Els perills de preguntar per què…

 

Comença un nou curs.

 

Ensenyar informàtica a primer curs.

La Universitat de Carnegie Mellon, primera en el ranking d’universitats americanes que imparteixen la titulació d’informàtica, ha finalitzat fa poc una llarga reflexió sobre els continguts dels cursos introductoris a la titulació. La principal conclusió és que cal introduir una sèrie de canvis en les següents direccions:

Major changes include: 1) revising our introductory courses to promote the principles of computational thinking, for both majors and nonmajors, 2) increasing our emphasis on the need to make software systems highly reliable and the means to achieve this, and 3) preparing students for a future in which programs will achieve high performance by exploiting parallel execution.

La filosofia de fons es basa en el reconeixement de que, després de 70 anys de docència d’aquesta disciplina, s’ha desenvolupat un corpus teòric que permet formular i resoldre problemes (computacionals) d’una forma prou diferenciada a d’altres disciplines.  Aquesta disciplina, que constitueix una de les potes sobre les que ciència entén el món, ha de ser comunicada més clarament del que ho ha estat fins ara.

Com a mostra d’aquesta motivació, una de les reflexions del document (les negretes són meves):

When students learn computer science in high school, one primary objective is to gain advanced placement, skipping over one or more college-level courses. The advanced placement exam is designed to test mastery of freshman-level material. Right now, that exam is largely a test of elementary programming in Java. High school teachers are highly motivated to “teach to the test,” and consequently students are given a very skills-oriented perspective on computer science. This conveys a message to many high school students —the very ones we would like to recruit— that computer science has little in the way of intellectual content and that their career opportunities will be limited to sitting in cubicles all day long churning out code that will have little impact on the world.

Aquesta és una reflexió que molts professors i alumnes fariem nostra. Però, com es canvia això?

Evidentment, el document proposa una sèrie de mesures que més val que llegiu de la font principal, però si teniu mandra de fer-ho, us en faig la meva interpretació:

1. Introduint diferents paradigmes de programació (bàsicament funcional i imperativa) des de molt aviat, per reforçar la capacitat d’abstracció, la formulació algorísmica de problemes o el concepte de modularitat.
2. Introduint nous aspectes pràctics de la programació, com la necessitat de tenir en compte la natura complexa de la programació (els errors són part del problema, no l’excepció), la programació paral·lela o els sistemes software a gran escala des del principi, reconeixent la importància que han pres en el nostre món.

Des d’un punt de vista més pràctic, Carnegie Mellon no advoca per l’eliminació o minimització de la programació com  aspecte clau dels cursos introductoris:

We continue to believe that writing programs is one of the core activities of a computer science education. Writing code is the means by which we convert general concepts of computing into concrete realizations and in the process gain a more complete understanding of the concepts. We want students—majors and nonmajors—to have the writing of code as one of the sharpest tools in their toolboxes when confronting new tasks.

Però tot això no impedeix treure la següent reflexió: Java no és segurament la millor opció. Els motius són dos:  (i) Implica molta codificació per fer coses molt simples, (ii) amaga massa el que realment està fent.

Una de les opcions a prendre és Python (o similars). Com a llenguatge de scripting té una sintaxi i sistema de tipus simple, però al mateix temps permet abordar problemes computacionals complexes i centrar l’atenció de l’alumne en la part computacional mantenint la part de programació acotada.

Amb aquest moviment Carnegie Mellon s’alinea amb altres universitats punteres, com el MIT, que han seguit el mateix raonament (i han reformulat cursos mítics com el “MIT 6.00 Introduction to Computer Science and Programming“, impartit de forma magistral per l’Eric Grimson).

A la Universitat de Barcelona, durant el procés de reflexió per la confecció de l’actual grau d’informàtica, vam estar reflexionant en la mateixa línia, tot i que la nostra  decisió potser no va ser tant decidida: a primer compaginem Python i Java, i s’hi ha introduït en paral·lel l’algorísmica a la programació, per reforçar el pensament computacional més abstracte. Més endavant s’han reforçat també els coneixements de programació paral·lela. Per tot això, ens reconforta veure que el camí iniciat (possible segurament per la novetat de la informàtica a la UB) no va ser errat i que les universitats punteres de la nostra àrea van adoptant unes idees que no són noves però que són de lenta implementació.

 

Val la pena estudiar informàtica.

Ahir em vam convidar a donar una xerrada a alumnes d’ESO i Batxillerat (Matefest-Infofest 2011) sobre les raons per estudiar informàtica i vaig preparar aquestes transparències:

 

 

 

Després de la conferència vaig estar parlant amb uns quants alumnes i professors i el regust que va quedar és una mica amarg: la percepció pública de la informàtica continua sent un 95% de mite i un 5% de realitat (mireu les transparències de la xerrada) i aquesta situació és la mateixa tant als bancs dels alumnes com als claustres de professors (amb totes les excepcions que vulgueu).

Es pot capgirar aquesta situació? Jo ho veig difícil sense una acció decidida des dels poders públics a l’escola i els instituts. Quan hi haurà informàtica (informàtica NO és ofimàtica!) al currículum dels nostres fills? Els països avançats han fet molt camí (veure, per exemple, aquesta web), al nostre, el més calent és a l’aigüera.

 

Recerca computacional i repetibilitat.

Tots els que treballem en problemes computacionals que impliquen un mètode experimental hem pesant alguna vegada això: “An article about computational science in a scientic publication is not the scholarship itself, it is merely advertising of the scholarship. The actual scholarship is the complete software development environment and the complete set of instruction swhich generated the figures.” (Jon Claerbout, 1990).

Hi ha alguna manera de resoldre aquest problema?

En David Donoho, de la Stanford University en proposa una: “A Universal Identier for Computational Results“. Val la pena llegir-ho!

 

Per què cal un servei de “watermarking” públic?

La foto original:

La foto a un mitjà de comunicació “amb poques manies” respecte a la integritat de la informació:

 

Història de la IA

La història de la IA escrita per un dels seus pioners: ”The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements” by Nils J. Nilsson. Web Version.

 

Anonymous Video Analytics: Un negoci en marxa…

“Intel today also announced Intel® AIM Suite, a new video analytics technology for anonymous audience measurement in retail and digital signage applications in traditional storefronts. Showcasing the software capabilities via demos in the Connected Store, Intel AIM Suite anonymously monitors viewer metrics such as age, gender and length of attention. This enables retailers and advertisers to deliver targeted content for individual viewers and track return on investment with greater accuracy. Leading brands supporting Intel AIM Suite technology include Harley-Davidson in Canada, NEC and The Venetian Resort Hotel Casino in Las Vegas.”

From: http://www.businesswire.com

 

Què veu un pollastre?

O com usar un sistema vestibulo-ocular natural per estabilitzar una càmera.

 

Genera negoci la visió per computador?

Sembla que si: “Intel has just bought Toronto-based digital signage company CognoVision. According to a report on the Daily Dooh, the acquisition price is around $17 million.“

CognoVision, segons la seva definició, fa el següent:

“ CognoVision is a provider of real-time audience measurement and retail intelligence solutions for retailers & the out-of-home advertising industry. We serve retailers, advertisers, digital signage networks, media planners, and market research companies. Our solutions help companies measure the effectiveness of in-store marketing and understand shopper behavior.

Using small camera sensors and computers, our anonymous face detection and people tracking software gathers data on how people watch ads and how they move within a store. The technology can determine how many people looked at advertising, how long they looked for, their gender, how they move within a store, and can also adapt advertising to cater to viewers in real-time (i.e. an ad can be changed based on the gender of the viewer in-front of a screen). This information can be used to dramatically improve the effectiveness of ad campaigns, increase product sales and advertising revenue, optimize retail execution and reduce operational costs. We deliver accurate viewing metrics for a variety of media delivery methods including digital screens, posters, and product displays.

CognoVision’s solutions have been specifically designed to be scalable, accurate, turnkey solutions. Our solutions work for many different media delivery vehicles, including digital signs, posters, product displays, and essentially any object or environment that requires an understanding of the number of people who look in a specified direction.“