Computación - Perú

Informática en USA

2010-02-01T17:00:00.001-06:00

En la edición de Febrero/2010 de Communications of the ACM fue publicado un muy interesante artículo sobre carreras de Informática en USA.

Recientemente nosotros propusimos (en un artículo de Inroads/ACM) a Ingeniería Informática como uno de los elementos en la organización de la educación superior peruana en el campo de la computación. Nuestro artículo fue ampliamente discutido en la lista de la SPC durante algunas semanas. Resulta ahora interesante y hasta cierto punto confortante observar como el crecimiento de la computación viene rompiendo paradigmas en la educación superior, pues el artículo de Communications of the ACM presenta de manera muy elocuente una visión alternativa en ese sentido. Particularmente me atrevo a pensar en que en un futuro no muy lejano la Computing Curricula pasará por cambios drásticos, o en el peor de los casos podría hasta quedar archivada.
Porqué es importante todo esto? No es un secreto que la situación de carreras en la mayoría de universidades peruanas en el campo de la computación/informática es aún confusa, pues por un lado erróneamente se la relaciona con Ingeniería de Sistemas, mientras que en el otro extremo se busca imponer las carreras de la Computing Curricula sin considerar características locales. De cualquier forma, en algún momento los cambios llegarán, y estos deben tener una base sólida y una prospección muy clara hacia el futuro. Es ahí donde la lectura de propuestas y experiencias en otros países se torna relevante. La mejor arma para protegernos de falsos profetas es revistiéndonos de conocimiento por nosotros mismos.
Buena lectura.

Peruanos ganadores de competencia MapMaker

2010-01-29T03:42:00.000-06:00

Peruanos fueron ganadores en la competencia de Map Maker para América Latina.
Premio a la Ciudad
Ciudad ganadora: Lima, Perú. La Universidad Nacional Mayor de San Marcos recibirá una donación de 100 portátiles.
Premio Individual
Ganador: Daniel Mugaburu
Premio por equipos
Ganador: El "Equipo de Ucrania", formado por 8 maperos ubicados en Austria, Francia, Perú y Ucrania que se han servido de Gmail, Google Docs y Google Wave para coordinar sus esfuerzos de mapeo.

Felicitaciones!! Aprovecho para recordar que una de las grandes utilidades de MapMaker es su utilización en casos de emergencias (eg. inundaciones, terremotos). Yo sugiero darle una mirada a este video ilustrando el asunto:

Computación: Algunas perspectivas

2010-01-21T01:27:00.001-06:00

El Computing Community Consortium junto con congresistas americanos organizaron un muy interesante simposio en 2009. El punto central fue dejar en evidencia las substanciales contribuciones a la humanidad hechas por la Computación en las últimas décadas. Al mismo tiempo, el simposio pretendió discutir sobre el futuro de este tan atractivo como importante campo de estudio. Todas las presentacioens así como los videos del simposio estan disponibles en la Biblioteca del Congreso. Parada obligatoria para todos aquellos involucrados en la Computación en el Perú.

Por otro lado, recientemente se publicaron estadísticas del US Bureau of Labor Statistics sobre el crecimiento de empleos hacia el futuro. El campo de la Computación aparece de manera muy promisora al compararse con otros campos. Vean las principales estadísticas así como el reporte completo en este artículo.

Estudiar un post-grado en Ciencia de la Computación en el extranjero

2010-01-13T19:24:00.006-06:00

Una inquietud común entre los estudiantes peruanos interesados en Ciencia de Computación es como proceder para realizar estudios de postgrado en el extranjero. Aquí algunas recomendaciones:

Durante el pre-grado:

Es bueno llevar los cursos básicos de matemática (cálculo, álgebra lineal, probabilidad y estadística, estructuras discretas) y computación (estructuras de datos, organización/arquitectura de computadoras, teoría de la computación, análisis de algoritmos, sistemas operativos, inteligencia artificial, bases de datos) como preparación para el post-grado. En algunas universidades (ej. Pitt) la admisión al post-grado requiere haber llevado ciertos cursos en el pre-grado. Hay que tener ello en cuenta al escoger cursos electivos si uno es alumno de carreras como Ingeniería de Sistemas/Ingeniería Informática.
Para postular a un post-grado es necesario presentar cartas de recomendación de profesores que conozcan bien al postulante. Los cursos que incluyen un proyecto medianamente ambicioso son una buena oportunidad para destacar y crear una impresión favorable en un profesor con vistas a una futura carta de recomendación. Aunque en el Perú el bachillerato se obtiene de manera automática al finalizar los estudios, la tesis requerida para obtener el título profesional es una excelente oportunidad para tener una experiencia de investigación. El profesor asesor de la tesis es un candidato fijo a escribir una carta de recomendación. También es bueno involucrarse con grupos de investigación, si los hay en la universidad, o incluso iniciar uno si es posible. Por otro lado, recuerden que es posible seguir estudios de post-grado en el exterior con el grado de bachiller, sin la necesidad de titulación.
Dominar cuanto antes el idioma inglés es indispensable.

Antes de postular:

Es importante decidir el tipo de post-grado que se desea seguir (maestría o doctorado). En países como EEUU es posible acceder al doctorado directamente con el bachillerato (no se necesita una maestria previa), pero la inversión de tiempo que requiere el mismo debería estar justificada por los objetivos de vida del postulante. Se recomienda leer este documento antes de tomar esta decisión.
Una vez decidido el tipo de programa, es necesario decidir a que universidad(es) postular. Ello depende de la reputación de la universidad, de la posibilidad de trabajar con profesores cuyos intereses sean similares a los del postulante y de las posibilidades de financiamiento con que cuente el postulante y las que ofrezca la universidad.

Para postular:

Es necesario obtener los certificados de estudio y el diploma de bachiller en la universidad donde se hizo el pre-grado. De ser necesario, estos documentos deben legalizarse (en los Ministerios de Educacion y de Relaciones Exteriores) y traducirse al idioma del pais donde se está postulando (si es posible por un traductor profesional).
Las universidades de Brasil en general requieren que el postulante rinda el examen POSCOMP, que puede ser tomado en el Perú. Este examen verifica conocimientos en el área de computación. Practicamente la mayoría de universidades brasileras usan los resultados del POSCOMP como uno de los criterios para seleccionar alumnos ingresantes así como posiblemente para brindarles alguna beca. En Brasil la CAPES mantiene una lista de programas de post-grado recomendados, a los cuáles les es asignado un concepto de calidad (máximo 7) tanto en la maestría como en el doctorado.
Las universidades de EEUU suelen tener una aplicacion web para seguir la postulación. Además de las cartas de recomendacion y los certificados de estudio, se requiere que el postulante pase los exámenes TOEFL (ingles), GRE general (aptitud academica) y/o GRE-CS (específico de Computer Science) con un puntaje mínimo.

Financiamiento:

El postulante normalmente debe contar con el dinero suficiente para pagar el costo de la postulación a la universidad, los exámenes (TOEFL, GRE, etc.), las traducciones y, en caso de ser admitido, el costo de los pasajes.
En las universidades de EEUU, los estudiantes de doctorado suelen recibir ayuda financiera de la misma universidad (a la que se aplica al momento de la postulación) en la forma de un "Teaching Assistantship" (trabajo como asistente de docencia) o "Research Assistantship" (trabajo como asistente de investigacion). Estas formas de ayuda requieren que el estudiante trabaje 20 horas semanales para la universidad, a cambio de la exoneración del costo de los estudios ("tuition waiver"). Además suelen incluir seguro médico y un monto mensual ("stipend") que permite pagar por alojamiento, transporte, alimentación, etc. En este caso, el costo de la estadía de las primeras semanas (hasta que se recibe el primer "stipend") debe cubrirlo el estudiante. Para recibir este tipo de ayuda suelen tener prioridad los estudiantes de doctorado antes que los de maestría. Por provenir de la misma universidad, este tipo de ayuda no requiere un compromiso de regreso al Perú y abre la posibilidad de hacer carrera en los EEUU. El viaje a los EEUU en este caso es con una visa F.
Las becas Fulbright proporcionan ayuda financiera parcial para los estudios de maestría en EEUU. Cubre los gastos de transporte, alojamiento, alimentación, etc. pero no el costo de los estudios. En esos casos la Comision Fulbright solicita a la universidad la exoneración del pago de los estudios, pero no está garantizado que se conseguirá. El viaje a los EEUU en este caso es con visa J, que no permite trabajar mientras se estudia y exige volver al pais de origen (aunque se puede tramitar una exoneración de este requisito).

Congreso americano designa “CS Education Week”

2009-10-22T21:21:00.002-05:00

El congreso americano aprobó por unanimidad una resolución que designa a la semana del 7 de diciembre como la semana de educación en ciencia de la computación. Esta es una excelente oportunidad para destacar la importancia de la Computación para la sociedad, así como dejar evidente que la educación en ciencia de la educación debe ser prioritaria.

Además de la resolución, el debate puede ser visto aqui: House Session.

Sobre la "Ingeniería de Software"

2009-08-04T00:38:00.001-05:00

Personalmente pienso que la denominación "Ingeniería de Software" puede asumir distintos significados:

Un campo de estudio dentro de la disciplina de Computación; (A.-)
Designación utilizada durante el ejercicio profesional; (B.-)
Denominación para carreras/títulos de pre-grado; (C.-)
Denominación para programas de post-grado. (D.-)

Si nos referimos a la Ingeniería de Software (A.-) como campo de estudio, encontramos que la misma está bien definida y ampliamente aceptada en todo el mundo. El SWEBOK define el cuerpo de conocimientos necesarios para la práctica de la Ingeniería de Software (B.-) así como el SE2004 propone un curriculum de referencia para carreras de Ingeniería de Software (C.-). Sin embargo, es necesario enfatizar que esta ingeniería es distinta a las ingenierías tradicionales pues tiene como base a la matemática discreta y a la ciencia de la computación, y está asociada al software cuya naturaleza es intangible y discreta. Esto tiene un cierto impacto en carreras de Ingeniería de Software (C.-). Por ejemplo, un plan de estudios no debe hacer énfasis en contenidos como,mecánica, electromagnetismo, termodinámica, óptica, ecuaciones diferenciales, etc, comunes a ingenierías tradicionales, y sí en aspectos de matemática discreta y fundamentos de ciencia de la computación.

Si nos referimos a Ingeniería de Software (B.-) como denominación en el mercado de trabajo, es necesario tener en cuenta que no existe una relación uno-para-uno entre Ingeniería de Software (C.-) con Ingeniería de Software (B.-). Diría que en la totalidad de países no existe la necesidad de estudiar Ingeniería de Software (C.-) para asumir en el mercado puestos de trabajo con la denominación Ingeniería de Software (B.-). En los EEUU el desarrollo de software es en su gran mayoría ejercida por graduados de Ciencia de la Computación La propia certificación CSDP de IEEE-CS no exige formación en una carrera en particular. En este punto, debemos aceptar que hoy en día (y más aun hacia el futuro) cualquier persona puede desarrollar software, y en diversos grados también requiere aplicar conocimientos de Ingeniería de Software (A.-). Científicos (física, matemática, química, biología, computación) desarrollan software en diversos niveles, ingenieros (electrónicos, civiles, mecánicos, de sistemas, etc) también lo hacen, y de la misma manera administradores, educadores, y un largo etc. No todos ellos requieren salir de carreras de Ingeniería de Software (C.-) para hacerlo aunque si deben poseer los conocimientos requeridos. En ese sentido yo soy partidario de promover intensamente la educación en Ingeniería de Software (A.-) en los niveles de pre-grado, y principalmente el postgrado (D.-), pero eso no implica en absoluto en la necesidad de transformar las carreras de computación/informática peruanas hacia carreras de Ingeniería de Software (C.-).

Particularmente pienso que en el país no necesitamos de carreras de pre-grado en Ingeniería de Software (C.-) pues debemos ser muy efectivos en la formación de recursos humanos que nos ayuden a enfrentar los desafíos científicos y tecnológicos venideros a nivel nacional e internacional. Este tema lo tratare y justificare en un próximo artículo. Pero aun así, creo que si ya fueron abiertas carreras de Ingeniería de Software (C.-) en el Perú, es necesario que las mismas por lo menos sean realmente lo que dicen ser, si no, estaríamos cayendo en el mismo histórico error de desvirtuar carreras de ingeniería de sistemas para enseñar de todo un poco. El SE2004 en su capitulo 4 posee referencias en relación a planes de estudio para Ingeniería de Software (C.-). Una rápida comparación con el plan de estudios de la carrera acreditada en la UPC nos ilustra que aun están distantes. Es decir, el curriculum propuesto no refleja/justifica el nombre. Otro punto que llama la atención es el hecho de tener una Ingeniería de Sistemas de Información en la misma universidad y con un plan de estudios bastante similar. Luego en el mercado de trabajo se corre el riesgo de ver egresados de ambas carreras cumpliendo roles similares, no solamente en función de su formación, si no en función también de la demanda no muy diversa que el mercado ejerce. Si replicamos esta situación en otras universidades, no estaremos siendo efectivos en la formación de recursos humanos. Es así que pienso que la pertinencia de carreras de Ingeniería de Software (C.-) en el Perú debe ser ampliamente debatida por la comunidad de sistemas/computación/informática antes de pensar en la apertura de dicha carrera en otras universidades.

Ciencia, Ingeniería y Tecnología

2009-04-26T22:43:00.001-05:00

Este post es una traducción de varios fragmentos de [1]. El objetivo es ofrecer una visión actual del significado de estos términos.

Ciencia -- Es el cuerpo de, y la búsqueda de, conocimiento fundamental y entendimiento de todas las cosas naturales y hechas por el hombre; su estructura, propiedades y comportamiento.

La Ciencia Pura se preocupa de extender este conocimiento por sí mismo.
La Ciencia Aplicada extiende este conocimiento para un propósito específico.

Ingeniería -- Es el conocimiento requerido, y el proceso aplicado, para concebir, diseñar, hacer, construir, operar, sostener, reciclar o retirar, algo de contenido técnico significativo para un propósito especifico; -- un concepto, un modelo, un producto, un dispositivo, un proceso, un sistema, una tecnología.

El Conocimiento de Ingeniería es el creciente cuerpo de hechos, experiencia y habilidades en las disciplinas de ciencia, ingeniería y tecnología; unido al entendimiento del dominio de aplicación. Es el "Saber Qué" (Know What). Es principalmente un "conocimiento basado en la experiencia", el cual es más díficil de describir y comunicar que el "conocimiento codificado" porque debe ser puesto en el contexto de una aplicación. El conocimiento de Ingeniería abarca desde las especialidades más tradicionales como civil, mecánica, eléctrica, química, automotriz, aeronáutica, a las especialidades más nuevas como electrónica, comunicaciones, médica, bio-técnica.
El Proceso de Ingeniería es el proceso creativo que aplica el conocimiento y la experiencia para obtener una o más soluciones técnicas para satisfacer un requerimiento o resolver un problema, y luego ejercita un criterio informado para implementar aquella que se ajuste mejor a las restricciones. Es el "Saber Cómo" (Know How). Requiere conocimiento y entendimiento de la ciencia subyacente, ingeniería y restriccciones del contexto en el cual está siendo practicado, y habilidades especiales, tanto aprendidas como obtenidas por la experiencia, para que ocurra. Requiere el ejercicio de criterio. El Proceso de Ingeniería es practicado en toda actividad ingenieril, desde la concepción y diseño hasta la operación y mantenimiento, en las primeras en un grado mayor que en las últimas.

Tecnología -- es un paquete habilitador de conocimiento, dispositivos, sistemas, procesos, y otras tecnologías, creado para un propósito específico. La palabra "tecnología" es usada coloquialmente para describir un sistema completo, una capacidad, o un dispositivo específico.

[1] Royal Academy of Engineering, The Universe of Engineering: A UK Perspective

Eventos en Computación: Buenas prácticas

2009-04-16T00:39:00.003-05:00

A manera de complementar el post anterior (Eventos en Computación) donde apunté ciertas malas prácticas comunes a eventos académicos en computación, a seguir listo algunas recomendaciones que pueden ser útiles:

es imprescindible la participación de profesores en la organización académica;
si se hace un llamado a trabajos, es necesario tener los tópicos bien definidos y la suma de ellos enmarcada dentro de un tema no muy amplio. Una sugerencia para tópicos puede ser el sistema de clasificación de ACM que dispone una organización jerárquica interesante. Si el llamado es en un área bien específica lo mejor sería darle una mirada a eventos similares que pueden ser encontrados en ConfSearch, WikiCFP, DBLP;
la organización del evento debe ser con bastante anticipación, invitados extranjeros requieren tiempo para solicitar permisos y organizar sus calendarios, los mismos deben ser invitados con un mínimo de 8 meses de anticipación. Si hay llamado a trabajos, tambien deben existir tiempos prudentes entre los siguientes puntos: el llamado a trabajos, la fecha de envío, el plazo para revisión, el plazo para enviar correcciones y la fecha de realización del evento. Entre estos puntos deben existir meses, principalmente entre la notificación y la realización del evento, pues los ponentes necesitan organizar viajes y permisos, además de buscar el financiamiento;
para que el evento tenga un impacto perdurable, es necesario que tenga un histórico (en la web) que sirva para consultar las ediciones anteriores, esto es muy importante para garantizar una buena reputación;
se debe intentar al máximo tener una temática bien definida para todo el evento, y a partir de allí proponer todas las actividades a ser realizadas.

En principio se me ocurren esas recomendaciones pues éstas tienen relación directa con los problemas listados en el post anterior. Documentos adicionales pueden ser encontrados en IEEE-CS o New World Encyclopedia. También sería interesante leer el reporte y los proceedings de WOWCS’2008, así como el siguiente paper: Open issues in organizing computer systems conferences. De cualquier manera, dejo aquí estas ideas que pueden ser útiles para mejorar los eventos académicos realizados en el país.

Eventos en Computación

2009-04-14T19:23:00.005-05:00

En el Perú diversos eventos académicos en computación, informática, e ingeniería de sistemas han adoptado recientemente el envío y arbitraje de papers. Esta práctica se suma a las tradicionales conferencias magistrales, tutoriales, talleres, concursos de proyectos, concursos de programación. Obviamente, el promover eventos académicos por todo el país es una práctica bastante loable, pero al mismo tiempo, pienso que debe haber mas cuidado cuando el asunto es evaluar y publicar producción científica.

Muchos eventos incurren en malas prácticas en sus llamados a presentación de papers tales como:

confunden las disciplinas académicas del pregrado (Computing Curricula) con tópicos para el llamado de trabajos;
proporcionan espacios de tiempo muy reducidos para el proceso de evaluación/aceptación;
hacen llamados a trabajos de una manera muy amplia, lo que dificulta el trabajo del comité de programa;
forman comités de programa donde las especializaciones de los miembros son distintas a los tópicos del evento;
no publican en la web un histórico de los papers aceptados anteriormente;
aceptan papers sin la debida rigurosidad académica.

Insisto en que promover eventos académicos es benéfico, pero al mismo tiempo creo que las instituciones que promueven dichos eventos y se atreven a incluir envío y revisión de papers entre sus actividades deberían asumir esa tarea con la seriedad y responsabilidad que corresponde, por el bien de su misma reputación académica. El siguiente post contiene algunas recomendacioes en ese sentido: Eventos en Computación: Buenas prácticas.

Computación e Informática

2009-03-18T02:43:00.019-05:00

¿Deberíamos decir "Informática", "Computación" o "Ciencia de la Computación"? ¿Cuál es el nombre correcto para toda la disciplina?

Computación, traducción de la palabra inglesa computing, es el término preferido y actualmente usado en los Estados Unidos para referirse a toda la disciplina. Recientemente Peter Denning [1] afirma que:

La antigua definición de ciencia de la computación – el estudio de fenómenos que involucran computadoras – está ahora obsoleta. Computación es el estudio de procesos de información naturales y artificiales.

Informática, derivada de la palabra alemana informatik, tiene sus raíces en la academia europea. Esta palabra inspiró similares palabras en otras lenguas, como la francesa informatique y la española informática. En los Estados Unidos, Informatics Inc. fue el nombre de una compañía que operó entre 1962 y 1985 [3]. Por ser una marca registrada, la palabra no se pudo convertir en un término de uso común en ese país.

Durante mucho tiempo, Ciencia de la Computación (computer science) se usó en los Estados Unidos para denominar a toda la disciplina. Hoy en día existen diversas disciplinas con un núcleo computacional intensivo (ej. sistemas de información, ingeniería de software, bioinformática, etc.), pero cuyas fronteras van más allá de la ciencia de la computación. A todo este conjunto se le denomina Computación. Por razones históricas, es frecuente observar, principalmente en Europa, que la palabra informática es traducida al inglés como computer science. Actualmente, la equivalencia más adecuada a informática (informatics) es computación (computing) [2].

Nuevas denominaciones han aparecido debido al crecimiento del mercado: Tecnologías de la Información (TI) y/o Tecnologías de la Información y Comunicaciones (TIC). Estas denominaciones poseen una connotación más orientada a las aplicaciones y al ejercicio de la profesión, por lo que son las preferidas de la industria. En un sentido amplio, estos términos también pueden considerarse sinónimos de Computación.

En conclusión, tanto Computación como Informática pueden ser utilizados para referirse a toda la disciplina.

[1] Peter Denning, Computing is a Natural Science, CACM, Julio 2007
[2] Peter Denning, Who are we?, CACM, Febrero 2001
[3] W. Bauer, Informatics: An Early Software Company, IEEE Annals of the History of Computing, June 1996

Educación Superior en Computación en el Perú

2008-05-27T22:34:00.019-05:00

Desde su aparición, la Computación ha venido ganando influencia e impulsando el progreso de la humanidad. La ciencia, la ingeniería y el mundo de los negocios han logrado realizar significativos avances gracias a los avances en Computación. Estos avances han incluso cambiado nuestra manera de vivir en sociedad. Debido a su influencia, Computación es considerada una disciplina estratégica para el desarrollo de una nación.

La educación superior en Computación es un elemento esencial en la construcción de un país moderno e insertado en el circuito mundial de la tecnología. Cada uno de los niveles de educación superior (técnica, universitaria de pre-grado y universitaria de post-grado) cumplen funciones específicas en la formación de recursos humanos de calidad.

Las carreras de pre-grado en Computación son especialmente sensibles a los avances tecnológicos, así como a las características locales. Cada país/región tiene un escenario particular en cuanto a la nomenclatura utilizada y/o distribución de conocimientos. Al mismo tiempo, existen esfuerzos internacionales para crear documentos que puedan ser usados como referencia para la creación de carreras de pre-grado en Computación. Uno de los más referidos es la Computing Curricula de ACM/IEEE/AIS [1], que presenta distribuye el cuerpo de conocimiento en Computación en 5 disciplinas, cada una de las cuales define una carrera de pre-grado con un perfil profesional bien definido: Ciencia de la Computación, Ingeniería de Computación, Sistemas de Información, Ingeniería de Software, y Tecnología de la Información. Aunque en muchos países se toman en cuenta estas referencias, no en todos se implementan exactamente estas 5 carreras. Por tanto, una tarea para la comunidad académica local es saber aprovechar estas referencias para proponer perfiles profesionales acordes con las tendencias internacionales y que al mismo tiempo respeten la historia y el contexto nacional.

Actualmente en el Perú, las carreras universitarias en Computación reciben una gran diversidad de nombres. Un reciente estudio realizado con la ayuda de José A. Pow-Sang y Lizeth Alcazar Valdivia en universidades peruanas públicas y privadas muestra las siguientes denominaciones:

Denominación	Nro. Carreras
Ingeniería de Sistemas	30
Ingeniería de Sistemas e Informática	8
Ingeniería Informática y de Sistemas	8
Ingeniería Informática	7
Ingeniería de Computación y Sistemas	3
Ingeniería de Sistemas y Computación	3
Ingeniería de Software	2
Otra	4
Total	69

Es evidente la diversidad de nombres, además de la fuerte influencia de “Ingeniería de Sistemas”.

Las carreras de Ingeniería de Sistemas en el Perú se han ido degenerando y absorbiendo contenidos de Computación debido a la gran difusión de ésta última disciplina. Lamentablemente, esto acabó tergiversando las verdaderas concepciones y roles tanto de la Ingeniería de Sistemas como de la Computación. En la actualidad, muchas carreras denominadas Ingeniería de Sistemas enfatizan conceptos de Ciencia de la Computación en semestres iniciales, seguidos de Sistemas de Información e Ingeniería de Software en los semestres finales. Todos estos son tópicos de Computación. El porcentaje de conceptos propios de la Ingeniería de Sistemas en la formación de estos profesionales es en muchos casos bajo o inexistente. Esta situación impacta negativamente al mercado de trabajo que no diferencia correctamente las habilidades de cada profesional, a los estudiantes que desean emigrar a proseguir estudios de post-grado en el exterior, así como también a los egresados de la educación secundaria que no pueden identificar fácilmente la carrera más adecuada a sus preferencias y aptitudes.

La verdadera Ingeniería de Sistemas se ocupa de la construcción de sistemas complejos, lo que requiere una perspectiva capaz de sintetizar hardware, software, recursos humanos, infraestructura, medio ambiente, entre otros [2]. Construir sistemas complejos es una tarea distinta a la de construir software, y más distinta aún de actividades teóricas como descubrir nuevos modelos de computación. Un ejemplo de sistema complejo puede ser el de un Aeropuerto Internacional en una gran capital. Ciertamente, la Ingeniería de Sistemas y la Computación son disciplinas distintas, y definen perfiles profesionales distintos. Aún cuando es correcto afirmar que toda ingeniería debe considerar la perspectiva de sistemas, este argumento no es suficiente para 'transformar' la Ingeniería de Sistemas en una carrera de Computación.

En beneficio de ambos campos de conocimiento en el Perú, Ingeniería de Sistemas y Computación, es necesario proponer una reorganización de las carreras de pre-grado, respetando la esencia de cada disciplina. En el contexto de la autonomía universitaria, un factor crítico para lograr este objetivo es la participación de representantes de ambas comunidades académicas, así como la predisposición para forjar un futuro mejor por parte de las autoridades universitarias.

En el Perú, la educación superior en Computación se ve perjudicada por la falta de identidad. El no tener conceptos claros es nocivo para la viabilidad tecnológica del país. Algunos indicadores de la situación actual son:

no existen programas de doctorado en Ciencia de la Computación;
no existen programas de maestría con estudiantes a tiempo completo trabajando bajo la supervisión de doctores en el área;
el país no produce software en cantidades significativas;
la producción científica nacional entre 1996/2006 fue apenas 34 papers (de acuerdo a SCImago Journal & Country Rank), lo que arroja un promedio de 3 papers/año;
muchas carreras enfatizan el uso de herramientas para facilitar la empleabilidad de sus estudiantes en el corto plazo, pero descuidan la formacion en los fundamentos de la disciplina de computación que garantizan la supervivencia a largo plazo en un mercado cambiante.

Estos indicadores reflejan una imagen no muy optimista para la educación superior en Computación en el Perú, la cual se refuerza por la falta de identidad impuesta por la influencia de carreras mal llamadas Ingeniería de Sistemas. Ciertamente, es positivo promover trabajos cooperativos y armonía entre ambas disciplinas así como acercar a sus respectivas comunidades académicas, pero al mismo tiempo, se debe evitar continuar confundiendo sus identidades.

La acreditación universitaria, programas de inversión en proyectos de investigación, o crear parques tecnológicos, no serán suficientes para darle la correcta identidad tanto a la verdadera Ingeniería de Sistemas como a la Computación. Es necesario promover el encuentro de las respectivas comunidades académicas para trabajar en busca de identidad. Toda iniciativa que busque el consenso es tan benéfica como urgente.

Una necesidad adicional para la consolidación de la Computación en el Perú, así como para la reorganización de las carreras de educación superior en el área, es contar con recursos humanos de clase mundial. Es imprescindible promover la capacitación de profesionales en programas de maestría y doctorado en universidades de países líderes en el área, así como la repatriación de quienes van concluyendo sus estudios. Las universidades deben participar activamente en este tema y lograr, a corto plazo, la colaboración del gobierno y la industria. No hay que olvidar que sin recursos humanos altamente capacitados en áreas específicas como la Computación no es posible competir en el mundo globalizado del siglo XXI.

[1] ACM, Curricula Recommendations, online
[2] INCOSE, Careers in Systems Engineering, online

¿Es la Ciencia de la Computación Ciencia?

2006-12-25T23:54:00.008-06:00

Esta es una traducción del artículo de Peter J. Denning titulado "Is Computer Science Science?", publicado en la revista "Communications of the ACM" en Abril de 2005. Interesante punto de vista que merece una profunda reflexión. Vale apuntar también que en la traducción se utilizará el término "ciencia de la computación" en lugar de "computación" indistintamente, en conformidad con el artículo original.

- ¿Cuál es tu profesión?

Ciencia de la Computación.

- Oh. ¿Es una ciencia?

Seguro, es la ciencia del procesamiento de la información y su interacción con el mundo.

- Yo puedo aceptar que lo que haces es tecnología, pero no ciencia. La ciencia está relacionada con las leyes fundamentales de la naturaleza. Las computadoras son hechas por el hombre. Sus principios vienen de otras áreas como la física y la ingeniería electrónica.

Espera. Hay muchos procesos de información naturales. Las computadoras son herramientas para implementarlos, estudiarlos y predecirlos. En los Estados Unidos solamente hay cerca de 200 departamentos académicos en las universidades que así lo reconocen, algunos vienen otorgando grados en Ciencia de la Computación desde hace 40 años.

- Ellos hacen parte de una ilusión en masa. Los pioneros de tu campo creían por 1950 que su nueva área era ciencia. Ellos estaban equivocados. No hay ciencia de la computación. Computación como arte, sí. Computación como tecnología, sí. Pero no ciencia. El término moderno Tecnología de la Información es más cercano a la realidad.

No acepto tus afirmaciones sobre mi área y mi grado. ¿Te importas si vemos más detalles? Vamos a examinar los criterios aceptados para definir una ciencia y ver si la computación los cumple.

- Estoy escuchando.

Entendimiento común sobre lo que es ciencia
Nuestra área fue denominada Ciencia de la Computación desde inicios de la década de 50. Luego durante las próximas 4 décadas, acumulamos un conjunto de principios que se extienden además de sus fundamentos matemáticos originales para incluir ciencia computacional, sistemas, ingeniería y diseño. El reporte de 1989, “Computación como Disciplina”, definió el campo como:

La disciplina de Computación es el estudio sistemático de procesos algorítmicos que describen y transforman información: su teoría, análisis, diseño, eficiencia, implementación y aplicación. La pregunta fundamental subyacente a toda la computación es ¿Que es lo que puede ser (eficientemente) automatizado? [3].

Ciencia, ingeniería y matemática se combinan en una única y potente mezcla en nuestro campo. Algunas de nuestras actividades son primariamente ciencia – por ejemplo, algoritmos experimentales, ciencia de la computación experimental y ciencia computacional. Algunas son primariamente ingeniería – por ejemplo, diseño, desarrollo, ingeniería de software e ingeniería de computación. Algunas son primariamente matemáticas – por ejemplo, complejidad de algoritmos, software matemático y análisis numérico. Pero muchas son combinaciones. Todos los 3 conjuntos de actividades son trazados sobre los mismos principios fundamentales. En 1989, nosotros utilizamos el término “Computación” en vez de “ciencia de la computación, matemática e ingeniería”. Hoy, computación, ingeniería, matemática, arte y todas sus combinaciones son agrupadas bajo el nombre “ciencia de la computación”.

El paradigma científico, que se remonta a Francis Bacon, es el proceso de formar hipótesis y verificarlas a través de experimentos; las hipótesis exitosas son vistas como modelos que explican y predicen fenómenos en el mundo. La Computación sigue este paradigma al estudiar el procesamiento de información. El sinónimo europeo de ciencia de la computación – informática – sugiere de manera más clara que el campo trata de los procesos de información, no de las computadoras.

Los especialistas en lexicografía ofrecen dos distinciones adicionales. una es entre la ciencia pura (básica) y la ciencia aplicada; la ciencia pura se centra en el conocimiento para su propio desarrollo y la ciencia aplicada se centra en el conocimiento de utilidad demostrable. La otra es entre la ciencia inexacta (cualitativa) y la ciencia exacta (cuantitativa); la ciencia exacta trata de predicción y verificación mediante observación, medición y experimentación.

La investigación en computación es abundante en ejemplos del paradigma científico. Los investigadores en cognición, por ejemplo, hipotetizan que mucho del comportamiento inteligente es el resultado de procesos de información en el cerebro y el sistema nervioso; ellos construyen sistemas que implementan procesos de información hipotéticos y los comparan con el mundo real. Las computadoras en esos estudios son herramientas para verificar las hipótesis; los sistemas exitosos pueden ser utilizados inmediatamente. Los investigadores en ingeniería de software hipotetizan modelos de cómo se hace programación y cómo surgen los defectos; a través de pruebas ellos procuran entender cuáles modelos funcionan bien y cómo usarlos para crear mejores programas con menos defectos. Los investigadores en algoritmos experimentales estudian el desempeño de algoritmos reales en conjuntos de datos reales y formulan modelos para predecir sus requerimientos de tiempo y almacenamiento; ellos podrían producir algún día una teoría más precisa que el Cálculo O-Grande e incluir una teoría de localidad. El naciente campo de Interacción Hombre Máquina (Human Computer Interaction) está examinando las formas en las cuales los procesos de información humanos interactúan con procesos automatizados.

Según esas definiciones, la computación califica como una ciencia exacta. Ella estudia procesos de información, que ocurren naturalmente en el mundo físico; los científicos de la computación trabajan con un cuerpo de conocimiento aceptado y sistematizado; mucha de la ciencia de la computación es ciencia aplicada; y la ciencia de la computación es utilizada para predicción y verificación.

La objeción de que la computación no es una ciencia porque estudia objetos hechos por el hombre (tecnologías) es una falacia. La ciencia de la computación estudia procesos de información tanto artificiales como naturales. También ayuda a otros campos a estudiar sus procesos. Los físicos explican el comportamiento de las partículas con procesos de información cuánticos – algunos de los cuales, como el enredo cuántico son bastante extraños – y verifican sus teorías con experimentos simulados en computadora. Los bioinformáticos explican el DNA como información biológica codificada y estudian cómo las enzimas de transcripción lo leen y actúan en él; los modelos computacionales de esos procesos ayudan a diseñar terapias específicas para pacientes individuales. Los laboratorios farmacéuticos y de materiales crean moléculas hechas por el hombre a través de simulaciones en computadora de procesos subyacentes a composiciones químicas.

Para ayudar a definir las fronteras de la ciencia, los especialistas en lexicografía también contrastan ciencia con arte. El arte se refiere a las prácticas útiles de un campo, no a pinturas o esculturas. La Tabla 1 lista algunos términos que son comúnmente asociados con ciencia y con arte. La programación, el diseño, la ingeniería de software y hardware, la construcción y validación de modelos y la construcción de interfaces de usuario son todos "artes computacionales". Si se adiciona la estética, las artes computacionales se extienden a los gráficos, diagramación, dibujos, fotografía, animación, música, juegos y entretenimiento. Todo este arte computacional complementa y enriquece la ciencia.

Ciencia en acción
En su notable libro acerca de los trabajos científicos, "Ciencia en Acción", el filósofo Bruno Latour trae una nota de cautela para la distinción entre ciencia y arte [7]. Todo lo discutido en esta columna (un cuerpo de conocimiento sistematizado, habilidad para hacer predicciones, validación de modelos), forma parte de lo que él llama 'ready-made-science', ciencia que está lista para ser usada y aplicada, ciencia que está lista para dar soporte al arte. Mucha 'science-in-the-making' aparece como arte hasta que se decida llamarla ciencia.

Latour define 'science-in-the-making' como el proceso por el cual los hechos científicos son propuestos, argumentados y aceptados. Una nueva proposición es argumentada y estudiada en publicaciones, conferencias, cartas, correos electrónicos, discusiones, debates, prácticas y experimentos repetidos. Se torna un 'hecho' sólo después que gane muchos aliados entre científicos y otros que la usen. Para ganar aliados, una proposición debe ser verificada independientemente por múltiples observaciones y no deben existir contra-ejemplos. Latour considera 'science-in-the-making' como proceso humano, turbio, político, cargado de emociones y polémicas ocasionales. La literatura científica lo ratifica.

Todo lo que Latour dice es consistente con la definición (honrada por el tiempo) del paradigma científico. Luego de suficiente tiempo y validación, un modelo se hace parte del cuerpo de conocimiento científico.

Desacuerdo interno
No todos los científicos de la computación están de acuerdo con que la ciencia de la computación sea una ciencia. Su parecer en esta cuestión parece depender de la tradición en la cual crecieron. Hal Abelson y Gerry Sussman, identificados con las tradiciones matemáticas y de ingeniería en computación, dijeron, “La ciencia de la computación no es una ciencia, y su significado final tiene poco que ver con las computadoras” [1]. Ellos creen que el significado final está en las notaciones para expresar cómputos. Edsger Dijkstra, un matemático que construyó excelentes algoritmos, frecuentemente argumentó el mismo punto, aunque él también creyó que la computación es una ciencia matemática. Walter Tichy, un experimentalista y experto constructor de software, argumenta que la ciencia de la computación es ciencia [12]. David Parnas, un ingeniero, argumenta que la parte de software de la ciencia de la computación es verdaderamente ingeniería [10]. Yo personalmente he trabajado en todas las 3 tradiciones de nuestro campo y no veo diferencias marcadas.

Hasta el “Computer Science and Technology Board of the National Research Council” no es consistente. En 1994, un panel argumentó que la computación experimental es un aspecto esencial del área [9]. En 2004, otro panel discutió los logros de la investigación en ciencia de la computación; aparte de los comentarios sobre abstracción en modelos, apenas dijeron una palabra acerca de la tradición experimental [8].

Paul Graham, un prominente miembro de la generación que creció con las computadoras, inventó Yahoo! Store y técnicas tempranas para filtrar spam, se identifica con el arte en computación. El dice: “nunca me gustó el término ciencia de la computación ... la ciencia de la computación es una bolsa de sorpresas de áreas relacionadas tenuemente puestas juntas por un accidente de la historia, como Yugoslavia ... Tal vez un día la 'ciencia de la computación' será, como Yugoslavia, dividida en sus partes componentes. Eso podría ser bueno. Especialmente si eso significa independencia para mi tierra nativa, 'hacking'” [5]. El no argumenta contra la ciencia de la computación, pero apela por usar 'arte computacional' que es más atractivo para los hackers (su término para los programadores de élite).

Dana Gardner, del Yankee Group, no comparte esta idea. El compara la situación actual del desarrollo de software con el renacimiento pre-industrial, cuando los ricos benefactores comisionaron a grupos de artesanos altamente entrenados para grandes trabajos artísticos únicos [4]. Él dice, “la gente de negocios está trabajando mucho más cerca al reino de Henry Ford, donde se busca reutilización, partes intercambiables, procesos automatizados, lineas de montaje altamente industrializadas”

- OK, entonces la computación tiene mucho arte y su propia ciencia, a pesar de que algunos de ustedes no están seguros si es ciencia. Sin embargo, ¿tiene profundidad la ciencia de la computación? ¿Existen principios fundamentales que no sean obvios para aquellos que no entiendan la ciencia? ¿Quién pensaría que la velocidad de la luz es la misma para todos los observadores hasta que Einstein postuló la relatividad? ¿O que las partículas viajan en ondas probabilísticas hasta que Schroedinger postuló la mecánica cuántica? ¿Hay algo como eso en ciencia de la computación?

¿Puede la ciencia de la computación sorprender?
La Tabla 2 lista seis categorías de principios en computación con ejemplos de descubrimientos importantes que no son obvios para los aficionados [2]. Explotando esos principios, los profesionales son capaces de resolver problemas que los aficionados encontrarían verdaderamente incomprensibles.

- OK. Estoy encontrando esto motivante. Pero todavía tengo una preocupación. ¿Vale la pena invertir sea mi tiempo o dinero de I+D en ciencia de la computación? En su libro de 1996, "The End of Science", el periodista John Horgan argumenta que muchos campos científicos han sido saturados. Ya se han descubierto muchos de los principios básicos y los nuevos descubrimientos son menos y menos frecuentes. ¿Por qué es diferente la ciencia de la computación? Una vez que la secuencia actual de computer-science-in-the-making se resuelva, y asumiendo que los hackers no se separen, ¿la ciencia de la computación se extinguirá?

La ciencia de la computación prospera con las relaciones
Horgan argumentó en 1996 que los nuevos descubrimientos científicos requieren llegar a dominar grandes cantidades de complejidad. En el 2004 repitió su conclusión principal: "La ciencia nunca más dará revelaciones tan monumentales como la teoría de la evolución, la relatividad, la mecánica cuántica, la teoría del big-bang, la genética basada en DNA. ... Algunos objetivos poco probables de la ciencia aplicada – como la inmortalidad, las astronaves más rápidas que la luz, y las máquinas superinteligentes – pueden eludirnos para siempre [6]".

¿Hizo ya la ciencia de la computación todos los descubrimientos que debería? ¿Sólo nos queda un progreso incremental? ¿La ciencia de la computación ha llegado hasta el fin de la era histórica de la ciencia?

Yo no lo creo. Horgan argumenta que el número de áreas científicas es limitado y cada una está siendo lentamente agotada. Pero la ciencia de la computación está siguiendo un camino distinto. Está constantemente formando relaciones con las otras áreas, y cada una abre un nuevo campo. Paul Rosenbloom ha colocado esto elocuentemente en su reciente análisis de la ciencia e ingeniería de la computación [11].

Rosenbloom hizo un seguimiento de la historia de la ciencia de la computación en sus relaciones con la física, las ciencias biológicas y las ciencias sociales. Con cada una, la ciencia de la computación ha abierto nuevos campos implementando, interactuando e insertándose en esos campos. Los ejemplos incluyen sistemas autónomos, bioinformática, biometría, biosensores, prótesis cognitivas, ciencias cognitivas, cyborgs, computación basada en DNA, computación inmersiva, computación neural y computación cuántica. Rosenbloom cree que el constante nacimiento y riqueza de nuevos relacionamientos garantiza un futuro brillante para el área.

- Todo bien, voy a aceptarlo. Ustedes tienen ciencia, ustedes tienen arte, ustedes pueden sorprender y ustedes tienen un futuro. Pero ustedes también tienen un problema de credibilidad. Por 1960 ustedes alegaron que en breve se construirían sistemas inteligentes que rivalizarían con expertos humanos y harían nuevos descubrimientos científicos. Por 1970 dijeron que serían capaces de producir sistemáticamente sistemas de software confiables y seguros. Por 1980 dijeron que desaparecerían el papel, las universidades, las bibliotecas y los viajes diarios al trabajo. Ninguna de esas cosas ocurrió. Por 1990 ustedes contribuyeron a la explosión de Internet y luego fracasaron con la quiebra de las dot-com. Ahora hacen todo tipo de alegatos acerca de sistemas seguros, bloqueo de spam, colaboración, sistemas empresariales, diseño de DNA, nanotecnología y más. Por qué debería creerles?

Validando los alegatos de la ciencia de la computación
Acá nos tienes. Hemos permitido que la promoción exagerada de departamentos de 'publicidad' se infiltre en nuestros laboratorios. En una muestra de 400 papers de ciencia de la computación publicados antes de 1995, Walter Tichy encontró que aproximadamente 50% de esos modelos propuestos o hipótesis no fueron verficadas [12]. En otros campos de la ciencia, la fracción de papers con hipótesis no verificadas era cerca de 10%. Tichy concluyó que nuestro fracaso al verificar permitió que muchas ideas poco sólidas sean llevadas a la práctica, restando credibilidad a nuestra área como ciencia. La relativa juventud de nuestra área – apenas 60 años – no explica el bajo índice de pruebas. Tres generaciones parecen tiempo suficiente para que los científicos de la computación puedan establecer que sus principios son sólidos.

La percepción de nuestra área parece ser una cuestión generacional. Los miembros más antiguos tienden a identificarse con una de las tres raíces del área – ciencia, ingeniería o matemática. El paradigma científico es largamente invisible dentro de los otros grupos.

La generación más jóven, mucho menos intimidada que la más antigua con las nuevas tecnologías, es más abierta al pensamiento crítico. La ciencia de la computación siempre ha sido parte de su mundo, ellos no cuestionan su validez. En sus investigaciones, están siguiendo cada vez más el paradigma científico. Tichy me dijo que la reciente literatura científica muestra un marcado aumento en las pruebas.

El paradigma científico no ha sido parte de la percepción dominante de la ciencia de la computación, pero en breve lo será.

Referencias
1. Abelson, H.G. and Sussman, G.J. Structure and Interpretation of Computer Programs, 2nd ed. MIT Press, 1996.
2. Denning, P. Great principles of computing. Commun. ACM 46, 10 (Nov. 2003), 15–20.
3. Denning, P. et al. Computing as a discipline. Commun. ACM 32, 1 (Jan. 1989), 9–23.
4. Ericson, J. The psychology of service-oriented architecture. Portals Magazine (Aug. 2004).
5. Graham, P. Hackers and Painters: Big Ideas from the Computer Age. O’Reilly and Associates, 2004.
6. Horgan, J. The end of science revisited. IEEE Computer (Jan. 2004), 37–43.
7. Latour, B. Science in Action. Harvard University Press, 1987.
8. National Research Council. Computer Science: Reflections on the Field, Reflections from the Field. National Academy Press, 2004.
9. National Research Council. Academic Careers for Experimental Computer Scientists and Engineers. National Academy Press, 1994.
10. Parnas, D. Software engineering: An unconsummated marriage. Commun. ACM 40, 9 (Sept. 1997), 128.
11. Rosenbloom, P. A new framework for computer science and engineering. IEEE Computer (Nov. 2004), 31–36.
12. Tichy, W. Should computer scientists experiment more. IEEE Computer (May 1998), 32–40.

Peter J. Denning es el director del Cebrowski Institute for information innovation and superiority en la Naval Postgraduate School en Monterey, California, y ha sido presidente de ACM.