La prevalencia de los algoritmos en nuestras vidas
Cada vez que hacemos una búsqueda en Google, el motor de búsqueda analiza millones de páginas web para obtener el contenido que se está buscando en una fracción de segundo. Esto es posible por el uso de algoritmos, un simple conjunto de reglas, o instrucciones de códigos matemáticos predeterminados en el software.
De hecho, cada vez que uno accede a un cajero automático, reserva un pasaje de avión o tren o compra algo en línea, está utilizando algoritmos. Suena un poco complicado, pero los algoritmos no son cosas mágicas que viven en nuestras computadoras y dictan nuestras vidas digitales. Son creados por personas e implementados para servir a un propósito. “Un algoritmo, escrito en código, hace todo su trabajo de forma invisible”, explicó un desarrollador de software. “La implementación de un algoritmo se oculta de la vista. En algunos casos, esto es muy complejo”.
Fuente: laopinion.com
Con el fin de entender cómo estas herramientas que usamos afectan nuestras vidas y comportamiento, es útil aprender un poco sobre los bloques de construcción: cómo funciona ese misterioso mundo digital. La gente asocia algoritmos con tecnología y matemáticas. El software y el hardware que usamos todos los días hacen uso de algoritmos, ya estén distribuyendo anuncios y resultados en Google o ejecutando actividad en nuestros procesadores.
Fuente: Video Youtube ¿Qué es un ALGORITMO?
Un algoritmo es un conjunto de reglas utilizadas para ejecutar una tarea. Como señala un artículo de The Economist líneas abajo, los algoritmos son los que modifican nuestros ‘feeds’ de noticias (selección automática de posts afines), deciden qué Uber utilizaremos y reconocen patrones de información para filtrar spam, pero todo se reduce a un procedimiento que acepta entradas y distribuye salidas.
Fuente: jmramirez.pro
Si los algoritmos son sólo métodos para resolver problemas, ¿por qué, entonces, son tan importantes para nuestra vida cotidiana? Analizándolo holísticamente, el estudio de los algoritmos es importante porque la comprensión de los algoritmos en detalle permite que uno realmente pueda planificar y construir soluciones a algunos de los problemas más importantes de negocios y tecnología que existen hoy en día. De hecho, sin comprender la naturaleza los algoritmos, no se pueden enfrentar los problemas que se discuten en los mundos de “Big Data”, “Sistemas Inteligentes” o “Internet de las Cosas”. Para entender más sobre cómo estos complejos programas informáticos determinan gran parte de nuestra vida diaria, ver el siguiente video de TED:
¿Por qué? Porque los algoritmos nos permiten entender y optimizar el tiempo y el espacio. En términos prácticos, los algoritmos dan a los equipos tecnológicos la capacidad de ahorrar una gran cantidad de tiempo desde una perspectiva computacional. Estos ahorros de tiempo permiten a las empresas hacer tareas utilizando computadoras que de otro modo serían imposibles.
Es importante destacar que en un mundo de dispositivos conectados donde millones de objetos y puntos de datos pueden ser recogidos en tiempo casi real, el uso de algoritmos eficientes puede hacer que los programas y sistemas funcionen millones de veces más rápido de lo que es posible actualmente. Es más, estos ahorros de tiempo no se pueden realizar simplemente gastando más dinero, añadiendo más gente a los equipos de desarrollo o aumentando la cantidad de infraestructuras utilizadas para soportar un problema. Por el contrario, la comprensión de los algoritmos puede permitir que los arquitectos de sistemas construyan soluciones que serían imposibles de otra manera.
En Lampadia consideramos esencial que nuestros lectores entiendan la naturaleza de las herramientas que se usan hoy día para resolver algunos de los problemas más apremiantes que existen hoy en día. Usando algoritmos, estructuras de datos y Big Data, se pueden mover aviones, trenes y automóviles más rápido, mejorar los rendimientos de los recursos, proporcionar energía a millones de personas, mantener redes de comunicaciones globales e inteligencia artificial y sistemas conectados que ya están transformando nuestras vidas, algo que se acelerará en los años y décadas por venir. Lampadia
The Economist nos explica
¿Qué son los algoritmos?
Aunque son capaces de grandes hazañas, son simplemente listas de instrucciones
The Economist
30 de agosto de 2017
Traducido y glosado por Lampadia
Los algoritmos están en todas partes. Tienen un rol en el mercado de valores, deciden si un cliente puede obtener una hipoteca y, algún día, podrán conducir autos autónomos. También realizan búsquedas en Internet cuando se les pide, publican anuncios cuidadosamente elegidos en los sitios web que visitan y deciden qué precios mostrar en las tiendas en línea. Como Uber y Waymo saben muy bien, pueden ser sujetos de argumentos legales; también causan preocupaciones regulatorias (a principios de agosto, un grupo de luminarias pidió la prohibición de los robots en campos de batalla ejecutando algoritmos diseñados para matar a las personas). Page Rank -el algoritmo que potencia los resultados de búsqueda de Google- ha hecho que sus inventores sean muy ricos. Los”filterbubbles” (burbujas creadas por filtros) algoritmicamente organizadas pueden incluso afectar la manera el vota de un país. Pero, ¿qué son exactamente los algoritmos y qué los hace tan poderosos?
Un algoritmo es, esencialmente, una manera inteligente de hacer cosas, sin tener un cerebro. Es un conjunto de pasos precisos que no necesitan un gran esfuerzo mental para hacerse, pero que, si se obedecen exactamente y mecánicamente, conducirán al resultado deseado. La división larga y la adición de columnas son ejemplos que todo el mundo conoce. Si se sigue el procedimiento, se garantiza que se obtendrá la respuesta correcta. Así es la estrategia, redescubierta miles de veces cada año por los aburridos escolares con un aprendizaje de algoritmos matemáticos. La falta de cerebro es la clave: cada paso debe ser tan simple y tan libre de ambigüedad como sea posible. Las recetas de cocina y las direcciones de conducción son un tipo de algoritmos. Pero las instrucciones de como “guisar la carne hasta que estén tierna” o “está a pocas millas de camino” son demasiado vagas para seguirlas sin, al menos, alguna interpretación.
Los algoritmos están estrechamente asociados con las computadoras y los códigos de programación. No tiene que ser así. Alan Turing, un pionero matemático británico que hizo un gran trabajo sobre cómo tratar algoritmos con rigor matemático, escribió una vez un algoritmo de ajedrez que era bastante complicado en el papel. Lo probó en un partido contra un amigo, escudriñando la lista de instrucciones con cada movimiento y haciendo lo que sus instrucciones le dijeron. Pero, como admitió el oponente de Turing, los humanos suelen encontrar que un trabajo repetitivo y estúpido es aburrido y frustrante (había tanto papel y aritmética involucrados que, según los informes, tardaba media hora en jugar cada jugada). Las computadoras, sin embargo, sobresalen rápidamente en las tareas aburridas y repetitivas tales como “agregar estos dos números”, “decidir si este número es más grande que ese” y “almacenar la respuesta allá”. Es, de hecho, lo único que son capaces de hacer.
Por esa razón, las computadoras han permitido a los humanos construir y ejecutar construcciones algorítmicas cada vez más grandes y complicadas. Y resulta que, al igual que los ladrillos de Lego, acumulando suficientes instrucciones simples, permite construir cosas mucho más intrincadas e interesantes de lo que parece al principio. Cada programa de computadora, desde ‘Chrome’ a ‘Call of Duty’, o a un modelo climático, es, en su raíz, nada más que una gran pila de algoritmos que se ejecutan a alta velocidad. Irónicamente, algunos de los algoritmos más avanzados no son escritos por humanos, sino por otros algoritmos. El aprendizaje autónomo es una técnica de inteligencia artificial que se utiliza para enseñarle a las computadoras a hacer cosas que las personas pueden hacer, como decodificar el habla o reconocer caras, pero que los humanos no pueden explicar de una manera algorítmica suficientemente mecánica. Así que un algoritmo de aprendizaje hace el trabajo de traducción por ellos. Usa muchos ejemplos del tema en cuestión (ya sea lenguaje hablado, por ejemplo, o imágenes de rostros) que han sido etiquetados por los humanos. Luego produce otro algoritmo que los reconoce eficazmente. El no contar con un cerebro, en otras palabras, no es ningún impedimento para la inteligencia. Lampadia
