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HOLA CHICOS AQUI LES DEJO MI TEMA... ALGUIEN RECUERDA A SABRINA LA BRUJA ADOLECENTE PUES ESTE POST SE TRATA DE RECORDAR LA SERIE JUVENIL QUE MARCO HISTORIA.... Melissa Joan Hart, Sabrina Perteneció al exclusivo club de famosas adolescentes norteamericanas gracias a su papel en 'Sabrina, la bruja adolescente', aunque ya había alcanzado el éxito con 'Clarissa lo explica todo'. Siete años duró su papel de bruja adolescente, hasta la vimos en sus años de Universidad. Después ha participado en películas como 'Can't Hardly Wait' y 'Drive Me Crazy' para la que Britney Spears hizo el videoclip y donde aparece Melissa a lo DJ. Tiene dos hijos, fruto de su matrimonio con el músico Mark Wilkerson. 'Drive Me Crazy link: http://www.youtube.com/watch?v=<object width="640" height="385"><param name="movie" value="http://www.youtube.com/v/Gm4O78NZVyA&amp;hl=es_ES&amp;fs=1"></param><param name="allowFullScreen" value="true"></param><param name="allowscriptaccess" value="always"></param><embed src="http://www.youtube.com/v/Gm4O78NZVyA&amp;hl=es_ES&amp;fs=1" type="application/x-shockwave-flash" allowscriptaccess="always" allowfullscreen="true" width="640" height="385"></embed></object> IMAGENES SERIE... Contrajo matrimonio con el guitarrista Mark Wilkerson el día 17 de julio de 2003.2 Los preparativos para la boda, la cual se llevó a cabo en Florencia, Italia, fueron documentados en una miniserie de televisión titulada Tying the Knot, producida por la compañía de Hart, Hartbreak Films. Melissa y Wilkerson tienen dos hijos: Mason Walter Wilkerson, nacido el 11 de enero de 2006;3 y Braydon Hart Wilkerson, nacido el 12 de marzo de 2008.4 HISTORIA DE MELISA... SE CASO ME ENCANTARON ESTAS FOTOS

BARRA ECHA POR: HUMARBA-PIDE LA TULLA Bicentenario por aquí, Bicentenario por allá... La tan esperada fecha llegó y si eres de los que quieren hacer de este festejo algo memorable, te ofrecemos opciones: una terraza en el Centro, algún hotel en Reforma, un restaurante chic en Polanco, o un bar bohemio en Coyoacán. Centro y Reforma: ¡Sí se puede! Parece una locura, pero no: celebrar el Bicentenario de la Independencia en alguno de los hoteles ubicados alrededor del Zócalo todavía es posible, claro, si cuentas con un graaan presupuesto. Pero si no es así, también hay opciones cercanas al primer cuadro, o puedes ver el desfile mientras celebras en algún lugar de Paseo de la Reforma. Holiday Inn Zócalo No queda un sólo lugar en la terraza de este hotel. Pero los administradores se las ingeniaron y, como alternativa, abrirán los salones con vista al Palacio Nacional y ahí montarán la Cena-fiesta del Bicentenario con música en vivo. El plato fuerte será medallones de res en salsa de langosta a la sidra. Calle 5 de mayo 61, Centro / miércoles 15 de septiembre a partir de las 21:00 hs. Paquete: $19 mil 550, dos personas (hospedaje, cena, barra libre internacional y desayuno). Cena sin hospedaje: $6 mil 550 p/p, niños hasta 10 años $950 / Informes: 5130-5130. Gran Hotel de la Ciudad de México El evento que organiza este hotel es uno de los más exclusivos en el área del Zócalo. Quienes renten una suite junior o master tendrán acceso a un coctel de arranque con bebidas sofisticadas. Luego, podrán subir a la terraza a una cena que promete lujo, elegancia y vista de la fiesta en la Plaza de la Constitución. Los platos fuertes son: filete de res en salsa de tamarindo o róbalo adobado con camarones. Calle 16 de septiembre 82, Centro / miércoles 15 de septiembre a partir de las 17:00 horas / Junior suite: $200 mil pesos (acceso a 10 personas); Máster suite $240 mil (acceso a 12 personas) . Boletos en Ticketmaster. Hilton México City Reforma En este lugar la fiesta irá subiendo de tono conforme avance la noche: primero se ofrecerá una verbena, seguida de una cena buffet con barra libre nacional que se prolongará durante cinco horas, tiempo suficiente para ver la presentación de los alumnos del ballet folclórico de Amalia Hernández, bailar con orquesta en vivo y cantar con el mariachi. Juárez 70, Centro Histórico / miércoles 15 de septiembre, la verbena inicia a las 19:00 horas; la cena a las 21:00 horas / Cena: $1 mil 700 adultos, niños menores de 12 años $850 / Informes: 5130-5300. La casa de las sirenas El lugar ofrece una vista de la parte trasera de la Catedral bastante buena y el Palacio Nacional se ve un poco lejos, pero contará con una pantalla para seguir todo lo que ocurra ahí. Habrá cena en tres tiempos, plato fuerte a elegir entre mole poblano, mole verde o chile en nogada. También darán dulces mexicanos. Amenizará la velada un mariachi y un DJ. Barra libre de 20:00 a 01:00 horas. República de Guatemala 32, Centro / miércoles 15 a partir de las 20:00 / Cena: $3 mil (más 15% por servicio), niños $1 mil 500 / 5704-3273. Hotel de Cortés El edificio en el que se encuentra este hotel ha sido testigo de los momentos más importantes de la historia de México, desde su construcción en el siglo 17. Aquí podrás pasear por su patio donde habrá una verbena popular, la cual se extenderá hasta la terraza, llamada El cielo de Cortés, con vista a la Alameda. Otros atractivos para el festejo son: mercado de comida, kermés, concurso de karaoke mexicano, pelea de gallos y floreo de reata. Av. Hidalgo 85, Centro / miércoles 15 de septiembre, 20:30 horas / $1 mil 250 / Informes: 5518-2181. Hotel Sheraton Ma. Isabel Aprovechando su ubicación -a un costado de El Ángel-, este espacio ha organizado eventos en sus diferentes restaurantes, bares y terrazas para la noche del 15 de septiembre. En el Bar Jorongo habrá una fiesta con mariachi, toro mecánico y pelea de gallos (cover $300, de 19:00 a 03:00); en el Manhattan Deli, cena tipo buffet con música en vivo y juegos de feria ($390, a partir de las 19:00); con un toque más exclusivo, en el Restaurante Amici se ofrecerá cena de cuatro tiempos ($1 mil, de 20:00 a 01:00). La terraza de este restaurante también abrirá y básicamente ofrecerá lo mismo, sólo que el precio se incrementa a $1 mil 250. Av. Paseo de la Reforma 325 / Informes: 5242-5555. St. Regis Mexico City Con la intención de que los asistentes vean el desfile que pasa por Avenida Paseo de la Reforma, en este lugar los festejos comenzarán a las 18:00 horas. Durante la cena, cuyo plato fuerte será pato con mole, tocará un mariachi. Posteriormente, el ambiente será amenizado por una marimba. Se puede optar sólo por la cena, o existen varios paquetes que incluyen hospedaje. Av. Paseo de la Reforma 439, Cuauhtémoc / Sólo cena: $1 mil 995 / Informes: 5228-1818. Hotel Marquis Un deliciosa cena mexicana tipo buffet, barra libre de bebidas nacionales, ballet folclórico y una orquesta tocando música versátil para que todos bailen, son los principales ingredientes de la fiesta que organiza este hotel de gran turismo. Av. Paseo de la Reforma 465, Cuauhtémoc / miércoles 15 de septiembre a partir de las 21:00 horas / Cena con habitación estándar $1 mil 645, sin habitación $990, niños $445. + La celebración oficial Un desfile de carros alegóricos, show de acróbatas y bailarines aéreos en diversas construcciones del Zócalo, tres escenarios para música en vivo y un espectáculo de fuegos artificiales sin precedentes, diseñado por el francés Christophe Berthonneau, acompañan la conmemoración por los 200 años de la Independencia de México. El gran festejo que se organiza a nivel federal se llevará a cabo a lo largo de Paseo de la Reforma, la Alameda Central y el Zócalo. Comienza a las 18:00 horas cerca de la glorieta de la Diana Cazadora, con el desfile de 27 carros alegóricos que aluden a distintos aspectos de la historia y la cultura de México, y concluye a las 02:00 horas, cuando el último grupo de música deje de tocar en los escenarios distribuidos en el Ángel de la Independencia, el Monumento a Cuauhtémoc y cerca de "El Caballito". Conciertos alusivos Fernando de la Mora El tenor mexicano se presentará con la Orquesta de Cámara de Bellas Artes, el Mariachi Gama Mil y Gonzalo Romeu y su quinteto. Auditorio Nacional, Reforma y Campo Marte / miércoles 15 de septiembre, 21:00 horas / De $200 a $800. Alejandro Fernández "El Potrillo" celebra el Bicentenario en el Auditorio con el Tour dos mundos. Auditorio Nacional, Reforma y Campo Marte / Mier. 8, Jue. 9, Vier. 10, Jue. 23, Vier. 24, 20:30; Sáb. 18, Sáb. 25 20:00; Dom. 19, 18:00 / De $250 a $1800. Charlie Monttana Da El Grito de Independencia con "El vaquero rockanrolero". El Imperial, Álvaro Obregón 293, Roma / Mi 15, 22:00 / $120. Garibaldi Bicentenario Con su disco Garibaldi Bicentenario, la agrupación mexicana se reúne de nuevo. Auditorio Nacional, Reforma y Campo Marte / Dom. 12 de septiembre, 18:30 horas / De $150 a $800. Y en las delegaciones... Cada una de las 16 demarcaciones tendrá su propia celebración, pero las que más llaman la atención por sus festejos son las siguientes: Coyoacán Susana Zabaleta y la Sonora Dinamita encabezan el elenco artístico. También habrá show de títeres, ballet folclórico, danza y mariachi. Jardín Hidalgo, entre Caballo Calco y Carrillo Puerto, Villa de Coyoacán. Miguel Hidalgo Además de verbena popular, los grupos Itlatiuh, Sonora dinamita, Zona Rica y el Mariachi María José amenizarán los festejos después de la ceremonia oficial. Explanada de la Delegación, Parque Lira 94, Daniel Garza / De 18:00 a 01:00 horas. Benito Juárez Además de la ceremonia cívica encabezada por las autoridades de la Delegación, se realizará una verbena popular, que iniciará a las 23:30 horas. Explanada de la Soberanía, Prolongación Uxmal 803, Colonia Santa Cruz Atoyac / A partir de las 18:00 horas. Y si no quieres salir de casa... Desde las 22:45 horas, Televisa, TV Azteca y Cadena Tres transmitirán la Ceremonia de El Grito de Independencia, que será encabezada por el Presidente Felipe Calderón Hinojosa. Además, habrá enlaces en vivo a los diferentes sitios de la República Mexicana y algunas de las ciudades más importantes del mundo, donde se realizará también el festejo por los 200 años de la Independencia mexicana. En Televisa Para seguir por televisión la celebración del Bicentenario de la Independencia, Televisa realizó un par de especiales musicales titulados “Fiesta Mexicana, un grito de alegría”, los cuales serán conducidos por Yuri y en los cuales se presentarán exponentes de la música folclórica. Además de ello, artistas como Mijares, Edith Márquez, Paquita la del Barrio, Pablo Montero y Carlos Cuevas encabezarán el elenco. Canal 2 / Miér. 15 de septiembre a partir de las 23:15 horas. En TV Azteca Para festejar ofrece una noche mexicana en la que los cantantes surgidos de su reality La Academia dan muestra de su talento: Nadia, Erasmo y Los Tobys, equipo ganador del reciente Desafío de Estrellas. Azteca 13 / Miér. 15 de septiembre a partir de las 23:15 horas. GRACIAS RECOMIENDA EL POST COMENTAR ES AGRADECER

Cuando tu Avatar, es tan (o mas) importante que tu. La frontera entre nuestro yo y nuestro yo digital sigue difuminándose y volviéndose cada vez más extraña. El otro día Salim Ismail, uno de los fundadores de la Singularity University lo explicaba hablando de la presencia de los jóvenes en las redes sociales en una frase clara y directa, que dejó pensativos a muchos en la sala: Hoy en día muchos jóvenes dedican más tiempo a preocuparse de que sus fotos de perfil en Facebook, Twitter y el aspecto de su avatar esté perfecto que a peinarse o arreglarse un poco antes de salir de casa. Pasar más tiempo retocando tu foto que retocando el objeto físico y real al que representa: tú mismo. Eso sí que es darle más importancia a lo virtual que a lo real. Pero en cierto modo puede tener incluso su lógica: si eres de los permanentemente conectados que consideran que su imagen es importante y además gustas de mostrar diferentes aspectos a lo largo del día, realmente deberías cuidar esa imagen más que la real. Más que nada porque probablemente no interactúes más que con unas pocas personas durante el día –si acaso sales de la cueva para ver la luz– mientras que en la Red puede haber cientos o miles de ellas interactuando contigo y observando tu imagen –aunque sea en un icono de perfil– en todo momento. Esto nos lleva a algunas cuestiones interesantes que a veces acaban surgiendo en las conversaciones de café: ¿Somos realmente iguales que como nos mostramos «en línea»? ¿Deberíamos serlo? ¿Acaso queremos serlo? En esas conversaciones me ha dado la impresión de que muchas personas suelen coincidir por su experiencia en que un alto porcentaje de lo que se desvela en las redes sociales no es sino una «realidad convenientemente filtrada». Para algunos se trata simplemente de hacer público en forma de mensajes, estados o tuits lo «bueno» que les sucede al cabo del día. Para otros significa magnificar lo bueno, por pequeño que sea, y minimizar o lo malo. Y de los que se inventan la mitad de su vida convirtiendo su extensión en la red en una película de ficción… mejor ni hablamos. Sobre los sentimientos y situaciones negativas hay estilos para todos los gustos. Al publicar sobre ello hay quien prefiere ignorarlos simplemente porque no cree que sea importante o porque prefiere no dar una imagen triste o de «protestón». Otros los combinan dejando que algún aspecto negativo cotidiano pero simpático entre en su línea temporal de los relatos diarios. Los menos –quizá por tener un carácter más depresivo, por ser auténticos cascarrabias o simplemente por llevar una vida auténticamente desgracia– publican todas y cada una de sus penas. También, y esto es innegable, hay veces que hay gente que sencillamente es maravillosamente feliz o con una vida increíblemente triste y desgraciada y publican cada experiencia con total honestidad: son de ese tipo los que cuando conoces en persona son exactamente igual que lo que parecían en línea. Quienes están en Twitter, Facebook y otras redes sociales por gusto, entretenimiento o incluso por trabajo habrán leído más o menos todas estas situaciones respecto a diferentes personajes: la gente que se preocupa más de sus avatares que de su yo físico, los tuiteros que parecen una cosa y cuando los desvirtualizan son otra (para mejor o para peor), la gente auténtica que es exactamente igual que como te la imaginabas. Sin embargo, diría que incluso aquellos que filtran sus experiencias cotidianas hacia el lado bueno y amable, o quienes peinan y retocan la foto de su avatar no deberían ser considerados especialmente «raritos» ni muy diferentes de la mayoría de las personas de calle. Vivimos rodeados de mujeres que maquillan su verdadero aspecto bajo ligeros toques (o toneladas) de pintura. De hombres y mujeres que dedican un buen rato a elegir con qué ropa vestirse y a arreglarse. Y quien más quien menos normalmente ha dejado que la ciencia médica y estética meta mano a su aspecto físico: centros de belleza, dentistas o cirugía ocular. En el fondo esos yoes digitales no creo que sean sino una extensión de todas esas tradiciones, algunas de ellas milenarias, de mostrar un mejor aspecto –o un mejor yo– para agradar a los demás.

La NASA eliminó foto de nave que visitó la tierra. Luego de que se mantuviera en línea por poco más de un año, la NASA removió de sus archivos imágenes donde se observa un objeto que los defensores del fenómeno OVNI describen como una nave espacial de diseño avanzado; la supresión despierta la sospecha de si la agencia oculta deliberadamente información al respecto. El problema con que la investigación espacial se encuentre monopolizada por agencias gubernamentales ha despertado siempre la sospecha de manipulación en torno a los datos recolectados, el posible ocultamiento de información que podría resultar perturbadora para la población en general. En este sentido, varios grupos de estudio del fenómeno OVNI han acusado recientemente a la NASA de borrar de sus archivos evidencia de seres extraterrestres que visitaron nuestro planeta, en particular en mayo de 2011, cuando el Johnson Space Center de la agencia estadounidense publicó una imagen en que, se asegura, aparece un objeto con toda la apariencia de una nave espacial de diseño avanzado, fotografía que se mantuvo por más de un año en el sitio oficial de la NASA para después ser removida. De acuerdo con los simpatizantes de la exploración alienígena, esta supresión obedece a un intento de la NASA por encubrir tanto la existencia de estas formas de vida como su presencia en nuestro planeta mismo. La agencia, sin embargo, relegó el asunto a la ambigua categoría de “escombros espaciales”.

HOLA CHICOS SEGURAMENTE LA CURIOSIDAD LES GANO VERDAD PERO NO SE PREOCUPEN ESTA INTERESANTE ... SE HAN PREGUNTADO... ¿Cómo sería un ser humano de cuatro metros de alto? ¿Se puede aumentar el tamaño de algo manteniendo todas sus características idénticas y cambiando sólo la escala? Pues no siempre; en ingeniería se recurre al análisis dimensional para estudiar como se verían afectadas las propiedades de una máquina o un sistema al cambiar su tamaño. OJO Vamos con el caso del gigante. Si duplicamos la altura de un hombre, ¿qué ocurrirá con su peso? El peso no es proporcional a la altura sino al volumen, y cuando la altura se multiplica por dos, el volumen se multiplica por 23, es decir, por ocho (recordemos la fórmula del volumen de un cubo, V = L3). Un gigante de 3,5 m de altura pesará ocho veces más que un hombre de 1,75 m. Por otra parte, su cuerpo no será el doble de ancho, sino que su cintura y el diámetro de sus huesos serán 22 = 4 veces mayores (puesto que la superficie es proporcional al lado al cuadrado). Por lo tanto, un gigante de 3,5 m, que tenga las mismas proporciones que el hombre de 1,75 m, sería la mitad de “delgado”, puesto que pesa ocho veces más y es sólo cuatro veces más ancho. Si pensamos en un supergigante de 7 m (4 veces más alto), éste pesaría 43 = 64 veces más que un hombre normal y sería 42 = 16 veces más ancho. La presión que su peso ejercería sobre los huesos de sus piernas, que es el peso dividido entre la sección del hueso, sería 64/16 = 4 veces más que la que aguantan las piernas de un hombre normal. Por lo tanto, los protagonistas de películas de ciencia-ficción como El gigante ataca, Cariño he agrandado al niño o El ataque de la mujer de 50 pies, en la realidad se fracturarían inmediatamente las piernas y caerían al suelo tan pronto como se intentaran poner de pie. Para que sus huesos pudieran aguantar su peso, tendrían, o bien que tener un esqueleto de composición diferente al de los humanos normales, o bien que romper las proporciones y ser mucho más anchos en relación a su altura que lo que son los humanos de 1,75 m. Es decir, los gigantes serían muy “gordos”. Y EN OTRO ORDEN DE IDEAS MUY CURIOSO Mucho más delirantes todavía son las películas de insectos o arañas gigantescos. Estos animales tienen que ser de tamaño muy pequeño debido a lo pesado de su exoesqueleto (llamado así porque está en el exterior y no en el interior de su cuerpo). Las hormigas de La humanidad en peligro, con esas patas tan finas para su peso, no podrían dar un solo paso sin hundirse. Tampoco les iría mucho mejor a King-Kong ni a Godzilla, puesto que en el caso de animales bípedos, les resultaría además muy difícil mantenerse en equilibrio con el centro de gravedad tan alto. Cualquier pequeño balanceo al andar les haría caerse; sus movimientos serían lentos y torpes. El elefante, que es cuadrúpedo, no puede saltar y tiene unas patas enormes, nos da la idea de cómo tendría que ser un animal terrestre gigantesco. El slogan de la película Godzilla decía que el tamaño sí importa; sin embargo, sus guionistas no lo tuvieron en cuenta. VISITA MIS OTROS POST MI POST CON MAS PUNTOS (cool)

GUANDALUPITA El 6 de junio de 2012 tendrá lugar un raro acontecimiento astronómico: un tránsito de Venus. Será el segundo y último de este siglo XXI. El primero, visible desde Europa, tuvo lugar el 8 de junio de 2004. ¿Qué es un tránsito de Venus? Es el paso de Venus por delante del Sol, visto desde la Tierra. Se produce cuando el Sol, Venus y la Tierra se encuentran alineados [/url ¿Cada cuanto sucede? Es un suceso muy poco frecuente. Tiene lugar en pares con un intervalo de 8 años entre los miembros del par y un poco más de 100 años entre par y par. En la tabla que sigue se recogen todos los tránsitos desde 1500 hasta 2500: 26 05 1518 23 05 1526 07 12 1631 04 12 1639 06 06 1761 03 06 1769 09 12 1874 06 12 1882 08 06 2004 06 06 2012 11 12 2117 08 12 2125 11 06 2247 09 06 2255 13 12 2360 10 12 2368 12 06 2490 10 06 2498 Después del pasado tránsito del 8 de junio de 2004, solo nos queda una oportunidad de verlo, el 6 de junio de 2012. Tránsito del 2004. Venus a punto de abandonar el disco solar Foto hecha, in extremis, en por el autor en Perillo, el 8 de junio de 2004 a las 13:17 hora local. La imagen del Sol está proyectada sobre una cartulina con unos prismáticos. La distancia Tierra-Sol A partir de la observación del tránsito de Venus es posible medir la paralaje solar y a partir de ésta la distancia Tierra-Sol. ¿Cuándo se vio el primero? Johannes Kepler (1571-1630) calculó las distintas posiciones de Venus a lo largo del tiempo y predijo que cada 130 años tendrían lugar tránsitos de Venus, los dos primeros en 1631 y 1761. El tránsito de 1631 no fue observado ya que, prácticamente en toda Europa, tuvo lugar después de la puesta del Sol. Jeremiah Horrocks, (1617 - 1641) un clérigo Inglés, que había estudiado astronomía y matemáticas en Cambridge, recalculo la trayectoria de Venus descubriendo que habría un tránsito el 4 de diciembre de 1639. El día del tránsito fue domingo y pese a tener que compaginar las tareas propias de su trabajo como párroco en el pueblo de Hoole, Horrocks pudo observar el tránsito y fue capaz de deducir de sus observaciones un valor de 14 segundos para la paralaje solar o lo que es lo mismo, que la distancia Tierra-Sol era de 95 millones de km. ( William Crabtree, estudioso así mismo de los nuevos métodos introducidos por Kepler, observó también el transito a instancias de su amigo Horrocks) LA HISTORIA Los tránsitos del siglo XVIII En 1716 el astrónomo inglés Edmund Halley envió a la Royal Society un método para medir la distancia Tierra-Venus y a partir de ésta, la unidad astronómica (distancia Tierra-Sol) aprovechando el tránsito de Venus que se iba a producir en 1761. Astrónomos de todo el mundo, comisionados por sus gobiernos se prepararon para la observación. Los británicos enviaron una expedición a Santa Helena y otra a Sumatra. Los franceses organizaron cuatro: Siberia, Viena, Isla Rodríguez y Pondicherry en La India. Esta última volvió sin conseguir su objetivo debido a la guerra existente entre ingleses y franceses. En total, el tránsito fue observado desde unos 70 lugares distribuidos alrededor del globo terrestre, constituyendo la primera gran empresa científica internacional. Los resultados obtenidos no estuvieron acordes con las expectativas. El mal tiempo en muchos de los lugares de observación, la dificultad de determinar con precisión la localización geográfica del lugar en que la observación se realizaba y el efecto de la gota negra (poco antes y poco después del contacto visual entre Venus y el Sol aparece un punto negro de unión entre ambos) dificultaron la aplicación del método de Halley. Efecto de gota negra después del contacto interno En la observación del tránsito de 1769 hubo 150 observadores oficiales y otros muchos aficionados. Entre los observadores se encontraba el célebre capitán James Cook que realizaba el primero de sus viajes. Una de las observación con mejores resultados fue la realizada en la península de Baja California por el francés Jean-Baptiste Chappe D'auteroche al que acompañaban los españoles Vicente de Doz y Salvador Medina y el mejicano Joaquín Velázquez Cárdenas de León. En 1835 el director del observatorio de Berlín Johann Franz Encke obtuvo a partir de los datos obtenidos en los tránsitos de 1761 y 1769 un valor de la paralaje solar de 8,57 segundos que correspondía una distancia Tierra-Sol de 153.500.000 km Los tránsitos del siglo XIX Los tránsitos de 1874 y 1882 fueron también seguidos por cientos de observadores enviados por las academias científicas de multitud de países. Así por ejemplo según cuenta Monti, Francia envío, entre otros, observadores a Nueva Caledonia, Pekín, Japón (el espectroscopista Jansen), Indochina y Nueva Zelanda. El Boletín de la Sociedad Astronómica de Londres recoge que se obtuvieron 3440 pruebas fotográficas de los distintos aspectos que ofreció el fenómeno. En el tránsito de 1882 participa España por primera vez de forma oficial, habilitando el gobierno un presupuesto de 20.000 pesetas para la adquisición de instrumentos, gastos de embalaje, etc. Se enviaron dos grupos de observadores, uno a Cuba y el otro a Puerto Rico. Nos cuenta Monti que para las observaciones en la estación de Puerto Rico se disponía de : Un anteojo ecuatorial con objetivo de 6 pulgadas inglesas de abertura libre, con movimiento de relojería, ocular solar diagonal, micrómetro, etc. construido por Cooke. Otro anteojo ecuatorial de 4 pulgadas inglesas de abertura libre, construido por Secretan. Un anteojo Fronghton con objetivo de 3½ pulgadas inglesas, montaje ecuatorial, construido por Cooke, y ocular solar diagonal. Un instrumento de pasos de Repsold para la determinación del tiempo y la latitud. Un péndulo sidéreo. Cuatro cronómetros. Un cronógrafo construido por Hipp. Una mesa telegráfica para fijar la longitud de los puntos de estación con refencia a un meridiano determinado. Un sextante de Fronghton , con pié y horizonte. Un teodolito de Brunner para alguna pequeña triangulación que sea necesario hacer. Un barómetro. Un psicrómetro. Un anemómetro, sistema Robinson Información sobre el último tránsito : ULTIMO TRANCITO 2004 http://www.cielosur.com/notas_anteriores/alejandro.php Página del Nodo Español del proyecto internacional de medida de la Unidad Astronómica con motivo del Tránsito de Venus del 8 de junio de 2004. En www.transitofvenus.org y en la NASA se puede encontrar todo tipo de información (en inglés) sobre el tránsito. Multitud de imágenes y películas. Bibliografía MONTI, José Genaro. El último tránsito de Venus por el disco del Sol en el siglo XIX. Madrid : Enrique Teodoro, 1883. MORENO CORRAL, Marco Arturo. Odisea 1874 o el primer viaje internacional de científicos mexicanos. 2ª ed. México: Fondo de Cultura Económica, 1995 MAOR, Eli. Venus in Transit. Princeton: Princeton University Press, 2000. SELLERS, David. The Transit of Venus: The Quest to Find the True Distance of the Sun. Magavelda Press, 2001.

En los próximos 50 años la tecnología cambiará nuestras vidas En 2046 se habrá consolidado la energía nuclear de fusión, en 2041 existirá una pequeña ciudad en la Luna, en 2036 tendremos el primer ascensor espacial, en 2031 los robots serán más inteligentes que nosotros, en 2026 habrá combates de boxeo entre androides, en 2021 los yogurts nos contarán chistes, en 2016 los coches serán pilotados automáticamente, en 2017 podremos ir de vacaciones a un hotel en órbita, en 2011 los robots cuidarán nuestros jardines, y el año que viene el ordenador ya procesará más rápidamente que una persona. Son algunos de los escenarios elaborados por el equipo de prospectiva tecnológica de British Telecom, que prevé asimismo para 2051 comunicaciones telepáticas generalizadas y la transferencia de la información contenida en un cerebro humano a una máquina. Por Eduardo Martínez. Las innovaciones tecnológicas que se avecinan en el horizonte de los próximos cincuenta años modificarán de tal manera nuestras vidas actuales que sólo un cambio de mentalidad global podrá asimilarlas. Lo afirma el 2005 BT Technology Timeline , el ejercicio de prospectiva tecnológica elaborado por expertos de British Telecom, que anticipa las posibles innovaciones tecnológicas en campos tan dispares como la salud, la economía, la demografía, la energía, la robótica, el espacio, las telecomunicaciones y los transportes. Los autores se apresuran a aclarar en toda lógica que los escenarios que dibujan son meras posibilidades, así como las previsibles implicaciones sociales de tales innovaciones. Para dibujar estos escenarios han consultado a expertos de diversos campos de todo el mundo. Con ellos han perfilado un consenso respecto a qué tecnologías tienen más posibilidades de emerger en los próximos años, en qué momento harán irrupción en la sociedad y qué impacto social puede esperarse de ellas. El resultado son unas mil tecnologías emergentes clasificadas por especialidades y por el período de tiempo en el que supuestamente estarán disponibles para la sociedad, tal como explica BT en un comunicado. Existe una versión panorámica del informe, así como otra interactiva, que resultan muy elocuentes. Los autores reconocen que muchas de las tecnologías dibujadas parecen de ciencia ficción, pero recuerdan al respecto la tercera ley del escritor de ciencia ficción Arthur C. Clarke, formulada en 1962: Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia. Nanotecnología y biotecnología, cruciales Señalan al respecto que dentro de 60 años veremos cómo la nanotecnología y la biotecnología provocarán impactos en nuestras vidas que hoy consideraremos como mágicos, pero que serán normales para los hijos de nuestros hijos, debido a que nuestra escala temporal actual sólo puede aprehender una pequeña parte de lo que está en camino. Si comenzamos por descubrir las tecnologías más remotas, lo que nos auguran estos expertos es que en 2051 el Reino Unido tendrá un equipo de fútbol formado íntegramente por robots, que para ese entonces habrá desaparecido completamente el agujero de la capa de ozono, que las comunicaciones telepáticas se habrán hecho corrientes entre las personas y que la información contenida en un cerebro humano podrá desde esa fecha ser transferida a un soporte artificial (los cerebros artificiales existirán desde 2040). El viaje a través del tiempo, los primeros contactos con inteligencias extraterrestres, la circulación de personas a través del ciberespacio, los viajes a una velocidad superior a la de la luz o el colapso de la economía internacional, son escenarios relegados más allá de 2050, sin fecha posible. Son los más especulativos. Futuro y presente Lo más probable, sin embargo, es que en 2046 se haya consolidado la energía nuclear de fusión (un aliento para el proyecto ITER), que en 2041 exista una pequeña ciudad en la Luna, que en 2036 tengamos el primer ascensor espacial, que en 2031 los robots sean ya más inteligentes que nosotros, que en 2026 haya combates de boxeo entre androides, que en 2021 los yogurts (que incorporarán circuitos electrónicos de ADN en sus bacterias) nos cuenten chistes (ver al respecto lo que dice The Guardian, que en 2016 los coches sean pilotados automáticamente, que en 2017 podamos ir de vacaciones a un hotel en órbita, que en 2011 los robots cuiden nuestros jardines, o que el año que viene el ordenador procese más rápidamente que una persona. Todo esto no es sino una caricatura de los escenarios tecnológicos previsibles descritos en el informe BT, que menciona también la posibilidad de que en 2012 existan azulejos de vídeo en el cuarto de baño para entretener a los niños, o paredes pintadas en el hogar que cambian de aspecto para estimular la energía vital, la felicidad o la calma. No es la primera vez que BT realiza este ejercicio: uno anterior realizado en los años noventa alcanzó un grado de exactitud de entre el 80% y el 90%. En cualquier caso, no debemos olvidar que el objetivo de estos ejercicios no es hacer una quiniela para acertar o no respecto a lo que puede ocurrir. La finalidad principal de la prospectiva es diseñar escenarios de futuro posibles con la finalidad de que estas perspectivas razonables de evolución nos permitan adoptar las mejores decisiones en el presente. Hay que imaginar qué puede ocurrir en los próximos años para adaptar nuestra mentalidad, nuestra profesión o nuestra actividad empresarial a esas posibles evoluciones. Es la mejor manera de vivir el presente. Escenarios más destacados Esquemáticamente, este es el resumen de las evoluciones tecnológicas de los próximos años que nos han parecido más llamativas: 2006-2010: juguetes emotivos, un grupo pop de inteligencia artificial se sitúa entre los 10 primeros del mundo, Internet llega al teatro, un superordenador más rápido que el cerebro humano, teléfonos móviles que transmiten emociones, pantallas flexibles... 2008-2012: mediacamentos suministrados a través de fruta modificada genéticamente, vídeotatuajes, tejidos sensibles que informan de la salud de una persona, clases mediante telepresencia, publicidad holográfica, aparato que traduce una conversaciòn en tiempo real... 2011-2015: coche pilotado automáticamente, regeneración dental gracias a la terapia genética, desaparición del papel moneda, el 60% de la población mundial vive en ciudades, robots-insectos ayudan a la polinización, robots jardineros, control de velocidad automático en las calles, ordenadores que duermen... 2013-2017: maquillaje electrónico que cambia de color, robots que guían a los ciegos por las calles, el 50% de la población mundial accede a Internet, juguetes nanotecnológicos, vídeos holográficos, hoteles en órbita, el genoma individual forma parte del historial médico, reconocimiento internacional de la cybernacionalidad… 2016-2020: se protegen jurídicamente las formas de vida electrónicas, los espectadores se convierten en los actores de las películas que ven, los objetos electrónicos permiten controlar las emociones, los androides representan al 10% de la población mundial, la policía se privatiza, las flores son kaleidoscópicas… 2021-2025: traducción inmediata automática, televisión en 3D, primera olimpiada biónica, almacenamiento bioquímico de la energía solar, primera misión a Marte, yogurt chistoso, tecnología antiruidos en los jardines… 2026-2030: impresoras 3D en los hogares, primer e-bebé emsamblado genéticamente, plena conexión con el cerebro, circuitos hechos con bacterias, combates deportivos de androides, factorías espaciales para el comercio interestelar… 2031-2035: posibilidad de ralentizar el metabolismo humano para permitir los viajes espaciales, ordenadores más inteligentes que las personas, animales domésticos diseñados a medida, juegos que usan la genética real, creación de “The Matrix”... 2036-2040: inauguración del primer ascensor espacial, estaciones de energía solar, escaparates virtuales, primer kil mecano-fractal… 2041-2045: primera ciudad lunar con servicio regular de transbordador, la poblaciòn mundial alcanza los 10.000 millones, la energía de las olas cubre el 50% de la demanda en el Reino Unido… 2046-2050: una pequeña colonia de cientificos se establece en Marte en una ciudad autosuficiente, llega el cerebro artificial, se impone la energía nuclear de fusión, se extraen minerales de los asteroides, 2051 + : los pensamientos, sentimientos y recuerdos se transfieren a un ordenador, desaparece el agujero de la capa de ozono, la expectativa de vida llega a los 100 años, la comunicación telepática se generaliza, se consigue el viaje a través del tiempo, colapso financiero internacional, desplazamientos de personas en el ciberespacio… MI PERFIL Y MIS OTROS POST SOLO [/size][/size]

Inteligencia artificial Enviado por poli_san 1. INTRODUCCIÓN La finalidad de la inteligencia artificial consiste en crear teorías y modelos que muestren la organización y funcionamiento de la inteligencia. Actualmente, el mayor esfuerzo en la búsqueda de la inteligencia artificial se centra en el desarrollo de sistemas de procesamientos de datos que sean capaces de imitar a la inteligencia humana, realizando tareas que requieran aprendizaje, solución de problemas y decisiones. A veces llamada inteligencia de máquina, la inteligencia artificial o AI (Artificial Intelligence) cubre una vasta gama de teorías y prácticas. 1.1 La base de la inteligencia artificial La inteligencia artificial se basa en dos áreas de estudio: el cuerpo humano y el ordenador electrónico. Puesto que la meta es copiar la inteligencia humana, es necesario entenderla. Sin embargo, a pesar de todos los progresos en Neurología y Psicología, la inteligencia del hombre se conoce poco, exceptuando sus manifestaciones externas. Muchos estudiosos de la inteligencia artificial se han vuelto – para obtener su modelo de inteligencia – hacia el estudio de la Psicología cognoscitiva, que aborda la forma de percibir y pensar de los seres humanos.. Después comprueban sus teorías programando los ordenadores para simular los procesos cognoscitivos en el modelo. Otros investigadores intentan obtener teorías generales de la inteligencia que sean aplicables a cualquier sistema de inteligencia y no solo al del ser humano. 1.2 ¿Pueden pensar las máquinas? En 1950 el matemático inglés Alan M. Turing publicó un ensayo que comenzaba así: "Quiero proponer una pregunta: ¿Pueden pensar las máquinas?." Como la pregunta era demasiado vaga (¿Qué entendemos por "pensar"?), Turing desarrolló un experimento basado en un juego de salón en el que una persona formula a dos jugadores escondidos (un hombre y una mujer) preguntas que le servirán para descubrir cuál de los dos es la mujer. Turing propuso sustituir uno de los dos jugadores escondidos por una máquina inteligente capaz de conversar. Si el examinador, que se servía de un teletipo para comunicarse, no podían distinguir cuál de los dos jugadores era la máquina, ello evidenciaría – según Turing – que la máquina podía pensar. En la actualidad, este experimento de Turing podría ser superado, en situaciones limitadas, por muchos programas de ordenador estudiados para dialogar con el usuario. 2. HISTORIA Y EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL La Inteligencia Artificial "nació" en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro humano y animal. Estas neuronas nerviosas abstractas proporcionaron una representación simbólica de la actividad cerebral. Más adelante, Norbert Wiener elaboró estas ideas junto con otras, dentro del mismo campo, que se llamó "cibernética"; de aquí nacería, sobre los años 50, la Inteligencia Artificial. Los primeros investigadores de esta innovadora ciencia, tomaron como base la neurona formalizada de McCulloch y postulaban que: "El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que imitemos al cerebro". Pero si consideramos la enorme complejidad del mismo esto es ya prácticamente imposible, ni que mencionar que el hardware de la época ni el software estaban a la altura para realizar semejantes proyectos. Se comenzó a considerar el pensamiento humano como una coordinación de tareas simples relacionadas entre sí mediante símbolos. Se llegaría a la realización de lo que ellos consideraban como los fundamentos de la solución inteligente de problemas, pero lo difícil estaba todavía sin empezar, unir entre sí estas actividades simples. Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Éste era un sistema visual de reconocimiento de patrones en el cual se asociaron esfuerzos para que se pudieran resolver una gama amplia de problemas, pero estas energías se diluyeron enseguida. 3. CARACTERÍSTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento). El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta. 3.1 Programa fijo y programa modificado por el procesamiento Existen grandes diferencias entre el funcionamiento de las máquinas y el del cerebro: algunas son evidenciadas en el esquema bajo estas líneas. Las máquinas y el cerebro se diferencian en muchos aspectos: el primero es ligado a la arquitectura del sistema de memoria y a la elaboración realizada por la inteligencia natural, que influye en los programas sucesivos al ser almacenada en la memoria que mantiene disponibles todos los hechos que se han ido acumulando a lo largo del tiempo. Abajo a la izquierda se muestra el esquema de funcionamiento de un sistema artificial: procesa datos que recibe del exterior y que le son presentados ya seleccionados. Los procesa mediante un programa fijo, siempre elegido y construido por el hombre, es decir, desde el exterior. Este programa es sencillo comparado con los utilizados por el cerebro humano. A lo largo del tiempo, un mismo programa que procese los mismos datos obtendrá siempre los mismos resultados. Sin embargo, este sistema es muy veloz cuando se le piden secuencias de operaciones. Contrariamente, el cerebro humano es capaz de procesar al mismo tiempo todas las informaciones contenidas en una imagen, y el resultado de dicho procesamiento puede servir para modificar el programa, que para posteriores utilizaciones será más completo. La observación de una imagen muestra la diferencia fundamental entre el modo de procesar los datos del cerebro humano y el de la máquina. El cerebro humano no actúa teniendo en cuenta un programa prefijado, sino más bien uno de naturaleza variable en el tiempo; las variaciones dependen de los resultados procedentes. De hecho, el cerebro tiene la propiedad de recordar imágenes similares; una vez vista la figura, extrae de su memoria imágenes similares previamente almacenadas y los resultados de los análisis realizados sobre ellas. Estos resultados sirven para mejorar el programa según el cual sacará conclusiones aplicadas al examen de la figura. 4. FUNCIONAMIENTO BÁSICO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Diferentes teorías: Construir réplicas de la compleja red neuronal del cerebro humano (bottom-up). Intentar imitar el comportamiento del cerebro humano con un computador (top-down). 4.1 Símbolos vs. Métodos Numéricos El primer período de la Inteligencia Artificial, llamado sub-simbólico, data de aproximadamente 1950 a 1965. Este período utilizó representaciones numéricas (o sub-simbólicas) del conocimiento. Aunque la mayor parte de los libros de Inteligencia Artificial enfatizan el trabajo realizado por Rosenblatt y Widrow con redes neuronales durante este período, la realidad es que otra importante escuela sub-simbólica data también de la misma época y estos son los algoritmos evolutivos. La escuela clásica dentro de la Inteligencia Artificial, utiliza representaciones simbólicas basadas en un número finito de primitivas y de reglas para la manipulación de símbolos. El período simbólico se considera aproximadamente comprendido entre 1962 y 1975, seguido por un período dominado por los sistemas basados en el conocimiento de 1976 a 1988. Sin embargo, en este segundo período las representaciones simbólicas (por ejemplo, redes semánticas, lógica de predicados, etc.) siguieron siendo parte central de dichos sistemas. La Programación Lógica tiene sus orígenes más cercanos en los trabajos de J. A. Robinson que propone en 1965 una regla de inferencia a la que llama resolución, mediante la cual la demostración de un teorema puede ser llevada a cabo de manera automática. La resolución es una regla que se aplica sobre cierto tipo de fórmulas del Cálculo de Predicados de Primer Orden, llamadas cláusulas y la demostración de teoremas bajo esta regla de inferencia se lleva a cabo por reducción al absurdo. Otros trabajos importantes de esa época que influyeron en la programación lógica, fueron los de Loveland, Kowalski y Green, que diseña un probador de teoremas que extrae de la prueba el valor de las variables para las cuales el teorema es válido. Estos mecanismos de prueba fueron trabajados con mucho entusiasmo durante una época, pero, por su ineficiencia, fueron relegados hasta el nacimiento de Prolog, que surge en 1971 en la Universidad de Marsella, Francia. La Lógica de Primer Orden, es uno de los formalismos más utilizados para representar conocimiento en Inteligencia Artificial. La Lógica cuenta con un lenguaje formal mediante el cual es posible representar fórmulas llamadas axiomas, que permiten describir fragmentos del conocimiento y, además consta de un conjunto de reglas de inferencia que aplicadas a los axiomas, permiten derivar nuevo conocimiento. 4.2 Alfabeto del Lenguaje de la Lógica de Primer Orden Contiene dos tipos de símbolos: Símbolos lógicos, entre los que se encuentran los símbolos de constantes proposicionales true y false; los símbolos de operadores proposicionales para la negación, la conjunción, la disyunción y las implicaciones (=>, <=); los símbolos de operadores de cuantificación como el cuantificador universal; el cuantificador existencial; y los símbolos auxiliares de escritura como corchetes [,], paréntesis (,) y coma. Símbolos no lógicos, agrupados en el conjunto de símbolos constantes; el conjunto de símbolos de variables individuales; el conjunto de símbolos de funciones n-arias; y el conjunto de símbolos de relaciones n-arias. A partir de estos símbolos se construyen las expresiones válidas en el Lenguaje de Primer Orden: los términos y las fórmulas. Un término es cualquiera de las tres expresiones siguientes: una constante, por ejemplo, el número "100", la palabra "alfredo" y la letra "c"; o una variable, por ejemplo, "X" o bien una expresión de la forma "f(t1,...,tn)" donde "f" es un símbolo de función n-aria y t1,...,tn son términos. Ejemplos de funciones son: f(100,X), padre(Y) y sucesor(X). Las fórmulas atómicas o elementales son expresiones de la forma R(t1,...,tn) donde R es un símbolo de relación n-aria y t1,...,tn son términos. Ejemplos de fórmulas son: positivo(3),not(igual(4,doble(2))), recetar(X,aspirina)<=tiene(X,fiebre), tiene(X,cefalea). Esta última establece una regla que dice que, si X tiene fiebre y cefalea (dolor de cabeza), X debe tomar una aspirina. El Lenguaje de Primer Orden posee un amplio poder de expresión, los términos permiten nombrar los objetos del universo, mientras que las fórmulas permiten afirmar o negar propiedades de éstos o bien establecen las relaciones entre los objetos del universo. Puede decirse que la Programación Lógica utiliza la Lógica de Primer Orden como lenguaje de programación. Prolog es un ejemplo de lenguaje basado en la Lógica de Primer Orden y aunque toma su nombre de este término ("PROgramming in LOGic", no abarca toda la riqueza de la Lógica de Primer Orden para resolver problemas, pues está restringido al uso de cierta clase de fórmulas denominadas cláusulas definidas o cláusulas de Horn. Un programa lógico está formado por un conjunto finito de cláusulas de programa que son hechos o reglas. Por ejemplo: padre(luis,miguel). hecho padre(miguel,jose). hecho padre(jose,juan). hecho abuelo(X,Y):-padre(X,Z), padre(Z,Y). regla Este programa está formado por cuatro cláusulas de programa, las tres primeras son del tipo hecho y definen la relación padre/2 y la cuarta una regla que define la relación abuelo/2. Nótese el uso de las variables X,Y y Z en esta cláusula, las cuales permiten definir de manera general en Prolog la relación "ser abuelo de", pues la lectura declarativa de dicha cláusula es la siguiente: "Para cualesquiera X,Y,Z se cumple que: X abuelo de Y, si X padre de Z y Z padre de Y". En Prolog es posible hacer preguntas sobre objetos y relaciones del dominio y estas preguntas se formulan como objetivos o metas, que son evaluadas por el intérprete de Prolog utilizando su mecanismo de inferencia interno, el cual determina si la meta a demostrar es una consecuencia lógica del programa, aplicando reglas de deducción para obtener la respuesta. Por ejemplo, del programa anterior, utilizando la cláusula de tipo meta ?abuelo(X,juan), para preguntar ¿quién es el abuelo de Juan? o bien ¿quiénes son los abuelos de Juan?, es posible deducir que Luis es abuelo de Juan, aunque implícitamente no existe en el programa ningún hecho que así lo afirme. En este ejemplo de análisis de oraciones, podemos observar de qué manera se analiza una oración ingresada por el usuario y cómo el ordenador lo traduce en un lenguaje lógico de primer orden. En este caso la ejecución del programa, para dicha meta, arrojaría como resultado que X=luis. El método de deducción utilizado por Prolog, para dar respuesta a los objetivos planteados, se basa en el uso de una única regla de inferencia: el Principio de Resolución. Los primeros trabajos de prueba automática de teoremas utilizaban la resolución, aplicada a cláusulas cualesquiera, pero el problema de las deducciones con cláusulas generales es el gran número de combinaciones posibles para llevar a cabo las resoluciones. 5. FUNCIONAMIENTOS GENERALES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 5.1 Tipos de Algoritmos Utilizados Cuando una tarea se realiza por medio de un algoritmo perfectamente definido de almacenamiento, clasificación o cálculo, lo puede hacer un computador. Este concepto de algoritmo, secuencial, fijo y de determinadas operaciones, es incapaz de manejar problemas donde el camino del razonamiento es variable y donde deben afrontarse situaciones diversas sin haber sido especificadas. La Inteligencia Artificial hace uso de un tipo de lenguaje diferente como es el caso de LISP y PROLOG. En 1932, Cannon visualizó la evolución natural como un proceso de aprendizaje. Alan Turing reconoció, en 1950, que debe haber una conexión obvia entre el aprendizaje de máquina y la evolución, y señaló que se podrían desarrollar programas para jugar ajedrez usando esta técnica. Campbell conjeturó en 1960 que en todos los procesos que llevan a la expansión del conocimiento, se involucra un proceso ciego de variación y supervivencia selectiva. Los primeros intentos de aplicar de manera formal la teoría de la evolución, a problemas prácticos de ingeniería, apareció en las áreas de control de procesos estadísticos, aprendizaje de máquina y optimización de funciones. Tal vez el primer intento serio de este tipo se dio en el trabajo que realizaron Box y sus colegas en 1957, en el desarrollo de una técnica que denominaron operación evolutiva, la cual se aplicó a una planta de manufactura, y que se implanto sobre la base de los votos de un comité de jefes técnicos. Bajo este esquema, la calidad del producto avanzaba a través de mutaciones aleatorias y la selección era determinada por el comité. Por su parte, Friedberg intentó, en 1958, hacer que un programa en lenguaje máquina se mejorara a sí mismo, seleccionando instrucciones que se asociaran más frecuentemente con un resultado exitoso. Aunque Friedberg nunca mencionó explícitamente estar simulando la evolución natural, esa es la interpretación más comúnmente aceptada de su trabajo, y a pesar de que tuvo cierto éxito evolucionando manipuladores de bits y determinando las interconexiones de una caja negra de 1400 terminales, la comunidad de Inteligencia Artificial de la época prestó poca atención a su trabajo. Por ejemplo, Minsky lo criticó duramente, argumentando que una búsqueda puramente aleatoria era mucho mejor que el algoritmo de Friedberg. El trabajo de Bremermann, en 1958, se enfocó más a la optimización, introduciendo el importante manejo de un valor de aptitud, y definiendo a un individuo como una cadena de símbolos binarios (unos y ceros). Bremermann advirtió, acertadamente, que la mutación jugaba un papel importante en la evolución, pues impedía el estancamiento en mínimos locales. Aunque muchas de sus ideas se usan hoy en día, Bremermann cometió el error de tratar de optimizar funciones lineales y convexas, obteniendo resultados decepcionantes, pues sus algoritmos evolutivos tenían que ser complementados con otras heurísticas para converger en una solución. Hoy sabemos que los algoritmos evolutivos difícilmente pueden competir con las técnicas tradicionales de optimización en esos dominios. Barricelli ofreció, en 1954, una de las primeras simulaciones que usaba principios evolutivos, utilizando los mismos procedimientos generales que se usan hoy en día en la disciplina conocida como vida artificial. Sin embargo, en este trabajo, así como el que Reed realizó posteriormente en 1967, se concluyó que la cruza no parecía mejorar la velocidad de la adaptación selectiva, y el operador primordial era la mutación. Fue Fogel el que introdujo la primera técnica evolutiva que realmente funcionó más o menos dentro de los lineamientos actuales de la computación evolutiva. Su programación evolutiva consistía en hacer evolucionar autómatas de estados finitos por medio de mutaciones. Fogel introdujo los importantes conceptos de población y selección, y aunque las revisiones iniciales de su trabajo fueron favorables, algunos investigadores, como Solomonoff, enfatizaron que el método de Fogel no debía verse en su estado actual (en 1966) como algo particularmente útil para resolver problemas, a excepción de los más simples posibles. Solomonoff vio a la programación evolutiva como una especie de búsqueda escalando la colina modelada mediante autómatas, y otros investigadores como Holland, Kieras, Rada y Lenat compartieron esa opinión. Otra técnica evolutiva dirigida particularmente a la optimización de funciones continuas de alta complejidad se desarrolló en Alemania, en 1965, por Rechenberg y Schwefel. Esta técnica, llamada estrategia evolutiva, se utilizó inicialmente para resolver problemas de ingeniería que desafiaban a los métodos de optimización tradicionales, como el gradiente conjugado, y se basa en la modificación sistemática de un vector de números reales (representando las variables de decisión del problema) mediante operadores probabilísticos, usando ciertos criterios para decidir en qué dirección dirigir la búsqueda. La estrategia evolutiva utiliza como operador principal a la mutación, y en su versión más reciente usa la cruza como operador secundario. Aunque el australiano Fraser propuso, desde fines de los 50, un procedimiento muy similar al que John Holland llamó planes evolutivos a fines de los 60, es al segundo al que se le suele atribuir la creación de la técnica que se conoce como algoritmo genético, a raíz de que Holland publicara el libro " Adaptation in Natural and Artificial Systems" en 1975. 5.1.1 Algoritmo Genético La principal diferencia del algoritmo genético con las técnicas antes mencionadas, es que utiliza la cruza como operador principal y a la mutación como operador secundario (e incluso opcional). El algoritmo genético, al igual que las redes neuronales, funciona como una caja negra que recibe ciertas entradas y produce (tras una cantidad de tiempo indeterminada) las salidas deseadas. Sin embargo, a diferencia de éstas, los algoritmos genéticos no necesitan entrenarse con ejemplos de ningún tipo, sino que son capaces de generar sus propios ejemplos y contraejemplos que guíen la evolución a partir de poblaciones iniciales totalmente aleatorias. Los mecanismos de selección del más apto y de reproducción sexual del algoritmo genético, son los encargados de preservar las características más adecuadas de cada individuo a fin de hacer converger a la población en soluciones óptimas. Los algoritmos genéticos se distinguen también por no quedar atrapados fácilmente en mínimos locales, como la mayor parte de las técnicas de búsqueda clásicas, además de usar operadores probabilísticos más robustos que los operadores determinísticos, que las otras técnicas suelen usar. No obstante, siendo una heurística, tampoco pueden garantizar encontrar siempre la solución óptima, si bien la experiencia acumulada hasta la fecha parece demostrar que, cuando se utilizan apropiadamente, pueden proporcionar soluciones muy aceptables y, en la mayoría de los casos, superiores a las encontradas con otras técnicas de búsqueda y optimización. Aunque aún atacados por algunos sectores de la comunidad de Inteligencia Artificial, los algoritmos genéticos, al igual que las redes neuronales, se han ido ganando poco a poco, y sobre la base de la efectividad de sus resultados en aplicaciones prácticas, el reconocimiento de los investigadores como una técnica efectiva en problemas de gran complejidad, como lo demuestra un número creciente de conferencias y publicaciones especializadas alrededor del mundo, en los últimos años. 5.2 Sistemas Basados en Conocimiento Los métodos generales desarrollados para la resolución de problemas y técnicas de búsqueda al inicio de la era de la Inteligencia Artificial demostraron no ser suficientes para resolver los problemas orientados a las aplicaciones, ni fueron capaces de satisfacer los difíciles requerimientos de la investigación. A este conjunto de métodos, procedimientos y técnicas, se lo conoce como Inteligencia Artificial Débil. La principal conclusión que se derivó de este trabajo inicial fue que los problemas difíciles sólo podrían ser resueltos con la ayuda del conocimiento específico acerca del dominio del problema. La aplicación de estas ideas dio lugar al desarrollo de los denominados Sistemas Basados en Conocimiento ( Knowledge Based Systems) y al aparecimiento de la Ingeniería Cognoscitiva, como una rama de la Inteligencia Artificial, que estudia los sistemas basados en el conocimiento. La definición de un sistema basado en conocimiento puede ser la siguiente: Componentes: software de interfaz, base de datos, programa computacional. Una relativamente nueva categoría de sistemas de información orientada al servicio es el sistema experto, llamado así porque su base de datos guarda una descripción de habilidades en la toma de decisiones de experiencias humanas en un estrecho dominio de procedimientos, tales como interpretación médica de imagen, impuestos, diseño de piping, configuración de hardware en un sistema de computadores, equipamiento para reparar malfuncionamientos o, en la preparación de cerveza. La motivación para construir sistemas expertos es el deseo de replicar el escaso, in estructurado y quizás el pobremente documentado conocimiento empírico de especialistas que de este modo puede ser rápidamente usado por otros. Un programa computacional que usa inteligencia artificial resuelve problemas en un dominio especializado que ordinariamente requiere experiencia humana. El primer sistema experto fue desarrollado en 1965 por Edward Feigenbaum y Joshua Lederberg de la Universidad de Standford en California, EEUU, y se lo llamó Dendral. Fue diseñado para analizar componentes químicos. Dado que cada condición que puede ser encontrada puede ser descrita por una regla, los sistemas expertos basados en reglas no pueden manejar eventos no anticipados, pero pueden evolucionar con el uso, y permanece limitado a un estrecho dominio de problemas. Otra variante de sistemas expertos, uno que no posee esta limitación, emplea una base de conocimiento que consiste de descripciones estructuradas de situaciones, de problemas del mundo real y de decisiones actualmente hechas por expertos humanos. En medicina, por ejemplo, el registro de un paciente contiene descripciones de datos personales, exámenes físicos y de laboratorio, diagnóstico clínico, tratamiento propuesto, y los resultados de tales tratamientos. Dada una gran base de datos con tales registros en una especialidad médica, el médico puede indagar acerca de eventos análogos a los relacionados con el paciente. Esto en contraste con el sistema que idealmente intenta reemplazar al ser humano, ya que en casos como estos sólo podría usarse este tipo de conocimiento como una herramienta que ayuda en la toma de decisiones. El software requerido para este tipo de sistemas se ha ido complicando con el tiempo ya que su desarrollo demanda tiempo, un buen equipo de programadores y un buen producto final. Se percibe este trabajo como una tarea para el ingeniero y consiste de: Identificación y análisis de los requerimientos del usuario. Desarrollo de las especificaciones del sistema (software y hardware). Diseño del software. Implementación Testeo Mantenimiento Tareas típicas para sistemas expertos involucran clasificación, diagnóstico, monitoreo, diseño, inventario y planificación para esfuerzos especializados. 5.2.1 Niveles de conocimiento A pesar de no disponerse de un modelo general comúnmente aceptado, existe unanimidad en cuanto a la aprobación de tres niveles distintos de conocimientos, a los que corresponde tres fases diferentes de estudio y sobre los que se basa, en general, la concepción de un sistema experto. Esos niveles son el de estructuración, el conceptual y el cognoscitivo. El primero es el que define el mecanismo que genera la certeza. Este mecanismo varía según el campo al que se aplique el sistema experto, ya que las evidencias asociadas a cada campo no son idénticas. La determinación del nivel de estructuración permite definir un formalismo de representación del conocimiento así como un mecanismo adecuado de deducción. El nivel conceptual es el que determina el conjunto de los conceptos que emplea el experto humano en la materia; cada uno de ellos corresponde a un nudo del razonamiento del experto. Se le asocia un descriptor que se experimenta con el formalismo correspondiente al nivel de estructuración. Finalmente, el nivel cognoscitivo corresponde al conjunto de los conocimientos que el experto humano pone en práctica para la resolución del problema planteado. Este conjunto de conocimientos debe poder traducirse al lenguaje definido mediante el formalismo de representación del conocimiento adoptado. En cuanto al desarrollo actual de la investigación en el campo de los sistemas expertos, la primera fase corresponde al desarrollo de sistemas y programas que traten directamente el lenguaje natural, si bien persisten todavía dos escollos importantes. Por un lado, el problema de cómo emplear de un modo eficaz una gran cantidad de información sin necesidad de echar mano de la combinatoria; es decir, cómo conseguir un sistema dotado de conocimientos (metaconocimientos) que le permitan utilizar los conocimientos del sistema y que, a su vez, le permitan deducir automáticamente nuevos conocimientos, ya que no cabe pensar en la reunión de todos los conocimientos necesarios en casos de campos tan sumamente vastos como el del diagnóstico en la medicina. 5.3 Sistemas Expertos Los sistemas expertos se basan en la simulación del razonamiento humano. El razonamiento humano tiene para ellos, un doble interés: por una parte, el del análisis del razonamiento que seguiría un experto humano en la materia a fin de poder codificarlo mediante el empleo de un determinado lenguaje informático; por otra, la síntesis artificial, de tipo mecánico, de los razonamientos de manera que éstos sean semejantes a los empleados por el experto humano en la resolución de la cuestión planteada. Estos dos campos de interés han conducido a los investigadores que trabajan en el campo de la inteligencia artificial (de la cual los sistemas expertos son un campo preferente) a intentar establecer una metodología que permita verificar el intercambio con los expertos humanos y aislar los diversos tipos de razonamiento existentes (inductivo, deductivo, formal, etc.), así como construir los elementos necesarios para modelizarlos. Los sistemas expertos son, por lo tanto, intermediarios entre el experto humano, que transmite sus conocimientos al sistema, y el usuario de dicho sistema, que lo emplea para resolver los problemas que se le plantean con la competencia de un especialista en la materia y que, además, puede adquirir una destreza semejante a la del experto gracias a la observación del modo de actuar de la máquina. Los sistemas expertos son, pues, simultáneamente, un sistema de ejecución y un sistema de transmisión del conocimiento. Asimismo, los sistemas expertos se definen mediante su arquitectura; obtienen, por lo tanto, una realidad palpable. Mientras que en las operaciones de programación clásicas se diferencia únicamente entre el propio programa y los datos, en el caso de los sistemas expertos se diferencian tres componentes principales. Son los siguientes: La base de conocimientos aloja la totalidad de las informaciones específicas relativas al campo del saber deseado. Está escrita en un lenguaje específico de representación de los conocimientos que contiene y en el cual el experto puede definir su propio vocabulario técnico. A la inversa de lo que sucede en los programas clásicos, en la base de conocimientos las informaciones entran tal como llegan, ya que el orden no influye en los resultados obtenidos. Sucede así porque cada elemento de conocimiento es comprensible por sí mismo tomado de forma aislada y, por lo tanto, no es necesario referirse al contexto en el cual está inserto. La información se representa, por regla general, mediante reglas de producción o redes semánticas. Las reglas de producción constituyen el método más utilizado para construir bases de conocimientos en los sistemas expertos. Llamadas también implicaciones lógicas, su estructura es la siguiente: para unas ciertas causas, unos efectos; o, para determinadas condiciones, ciertas consecuencias. Junto a cada regla, se almacena también su porcentaje en forma de probabilidad. Éste indica, mediante un tanto por ciento, el grado de certeza de las consecuencias que se obtienen como resultado de la aplicación de la regla de producción. En cuanto a las redes semánticas, se trata de un método de construcción de bases de conocimientos en el cual los conocimientos se muestran mediante un grafo en el que los vértices representan los conceptos u objetos y las aristas indican las relaciones entre ellos. Además el sistema dispone de la llamada base de hechos, que alberga los datos propios correspondientes a los problemas que se desea tratar con la ayuda del sistema. Asimismo, a pesar de ser la memoria de trabajo, la base de hechos puede desempeñar el papel de memoria auxiliar. La memoria de trabajo memoriza todos los resultados intermedios, permitiendo conservar el rastro de los razonamientos llevados a cabo. Puede, por eso, emplearse para explicar el origen de las informaciones deducidas por el sistema en el transcurso de una sesión de trabajo o para llevar a cabo la descripción del comportamiento del propio sistema experto. Al principio del período de trabajo, la base de hechos dispone únicamente de los datos que le ha introducido el usuario del sistema, pero, a medida que va actuando el motor de inferencias, contiene las cadenas de inducciones y deducciones que el sistema forma al aplicar las reglas para obtener las conclusiones buscadas. El último elemento, el motor de inferencias, es un programa que, mediante el empleo de los conocimientos puede resolver el problema que está especificado. Lo resuelve gracias a los datos que contiene la base de hechos del sistema experto. Por regla general, el tipo de reglas que forman la base de conocimientos es tal que, si A es válido, puede deducirse B como conclusión. En este caso, la tarea que lleva a cabo el motor de inferencias es la de seleccionar, validar y activar algunas reglas que permiten obtener finalmente la solución correspondiente al problema planteado. El sistema experto establecido se compone, por lo tanto, de dos tipos bien diferenciados de elementos, los propios del campo de los expertos relacionados con el problema concreto (es decir, la base de conocimientos y la base de hechos) y el que se puede aplicar de forma general a una gran variedad de problemas de diversos campos (como el caso del motor de inferencias). Sin embargo, el motor de inferencias no es un mecanismo universal de deducción, ya que hay dos tipos diverso: los que emplean el razonamiento aproximativo (para el cual el resultado puede ser erróneo) y aquellos que emplean un tipo de razonamiento capaz de obtener un resultado (si llegan a él), con toda seguridad, verdadero. 5.3.1 Fases del proceso Sin embargo, a pesar de no existir una metodología generalmente aceptada en cuanto a la concepción de los sistemas expertos, se admite por regla general un esquema que consta de tres fases. En la primera fase, la discusión con el experto o los expertos humanos en la cual se intenta, por un lado, delimitar el problema a resolver y, por el otro, los modos de razonamiento que se emplearán para su solución. La segunda fase comprende el desglose del formalismo de expresión del conocimiento y la determinación del motor de inferencias adecuado a dicho formalismo. Por último, la tercera etapa, corresponde a la creación de la base de conocimientos (en colaboración con los expertos humanos), así como a la comprobación y ajuste del funcionamiento del sistema experto mediante el empleo de ejemplos. Por ello Prolog restringe el conjunto de cláusulas, lo que le permite llevar a cabo una prueba dirigida y, en la mayoría de los casos, con un universo de posibilidades explorable en tiempo de ejecución. 6. LA VIDA ARTIFICIAL La Vida Artificial se puede considerar como la parte de la Inteligencia Artificial que pretende reproducir los procesos y comportamientos típicos de los seres vivos. También podemos definirla como el intento de crear vida, o algo parecido a la vida, mediante la combinación de símbolos (datos) y procesos de símbolos (programas) independientemente del soporte físico de estos símbolos y procesos. Por una parte están los intentos "hardware" de emulación de vida. Por ejemplo, es posible construir un pequeño robot con aspecto de ratón capaz de encontrar la salida de un laberinto. Por otra parte están las simulaciones "software". Éstas tienen la ventaja de que permiten construir un gran número de seres vivos y entornos en los que estos existen, de manera que es más fácil estudiar comportamientos sociales. Podemos construir los seres artificiales con el objetivo de solucionar los problemas que a nosotros nos interesen, y que aprendan o colaboren entre ellos hasta conseguir el resultado deseado. De esta forma, se puede considerar la Vida Artificial (VA) como un paso más allá después de la Programación Orientada a Objetos (POO), y sin embargo, siendo la VA un caso particular de la POO. Es decir, si un objeto es un elemento que encapsula datos y procedimientos, una entidad artificial es un elemento que encapsula un objetivo, unos sentidos, unas acciones y unas creencias. A esto le podemos llamar Programación Orientada a Agentes. En muchos campos de estudio se plantea la posibilidad de realizar simulaciones para intentar predecir o ayudar a la toma de decisiones acerca de ciertos aspectos del mundo real. Hay dos formas de enfocar estas simulaciones. La primera de ellas se basa en la observación de la realidad, centrando la atención en los aspectos "a más alto nivel", es decir, precisamente en los que se pretenden predecir o modificar, y también en aquellos que aparentemente están más relacionados con éstos. El cerebro humano elabora una teoría acerca de cómo todos estos aspectos varían. Esta teoría se formaliza en fórmulas, reglas o algo parecido, y se simula en un ordenador ante diversas condiciones iniciales. Se observa si el modelo, ante datos históricos del pasado, ofrece salidas (resultados) que se ajustan a lo esperado según los datos históricos, y en ese caso, se utiliza para la toma de decisiones en el futuro, ajustando continuamente el modelo según el error obtenido. En caso de obtener resultados muy alejados de la realidad, se revisa la teoría inicial, reescribiéndola por completo, ajustando ciertos aspectos o detallando con mayor nivel de profundidad los que parecen ser generalizaciones excesivas. La segunda de ellas se basa en la observación de la realidad, centrando la atención en los aspectos "a más bajo nivel" del problema, buscando los aspectos más sencillos y a la vez con una alta multiplicidad. Es decir, el cerebro humano identifica aquellas características sencillas que están presentes en muchas entidades del problema. Mediante fórmulas, reglas o algo parecido, se define un tipo genérico de entidad que admita estas características, y en un ordenador se realiza una simulación basada en la generación de un alto número de estas entidades capaces de interactuar entre sí, con la esperanza en que de esta interacción emerja el comportamiento complejo que se pretende estudiar. Inicialmente los agentes genéricos se definen tan sencillos como sea posible sin dejar de ajustarse al problema. Se observa si el modelo, ante datos históricos del pasado, ofrece salidas (resultados) que se ajustan a lo esperado según los datos históricos, y en ese caso, se utiliza para la toma de decisiones en el futuro, ajustando continuamente el modelo según el error obtenido. En caso de obtener resultados muy alejados de la realidad, se deduce que la definición del agente genérico (más su entorno, etc.) es demasiado sencilla y se va complicando, añadiendo detalles hasta ajustarse suficientemente a la realidad. 6.1 Cuestión Filosófica de la Vida Artificial La Vida Artificial también nos ofrece una "visión privilegiada" de nuestra realidad. No hace falta que las simulaciones por ordenador sean todavía más complejas, para poder tener el derecho a preguntarnos acerca de si nuestro propio mundo no será también una "simulación dentro de un cosmo-ordenador". De hecho, esta pregunta se ha planteado, desde tiempos remotos, de infinidad de maneras. Si los ordenadores son capaces de simular universos artificiales poblados por organismos que mediante la reproducción, las mutaciones y la selección natural, evolucionan y se hacen cada vez más inteligentes y conscientes, podríamos interpretar nuestro propio mundo como un "superordenador" donde nosotros mismos somos los "seres artificiales" que lo habitan, siguiendo el curso de evolución que El Programador ha deseado. En el caso de que existiera un creador y una intencionalidad, es decir, si El Programador que nos ha creado lo ha hecho con algún objetivo, no sería extraño que ese mismo programador hubiera implementado mecanismos para que sus "entidades" (nosotros) no escapen a su control. Por ejemplo, podría haber marcado límites a su movimiento (¿la velocidad de la luz? ¿la gravedad?) en su ordenador (nuestro universo) ...¿O tal vez el límite de 300.000 km/seg corresponde con los MHz del ordenador en el que vivimos?. Pero las limitaciones que el programador fija para controlar a sus entidades pueden no ser suficientes. Algunos programadores de Vida Artificial quedan a menudo gratamente sorprendidos por el inesperado comportamiento de sus pequeñas creaciones, más inteligentes y capaces de lo que cabría esperar en un primer momento. Además, los "bugs" (errores) en programación son probablemente una constante en todos los universos, dimensiones y realidades posibles, así que tal vez el "programador" haya dejado algún hueco por donde podamos colarnos; es decir, que es posible que en nuestro mundo existan acciones, comportamientos, o razonamientos con efectos maravillosos, que están ahí, accesibles, pero que aún nadie ha realizado, ya sea por ignorancia, mala suerte, o porque provocan la muerte a quien llega a adquirirlos. Un ejemplo de esto último se encuentra en "Creced y Multiplicaos", de Isaac Asimov. 6.2 Perspectivas Futuras de la Vida Artificial Con poco más de diez años de antigüedad, la Vida Artificial se ha convertido en un punto de referencia sólido de la ciencia actual. En septiembre de 1987, 160 científicos en informática, física, biología y otras disciplinas se reunieron en el Laboratorio Nacional de Los Álamos para la primera conferencia internacional sobre Vida Artificial. En aquella conferencia se definieron los principios básicos que han marcado la pauta desde entonces en la investigación de esta disciplina. Un concepto básico dentro de este campo es el de comportamiento emergente. El comportamiento emergente aparece cuando se puede generar un sistema complejo a partir de reglas sencillas. Para que se dé este comportamiento se requiere que el sistema en cuestión sea reiterativo, es decir, que el mismo proceso se repita de forma continua y además que las ecuaciones matemáticas que definen el comportamiento de cada paso sean no lineales. Por otra parte, un autómata celular consiste en un espacio n-dimensional dividido en un conjunto de celdas, de forma que cada celda puede encontrarse en dos o más estados, dependiendo de un conjunto de reglas que especifican el estado futuro de cada celda en función del estado de las celdas que le rodean. Hay dos posturas dentro de la Vida Artificial: la fuerte y la débil. Para los que apoyan la postura débil, sus modelos son solamente representaciones simbólicas de los síntomas biológicos naturales, modelos ciertamente muy útiles para conocer dichos sistemas, pero sin mayores pretensiones. Para los que defienden la versión fuerte, dicen que se puede crear vida auténtica a partir de un programa de ordenador que reproduzca las características básicas de los seres vivos. Desde este punto de vista, la vida se divide en vida húmeda, que es lo que todo el mundo conoce como vida, vida seca, formada por autómatas físicamente tangibles, y vida virtual, formada por programas de computador. Las dos últimas categorías son las que integran lo que genéricamente se conoce como Vida Artificial. Para defender un punto de vista tan radical, los defensores de la postura fuerte, aluden a un conjunto de reglas que comparten las tres categorías anteriores: La biología de lo posible: La Vida Artificial no se restringe a la vida húmeda tal como la conocemos, sino que "se ocupa de la vida tal como podría ser". La biología ha de convertirse en la ciencia de todas las formas de vida posibles. Método sintético: La actitud de la Vida Artificial es típicamente sintética, a diferencia de la biología clásica, que ha sido mayoritariamente analítica. Desde este punto de vista, se entiende la vida como un todo integrado, en lugar de desmenuzarlo en sus más mínimas partes. Vida real (artificial): La Vida Artificial es tal porque son artificiales sus componentes y son artificiales porque están construidos por el hombre. Sin embargo, el comportamiento de tales sistemas depende de sus propias reglas y en ese sentido es tan genuino como el comportamiento de cualquier sistema biológico natural. Toda la vida es forma: la vida es un proceso, y es la forma de este proceso, no la materia, lo que constituye la esencia de la vida. Es absurdo pretender que sólo es vida genuina aquella que está basada en la química del carbono, como es el caso de la vida húmeda. Construcción de abajo hacia arriba: la síntesis de la Vida Artificial tiene lugar mejor por medio de un proceso de información por computador llamado programación de abajo hacia arriba. Consiste en partir de unos pocos elementos constitutivos y unas reglas básicas, dejar que el sistema evolucione por sí mismo y que el comportamiento emergente haga el resto. Poco a poco el sistema se organiza espontáneamente y empieza a surgir orden donde antes sólo había caos. Esta clase de programación contrasta con el principio de programación en la Inteligencia Artificial. En ella se intenta construir máquinas inteligentes hechos desde arriba hacia abajo, es decir, desde el principio se intenta abarcar todas las posibilidades, sin dejar opción a que el sistema improvise. El principio de procesamiento de información en la Vida Artificial se basa en el paralelismo masivo que ocurre en la vida real. A diferencia de los modelos de Inteligencia Artificial en los que el procesamiento es secuencial, en la Vida Artificial es de tipo paralelo, tal y como ocurre en la mayoría de fenómenos biológicos. 9. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL MUNDO Para ver los gráficos seleccione la opción "Descargar" del menú superior 10. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ARGENTINA "Si la Argentina la impulsase, podría ganar 300 millones de dólares por año en exportaciones gracias a la inteligencia artificia", dice Juan Chamero, ingeniero electromecánico, uno de los disertantes en una conferencia que se realizó los primeros días de abril de este año en el Centro Argentino de Ingenieros. La conferencia contó con la presencia de profesores y estudiantes universitarios en ingeniería y medicina, y psicólogos sociales, entre otros. Sirvió para explicar en qué consiste la inteligencia artificial, que se define como "la comprensión científica de los mecanismos subyacentes al pensamiento y comportamiento inteligente y su integración en máquinas". En la Argentina, el área de inteligencia artificial y sus aplicaciones es incipiente, según comentó el ingeniero Chamero. Sin embargo, enfatizó en que podría pegar un salto. "Hay más de 5.000 programadores y equipamiento actualizados. Por lo cual, están dadas las condiciones para que se incentiven desarrollos en inteligencia artificial". Las aplicaciones de la inteligencia artificial —que trata de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana— son variadas. Por ejemplo, se usa en robots, en sistemas de administración de conocimiento y en buscadores. En el mundo, el mercado de la inteligencia artificial ya factura 40 mil millones de dólares al año. Como expositores, también estuvieron los ingenieros Raimundo Osvaldo D'Aquila y Osvaldo Aníbal Pérez Guzmán y el licenciado Alejandro de Montmollin. Para continuar con la difusión de la inteligencia artificial, se dio un seminario que empezó en mayo en el Centro Argentino de Ingenieros. Se desarrolló en 80 horas, incluyendo una práctica que fue asistida por los profesores que dictaron el seminario a través de una red sobre Internet. Los asistentes al seminario pudieron realizar las prácticas en sus propias empresas, instituciones o estudios y con temas de aplicación local inmediata. 11. EL CINE Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL En el mundo de la ciencia-ficción, a veces no tan ciencia, a veces no tan ficción, se han tratado con amplia gama de variedades las interrelaciones entre hombre e inteligencias artificiales (I.A.). El cine ha copiado, imitado, e incluso fagocitado esta variedad. El mundo del cine está lleno de referencias a la inteligencia artificial, ordenadores o máquinas que aprenden y crecen como Hall de "2001". El superordenador de "Terminator" que adquiere conciencia y con ella la terrorífica idea, para nosotros, de la amenaza que suponen los hombres para su subsistencia, decisión que comparte la más estúpida de "Juegos de Guerra", que hace tablas consigo mismo a tres en raya. Otros ordenadores de I.A. deciden enamorarse cono en "Electrical Dreams". Algunos son menos I.A. y más textura humana y compuesto robótico, como las tres versiones que aparecen en la saga de "Alien", el primero fiel seguidor de las directrices que le da la compañía. El 2º más humanizado, más perfeccionado como el mismo se califica. La 3ª, la extraña y pequeña Wynnona, que es una I.A. sentimental y un poco enfadada. Terminator II El día del juicio final Uno de los favoritos, de los más impresionantes, de los más conseguidos en la historia del cine son los replicantes de "Blade Runner", capaces de sentir emociones como el amor, el odio y el miedo a la muerte. Y finalmente capaces de PERDONAR, amando más a la vida que a cualquier otra cosa. Por su parte, quien no recuerda el único anhelo de Hall, que sabiendo que va a ser destruido, solo quiere saber si soñará en la segunda parte "2010", a fin de cuentas, desde su punto de vista es lo único que le falta para ser humano. Del mismo modo, el autodestructivo de "Electrical Dreams" y su peculiar sentido del humor, se enamora de la rubia estupenda (Virginia Madsen) y antepone la felicidad de ésta a la suya, y en cierto modo una extraña amistad con su dueño. Robocop, mente humana y cuerpo de máquina, ¿nos quedaremos limitados a esto? En ocasiones una nave espacial es el punto de partida. Voyager hace un largo y extraño viaje hasta convertirse en un I.A. en "Star Treck", donde se habla de un planeta de máquinas donde modifican al Voyager. Y en una reciente cinta, "Horizonte Final" quien tiene vida propia es precisamente la nave. A veces son simplemente robots, aunque aprenden y tienen hasta algo de psicosis, "mieditis" y humor, como la sin par pareja R2D2 y su compañero C3PO de la espectacular "La Guerra de las Galaxias". Hay quien considera que el día, cada vez más cercano, en que estas I.A. existan, bastará con que se cumplan las tres leyes de Asimov. La pregunta es si un I.A. con conciencia de sí mismo no es en cierto modo un ser humano, ya que adquiere "CONCIENCIA". Quizás simplemente queremos crear (¿qué hay de los clones de los que tanto se habla ahora?), queremos tener el poder de un dios, creando no sólo animales sino también vida inteligente. Como último apunte, posiblemente todo esto tiene en parte su origen en la película "Metrópolis" primera en que aparece un I.A. y no me resisto a hacer un pequeño homenaje al primer chistoso de las máquinas pre-I.A., Charlot en "Tiempos Modernos". Algunos de los más olvidados son el autogenerativo de "Superman III", que tuvo un "hijo" en un capítulo de "Expediente X", éste con mayor éxito o suerte pues sobrevive. 12. BIBLIOGRAFÍA http://alek.pucp.edu.pe/ma_cont http://delicias.dia.fi.upm.es http://www.dia.fi.upm.es http://www.fortunecity.com/skyscraper/chaos/279/principal.htm http://go.to/inteligencia_artificial http://www.itba.edu.ar http://www.publispain.com/supertutoriales/matematica/inteligencia_artificial http://www.redcientifica.com/doc/doc200106170001.html MARTÍN BONAFIO, Redes neuronales y Sistemas Difusos, Madrid, Ediciones Alfaomega, 2001. Enciclopedia CLARÍN, La Ciencia Explicada, Buenos Aires, Editorial Clarín, 1995. Autor: Pablo David SANTIAGO poli_sanhotmail.com Estudios cursados: finalizando último año del secundario Colegio: San Miguel

PRIMERA PARTE Un minuto después de la muerte Rusty Wright Rusty Wright es autor y orador itinerante. Tiene su B.S. y M.A. en Psicología y Religión de la Duke University y de la International School of Theology, respectivamente. Es miembro de la Lambda Chi lpha Fraternity, es autor de cuatro libros y habla cada año a miles de estudiantes universitarios y profesores a lo largo de los Estados Unidos. El y su esposa Linda, son invitados frecuentemente a dar charlas en TV. "Me estaba muriendo. Escuché cuando doctor me declaró muerto. Mientras estaba acostado en la mesa de operaciones del hospital grande, un zumbido fuerte y rudo comenzó a retumbar en mi cabeza. Al mismo tiempo, sentí que me estaba moviendo a lo largo de un túnel largo y oscuro. Entonces, de pronto, ¡me encontré fuera de mi cuerpo físico! Como un espectador, observé los intentos desesperados del doctor por revivir mi cadáver. "Pronto... me encontré con un "ser" de luz que me mostró una recapitulación instantánea de mi vida y me ayudó a evaluar mis hechos pasados. "Finalmente entendí que mi tiempo de morir no había llegado aún y que tenía que regresar a mi cuerpo. Me resistí, porque había encontrado que mi experiencia después de la muerte había sido bastante placentera. Pero, sin embargo, de alguna forma me reuní con mi cuerpo físico y viví"{1} Muchas personas han informado de experiencias cercanas a la muerte (ECM). ¿Qué quieren decir? ¿Qué ocurre cuando nos morimos? Mientras escribía un libro sobre este tema, entrevisté a gente con historias fascinantes. Una mujer en Kansas desarrolló complicaciones luego de una cirugía mayor. Sintió que se levantaba del cuerpo, volando a través del espacio, y oyó voces celestiales antes de volver a su cuerpo. Un hombre de Arizona, en coma cinco, meses después de un accidente de motocicleta, dijo que había visto a su padre muerto y había hablado con él. Varias teorías tratan de explicar estas ECM. Las explicaciones fisiológicas sugieren una causa física - tal vez un golpe en la cabeza o falta de oxígeno en el cerebro. Las explicaciones farmacológicas apuntan a las drogas o a la anestesia. Las explicaciones psicológicas proponen causas mentales, tales como mecanismos de defensa o cumplimiento de deseos. Las explicaciones espirituales citan a las ECM como preludios de la vida posterior, ya sea genuinos (si son divinos) o distorsionados (si son demoníacos). Las aplicaciones de estas teorías pueden ser complejas.{2} Durante mis años de estudiante en la Universidad de Duke, el estudiante en la pieza al lado de la mía fue alcanzado por un rayo y murió en forma instantánea. Durante cuatro días nuestro grupo estuvo en un estado de conmoción. La gente estuvo haciéndose preguntas como, "¿Dónde está Mike ahora?", "¿Hay vida después de la muerte?", "Si la hay, ¿cómo será?" COMENTAR ES AGRADECER GRACIAS ESPERA LA SEGUNDA PARTE.... CONTINUARA ...

Así afectó el accidente de Chernóbil a las aves El 26 de abril de 1986 se produjo al noroeste de la ciudad ucraniana de Chernóbil (Ucrania) el mayor accidente nuclear de la historia. A pesar de la extensión del desastre, 25 años después se desconoce aún su incidencia real. Un equipo de investigación internacional demuestra ahora por primera vez que las aves pueden ser más susceptibles a la radiactividad según la coloración de su plumaje. La radiactividad causa estrés oxidativo, daña las moléculas biológicas y puede tener “importantes” efectos negativos sobre los organismos si se presenta en dosis relativamente altas, como las encontradas en algunas zonas próximas a Chernóbil. Según el estudio, que se publica en la revista Oecologia, la abundancia de las aves decreció a medida que aumentaron los niveles de radiactividad en las zonas periféricas de Chernóbil. En total, los investigadores analizaron la abundancia de 97 especies de aves expuestas a diferentes niveles de radiación a lo largo de cuatro años. En la mayoría de las aves (64 especies), las poblaciones disminuyeron con los niveles de radiactividad. “Sin embargo, las poblaciones de unas pocas especies (33 especies restantes) experimentaron efectos positivos de la radiactividad (aunque la magnitud de estos efectos fue muy baja en algunos casos), quizá debido a la disminución de competencia con otras especies”, ha explicado Ismael Galván, autor principal e investigador en el Laboratorio de Ecología, Sistemática y Evolución de la Universidad de París-Sur (Francia), en declaraciones a la Agencia SINC. Los científicos se centraron en la coloración generada por melaninas –que protegen de la radiación ultravioleta y generan patrones de camuflaje–, ya que el tipo de coloración podría perturbar la capacidad de resistir los efectos negativos de la radiactividad. “El impacto sobre las poblaciones depende, al menos en parte, de la extensión de plumaje que presenta la coloración generada por feomelanina, uno de los dos grandes tipos de melaninas, que genera coloraciones anaranjadas y parduzcas”, apunta el experto español. Las aves de Chernóbil más feomelánicas (con mayor extensión de plumaje pigmentado por feomelanina) se vieron “más negativamente” afectadas por la radiactividad. Como el pigmento consume glutatión, que es uno de los antioxidantes más susceptibles a la radiactividad y que tiende a disminuir por sus efectos, la capacidad para combatir el estrés oxidativo generado por la radiactividad “probablemente” disminuye en estas aves. fuente:muy interesante Comentar es agradecer