Ulcera0

Por Adrián Paenza ¿Cuántas veces le pasó que quiso entrar en alguna página de Internet y se tropezó con que tenía que “interpretar” una o dos palabras que en principio no tenían ningún sentido? Aparecen “deformadas”, mezclando minúsculas con mayúsculas, algunas veces aparecen números también. La mayoría de las veces son difíciles de leer correctamente y uno tiene la sensación de que si no puede contestar bien lo que le preguntan nunca más podrá acceder a ese sitio. Con el tiempo uno aprende que el programa le ofrece otras oportunidades y ya no se siente tan frustrado. Además, como uno sospecha que lo hace por cuestiones de “seguridad” y pareciera que hay alguien que está monitoreando lo que hacemos y quiere protegernos, uno se esfuerza (en soledad, ciertamente) por tipear las dos palabras (o lo que parecen palabras) con todo cuidado. Hasta acá, todo bien. Lo hemos incorporado casi como una forma de vivir con Internet, sobre todo cuando uno ingresa a hacer una operación que involucra dinero (transacción bancaria, compra de boletos para eventos deportivos o películas o adquisición de ropa o libros o música, etc., etc.). En suma, uno lo hace y no se cuestiona demasiado. Pero la pregunta es: ¿qué hay detrás de ese sistema? ¿Quién lo inventó? ¿Para qué sirve exactamente? Situémonos en el año 2000, a principios de este siglo. Todo lo que tuviera que ver con Internet estaba siendo recién explorado pero ya se había producido el boom que interrelacionaba y conectaba al mundo. Cada uno de nosotros –los privilegiados que tuvimos acceso virtualmente desde el comienzo– advertíamos con fastidio que recibíamos correos no deseados, enviados por gente que no conocíamos, ofreciéndonos artículos (o servicios) que no queríamos y lo peor es que aparecían disfrazados (aun hoy) como que sabían quienes éramos, ya sea usando el nombre o el apellido o la dirección electrónica. El origen de cada correo era una dirección electrónica con una casilla que o bien rebotaba los mensajes de vuelta o bien los ignoraba. Más aún: cada uno de nosotros era uno entre miles o cientos de miles, que recibíamos el mismo correo electrónico. Era imposible que una persona física se propusiera mandar todos esos mensajes al mismo tiempo, por lo que, pensando un poco, es fácil imaginar que debería haber algún programa que tomaba la base de datos de alguna compañía que guardaba la información personal de todos nosotros, y preparaba automáticamente una lista de destinatarios a los que les enviaría ese mensaje. Y hasta allí quería llegar. Esos mismos programas no sólo servían/sirven para enviar correos en forma masiva, sino que también simulan ser humanos que tratan de ingresar a algún sitio de Internet. Tomemos un ejemplo: supongamos que una empresa ofrece la compra por Internet de entradas para ir a un concierto o para un partido que se juegue en el mundial de fútbol de Brasil. Si un programa de computadora pudiera ingresar sistemáticamente y comprar todos los tickets que se ofrecen para después revenderlos, no habría manera de descubrirlo. En cambio, si aparece la intervención humana, allí sí uno puede desenmascarar a los revendedores y ponerles un límite. Es que si las empresas que proveen los servicios que uno quiere adquirir (sea comprar un libro o una canción o como, decía más arriba, una entrada para un evento musical o deportivo) tuvieran que verificar que quien está haciendo el pedido es una persona “de verdad” y no una máquina, el costo involucrado sería imposible de sostener. Y allí es donde apareció el joven Luis von Ahn. A pesar de que su apellido –de origen alemán– no lo demuestra, Von Ahn nació en Guatemala. Se doctoró en Ciencias de la Computación en la Universidad de Duke, en Carolina del Norte, Estados Unidos. En el año 2000 tuvo una idea revolucionaria. En lugar de tener que contratar personas que “atendieran” los pedidos de los usuarios y lograran determinar cuáles eran ficticios y cuáles eran reales, Von Ahn diseñó un método extraordinario: las computadoras, aun al día de hoy, son incapaces de “leer” esos jeroglíficos que nosotros usamos como letras si están distorsionados o aparecen borroneados. Como le habrá pasado a usted, cuando uno tiene que “leer” la palabra que le proponen, en principio hay que hacer un esfuerzo para descifrar las letras y/o números involucrados. Con todo, un humano puede hacerlo. Para la computadora, eso es virtualmente imposible. Luis von Ahn advirtió que había descubierto (o inventado) una herramienta poderosísima. La llamó Captcha. Parece un nombre raro pero son las iniciales en inglés de estas palabras: Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart. En castellano, mi traducción libre sería: Test de Turing Completamente Automático para Distinguir Computadoras de Seres Humanos. ¿Por qué “Test de Turing”? Porque con ese nombre se conoce al test introducido por el matemático inglés Alan Turing (1), el verdadero héroe en la Segunda Guerra Mundial luego de haber descifrado el código de encriptación de los alemanes (2) que –según los que entienden de historia– fue el dato clave para que los aliados ganaran la guerra. En 1950 Turing escribió su trabajo fundacional llamado Computing Machinery and Intelligence (3). Pero me desvié. En el año 2000 aparecen en escena los Captcha. El portal Yahoo utilizó la idea inmediatamente y eso hizo que Von Ahn pasara a tener una fama instantánea. Una vez que se doctoró, fue contratado como profesor en la prestigiosa Universidad de Carnegie Mellon en Pittsburgh y cuando cumplió 27 años le otorgaron uno de los premios a los jóvenes considerados “genios” que otorga la Fundación MacArthur. En dinero, le significaron 500 mil dólares. Curiosamente, ése no fue el final, sino una etapa intermedia para Luis von Ahn. Luego tuvo otra idea que creo es incluso más potente que la anterior. Voy a imaginarme su potencial línea de pensamiento con el riesgo –obvio– de estar alejado de la realidad, pero eso es irrelevante. Luis von Ahn debe haber visto que cinco años después de que apareciera (y patentara) Captcha, había millones de personas que se pasaban varios segundos de su día tratando de descifrar un código formado por cuatro o cinco jeroglíficos. Y todo eso hecho con el solo afán de demostrar que esas personas éramos/somos humanos (y no máquinas). ¿Cómo aprovechar toda esa energía y esfuerzo? Entonces, se le ocurrió lo siguiente: como escribí más arriba, los programas actuales tienen problemas para interpretar símbolos cuando no son “parejos” o esperables. Es decir, este tipo de programas se llaman OCR, optical character-recognition (reconocedor óptico de caracteres). Si bien ahora son muy potentes, todavía no son capaces de descifrar palabras que no están escritas en forma consistente con el resto del texto o aparecen borroneadas o distorsionadas o porque las páginas están amarillas por el paso del tiempo. De hecho, el propio Von Ahn dice que para libros que fueron escritos hace más de 50 años, los programas que usan OCR sólo pueden comprender el 70 por ciento del texto. Ni hablar además de libros escritos en la antigüedad. ¿Qué hacer entonces? A Von Ahn se le ocurrió que en lugar de poner una sola palabra, pondría dos. ¿Por qué dos palabras? La primera serviría para descubrir a los que no fueran humanos, pero la segunda serviría para que un humano tratara de interpretar una palabra de un texto que un programa “reconocedor de caracteres” no podía. Entonces, cuando uno de nosotros ve dos palabras, tiene que entender que está ofreciendo dos informaciones: la primera es la misma que hacía Captcha, o sea, autenticar que uno es un ser humano. La segunda es cooperar con la digitalización de un libro (por ejemplo). A este nuevo protocolo, Von Ahn lo llamó ReCaptcha y es el que se usa en la actualidad. De hecho, el programa envía esa segunda palabra diez veces de manera que diez personas diferentes hagan el trabajo de “desentrañar” lo que quiere decir. Cuando las diez dijeron lo mismo, la palabra queda descifrada y el digitalizador da por aceptado ese texto. Sin embargo, hay algo más que quiero incluir en este texto: pensemos en términos económicos. Si uno invierte –en promedio– diez segundos por usuario y se estiman alrededor de 200 millones de ReCaptchas diarios en el mundo, eso significan más de 550 mil horas-hombre por día (4). Si uno tuviera que contratar a trabajadores que se dediquen a hacer este trabajo y les pagara un salario muy mínimo de 30 pesos por hora, esas empresas deberían invertir en el orden de 16 millones de pesos diarios. Si uno tomara el salario mínimo por hora en los Estados Unidos (un poco más de 7 dólares), el dinero involucrado ahora sería de 4 millones de dólares diarios o, lo que es equivalente, más de 1000 millones de dólares por año. Lo que hizo Von Ahn permite ahorrar ese dinero y estar –entre todos– haciendo un esfuerzo común en forma inadvertida, o dicho de otra manera, estamos todos trabajando sin saber que lo hacemos. Y gratis. No puedo terminar este artículo sin decir que Google adquirió la tecnología que ideó Von Ahn en el año 2009 y ahora ha sido incorporada a más de 350.000 sitios de Internet, incluidos Facebook y Twitter. Con esta tecnología, Von Ahn sostiene que se están descifrando en el orden de 100 millones de palabras por día, lo que permite inferir que sirve para digitalizar alrededor de 2 millones y medio de libros por año. Hasta el año 2012, de acuerdo con sus datos, participaron más de 750 millones de personas distintas en digitalizar al menos una palabra. O sea, más del 10 por ciento de la población mundial participó en el proyecto. La causa que impulsa a Google es muy noble: está haciendo un esfuerzo descomunal –que celebro–, que es el de digitalizar todos los libros que se escribieron desde que los humanos dejamos registros escritos. Lo que sucede es que en el camino participamos todos y no lo sabíamos. ¿O usted tenía idea? 1) Le propongo que vea el artículo que apareció sobre Alan Turing en la contratapa de Página/12 el 27 de agosto del año 2008. También se puede ver acá: http://www.pagi na12.com.ar/imprimir/diario/contratapa/13 110452-2008-08-27.html 2) Conocido con el nombre de Enigma. 3) “Maquinarias para computación e inteligencia”, en donde Turing se cuestionaba si las computadoras pueden “pensar”. 4) En este sitio de Internet está la conferencia TEDxCMU que el propio Luis von Ahn dio en Carnegie Mellon: http://tedxcmu.com/videos/luis-von-ahn

La idea es mostrar "la sabiduria de la multitud", les dejo una nota de la contratapa de pagina 12 escrito por Adrian Paenza. El peso de un toro El 29 de febrero del 2012 estaba sentado en Long Beach, California, en el salón donde se realiza la convención anual de TED. Imagine un auditorio con más de 1500 personas reunidas con la idea de dejarse sorprender. Digo esto porque no son conferencias comunes, en donde alguien habla y otros escuchan. Acá la idea es que quienes hablan tienen muy poco tiempo (a lo sumo 18 minutos) y, como objetivo central, cautivar a quienes tiene enfrente. No es fácil. No es fácil ser creativo. Decir algo nuevo, atractivo, seductor e ingenioso. Y en tan poco tiempo. Los conferencistas vienen desde todas partes del mundo y ser elegido para hablar allí es ciertamente una distinción. En una de las sesiones de la tarde, Chris Anderson, el curador de estas reuniones, invitó al estrado a un señor que llegaba desde Israel. Su nombre: Lior Zoref. Se presentó él mismo diciendo que su sueño en este momento particular de su vida era poder dar una charla en TED. Sus amigos le dijeron que estaba loco, ya que no había nada que él pudiera decir que fuera de interés para una audiencia tan masiva y ecléctica. Sin embargo, Zoref lo logró. Más aún: logró convencer a todo el panel que toma las decisiones sobre los candidatos de que valía la pena darle una oportunidad. El tema que propuso Zoref fue “la sabiduría de la multitud”. Dicho así suena grandilocuente, cierto en potencia pero ambiguo, difícil de exponer salvo a través de ejemplos, pero al mismo tiempo desafiante... Lo que importa es que Zoref lo logró. Sígame por acá. Como usted bien sabe, cada vez que uno entra en un cine, en un teatro, en un auditorio o en una reunión en donde hay mucho público, por delicadeza y respeto a los concurrentes se nos pide que apaguemos los teléfonos celulares (o que lo pongamos en modo vibrador). En este caso, Zoref nos pidió lo contrario. Dijo que –al menos por unos minutos– todo el mundo no sólo tendría permitido usar su teléfono celular, sino que nos pedía que por favor lo usáramos. El autor de la idea que él habría de elaborar frente a nosotros fue un joven de 16 años (Or Sagy), quien le sugirió un experimento notable. Le dijo: “Llevate contigo al estrado a un toro. Sí, a un toro. Vivo. Una vez allí, pedile a la gente que está en el auditorio que mande un mensaje de texto a cierta dirección electrónica estimando el peso del toro”. Sin decir cuál era su objetivo final, eso fue exactamente lo que hizo Zoref. Aparecieron dos personas que trajeron un toro1 al escenario. Superado el instante de confusión inicial, Zoref explicó el experimento que pretendía hacer. En realidad, sólo nos dio un número para enviar un mensaje de texto. Todo lo que había que hacer era conjeturar cuánto podría pesar el toro. Mandar el mensaje con ese número (el peso). Lo que terminaría pasando es que habría una computadora que recibiría todos los mensajes que se emitieran durante 60 segundos y en tiempo real habría de calcular el promedio de los números. El objetivo era demostrar la “sabiduría de la multitud”. Durante un minuto, 500 personas (sí, exactamente 500 personas) votaron (votamos). ¿Qué cree que pasó? ¿Quiere detenerse un minuto en la lectura y pensar qué sucedió? Me gustaría estar junto con usted en este momento hablando sobre este texto. Antes de leer la respuesta o antes de que yo le cuente lo que pasó, le preguntaría (le pregunto): ¿estuvo usted alguna vez en un recital de música? ¿O en una cancha de fútbol? ¿O en un acto en donde –por ejemplo– hay que cantar el Himno? ¿Qué sucede en cada uno de esos casos? Si nos separaran a cada uno de nosotros y nos hicieran cantar solos, es muy probable que nos “saquen a patadas” del lugar, por lo desafinados. Sin embargo, cuando uno se mezcla en una multitud, cuando es indistinguible una voz de otra, entonces todo parece funcionar bien, como si fuéramos un coro bien entrenado. O sea, aunque cada uno desafine de manera distinta, en promedio desafinamos organizadamente, hasta entonar la música correctamente, como si convergiéramos hacia la canción adecuada, como si todos entendiéramos de música. Trasládelo ahora al ejemplo del toro. Lo más probable es que los integrantes de esa audiencia hubiéramos tenido muy poco contacto con toros, casi me atrevería a decir que, salvo mascotas, no me imagino a ninguno de los que allí estábamos lidiando con animales de granja ni en establos ni mucho menos con toros y vacas u otros animales de hacienda. Las estimaciones había que hacerlas en libras, pero yo las voy a convertir a kilos para transformarlas en unidades que nos son más cercanas2. Pasaron algunas cosas muy curiosas: antes de dar a conocer el resultado final, Zoref extrajo dos datos interesantes: la persona que estimó el número más bajo fue alguien que dijo que el toro pesaba 140 kilos3. Como dijo Zoref, “se nota que el señor sale poco”. El que apuntó demasiado arriba estimó que el toro pesaba 3632 kilos4, muy lejos del valor real. Ahora sí, el final: el promedio entre los votantes fue de 813 kilos y medio5. ¿El peso real del toro? Aunque parezca increíble: ¡815 kilos! Sí, le erramos (me incluyo) por un kilo y medio. ¿Qué enseña esto? Hay muchos ejemplos sobre sabiduría de la multitud o sabiduría popular. De hecho, hay mucha gente que aprovecha lo que sucede en las redes sociales para saber cuáles son los temas que le interesan a la gente6 y los incorporan a su agenda. Otro ejemplo notable es en el campo de la computación: el sistema operativo Linux, de fuente abierta. Más del 90 por ciento de las 500 computadoras más rápidas del mundo utilizan alguna variante de Linux y Linux es el subproducto del trabajo y creatividad de muchísima gente distribuida por todo el mundo que aporta sus ideas a esta suerte de pozo común. Por su parte, cuando usted hace una búsqueda usando Google, aparece un enorme número de páginas ordenadas. Ese orden se basa en lo que entre todos estamos determinando como orden de relevancia. En la Justicia, el juicio por jurados se basa en la misma idea. Se considera que es más probable que las mentes de varias personas lleguen a un veredicto más acorde con la verdad que si la determinación la toma un hombre solo: el juez. Para terminar, quiero utilizar una frase cuyo autor desconozco, pero que leí en el blog de Ben Lillie7: “Grandes mentes piensan parecido. Mentes creativas piensan juntas”. ¿No se trata de eso? ¿No se trata de mejorarnos como sociedad aportando entre todos para el bien común? Ahora, en plural: ustedes, ¿qué piensan? Notas 1 En realidad, no fue un toro sino un buey, pero a mí me resultan indistinguibles. Con el tiempo descubrí que había sido un buey, pero a los efectos prácticos, toro o buey no marcan diferencias. 2 La conversión la hago así: 1 libra = 0,454 kilos. Por lo tanto, 100 libras = 45,400 kilos. 3 O sea, 308 libras. 4 En este caso, 8000 libras. 5 El promedio fue de 1792 libras y el peso real del toro era de 1795 libras. 6 Los trending topics. 7 Director del blog The Story Collider (“El Colisionador de la Historia”), y además editor de TED.com para quienes no saben que es TED como yo http://es.wikipedia.org/wiki/TED

Les dejo un tutorial de una parrilla- horno realmente facil de hacer con un minimo conocimiento de soldadura link: http://www.youtube.com/watch?v=B-CjIyIGNXw mas informacion http://www.hagaloustedmismo.cl/component/hum/proyecto/22/patio-y-jardin/478/icomo-hacer-una-parrilla-horno.html