Monday, November 30, 2015

Entrevista con Matt Richardson, evangelista de Raspberry Pi


Matt Richardson es un evangelista de la Raspberry Pi. De hecho, tiene un libro publicado (junto con Shawn Wallace) llamado “Getting Started with Raspberry Pi”. Matt vino a México hace algunos días precisamente en un afán de que se conozca más de los productos que tiene la Fundación Pi y de la meta de la misma, que es básicamente que todo el mundo tenga acceso al cómputo.

Esto es parte de la conversación que tuvimos (ML – Manuel López), (MR – Matt Richardson):

ML: ¿Cuál es la verdadera historia atrás de la Raspberry Pi?
MR: Básicamente la Pi nace de la necesidad de que los estudiantes tengan más acceso al cómputo. Ciertamente muchos de ellos ya saben HTML, Javascript, pero no están interiorizados con el funcionamiento de las propias computadoras, de lenguajes de bajo nivel como ensamblador, por ejemplo. La tecnología ha convertido a muchos chicos en consumidores de tecnología, por ejemplo, usando el xbox o el PlayStation mucho más que sentándose frente a una microcomputadora como la BBC-micro (muy popular en algún tiempo en el Reino Unido). La Pi nace entonces de la idea de que los chicos estén más familiarizados con cómo trabajan las computadoras para así crear personas que entiendan desde sus bases cómo funcionan las cosas. Piensa por ejemplo que los niños actualmente pueden usar un iPad pero no saben nada de cómo ni por qué funcionan estos equipos. Con un proyecto como el de la Pi, los niños bien pueden entender qué hay detrás de la tecnología, cómo funciona. Pueden además jugar juegos y generar sus propias creaciones.

ML: ¿Cuántas Raspberry Pi se han vendido hasta hoy día? ¿Unas dos millones?
MR: Siete millones. Sí, hemos crecido muy rápido. Después de la primera Pi sacamos el modelo B y poco después ya teníamos un modelo Pi B+, con un procesador de cuatro núcleos, con 1 GB de memoria, (que sigue costando 35 dólares). Lo interesante fue como la comunidad tomó nuestro producto porque de verdad apreció el trabajo hecho y al final del día lo que buscábamos (y seguimos buscando), es que todo el mundo tenga acceso a la tecnología. Una manera de hacer esto es dar tecnología a precios que puedan pagarse, por lo que cuando bajamos el producto del modelo A a 20 dólares, pensamos que muchos chicos tendrían la posibilidad de tener su propia computadora y experimentar con ella.

ML: Una de las ideas -en mi opinión- más interesantes, es que la Pi pueda correr Linux.
MR: Es absolutamente una gran idea. La comunidad fue increíble, muy feliz corriendo Linux. Y si lo piensas, Linus Torvalds, creó originalmente su sistema a manera de experimentación. Con la Pi podríamos pensar: ¿dónde está el siguiente Linus Torvalds? Quizás de esta iniciativa salga el siguiente contribuyente al kérnel de Linux, por ejemplo, o bien, haciendo programas de código abierto, compartiendo el código, etcétera. Nuestros ingenieros, nuestra gente que hace software trabaja con Linux por muchas razones, pero además, porque es gratuito (y libre). Linux corre en muchas plataformas de hardware y además, en muchas plataformas de hardware poco costoso y esto es crítico para el éxito de este esfuerzo. Piensa por ejemplo en Mac OS X, necesitas en principio un hardware adecuado como el que provee Apple, o en el caso de Windows, que finalmente -en ambos casos- tienen ambiciones comerciales.

ML: Cuéntanos un poco de la experiencia de la Pi en el ambiente de las escuelas del Reino Unido.
MR: Enpezamos entrenando a unos 300 profesores a través del programa académico de la Pi, el cual es gratuito y dura dos días. Además, tenemos ahora una amplia comunidad de educadores certificados en la Raspberry Pi. Usan las Pi en sus clases y no solamente para que los alumnos escriban código, sino para que la Pi se use en ambientes humanísticos, en el arte, buscando introducir el cómputo a través de la Pi de forma interdisciplinaria. Por ejemplo, si el estudiante está interesado en la música, puede usar el software Sonic Pi, que le permite escribir código para hacer música, para incluso generar música al azar (mediante el uso de una función random, un loop, etcétera).

ML: ¿Cuántos educadores en el Reino Unido usan la Pi en sus clases?
MR: No tenemos números exactos pero aproximadamente una tercera parte de la comunidad de educadores en el Reino Unido utilizan la Raspberry Pi en sus clases, y no necesariamente para solamente enseñar a programar código.

ML: Cuéntanos acerca del uso de la Raspberry Pi en sistemas embebidos.
MR: esto es una parte importante de la Pi. Es genial que muchos de los que crean proyectos con una Pi lo compartan con nosotros. Frecuentemente no es solamente hacer algo y listo, sino que comparten el código, la experiencia, lo que funcionó, lo que no, etcétera. Esto hace que crezca el cuerpo de conocimiento y no solo eso, cualquiera puede hacer búsquedas en los proyectos para encontrar soluciones a sus propios proyectos pero además, se convierten en una fuente de inspiración. Y más importante aún es que los proyectos todos funcionan sobre el mismo sistema. No es otro tipo de hardware diferente. Y esto es de gran ayuda. La Raspberry Pi no es un juguete, es una computadora completa. Queremos que los niños vayan más allá de lo elemental, de por ejemplo, usar Scratch (un lenguaje de programación basado en bloques). Nos encanta ver toda esa gente que hace cosas con la Raspberry Pi. Esto es de una inspiración increíble.

ML: Hace relativamente poco sacaron una pantalla táctil…
MR: ¡Aquí la tengo! [Matt la conecta fácilmente y como no tiene un conector a la mano, usa una batería portátil]. Es una pantalla de diez puntos táctiles. Hay bibliotecas para programar la pantalla táctil (por ejemplo en Python). Es realmente un añadido increíble. Pero más allá de esto, lo que buscamos es que quien tenga una Pi pueda programar en un número de lenguajes, incluso Mathematica. La idea es dar un ambiente en donde hay mucho por investigar y en donde cada persona que use una Pi se sienta en la libertad de ver qué herramientas hay o qué herramientas se pueden incorporar. Tenemos Sonic Pi (basado en Ruby), Scratch, Python. Digamos que tenemos de todo y el profesor puede entonces sentirse a gusto con algunas aplicaciones que más le atraigan para sus alumnos. Hoy, por ejemplo, ya tenemos Processing, el cual es un interesante añadido a la Pi.



ML: ¿Cómo puede la gente a aprender sobre la Pi? ¿Qué recursos están disponibles?
MR: En el sitio web tenemos un apartado (llamado “resources”) en donde hay tres opciones, “teach/make/learn”. En cada sección tenemos material para enseñar sobre la Pi, o bien sobre aprender a cómo usarla y finalmente a hacer cosas con ella. Muchos de los documentos muestran desde lo más básico (cómo hacer que un LED se prenda y se apague – algo así como el Hello World! de la electrónica digital), o bien, cómo hacer para que un sensor reaccione a cierto evento. Nos aseguramos pues que lo más básico esté disponible pero claramente hay un sector que quiere saber más y para ellos tenemos materiales intermedios. Una vez que se ha aprendido lo básico, podemos incluso investigar cómo la gente ha usado la Pi en diferentes entornos.

ML: ¿Cuál piensas será el futuro de la Raspberry Pi?
MR: Todo lo que hacemos en la Fundación Pi tiene que ver con los límites de los precios que podemos poner a nuestros productos.

ML: ¿Qué hay con la competencia, por ejemplo, con tarjetas como la BeagleBone?
MR: Hay muchas tarjetas en el mercado, sin duda, unas con más características que otras. La Pi tiene como mayor virtud su precio porque tenemos el balance correcto entre poder computacional con respecto al precio. La cantidad de Pi en el mercado indica que hemos hecho las cosas bien. Tú puedes poner un procesador con más capacidad, más memoria, más sensores, conectores varios, etcétera, por algo así como unos 100 dólares, pero ése no es nuestro mercado.

ML: Raspberry Pi tiene una fundación, ¿verdad?
MR: De hecho, Raspberry Pi ES una fundación. Hacemos caridad. Nuestra misión es el avance de la educación en cómputo. Para ello construimos la Rapberry Pi. Somos en una gran medida una empresa sin fines de lucro. Nuestra misión es que la gente aprenda a programar, a que comprendas cómo funcionan las computadoras y además, queremos hacer cosas interesantes con las computadoras.

ML: ¿Crees que la Pi es un éxito porque funciona a través de una fundación que en gran medida no busca fines de lucro? ¿Crees que eso ha sido una manera de “caerle bien” a la gente y de ahí su éxito?
MR: En mi opinión lo más importante es el precio. Sin embargo, pienso que logramos atraer a mucha gente que nos acoge con cariño y que es francamente increíble, en donde además, tenemos voluntarios. Y es que aman el producto. Y esto ayuda a la misión que nos hemos encomendado. Pienso incluso que no tendríamos todo el apoyo que tenemos si no fuésemos una fundación.

ML: ¿Algo que quieras agregar?
MR: Tenemos este nuevo módulo de cómputo (la Pi Zero), el cual tiene lo básico que contiene una Raspberry Pi y que puede ser útil para muchísimos proyectos en computación. Es un sistema más para el aficionado a la electrónica pero pudiese ser usado por cualquiera interesado en el tema.

ML: Gracias, Matt.
MR: Gracias por la oportunidad de hablar de la Pi.

Sunday, November 29, 2015

La gran idea del algoritmo genético (y un libro gratis)



John Henry Holland fue un científico norteamericano, profesor de psicología, ingeniería eléctrica y de computación. Fue el pionero de lo que a la postre se llamaría "algoritmos genéticos". Holland, desde pequeño, se preguntó cómo es que los organismos se hacían cada vez mejores. Muchos años después, ya teniendo un doctorado, salió con la idea de algo que eventualmente se llamó el "algoritmo genético", partiendo de la base de que todo ocurre por las interacciones locales entre individuos, y entre estos lo que les rodea. Probablemente un libro que tuvo una gran influencia en el científico fue "La teoría genética de la selección natural", del evolucionista R.A. Fischer. Ahí Holland aprendió que la evolución es una forma de adaptación mucho más poderosa que el aprendizaje simple y a partir de ahí, desarrolló programas para demostrar su idea.

Holland se planteó dos objetivos:


  • Imitar de alguna manera los procesos de adaptación de los sistemas naturales
  • Diseñar programas, sistemas que podríamos llamara artificiales, que tengan los mecanismos de los sistemas naturales estudiados

El algoritmo genético busca hacer evolucionar una población de individuos, sometiéndola a acciones azarosas, parecidas a las que actúan en la evolución biológica (mutaciones y recombinaciones genéticas), así como también a una selección de acuerdo con algún criterio -probablemente la parte más difícil- en función del cual se decide qué individuos son los mejor adaptados, que sobreviven, y cuáles los menos aptos, que son descartados.

De acuerdo a la Wikipedia:

Un algoritmo genético puede presentar diversas variaciones, dependiendo de cómo se aplican los operadores genéticos (cruzamiento, mutación), de cómo se realiza la selección y de cómo se decide el reemplazo de los individuos para formar la nueva población. En general, el pseudocódigo consiste de los siguientes pasos:


  • Inicialización: Se genera aleatoriamente la población inicial, que está constituida por un conjunto de cromosomas los cuales representan las posibles soluciones del problema. En caso de no hacerlo aleatoriamente, es importante garantizar que dentro de la población inicial, se tenga la diversidad estructural de estas soluciones para tener una representación de la mayor parte de la población posible o al menos evitar la convergencia prematura.
  • Evaluación: A cada uno de los cromosomas de esta población se aplicará la función de aptitud para saber cómo de "buena" es la solución que se está codificando.
  • Condición de término: El AG se deberá detener cuando se alcance la solución óptima, pero ésta generalmente se desconoce, por lo que se deben utilizar otros criterios de detención. Normalmente se usan dos criterios: correr el AG un número máximo de iteraciones (generaciones) o detenerlo cuando no haya cambios en la población. Mientras no se cumpla la condición de término se hace lo siguiente:



  • Selección Después de saber la aptitud de cada cromosoma se procede a elegir los cromosomas que serán cruzados en la siguiente generación. Los cromosomas con mejor aptitud tienen mayor probabilidad de ser seleccionados.
  • Recombinación o Cruzamiento La recombinación es el principal operador genético, representa la reproducción sexual, opera sobre dos cromosomas a la vez para generar dos descendientes donde se combinan las características de ambos cromosomas padres.
  • Mutación modifica al azar parte del cromosoma de los individuos, y permite alcanzar zonas del espacio de búsqueda que no estaban cubiertas por los individuos de la población actual.
  • Reemplazo una vez aplicados los operadores genéticos, se seleccionan los mejores individuos para conformar la población de la generación siguiente



John Hollander

Pero ¿cómo aplicar esto en el mundo real de un programa? El siguiente ejemplo, aunque trivial, nos puede ayudar a entender esto.

Dados los dígitos del 0 al 9, y los operadores +,-,* y /, hallar una secuencia que represente un número objetivo. >Los operadores se aplicarán de izquierda a derecha como se van leyendo.

Por ejemplo, dado el número objetivo 23, la secuencia 6+5*4/2+1 sería una posible solución. Si se busca el 75.5, entonces 5/2+9*7-5 sería una posible solución. Nótese que los operadores se aplican de izquierda a derecha y no usando precedencia de operadores.

Teniendo el problema definido, pasamos a codificarlo. Como queremos hacerlo a partir de un algoritmo genético, nuestros cromosomas serán una cadena de bits. Podemos representar los números y sus operadores así:

0: 0000
1: 0001
2: 0010
3: 0011
4: 0100
5: 0101
6: 0110
7: 0111
8: 1000
9: 1001
+: 1010
-: 1011
*: 1100
/: 1101

Los genes 1110 y 1111 no se usan y serán ignorados si son detectados en el algoritmo.

Para la solución '6+5*4/2+1' podemos representar esto como:

0110 1010 0101 1100 0100 1101 0010 1010 0001
6 + 5 * 4 / 2 + 1

Estos son los genes que forman el cromosoma 011010100101110001001101001010100001, que es la solución.

Cabe decir que si hallamos la cadena:

0010 0010 1010 1110 1011 0111 0010
2 2 + ?? - 7 2

estaríamos realmente representando la operación 2 + 7.

Llegamos pues a la parte más difícil, la de hallar una función de aptitud (fitness), la cual se acerque lo más posible al resultado que queremos (el número objetivo). En este proyecto usaremos una puntuación de aptitud que es inversamente proporcional a la diferencia entre la solución y el valor decodificado que representa el cromosoma hallado. Si por ejemplo, el número objetivo es 42, el cromosoma 011010100101110001001101001010100001 tiene una puntuación de aptitud de 1/(42-23) o 1/19. Si la solución se adhiere al valor objetivo, podrías encontrar algo como 1/(42-42), lo cual nos daría una división entre cero. Podemos desde luego considerar este caso para no caer en un error y que el sistema se detenga.

Otro punto importante es el de tener que usar todos los genes en el cromosoma que dé el resultado. Así, si el número objetivo es 42, + 6 * 7 / 2 no da el resultado correcto aunque contenga la subcadena 6 * 7.

Para entender las ideas, no hay mejor idea que intentarlas, siguiendo la máxima adjudicada a Benjamín Franklin: Si me lo dices lo olvido, si me lo enseñas lo recuerdo, si me involucras aprendo. Sin embargo, si se desea experimentar, se puede descargar el código en C, Java o Delphi y ver cómo fue programado (ver referencias).

Como un bono a quien haya llegado hasta este punto, hace tiempo escribí un libro sobre Vida Artificial, recursión y temas afines. En algún momento se explora el algoritmo genético. El libro se puede comprar en formato Kindle por menos de 6 dólares y si lo hacen, se los agradecería. Sin embargo, lo pongo a disposición gratuita por siete días a los primeros 100 lectores que quieran descargarlo, lo que ocurra primero. Este es el enlace.

Referencias:

AI-Junkie 
Wikipedia 
Código en Delphi 
Código en Java 
Código en C

Wednesday, November 25, 2015

Las reacciones de los mexicanos


Vivimos en un país que tiene -ya lo he dicho antes- las mejores leyes del planeta. El problema es que todas las leyes en este país no sirven ante la corrupción y la impunidad que hemos vivido desde hace muchísimos años en México. Por ello, cuando sale alguna iniciativa sobre alguna nueva ley, lo único que pensamos los mexicanos es que ahora habrá un nuevo mecanismo para sacarnos dinero si por alguna razón "violamos" la ley propuesta. Y si nos remitimos a la cotidianidad, es evidente la transa cotidiana. Simplemente por donde vivo encuentro más de un puesto de películas piratas en donde por 10 pesos se puede conseguir la película de estreno. Y estos puestos están a la vista de la autoridad. Usos y costumbres de los mexicanos.

Y si hablo de esto es que vi el siguiente video, en donde una señora tira su basura por la zona de Sotelo. Pero en un operativo de la zona de Lomás de Sotelo en conjunto con la delegación,la empiezan a grabar y se le enfrentan. Le pide quien graba que recoja su basura, pero la mujer no sólo no piensa hacer eso, sino que se pone agresiva, ¿y cómo no ponerse agresiva cuando en este país nadie va a venir a decirle que cumpla con la ley? El de la cámara le pide reiteradas veces que recoja su basura, pero la señora no colabora. Finalmente la remiten al juez cívico y entonces la señora prepotente cambia su actitud y le suplica al de la cámara "que no sea gacho". Pero ya no hubo marcha atrás y la señora fue remitida al juez cívico, en donde pagará una multa y perderá parte del día.



A mí me da gusto que el personaje que enfrentó a esa señora no haya cedido. Se ganó con creces lo que le pasó y estoy seguro que no repetirá semejante actuación. Si le vuelve a ocurrir algo por el estilo, seguramente recogerá muy rápidamente su basura y olvidará que existió esa prepotencia mexicana, tan característica y tan mala idea para la convivencia de una ciudad. El video completo muestra un ejemplo de cómo somos. Y mientras seamos como esa señora, este país simplemente no es víable.

Sunday, November 22, 2015

Un problema táctico con una solución inesperada



Muchas veces en ajedrez se llega a posiciones donde uno de los bandos ha acumulado todas las fuerzas posibles por ejemplo, contra el rey enemigo. Y esto parece ser lo que ocurre en la siguiente posición (ver diagrama), en donde las blancas están amenazando dar mate en dos jugada, empezando por 1. Dxh6 y 2. Cg4#. Aparentemente todas las piezas blancas están coordinadas. Pero ¿qué podemos decir del negro? Pareciera que no hay salida y que deben rendirse. Para colmo, sus piezas no parecen estar coordinada ni tener un ataque ganador. ¿Pero es así? En la posición del diagrama juegan las negras. ¿Cómo jugaría usted?

La solución es:

1... Te1+! 2. Txe1 Dxc2+! 3. Rxc2 Cd4+ 4. Rb1 (4. RKd1 Cxb2#) 4... Cc3+ 5. bxc3 (5. Ra1 Cc2#) 5... Tb8+ 6. Ab7 Txb7+ 7. Ra1 Cc2#. Simplemente impresionante. Nótese como el alfil de h6, aunque está clavado, tiene influencia en la posición.

Cabe señalar que 1... Dxc2+? no sirve, pues después de 2. Rxc2 Cd4+ 3. Rd1 Cxb2+ 4. Rc1 Te1+ 5. Rxb2 Tb8+ 6. Rc3 Cb5+ 7. Rc4 d5+ 8. Axd5 Txh1 9. Axh1 Ca3+ 10. Rd4 Tb4+ 11. Rc3 Txh4 12. Axh4, las negras están absolutamente perdidas.

Es interesante señalar que Komodo 9.02 encuentra la solución de inmediato. Avisa mate en 7 jugadas, por parte del negro. Esto es el poder de la tecnología aplicada al ajedrez.

Monday, November 16, 2015

Para quien quiera programar en Prolog


Prolog (PROgramming in LOGic) es un lenguaje funcional, declarativo, que a diferencia de los lenguajes de programación imperativos, en este caso lo que hace es describir el problema y Prolog, a través de su mecanismo de inferencia (implementado por Robinson en 1968), da los resultados a la problemática definida. Parece magia en algún sentido porque ¿cómo puede ser que un programa mecánico llegue a una conclusión en base a inferencias? Pues no lo es tanto. Prolog usa hechgos y reglas para llegar a conclusiones. Por ejemplo, podemos definir los siguientes hechos:

padre(juan,manuel).
padre(pedro,manuel).

En este caso leemos "manuel es el padre de juan" y "manuel es el padre de pedro".

¿Cómo podríamos hacer la inferencia evidente de que son hermanos? Muy fácil, creando la siguiente regla:

hermanos(X,Y) :- padre(X,Z), padre(Y,Z), X=\=Y.

Lo cual se lee: X y Y son hermanos SI el padre de X es Z, el padre de Y es también Z y X no es Y. 

Tenemos que aclarar esto último (X no es Y), pues sino, el programa reportaría que juan es hermano de sí mismo o que pedro es hermano de sí mismo, lo cual lógicamente no tiene sentido.

Y quizás estamos abreviando demasiado lo que puede hacer Prolog, pero la idea es ésa: poder hacer inferencias y llegar a resultados. Es interesante aclarar que en un lenguaje como estos, muchas veces caemos en el no determinismo, es decir, no podemos saber qué clase de respuestas entregará el programa y si éste entregará acaso alguna respuesta. Un ejemplo de esto puede verse en el problema que Bertrand Russell expresara: "en un pueblo existe un barbero, el cual rasura a todos aquellos que no se rasuran a sí mismos". Y la pregunta que hace Russell: "¿Quién es el que rasura al barbero?

Este tipo de problemas se puede expresar en Prolog, a pesar de que lógicamente no parece haber un resultado. Russell -de hecho- se inventa una teoría llamada "de tipos", en donde los conjuntos están perfectamente definidos. En esta teoría, el filósofo y matemático nos dice: "la pregunta no tiene sentido, es inválida".

Pues bien, el problema de Russell se puede expresar de la siguiente manera en Prolog:

rasura(X,Y) :- not(rasura(Y,Y)).

Esto se lee así: X rasura a Y SI Y no se rasura a sí mismo.

Como puede verse, es una regla recursiva, que se llama a sí misma. Si se ejecuta este programa en algún intérprete o compilador de Prolog, el resultado será simple: error por memoria insuficiente, overeflow, etcétera.

Quien tenga interés en desarrollar programas de esta naturaleza, o de entender mejor el paradigma funcional y declarativo, bien puede usar intérpretes y compiladores que son de código abierto y/o libres. Un ejemplo de ellos es SWI Prolog, el cual es una implementación muy cercana al Prolog estándar. que si mal no recuerdo, tiene ya más de 15 años de haberse propuesto.

SWI Prolog está documentado, hay ejemplos, tutoriales, comunidad de usuarios e incluso, se puede correr en el navegador. Todo esto la hace una herramienta estupenda por muchos motivos, aparte de gratuita, está muy bien cuidada. Échenle un ojo, de verdad me ha convencido.


Thursday, November 12, 2015

Mate en seis jugadas


Hace unos días, exactamente el 9 de este mes de noviembre, jugué una partida rápida (de 1 minuto por jugador), contra alguien cuyo apodo es Zambianizer, que conducía las piezas negras La partida no es ninguna maravilla, pero llegué a la siguiente posición con 7 segundos en el reloj. Aquí, no hallé la manera de ganar y con tan poco tiempo, terminé perdiendo por tiempo. ¿Puede usted lector/lectora, la secuencia ganadora. Komodo, Fritz, StockFish, etcétera, encuentran mate en seis jugadas.



morsa - zambianizer
ICC 9/11/2015
Juegan las blancas y dan mate en seis jugadas


La solución es:

27. Th8+! Rxh8 28. Dxe8+ Dg8 29. Th1+ Rg7 30. Th7+! Dxh7 31. Df7+ Rh8 32. Dxh7#

Rutinaria, diría el Maestro Internacional Guil Russek, pues todas ls jugadas son obligadas. Lo que me llama la atención es cómo el sacrificio de la torre blanca en h8 es una jugada literalmente de un patrón de ataque. Cabe destacar que las máquinas ven el mate en 6 jugadas de forma instantánea.

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(*) Foto cortesía de Mike Thomas

Thursday, November 05, 2015

¿Legalización de la marihuana?



Ayer muchos medios informativos hablaban de una decisión de la Suprema Corte de Justicia de este país, en donde se legalizaba el consumo de la marihuana para fines recreativos. Vi muchos tuits aplaudiendo la medida. Fotos de gente fumando su porro, etcétera. Pero curiosamente, la efervescencia de la nota decayó cuando se supo que esto sólo se aplicaba a cuatro ciudadanos que habían interpuesto un amparo. Es decir, estos cuatro personajes pueden ya consumir marihuana de forma lúdica. La ley ya no se los prohíbe a ellos.

Desde luego que esto abre el camino para que la discusión se generalice y considerando esta decisión, la Corte Suprema de este país podría eventualmente quitarle la ilegalidad al consumo de la marihuana con motivos recreacionales. Pero ¿Es buena idea?

Yo opino que no. La drogadicción no es un asunto recreacional. No existe seguramente ninguna droga recreacional segura. Los que apelan por la despenalización de la marihuana dicen que no hay una sola víctima por el uso de la misma. Pues lo mismo se podría decir del tabaco o del alcohol, porque en todo caso estas sustancias no matan en un cortísimo plazo como quizás la cocaína o heroína, que además de ser muy peligrosas, son muy adictivas.

Para favorecer la despenalización, se habla de que la marihuana tiene usos médicos. Muy bien, muchas drogas basadas en el opio existen y se usan cuando el dolor de los pacientes suele ser insoportable. Si la marihuana tiene esos efectos, pues muy bien, prodúzcase en pastillas o jarabes pues el componente activo se conoce. Vamos, no se tiene que fumar para que funcione.

La realidad es que hay muchos estudios, ninguno definitivo por cierto, en donde se habla de los pros y contras de esta sustancia. Se dice que puede provocar una adicción menor al tabaco, por ejemplo, pero que puede provocar trastornos mentales que a la larga lleven a condiciones extremas y a la muerte. A mí me queda claro que drogarse por recreación, no parece ser una buena idea. Sería mejor quizás promover actividades lúdicas como el deporte, que genera endorfinas en los que lo practican y es mucho más saludable que fumar marihuana.

Hay quien aduce que ya somos una sociedad adulta y el gobierno debe dejarnos tomar nuestras propias decisiones. Bueno, sí y no. Imaginemos que el gobierno decide quitar los semáforos porque como somos adultos, sabremos pasar y dejar pasar. Pues sería una medida imposible de realizar porque la condición humana del egoísmo impediría que funcionara la medida. Así, si para algo tan simplón como quitar o no un semáforo no somos lo suficientemente maduros para pasar y dejar pasar con criterio, menos en el caso de la marihuana. Lo primero que veríamos son los excesos y en todo exceso caemos en otras situaciones que pueden desembocar en algo más peligroso.

Imaginen que se permite que la gente fuem marihuana y alguien decide irse a su casa manejando. Dicen que la marihuana relaja. Bueno, pues en ese relajamiento ese personaje drogado probablemente no podrá tener los reflejos cuando ocurra un incidente de tráfico. Podría chocar contra otro auto y además, causar un accidente mortal. ¿Y todo porque viene drogado, pero permitido por esta sociedad que se siente adulta?

Por mí, que se droguen, que se pongan pachequísimos, que fumen hasta que no tengan un alveolo sano, que beban alcohol hasta que se mueran de cirrosis. Que lo hagan sí, pero que no metan a terceros en este asunto. Los casos de gente alcoholizada manejando y causando terribles accidentes no es novedad. Los casos de cáncer de pulmón están asociados al consumo del tabaco y además, se ha hablado en los últimos años gente que nunca ha fumado pero que tiene cáncer de pulmón, asociado al humo de los fumadores y de la convivencia con estos. Hay curiosamente gente que fuma 70 años de su vida y se muere de vejez a los 90 años. Hay otros que tienen 50 años y traen un cáncer insalvable o enfermedades como EPOC, que les dan una vida miserable, viviendo todo el tiempo con falta de aire. Los problemas del tabaquismo, como del alcoholismo, son problemas de salud pública. Y ahora ¿queremos meterle más ruido al sistema de salud con los casos de enfermedades provocadas por la marihuana?

Y si vamos a otras drogas más peligrosas, ¿por qué no legalizarlas? ¿Ya qué más da? ¿No somos adultos y sabremos hacer uso de nuestras libertades nuevas? Lo más probable es que legalizar la cocaína y heroína sea aún peor idea. Pero ya subidos en este barco, todo podría pasar.

Yo puedo entender que la gente quiere tener libertad de hacer muchas cosas, pero pensemos en las consecuencias sociales. A todos los que apoyan la medida ¿Les gustaría ver a sus hijos pachecos por fumar marihuana? ¿No buscarían impedirlo o evitarlo de alguna manera?

Monday, November 02, 2015

¿Sirve para algo orar? (segunda parte)


Hace unos días se generó una alarma por la llegada del huracán "Patricia" el cual, se decía, era el huracán más fuerte de toda la historia de la humanidad. Patricia iba a pasar por el territorio mexicano y el gobierno estaba haciendo todo lo posible por tomar las previsiones necesarias. Se reunió el gabinete para discutir las medidas. Se usaron las redes sociales para informar a la población. Los noticieros no hablaban de otra cosa y como fondo tenía unas imágenes de un huracán gigantesco y devastador. En Facebook se publicaban imágenes de la Estación Espacial Internacional que parecían impactantes. Bueno, la cosa parecía gravísima.

Pero nada pasó. Patricia tocó tierra y por arte de magia se degrado a tormenta tropical. Las peores previsiones fueron aparentemente infundadas. Esto, desafortunadamente, dio pie a dudar de la promoción mediática con la que "inundó" el gobierno sus acciones. Hubo el "sospechosismo" ya habitual en el mexicano y se empezó a pensar que ni era tan grave el problema y que tampoco era Patricia el huracán más mortífero de la historia.

Enrique Peña Nieto destacó la fe del pueblo de México en sí mismo y su unidad, que se unió con cadenas de oraciones e incluso solidaridad, con creación espontánea de centros de acopio para afrontar la llegada del huracán Patricia, que en buena medida permitieron superar esta crisis.

Y de inmediato surgieron las críticas, totalmente justificadas, pues asignarle a la divinidad el habernos salvado, previas cadenas de oraciones, es regresar al oscurantismo. Para empezar, si existiese tal divinidad, ¿por qué nos mandó un huracán? Pero más allá de eso, habría que tomar una actitud más científica. ¿Pueden las cadenas de oraciones hacer un cambio? ¿Qué hay de quienes rezan para ayudar a quien está enfermo, o a quien tienen que intervenir quirúrgicamente? ¿Será posible que las oraciones produzcan una diferencia?

Si nos remitimos a la mecánica cuántica, sabemos que el observar un experimento afecta los resultados de éste. Y si esto pasa en partículas subatómicas, ¿no pasará en los eventos cotidianos? ¿Cómo podríamos probar que esto ocurre o bien que es un simple mito que se ha eternizado de generación en generación?

No soy el primero que ha pensado en esto. Hay muchos estudios que demuestran que no hay efecto en el rezar o al menos, siquiera un pequeño efecto. Por ejemplo, en 14 estudios del 2006 se concluyó que no hubo un efecto discernible. Sin embargo, en el 2007, en 7 de 17 estudios tuvieron un efecto pequeño pero significativo en esto de orar por alguien. No obstante esto, se hizo notar que los estudios más rigurosos no mostraron nada significativo en sus resultados.

Hay estudios que datan de 1872, donde el científico victoriano Francis Galton hizo el primer análisis estadístico. No halló que rezar sirviese para algo. Más de 100 años después, Byrd -en 1988- usó a 393 pacientes de la unidad del área de coronarias del Hospital General de San Francisco. Los hallazgos de Byrd pueden resumirse en que parece haber un efecto y que éste es benéfico para los enfermos. La reacción de la comunidad científica fue mixta. Algunos dudaron de su rigor para el trabajo realizado. Otros concluyeron que esto no tenía ningún pero.

Harris, en 1999, decidió replicar los hallazgos de Byrd pero en condiciones experimentales más estrictas, donde notó que los resultados del este investigador no fueron totalmente ciegos y concluyó, después de un trabajo muy cuidadoso, que no era posible repetir los resultados de Byrd y que además, los resultados favorables podían explicarse por probabilidad.

Hay otros estudios, pero el consenso general indica que no parece servir de nada orar. Sin embargo, considerando esto, decidí realizar mi propio experimento. Escribí un programa simple que busca hallar si el concentrarse en un número pudiese cambiar el resultado de la elección azarosa del 0 al 9 en la computadora. El mecanismo funciona así:


  • Se le pide un número al usuario (del 0 al 9)
  • Se le da un tiempo determinado para que se concentre (rece), pidiendo que ese número es el que eligirá la computadora al azar
  • Al terminarse el tiempo, el sistema arroja el número elegido al azar y lo despliega (en rojo si la elección del usuario no fue la de la máquina y en verde si el usuario acertó al número elegido al azar)
  • El sistema lleva una bitácora de experimentos realizados para estudiarse posteriormente.


Si existe una correlación entre el número que pide el usuario que salga contra el que salió, podríamos pensar que hay un elemento más allá de la simple estadística. En términos de probabilidad, un usuario podría acertar 1 de cada 10 intentos. Quizás acertar 2 de 10 sea relativamente significativo pero 6 o 7 de 10 veces sería ya para pensarse.

¿Podría ser este un experimento para probar si sirve orar? No estoy muy seguro. Claramente el algoritmo pseudo-azaroso de la máquina podría ser el primer pero. No obstante esto, podemos empezar a probar si de alguna manera algún usuario se concentra lo suficiente y logra vencer a la probabilidad del evento.

A quien le interese el programa, puede pedírmelo a morsa@la-morsa.com y se lo mandaré por correo electrónico.


Referencias:

Wikipedia