martes, 14 de enero de 2020

El día en que Elon Musk "predijo" la Tercera Guerra Mundial



Era el fin de semana festivo por el Día del Trabajo en Estados Unidos, a principios de septiembre de 2017, cuando Elon Musk se puso a tuitear sobre la Tercera Guerra Mundial.

El director ejecutivo de Tesla y de SpaceX no estaba haciendo predicciones alarmantes por una entonces reciente prueba con armas nucleares realizada por Corea del Norte. Lo que realmente parecía preocuparle a Musk sobre una guerra mundial era la inteligencia artificial.

Corea del Norte "debería estar abajo en nuestra lista de preocupaciones por el riesgo que implica para la civilización", dijo Musk en un mensaje enviado a través de Twitter, esa mañana.

"En mi opinión, la competencia por la superioridad en la inteligencia artificial a nivel nacional será la causa más probable de la Tercera Guerra Mundial", dijo Musk en otro tuit.

La alarmante predicción fue en respuesta a un comentario hecho por aquellas fechas por el presidente de Rusia, Vladimir Putin, en el que dijo que "la inteligencia artificial es el futuro no solo de Rusia sino de toda la humanidad" y aseguró que "quienquiera que sea el líder en este campo será el gobernante del mundo".

Por el momento, Estados Unidos, China y la India son los tres países que lideran la carrera por la inteligencia artificial, según un alto ejecutivo de la industria tecnológica.

Pero Musk decía que otros países tratarán de alcanzarlos por cualquier medio. "Los gobiernos no tienen que seguir leyes normales", dijo en un tuit. "Obtendrán inteligencia artificial desarrollada por compañías a punta de pistola, si es necesario".

En otra respuesta a través de Twitter, Musk especuló con que un sistema de inteligencia artificial podría escoger comenzar una guerra "si decide que un ataque preventivo es el camino más probable para obtener la victoria".

Las preocupaciones de Musk sobre los peligros de la inteligencia artificial no son nuevas y en repetidas ocasiones ha pedido nuevas regulaciones para proteger al público.

En ese proceso, Musk se ha enfrentado con el multimillonario de la industria tecnológica, fundador y director ejecutivo de Facebook, Mark Zuckerberg.

Zuckerberg califica la retórica alarmista de Musk como "muy irresponsable". Y Musk le responde diciendo que Zuckerberg tiene una comprensión "limitada" del tema.

Musk ha tratado de abordar sus inquietudes sobre la inteligencia artificial a través de dos emprendimientos: OpenAI, una compañía de investigación sobre inteligencia artificial sin ánimo de lucro, y Neuralink, una empresa que construye dispositivos para conectar al cerebro humano con computadores.

Nota del editor: Este artículo fue publicado originalmente el 4 de septiembre de 2017 y ha sido actualizado.

Fuente: CNNespanol.CNN.com

jueves, 28 de noviembre de 2019

¿Usas VNC para controlar tu PC de forma remota? Estás en peligro



Poder conectarnos de forma remota a nuestro ordenador y usarlo como si estuviéramos sentados delante de el es muy útil. Existen muchos programas que nos permiten hacer precisamente esto. Dos de los más conocidos con Escritorio Remoto, la opción que ofrece Microsoft para Windows, o Team Viewer, otra alternativa más completa, sencilla y profesional. Sin embargo, aunque son menos conocidas, existen otras alternativas que también nos permiten conectarnos de forma remota a los ordenadores para controlarlos como si estuviéramos sentados delante de el. Y una de las más populares y extendidas es VNC.

VNC, Virtual Network Computing, es un software libre basado en estructura cliente-servidor diseñado para conectarse a otros ordenadores a través de Internet, compartir la pantalla y poder utilizarlo como si estuviéramos sentados delante de el. Este software libre da forma a otros muchos programas, como LibVNC, TightVNC 1.X, TurboVNC y UltraVNC, por lo que los usuarios pueden elegir el que más les guste y el que mejor se adapte a sus necesidades.

La mayoría de los programas basados en VNC son gratuitos y además están disponibles para múltiples sistemas operativos, como Windows, macOS, Linux, iOS y Android. Sin embargo, también existen otras alternativas de pago, como RealVNC.

La seguridad cuando nos conectamos a un ordenador de forma remota debe ser algo vital, ya que estamos retransmitiendo la pantalla del PC, las pulsaciones de teclado y el movimiento del ratón. Sin embargo, aunque usemos una buena contraseña u otras medidas de seguridad para proteger nuestra conexión, no podemos hacer nada frente a los fallos de seguridad que se ocultan en el propio software.

SI USAS VNC SEGURO QUE ESTÁS EN PELIGRO

Kaspersky no solo se encarga de desarrollar su conocido antivirus. Esta empresa de seguridad también analiza el software más popular que podemos encontrar en la red de manera que se puedan descubrir posibles vulnerabilidades antes de que caigan en las manos de usuarios malintencionados.

Los programas VNC se dividen en dos partes. La primera de ellas el servidor, que debemos instalar en el ordenador que queremos controlar, y la segunda el cliente, que debemos usar en el ordenador desde el cual nos queremos conectar al cliente.

Mientras que los clientes parecen no tener problemas, según el estudio de Kaspersky se han encontrado graves fallos de seguridad en prácticamente todos los servidores basados en VNC. Estos fallos de seguridad son de todo tipo, y van desde la posibilidad de bloquear y cerrar el servidor hasta poder ejecutar código en los ordenadores de forma remota, recopilar los datos que viajan por la red e incluso tomar el control del servidor.

Se calcula que puede haber en torno a 600.000 servidores VNC conectados a Internet afectados por fallos de seguridad. Eso sin tener en cuenta los servidores que se ejecutan dentro de una LAN. Por ejemplo, VirtualBox utiliza este software por defecto para permitir conectarnos a las máquinas virtuales. E incluso Hyper-V, en Windows, también lo usa cuando virtualizamos Linux.

CÓMO PROTEGER NUESTROS SERVIDORES VNC

Muchos de los fallos de seguridad descubiertos por Kaspersky a día de hoy no han sido solucionados. Por ello, si estamos usando VNC para conectarnos de forma remota a otros ordenadores seguramente estemos poniendo en peligro nuestra seguridad.

Si no queremos tener problemas, debemos llevar a cabo algunos consejos básicos de seguridad:

  • Comprobar los dispositivos que se pueden conectar de forma remota al ordenador. Y si el servidor lo permite, crear una lista blanca, bloqueando por defecto los demás.

  • Si no nos vamos a conectar de momento de forma remota, podemos desactivar VNC.

  • Comprueba que se está utilizando la última versión de este software, tanto en el cliente como en el servidor.

  • Usa una contraseña segura para complicar todo lo posible el robo de sesión.

  • No usar servidores que no sean de confianza.

Y si dependemos sí o sí de una conexión remota y no queremos poner en peligro nuestra seguridad, os recomendamos optar por una alternativa. Si usamos Windows 10 Pro, Escritorio Remoto puede ser una buena opción a tener en cuenta. TeamViewer, en caso de no poder usar RDP, también protegerá las conexiones de los fallos de seguridad de VNC.

Fuente: SoftZone.es

miércoles, 13 de noviembre de 2019

Buscar trabajo usando la Inteligencia Artificial



Cada vez son más las empresas y organizaciones que apuestan por la utilización de herramientas de Inteligencia Artificial vinculadas con el aprendizaje automático basada en el análisis y modelado de datos

Los diferentes algoritmos en los que se basa la denominada Inteligencia Artificial (IA) tienen como objetivo mejorar la fabricación, abaratar los costes productivos, automatizar determinados procesos, realizar mantenimientos predictivos de máquinas, optimizar la seguridad de los trabajadores, lograr ahorros de consumo energético u ofrecer nuevos servicios a sus clientes. En este sentido cabe destacar que la aplicabilidad no está acotada a unos sectores concretos si no que al contrario el impacto de la IA crece en áreas tan diversas como la sanidad, el comercio, la industria, el marketing, las ciudades inteligentes o las finanzas.

La diversidad de estas posibles aplicaciones y oportunidades que se abren con la aplicación de estas tecnologías son las que han llevado al portal de empleo Trabajos.com, en colaboración con HispaVista Labs, a plantear su aplicación a la hora de mejorar los procesos internos del portal.

Cabe destacar que el proceso de transformación se ha ido realizado paulatinamente. Dicho proceso se inició con una serie de pruebas centradas en la creación de motores de recomendación que permitiese mejorar los ratios de conversión seleccionados para las pruebas. Los indicadores mostraron una mejoría en dichos indicadores notables siendo el más destacable de una mejora mayor del 100% en los resultados obtenidos.

Con estos resultados, se iniciaron otro tipo de acciones que incluyen Procesamiento de Lenguaje Natural y tratamiento de imágenes lo cual ha abierto una nueva vía para evolucionar el servicio de búsqueda de empleo a niveles que no se esperaban hace unos pocos años. Este hecho ha motivado que Trabajos.com emprenda un proceso de recolección de datos masivos orientados a mejorar y crear nuevos servicios de valor para sus clientes, como, por ejemplo, que para la recomendación de perfiles idóneos se tenga en cuenta la interacción que las empresas realizan durante los procesos de selección con los candidatos. De esta forma el algoritmo se alimenta de dicha información para afinar la citada recomendación de perfiles óptimos para el puesto demandado.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ANALÍTICA DE DATOS

En los últimos años, mucho se ha hablado de que los datos son el nuevo petróleo de la economía. De hecho, algunos expertos estiman que en un futuro próximo el valor de las empresas no se medirá en términos monetarios, sino en su capacidad para crear y tratar los datos que generen. Y es que casi todas las empresas, lo sepan o no, tienen datos valiosos: desde unas simples tablas de Excel, pasando por información de clientes procedente de correos electrónicos o interacciones en redes sociales, datos almacenados en CRMs, ERPs, los que proceden de dispositivos SCADA, PLCs, sensores en máquinas o los más actuales dispositivos vinculados con Internet de las Cosas (IoT). Incluso los datos de servicios externos pueden ser de gran relevancia.

Una de las claves a la hora de implementar procesos óptimos de 'machine learning' es disponer de información digitalizada y que todos los datos procedentes de diferentes entornos confluyan, ya que la importancia de la analítica de datos recae en la unión de la información. Incluso el dato más insignificante a simple vista puede tener gran relevancia si se observa junto al resto de la información.

A la hora de llevar a cabo un proceso de analítica de datos con inteligencia artificial es determinante el tratamiento de la información. No todos los datos que hemos captado serán válidos para ofrecer soluciones, por lo que es importante su filtrado, cribado y optimizado. La calidad de los datos con que alimentemos y entrenemos a la inteligencia artificial es una de las principales claves para su buen funcionamiento. Por eso, es importante que cualquier estrategia de 'machine learning' esté liderada por personas con experiencia en el tratamiento de datos, el uso de inteligencia artificial, y que junto a los conocedores de los procesos concretos de los que proceden esos datos, trabajen en la consecución del objetivo previamente establecido y consigan añadir VALOR al negocio. Cabe destacar que el éxito de cualquiera de estos proyectos, se consigue cuando existe buen entendimiento entre los gestores del negocio y los expertos en la algoritmia.

En la actualidad, siguiendo el modelo de la colaboración entre Trabajos.com e HispaVista Labs, los expertos recomiendan a las empresas o PYMEs que quieran desarrollar sus primeras experiencias con analítica de datos, que las implementen en pequeños procesos o áreas para que puedan detectar sus ventajas de forma más rápida y con unos costes más ajustados. Una vez comprobados sus beneficios, siempre se podrán poner en marcha nuevos proyectos de analítica en otros procesos.

Fuente: TicPymes.es

lunes, 11 de noviembre de 2019

La estrategia de EE.UU. para seguir liderando la IA



Whashington ha puesto un plan concertado de desarrollo en el sector público y el privado

EE.UU. quiere seguir siendo líder mundial en inteligencia artificial (IA). La tecnología no es nueva: nació en Estados Unidos en los años cincuenta y, en paralelo, se desarrollaron dos de sus principales acepciones: IA e IA Aumentada. Eran los tiempos de la Guerra Fría y, ante la población general, eran más importantes las bombas nucleares y la carrera espacial. En ambas parecían ganar los soviéticos, pero Kennedy prometió “poner un hombre en la luna antes del fin de la década” (los años sesenta) y la tendencia, obviamente, se invirtió, a favor de Estados Unidos, quien hizo varios viajes a la luna, hasta que la carrera espacial dejó de ser prioridad. Ahora vuelve a ser importante, así que Donald Trump ha creado el sexto brazo de las Fuerzas Armadas estadounidenses: la Fuerza Espacial.

La ventaja económica y tecnológica de EE.UU. sobre la URSS era abrumadora, pero los muchos espías del KGB viviendo en Estados Unidos hicieron creer a América que la realidad era la contraria.

La consecuencia fue fatal para la URSS, desaparecida en 1991: por miedo a Moscú, América pisó el acelerador en capitalismo y tecnología y la URSS se quedó atrás respecto a EEUU donde el sector tecnológico trabajaba para el Departamento de Defensa y aplicaciones comerciales de las tecnologías.

La desaparición de la URSS afectó mucho a los chinos que, con Deng Xiaping desarrollaron desde 1980 un sistema mixto de ideología comunista y capitalismo de Estado. En 2019, China ya es una amenaza para Occidente en nuevas tecnologías. En 2018 el Ejército Rojo hackeó el Gobierno estadounidense, sus 16 agencias de información y las 30 corporaciones tecnológicas más importantes del país. A la luz de estos acontecimientos, Norteamérica ha puesto en marcha un plan concertado de desarrollo e implantación de Inteligencia Artificial entre sector público y privado (11 de febrero de 2019, decreto ley del presidente Trump).

Dicho plan pretende impulsar el crecimiento de la economía de Estados Unidos, mejorar su seguridad económica y nacional, y mejorar la calidad de vida de las personas. EE.UU. es el líder mundial en investigación y desarrollo (I+D) y de desarrollo de IA.

El Gobierno Federal desempeña un papel importante para facilitar la investigación y el desarrollo de la IA, promover la confianza del pueblo estadounidense en el desarrollo y despliegue de tecnologías relacionadas con este área, y, lo que me parece más importante, capacitar a una fuerza laboral capaz de utilizar la inteligencia artificial en sus ocupaciones y proteger la base tecnológica estadounidense de los intentos de compra por parte de competidores como China y Rusia.

La política del Gobierno de los Estados Unidos es mantener y mejorar la posición de liderazgo científico, tecnológico y económico de los Estados Unidos en I+D y despliegue de la IA a través de una estrategia coordinada del Gobierno Federal, La Iniciativa de IA de los Estados Unidos, guiada por los siguientes principios:
  1. Estados Unidos debe impulsar avances tecnológicos en IA en todo el Gobierno Federal, los sectores empresariales y el mundo académico para promover el descubrimiento científico, la competitividad económica y la seguridad nacional.

  2. Debe impulsar el desarrollo de estándares técnicos apropiados y reducir las barreras para el despliegue de tecnologías de IA y permitir la creación de nuevas industrias relacionadas con la IA y la adopción de la IA por parte de los sectores económicos de actividad existentes, sea banca o distribución.

  3. Debe capacitar a las generaciones actuales y futuras de trabajadores estadounidenses con las habilidades para desarrollar y aplicar tecnologías de inteligencia artificial y prepararlos para la economía de hoy y los empleos del futuro.

  4. Debe fomentar la confianza del público y la confianza en las tecnologías de AI y proteger las libertades civiles, la privacidad y los valores estadounidenses.
El plan de IA afectará a todos los departamentos y agencias gubernamentales, con estos objetivos:
  1. Promover una inversión sostenida en I&D en IA en colaboración con el sector TIC, el mundo académico, socios internacionales y aliados para generar avances tecnológicos en IA y tecnologías relacionadas y para hacer una transición rápida de esos avances en capacidades que contribuyan a la economía y seguridad nacional.

  2. Mejorar el acceso a datos, modelos y recursos informáticos federales, al tiempo que se mantienen las protecciones de seguridad, privacidad y confidencialidad coherentes con las leyes.

  3. Reducir las barreras al uso de las tecnologías de inteligencia artificial para promover su aplicación innovadora al tiempo que protege la tecnología estadounidense, la seguridad económica y nacional, las libertades civiles, la privacidad y los valores estadounidenses.

  4. Capacitar a la próxima generación de investigadores y usuarios/trabajadores estadounidenses de la IA a través del aprendizaje; programas de habilidades; y educación en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM), con énfasis en ciencias de la computación, para garantizar que los trabajadores estadounidenses, incluidos los trabajadores federales, puedan aprovechar al máximo las oportunidades de IA.

  5. Desarrollar e implementar un plan de acción, de acuerdo con el Memorándum Presidencial de Seguridad Nacional del 11 de febrero de 2019 para proteger la ventaja de los Estados Unidos en a inteligencia artificial y la tecnología son críticas para los intereses de la seguridad nacional y económica de Estados Unidos contra competidores estratégicos y adversarios extranjeros.
La iniciativa se coordinará a través del Comité Selecto de Inteligencia Artificial del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología.

Fuente: CincoDias.ElPais.com

jueves, 7 de noviembre de 2019

Inteligencia Artifical: Humanos construyendo el futuro



Mientras Daniel Graziadei, poeta alemán invitado a la Feria del Libro de Guayaquil 2019 escribía poemas en el pasillo, inspirado en las palabras que solicitaba al público presente, no pude dejar de observar a una niña que miraba con asombro que el escritor lo hacía utilizando una máquina de escribir Remington del siglo pasado. Esta imagen viene a mi mente cuando leo sobre Inteligencia Artificial (IA). De algún modo lo que hoy vemos como herramienta tecnológica que nos llevará al progreso, mañana podría convertirse en otra cosa, apenas reconocible para las próximas generaciones.

La IA se ha ido asimilando tanto en nuestra vida cotidiana que apenas notamos su presencia. Los futurólogos predicen que pronto la llevaremos incluso en el cuerpo. Antes de levantar la bandera roja que advierte sobre los peligros de su mal uso, creo importante describir una de sus múltiples taxonomías, tal vez la más sencilla de comprender. La IA se divide en dos ramas:

Una, la INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERAL (IAG), orientada hacia la creación tecnológica. Despierta el temor de que el hombre va a ser reemplazado por máquinas pensantes. Aunque todavía pertenece al terreno de la ciencia ficción, ya existen algunos ejemplares. El año pasado en Tama, uno de los 32 distritos de Tokio, el robot Michihito Matsuda se postuló para la alcaldía obteniendo el tercer lugar con 4.013 votos, quería ganar las elecciones para acabar con la corrupción y dar "oportunidades justas y equilibradas para todos". Detrás de esta IA están Tetsuzo Matsuda, vicepresidente del proveedor de servicios móviles Softbank, y Norio Murakami, exempleado de Google en Japón, quienes creen que el futuro de la política está en la IA.

Otra, la INTELIGENCIA ARTIFICIAL SIMPLE (IAS) o "Narrow AI", busca que las computadoras resuelvan problemas de ámbitos específicos mejor que nosotros. Un ejemplo de IA aplicada fue Deep Blue, la máquina que creó IBM invirtiendo millones de dólares y que logró vencer al mejor ajedrecista del mundo Garry Kasparov en 1997. Fue diseñada para analizar millones de jugadas posibles sobrepasando la capacidad humana. Hoy con el desarrollo de la investigación del juego de ajedrez en computadora existe el software Fritz que corre en cualquier soporte doméstico y cuesta muy poco. Deep Blue es ahora una pieza del Museo Smithsonian de Washington DC. Sin embargo, es el precedente de Watson, una IA con capacidad de responder preguntas formuladas en lenguaje natural, que forma parte del proyecto DeepQA. El objetivo es que Watson pueda interactuar de forma natural con humanos y logre superar la respuesta humana en diversos ámbitos.

La rama de IA simple abre un abanico de posibilidades de crecimiento exponencial para empresas: la habilidad de las máquinas para entender lenguaje natural (speech recognition), clasificar objetos (computer vision), traducciones de textos de un lenguaje a otro, bots que realizan de forma automática tareas repetitivas y que son muy útiles para los centros de atención al cliente, algoritmos que se crean a partir de rastros que dejamos en redes sociales para vendernos productos, etc.

Uno de los principales casos de uso de la IA simple es Machine Learning, método analítico que permite que un sistema por sí mismo descubra patrones, tendencias y relaciones en los datos, mejorando continuamente la respuesta en cada interacción. Servicios financieros, atención en salud, marketing, ventas, gobierno y transporte, se cuentan entre los sectores que más aprovechan esta innovación.

Un ejemplo reciente en nuestra región es G.E.N.I.A. (Gran Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial), organización que sienta las bases institucionales para que los países latinoamericanos puedan convertirse en líderes en el aprovechamiento de la IA.

Yuval Noah Harari en su último libro "21 lecciones para el siglo XXI" afirma que la única constante es el cambio, "No podemos estar seguros de las cosas concretas, pero el propio cambio es la única certeza". Advierte que la humanidad tendrá que lidiar con máquinas súper inteligentes, cuerpos modificados, algoritmos que pueden manipular nuestras emociones con precisión, rápidos cataclismos climáticos causados por el hombre, cambiar de profesión cada década y más. Los cambios están sucediendo de forma acelerada y apenas podemos procesar las emociones que acarrean, porque nuestro cerebro no está diseñado para ello. De cara a este mundo abrumador que se está gestando, Harari resalta que la pregunta más urgente y complicada de responder será ¿quién soy?. Su respuesta es indispensable para evitar el inminente hackeo de nuestros cerebros y con él la pérdida de libertad, "si los algoritmos entienden mejor que tú lo que ocurre dentro de ti, la autoridad pasará a ellos". Prepararse para conocer mejor nuestro "sistema operativo" parece ser la clave: tener una mente flexible, equilibrio emocional, buscar la forma de sentirse cómodo con lo desconocido y ser resilientes.

Frente a este panorama, para que las empresas se mantengan será necesario que entiendan la dinámica del cambio y con ello tomar decisiones que permitan modelar mejor el futuro. La tecnología no es mala. Si se tiene objetivos claros, es muy probable que contribuya a realizarlos.

Fuente: Alexandra-Landazuri.com

miércoles, 6 de noviembre de 2019

Programar en COBOL hoy en día y el lenguaje del futuro



1. LA IMPORTANCIA DEL COBOL COMO LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN

¿COBOL, lenguaje del futuro? Cuando la gente lea este título, pensará en el inglés como lenguaje del futuro, pero en este caso como ya habréis adivinado no me refiero a este tipo de idiomas, sino, tal y como ya hicimos en un post de Spartanhack, al lenguaje que se utiliza para programar.

Existen lenguajes de programación que se remontan a los años 50 como es el caso de COBOL o FORTRAN. Otros lenguajes como DELPHI, son más modernos, ya que datan de la época de los 70. Estos lenguajes fueron fundamentales, pero lo importante, es que lo siguen siendo en algunas áreas de nuestra vida a día de hoy.

Por ejemplo, los bancos continúan usando sistemas centrados en COBOL, con el que realizan sus operaciones —muchas de ellas muy importantes ya que manejan grandes sumas de dinero— y el peligro que entraña, es que cada vez existen menos personas que comprenden y manejan este lenguaje.

Para que lo entendamos mejor: ¿os imagináis hacer operaciones bancarias de extrema importancia en latín? ¿Cuánta gente sería capaz de entender esta lengua? Lo cierto es que muy pocos son los que podrían entenderlo, pero aun así son muchos más de los que pueden defenderse con COBOL y eso se debe a que en los colegios se sigue estudiando latín, pero no programación. ¿Veis esto lógico en pleno siglo XXI?

El lenguaje COBOL (acrónimo de COmmon Business-Oriented Language, Lenguaje Común Orientado a Negocios) fue creado en el año 1959 con el objetivo de crear un lenguaje universal que pudiera ser usado en cualquier ordenador (ya que en los años 60 existían modelos de ordenadores incompatibles entre sí), y que estuviera orientado principalmente a los negocios, es decir, a la llamada informática de gestión.

Seguro que muchos de vosotros habéis oído hablar de Bill Hinshaw. Este señor tiene ya 75 años y es el creador de COBOL Cowboys, una empresa integrada por un equipo de "jovencitos" que se encargan de ayudar a aquellas empresas y bancos que funcionan con este tipo de lenguaje y que ya casi nadie conoce.

Hinshaw empezó a programar allá por los años 60 y ahora, casi 50 años después le siguen llamando las empresas porque no hay gente joven que conozca este lenguaje. Por eso decidió crear su negocio, para poder hacer frente a toda la demanda de trabajo que le llega de las distintas empresas.

Su plantilla está compuesta por gente de su misma edad que estudiaron COBOL y, aunque deberían de estar jubilados, están al pie del cañón ayudando con sus conocimientos de programación. Eso sí, están ganando más de 100 dólares la hora por dar apoyo a estas empresas que dependen de COBOL y que no pueden cambiar por otro tipo de código debido al elevado coste que eso supondría.

COBOL es el 65% del código activo utilizado en la actualidad; y ejecuta el 85% de todas las transacciones comerciales. IBM afirma que 200 millones de líneas de código COBOL todavía están en uso hoy en día por varias industrias. COBOL es tan actual y moderno como otros productos de programación en el mercado. Miles de organizaciones están gastando millones en el desarrollo y mantenimiento de COBOL.

Precisamente IBM ha sido una empresa pionera en formar a jóvenes en este lenguaje ya que considera que, por el simple hecho de tratarse de un código con más de 50 años, no implica que sea malo, sino todo lo contrario ya que sigue funcionando y muy bien. Sin embargo, otros apuestan por ir realizando un cambio gradual para evitar el impacto y los riesgos de funcionar con un lenguaje que solo puede entender gente de más de 65 años.

2. COBOL Y OTROS LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN

Ahora bien, si quieres aprender programación, seguro que todos los anuncios que te llegan te hablan de JavaScript, Java, C o Python. Estas opciones están muy bien, pero no dejes de lado COBOL u otros leguajes olvidados como DELPHI ya que la gente que controla estos códigos gana mucho dinero porque son muy pocos y están muy cotizados. Así que antes de decidirte por aprender un lenguaje u otro de código, infórmate bien. Aquí te ayudo a elegir, así que sigue leyendo... Te presento los lenguajes más desconocidos de la programación:



Delphi: Este lenguaje de programación fue desarrollado originalmente por Apple en 1986. Delphi es un entorno de desarrollo de software diseñado para la programación, pero con especial enfoque en la programación visual. En Delphi se utiliza como lenguaje de programación una versión moderna de Pascal llamada Object Pascal. Se usa para: programar software para Windows, para desarrollar bases de datos, servicios de sistema operativo y aplicaciones de consola entre otros.

MATLAB: La gran mayoría de científicos, así como ingenieros a lo largo y ancho del planeta, usan este lenguaje para crear productos nuevos. Se puede encontrar este tipo de lenguaje en los sistemas de seguridad de coches, visión artificial, procesamiento de señales, robótica, redes eléctricas inteligentes y sistemas inalámbricos. MATLAB también te ayuda a desarrollar algoritmos y te ayuda a realizar tareas de deep learning.

Swift: Es un lenguaje de programación creado por Apple para el desarrollo de aplicaciones en iOS, OS X, Apple TV y Watch OS. Tras la magnífica acogida que tuvo por parte de todos los desarrolladores, así como la evolución que ha ido experimentando con los años, la compañía decidió que pasaría a ser de código abierto, una noticia que trajo muchas alegrías.

Swift es un lenguaje rápido y eficaz que proporciona información en tiempo real y se integra a la perfección con código escrito en Objective-C. Los desarrolladores están encantados con el potencial de Swift, pero no son los únicos. Algunas de las universidades y centros académicos más prestigiosos enseñan a programar en Swift ya que es gratis, abierto y está disponible para un gran número de desarrolladores, profesores y estudiantes. Aplicaciones como: LinkedIn, Airbnb y Duolingo han sido creadas con este código.

Pascal: Se llama así por el famoso filósofo Blase Pascal, y fue el lenguaje primario de alto nivel utilizado para el desarrollo en el Apple Lisa, y en los primeros años del Macintosh. Todavía se utiliza para el desarrollo de aplicaciones Windows, pero también tiene la capacidad de compilación cruzada del mismo código para Mac, iOS y Android.

Perl: Fue creado por un ingeniero de la NASA en la década de los 80, y a los desarrolladores les encanta porque es muy potente y flexible. Se utiliza para llevar a cabo distintos tipos de tareas tales como: desarrollo web, programación en red y administración de sistemas. Además, adopta ciertas características de muchos otros lenguajes de programación. Fue acogido por su habilidad a la hora de procesar textos y por no poseer las limitaciones que sufrían otros lenguajes de script.

Objective-C: Este lenguaje se creó a finales de la década de los 80 y, probablemente, sea el más árido de todos. Se trata de un lenguaje enlazado, de ahí su dificultad para comprenderlo bien. Es el lenguaje más distinto en lo que a programación se refiere. Actualmente se usa como un lenguaje principal de programación para Mac OS X, iOS y GNUstep, además de Swift.

Groovy: es un lenguaje de programación orientado a objetos implementado sobre la plataforma Java, y fue diseñado para que los desarrolladores pudieran programar de forma más fácil y rápida.

Ruby: Este lenguaje de programación se creó hace 24 años, pero a los programadores les encanta porque es muy fácil de leer y escribir. Su eslogan oficial es: "El mejor amigo de un programador". Con esta frase se dice todo de este tipo de lenguaje.

Espero que este post resulte de utilidad a la hora de decidir qué lenguaje de programación se adapta mejor a vuestras necesidades. Si queréis que añada algún lenguaje más, dejad las sugerencias en los comentarios. Y si queréis aprender programación contactad con nosotros en Spartanhack. ¡Muchas gracias!

Fuente: AntonioSerranoAcitores.com

martes, 5 de noviembre de 2019

El Gobierno diseña un 'Gran Hermano' con los datos de los ciudadanos



Planea la creación del Instituto Nacional de Datos, organismo que analizaría la información de los españoles con Inteligencia Artificial

El Gobierno pretende crear un Instituto Nacional de Datos, una suerte de 'Gran Hermano' en el que se gestionará toda la información de los ciudadanos recogidos por ministerios y Administraciones Públicas (AAPP).

La propuesta se recoge dentro del plan estratégico de I+D+i en Inteligencia Artificial (IA), documento firmado tanto por el Gobierno como por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, al que ha tenido acceso Vozpópuli.

La idea, según el documento, es "modelar, analizar, utilizar y explotar de forma segura y ética la ingente cantidad de datos abiertos y públicos generados por las AAPP". Se pretende obtener el máximo partido de estos datos, abiertos y agregados, mediante la utilización de técnicas de Inteligencia Artificial y Big Data. Se busca cruzar el dato y analizarlo a fondo para tomar decisiones en función de esos resultados.

  • Reino Unido estudia implantar un sistema de Big Data e Inteligencia Artificial que predeciría qué personas van a cometer un delito con arma de fuego o arma blanca

El Instituto Nacional de Datos contempla la creación de plataformas públicas y privadas. "Se pretenden establecer los cauces mediante los cuales las empresas privadas pueden o deben compartir parte de sus datos con la Administración Pública con el objetivo de ofrecer mejores servicios públicos y crear colaboraciones público-privadas en las que se compartan datos que permitan ofrecer servicios innovadores de valor añadido, siempre respetando las regulaciones de privacidad y protección de datos, en beneficio de la ciudadanía y del funcionamiento de las Administraciones Públicas", añade el documento.

"El tratamiento de Big Data por parte de las Administraciones Públicas es una gran oportunidad y un gran riesgo. Por un lado, contar con mejores datos y perfilados de individuos puede ayudar a las AAPP a ser más eficientes en la gestión. Por el otro, tenemos un perfilado de los ciudadanos que pueden verse sometidos a decisiones automatizadas sin contar con la información legal adecuada sobre cómo se han conseguido esos perfiles. Además, la ley establece de manera clara que todo interesado tendrá derecho a no ser objeto de una decisión basada únicamente en el tratamiento automatizado, incluida la elaboración de perfiles, que produzca efectos jurídicos en él o le afecte significativamente, con lo que existe una limitación respecto a lo que se haga posteriormente con los datos", explica Sergio Carrasco Mayans, abogado especializado en nuevas tecnologías de Fase Consulting.

EN REINO UNIDO

La policía de Reino Unido quiere utilizar Inteligencia Artificial para predecir sucesos violentos. Mediante un sistema bautizado como National Data Analytics Solution (NDAS) que combina IA y datos estadísticos, las fuerzas y cuerpos de seguridad ingleses pueden llegar a conocer el riesgo que existe de que un ciudadano del país cometa un crimen con arma blanca o de fuego.

El sistema está pensado también para vaticinar qué personas son más vulnerables a recibir un ataque de estas características. Se trata de una iniciativa que ha suscitado un gran debate ético. Los datos utilizados en este caso no son agregados (no se tratan en bloque, de forma anónima), sino personales.

"Los británicos son de lo más ambicioso en materia de innovación. Es uno de los grandes secretos de su éxito: asumen riesgos, se reinventan y buscan el impacto por encima del marketing. Entiendo que la seguridad física es demasiado importante como para no buscar la precisión máxima del modelo por encima de todo. Espero que nuestra policía también pueda usar información de forma desagregada", explica Sergio Álvarez-Teleña, fundador de SciTheWorld, compañía dedicada a desarrollar soluciones basadas en Inteligencia Artificial.

  • La idea es que todos los ministerios o Administraciones Públicas puedan acceder a los datos de todos los españoles

Otras policías del mundo trabajan los puntos calientes de los distritos mediante datos agregados, globales. Esto permite conocer cuáles son los lugares más proclives a la delincuencia y el tipo de crimen más común en cada zona. Esto permite destinar el número de agentes necesario a cada uno de esos puntos calientes y equiparlos con las armas pertinentes.

"La información agregada ayuda a distribuir recursos a nivel macro. De hecho, éstas suelen ser las primeras estrategias a poner en práctica porque no requieren datos muy complejos de conseguir. Para un sistema más parecido al británico se requieren medidas como el Plan de Datos Nacional. Estamos siendo más ambiciosos, y eso no sólo es bueno, es necesario", opina el fundador de SciTheWorld.

PLAN DE DATOS NACIONAL

En paralelo al Instituto Nacional de Datos se desarrollaría un Plan de Datos Nacional que implicaría la realización de actuaciones periódicas, como la forma en la que se gobiernan los datos, la estructura organizativa del ente y el desarrollo de procedimientos entre ministerios para facilitar que se compartan los datos.

La idea, según el documento, es que toda esa información del ciudadano esté disponible en todos los sitios, entendiendo por todos los sitios como el total de ministerios y Administraciones Públicas.

"Se trata de ofrecer un punto de contacto para aconsejar a las AAPP en las estrategias para extraer nuevo conocimiento de los datos mediante técnicas de Inteligencia Artificial; ofrecer una formación especializada en IA a los trabajadores públicos para poder sacar el máximo partido a los datos que disponen y así contribuir a la mejora de las Políticas Públicas".

Fuente: Vozpopuli.com