Cubo de Necker

La información visual que entra en nuestro cerebro se convierte de inmediato en líneas de todas las inclinaciones

Cubo de Necker.
Cubo de Necker. © GETTY IMAGES

 

Muchos lectores conocerán el cubo de Necker, aunque quizá no por ese nombre. Es ese cubo (en el sentido geométrico, no en el de llevar agua) transparente y dibujado en perspectiva que, cuando lo miras un minuto, empieza a oscilar entre sus dos interpretaciones posibles. Ambas son un cubo, pero puede verse desde arriba o desde abajo, y desde dos orientaciones rotadas por 90 grados. Es mi ilusión óptica favorita, y también ha interesado a neurocientíficos muy profundos, como Francis Crick y Christof Koch.

Cuando el cubo oscila, o flipa, entre sus dos interpretaciones posibles, tus ojos y las primeras zonas cerebrales que procesan la información óptica siguen viendolo mismo antes y después. Es solo tu consciencia lo que ha cambiado. Crick y Koch esperaban que, si se pudiera observar qué circuitos cerebrales cambian justo cuando el cubo flipa, tendríamos una pista importante sobre los fundamentos de la consciencia, eso que llamamos yo. Una gran idea que, hasta donde yo sé, no ha conducido a parte alguna.

Un corolario evidente del cubo de Necker es que tenemos en la cabeza un concepto de “cubo”. Lo que la imagen nos muestra no es un cubo, que es un objeto tridimensional, sino una proyección bidimensional de él, o de dos a la vez, mejor dicho. Si tú ves ahí un cubo que flipa, solo puede deberse a que tu cerebro tiene un modelo interiorizado del cubo. No lo tendrías si hubieras nacido en un mundo sin cubos, como la arquitectura de Gaudí. Tu cerebro ha aprendido ese concepto geométrico abstracto a partir de la experiencia. Esto es algo notable, ¿no crees?

Y también es la clase de cosa en que se basa la revolución de la inteligencia artificial. Uno de los recientes galardonados con el premio Fronteras del Conocimiento del BBVA, el científico de la computación y vicepresidente de Google Geoffrey Hinton, escribía ayer en este diario sobre el aprendizaje profundo (deep learning), la innovación esencial que está haciendo avanzar la inteligencia de las máquinas. Esta ciencia ya no se basa en imitar la lógica formal —ese artefacto que demuestra que Sócrates es mortal, puesto que es humano y todos los humanos son mortales—, sino en imitar el funcionamiento de nuestra mente, hasta allí donde lo entendemos en la actualidad.

La información visual que entra en nuestro cerebro se convierte de inmediato en líneas de todas las inclinaciones, formando un dibujo lineal. La siguiente zona cerebral abstrae las líneas en ángulos, luego polígonos, luego objetos tridimensionales y después una gramática de las formas que nos permite entender el mundo. Aprendizaje profundo.

JAVIER SAMPEDRO

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CULTURA ¿Qué fue primero, el huevo o la gallina?… Te damos la respuesta

El eterno dilema que intrigó a filósofos y científicos ahora tiene respuesta. Miembros de la comunidad Big Van, científicos sobre ruedas, realizaron un gráfico que pone fin al debate.

Huevo o gallina

Después de años de buscar la respuesta a la incógnita de qué fue primero, el huevo o la gallina, miembros de la comunidad Big Van, científicos sobre ruedas, desarrollaron un esquema evolutivo con el que encontraron la respuesta.

El huevo…
Amniotas
Vertebrado cuyo embrión desarrolla un saco cerrado que envuelve y protege el embrión de los reptiles, aves y mamíferos, así como una bolsa alantoidea, un órgano con forma de salchicha, que funciona en estos como vejiga urinaria.

 

De acuerdo con el esquema, los huevos aparecieron con las amniotas, muchos millones de años antes a la llegada de la humanidad. Mientras que las gallinas llegaron años después con las aves.

El gráfico publicado en Facebook y Twitter, coincide con la teoría del profesor de Biología Evolutiva de la Universidad de Manchester, Inglaterra, James McInerney, en abril pasado. También con un esquema publicado en redes sociales, explica que los reptiles como tortugas, lagartos, serpientes y cocodrilos son anteriores a la línea evolutiva de las aves, por lo que los huevos existieron antes de los pájaros.

En su blog, el grupo de 19 científicos señala que casi todos son doctores e investigadores en activo de diferentes áreas del conocimiento, como matemáticas, química, física, biología, entre otros. Tienen el objetivo de contar los últimos avances en ciencia de la forma más divertida posible.

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El futuro de la inteligencia artificial

El aprendizaje profundo tendrá un efecto revolucionario en la asistencia sanitaria. Por ejemplo, una red neuronal entrenada es tan capaz como un dermatólogo de decidir si una lesión cutánea es un cáncer o examinar la retina de un diabético

El futuro de la inteligencia artificial
EULOGIA MERLE

 

 Durante medio siglo, las investigaciones sobre la inteligencia artificial (IA) se basaron en una extraña analogía con la lógica. El razonamiento lógico consiste en utilizar reglas de inferencia válidas para deducir conclusiones verdaderas a partir de premisas ciertas. Tanto las premisas como las conclusiones son concatenaciones de símbolos y las reglas de inferencia son meros mecanismos de manipulación de estas concatenaciones. Los investigadores dieron por sentado que esta era la manera en la que debía funcionar toda la inteligencia.

Desde los albores de la IA existieron apóstatas que afirmaban que, en vez de imitar a la lógica, la IA debía tratar de imitar las redes neuronales del cerebro. En estas redes, los estímulos generan grandes patrones de actividad neuronal. Estos a su vez producen otros grandes patrones de actividad neuronal que acaban originando respuestas motoras. Todo el conocimiento del sistema reside en la manera en que un patrón de actividad da lugar a otro, y este conocimiento se aprende a través de la experiencia más que a través de los datos introducidos por un programador.

En los últimos años, ha quedado patente que conseguir que un ordenador simule ser una red neuronal es una forma muy eficaz de dotar a las máquinas de la clase de inteligencia que se necesita para tareas tales como el reconocimiento de voz, la interpretación de imágenes, la traducción automática y la práctica de juegos como el go, que requieren conocimientos intuitivos. Este planteamiento se denomina “aprendizaje profundo” (deep learning) porque utiliza redes neuronales profundas compuestas por muchas capas de neuronas. En lugar de tratar de poner por escrito todo lo que sabemos mediante expresiones simbólicas, permitimos que el ordenador aprenda todo lo que sabe a partir de ejemplos.

Si deseamos traducir una frase del español al coreano, entrenamos a un ordenador mediante la introducción de multitud de pares de frases en español con sus traducciones en coreano hasta que asimile el concepto. El ordenador está programado para comportarse como una red de neuronas cerebrales. Dicha red aprende modificando la intensidad de las conexiones entre las células cerebrales artificiales mediante un algoritmo de uso general bastante sencillo denominado propagación hacia atrás o “retropropagación” (backpropagation). Mediante este algoritmo de aprendizaje, la red neuronal artificial aprende a convertir los símbolos introducidos correspondientes a las palabras en español en patrones de actividad en miles de neuronas que captan los significados de esas palabras. Por ejemplo, la palabra “miércoles” generará un patrón de actividad determinado y la palabra “jueves” dará lugar a un patrón muy similar.

Los “vectores de palabras” internos aportan la información para otro conjunto de neuronas que van acumulando actividad con el transcurso del tiempo. Para cuando la red alcanza el final de la frase española, estas otras neuronas poseen un patrón de actividad llamado “vector de pensamiento” que representa el significado de la frase en su totalidad. Posteriormente, este vector de pensamiento se puede volver a convertir en símbolos del idioma que deseemos, siempre y cuando dispongamos de datos para entrenar a la red neuronal que descodifica el vector de pensamiento. A diferencia de la IA tradicional basada en la lógica, los símbolos solo aparecen en los datos introducidos y en los resultados.

El aprendizaje profundo ya ha revolucionado la capacidad que tienen los equipos informáticos para percibir el mundo y está revolucionando su capacidad para moverse con agilidad y realizar la manipulación de objetos con destreza. Está empezando a posibilitar que los ordenadores comprendan el contenido de los documentos y mantengan conversaciones racionales. Lograr que un ordenador realice una tarea específica mediante su programación ha dejado de ser la única opción. A partir de ahora, cuando una tarea sea tan compleja que no sepamos cómo programarla, podremos indicar al ordenador que simule una red neuronal y entrenar a dicha red para que realice la tarea con solo mostrarle multitud de ejemplos de la información de entrada y de la respuesta deseada.

El aprendizaje profundo tendrá un efecto revolucionario en la asistencia sanitaria. Una red neuronal entrenada con 130.000 ejemplos ya es tan capaz como un dermatólogo de decidir si una lesión cutánea es un cáncer y, de ser así, qué tipo de cáncer es. Cuando haya sido entrenada con millones de ejemplos, será mucho mejor que un dermatólogo. Cualquiera podrá obtener un diagnóstico inmediato, fiable y sumamente barato con solo apuntar su teléfono móvil hacia la mancha cutánea que le preocupa. Otra red neuronal puede examinar una imagen de la retina de una persona diabética y determinar el estadio de retinopatía. Esta práctica será muy valiosa para mejorar la eficacia de los tratamientos en aquellos países que no puedan permitirse contar con un gran número de oftalmólogos. Durante la próxima década, las redes neuronales aprenderán a interpretar la mayoría de los tipos de imágenes médicas de manera mucho más fiable, rápida y asequible que los facultativos. Las redes neuronales también serán mejores que los médicos a la hora de predecir qué tratamientos serán eficaces y de adaptarlos a las particularidades específicas de cada paciente, incluyendo su perfil genético.

La idea tradicional de que la esencia del pensamiento humano consiste en razonar de manera lógica mediante la manipulación de expresiones en una especie de lenguaje simbólico interno está sucumbiendo ante un punto de vista completamente diferente, según el cual un pensamiento es simplemente un gran patrón de actividad neuronal. Podemos hacer referencia a uno de estos patrones haciendo uso de la concatenación de palabras que normalmente lo generaría o de la concatenación de palabras que produciría, pero el pensamiento en sí mismo no tiene nada que ver con una concatenación de palabras. Los pensamientos similares son patrones similares y tienen efectos similares, de modo que el razonamiento por analogía sea la forma básica del pensamiento humano en vez de una desviación ilógica de la racionalidad.

Muchos expertos en este campo creen que los cerebros son tan solo máquinas extraordinariamente complicadas y que, con el tiempo, el aprendizaje profundo podrá hacer lo mismo que puede hacer el cerebro. Pero también creen que esto tardará mucho tiempo en ocurrir y que requerirá muchos más avances técnicos en la tecnología del aprendizaje profundo. En cualquier sistema político que esté dirigido por personas y para personas, el aprendizaje profundo será una potente fuerza positiva para mejorar la salud, eliminar los trabajos más arduos y liberar a la gente corriente para que disfrute de la vida al máximo.

Geoffrey Hinton es Catedrático de Ciencias de la Computación en la Universidad de Toronto y Vicepresidente e Investigador en Ingeniería de Google. El 15 de junio recibirá en Madrid el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en Tecnologías de la Información y la Comunicación

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Neurocientíficos descubren “canción milagrosa” capaz de reducir la ansiedad en el 65% de los pacientes

Un recurso simple que puedes tener en el celular

El trastorno psicológico conocido como ansiedad ha sido bien documentado en los anales de la historia médica. Hipócrates ya hablaba sobre la ansiedad en la antigüedad, y el desorden fue confirmado por primera vez por Sigmund Freud en 1926.

En el mundo de hoy, los diagnósticos de ansiedad se están volviendo cada vez más comunes, especialmente entre los jóvenes. Ese aumento en el diagnóstico tiende a atribuirse al aumento de la tecnología, el exceso de protección de los padres, la escuela y el “lujo” de muchas opciones, de acuerdo con Rachel Dove en Ansiedad: la epidemia está barriendo la Generación Y.

El trastorno, que puede ser tremendamente debilitador durante la vida cotidiana, será tratado con medicamentos. Una proporción menor de pacientes también recibe terapia tanto con medicación como con otras alternativas.

La ansiedad también puede ser tratada, con algún éxito, usando métodos holísticos como la meditación, el ejercicio, masajes y otras técnicas de relajación.

De todos los tratamientos usados para combatir la ansiedad, la musicoterapia ha sido una de las terapias más marginales. Pero todo eso está a punto de cambiar debido a una nueva investigación sobre la eficacia de esta forma de terapia.

La investigación fue realizada  por el MindLab Internacional en el Reino Unido que estaba interesado en descubrir qué tipo de música induce a un mayor estado de relajación en los individuos.

El experimento tenía participantes que intentaban resolver rompecabezas difíciles que les causaban niveles variados de estrés, mientras estaban conectados a los sensores. Al mismo tiempo, escuchaban una variedad de música. Su actividad cerebral, latido cardiaco, presión arterial y tasa de respiración estaban constantemente monitoreados a lo largo del estudio.

La canción que probó ser la más eficaz fue llamada Weightless y fue creada por Marconi Union con la intención de relajar a los oyentes.

Sorprendentemente, la canción fue capaz de reducir el 65% de los síntomas de ansiedad en los participantes al estudio. La música no sólo disminuyó la frecuencia cardiaca y la presión arterial, sino también inhibió la liberación de hormonas del estrés como el cortisol.

A pesar de la extrema eficacia de esta notable canción, el investigador principal del estudio, el Dr. David Lewis Hodgson, aconsejó que venga con un aviso de salud. Él dijo que la música probó ser tan eficaz en relajar a algunos de los participantes, que empezaron a  experimentar somnolencia. Por esa razón, dijo que no es aconsejable oír la música mientras se está manejando.

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El ordenador DeepMind, de Google, comienza a razonar

Una nueva red le ha permitido superar al humano en pruebas para relacionar formas, y ha obtenido buenos resultados al establecer otro tipo de relaciones

El ordenador DeepMind, de Google, comienza a razonar

 

La inteligencia de los humanos es especialmente hábil a la hora de relacionar lugares, secuencias, objetos y palabras por medio de la lógica. Gracias a esta habilidad, se puede pensar de forma transversal y sacar conclusiones de forma intuitiva.

Las máquinas, que son excelentes a la hora de usar la estadística para extraer patrones o bien establecer relaciones pero solo a partir de reglas preestablecidas, no pueden llegar al mismo nivel. Sin embargo, un nuevo estudio realizado por científicos que trabajan en el proyecto DeepMind, de Google, han desarrollado un sistema que pretende llevar a cabo un proceso más similar al que hacen los humanos. De momento, ya han logrado superar al hombre en pruebas de relación de imágenes complejas.

La investigación, que se ha publicado en el portal ArXiv, ha construido una red neural para llevar a cabo este tipo de razonamiento basado en relaciones. En primer lugar, han preparado pequeños programas, cada uno con una arquitectura especializada y destinada a distintas tareas, como procesar imágenes, analizar el lenguaje o aprender juegos. Después, los han preparado para colaborar y encontrar patrones en los datos.

 

De este modo, han logrado que trabajen en la tarea de comparar pares de entidades en escenarios individuales. «Hemos forzado a la red a descubrir las relaciones que existen entre los objetos», ha explicado en Sciencemag.org Timothy Lillicrap, coautor del estudio y científico del proyecto DeepMind.

Los investigadores pusieron a prueba a su red con distintas pruebas. Por ejemplo, les hicieron relacionar imágenes de objetos, como cubos, cilindros o bolas, para saber si eran las mismas o no. Para ello, le preguntaron a la máquina cosas como esta: «Delante de la cosa azul hay un objeto. ¿Tiene la misma forma que la pequeña cosa azul que está a la derecha de la bola metálica?».

Módulos neurales

Las respuestas de la máquina se produjeron gracias a la acción de dos redes. En este caso, una estaba destinada a reconocer objetos, y la otra a interpretar la pregunta. En las pruebas, los humanos consiguieron 92 por ciento de tasa de éxitos, pero quedaron por detrás del nuevo algoritmo de Google, que logró un 96 por ciento de aciertos.

Los investigadores también pusieron a la red a trabajar con pruebas de lenguaje. Le preguntaron cosas como: «Sandra cogió una pelota», y «Sandra fue a la oficina», así que, ¿«dónde está la pelota»? En este tipo e pruebas de inferencia, la máquina obtuvo tasas de acierto del 98 por ciento, mientras que los ordenadores anteriores se habían quedado en el 45 por ciento.

El ordenador también obtuvo buenos resultados en pruebas de movimiento, en los que pudo identificar conexiones para explicar el patrón de desplazamiento de una pelota, y en análisis de forma, en los que captó la silueta humana a partir de meros puntos en movimiento.

Tal como ha dicho Kate Saenko en Sciencemag.org, la gran ventaja de este algoritmo es que sencillo pero puede resolver preguntas complejas. Además, la simplicidad le permite ser combinado con otras redes. Por eso, los autores del artículo han hablado de que su red es como un «dispositivo de enchufar y listo» que le permite a cada parte del sistema centrarse en las tareas en las que destaca.

Este sistema podría servir para entender redes sociales, analizar grabaciones de vídeo o guiar automóviles por el tráfico. Para lograrlo aún será necesario aumentar la complejidad de las preguntas y las posibles soluciones.

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Impresión en 3D, «la cuarta revolución»

Las impresoras ya son capaces de reproducir injertos de piel, piezas para aviones o comida

Dos corazones impresos a tamaño real por una impresora 3D
Dos corazones impresos a tamaño real por una impresora 3D – EFE

Cada vez está más cerca el día en que todo el mundo pueda darle a un botón e imprimir en casa un utensilio de cocina o una camiseta. La impresión en 3D avanza a pasos agigantados: ya utiliza plásticos, metales y resinas, y su aplicación se extiende a campos tan diversos como la medicina, la aeronáutica, la arquitectura o el marketing.

Así se puede comprobar con el centenar de objetos reunidos en la exposición que se inaugura hoy en la Fundación Telefónica en Madrid titulada «3D: Imprimir el mundo», que se podrá visitar hasta el 22 de octubre.

«Algunos lo llaman ya la cuarta revolución», explica Laura Fernández, responsable de exposiciones del espacio. Sus ventajas de producción son infinitas: desde el abaratamiento de los costes o la agilización del proceso, hasta la creación de estructuras y formas hasta ahora imposibles. Siemens ya fabrica con esta técnica turbinas de gas para aviones. Se imprimen en una sola pieza, cuando antes requería 13 estructuras diferentes. Ahora trabajan para llegar a imprimir las partes externas de metal del avión.

 

En el ámbito médico, las prótesis hechas a medida cada vez son más populares, mientras se sigue investigando otras aplicaciones. El martes, un equipo de investigadores españoles anunció que había logrado imprimir hueso y cartílago para implantarlos en pacientes con roturas o lesiones.

En otros sectores, en cambio, se sirven de esta técnica para agilizar las pruebas de producto. Hoy, el 10 por ciento de su uso industrial lo capitalizan los departamentos de márketing. A nivel global, para 2020 la impresión en 3D se cuadruplicará.

Como una manga pastelera

Aunque parezca imposible, también hay impresoras que ofrecen la posibilidad de imprimir comida. Sin embargo, según explica el responsable de Telefónica Digital, Salvador Pérez Crespo, son como «mangas pasteleras». Se usan para repostería o pasta, pero ¿se podrá llegar a imprimir un pollo? «Es complicado, porque es crear materia».

Por su parte, Estados Unidos ya ha anunciado que está desarrollando una nueva versión de «la madre de todas las bombas» y lo hará con la ayuda de una impresora 3D. «Se habla del dilema de las armas porque es una novedad, pero cuando tengamos un poco de perspectiva nadie hablará de eso. Hoy todos sabemos que se fabrican armas de otras maneras y nadie cuestiona la fabricación», dice Pérez Crespo.

EE.UU. creará una versión de «la madre de todas las bombas» utilizando el 3D

Aún le quedan muchos retos por delante a esta tecnología, que tiene sus antecedentes en los años 60. La capacidad para mezclar varios materiales en una misma impresión no está resuelto, como tampoco lograr que el proceso sea rápido. «A veces se bromea con que una ostra tarda menos en fabricar una perla —unos diez años— que una impresora 3D», señala el experto.Además, aún se debe lograr que cada persona pueda disponer de una impresora 3D para que sea una revolución completa. Aunque los precios están bajando, será difícil que el usuario cuente con toda la colección de materiales. Para los expertos, es más probable que el ciudadano acabe teniendo un modelo básico en casa y acuda al quiosco del barrio para las construcciones complejas. Así de sencillo.

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Río arriba

El mejor ingeniero es el que mejor copia a la naturaleza

Presa de Santo Estevo (Central hidroeléctrica), en el cruce del río Sil.
Presa de Santo Estevo (Central hidroeléctrica), en el cruce del río Sil. NACHO GÓMEZ

 

En este planeta voraz casi todo es energía solar aunque no lo parezca. Los combustibles fósiles son energía solar en diferido: la utilizaron los vegetales del Carbonífero para construir sus cuerpos, que

después quedaron enterrados bajo aguas pantanosas para disfrute actual de los jeques árabes y otros. La energía hidráulica se debe al Sol que evapora el agua del mar formando unas nubes que luego descargan en la cabecera de los ríos y nos permiten así alimentar las turbinas en nuestras presas. El viento que nutre a nuestros molinos es hijo de unas masas de aire caliente y frío generadas por el Sol. Solo las energías nuclear y geotérmica son genuinamente terrícolas. Lo demás se lo debemos al astro rey.

Las principales energías limpias de la actualidad, la fotovoltaica y la eólica, plantean un problema bien conocido si han de generalizarse, como sería deseable. Se trata del almacenamiento. El viento sopla cuando quiere, y la borrasca de las Azores tiene un comportamiento caprichoso a la hora de mandar nubes sobre las placas solares; los molinos siguen funcionando de noche, cuando la demanda de energía es mínima, y las redes de distribución pueden saturarse y desestabilizarse. Se precisan sistemas eficaces para almacenar la energía cuando el viento sopla o el sol brilla, y liberarla en las horas bajas.

La idea obvia es usar una batería. Es por la que apuesta Tesla, la empresa de coches eléctricos del magnate sudafricano Elon Musk, que por cierto ha abandonado su puesto de asesor de la Casa Blanca en rechazo a la tozudez climaescéptica del presidente Trump. Se trata de baterías locales, que la gente tendría en su casa y en su coche para resolver el problema del almacenamiento. Si las baterías de Tesla (y otros) avanzan lo suficiente, y si los ciudadanos se vuelcan en ellas y disponen de espacio en casa para alojarlas, este puede ser el futuro próximo.

Pero hay otra idea que, al menos en teoría, parece más brillante, una idea que mira menos a la tecnología y más a la naturaleza, que al fin y al cabo lleva 4.500 millones de años gestionando el problema del almacenamiento energético en la Tierra, y no lo hace mal. Consiste en aprovechar los excedentes de energía eólica para mover el agua río arriba. Cuando lleguen las horas bajas, no habrá más que soltar el agua para abajo y recoger su energía con una turbina como las de las presas hidroeléctricas actuales. Esta es la idea por la que apuesta el presidente de Iberdrola, José Ignacio Sánchez Galán.

El mejor ingeniero es el que mejor copia a la naturaleza.

JAVIER SAMPEDRO

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Hallan un pájaro atrapado en ámbar de hace 100 millones de años

La cabeza, el cuello, el ala o las patas del ave se aprecian con gran detalle. Murió cuando acababa de salir de huevo y quedó pegada a la savia de un árbol

El ave atrapada en ámbar
El ave atrapada en ámbar – Lida Xing, Jingmai K. O’Connor, Ryan C. McKellar, Luis M. Chiappe, Kuowei Tseng, Gang Li, Ming Bai

 

No es tan extraño encontrar piezas de ámbar que contienen insectos de hace millones de años, pero un pájaro entero es todo un prodigio. Eso es lo que descubrió un grupo de científicos en un trozo de ámbar de 100 millones de años de antigüedad recuperado en Myanmar. Dentro había un pájaro recién salido del huevo que quedó atrapado en la savia que brotaba de un árbol. En la muestra pueden contemplarse la cabeza, el cuello, el ala, la cola y las patas del ave con un detalle que los científicos consideran impresionante.

«Es la visión más completa y detallada que jamás hemos tenido», asegura a New Scientist Ryan McKellar, del Royal Saskatchewan Museum de Regina, en Canadá, miembro del equipo que descubrió el ave. «Ver algo tan completo es asombroso. Es simplemente impresionante».

Parece como si la piel y la carne reales del pájaro estuvieran todavía preservados en el ámbar, pero en realidad se trata de una impresión muy detallada. Estudios de hallazgos similares muestran que la carne se ha degradado en carbono, y no hay ADN utilizable. El ámbar conserva algunos de los colores de las plumas, pero en este caso no son muy llamativos, admite McKellar. «Eran pequeños pájaros marrones».

 

El ejemplar pertenecía a un grupo de pájaros conocidos como enantiornites o ‘pájaros opuestos’, que vivían junto a los antepasados de las aves modernas y que prosperaron hasta que murieron con los dinosaurios hace 66 millones de años.

El nuevo hallazgo se suma a evidencias anteriores de su capacidad para el vuelo, ya que la cría tenía un conjunto completo de plumas para el vuelo y le estaban creciendo las plumas de la cola, pero extrañamente carecía de plumas en la mayor parte del cuerpo en lugar de estar cubierto como las crías de hoy.

Probablemente, estos pájaros nacían el suelo y trepaban a los árboles, dice McKellar, lo que los hacía particularmente propensos a quedarse atrapados en la savia.

El pasado año, un equipo de investigadores de la Universidad de Geociencias de China en Pekín anunciaba el hallazgo, también en Myanmar, de dos pequeñas alas atrapadas en ámbar de hace 99 millones de años, en mitad del período Cretácico, cuando los dinosaurios todavía caminaban sobre el planeta. El hallazgo de las muestras, que contenían huesos, plumas y piel, demostraba que las plumas de las aves ya se parecían mucho a las actuales.

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Descubren en Marruecos a los primeros de nuestra especie

El hallazgo de restos de Homo sapiens de hace 300.000 años retrasa en 100.000 años el origen del hombre moderno

Recontstrucción del cráneo hallado en Jebel Irhoud, en Marruecos
Recontstrucción del cráneo hallado en Jebel Irhoud, en Marruecos

Nuestra especie, Homo sapiens, podría ser 100.000 años más antigua de lo que se creía. O por lo menos esa es la conclusión de un equipo de paleontólogos tras analizar restos fósiles de cinco humanos de hace entre 300.000 y 350.000 años hallados en el yacimiento de Jebel Irhoud, en Marruecos, una cueva situada a unos 100 km. al oeste de Marrakech.

Los hallazgos, que se detallan esta semana en dos artículos de Nature, representan los restos más antiguos que se conocen hasta ahora de Homo sapiens. Y sugieren que los procesos evolutivos que llevaron a la aparición de los humanos modernos pueden no haber estado confinados, como se creía, al este de África.

 
 
 Los fósiles, que aparecieron junto a herramientas de piedra y huesos de animales, fueron descubiertos por un equipo de investigadores liderados por Jean-Jacques Hublin, del Instituto Max Planck de Antropología Evolutiva en Leipzig, y por Abdelouahed Ben-Ncer, del Instituto Nacional de Arqueología de Marruecos.
 

Antes de este descubrimiento, los fósiles más viejos de Homo sapiens datados con seguridad eran los hallados en el yacimiento de Omo Kibish, en Etiopía, con una antigüedad de 195.000 años. Y hasta ahora la mayoría de los paleontólogos creía que todos los humanos actuales procedemos de una única población que vivió en el este de Africa hace unos 200.000 años, aunque no estaba muy claro si nuestra forma de ser humanos surgió con rapidez en ese momento o si, por el contrario, se desarrolló de forma gradual durante los últimos 400.000 años.

En palabras de Hublin, “solíamos pensar que había una cuna de la Humanidad hace 200.000 años en el este de Africa, pero nuestros nuevos datos revelan que Homo sapiens se extendió por todo el continente africano hace cerca de 300.000 años. Mucho antes de que Homo sapiens se dispersara fuera de Africa, hubo una dispersión dentro de África”.

Ya durante la pasada década de los 60, se encontraron fósiles humanos en Jebel Irhoud, junto a huesos de animales y herramientas de piedra similares a las de las culturas Musterienses europeas, asociadas normalmente con asentamientos de neandertales. Originalmente, a esos fósiles se les atribuyó una edad de cerca de 40.000 años y se les consideró como una rara “forma africana” de Neanderthal, pero análiss posteriores han puesto seriamente en duda esas conclusiones.

Ahora, las nuevas excavaciones en el mismo yacimiento, que empezaron en 2004, han sacado a la luz nuevas herramientas de piedra y fósiles humanos, cuyo número ha pasado de 6 a 22 y que pertenecieron, por lo menos, a cinco individuos diferentes. Entre ellos destacan un cráneo parcial y una mandíbula inferior.

Para establecer una cronología precisa de los restos, los investigadores aplicaron el método de datación por termoluminescencia a fragmentos de pedernal caliente hallados en los mismos depósitos. Y el resultado fue que los pedernales arrojaron una edad superior a los 300.000 años, empujando cien mil años atrás los orígenes de nuestra especie.

“Los yacimientos bien datados de esa época -afirma por su parte Daniel Richter, experto en geocronología de Instituto Max Planck- son excepcionalmente raros en Africa, pero tuvimos la suerte de que muchos de los artefactos de pedernal de Jebel Irhoud habían sido calentados en el pasado, lo que nos permitió aplicar en ellos la datación por termoluminescencia y establecer una cronología consistente para los nuevos fósiles humanos y las capas de terreno justo por encima de ellos”.

Además, el equipo de investigadores fue capaz también de recalcular una edad directa de la mandíbula de Jebel Irhoud 3, encontrada en los años 60 y cuya antigüedad había sido subestimada.

Rasgos faciales y dentales

Con esa información en la mano, el paleontólogo Jean-Jacques Hublin y sus colegas analizaron los fósiles y lograron identificar en ellos numerosos rasgos faciales y dentales que los alineaban con los humanos modernos. Esos rasgos, además, convivían con una morfología neurocraneal y endocraneal más primitiva.

Los cráneos de los humanos que viven en la actualidad se caracterizan por una combinación de rasgos que nos distinguen claramente de nuestros antepasados. Y algunos de esos rasgos están presentes en los fósiles de Jebel Irhoud. Hublin y su equipo utilizaron exploraciones micro tomográficas computerizadas de última generación y análisis estadísticos de formas basados en cientos de medidas 3D para demostrar que la forma facial de los fósiles de Jebel Irhoud es prácticamente indistinguible de la de los seres humanos actuales.

Sin embargo, y en contraste con sus rostros modernos, los cráneos de estos homíninos conservan aún una forma alargada y arcaica.

“Nuestros hallazgos -afirma Philipp Gunz, otro de los miembros del equipo- sugieren que la moderna morfología facial humana se estableció muy al principio de la historia de nuestra especie, al contrario de la forma cerebral, y posiblemente de la función cerebral, que fue evolucionando dentro del linaje Homo sapiens”.

Además, la morfología y la edad de los fósiles de Jebel Irhoud corroboran la idea de que un enigmático cráneo parcial hallado en Florisbad, Sudáfrica, es también un representante temprano de Homo sapiens. El descubrimiento de Hublin, por lo tanto, termina de demostrar que los primeros fósiles de Homo sapiens están repartidos por todo el continente africano: Jebel Irhoud, en Marruecos (300 mil años), Florisbad, en Sudáfrica (260 mil años) y Omo Kibish, en Etiopía (195 mil años). Lo que indica una historia evolutiva compleja de nuestra especie, que involucra a todo el continente africano y no solo a una parte de él.

“El norte de Africa -sostiene Abdelouahed Ben-Ncer, co director de los trabajos- ha sido descuidado durante mucho tiempo en los debates sobre el origen de nuestra especie. Pero los espectaculares descubrimientos de Jebel Irhoud demuestran las estrechas conexiones del Magreb con el resto del continente africano en el momento de la emergencia de Homo sapiens”.

Basándose en esos análisis, los investigadores sugieren que los homininos de Jebel Irhoud representan la fase evolutiva más temprana de Homo sapiens.

Las herramientas

En el segundo artículo de Nature, Shannon McPherron y sus colaboradores demuestran que las herramientas asociadas a los fósiles son realmente típicas de las culturas africanas de la Edad de Piedra intermedia. Los fósiles fueron encontrados en depósitos junto a huesos de animales (principalmente gacelas) que mostraban claras evidencias de haber sido cazados.

En cuanto a las herramientas, predominan las formas puntiagudas y la mayoría de ellas están fabricadas en silex de alta calidad. Los conjuntos de artefactos de la Edad de Piedra intermedia como los de Jebel Irhoud se encuentran por toda Africa, y los investigadores creen que nos hablan de una adaptación que permitió a Homo sapiens dispersarse por todo el continente.

“Los artefactos de piedra de Jebel Irhoud -afirma McPherron- son muy parecidos a los hallados en depósitos de edad similar en el este y el sur de África. Es muy probable que esas innovaciones tecnológicas estén vinculadas al surgimiento de Homo sapiens”.

En resumen, los descubrimientos de Marruecos arrojan una nueva luz sobre la evolución de Homo sapiens, y demuestran que la especie a la cual todos nosotros pertenecemos evolucionó y se dispersó mucho antes de lo que se creía hasta ahora.

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Las causas científicas por las que los pedantes no pueden evitar ser pedantes

La introversión y la necesidad de resaltar la propia superioridad están relacionados con este comportamiento

Las causas científicas por las que los pedantes no pueden evitar ser pedantes

 

Un pedante es, según la Real Academia, una persona engreída y que hace inoportuno y vano alarde de erudición, la tenga o no la tenga en realidad. Suele ser alguien aficionado a corregir los errores gramaticales de los demás, a recordar fechas de eventos históricos o a dar precisas definiciones científicas con soltura. Seguro que algún conocido encaja en este retrato robot. Pero, sea cual sea la intención del pedante, lo que todos tienen en común es que resultan inoportunos, y con frecuencia, molestos.

Tal como ha escrito David Steele en «The Guardian», hay una serie de explicaciones psicológicas y científicas, que quizás no estén a la vanguardia de la investigación mundial, pero que pueden arrojar luz al porqué del comportamiento de los pedantes. ¿Qué obtienen con ello? ¿Hay personas más propensas a ser pedantes? ¿Hay cura? Los investigadores han conseguido algunas respuestas.

Introversión y faltas de ortografía

Algunos trabajos han analizado la personalidad típica de los pedantes. Un estudio concluyó que los introvertidos suelen ser más propensos a corregir los errores gramaticales de los demás. Estos pueden soportar las erratas, pero son muy sensibles a fallos garrafales del tipo: «hay está Carlos», «he rebelado las fotos». Según estos investigadores, el motivo puede estar en que los introvertidos valoran el orden que esos errores violan, y que pueden llegar a sentirse irritados cuando alguien pisotea las reglas ortográficas.

Superioridad

 

Los apretones de manos de Donald Trump en su primera gira por el extranjero serán recordados durante mucho tiempo. Pocos mandatarios han sido tan hábiles a la hora de mostrar un sentimiento de superioridad tan claro en tan poco tiempo. Según ha escrito Steele, los pedantes experimentan en ocasiones el mismo impulso: necesitan mostrar la superioridad de la que creen disfrutar sobre el resto de los mortales. ¿Por qué? Porque una forma de evaluar la propia competencia es a través de las relaciones jerárquicas establecidas con las demás personas.

La forma más directa de resaltar la superioridad es destacar los errores de los demás. Aunque no hay estudios que apoyen directamente esta afirmación, David Steele ha recordado la tendencia de los pedantes a hacer preguntas en las conferencias para tratar de «pillar» al ponente, o bien sencillamente para demostrar sus conocimientos. El mismo fenómeno se extiende por las redes sociales y los comentarios de las páginas web. Otro de las indicaciones de que un pedante está haciendo de las suyas, es cuando adopta un lenguaje enriquecido con palabras complejas cuando habla con alguien de un nivel social inferior.

Identidad de grupo

Las teoría social de identidad puede ayudar a comprender a los pedantes, puesto que estudia la necesidad de los individuos de pertenecer a un grupo. En ocasiones, esto se traduce en una tendencia a resaltar que el grupo propio es mejor que los demás. ¿Cómo se puede lograr eso? Una forma sencilla es corregir a otro o recriminar detalles que normalmente le pasarían desapercibidos al resto de los mortales que no estuvieran en el grupo. El penalti que no se pitó en el minuto 87 de tal partido, o tal hecho histórico que demuestra una teoría, son solo dos ejemplos.

 

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