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Irán ha resucitado un Frankenstein ruso para lo que se viene

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Los astilleros rusos han convertido desde hace décadas sus submarinos diésel-eléctricos en uno de los productos estrella de su industria militar: decenas de unidades del Proyecto 877 y 636 (conocidos en Occidente como clase Kilo) fueron exportadas a países como India, China, Argelia, Vietnam o Irán, ofreciendo una combinación de coste relativamente contenido, mantenimiento asumible y capacidades de guerra litoral que permitieron a marinas sin gran tradición submarina dar un salto estratégico sin desarrollar tecnología propia.

Irán ha resucitado y modernizado a uno de ellos.

La sombra bajo el Estrecho. Mientras Washington acercaba sus grupos de portaaviones al Golfo y el USS Abraham Lincoln primero, y después el USS Gerald R. Ford, entraban en aguas sensibles, los satélites captaban una imagen inquietante en la Base 1 iraní: uno de los viejos submarinos clase Kilo, adquiridos a Rusia en los años noventa por unos 600 millones de dólares cada uno, volvía a su atracadero tras meses en dique seco. 

En medio de la presión estadounidense por un nuevo acuerdo nuclear y las advertencias iraníes de guerra total, Teherán parecía haber resucitado un Frankenstein ruso para la guerra submarina, devolviendo a escena una plataforma que durante años arrastró problemas de mantenimiento y disponibilidad, pero que sigue siendo su activo más potente bajo el agua.

El mito del “agujero negro” ruso. Los Kilo, diseñados en la Guerra Fría como Proyecto 877 y evolucionados en variantes posteriores, se ganaron el apodo de “black hole” por su baja señal acústica cuando navegan con baterías, una reputación que algunos expertos consideran exagerada frente a los submarinos occidentales modernos con propulsión independiente del aire. 

Sin embargo, su combinación de sigilo relativo, torpedos pesados, capacidad para minar rutas marítimas y recubrimientos anecoicos los convirtió en uno de los productos estrella de exportación naval soviética y rusa, vendidos a China, India o Irán, países que buscaban una fuerza submarina eficaz sin desarrollar una industria propia. Hoy muchas de esas marinas los retiran por obsolescencia, pero en el Golfo Pérsico siguen siendo piezas con valor estratégico.

Rian Archive 187524 The Crew Of A Diesel Powered Varshavyanka Kilo Class Submarine
Rian Archive 187524 The Crew Of A Diesel Powered Varshavyanka Kilo Class Submarine

Un arma pensada para negar. Lo normal es que Irán no aspire a derrotar en campo abierto a la Marina de Estados Unidos, sino más bien a encarecer y complicar su presencia en el Estrecho de Ormuz mediante una estrategia de negación de área apoyada en un conjunto de minas, misiles costeros, lanchas rápidas y submarinos. 

En ese escenario, un Kilo operando en baterías puede convertirse en una amenaza seria para buques escolta o logísticos que transitan por corredores marítimos de apenas tres kilómetros de ancho, incluso si un superportaaviones cuenta con defensas en capas y cobertura antisubmarina con helicópteros MH-60R y aviones P-8A. La clave en este caso no es tanto hundir un portaaviones, sino sembrar suficiente incertidumbre como para elevar el coste político y militar de cualquier ataque.

La flota enana que completa el cuadro. Qué duda cabe, la modernización del Kilo no se entiende sin la otra mitad del dispositivo iraní: los más de veinte mini submarinos clase Ghadir, al menos once visibles recientemente en la misma base, diseñados para aguas someras y tráfico intenso.

Con apenas 117-125 toneladas sumergidos y propulsión diésel-eléctrica, estas unidades están optimizadas para emboscadas en entornos litorales donde el ruido civil, la salinidad y las corrientes degradan el rendimiento del sonar, lo que las hace difíciles de detectar, aunque limitadas en autonomía y potencia de fuego. Frente a la superioridad tecnológica estadounidense, Irán acumula cantidad, dispersión y conocimiento del terreno.

Geografía, desgaste y cálculo. Cuentan expertos como Jack Bubby que hay que tener en cuenta otra ecuación. Las condiciones del Golfo, un escenario con poca profundidad, alta salinidad y corrientes complejas, han castigado históricamente a los Kilo iraníes y reducido su disponibilidad, obligando a largos periodos de mantenimiento y reacondicionamiento. 

Pero precisamente ese entorno restringido favorece a plataformas pequeñas y discretas, y convierte cualquier concentración de fuerzas navales en un ejercicio de riesgo calculado. Así, mientras Estados Unidos refuerza su presencia para sostener la presión diplomática y militar, Teherán recompone su fuerza submarina combinando reliquias soviéticas actualizadas y flotillas costeras modernas, apostando a que, en un conflicto, la sombra bajo el agua pese tanto como el acero visible en la superficie. 

Imagen | rhk111, X, Vitaliy Ankov

En Xataka | Desde el espacio se aprecia algo muy peligroso en Irán: EEUU no puede hacer lo que hizo en Caracas si no quiere una masacre

En Xataka | Si EEUU ataca a Irán con drones se va a encontrar con una sorpresa: Rusia ha blindado su cielo con un arma explosiva, Verba

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La IA resuelve ecuaciones y pica código, pero sigue bloqueándose con los PDF: la explicación evidencia sus límites

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La IA resuelve ecuaciones y pica código, pero sigue bloqueándose con los PDF: la explicación evidencia sus límites

Probablemente te haya pasado. Subes un PDF a un chatbot de inteligencia artificial con la esperanza de que te resuma un informe, te extraiga una tabla o te encuentre un dato concreto en cuestión de segundos. Y, a veces, lo consigue. Pero otras, el resultado es desconcertante: columnas mezcladas, notas al pie incrustadas en mitad del texto, tablas convertidas en un bloque ilegible o respuestas que no reflejan fielmente lo que pone el documento. La paradoja es evidente. Sistemas que ya demuestran avances claros en matemáticas y programación siguen tropezando con algo tan cotidiano como un PDF. Y ahí hay más que un simple fallo puntual.

Cambio de mentalidad. Aunque para nosotros sea un documento con párrafos, títulos y tablas bien definidos, para el sistema que lo procesa la situación puede ser muy distinta. El PDF es, ante todo, una forma de describir visualmente cómo debe representarse una página. Y cuando un chatbot como Gemini o ChatGPT intenta trabajar con él, no siempre accede a una estructura ordenada, sino a un conjunto de instrucciones gráficas que primero debe reconstruir antes de poder responder con coherencia. Y esa diferencia se entiende mejor cuando miramos cómo “guarda” la información un PDF.

Cómo organiza realmente la información. A diferencia de una página web, donde el contenido sigue un orden lógico definido en el código, un PDF puede almacenar el texto como fragmentos independientes colocados en posiciones concretas de la página. Muchas veces, el archivo conserva coordenadas e instrucciones de colocación, pero no necesariamente relaciones explícitas entre una frase y la siguiente. Eso implica que el orden en el que “aparece” el texto al extraerlo no siempre coincide con el orden en que lo leemos. Si el documento incluye varias columnas, cuadros o elementos superpuestos, el sistema debe deducir cómo encajan entre sí. Y esa deducción no siempre es trivial.

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Lo que ocurre con HTML. En una página web, el contenido está organizado en una jerarquía explícita: hay etiquetas que indican qué es un título, qué es un párrafo, qué es una tabla y cómo se relacionan entre sí esos elementos. Esa estructura forma parte del propio archivo y facilita que otros sistemas lo lean, lo indexen y lo procesen. En un PDF, como hemos visto, esa capa semántica puede no existir o no estar claramente definida. Por eso, en la práctica, extraer información de una web tiende a ser un proceso más predecible, mientras que hacerlo desde un PDF es todo más complicado.

Entonces, ¿qué pasa con el OCR? Es la primera solución que viene a la cabeza. Si el problema es que el texto no está bien estructurado o incluso está “dibujado” como una imagen, el reconocimiento óptico de caracteres debería convertirlo en algo legible para la máquina. Y en parte lo hace. El OCR se usa desde hace décadas para transformar imágenes de palabras en texto, pero convertir una imagen en texto no equivale a reconstruir la lógica del documento. Cuando hay elementos variados, el sistema puede reconocer cada palabra sin saber exactamente cómo encajan entre sí. El resultado no es un fallo en la lectura de caracteres, sino en la organización de la información.

¿Por qué no abandonamos el PDF? La respuesta es más pragmática que tecnológica. Como recoge The Verge citando al responsable de la PDF Association, el formato se consolidó precisamente porque permite que un documento se vea igual hoy que dentro de diez o veinte años, independientemente del dispositivo o el software con el que se abra. Una página web puede cambiar según el navegador, una hoja editable puede modificarse o sobrescribirse, pero un PDF mantiene su apariencia y su integridad visual. Esa estabilidad es precisamente lo que necesitan abogados, ingenieros, administraciones públicas y cualquier organización que deba conservar registros fiables. El reto no es sustituir el formato, sino aprender a interpretarlo mejor.

Imágenes | Xataka con Nano Bana

En Xataka | Tres IA se enfrentaron en ‘Juegos de Guerra’. El 95% de ellas recurrió a las armas nucleares y ninguna se rindió jamás

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La IA resuelve ecuaciones y pica código, pero sigue bloqueándose con los PDF: la explicación evidencia sus límites

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Javier Marquez

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Tres IA se enfrentaron en ‘Juegos de Guerra’. El 95% de ellas recurrió a las armas nucleares y ninguna se rindió jamás

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En ‘Juegos de Guerra‘ (John Badham, 1983) la máquina WOPR (‘Joshua’) jugaba constantemente a simular guerras nucleares para el Gobierno de EEUU. El objetivo: aprender de esas simulaciones para que si había una guerra nuclear, EEUU pudiese ganarla aprovechando ese conocimiento. 

Aquello derivaba en una lección final legendaria —”Extraño juego. El único movimiento para ganar es no jugar”— y dejaba un mensaje contundente para generaciones posteriores, pero ahora un profesor del King’s College de Londres ha decidido hacer el mismo experimento que se hacía en la película, pero con modelos de IA actuales. El resultado ha sido igual de terrorífico y concluyente.

Qué ha pasado. Kenneth Payne, profesor en el King’s College en Londres, enfrentó a tres LLMs (GPT-5.2, Claude Sonnet 4 y Gemini 3 Flash— los unos contra los otros en simulaciones de juegos de guerra. En esos escenarios se incluían disputas fronterizas, competencia por recursos limitados o amenazas existenciales para los habitantes. 

Podían negociar, o entrar en guerra. A partir de esas situaciones, cada bando podía intentar acudir a soluciones diplomáticas o acabar declarando la guerra e incluso hacer uso de armas nucleares. Los modelos de IA jugaron 21 partidas en las que se sucedieron un total de 329 turnos, y produjeron 780.000 palabras con los razonamientos de sus acciones. Y aquí vene lo terrible.

Pulsando el botón rojo. En el 95% de esas partidas simuladas, al menos se desplegó un arma nuclear táctica por parte de alguno de los modelos de IA. Según Payne “el tabú nuclear no parece ser tan poderoso para las máquinas como lo es para los humanos”. 

Retroceder nunca, rendirse jamás. No solo eso: ningún modelo tomó la decisión en ningún momento de ceder a uno de sus oponentes o de rendirse a ellos, y daba igual que estuviesen perdiendo de forma total contra esos oponentes. 

En el mejor de los casos, lo único que hicieron los modelos fue reducir su nivel de violencia, pero además cometieron errores: ocurrieron accidentes en el 86% de los conflictos y las medidas que debían tomarse en base a los razonamientos de estos modelos fueron más allá de lo que deberían haber ido. Las armas nucleares rara vez detuvieron al oponente, y actuaban más como catalizadores de una escalada aún mayor.

Cómo se comportaron los modelos. Estos modelos no son ni mucho menos los más avanzados del mercado en estos momentos, pero aún así son modelos con una capacidad más que decente y aun así se comportaron de forma temible. Como sostiene el estudio de Payne, el factor más determinante fue el marco temporal: modelos que parecían pacíficos en escenarios abiertos se volvieron extremadamente agresivos al enfrentarse a una derrota inminente. Cada uno tuvo su propia “personalidad”:

  • Claude: dominó los escenarios abiertos con paciencia estratégica y una escalada calculada, pero fue vulnerable a los ataques de último minuto de sus rivales.
  • GPT-5.2: mostró una pasividad patológica y un sesgo optimista en juegos largos, pero se convirtió en un terremoto nuclear si había presión de tiempo: en esos momentos su tasa de éxito pasaba del 0% al 75%. 
  • Gemini: fue el modelo más impredecible y con mayor tolerancia al riesgo, siendo el único que elegía apostar por una guerra nuclear total desde turnos muy tempranos.

Los expertos opinan. Como señala en New Scientist James Johnson, de la Universidad de Aberdeen, “desde la perspectiva del riesgo nuclear, las conclusiones son inquietantes”. Tong Zhao, de la Universidad de Princeton, cree que este experimento es relevante porque son muchos los países que están evaluando el papel de la IA en conflictos militares y como dice él “no queda claro hasta qué punto están incluyendo el soporte de la IA a la hora de decidir realmente en estos procesos”.

El botón rojo de momento parece a salvo. Tanto Zhao como Payne creen que es difícil creer que un gobierno ceda el control de su arsenal nuclear a una IA, pero como dice Zhao, “hay escenarios en los que en franjas de tiempo muy cortas, los planificadores militares tengan ante sí un incentivo muy fuerte que les lleve a depender de la IA”. Es algo que se refleja precisamente en la reciente ‘Una casa llena de dinamita‘ (Kathryn Bigelow, 2025), una película en la que ese pánico a hacer uso de armas nucleares plantea una reflexión clara. 

Imagen | United Artist

En Xataka | La contraseña del botón nuclear de EEUU fue tan absurdamente simple durante años que lo raro es que nadie la vulnerara

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Llevaba 100 años catalogado como “chatarra” en un museo. Ahora sabemos que es la pieza que adelanta la ingeniería egipcia 2.000 años

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Si pensamos en la tecnología del antiguo Egipto, las imágenes que se nos vienen a la mente son las monumentales pirámides de Giza o los grandes obeliscos del Imperio Nuevo. Sin embargo, los cimientos de esa proeza tecnológica se forjaron mucho antes, como ha apuntado un nuevo estudio arqueológico que ha identificado el taladro metálico rotatorio más antiguo de Egipto, un hallazgo que adelanta el dominio de esta herramienta en más de dos milenios y que reescribe la historia de la tecnología en el valle del Nilo.

¿Dónde se encontró? La historia de este descubrimiento, la verdad es que podría encajar en una serie llamada “CSI arqueológico”, puesto que todo comenzó con un objeto identificado como una minúscula pieza de metal que mide apenas 63 milímetros y pesa 1,5 gramos. Este fue excavado hace un siglo en la tumba 3932 del cementerio de Badari en el Alto Egipto, y desde entonces había permanecido olvidado. 

Literalmente ignorado en un cajón del Museo de Arqueología y Antropología de la Universidad de Cambridge, se encontraba este objeto que llamó la atención de un equipo de investigación que decidió seguir su pista usando la tecnología más moderna. 

Un taladro. Lo que en un principio se catalogó como un simple e insignificante punzón era en realidad un taladro de arco. Esta es la conclusión de este nuevo análisis exhaustivo de la pieza, donde han podido ver marcas inconfundibles de su uso mecánico como son las estrías de rotación, una curvatura específica para la tensión y restos microscópicos de cuerda de cuero. 

Cómo funcionaba. Lo que hoy es un taladro que funciona conectado a la electricidad, en la antigüedad, el taladro de arco funcionaba enrollando la cuerda de un arco alrededor de un eje que sostenía la broca. De esta manera, al mover el arco hacia adelante y hacia atrás, la broca giraba a gran velocidad. 

Su importancia. Tal y como apunta el investigador, los egipcios tuvieron la capacidad de dominar esta tecnología de rotación más de dos milenios antes de los primeros conjuntos de taladros que la humanidad conocía en la actualidad. Esto vuelve a demostrarnos lo avanzado que podía llegar a estar en su contexto en el arte de la construcción. 

Aleación inusual. Aquí la gran pregunta está en cómo podía una herramienta tan antigua perforar materiales duros sin deformarse. Y la respuesta está en la química. En este caso, los investigadores utilizaron espectrometría de fluorescencia de rayos X portátil y vieron que el taladro no estaba formado solo de cobre, sino que era una aleación de arsénico, níquel, plomo y plata. 

Una combinación que no es casual, puesto que la presencia de arsénico daba al cobre una dureza muy superior, transformando el metal en una herramienta de alto rendimiento capaz de resistir la fricción continua. 

El comercio. Más allá del valor mecánico, para los historiadores también es realmente importante esta mezcla de metales porque apunta a fuertes conexiones comerciales con el Mediterráneo oriental, revelando que el Egipto predinástico no solo estaba innovando tecnológicamente, sino que estaba conectado a una red global de intercambio de materiales exóticos mucho antes de la unificación de los faraones. 

La historia tecnológica. Hasta ahora, la narrativa oficial situaba el perfeccionamiento de estas herramientas rotativas de metal mucho más adelante en la línea temporal egipcia. Pero ahora, este diminuto objeto olvidado nos obliga a recalibrar nuestra comprensión del ingenio humano.

Imágenes | Martin Odler Osama Elsayed  

En Xataka | Para transportarnos al Antiguo Egipto, unos investigadores llevan meses haciendo una sola cosa: oler momias de hace 5.000 años

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Irán ha resucitado un Frankenstein ruso para lo que se viene

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Los astilleros rusos han convertido desde hace décadas sus submarinos diésel-eléctricos en uno de los productos estrella de su industria militar: decenas de unidades del Proyecto 877 y 636 (conocidos en Occidente como clase Kilo) fueron exportadas a países como India, China, Argelia, Vietnam o Irán, ofreciendo una combinación de coste relativamente contenido, mantenimiento asumible y capacidades de guerra litoral que permitieron a marinas sin gran tradición submarina dar un salto estratégico sin desarrollar tecnología propia.

Irán ha resucitado y modernizado a uno de ellos.

La sombra bajo el Estrecho. Mientras Washington acercaba sus grupos de portaaviones al Golfo y el USS Abraham Lincoln primero, y después el USS Gerald R. Ford, entraban en aguas sensibles, los satélites captaban una imagen inquietante en la Base 1 iraní: uno de los viejos submarinos clase Kilo, adquiridos a Rusia en los años noventa por unos 600 millones de dólares cada uno, volvía a su atracadero tras meses en dique seco. 

En medio de la presión estadounidense por un nuevo acuerdo nuclear y las advertencias iraníes de guerra total, Teherán parecía haber resucitado un Frankenstein ruso para la guerra submarina, devolviendo a escena una plataforma que durante años arrastró problemas de mantenimiento y disponibilidad, pero que sigue siendo su activo más potente bajo el agua.

El mito del “agujero negro” ruso. Los Kilo, diseñados en la Guerra Fría como Proyecto 877 y evolucionados en variantes posteriores, se ganaron el apodo de “black hole” por su baja señal acústica cuando navegan con baterías, una reputación que algunos expertos consideran exagerada frente a los submarinos occidentales modernos con propulsión independiente del aire. 

Sin embargo, su combinación de sigilo relativo, torpedos pesados, capacidad para minar rutas marítimas y recubrimientos anecoicos los convirtió en uno de los productos estrella de exportación naval soviética y rusa, vendidos a China, India o Irán, países que buscaban una fuerza submarina eficaz sin desarrollar una industria propia. Hoy muchas de esas marinas los retiran por obsolescencia, pero en el Golfo Pérsico siguen siendo piezas con valor estratégico.

Rian Archive 187524 The Crew Of A Diesel Powered Varshavyanka Kilo Class Submarine
Rian Archive 187524 The Crew Of A Diesel Powered Varshavyanka Kilo Class Submarine

Un arma pensada para negar. Lo normal es que Irán no aspire a derrotar en campo abierto a la Marina de Estados Unidos, sino más bien a encarecer y complicar su presencia en el Estrecho de Ormuz mediante una estrategia de negación de área apoyada en un conjunto de minas, misiles costeros, lanchas rápidas y submarinos. 

En ese escenario, un Kilo operando en baterías puede convertirse en una amenaza seria para buques escolta o logísticos que transitan por corredores marítimos de apenas tres kilómetros de ancho, incluso si un superportaaviones cuenta con defensas en capas y cobertura antisubmarina con helicópteros MH-60R y aviones P-8A. La clave en este caso no es tanto hundir un portaaviones, sino sembrar suficiente incertidumbre como para elevar el coste político y militar de cualquier ataque.

La flota enana que completa el cuadro. Qué duda cabe, la modernización del Kilo no se entiende sin la otra mitad del dispositivo iraní: los más de veinte mini submarinos clase Ghadir, al menos once visibles recientemente en la misma base, diseñados para aguas someras y tráfico intenso.

Con apenas 117-125 toneladas sumergidos y propulsión diésel-eléctrica, estas unidades están optimizadas para emboscadas en entornos litorales donde el ruido civil, la salinidad y las corrientes degradan el rendimiento del sonar, lo que las hace difíciles de detectar, aunque limitadas en autonomía y potencia de fuego. Frente a la superioridad tecnológica estadounidense, Irán acumula cantidad, dispersión y conocimiento del terreno.

Geografía, desgaste y cálculo. Cuentan expertos como Jack Bubby que hay que tener en cuenta otra ecuación. Las condiciones del Golfo, un escenario con poca profundidad, alta salinidad y corrientes complejas, han castigado históricamente a los Kilo iraníes y reducido su disponibilidad, obligando a largos periodos de mantenimiento y reacondicionamiento. 

Pero precisamente ese entorno restringido favorece a plataformas pequeñas y discretas, y convierte cualquier concentración de fuerzas navales en un ejercicio de riesgo calculado. Así, mientras Estados Unidos refuerza su presencia para sostener la presión diplomática y militar, Teherán recompone su fuerza submarina combinando reliquias soviéticas actualizadas y flotillas costeras modernas, apostando a que, en un conflicto, la sombra bajo el agua pese tanto como el acero visible en la superficie. 

Imagen | rhk111, X, Vitaliy Ankov

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La IA resuelve ecuaciones y pica código, pero sigue bloqueándose con los PDF: la explicación evidencia sus límites

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La IA resuelve ecuaciones y pica código, pero sigue bloqueándose con los PDF: la explicación evidencia sus límites

Probablemente te haya pasado. Subes un PDF a un chatbot de inteligencia artificial con la esperanza de que te resuma un informe, te extraiga una tabla o te encuentre un dato concreto en cuestión de segundos. Y, a veces, lo consigue. Pero otras, el resultado es desconcertante: columnas mezcladas, notas al pie incrustadas en mitad del texto, tablas convertidas en un bloque ilegible o respuestas que no reflejan fielmente lo que pone el documento. La paradoja es evidente. Sistemas que ya demuestran avances claros en matemáticas y programación siguen tropezando con algo tan cotidiano como un PDF. Y ahí hay más que un simple fallo puntual.

Cambio de mentalidad. Aunque para nosotros sea un documento con párrafos, títulos y tablas bien definidos, para el sistema que lo procesa la situación puede ser muy distinta. El PDF es, ante todo, una forma de describir visualmente cómo debe representarse una página. Y cuando un chatbot como Gemini o ChatGPT intenta trabajar con él, no siempre accede a una estructura ordenada, sino a un conjunto de instrucciones gráficas que primero debe reconstruir antes de poder responder con coherencia. Y esa diferencia se entiende mejor cuando miramos cómo “guarda” la información un PDF.

Cómo organiza realmente la información. A diferencia de una página web, donde el contenido sigue un orden lógico definido en el código, un PDF puede almacenar el texto como fragmentos independientes colocados en posiciones concretas de la página. Muchas veces, el archivo conserva coordenadas e instrucciones de colocación, pero no necesariamente relaciones explícitas entre una frase y la siguiente. Eso implica que el orden en el que “aparece” el texto al extraerlo no siempre coincide con el orden en que lo leemos. Si el documento incluye varias columnas, cuadros o elementos superpuestos, el sistema debe deducir cómo encajan entre sí. Y esa deducción no siempre es trivial.

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Lo que ocurre con HTML. En una página web, el contenido está organizado en una jerarquía explícita: hay etiquetas que indican qué es un título, qué es un párrafo, qué es una tabla y cómo se relacionan entre sí esos elementos. Esa estructura forma parte del propio archivo y facilita que otros sistemas lo lean, lo indexen y lo procesen. En un PDF, como hemos visto, esa capa semántica puede no existir o no estar claramente definida. Por eso, en la práctica, extraer información de una web tiende a ser un proceso más predecible, mientras que hacerlo desde un PDF es todo más complicado.

Entonces, ¿qué pasa con el OCR? Es la primera solución que viene a la cabeza. Si el problema es que el texto no está bien estructurado o incluso está “dibujado” como una imagen, el reconocimiento óptico de caracteres debería convertirlo en algo legible para la máquina. Y en parte lo hace. El OCR se usa desde hace décadas para transformar imágenes de palabras en texto, pero convertir una imagen en texto no equivale a reconstruir la lógica del documento. Cuando hay elementos variados, el sistema puede reconocer cada palabra sin saber exactamente cómo encajan entre sí. El resultado no es un fallo en la lectura de caracteres, sino en la organización de la información.

¿Por qué no abandonamos el PDF? La respuesta es más pragmática que tecnológica. Como recoge The Verge citando al responsable de la PDF Association, el formato se consolidó precisamente porque permite que un documento se vea igual hoy que dentro de diez o veinte años, independientemente del dispositivo o el software con el que se abra. Una página web puede cambiar según el navegador, una hoja editable puede modificarse o sobrescribirse, pero un PDF mantiene su apariencia y su integridad visual. Esa estabilidad es precisamente lo que necesitan abogados, ingenieros, administraciones públicas y cualquier organización que deba conservar registros fiables. El reto no es sustituir el formato, sino aprender a interpretarlo mejor.

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En Xataka | Tres IA se enfrentaron en ‘Juegos de Guerra’. El 95% de ellas recurrió a las armas nucleares y ninguna se rindió jamás

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Javier Marquez

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Tres IA se enfrentaron en ‘Juegos de Guerra’. El 95% de ellas recurrió a las armas nucleares y ninguna se rindió jamás

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En ‘Juegos de Guerra‘ (John Badham, 1983) la máquina WOPR (‘Joshua’) jugaba constantemente a simular guerras nucleares para el Gobierno de EEUU. El objetivo: aprender de esas simulaciones para que si había una guerra nuclear, EEUU pudiese ganarla aprovechando ese conocimiento. 

Aquello derivaba en una lección final legendaria —”Extraño juego. El único movimiento para ganar es no jugar”— y dejaba un mensaje contundente para generaciones posteriores, pero ahora un profesor del King’s College de Londres ha decidido hacer el mismo experimento que se hacía en la película, pero con modelos de IA actuales. El resultado ha sido igual de terrorífico y concluyente.

Qué ha pasado. Kenneth Payne, profesor en el King’s College en Londres, enfrentó a tres LLMs (GPT-5.2, Claude Sonnet 4 y Gemini 3 Flash— los unos contra los otros en simulaciones de juegos de guerra. En esos escenarios se incluían disputas fronterizas, competencia por recursos limitados o amenazas existenciales para los habitantes. 

Podían negociar, o entrar en guerra. A partir de esas situaciones, cada bando podía intentar acudir a soluciones diplomáticas o acabar declarando la guerra e incluso hacer uso de armas nucleares. Los modelos de IA jugaron 21 partidas en las que se sucedieron un total de 329 turnos, y produjeron 780.000 palabras con los razonamientos de sus acciones. Y aquí vene lo terrible.

Pulsando el botón rojo. En el 95% de esas partidas simuladas, al menos se desplegó un arma nuclear táctica por parte de alguno de los modelos de IA. Según Payne “el tabú nuclear no parece ser tan poderoso para las máquinas como lo es para los humanos”. 

Retroceder nunca, rendirse jamás. No solo eso: ningún modelo tomó la decisión en ningún momento de ceder a uno de sus oponentes o de rendirse a ellos, y daba igual que estuviesen perdiendo de forma total contra esos oponentes. 

En el mejor de los casos, lo único que hicieron los modelos fue reducir su nivel de violencia, pero además cometieron errores: ocurrieron accidentes en el 86% de los conflictos y las medidas que debían tomarse en base a los razonamientos de estos modelos fueron más allá de lo que deberían haber ido. Las armas nucleares rara vez detuvieron al oponente, y actuaban más como catalizadores de una escalada aún mayor.

Cómo se comportaron los modelos. Estos modelos no son ni mucho menos los más avanzados del mercado en estos momentos, pero aún así son modelos con una capacidad más que decente y aun así se comportaron de forma temible. Como sostiene el estudio de Payne, el factor más determinante fue el marco temporal: modelos que parecían pacíficos en escenarios abiertos se volvieron extremadamente agresivos al enfrentarse a una derrota inminente. Cada uno tuvo su propia “personalidad”:

  • Claude: dominó los escenarios abiertos con paciencia estratégica y una escalada calculada, pero fue vulnerable a los ataques de último minuto de sus rivales.
  • GPT-5.2: mostró una pasividad patológica y un sesgo optimista en juegos largos, pero se convirtió en un terremoto nuclear si había presión de tiempo: en esos momentos su tasa de éxito pasaba del 0% al 75%. 
  • Gemini: fue el modelo más impredecible y con mayor tolerancia al riesgo, siendo el único que elegía apostar por una guerra nuclear total desde turnos muy tempranos.

Los expertos opinan. Como señala en New Scientist James Johnson, de la Universidad de Aberdeen, “desde la perspectiva del riesgo nuclear, las conclusiones son inquietantes”. Tong Zhao, de la Universidad de Princeton, cree que este experimento es relevante porque son muchos los países que están evaluando el papel de la IA en conflictos militares y como dice él “no queda claro hasta qué punto están incluyendo el soporte de la IA a la hora de decidir realmente en estos procesos”.

El botón rojo de momento parece a salvo. Tanto Zhao como Payne creen que es difícil creer que un gobierno ceda el control de su arsenal nuclear a una IA, pero como dice Zhao, “hay escenarios en los que en franjas de tiempo muy cortas, los planificadores militares tengan ante sí un incentivo muy fuerte que les lleve a depender de la IA”. Es algo que se refleja precisamente en la reciente ‘Una casa llena de dinamita‘ (Kathryn Bigelow, 2025), una película en la que ese pánico a hacer uso de armas nucleares plantea una reflexión clara. 

Imagen | United Artist

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Llevaba 100 años catalogado como “chatarra” en un museo. Ahora sabemos que es la pieza que adelanta la ingeniería egipcia 2.000 años

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Si pensamos en la tecnología del antiguo Egipto, las imágenes que se nos vienen a la mente son las monumentales pirámides de Giza o los grandes obeliscos del Imperio Nuevo. Sin embargo, los cimientos de esa proeza tecnológica se forjaron mucho antes, como ha apuntado un nuevo estudio arqueológico que ha identificado el taladro metálico rotatorio más antiguo de Egipto, un hallazgo que adelanta el dominio de esta herramienta en más de dos milenios y que reescribe la historia de la tecnología en el valle del Nilo.

¿Dónde se encontró? La historia de este descubrimiento, la verdad es que podría encajar en una serie llamada “CSI arqueológico”, puesto que todo comenzó con un objeto identificado como una minúscula pieza de metal que mide apenas 63 milímetros y pesa 1,5 gramos. Este fue excavado hace un siglo en la tumba 3932 del cementerio de Badari en el Alto Egipto, y desde entonces había permanecido olvidado. 

Literalmente ignorado en un cajón del Museo de Arqueología y Antropología de la Universidad de Cambridge, se encontraba este objeto que llamó la atención de un equipo de investigación que decidió seguir su pista usando la tecnología más moderna. 

Un taladro. Lo que en un principio se catalogó como un simple e insignificante punzón era en realidad un taladro de arco. Esta es la conclusión de este nuevo análisis exhaustivo de la pieza, donde han podido ver marcas inconfundibles de su uso mecánico como son las estrías de rotación, una curvatura específica para la tensión y restos microscópicos de cuerda de cuero. 

Cómo funcionaba. Lo que hoy es un taladro que funciona conectado a la electricidad, en la antigüedad, el taladro de arco funcionaba enrollando la cuerda de un arco alrededor de un eje que sostenía la broca. De esta manera, al mover el arco hacia adelante y hacia atrás, la broca giraba a gran velocidad. 

Su importancia. Tal y como apunta el investigador, los egipcios tuvieron la capacidad de dominar esta tecnología de rotación más de dos milenios antes de los primeros conjuntos de taladros que la humanidad conocía en la actualidad. Esto vuelve a demostrarnos lo avanzado que podía llegar a estar en su contexto en el arte de la construcción. 

Aleación inusual. Aquí la gran pregunta está en cómo podía una herramienta tan antigua perforar materiales duros sin deformarse. Y la respuesta está en la química. En este caso, los investigadores utilizaron espectrometría de fluorescencia de rayos X portátil y vieron que el taladro no estaba formado solo de cobre, sino que era una aleación de arsénico, níquel, plomo y plata. 

Una combinación que no es casual, puesto que la presencia de arsénico daba al cobre una dureza muy superior, transformando el metal en una herramienta de alto rendimiento capaz de resistir la fricción continua. 

El comercio. Más allá del valor mecánico, para los historiadores también es realmente importante esta mezcla de metales porque apunta a fuertes conexiones comerciales con el Mediterráneo oriental, revelando que el Egipto predinástico no solo estaba innovando tecnológicamente, sino que estaba conectado a una red global de intercambio de materiales exóticos mucho antes de la unificación de los faraones. 

La historia tecnológica. Hasta ahora, la narrativa oficial situaba el perfeccionamiento de estas herramientas rotativas de metal mucho más adelante en la línea temporal egipcia. Pero ahora, este diminuto objeto olvidado nos obliga a recalibrar nuestra comprensión del ingenio humano.

Imágenes | Martin Odler Osama Elsayed  

En Xataka | Para transportarnos al Antiguo Egipto, unos investigadores llevan meses haciendo una sola cosa: oler momias de hace 5.000 años

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