Un estudio en complejidad

Bajo la brillante luz del sol que se filtra a través de los jacarandas en flor de Caltech, hay poco que distinga al regordete físico de mediana edad del grupo de profesores y estudiantes fuera del auditorio de la universidad, salvo el diminuto teléfono celular StarTac sujeto a sus holgados pantalones negros, su computadora portátil computadora -el dinero más fino que pueda comprar- y el publicista atento que se lo lleva.



Haciendo acopio de valor, un estudiante de física de Caltech de 17 años se acerca al hombre y le pide que firme un conjunto de discos de computadora. El físico es Stephen Wolfram. Los discos contienen un programa de computadora que diseñó llamado Mathematica, la pieza central de la compañía de $ 100 millones que fundó después de dejar la academia en 1986.

Hazlo hacia abajo

Esta historia fue parte de nuestro número de octubre de 1997





  • Ver el resto del número
  • Suscribir

Mientras Wolfram garabatea su firma con modesta floritura, parece saborear un momento de perfecto equilibrio personal, como el que disfrutaría un artista de la cuerda floja después de un salto hacia atrás en la cuerda floja, mantenido en alto únicamente por su fe en sí mismo. De hecho, muchos consideran a Wolfram uno de los actos más intrigantes de la física actual.
Trabajar sin una red -la seguridad de un puesto académico o la colaboración de colegas- Wolfram está utilizando las capacidades de generación de patrones de las computadoras para tratar de descubrir reglas fundamentales que subyacen a la extraordinaria y caótica complejidad del universo. Al hacerlo, dice, está reconstruyendo la física de abajo hacia arriba mediante el desarrollo de técnicas que rivalizan con las ecuaciones matemáticas que usan los físicos convencionales para describir y predecir eventos en el mundo que nos rodea.

Para los físicos, las matemáticas son un lenguaje. Ofrece un vocabulario (geometría, cálculo y ecuaciones cuadráticas) que les permite describir muchas de las propiedades del universo, desde la relación entre el radio y la circunferencia de un círculo hasta el comportamiento de las partículas subatómicas. Su epigrama más famoso, E = mc2, transmite en taquigrafía poética la energía congelada de la masa y el poder de destruir ciudades.

Pero la física tradicional no ha podido explicar muchos fenómenos comunes en la naturaleza, desde la singularidad de los copos de nieve hasta las propiedades de autoorganización de las redes neuronales del cerebro humano. En pocas palabras, son demasiado complejos. Para investigar estos fenómenos, muchos estudiosos, incluido Wolfram, se han dirigido al campo emergente de la teoría de la complejidad. La teoría de la complejidad busca explicaciones para fenómenos aparentemente impredecibles -el vuelo de un enjambre de abejas, el reflujo y el flujo del mercado de valores- en la interacción de sus innumerables componentes simples. En cada caso, los actores individuales (abejas o intermediarios) toman decisiones separadas basadas en reglas simples; en conjunto, sus acciones crean patrones dinámicos, aparentemente aleatorios.



Wolfram y sus colegas creen que la complejidad del universo oculta una simplicidad subyacente en la que algunas reglas básicas dan lugar a un comportamiento complicado e impredecible. De hecho, si uno concibe a Dios como un programador inteligente, entonces puede imaginarse nuestro vasto universo en expansión como la consecuencia elaborada de un algoritmo que estableció las condiciones del cataclismo conocido como Big Bang. Todo lo que ha seguido, desde los agujeros negros y la química orgánica hasta el surgimiento de la conciencia humana y la melodía espontánea de una improvisación de jazz, es un resultado inevitable.

Algunas de las reglas que gobiernan el comportamiento del universo, las conocemos: las leyes del movimiento, la velocidad de la luz, la relación entre materia y energía. Otros, sin embargo, pueden estar integrados en sistemas tan complejos que desafían el análisis convencional. Para investigar el universo desde esta nueva perspectiva, científicos como Wolfram usan simulaciones por computadora de la misma manera que las generaciones anteriores de científicos usaron microscopios, radiotelescopios, ciclotrones y aceleradores de partículas. En la medida en que el universo puede comportarse como una computadora que obedece las instrucciones de un programador, argumentan, los modelos de computadora son el mejor dispositivo para aprender cómo funciona.

Wolfram dice que los experimentos informáticos que ha estado realizando después de horas en Wolfram Research en Champaign, Illinois, lo han llevado a un nuevo mundo de ciencia básica. El problema es que no le dirá a nadie lo que ha descubierto allí. No ha publicado un artículo de investigación formal en años, ni ha presentado sus hallazgos en ninguna conferencia científica, aunque promete publicarlos eventualmente en un libro. Incluso colegas cercanos dicen que solo conocen los lineamientos generales de su trabajo.

¿Existe una computadora simple que sea el universo, una representación lógica de cómo funciona fundamentalmente el universo? Pregunta Wolfram. Debo admitir que he avanzado bastante en esa cuestión. Me anima encarecidamente a decir que la respuesta es sí.



Pero por ahora, eso es todo lo que revelará de su investigación.

Con casi cualquier otro científico, la piratería informática secreta de medianoche de Wolfram podría descartarse como una excentricidad o, menos caritativamente, como la actividad de alguien que no está dispuesto a aceptar las consecuencias de sus elecciones profesionales. Su erudito parloteo sobre el futuro de la física, modulado por su suave acento británico, puede parecer una hipérbole de alta tecnología, el tipo de autopromoción que forma parte del empaquetado de software tanto como el plástico retráctil. (Este es, después de todo, un hombre cuyo comunicado de prensa corporativo lo describe como uno de los científicos más originales del mundo). Entonces, ¿por qué alguien está escuchando?

¿Se pueden destruir los agujeros negros?

Si yo fuera menos conocido, la gente simplemente diría: El tipo es un loco. Olvídalo ', admite Wolfram.
Pero un número notable de científicos, físicos y matemáticos respetados de la computación parece, por el momento, haber suspendido su incredulidad. Algunos dicen que se toman en serio a Wolfram debido a su historial publicado como físico, su trabajo en el desarrollo de Mathematica y la fuerza de su intelecto. Todos, incluido él mismo, han estado esperando en él una contribución importante, dice el físico Norman Packard, quien ayudó a Wolfram a establecer el Centro de Sistemas Complejos en la Universidad de Illinois. El fundador de una firma de análisis financiero en Santa Fe, N.Mex., Packard ahora aplica la teoría de la complejidad para ayudar a los bancos suizos a jugar en el mercado de valores.

Otros destacan el potencial del campo emergente de la física computacional. El neurocientífico Terry Sejnowski, quien investiga redes neuronales complejas en el Instituto Salk de Estudios Biológicos en La Jolla, California, dice que Wolfram ofrece una visión del futuro de la ciencia, una ciencia basada en principios computacionales en lugar de las herramientas matemáticas clásicas que tantas generaciones de los científicos han confiado.

Creo que lo que está haciendo va a la base de la física de partículas, dice Sejnowski. Él está hablando de un [modelo del] universo computacional basado en principios bastante nuevos.

Si tiene éxito, nos hará repensar el mundo en el que nos encontramos, dice Steven Levy, autor de Artificial Life, una introducción al campo emergente de los estudios de complejidad impulsados ​​por computadora. Creo que tiene una oportunidad.

Wolfram ha venido a Caltech para dar una conferencia sobre Mathematica como parte de un recorrido por 15 ciudades para publicitar el lanzamiento de la versión más reciente del paquete de software de $ 1,295. El encuentro también es una especie de regreso a casa personal para el CEO de 37 años.

Cuando apenas había cumplido la adolescencia, el estudiante de doctorado con cara de niño era el impaciente chico maravilla de Caltech, una estrella en ascenso cuyo trabajo en la aplicación de la física de altas energías a la cosmología fue lo suficientemente brillante como para atraer el interés de los premios Nobel Richard Feynman y Murray Gell-Mann. . Pero en este día en Caltech, suavizado por la edad, el matrimonio, la paternidad y el éxito comercial, Wolfram ya no se parece al estudio de la impetuosidad adolescente que era conocido por elegir sus lugares de vacaciones simplemente comprando un boleto de avión a cualquier destino que apareciera en la parte superior de el tablero de salida. Con un almuerzo de lomo de cerdo y una ensalada verde, Wolfram desvía educadamente las preguntas personales sobre su esposa, que es matemática, y su hijo recién nacido, por preocupaciones de privacidad provocadas por el caso Unabomber. Pero habla con entusiasmo sobre su extensa colección de conchas marinas, los muchos callejones sin salida de la física contemporánea y el papel adecuado de un científico en una sociedad de libre mercado.

Wolfram, un prodigio autodidacta que nunca se molestó en obtener un título universitario, publicó su primer artículo sobre un problema de física de partículas a los 15 años. Después de trabajar en Eton y Oxford, recibió su doctorado en física en Caltech a los 20 años. El 21, apareció en los titulares como la persona más joven en recibir una subvención llamada genio de la Fundación MacArthur. La subvención se basó en la calidad de su intelecto más que en cualquier trabajo y tenía la intención de darle a Wolfram la libertad de salir de la corriente principal, explica Kenneth W. Hope, decano asistente de ciencias sociales en la Universidad de Chicago, quien administró el programa de becas MacArthur. Era tan notablemente inteligente, recuerda Hope. Deslumbró a mucha gente.

Trabajar con él fue como jugar baloncesto con Michael Jordan, dice Rocky Kolb, profesor de astronomía y astrofísica en la Universidad de Chicago, quien fue coautor de 10 artículos sobre física de altas energías y el universo naciente con Wolfram al principio de su carrera. Él empuja.

De hecho, su talento y ambición parecían igualar solo a su arrogancia. Descrito como descarado incluso por sus amigos, Wolfram tenía una asombrosa falta de respeto por el trabajo de otras personas, recuerda Levy. Se apresuró a ocupar una sucesión de prestigiosos puestos de facultad en Caltech, el Instituto de Estudios Avanzados de Princeton y la Universidad de Illinois, dejando manchas de malos sentimientos ardiendo detrás de él como una serie de puentes quemados.

Dejó Caltech después de una disputa sobre la propiedad de un lenguaje de programación de computadoras que desarrolló. En Princeton, recuerdan sus colegas, su dependencia de la computación electrónica pareció inquietar a los científicos mayores, más acostumbrados a las reglas de cálculo y las pizarras. Su impaciencia con las formalidades académicas y la política de la facultad pronto lo llevó a mudarse a Illinois, atraído por la posibilidad de una mayor independencia y la promesa de un puesto rápido. En Illinois, sin embargo, Wolfram pisó muchos dedos de los pies, dice Packard. El juego político de la universidad es complejo y no siempre es dócil para el intruso descarado y exigente. Una vez más, ganó la impaciencia. Y cuando rechazó la academia por el mundo de los negocios, muchos sintieron que había dejado su promesa sin cumplir.

Pero en docenas de artículos de investigación influyentes, había dejado su huella en la física, la cosmología, la informática y la teoría de la complejidad. En 1981, por ejemplo, reinventó de forma independiente los autómatas celulares, un concepto que los matemáticos John von Neumann y Stanislaw Ulam habían creado en 1953 para modelar sistemas complejos en computadoras. Posteriormente, Wolfram los utilizó para crear un sistema ampliamente utilizado para clasificar fenómenos complejos. La publicación de sus artículos sobre autómatas celulares ayudó a sentar las bases para el desarrollo del campo de la vida artificial, una rama de los estudios de complejidad que utiliza modelos informáticos para simular ecosistemas y explorar patrones de evolución.

Christopher Langton, director del proyecto de Vida Artificial en el Instituto de Estudios Complejos de Santa Fe en Nuevo México, enfatiza la importancia del trabajo de Wolfram para el desarrollo del campo. No creo que haya ninguna duda de que Stephen Wolfram hizo contribuciones fundamentales. Su trabajo original sobre la mecánica estadística de los autómatas celulares revitalizó el campo por sí solo y ha servido de base para innumerables contribuciones de miles de investigadores de todo el mundo.

Wolfram también fue uno de los principales instigadores en la creación del campo de la física computacional, el uso de computadoras para modelar problemas en física básica, señala Gerald Tesauro, físico del Centro de Investigación Thomas J. Watson de la División de Investigación de IBM en Yorktown Heights, Nueva York, hasta cierto punto. , Las dificultades de Wolfram en el mundo académico se derivaron de la naturaleza interdisciplinaria de este nuevo campo, que trasciende la esencia organizativa de los departamentos académicos, las trayectorias de permanencia y las prerrogativas de los profesores. Según sus antiguos colaboradores, el físico encontró dificultades considerables para obtener financiación para su trabajo a través de los canales académicos convencionales. Varios científicos informáticos sugieren que Wolfram también puede haberse visto obstaculizado por un escepticismo persistente entre algunos miembros de la comunidad científica sobre el verdadero valor del tipo de investigación informática que realiza. Los experimentos con computadora, dicen los escépticos, son solo juegos electrónicos elaborados con poca o ninguna conexión con el mundo real. De hecho, el primer programa informático de este tipo, un programa generador de patrones llamado Life, se distribuyó una vez como parte de un paquete comercial de juegos informáticos.

Es posible que haya habido algún elemento de signo de interrogación con respecto al tipo de ciencia que representa Stephen, dice Packard. Este tipo de ciencia es nueva y no es precisamente fácil de tomar por la comunidad científica tradicional. Pero creo que tiene más que ver con la dificultad intrínseca (intelectual, política y cultural) de lograr que las disciplinas académicas adopten realmente la investigación interdisciplinaria.

La impaciencia de Wolfram con las limitaciones organizativas de la academia coincidía con su creciente frustración con la mecánica de persuadir a las computadoras para que modelaran las hipótesis que quería seguir, una insatisfacción que lo llevó a desarrollar Mathematica.

Desde el principio, estaba interesado en hacer experimentos en computadoras, recuerda Wolfram. Una de las cosas que me detuvo fue que simplemente no tenía las herramientas adecuadas para hacer lo que quería hacer. Pasé muchos de mis días escribiendo una gran cantidad de software para respaldar estos experimentos. Me di cuenta de que esto era una tontería. Pasé mucho tiempo armando herramientas que en algunos casos podrían ser herramientas bastante generales, pero las estaba juntando para experimentos informáticos muy específicos.

Tal vez ', pensé, hay una mejor manera de hacer esto'.

¿Y qué es Mathematica, exactamente? Incluso Wolfram y su departamento de marketing tienen dificultades para dar una descripción simple de este completo programa de procesamiento matemático. Al incorporar cientos de constantes matemáticas y físicas y la colección de fórmulas matemáticas más grande del mundo, ofrece una amplia gama de herramientas computacionales para científicos, ingenieros y matemáticos interesados ​​en el modelado y las simulaciones por computadora. El programa no solo realiza cálculos, sino que también genera gráficos y proporciona las herramientas de formato de la autoedición para que los investigadores puedan presentar su trabajo.

Es una herramienta versátil configurada por el propósito individual de cada usuario. Los investigadores han utilizado las capacidades de modelado del software para resolver problemas tan diversos como diseñar la pista para bicicletas para los Juegos Olímpicos de 1996, predecir las tasas de flujo de moléculas en champús comerciales utilizando varios tipos de ingredientes y determinar cómo evolucionan los maremotos a medida que avanzan hacia la costa. Tantos artistas de gráficos por computadora han utilizado Mathematica para crear imágenes geométricas deslumbrantes que Wolfram abrió una galería de arte en el sitio web de su empresa. Según las estimaciones de la empresa, un millón de investigadores en 90 países utilizan el programa, incluidas todas las empresas de Fortune 500, el gobierno federal y las 50 universidades más grandes del mundo.

El programa tiene competidores, como Mathcad, Scientific Workplace y Theorist. Pero con el lanzamiento más reciente de Mathematica-Versión 3.0-el otoño pasado, Wolfram estableció su superioridad, dice el profesor de ingeniería civil de la Universidad de Columbia Gautum Dasgupta, quien usa Mathematica para modelar los efectos de terremotos mayores. Como jefe de un grupo de enseñanza internacional, también utiliza el programa para desarrollar tutoriales informáticos para universidades de todo el mundo. Dasgupta acredita el enfoque integral general de Mathematica por distinguirlo de otros programas más especializados. Otros usuarios notan el énfasis del programa en la innovación técnica, en la que ven las características del hombre que lo diseñó.

aprendizaje automático: la nueva inteligencia artificial

Para producir la versión más reciente, Wolfram pasó dos años reconstruyendo el programa desde cero. Ahora se ha comprometido a reconstruir el mundo de la física, utilizando Mathematica como la herramienta intelectual para hacerlo.

A través de un monitor, oscuramente

Investigadores como Wolfram dan la espalda al mundo exterior al laboratorio. En cambio, miran a través del cristal de la ventana de un monitor de computadora hacia un universo hipotético, aprovechando el poder de la computadora para explorar el comportamiento de estructuras matemáticas y sistemas complejos.

Cada programa de computadora incorpora un algoritmo, o un conjunto de instrucciones, que gobierna la forma en que la computadora modifica los datos numéricos, al igual que las leyes de la naturaleza gobiernan la forma en que los objetos se comportan en el mundo real. Para realizar experimentos en una computadora, explica Wolfram, los investigadores usan números o símbolos para representar objetos y luego los manipulan de acuerdo con las reglas que han establecido. Mi trabajo se basa realmente en una gran idea: que todo se puede expresar como una expresión simbólica, explica. Debido a que este tipo de simulaciones se pueden realizar en un universo hipotético en lugar de en uno limitado por las leyes de la naturaleza, argumenta, los experimentos por computadora representan un nuevo tipo de ciencia.

Cuando Wolfram centró su atención por primera vez en los estudios de complejidad a principios de la década de 1980, estaba buscando una manera de explicar fenómenos complejos: los patrones en las conchas de los moluscos, el comportamiento de las moléculas que se arremolinaban en un fluido turbulento y los precios fluctuantes en el mercado de valores. Intenté utilizar métodos de la mecánica estadística y otras áreas de la física bastante formales y sofisticadas, y me decepcionó bastante no haber llegado muy lejos con estos métodos convencionales, dice Wolfram. Es bastante evidente que el enfoque [convencional] ha sido un fracaso para la biología y el estudio de sistemas físicos más complejos.

En cambio, desarrolló un dispositivo de modelado por computadora llamado autómatas celulares. Los autómatas celulares son grupos de células autorreplicantes y autoorganizadas que viven, mueren y forman patrones basados ​​en reglas simples que instruyen a cada célula a cambiar su comportamiento de acuerdo con el comportamiento de las células vecinas. Proporcionan una herramienta excepcionalmente útil para los científicos que estudian cómo la interacción de elementos individuales influye en un sistema en su conjunto. Como en la naturaleza, es extraordinariamente difícil predecir qué patrón resultará de un conjunto de reglas dado. La única forma de averiguarlo es establecer las condiciones iniciales y dejar que el programa se ejecute.

Descubrí que las reglas muy simples, en lugar de producir un comportamiento bastante simple, en realidad producen un comportamiento extremadamente complicado, dice Wolfram. Esa es una intuición que mucha gente todavía no ha tenido. Cuando ves un fenómeno complicado en la naturaleza, tu instinto es intentar hacer un modelo complicado para explicarlo. De alguna manera, la naturaleza misma no necesita eso. La gente no entiende que existen experimentos realmente simples que pueden decirle cosas realmente interesantes sobre, por ejemplo, cómo se pueden construir sistemas biológicos.

Los científicos en una variedad de campos han comenzado a usar autómatas celulares y otros tipos de simulaciones por computadora para investigar preguntas que la física tradicional no puede responder. El físico Per Bak del Laboratorio Nacional de Brookhaven está buscando en su computadora una teoría que explique la capacidad de la materia para organizarse en formas cada vez más complejas. Stuart Kauffman, del Instituto Santa Fe, investiga el comportamiento autoorganizado como clave para comprender el origen de la vida. Langton en el Instituto de Santa Fe está desarrollando programas de computadora estandarizados para permitir a los investigadores estudiar sistemas complejos, desde una colección de animales unicelulares en un estanque hasta un grupo de empresas competidoras.

Pero Wolfram, una vez más, sigue su propio camino. En su opinión, gran parte de la investigación sobre la complejidad es un sinsentido impenetrable con una buena cantidad de retórica y poca ciencia. Pero cuando se trata de intentar explicar su propio trabajo, comparte la dificultad: me refiero a conceptos que son razonablemente fundamentales y razonablemente abstractos. Eso significa que la mayoría de las palabras que lo describen suenan vacías.

Donde muchos investigadores están utilizando estudios de complejidad para explorar la biología, Wolfram dice que está explorando el orden subyacente del propio universo. Me preguntaba qué pasaría si partiéramos de cero e ignoráramos todo lo que se había logrado en física, para ver qué podíamos hacer, dice. He pasado los últimos 10 años haciendo los experimentos más obvios. Por supuesto, a menudo no se da cuenta de que son obvios hasta que lo ha estado pensando durante años.

La física computacional es un gran campo porque no se sabe nada, absolutamente nada, declara. Hay un universo informático allí que simplemente no ha sido examinado.

Wolfram es algo avergonzado por el secreto de su trabajo, pero dice que simplemente quiere trabajar sin ser molestado por la competencia intelectual. No a todo el mundo le molesta su silencio. Tal vez Stephen tenga una idea realmente buena, pero simplemente está siendo muy cuidadoso al construir un caso sólido para ella, dice Langton.

precios de las acciones de lucent technologies

Colegas de todo el país dicen que Wolfram ha aludido a algunos de sus hallazgos en intercambios de Internet con algunos investigadores clave. Está luchando con lo que probablemente sea la cuestión más difícil de la física: la relación entre la física y la computación. Ese es un tema bastante embriagador, dice Danny Hillis, un influyente teórico de la computación que fue pionero en el concepto de procesamiento paralelo masivo, la base de la mayoría de los nuevos diseños de supercomputadoras.

Solo ha dado pistas tentadoras sobre cuáles serían las respuestas que ha encontrado, dice Kolb de la Universidad de Chicago. Parece seguro de que está en lo cierto.

Él está buscando algunas conexiones profundas entre la física fundamental y las ideas fundamentales en ciencias de la computación, dice Gregory J. Chaitin, un destacado matemático del Watson Research Center de IBM. La idea de que la forma en que funciona el universo es análoga a la forma en que funciona la computación es una idea muy intrigante sobre la que varias personas han especulado, pero no ha habido un trabajo serio. Quizás no encuentre nada. Pero tal vez encuentre algo realmente interesante.

Un científico sin igual

Tanto si Wolfram tiene éxito como si fracasa como físico, la forma en que ha elegido continuar con su investigación plantea algunas preguntas provocativas para la práctica de la ciencia.

Lo que distingue a Wolfram es su insistencia en trabajar de forma independiente, no solo sin colaboradores sino también sin la superestructura de apoyo del establecimiento de investigación convencional: depende de su propia financiación y equipo y no tiene a nadie a quien responder más que a sí mismo.

Mi punto de vista acerca de hacer ciencia básica, explica, es que si no tienes otra opción, entonces una universidad te paga es algo bueno. Si puede elegir, hay muchas mejores formas de vivir.

Como director ejecutivo de una empresa, la fracción de mi tiempo que puedo dedicar a la ciencia básica es probablemente mucho mayor que la fracción de tiempo que un profesor senior típico de una universidad dedicaría a la investigación básica. Si eres un profesor universitario senior, estás recaudando dinero del gobierno, participando en comités y dando clases. Solo en el tiempo de bonificación adicional puede investigar.

Wolfram dice que quiere revivir una tradición más antigua en la que las personas persiguen la ciencia como una vocación personal, sean o no beneficiarias del patrocinio público. Demasiados científicos en la actualidad, dice, abandonan su investigación simplemente porque no pueden lograr que el público pague por ella. De hecho, uno de los atractivos de la investigación computacional, dice, es que no requiere nada más caro que una computadora personal.
No tengo que rogarle al gobierno, dice. No tengo que convencer a nadie en la National Science Foundation de que lo que estoy haciendo no es tan loco como ellos podrían asumir o como el sistema de revisión por pares podría decir que es.

Sin embargo, la falta de financiación pública no significa una obligación real de comunicar sus hallazgos y no es necesario someterse a una revisión por pares. Puede sonar arrogante, pero me he alejado bastante de lo que la mayoría de los científicos conocen, sostiene Wolfram. Eso significa que hay cada vez menos personas con las que puedo hablar sobre lo que estoy haciendo. Su científico superior típico no sabe estas cosas.

Soy mi propia verificación de la realidad, concluye.

Algunos investigadores dicen que Wolfram está abriendo un camino para que lo sigan otros científicos. Dado que los trabajos de investigación de la facultad a tiempo completo son escasos y la financiación para la investigación industrial básica es cada vez más escasa, muchos científicos están buscando nuevas formas de equilibrar las demandas del comercio con el atractivo del conocimiento por sí mismo. Y la idea de independencia financiera es cada vez más atractiva.

Al crear una empresa de software para respaldar su trabajo, ha construido un nuevo modelo para financiar la ciencia: el científico como empresario, en lugar del científico como receptor de bienestar público, dice Sejnowski en el Instituto Salk. Wolfram, dice, le recuerda a Edwin Land, quien fundó Polaroid y luego continuó con la investigación básica sobre la física del color y la visión en su laboratorio corporativo.

Al iniciar su propio negocio, el físico convertido en empresario Packard está de acuerdo, no tiene que lidiar con el mismo tipo de complejidades políticas y no tiene que tolerar mucho del toro que tiene que tolerar en una universidad. No estás al capricho de la cultura científica de alguna agencia de financiación.

Ciertamente, no hay escasez de solitarios iconoclastas en la ciencia contemporánea. El matemático de la Universidad de Princeton Andrew Wiles pasó siete años trabajando en secreto en su ático para pulir una prueba de 200 páginas del último teorema de Fermat, uno de los problemas más famosos en su campo. Cuando dio a conocer su solución en una serie de conferencias dramáticas en 1993, fue noticia en todo el mundo. Solo entonces, sin embargo, un estudiante de posgrado de ojos agudos detectó un error crítico y ayudó a corregirlo.

De hecho, el distanciamiento que Wolfram considera una de sus virtudes, otros lo ven como contraproducente. Él está luchando consigo mismo cuando elige trabajar en completo aislamiento, dice un ex asociado de la Universidad de Princeton. Se está lastimando a sí mismo al no interactuar más con la comunidad científica en general.

A otros colegas les preocupa que su musa investigadora se haya convertido en una viuda informática. En los últimos 18 meses, por ejemplo, ha tenido pocas oportunidades de meditar sobre la ciencia básica, concentrándose en cambio en pulir la nueva versión del programa. Cuestionan si Wolfram alguna vez estará dispuesto a aflojar su control sobre las operaciones de la empresa lo suficiente como para permitir una investigación reflexiva y sostenida. Mientras admiran su éxito comercial, les preocupa que sus herramientas lo hayan distraído, como un escultor que se pasa todo el día afilando sus cinceles pero nunca pone uno al mármol, o un novelista que pasa todo el día jugando con las fuentes de su programa de procesamiento de textos. .

Ha invertido mucho tiempo en [Mathematica], dice Hillis. Eso es genial para el resto de los que lo usamos, pero probablemente sea malo para la física.

El programa que Wolfram desarrolló para facilitar su propia investigación puede, al final, eclipsarlo; el hombre que buscó un lugar tan destacado en la historia de la ciencia puede que tenga que conformarse con una mención en los informes anuales de su propia empresa. Pero mientras la comunidad científica espera y observa, aún no está claro cómo terminará este acto en particular. Wolfram permanece delicadamente en equilibrio sobre la cuerda floja de sus ambiciones.

Dudo seriamente que Stephen se preparara para la caída que sufriría si nunca cumple su promesa, dice Langton. Estoy dispuesto a apostar por Stephen, aunque no sé cuándo podrían resultar rentables.

esconder

Tecnologías Reales

Categoría

Sin Categorizar

Tecnología

Biotecnología

Política De Tecnología

Cambio Climático

Humanos Y Tecnología

Silicon Valley

Informática

Revista Mit News

Inteligencia Artificial

Espacio

Ciudades Inteligentes

Blockchain

Artículo De Fondo

Perfil De Exalumnos

Conexión De Exalumnos

Característica De Noticias Del Mit

1865

Mi Vista

77 Mass Ave

Conoce Al Autor

Perfiles De Generosidad

Visto En El Campus

Cartas De Exalumnos

Función De Noticias Del Mit

Cadena De Bloques

Perfil De Ex Alumnos

77 Avenida De Masas

Política Tecnológica

Perfiles En Generosidad

Noticias

Revista De Noticias Del Mit

Elecciones 2020

Con Índice

Bajo La Cúpula

Manguera

Historias Infinitas

Proyecto De Tecnología Pandémica

Del Presidente

Artículo De Portada

Galería De Fotos

Recomendado