces más nos hubiera asombrado Alan Turing con contribuciones científicas de primer orden si la intolerancia no se hubiera cruzado en su camino.