Imperialismo computacional. Recopilación de enlaces octubre 2016.

Recopilación de enlaces sobre los temas habituales de la serie Imperialismo Computacional. 18 puntos, en general sin comentarios adicionales excepto al final.  Algunos recién salidos del horno. 

0. Ahora que por fin me había decidido a perder la virginidad… :-).

1.Capital riesgo para nuevos emprendimientos en España.

2.Ecommerce: su crecimiento.

3.Las obras completas de Ortega en PDF.

Nos las ofrecen en la biblioteca digital argentina Alejandría Digital, que ofrece de manera legal obras de dominio público.

Dudo que lo que ofrecen sean las completas de Ortega. Más bien sus libros.

P.s. A mi se me pone pesado el ordenador al intentar cargar esta página.

4.Imperialismo computacional y sociedad del ocio.

El enésimo artículo que intenta responder a la pregunta sobre si las máquinas nos quitarán el trabajo. No obstante, interesante.

5.Fintech: Bizum.

La banca tradicional  contraataca.

6.Fintech: Stripe.

7.DTC en agribusiness.

He trabajado en agribusiness y cadenas de valor agrícolas y me interesa mucho este tema. Haremos seguimiento.

8.DTC Clinical Lab Testing / masshealth.

La preocupación por la salud y la forma física es ya universal. Y el consumidor es cada vez más educado y capaz de interpretar análisis complejos de datos de cualquier tipo. ¿ Veremos  un nuevo electrodoméstico de uso masivo, un equipo automático de test médicos para el hogar que nos permita hacer seguimiento continuo, diario, de nuestros avances o retrocesos en materia de salud y forma física ?

En el enlace que encabeza el punto nos muestra una fórmula alternativa a estos electrodomésticos.

9.Ciberseguridad.

10.Algoritmos  y economía.

11.AI. Deep Learning. Esta técnica que tanto revuelo ha causado vista por dos físicos.

Según he leído los expertos en complejidad computacional no ven claro algunos puntos de este artículo. Realmente los físicos tienden a simplificar. A veces demasiado. En otro punto posterior veremos otro ejemplo…

Relacionado. Las limitaciones de Deep Learning.

12. Complejidad computacional. La complejidad de las ecuaciones diferenciales ordinarias.

Polynomial Time Corresponds to Solutions of Polynomial Ordinary Differential Equations of Polynomial Length 

Abstract: The outcomes of this paper are twofold. Implicit complexity. We provide an implicit characterization of polynomial time computation in terms of ordinary differential equations: we characterize the class P of languages computable in polynomial time in terms of differential equations with polynomial right-hand side. This result gives a purely continuous elegant and simple characterization of P. We believe it is the first time complexity classes are characterized using only ordinary differential equations. Our characterization extends to functions computable in polynomial time over the reals in the sense of computable analysis. Our results may provide a new perspective on classical complexity, by giving a way to define complexity classes, like P, in a very simple way, without any reference to a notion of (discrete) machine. This may also provide ways to state classical questions about computational complexity via ordinary differential equations. 

Our results can also be interpreted in terms of analog computers or analog models of computation: As a side effect, we get that the 1941 General Purpose Analog Computer (GPAC) of Claude Shannon is provably equivalent to Turing machines both in terms of computability and complexity, a fact that has never been established before. This result provides arguments in favour of a generalised form of the Church-Turing Hypothesis, which states that any physically realistic (macroscopic) computer is equivalent to Turing machines both in terms of computability and complexity. 

Relacionado. Cellular models. Aunque pueda sorprender a alguno, las ecuaciones diferenciales ordinarias se utilizan en los modelos celulares. Seguramente comentaremos sobre estos modelos (aunque no en relación a las ODE) en una próxima entrada.

13. Tecnoescépticos. Libro: Los problemas con el Big Data. 

Es  un libro escrito por una quant renegada.

Relacionado. Carr es un tecnoescéptico pionero, reincidente, casi clásico en relación a este tópico. Su último libro.

14. Economistas en Silicon Valley (NEG).

Relacionado. Libro. Twenty Lectures on Algorithmic Game Theory

Computer science and economics have engaged in a lively interaction over the past fifteen years, resulting in the new field of algorithmic game theory. Many problems that are central to modern computer science, ranging from resource allocation in large networks to online advertising, involve interactions between multiple self-interested parties. Economics and game theory offer a host of useful models and definitions to reason about such problems. The flow of ideas also travels in the other direction, and concepts from computer science are increasingly important in economics. This book grew out of the author’s Stanford University course on algorithmic game theory, and aims to give students and other newcomers a quick and accessible introduction to many of the most important concepts in the field. The book also includes case studies on online advertising, wireless spectrum auctions, kidney exchange, and network management.

15.Libro: Principles of Neural Design.

El cerebro visto desde un punto de vista diferente al habitual. Muy interesante. Algunas de las preguntas que  responden: ¿ Por qué necesitan los organismos un cerebro ? ¿ por qué la tendencia hacía cerebros más grandes ?. Y otras. El contenido es puro hardware, orgánico pero hardware. Es decir hablan del cerebro, no de la mente. Y muy centrado en la visión, aspecto en el que los autores son especialistas.

No lo he leído completo (el irritante Google books) pero creo que hay una disciplina pendiente de nacer, sobre la que ya hemos hablado en otras entradas, que no sabría como llamar: una especie de geografía económica neuronal, que explique la distribución espacial (es decir corporal y cerebral) de ganglios, glándulas, núcleos, zonas cerebrales etc…

Cuando uno lee sobre neuroanatomía todo lo relacionado con esto parece bastante arbitrario y ad-hoc, pero seguramente tiene su lógica geográfica oculta, pendiente de ser desvelada. Y seguramente algunos de los principios sobre los que hablan estos autores serán de utilidad para explicar-comprender estos temas.

Y más en general cuando uno lee sobre neurociencias enseguida relaciona lo que lee con cadenas de valor o procesos industriales y con localización industrial. Los estados mentales siguen un proceso de producción desde los sentidos y la percepción hasta la acción y su evaluación. La localización dentro del cerebro o cuerpo de las máquinas (neuronas, núcleos, ganglios etc…) responsables de añadir fases de producción a estos procesos tiene que tener alguna lógica.

Pensar que las emociones, por poner un ejemplo, están localizadas en alguna zona del cerebro es absurdo, pero pensar que en alguna parte del cerebro por la que pasan los estados mentales se añade la carga emocional a un estado mental que hasta entonces era pura materia cognitiva es perfectamente plausible.

No me convence del todo su definición de la función de un cerebro. Muy genérica. Muchos organismos consiguen esto mismo  sin necesidad de cerebro. ¿ No tienen cerebro sólo los animales ?.  ¿ No es al fin y al cabo el cerebro algo específico de animales multicelulares  que se mueven ?

Extracto. 

So we postpone the parts lists and detailed schematics to consider first a larger question: why do we need a brain? One’s first thought, of course, is that we need it for the magical activities and feelings it confers: art, music, love . . . consciousness. But although these features arouse intense curiosity—as Pavlov emphasized—we shall see that they are merely baroque decorations on the brain’s fundamental purpose and should not be mistaken for the purpose itself. What we identify here as the brain’s purpose, especially because we are seeking principles, should apply not only to humans but as well to the nematode worm, C. elegans, and to flies. The deep purpose of the nematode’s brain of 302 neurons, the fruit fly’s brain of 105 neurons, and our own brain of 10^11 neurons (Azevedo et al., 2009) must be the same. By identifying the basic purpose , we set a context for later considering the “decorations.” We expect that research on the mammalian cerebral cortex will not reveal many new principles—rather it will elaborate the core ones. In general, it should be easier to discover them in simpler brains. The brain’s purposes reduce to regulating the internal milieu and helping the organism to survive and reproduce. All complex behavior and mental experience—work and play, music and art, politics and prayer—are but strategies to accomplish these functions. Sharing these fundamental tasks, the brains of worms, flies, and vertebrates show significant 2 Why an Animal Needs a Brain 12 Chapter 2 similarities—which will be discussed.

Los 10 principios que luego van desarrollando a lo largo del libro:

(1)  Compute with chemistry
(2)  Compute directly with analog primitives
(3)  Combine analog and pulsatile processing
(4)  Sparsify
(5)  Send only what is needed
(6)  Send at the lowest acceptable rate
(7)  Minimize wire
(8)  Make neural components irreducibly small
(9)  Complicate
(10) Adapt, match, learn, and forget

Explicamos brevemente el primer principio, bastante sorprendente: gran parte de la computación, en el cerebro, se hace químicamente por proteínas intracelulares, intraneuronas. Y afirman que con esta computación molecular vía proteínas se alcanza el límite físico (entiendo que clásico). Es decir, es mucho más eficiente, económico (es más, es así como se alcanza la máxima eficiencia) utilizar la química que la “electrónica”. Cuando el resultado de la computación se tiene que transmitir a distancia entonces se utiliza corrientes eléctricas usando neuronas. Por transducción, las computaciones químicas se pueden pasar a formato eléctrico cuando sea conveniente. ¿ Quiere decir esto que un estado mental significativo para una conciencia humana puede almacenarse en una sola neurona ? No lo sabemos.

Una presentación de uno de los autores dónde explica, también de manera concisa pero con imágenes, estos principios.

Relacionado. Alostasis. Otro de los autores del libro es el que acuñó el concepto de alostasis (que generaliza el de homeostasis). Un artículo en PDF dónde este autor explica este concepto que se puede resumir como homeostasis dinámica predictiva, pero que parece más bien una homeostasis desequilibrada, fuera de control. Lo desarrollaron porque algunas enfermedades (del cuerpo) no  se podían explicar por averías en los mecanismos homeostáticos.

El concepto de homeóstasis nace con Christiaan Barnard casi como metáfora, y lo desarrolla amplia y técnicamente Walter Cannon siempre vinculado a un organismo multicelular. Es un hecho que casi todos los parámetros homeostáticos se pueden seguir o evaluar con análisis de plasma y por lo tanto el enfoque parece válido. Pero me he sorprendido al ver que este concepto no se aplica en general a la célula, tan compleja o más que un organismo multicelular. El lector puede hacer una búsqueda en Internet sobre este tema y verá cuan pocas son las referencias al respecto. Ahora es cuando aparentemente se está empezando a aplicar este concepto a este objeto orgánico. Pero diría que se puede afirmar que, para controlar cualquier sistema complejo, orgánico natural o ingenieril, los mecanismos homeostaticos son necesarios. Por lo tanto una visión homeostática de la célula tiene que ser posible. Hablaremos en breve sobre este tema.

Uno había acuñado la frase: el sistema cuerpo-cerebro-mente es un sistema homeostático que quiere dejar de serlo, sin poderlo de momento; la sociedad-cultura es un sistema no homeostatico que, sin poderlo de momento, quiere llegar a serlo. Quizás tenga que cambiar la palabra homeostatico por alostático.

Relacionado. Sobre la célula tiene muy buena pinta el último libro de Nick Lane: Lane, Nick (2015). The Vital Question: Why Is Life The Way It Is?. Hay versión española.

Hace años leí parte de su libro sobre las mitocondrias y reconozco que me gustó.  El otro día estuve hojeando  su nuevo libro sin saber que los dos eran del  mismo autor. Luego até cabos.

Este autor, que aunque no es físico sino biólogo, simplifica materia tan compleja, ve perfectamente explicable, casi inevitable y ubicuo en el Universo, el origen de la vida unicelular procariota. Pero considera como altamente singular, irrepetible, la aparición de la célula compleja eucariota. Esta posición es absurda, puro marketing para intentar captar el interés del lector. Aceptamos que este segundo paso pueda ser más improbable pero de ahí a irrepetible…

Dicho esto, el libro parece interesante. Nos comenta que sin la simbiosis entre dos células procariotas sencillas (una bacteria, antecesora de las mitocondrias y una arquea, que sería la célula huesped; escribo de memoria) que produjo la célula eucariota, no hubiese sido posible la vida compleja tal y como la conocemos hoy.

Ello es debido a las limitaciones energéticas de los procariotas. Si he comprendido bien el argumento es como sigue: para generar vida de mayor complejidad se necesitan mayores genomas; mantener el stock y actividad de más genes implican que la célula tenga que producir más energía; la forma de obtener energía de los procariotas (la misma que el resto de formas de vida) es mediante corrientes de protones en canales de membrana; más energía implica más canales de membrana; pero ¿ membranas más grandes implican a su vez más genes (este paso no lo recuerdo bien) ?. En definitiva, los procariotas ya están optimizados al máximo, ya tienen todos los genes que pueden mantener. El autor conoce la existencia de células procariotas de gran tamaño y aclara que tienen múltiples  genomas, por lo tanto el ratio energía /  gen se mantiene.

Con la simbiosis indicada una célula, laa arquea, internaliza múltiples fábricas bacteriales de energía, las mitocondrias, que le permiten mantener y tener más genes y por lo tanto incrementar la complejidad. Como es conocido las mitocondrias mantienen sus propios (supereducidos) genomas (13 genes en el caso humano), habiendo transferido la mayoría de sus genes al núcleo, y se transmiten por vía materna (si tienes problemas energéticos, ya sabes a quien echarle la culpa). Para más detalles, ¡¡ a leer el libro !!.

Entiendo que, aunque interesantes, de momento no son más que especulaciones biológicas. Los santos de devoción del autor son biólogos con hipótesis altamente heterodoxas en sus inicios pero que finalmente tuvieron razón y fueron aceptadas e incluso sus carreras reconocidas: Margulis, Woese, Peter Mitchell o ¿ Bill Martin ?.   La trayectoria de Mitchell es realmente sorprendente.

16. Libro, relacionado con el anterior. Principles of animal design. The Optimization and Symmorphosis Debate

17. Libro. The Long Evolution of Brains and Minds. 

Muy interesante también.

Indice en PDF

18. Libro. El futuro de nuestra mente.

Lo he leído recientemente (las dos primeras partes). El autor es Michio Kaku perfectamente conocido y no vamos a hablar de él. Solo comentar que es un prestigioso físico ya veterano, reconvertido a divulgador,  en general sobre temas en los que es experto (física). Se declara  interesado desde joven por las neurociencias, y por ello se ha atrevido a publicar un libro de divulgación sobre neurociencias.

El libro es, ya decimos, de divulgación, y como pasa muy por encima sobre demasiados temas, de lectura fácil. La parte futurista, la tercera, demasiado futurista para mi  gusto y la he abandonado. Dicho esto reconozco que  me ha merecido la pena leer las partes que he leído, pues presenta una visión global del estado del arte en neurociencias con un lenguaje asequible.

Se atreve a presentar una teoría de la conciencia que, como era de esperar,  ha pasado sin pena ni gloria por los círculos neurocientíficos pero cuyo último nivel me parece interesante (para Kaku el nivel máximo de conciencia, el último, es la bola  de cristal, es decir la capacidad de predecir el futuro).  Esta teoría, especialmente el último nivel es, de alguna manera, el hilo conductor que articula el libro pues continuamente, en los capítulos siguientes intenta explicar los problemas neurocientíficos (entre otros las enfermedades mentales) en base a ella.

Me  ha interesado este último nivel de su teoría de la conciencia pues está muy relacionado con la entrada que hicimos sobre las concepciones del tiempo en la cultura occidental.

¿ Resuelve su teoría el así llamado problema de la conciencia ? Ya decimos  que pasa de puntillas por problemas muy complicados. Este es el segundo ejemplo de esta entrada de físicos que tienden a simplificar demasiado. La respuesta es seguramente no pero creo que su último nivel si aporta elementos interesantes, en nuestra, siempre modesta, opinión.

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