Cimientos

En esta ocasión describiremos los cimientos de algunas areas que me interesan, las plantas vegetales y del pie, los cimientos del refugio, de la computación y de las redes neuronales en inteligencia artificial. Todas ellas desde mi parecer tienen algo en común, forzar los límites del lenguaje puede a veces hacernos detectar formas similares.

Qué comparten? Cargan y sobre ellos se construye. Sus formas determinan por completo cualquier cosa por encima.

Raíces: Las plantas obtienen de ellas agua y minerales así como el soporte del resto de sus cuerpos.  Existen muchos tipos algunas de ellas como las de las orquídeas son capaces de hacer fotosíntesis, otras son lo suficientemente sensibles como para huir de La Luz y enterrarse lo más posible.

Pies: Los pies soportan los cuerpos vivos de muchos seres. Su forma permite que aun sin ser tan extensa pueda cargarlos. Muchos de ellos son herramientas muy sofisticadas de sensibilidad al equilibrio. Su estructura nerviosa interna recorre autopistas de alta velocidad hasta nuestro cerebro. Sabes cuánto neurocómputo les dedicamos? La forma del homúnculo responde está cuestión. A diferencia de otros cimientos es su suavidad la que los dota de tanta versatilidad.

Zapatas: La zapata corrida es de las técnicas de cimentación más utilizada. Consiste en la apilación de piedra y algo que la aglutine. Normalmente se encuentra justo abajo de la mayoría de los muros o columnas que soportaran la estructura del refugio o edificio. Los dados son zapatas aisladas cuadradas que permiten soportar la carga de un edificio cuando este se requiera que esté elevado.

Bits: La mayoría de la programación sobre todo las arquitectas digitales se basan en el bit. Este puede ser un 0 o 1. Con el puedes guardar 2 cosas distintas y con varias de ellos todas sus posibles combinaciones. Un número entero de 8 bits por ejemplo es una de las estructuras de dato primitivas más comunes y puede representar cualquier numero de 0 hasta 2^8 -1, a partir de ellos o colecciones de ellos es posible imaginar cualquier cosa representable en tu ordenador.

Perceptrón: Es de las formas más sencillas de propagar la información. f(W*X + B) , donde f() es una función de activación. W*X es el producto punto del vector de pesos W por el vector señal X que llega a la neurona. El perceptrón se activa dependiendo de lo que se propagó hasta él multiplicado por los pesos de las aristas entrantes y con base en este resultado emite una señal, el output, cuanta señal emite depende de la función de activación, la arista de salida. Normalmente estas funciones de activación amplifican o recortan su argumento. B es un valor extra que ayuda a sesgar la activación.

Existe un
teorema que dice que con la suficiente cantidad de perceptrones organizados en una red serás capaz de simular cualquier patrón posible. El teorema de la aproximación universal, obvio esta red deberá ser lo suficientemente ancha y o profunda dependiendo.

Aquí acaba el cimiento de la columna arquitectura de la información. Gracias a los arquitectos e ingenieros civiles por sus conceptos y enseñanzas.

Jero