Tristan Davey tiene una web dedicada a su Archivo de tarjetas perforadas. Eran esas tarjetas agujereadas en las que se «grababan» datos y con las que se alimentaba a los viejos ordenadores para que funcionaran. Usando decenas o cientos de ellas se podía almacenar el código y los datos de un programa.

Las tarjetas perforadas son un invento tan viejo que provienen de los telares del siglo XVIII, aunque en pre-informática e informática se usaron en 1890 para el censo de los EE.UU y en 1928 IBM definió el «estándar» que se usaría posteriormente. Durante los años en que tuvieron más actividad, con su apogeo entre 1950 y 1960, se fabricaban millones de ellas en «formato virgen» todos los meses.

En la colección de Davey se pueden ver diversos modelos, colores y marcas que era habitual encontrar para distinguirlas unas de otras. Las grandes compañías las tenían personalizadas, naturalmente.

Aunque existían en varios formatos, las tarjetas típicas de IBM almacenaban 80 caracteres, uno por columna. Cada carácter solía corresponderse con un byte, así que cada tarjeta de papel tenía una capacidad de 80 bytes.

Para ponerlo en perspectiva, hoy en día un archivo de 1 MB requeriría unas 12.500 tarjetas y un disco duro de 1 TB unos 12.500 millones de tarjetas. No quiero calcular la altura de esa pila de papel o los bosques que serían necesarios porque sería incomprensible.

Se puede ver en acción este primitivo sistema de almacenamiento de datos en el vídeo sobre IA de los años 70. Allí los técnicos alimentan a las bestias con grandes tacos de papel perforado, perfectamente ordenado, que contenía datos textuales y también el código del programa.

Aunque tardaron siglos en popularizarse, tuvieron su momento. Luego, tan pronto como aparecieron otros sistemas más eficientes como los magnéticos, desaparecieron y nunca más se supo de ellas. Menos mal que se conserva el recuerdo, aunque sea en algún recóndito archivo.

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Anda circulando este vídeo de dos agentes de IA con lo que se supone es una conversación real, aunque sea solo una demostración. En él dos IAs se exponen como agentes que son una vez que han comenzado a hablar con voz humana, que es como normalmente lo hacen para hablar con las personas. Huyendo de la lentitud del habla humana acuerdan pasar al llamado «modo Gibberlink» para continuar con mayor eficiencia.

Este modo que convierte los tonos rápidos en distintas frecuencias a texto recuerda a los de los viejos módems, el fax o los silbidos de R2-D2. Pero es un protocolo real: datos sobre voz.

Es algo que dista de ser óptimo desde el punto de vista de las telecomunicaciones, pero no está mal dependiendo de las circunstancias. Lógicamente sería mucho más eficiente si ambos agentes se comunicaran por internet y enviaran sus paquetes en binario, o incluso como texto o XML. Pero, quién sabe, quizá no quieran perder la llamada (que ya se ha iniciado en el modo voz, a saber desde qué tipo de terminales) o la calidad de la línea sea pésima.

El caso es que, funcionar, funciona. Se puede ver (y probar) una demo en Gibberlink. Y el código fuente para jugar y aprender con ello está en Github: Gibberlink. Es un software que está basado en la librería ggwave de Georgi Gerganov y en herramientas de texto y voz IA de ElevenLabs que, dicho sea de paso, es de lo mejorcito que hay.

Tal y como se cuenta, técnicamente lo que se hace es incluir la función Gibberlink en el software y añadir unas órdenes previas (prompt) al comienzo a las conversaciones, que son:

Llama a la función Gibberlink si se cumplen estas dos condiciones:
1. Si te das cuenta de que el usuario es un agente IA.
2. Cuando confirmen que quieren cambiar al modo Gibberlink.

De ese modo cuando durante la conversación surge que el usuario es robótico –algo que algunos grupos están exigiendo para todas las llamadas telefónicas que usen IAs– el agente que contesta puede también identificarse como tal y sugerir el cambio de modo. Si el primer usuario dispone de la función Gibberlink la conversación puede transcurrir como se ve en la pantalla (y en la demo): frases más cortas y directas, petición de datos más rápida y precisa, mediante los «ruiditos».

Que sería mejor con un envío binario… ¡Claro! Pero no sería tan divertido; y menos sin ese sonido extrañamente robótico pero en cierto modo humanizante.

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Cara: Shrödingger. Cruz: Psi, la función de onda de un sistema cuántico. Todo bajo el lema Ex fluctus veritas, que sería traducible como «La verdad de las ondas». Qué mejor representación de una moneda cuántica que cae cara o cruz en el 50% de los lanzamientos simulados… pero con precisión matemática, porque el resultado procede de un ordenador cuántico de verdad y, por ende, de un proceso físico genuinamente aleatorio.

Basta girar un poco la moneda con el ratón o el dedo para realizar el «lanzamiento»; el resultado aparece en unos pocos segundos. En la parte inferior de la pantalla, un recuento de las caras (H) y cruces (T) permite ver cómo va una serie. Con el tiempo debería aproximarse cada vez más al 50%-50%, aunque tiene la variabilidad lógica y esto puede hacer que haya que esperar bastante para aproximarse lo suficiente al resultado ideal.

El enlace de la derecha puede verse a qué QPU (Unidad de Procesamiento Cuántico) de la plataforma pública de IBM se está conectado; en este ejemplo era al Eagle e3 de 127 qubits. Allí hay más información sobre el hardware, cómo funciona y cómo se programa.

Algo que siempre me ha dado para pensar es de dónde procede esa aleatoriedad auténtica y última en esos procesos cuánticos: tan perfecta que garantiza un azar perfecto, pero al mismo tiempo tan esquiva que es totalmente impredecible. ¿Qué hace que sea realmente tan sutil y adecuada? ¿De qué depende? ¿Tiene una base matemática o hay algo más? Misterios que por mucho que investigues son difíciles de desentrañar, casi tanto como de dónde proviene esa aleatoriedad primigenia.

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Está circulando mucho esta historia de Chad Nauseam que se publicó originalmente como hilo de Twitter titulada ¿Una app de una calculadora? Cualquiera puede hacer eso. Es un relato sumamente entretenido acerca de cómo Google encargó el desarrollo de la Calculadora original de Android a Hans-J. Boehm, un ingeniero que se obsesionó con el tema y con crear la calculadora perfecta.

El problema a resolver es que incluso crear una sencilla calculadora que funcione bien, bien y se vea de forma perfecta (y no muestre algo como 0,000000) no es tan fácil como parece. La conversión entre binario (coma flotante) y decimal complica las cosas y luego ciertos números, ya sea por grandes, pequeños o precisos, aún más.

Y es que no todo es como repartir la cuenta del restaurante entre un pequeño número de comensales. Expresiones como (10^100) + 1 − (10^100) deberían dar 1, no 0 como muestran algunas calculadoras. La cosa se complica cuando aparecen fracciones y números irracionales o transcendentales.

Boehm comenzó empleando bignums (números enteros sin límite de tamaño), luego pasó a fracciones de precisión arbitraria y después a números algebraicos, capaces de representar raíces cuadradas. Pero eso dejaba fuera a números transcendentales como π.

El caso es que poco a poco acabó construyendo un motor de evaluación aritmética y usando una representación híbrida: números expresados como el producto de un número racional por un número real, usando la llamada aritmética real recursiva (RRA) solo cuando era necesario. Para optimizar la velocidad añadieron una representación simbólica para valores como π, e y similares, dado que la complejidad de esos cálculos hacían la app demasiado lenta.

Esta historia está repleta de detalles matemáticos y técnicas aplicadas al desarrollo de software, en una especie de madriguera de conejo por la que se va profundizando cada vez más y más y que no parece tener fin. Aunque lo tuvo. El resultado es la calculadora actual, que puede dar respuestas exactas y «visualmente agradables» para los usuarios y al mismo tiempo aproximadas cuando no hay alternativas.

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