Las matemáticas que hay detrás de la tecnología

La informática y la programación se nutren de algoritmos y funciones matemáticas. ¡Eso es lo que vamos a ver hoy! Las matemáticas que hay detrás de la tecnología.

Vamos a ver cómo las matemáticas están detrás de la informática, los datos, la Inteligencia Artificial, la seguridad y el comercio electrónico. El álgebra, los métodos numéricos o el códigos binario son algunas de las herramientas matemáticas aplicadas a la innovación y que permiten el progreso tecnológico.

Y es como ya hemos visto en otros artículos, las matemáticas tienen muchas más aplicaciones de las que conocemos.

Matemáticos que impulsaron la informática

Y si hablamos de las matemáticas detrás de la tecnología, tenemos que empezar por la informática. El nacimiento de la Informática tiene su base en las matemáticas. Científicos como Alan Turing o Jhon Von Neumann fueron los impulsores de la Informática.

Alan Turing: matemático y padre de la Informática

Si hablamos de matemáticas e informática, tenemos que hablar de Alan Turing. Para muchos, «el padre de la informática». Turing representa perfectamente esa relación entre las matemáticas y la informática

Este científico británico participó en la II Guerra Mundial desencriptando los mensajes que enviaban los alemanes. Ideó la máquina de Turing, que podría considerarse como el primer ordenador de la historia y predecesora de los ordenadores actuales.

Test de Turing

El Test de Turing comprueba la naturaleza humana o artificial de una máquina, es decir, si puede realizar comportamientos humanos o no. Son pruebas mediante las cuales se ponen a prueba a las máquinas. Si éstas realizan acciones que los humanos no pueden distinguir si las ha realizado una máquina o un humano, entonces se considera «una máquina inteligente».

Jhon Von Neumann

Otro científico destacado es John Von Neumann, creador de la arquitectura de Von Neumann. Con ello, sentó las bases teóricas de la Informática y la arquitectura lógica de lor ordenadores. Un matemático multipropósito

Sus contribuciones teóricas más conocidas han estado en la arquitectura de los ordenadores y la teoría de juegos pero que siempre puso las matemáticas al servicio de la tecnología. Participó en muchos proyectos de empresas privadas, en los que encontró numerosas aplicaciones de las matemáticas a la tecnología y a la innovación.

Existe cierta polémica por la invención del ordenador. Tanto los ingleses y estadounidenses la reclaman. La realidad es que la ciencia y revisión histórica parecen dar la razón a los ingleses.

El Big Data y los datos

Las matemáticas y la estadística están detrás de todas las tecnologías relacionadas con los datos. Desde el Big Data y los campos relacionados con los datos: Business Intelligence, Ciencia de Datos y Análisis de Datos. Entre estas áreas no existen límites bien definidos sino que lo normal es que se combinen ¿Cuál es la diferencia entre ellos?

Big Data

Uso de grandes volúmenes de datos en la tecnología

Ciencia de Datos

Extracción, tratamiento de datos, creación de algoritmos, etc

Business Intelligence

Creación de panales de control e indicadores (KPIs) que proporcionen información numérica a las empresas. Normalmente este área es más descriptiva.

Análisis de Datos

El análisis de datos puede ser descriptivo (informe de lo sucedido anterior al informe), predictivo (predicción de lo que podría suceder en el futuro proyectándose en los datos pasados), prescriptivo (se realizan recomendaciones para lograr los objetivos de las empresas

La Inteligencia Artificial: la «moda» de los algoritmos

Básicamente consiste en la apariencia de inteligencia en ordenadores o dispositivos (como hemos visto en el Test de Turing). Y es que las máquinas reconocen nuestras imágenes, nuestros textos o incluso nuestras como voces (como Alexa de Amazon). Dentro de la aplicación artificial tenemos los siguientes campos

Inteligencia Artificial

No requiere aprendizaje de la experiencia de la máquina, simplemente que esté programada por humanos y que esté dotada de aparente inteligencia.

Machine Learning o Aprendizaje Automático

La máquina está programada por humanos pero tiene la capacidad de aprender de la propia experiencia

Deep Learning

Dentro del Machine Learning, la máquina solo aprende a partir de la propia experiencia. Funciona con redes neuronales (capas de información).

Algunas de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial son el procesamiento del Lenguaje Natural (reconocimiento del lenguaje humano) o la biometría (reconocimiento de seres humanos o caracteríticas humanas a través de por ejemplo, imágenes faciales).

Los algoritmos: de las matemáticas a las Redes Sociales

Un algoritmo es una serie de pasos definidos que conducen a una solución de un problema. Una palabra clave que conecta las matemáticas y la Informática y que, sin duda, la tenemos presente en el día a día.

Los algoritmos nos aparecen tanto en Internet como en las Redes Sociales. Pero, ¿qué es un algoritmo?

Un algoritmo es una serie de pasos o instrucciones que nos permiten resolver un problema matemático. La regla de Ruffini, el algoritmo de la división o la resolución de una ecuación de Primer Grado son ejemplos de algoritmos.

¿Cómo funcionan los algoritmos de Google?

Google tiene patentados una serie de algoritmos que deciden qué resultados mostrar en el buscador. Dependerá de métricas como la tasa de clicks, la retención, el comportamiento de usuario dentro de la página, a qué páginas enlaza.

Así que, a partir de ahora, cuando hagas una búsqueda en Internet, ya sabrás por qué aparecen primero páginas como la Wikipedia, LinkedIn, medios de comunicación. Pero, ¿qué hay detrás de todo esto?

Evidentemente, tiene cierta complejidad. Lo que hace Google es que mejora cuanta más información tiene. Y cuanta más información tiene, más algoritmos lanza.

Es decir, Google perfecciona los resultados de búsqueda con algoritmos dentro del algoritmo. Una curiosidad es que a los algoritmos grandes les pone nombre de animales

• Google Panda
• Google Hummingbirg
• Google Pigeon
• Google Penguin

¿Y los algoritmos de las Redes Sociales?

Al igual que Google, las Redes Sociales funcionan con algoritmos que posicionan unos contenidos frente a otros dependiendo de muchos factores: el número de me gustas, comentarios, compartidos, tiempo de visualización… Uno de los conceptos clave del funcionamiento de estos algoritmos es el de Redes Neuronales

¿Qué es una Red neuronal?

Las redes neuronales son formas de estructurar la información en capas y sobre ello se basa el funcionamiento de tecnologías como el Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y aplicaciones como las Redes Sociales.

Estos algoritmos no solo favorecen sino que también pueden penalizar a ciertos contenidos. Existe mucha literatura y curiosidades en torno a las penalizaciones y límites de las Redes Sociales.

Guerras comerciales entre algoritmos

Una curiosidad es que estas redes funcionan con Redes Neuronales e incluso tenemos ciertas «guerras» entre las distintas compañías tecnológicas.

Por ejemplo, en YouTube se considera un factor de penalización el mencionar la palabra «Twitch» (plataforma de streamings). Y es que si bien YouTube es propiedad de Google, Twitch lo es de Amazon, otra de las grandes tecnológicas, y no quiere que le des promoción a Twitch. Por eso, muchas veces la encontraréis nombrada como «la plataforma morada o similares».

Es decir, la red neuronal escucha los contenidos de tus vídeos, los reconoce y el contenido los pasa por sus algoritmos. Aquí vemos no solo la componente algorítmica sino también la componente comercial entre distintas empresas tecnológicas

Matemáticas e Informática

Otras aplicaciones de las matemáticas en la Informática son:

Sistema Captcha

Un sistema que permite reconocer a un humano cuando está navegando por Internet. Es muy sencillo, consiste en clicar una casilla de verificación

Código QR

Código de cuadrados blancos y negros que permite reconocer un producto o un enlace. Detrás de este sistema está el código binario (es decir, secuencias de unos y ceros). El código QR es una matriz de 1 y 0 y al escanear la información te lleva a una página web o una aplicación

Código ASCII

Se trata de un código alfanumérico que asocia a cada caracter del teclado un número. Así, los ordenadores pueden reconocer los caracteres que normalmante usamos los humanos.

No esperéis que el ordenador llame almohadilla al símbolo #. Para los ordenadores, # es el caracter «35». ¿Y cómo se escribiría 5C en código ASCII?

Código binario

Las combinaciones de unos y ceros están a la orden del día en Informática. La utilización del código binario es la base de toda la Informática.

El código binario se usa en el código ASCII, los códigos QR y códigos de barra de los productos de los supermercados.

Ordenadores cuánticos

Y si queréis profundizar más en el tema de las relaciones entre las Matemáticas y la Informática, no os perdáis los ordenadores cuánticos.

Este tipo de ordenadores, mucho más avanzados que los actuales permiten realizar cálculos complejos, lo que sin duda, constituirá un gran avance para el progreso tecnológico de la humanidad.

¿Qué papel juegan las matemáticas en el mundo laboral del siglo XXI?

La mayoría de profesiones del futuro tendrán una gran componente tecnológica, por lo que saber y estudiar matemáticas, será siempre una estupenda opción para mejorar nuestras capacidades profesionales. Además de su empleabilidad, estos trabajos relacionados con las matemáticas y la tecnología suelen ser trabajos cualificados y por tanto, bien remunerados.

Gracias a las matemáticas que está detrás de toda la tecnología, los algoritmos y los científicos que pusieron las bases teóricas, se desarrolla la informática, los dispositivos tecnológicos que están a nuestro alrededor y juegan un papel muy importante en las economías del siglo XXI ¡Hasta dónde llegan las matemáticas!