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La catedral de Turing: Los orígenes del universo digital (2012)

por George Dyson

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«Es posible inventar una sola máquina que pueda utilizarse para computar cualquier secuencia computable», anunció en 1936 un joven Alan Turing de veinticuatro años. En los años 40 y 50 un reducido grupo de hombres y mujeres, liderado por John von Neumann, se reunió en Princeton, New Jersey, para comenzar la construcción de una de los primeros ordenadores que materializaría la visión de Alan Turing de una máquina universal. Los códigos generados en ese embrión de universo de 5 kilobytes (menos memoria de lo que requiere un solo icono en la pantalla de un ordenador actual) rompieron la distinción entre números que… (más)
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En los años 40 y 50 un reducido grupo de hombres y mujeres, liderado por John von Neumann, se reunió en Princeton, New Jersey, para comenzar la construcción de una de los primeros ordenadores que materializaría la visión de Alan Turing de una máquina universal. Los códigos generados en ese embrión de universo de 5 kilobytes (menos memoria de lo que requiere un solo icono en la pantalla de un ordenador actual) rompieron la distinción entre números que significan cosas y números que hacen cosas, y nuestro universo cambió para siempre. La catedral de Turing es la historia de la invención más constructiva del siglo XX, el ordenador digital, de quiénes y cómo la crearon. Un relato histórico y profético que nos cuenta cómo el código logró conquistar el mundo y se aventura a plantear el futuro del universo digital.
  bibliest | Feb 25, 2015 |

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Nombre del autorRolTipo de autor¿Obra?Estado
George Dysonautor principaltodas las edicionescalculado
Mendelsund, PeterDiseñador de cubiertaautor secundarioalgunas edicionesconfirmado
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Epígrafe
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It was not made for those who sell oil or sardines . . .
--G. W. Leibniz
Dedicatoria
Primeras palabras
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At 10:30 P.M. on March 3, 1953, in a one-story brick building at the end of Olden Lane in Princeton, New Jersey, Italian Norwegian mathematical biologist Nils Aall Barricelli inoculated a 5-kilobyte digital universe with random numbers generated by drawing playing cards from a shuffled deck.
Citas
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A fine line separates approximation from simulation, and developing a model is the better part of assuming control. So as not to shoot down commercial airliners, the SAGE (Semi-Automatic Ground Environment) air defense system that developed out of MIT’s Project Whirlwind in the 1950’s kept track of all passenger flights, developing a real-time model that led to the SABRE (Semi-Automatic Business Related Environment) airline reservation system that still controls much of the passenger traffic today, Google sought to gauge what people were thinking and became what people were thinking, Facebook sought to map the social graph, and became the social graph. Algorithms developed to model flucutuations in financial markets gained control of those markets, leaving human traders behind. “Toto,” said Dorothy in The Wizard of Oz. “I’ve a feeling we’re not in Kansas anymore.”           What American termed “artificial intelligence” the British termed “mechanical intelligence,” a designation that Alan Turing considered more precise. We began by observing intelligent behavior (such as language, vision, goal-seeking, and pattern-recognition) in organisms, and struggled to reproduce this behavior by encoding it into logically deterministic machines. We knew from the beginning that this logical, intelligent behavior evident in organisms was the result of fundamentally statistical, probabilistic processes, but we ignored that (or left the details to the biologists), while building “models” of intelligence-with mixed success.           Through large-scale statistical, probabilistic information processing, real progress is being made on some of the hard problems, such as speech recognition, language translation, protein folding, and stock market prediction – even if only for the next millisecond, now enough time to compete a trade. How can this be intelligence, since we are just throwing statistical, probabilistic horsepower at the problem and seeing what sticks, without an underlying understanding? There’s no model. And how does a brain do it? With a model? These are not models of intelligent processes. They ARE intelligent processes.
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Aviso de desambiguación
Editores de la editorial
Blurbistas
Idioma original
DDC/MDS Canónico
LCC canónico

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Wikipedia en inglés (5)

«Es posible inventar una sola máquina que pueda utilizarse para computar cualquier secuencia computable», anunció en 1936 un joven Alan Turing de veinticuatro años. En los años 40 y 50 un reducido grupo de hombres y mujeres, liderado por John von Neumann, se reunió en Princeton, New Jersey, para comenzar la construcción de una de los primeros ordenadores que materializaría la visión de Alan Turing de una máquina universal. Los códigos generados en ese embrión de universo de 5 kilobytes (menos memoria de lo que requiere un solo icono en la pantalla de un ordenador actual) rompieron la distinción entre números que

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