Campos, partículas, mínimos, vacío, masa y Higgs

question-63916_640Debido a la entrada que publiqué ayer han surgido ciertas confusiones que me gustaría aclarar.  Son de agradecer los comentarios en la propia entrada, en Twitter y en menéame que puntualizaron algunos detalles que no estaban muy claros.

La entrada en cuestión es:

El bosón de Higgs, de la partícula de Dios al engendro de Satanás

En esta entrada voy a intentar explicar los siguientes conceptos:

1º  ¿Qué es la energía de un campo?

2º  ¿Cuando un campo salta de un mínimo de su energía a otro implica que lo hacen todas sus partículas asociadas a la vez?

3º  La relación entre el mínimo de energía del campo de Higgs y su masa.

El tema se dividirá en dos entradas independientes. Esta primera parte será descriptiva haciendo un tratamiento divulgativo puro, intentando puntualizar los detalles importantes para entender la entrada anterior.  La segunda parte, independiente de esta, será más formal, es decir, habrá fórmulas.  Pero no os preocupéis, si hemos superado las mates del instituto esta segunda entrada no tendrá mayor dificultad, solo hay que aprender a leer las ecuaciones chachis de la física de partículas. Por supuesto, las dos entradas serán independientes.

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El bosón de Higgs, de la partícula de Dios al engendro de Satanás

Tal vez quieras leer esta entrada, Campos, partículas, mínimos, masa y Higgs, antes de empezar (se solventan algunas cosas que es mejor tener claras desde un principio).

NOTA PARA LOS QUE NO VAN A LEER LA ENTRADA PERO VAN A COMENTAR EN MENEAME:

descargaYa sé, y lo he dicho aquí muchas veces, que lo de la “partícula de dios” es un mal nombre.  Pero no me digáis que el autor, el profesor Lederman, es un pobre que se dejó llevar por su editor que fue el que le puso el nombre en contra de su voluntad.  Principalmente porque Lederman ha escrito hace poco otro libro cuya portada está a la derecha. De nada.

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Hoy están saliendo nuevas noticias de un tema que lleva sonando por ahí algún tiempo.  El asunto en cuestión es el relacionado con que el Higgs, esa partícula tan buscada y al fin hallada, plantea problemas bastante peliagudos en relación a la existencia del universo y su persistente empeño por existir.

Antes de entrar en el meollo de la cuestión que hoy vamos a discutir permitidme unas palabras sobre el título de esta entrada:

El bosón de Higgs, de la partícula de Dios al engendro de Satanas

Este título no es más que un chiste, no hay ninguna connotación religiosa en lo que sigue. Es un título oportunista aprovechando el tema de que al bosón de Higgs se le ha denominado en los mentideros – La partícula de Dios – y ahora parece ser que dicha partícula podría generar el armagedón.  Pero todo lo que vamos a hablar aquí es puramente científico. Si buscas algo teológico, este no es el lugar adecuado.

Una vez dicho esto… Vayamos al lío.

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La casta en el ojo ajeno

Ratón en laboratorio sometido a experimentación científica. Foto: ©Peta

Últimamente, algunos están usando profusamente la palabra “casta” y tengo la sensación de que es una consigna para vendernos una moto que ya teníamos comprada.  Solo espero que eso no lleve como resultado un efecto rebote y desencante a muchos que esperaban un renacer en política y nueva savia en el terreno de lo público, lo social y lo político.

Hoy ha llegado a mi órbita un regalito de entrada:

La casta científica y el paradigma ético de PODEMOS

Que me parece un texto fuera de todo sentido científico y de toda realidad en el terreno de la investigación. Un texto plagado de populismo, falacias y de uso de citas mal empleadas, descontextualizadas y desinformadoras. Un texto que no me hace más que pensar que quien intenta mostrarnos una nueva verdad en realidad va a hacer más daño que bien a la sociedad actual.  Solo desearía que esta no sea la opinión generalizada en el colectivo político, no diré casta, de PODEMOS.

Para que no se me acuse de sacar de contexto o desinformar citaré textualmente partes completas del texto al que me refiero y que me han hecho desconfiar.  Aquí va mi análisis, que no es más que mi opinión y que, por lo tanto, puede estar totalmente equivocada.

Cientifismo

Podemos leer en la mencionada entrada:

El cientificismo, que considera que los únicos conocimientos válidos son aquellos que se obtienen mediante las ciencias experimentales y reduce, por tanto, el saber humano al conocimiento científico, se inscribe, podríamos decir, en lo más viejo de ese régimen.

El cientifismo es otra palabra de moda. Parece ser que algunos consideran que la ciencia es algo democrático que debemos de votar.  La ciencia, es eso, ciencia. Se basa en establecer mecanismos y leyes por las que la naturaleza rige su comportamiento.  La ciencia no está sujeta a gustos personales, a prejuicios filosóficos o a ideas alocadas y no fundamentadas en la experimentación y el modelado teórico.  La ciencia se basa en una construcción acumulativa donde los errores de unos son pulidos por los trabajos de los que los siguen. Al final, después de mucho trabajo, queda como resultado aquello que dictamina el experimento, no hay más discusión.

Desde Schopenhauer y Nietzsche, muchos filósofos se han manifestado contra el absolutismo cientificista (que no contra el conocimiento científico): Husserl, el innombrable Heidegger (“La ciencia no piensa”), Marcuse, Feyerabend, Foucault (“La ciencia es un arma política”), Deleuze, Popper, Gadamer, Habermas… Una larga y aquí incompleta lista de grandes pensadores que han defendido que la ciencia no se puede separar de la filosofía y las humanidades. De las que, nadie lo pondría ya en duda, tampoco puede separarse la política.

La ciencia, como toda actividad humana está influenciada por la política. De hecho, es muy interesante ver como las corrientes de interés en distintos temas de investigación cambia según la situación cultural y política del momento en el que se presenta.  Pero no podemos decir que la ciencia sea esclava de la política o que sea un arma política en sí misma.  Es el uso político de la ciencia lo que está politizado, – sí lo sé, eso es una perogrullada -.  La ciencia no es ni buena, ni mala, ni bondadosa, ni cruel, la ciencia es la búsqueda de conocimiento sobre el universo que nos rodea.  El uso que hagamos de ella es lo que tiene que tener límites, la energía nuclear, por buscar un ejemplo manido, no es más que eso, la energía de los núcleos, que podemos usar para curar cánceres o para aniquilar a miles de personas.

Además, los argumentos de autoridad siempre suelen ser erróneos y más cuando se buscan grandes nombres para soportar débiles ideas, como es el caso. Miedo me dan los que para demostrar su postura necesitan aturullar al contrincante con una tormenta de nombres. Como dijo Einstein cuando le dijeron que 100 ciéntificos alemanes habían firmado un manifiesto contra sus ideas:

Si estuviera equivocado con uno solo hubiera bastado.

Sería demasiado fácil recurrir al hecho de que entre la lista propuesta hay varios misóginos, varios que la historia ha demostrado que estaban equivocados, etc. Sería demasiado fácil.

Lo que decepcionó en esa entrevista no es que el eurodiputado Echenique no sea, obviamente, un animalista “radical” (término que él mismo utiliza: “no se puede ser radical en todo”) sino que no haya respondido a una cuestión que le atañe doblemente, como científico y como representante político, desde la óptica del nuevo paradigma de Podemos. Bastaría con que hubiera tratado el asunto con el respeto que merece. Que no se hubiera referido a los “ratoncitos”, así, con ese diminutivo. Que hubiera respondido con seriedad, aludiendo a aspectos relacionados que, como científico, debe manejar y, como político, también, pues están en la línea ideológica de Podemos: los derechos de los animales son una “exigencia social”, tal y como recoge el propio programa de Podemos.

Vaya por dios, le ha decepcionado lo que ha declarado Echenique que se ha mostrado de acuerdo con la experimentación con animales. Es que el señor Echenique no es un animalista radical, y además llama ratoncitos a los ratones del laboratorio, una falta imperdonable.  Ese es el nivel.

Pues bien, querida amiga, el señor ratón y la señora ratona, (espero haber sido suficientemente respetuoso), son necesarios en la investigación científica biomédica.

Desgraciadamente tenemos que hacer una elección sobre si usar animales en los laboratorios o no usarlos y la respuesta, a mi corto entender, está clara:

Sí hay que usarlos.

La biología, la bioquímica, la inmunología, la neurociencia y un largo etcétera, no son ciencias exactas. No son matemáticas, física o química, no hay leyes globales que rijan los comportamientos.  Los estudios in vitro jamás llegan mostrar toda la variedad de comportamientos que se obtienen en estudios con animales vivos.  La biología es así, es compleja, es funcional, es holística (seguro que esta palabra le gusta mucho a la autora de la entrada). Un ser vivo no es solo la suma de sus partes, así que no podemos prescindir de estudios con animales para entender como funciona un fármaco, como se establece una conexión neuronal, o como se generan y se expresan mutaciones, cánceres, etc.

Me consta, porque yo sí he pasado por laboratorios donde se utilizan animales para el estudio de enfermedades graves como cánceres, enfermedades degenerativas del sistema nervioso, musculares, etc, que los investigadores procuran proporcional a sus animales las mejores condiciones de vida. Que se los respeta y que se procura que el sufrimiento, inevitable en muchas ocasiones, sea el menor posible.  Me consta que se le agradece a cada ser vivo su sacrificio a la hora de proporcionar una herramienta insustituible para la mejora de la calidad de vida de los humanos.

Es una falacia horrenda que los científicos disfruten matando animales, que la investigación sea una forma de sadismo ocultado bajo la alfombra de la ciencia. Los investigadores necesitan de dichos estudios y, como he visto en muchos compañeros, sufren por lo que tienen que hacerle a sus animales. Pero no se puede evitar.  No estamos hablando de corridas de toros, de cabras tiradas desde el campanario, o de toros con los ojos encendidos en fuego.  Estamos hablando de que hay animales, desde los más simples a los más complejos, que se dedican a intentar estudiar, comprender y erradicar perniciosas enfermedades que nos afectan a todos.  Así que ojalá nunca se deje de utilizar esos animales en dichos estudios.

También hay fases en los estudios, especialmente los farmacológicos, donde se hacen pruebas controladas con humanos que reciben, voluntariamente, el medicamento en pruebas.  Esto es una parte también esencial para asegurar la seguridad de un determinado fármaco y, como es lógico, es el paso posterior a una experimentación con animales.

Desde esa óptica de un nuevo paradigma, Echenique debiera haberse referido a la experimentación con animales, que muchos investigadores y médicos rechazan ya, desde sus implicaciones científicas, económicas y morales.

También hay muchos “médicos” e “investigadores” que recomiendan homeopatía y eso no la convierte en una verdad indiscutible.  El argumento “del número grande”, no sirve para nada.  Hay muchas personas en este planeta que creen en un dios o varios dioses, que creen en ángeles, que creen en unicornios, hadas, etc. ¿Lo convierte eso en una verdad indiscutible?  Señora, estos argumentos debilitan su posición.

A esta señora, además se le llena la boca, o los dedos, con directivas europeas (directivas aprobadas por la casta y tal) sobre los derechos de los animales.  Pues bien, aquí hay una directiva sobre los estudios de medicamentos en humanos:

http://www.ub.edu/legmh/ereensay.htm

¿Qué hacemos? ¿Nos cepillamos estos estudios también? ¿Nos limitamos a tomar mejunjes homeopáticos de los que estamos seguros que no nos harán daño (tampoco nos curarán)? ¿Es eso lo que usted quiere concluir?  Pues por favor, avisadme antes, porque yo me bajo aquí.

Yo lo que espero es que los que nos gobiernen tenga la suficiente formación como para saber que hay cosas que son inviolables.  Educación, salud e investigación tienen que ser pilares básicos de un modelo político social y de amplitud de miras.  Y el magufismo, las pseudociencias y las creencias míticas nos las dejamos para casa con los amiguetes.

Muchas gracias ratoncitos por todas las vidas que se han podido salvar gracias a vuestro sacrificio.

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#RelatividadEinstein 28 de mayo 2014

Hola,

permitidme dos cosas:

a)  Un recordatorio.

b)  Una pequeña petición.

El 28 de mayo del año pasado conseguimos entre todos que #FísicaCuántica fuera TT topic mundial en Twitter.  Fue una agradable sorpresa que el juego que nos planteamos dos colgados de Twitter tuviera esa maravillosa acogida y que, aunque de forma fugaz, la física impregnara la red social gracias a tuits divertidos e instructivos acerca de esta rama de la física.

Este año nos hemos propuesto repetir la experiencia, de hecho, lo que queremos es que el 28 de mayo se convierta en el día de la física de Twitter. En esta ocasión vamos a intentar inundar de tuits los TL de nuestros seguidores con el hastag:

#RelatividadEinstein

¿Por qué ese hastag?  Pues porque la teoría de la relatividad cumple con varios requisitos interesantes:

  1. Es una teoría atractiva para todo el mundo.
  2. Su influencia en el entendimiento del universo que nos rodea es innegable.
  3. Su presencia en nuestra vida diaria es sutil pero decisiva.

Así pues, queremos dedicar el día de la física de Twitter a este hastag y contamos con vuestra colaboración.

¿Por qué tan largo?  El hastag es largo, lo sabemos, pero queremos hacer un pequeño homenaje tuitero al artífice de la relatividad, especial y general, así que para evitar equívocos hemos preferido dejarlo claro en el propio hastag. El objetivo es tuitear sobre la relatividad einteniana donde, como todos sabemos, no todo es relativo.

Instrucciones

Empezaremos a tuitear con el hastag a las 8:00pm horario de la España peninsular. A las 7:00pm en canarias.  Y los amigos de @Ciencia140 nos han hecho el favor de poner el horario de distintas zonas para que sincronicemos nuestros tuits:

BomyFCeIIAAIkFP.jpg:largeTuitead más rápido que la velocidad de la luz.

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Cognición, inteligencia y el apocalipsis

El otro día tuve la suerte de acudir a la fantástica charla de Helena Matute (@HelenaMatute) sobre los aspectos psicológicos de la interacción entre humanos y robots. Si no pudiste verla, aquí puedes encontrar un extracto de la misma (se espera que se publique la charla completa en breve). Después de la charla, tuvimos una interesante discusión en Twitter sobre varios de los temas que aparecieron en la charla: cognición, inteligencia, aprendizaje…

Con esta entrada pretendo superar la frustración de los 140 caracteres y ofrecer algunas claves desde el punto de vista de la Inteligencia Artificial para que estas discusiones, lejos de terminar, puedan seguir estando muy vivas. Vamos allá.

El primer gran problema que suelo encontrar en estas discusiones es el uso de palabras y conceptos abstractos como cognición, inteligencia, aprendizaje, emociones y etc. Es muy díficil poder definirlos con exactitud, por lo que suele costar mucho ponerse de acuerdo sobre lo que se le exige a alguien o algo inteligente. Es por ello que he acudido a la Wikipedia a mirar cómo definen cognición

En principio la cognición (del latín: cognoscere, ‘conocer’) se define como la facultad de un ser vivo para procesar información a partir de la percepción, el conocimiento adquirido (experiencia) y características subjetivas que permiten valorar la información. Consiste en procesos tales como el aprendizajerazonamientoatenciónmemoria,resolución de problemastoma de decisiones y procesamiento del lenguaje.

En esta definición ya hay varias claves interesantes. Se habla de procesar información a partir de la percepción, la experiencia y características subjetivas. También se establece que la cognición engloba temas tales como el aprendizaje, razonamiento, atención, memoria etc. Cabe preguntarse si esas capacidades ya están en manos de las máquinas. Y la respuesta es que sí.

Cognición artificial

No voy a empezar a argumentar que cada uno de los aspectos que se mencionan en la definción de la cognición ya tienen su análogo artificial. Se necesitarían muchas entradas para hacerlo. De todas formas, sí quisiera comentar algunas, más que nada para intentar eliminar esa aureola de magia y misterio que siempre rodea al tema de la cognición, el pensamiento y la inteligencia.

Empecemos por el razonamiento. Hay varias formas de razonamiento, tales como razonamiento inductivo, deductivo o abductivo. Sin meternos en cada una de ellas, nosotros sabemos que las personas se mueren. Si alguien nos dice que Fulano es una persona, razonamos inmediatamente que Fulano es mortal. Este tipo de razonamientos han sido muy estudiados desde la antigua Grecia y fueron el primer caballo de batalla de la Inteligencia Artificial. Ni que decir que hoy en día, hay miles de formas de implementar sistemas artificiales de razonamiento.

Se habla también de resolución de problemas. El ejemplo que me suele gustar dar es el de jugar al ajedrez. Al jugar al ajedrez, en cada movimiento estamos resolviendo un problema, buscando la mejor solución a la situación en la que nos encontramos. Lo que estamos haciendo, al fin y al cabo, es buscar en un espacio de soluciones. Cada movimiento de cada pieza, es una solución, y todas ellas conforman el espacio de las soluciones. Tenemos que ser capaces de evaluar cada una de esas soluciones y tomar la mejor decisión. Obviamente, si lo hacemos uno a uno, tardaríamos infinito tiempo, ya que cada movimiento puede desencadenar millones de posibilidades, y eso crece de manera exponencial. Por eso, aplicamos heurísticos, que no son más que funciones que nos permiten acotar el espacio de búsqueda. Pues bien, esos algoritmos de búsqueda con heurísticos han sido implementados en muchas máquinas para muchos própositos diferentes. Como ejemplo, el algoritmo de búsqueda de caminos del coche de Google, que ya explicamos aquí.

Finalmente, un tema que me apasiona: el aprendizaje. Una vez más, un concepto abstracto con el que es difícil lidiar. Una de las cosas buenas de la ciencia respecto al lenguaje natural, es que intenta definir los conceptos de forma inequívoca. Cuando se habla de aprendizaje artificial o aprendizaje automático, normalmente se acude a la definición dada por Tom Mitchell. Viene a decir que un programa P aprende de la experiencia E respecto a una tarea T y una métrica de rendimiento R, si su rendimiento a la hora de ejecutar la tarea T, medido por R, mejora con la experiencia E. Claro y conciso, ¿verdad?

El aprendizaje automático hoy en día está ya muy extendido entre nosotros. Nuestro correo eléctronico hace uso de aprendizaje supervisado para distinguir entre correo spam y correo bueno. Facebook, etiqueta a personas detectando sus caras, usando de nuevo técnicas de aprendizaje supervisado. Los astrónomos recurren a técnicas de aprendizaje no-supervisado para analizar los millones y millones de imágenes que sacan sus telescopios y buscar galaxias, clusters, nebulosas y otras estructuras en esas imágenes. Vamos, que no hay nada mágico en el aprendizaje.

Bueno, me equivoco, detrás de todo esto está la magia de las matemáticas. El aprendizaje supervisado no es más que encontrar el (hiper-)plano que divide en un espacio multi-dimensional de características calculadas sobre imágenes u otras entradas, entre aquellos puntos que pertenecen a una clase (por ejemplo, cara) y los demás. El aprendizaje no-supervisado trata de agrupar puntos en un espacio de similitud, formando grupos de puntos que se parecen mucho.

Turing y el cambio de paradigma

Para enfocar mejor la discusión, que ya existía desde mediados del siglo pasado, fue Alan Turing el que planteó un cambio de paradigma. La gente no dejaba de preguntarse si las máquinas podrían llegar a pensar. Turing se dio cuenta de lo difícil que resultaba medir la capacidad de pensar, por lo que cambió la pregunta que debíamos hacernos: ¿pueden las máquinas hacer lo que hacemos nosotros?

Esto no es un truco semántico. La pregunta de Turing nos permite medir y comparar máquinas con seres vivos. Tomemos alguna tarea que un ser que consideramos inteligente pueda realizar. Elijamos la tarea que nosotros creamos que no sería capaz de realizar si no fuera inteligente. Bien, si alguna máquina es capaz de realizar esa misma tarea, debemos concluir que el proceso que le ha llevado a realizarla, contiene algun rasgo de inteligencia.

Cuando hablamos de tareas, nos referimos tanto a las físicas como navegar de un punto a otro o preparar la mesa para comer, como a las más mentales como reconocer caras, probar teoremas etc.

En esa línea va el famoso test de Turing. Seguramente la conoceréis como el test que propone a una persona mantener una convesación con alguien desconocido. La persona en cuestión no sabe si el que está hablando con él es otra persona o una máquina. En el caso de que sea una máquina, si al final de la conversación la persona no es capaz de adivinarlo, tenemos que concluir que la máquina es inteligente.

Natural VS artificial

Esta batalla entre lo natural y lo artificial es muy conocida en muchos campos. Como en esos muchos campos a los que me refiero, seguramente llegará el día en el que en el campo de la inteligencia también carecerá de sentido hablar de lo natural y lo artificial (es solo mi opinión).

De todas formas, hay corrientes que creen que la inteligencia artificial debe imitar la inteligencia natural. Esto, por si solo, no conlleva ningun problema. La cuestión es que mucha gente llega a la conclusión de que la inteligencia artificial solo podrá ser considerada inteligencia en tanto en cuanto copie nuestros procesos naturales. Esto contraviene el paradigma de Turing.

La inteligencia artificial ha demostrado poder realizar tareas inteligentes siguiendo caminos diferentes al nuestro. Esto no implica que no se deba intentar replicar nuestros procesos cognitivos, por dos grandes razones:

  1. Ello nos permitiría entender mucho mejor nuestros procesos cognitivos.
  2. Seríamos capaces de crear máquinas inteligentes, ya que nosotros, lo somos.

En este sentido, os recomiendo la lectura de esta entrada de Helena Matute sobre aprendizaje natural y artificial, la forma en la que se entrelazan y sacan provecho el uno del otro. En esa entrada se da con una de las claves de nuestra inteligencia: la rapidez de adaptarnos a nuevos contextos, con la capacidad de aprender con gran flexibilidad.

Ya en la charla Helena comentó que nuestros sesgos cognitivos son el precio a pagar por esa flexibilidad, que es clave a la hora de sobrevivir en un entorno como el nuestro. De allí, se concluía que si las máquinas implementaran esa flexibilidad, estarían abocadas a tener esos mismos sesgos cognitivos. Yo matizaría esta afirmación: si las máquinas implementan nuestros mismos procesos cognitivos para alcanzar esa flexibilidad, entonces tendrán nuestros mismos sesgos cognitivos. Pero, ¿no se puede alcanzar la misma flexibilidad con procesos diferentes?

más allá de la inteligencia humana

Por mucho que la tradición sitúa la inteligencia en nuestro encéfalo, aspectos como la percepción y la capacidad de acción moldean la inteligencia de forma definitiva. Es decir, nuestra inteligencia no sería la misma si en vez de ojos y visión, solo tuviéramos oídos. Todas estas herramientas han sido moldeadas por la evolución, a través de eones. El resultado es maravilloso.

Pero no nos engañemos: la evolución no es un buen ingeniero. Por mucho que nos maravillemos, nuestros ojos son soluciones parcheadas de ojos que se desarrollaron para entornos acuosos. Nuestra columna vertebral es otro parche para una solución bípeda que parte de una solución para animales de cuatro patas. La evolución no genera soluciones óptimas, solo soluciones aceptables. ¡Y no es poco!

Nosotros, en cambio, somos muy buenos ingenieros. Es verdad que los robots aun parecen torpes, limitados en sus tareas y en su flexibilidad y les cuesta realizar tareas que nosotros ya realizamos con 3 años. Pero nosotros somos fruto de millones y millones de años de evolución. La robótica y la inteligencia artificial nacieron ayer.

Sin embargo, con todos los avances que hemos realizado, ya se puede vislumbrar que las máquinas del futuro no solo nos van a igualar, sino que nos van a superar. En vez de ver solo la luz visible, podrán ver en infrarrojos o en cualquier otro lado del espectro. Podrán usar sensores activos como láseres y ultrasonidos, sacar provecho de toda la infraestructura TIC que hemos desarrollado con satélites, Internet, computación en la nube, grandes repositorios de datos etc. Podrán comunicarse entre ellos a una velocidad que nosotros no podemos.

Para muestra un botón: el proyecto RoboEarth. En él, varios grupos de investigación de Europa (entre ellos la Universidad de Zaragoza), han desarrollado el Internet de los robots. Cuando un robot aprende a realizar una tarea, lo sube a un repositorio común, donde se especifican los modelos para reconocer objetos, los pasos a dar para completar esa tarea, las capacidades que se necesitan, aspectos importantes del entorno etc. Otro robot, en otra parte del mundo, con un cuerpo y capacidades diferentes, es capaz de bajarse toda esa información cuando se encuentre ante la necesidad de realizar esa misma tarea. Si durante la realización de esa tarea aprende y descubre algo nuevo, lo comparte, mejorando/completando el conocimiento del repositorio común. Es algo parecido a lo que hacían en Matrix para aprender a conducir un helicóptero, ¿verdad? Pero con robots.

Otro ejemplo: Watson de IBM. Capaz de entender el lenaguaje natural y aprender de la interacción con los humanos. Ya está aprendiendo aspectos relativos a la medicina y la fisiología humana. Propone diagnósticos y tratamientos basándose en su conocimiento enciclopédico, al que un humano no puede aspirar. Pero también está aprendiendo de finanzas. ¡Ojocuidao!

Todos estos ejemplos son todavía prototipos. Puede que en aspectos generales no estén a nuestra altura: no son tan inteligentes como nosotros. Pero es cuestión de tiempo. Como bien dijo Helena al final de su charla, estos robots, estas máquinas inteligentes, van a llegar. No se sabe cuando, pero van a llegar. Nos corresponde a nosotros decidir cómo queremos que sean. Y no deberíamos esperar mucho tiempo para empezar a decidirlo.