Algoritmo

Un algoritmo es una serie finita e inequívoca de instrucciones y operaciones que permiten resolver una clase de problemas.

La palabra algoritmo proviene del nombre de un matemático persa del IX °  siglo, Al-Khwarizmi (árabe: الخوارزمي ).

El campo que estudia los algoritmos se llama algorítmica . Los algoritmos hoy en día se encuentran en muchas aplicaciones como el funcionamiento de las computadoras, la criptografía , el enrutamiento de información , la planificación y uso óptimo de los recursos, el procesamiento de imágenes , el procesamiento de textos , la bioinformática , etc.

Definición general

Un algoritmo es un método general para resolver un tipo de problema. Se dice que es correcto cuando, para cada instancia del problema, termina produciendo el resultado correcto, es decir, resuelve el problema planteado.

La eficiencia de un algoritmo se mide en particular por:

• su tiempo de cálculo,
• su consumo de RAM (asumiendo que cada instrucción tiene un tiempo de ejecución constante),
• la precisión de los resultados obtenidos (por ejemplo, con el uso de métodos probabilísticos ),
• su escalabilidad (su capacidad para ser paralelizado eficientemente),
• etc.

Las computadoras que ejecutan estos algoritmos no son infinitamente rápidas, ya que el tiempo de la máquina sigue siendo un recurso finito, a pesar del aumento constante en el rendimiento de la computadora. Por lo tanto, se dirá que un algoritmo es eficiente si utiliza los recursos a su disposición con moderación, es decir , tiempo de CPU , RAM y (aspecto de investigación reciente) consumo eléctrico. El análisis de la complejidad algorítmica permite predecir la evolución en el tiempo de cálculo necesario para llevar un algoritmo a su término, según la cantidad de datos a procesar.

Algunas definiciones relacionadas

Donald Knuth (1938-) enumera, como requisito previo de un algoritmo, cinco propiedades:

• Finitud: “Un algoritmo siempre debe terminar después de un número finito de pasos. "
• Definición precisa: “Cada paso de un algoritmo debe definirse con precisión, las acciones a transponer deben especificarse de manera rigurosa y sin ambigüedad para cada caso. "
• Entradas: "cantidades que se le dan antes de que comience un algoritmo". Estas entradas se toman de un conjunto específico de objetos ” .
• Salidas: "cantidades que tienen una relación específica con las entradas" .
• Eficiencia: “todas las operaciones que debe realizar el algoritmo deben ser lo suficientemente básicas para que puedan ser realizadas en principio en un período finito por un hombre utilizando papel y lápiz” .

George Boolos (1940-1996), filósofo y matemático, ofrece la siguiente definición:

• “Instrucciones explícitas para determinar el enésimo miembro de un conjunto, para n un entero arbitrariamente grande. Estas instrucciones se dan de forma muy explícita, en una forma que puede ser utilizada por una máquina de calcular o por un humano que sea capaz de traducir operaciones muy elementales en símbolos. "

Gérard Berry (1948-), investigador en informática, da la siguiente definición de público general:

• “Un algoritmo es simplemente una forma de describir con gran detalle cómo proceder para hacer algo. Resulta que muchas acciones mecánicas, probablemente todas, se prestan bien a tal decorticación. El objetivo es evacuar el pensamiento del cálculo, para hacerlo ejecutable por una máquina digital (computadora…). Por lo tanto, solo trabajamos con un reflejo digital del sistema real con el que interactúa el algoritmo. "

Algoritmos numéricos

Los algoritmos son objetos históricamente dedicados a resolver problemas aritméticos, como la multiplicación de dos números. Se formalizaron mucho más tarde con el advenimiento de la lógica matemática y la aparición de las máquinas que hicieron posible su implementación, a saber, las computadoras.

Algoritmos no numéricos

La mayoría de los algoritmos no son digitales.

Podemos distinguir :

• de algoritmos generales aplicables a cualquier dato digital o no digital: por ejemplo, los algoritmos relacionados con el cifrado , o habilitar el almacenamiento o transmitirlos;
• de algoritmos dedicados a un tipo de datos en particular (por ejemplo, los asociados con el procesamiento de imágenes ).

Ver también: Lista de temas generales sobre algoritmos  ( fr )

Algoritmos en la vida cotidiana

Los algoritmos intervienen en la vida cotidiana.

• Una receta de cocina se puede reducir a un algoritmo si su especificación se puede reducir a los elementos constitutivos:
  • entrantes (ingredientes, equipo utilizado);
  • instrucciones elementales simples (freír, flambear, dorar, estofar, blanquear, etc.), cuya ejecución en un orden preciso conduce al resultado deseado;
  • un resultado: el plato preparado.
  Sin embargo, las recetas de cocina generalmente no se presentan de forma rigurosa y sin ambigüedades: se acostumbra utilizar términos vagos que dejan al intérprete una libertad de apreciación, mientras que un algoritmo no probabilístico stricto sensu debe ser preciso e inequívoco.
• El tejido , sobre todo porque fue automatizado por el telar Jacquard, es una actividad que se puede decir algorítmica.
• Un rompecabezas , como el cubo de Rubik , puede resolverse sistemáticamente mediante un algoritmo que mecaniza su resolución.
• En el deporte, la ejecución de secuencias que responden a los propósitos de ataque, defensa, progresión, corresponde a algoritmos (en un sentido bastante vago del término). Ver en particular el artículo táctico (fútbol) .
• En enfermería , el juicio clínico es como un algoritmo. El juicio clínico se refiere a todos los procesos cognitivos y metacognitivos que conducen a un diagnóstico de enfermería . Implica procesos de pensamiento y toma de decisiones con el objetivo de mejorar el estado de salud y bienestar de las personas a las que apoyan los cuidadores.
• Un código legal , que describe un conjunto de procedimientos aplicables a un conjunto de casos, es un algoritmo.

Reseñas

En la vida cotidiana, en los últimos años se ha producido un cambio de significado en el concepto de "algoritmo" que se está volviendo más reductivo, ya que son esencialmente algoritmos para la gestión de big data , y por otro lado, más universal en el sentido que interviene en todos los ámbitos del comportamiento diario. La familia de algoritmos en cuestión realiza cálculos a partir de grandes masas de datos ( big data ). Hacen clasificaciones, seleccionan información y deducen un perfil, generalmente de consumo, que luego es utilizado o explotado comercialmente. Las implicaciones son numerosas y afectan a una amplia variedad de campos. Pero las libertades individuales y colectivas podrían, en última instancia, estar en peligro, como muestra la matemática estadounidense Cathy O'Neil en el libro Weapons of Math Destruction , publicado en 2016 y publicado en francés en 2018 bajo el título Algorithms: the time bomb (publicado por Les Arènes). .

“Hoy en día, los modelos y algoritmos matemáticos toman decisiones importantes, sirven para clasificar y categorizar personas e instituciones, influyen profundamente en el funcionamiento de los estados sin ningún control externo. Y con efectos de borde incontrolables. […] Este es un poder que se usa contra las personas. ¿Y por qué funciona? Porque la gente no sabe matemáticas, porque se siente intimidada. Fue esta noción de poder y política la que me hizo darme cuenta de que ya lo había visto en alguna parte. La única diferencia entre los modelos de riesgo en finanzas y este modelo de plusvalía en ciencia de datos es que, en el primer caso, en 2008, todos vieron la catástrofe vinculada a la crisis financiera. Pero, en el caso de los profesores, nadie ve el fracaso. Sucede a nivel individual. La gente es despedida en silencio, humillada, avergonzada de sí misma. "

En este libro, el autor alerta al lector sobre las grandes decisiones que hoy delegamos en algoritmos en campos tan variados como la educación, la salud, el empleo y la justicia, con el pretexto de que son neutrales y objetivas, cuando en realidad dan lugar a a "elecciones eminentemente subjetivas, opiniones, incluso prejuicios insertados en ecuaciones matemáticas".

La opacidad de los algoritmos es una de las principales razones de estas críticas. Una mejor información sobre su modo específico de funcionamiento permitiría aclarar el "contrato social entre los usuarios de Internet y los ordenadores". La descripción de cada algoritmo de su propio principio de clasificación de información ayuda al usuario a comprender mejor las opciones que ofrece el algoritmo y los resultados obtenidos.

Ética de los algoritmos

Los filósofos Wendell Wallach y Colin Allen han planteado cuestiones relacionadas con la implementación por parte de los programadores de reglas morales en algoritmos de inteligencia artificial  : "Hoy en día, los sistemas [automáticos] se están acercando a un nivel de complejidad que, en nuestra opinión, les obliga a tomar decisiones morales por sí mismos. […]. Esto ampliará el círculo de agentes morales más allá de los humanos a sistemas artificialmente inteligentes, que llamaremos agentes morales artificiales ” . En su libro Moral to robots: una introducción a la ética de los algoritmos , Martin Gibert destaca el papel de la programación en la ética de los robots, al abordar más específicamente las cuestiones morales vinculadas a la construcción de algoritmos. Él define un algoritmo como "nada más que una serie de instrucciones - o reglas - para lograr un objetivo determinado" . La ética de los algoritmos plantearía, por tanto, una pregunta: "¿Qué reglas implementar en los robots y cómo hacerlo?" " . Gibert subraya en particular la ambigüedad de estos agentes morales artificiales:

“Los agentes morales artificiales (AMA) no son, sin embargo, agentes morales en el sentido más fuerte del término. A diferencia de los humanos, no parecen ser responsables [sic] de sus acciones. Sin embargo, no necesitan serlo para tomar decisiones moralmente significativas y plantear una gran cantidad de preguntas sobre la ética de los algoritmos. "

Notas y referencias

1. La noción de problema se puede ver en un sentido amplio, puede ser una tarea a realizar, como ordenar objetos, asignar recursos, transmitir información, traducir un texto, etc. Recibe datos (las entradas ), por ejemplo los objetos a clasificar, la descripción de los recursos a asignar, las necesidades a cubrir, un texto a traducir, la información a transmitir y la dirección del destinatario, etc. y posiblemente proporciona datos (la salida ), por ejemplo, objetos ordenados, asociaciones de necesidad de recursos, un informe de transmisión, traducción de texto, etc.
2. Patrice Hernert, Algoritmos , París, Prensas Universitarias de Francia, coll.  " Qué se yo ? ",2002, 128  p. ( ISBN  978-2-13-053180-7 , OCLC  300211244 ) , pág.  5.
3. Especialmente en sistemas operativos y compilación
4. (en) Donald E. Knuth, Algoritmos , Stanford, Publicaciones CSLI,2011, 510  p. ( ISBN  978-1-57586-620-8 ).
5. Boolos y Jeffrey 1974, 1999: 19
6. Un breve resumen de la historia de la informática, serie web educativa .
7. Philippe Flajolet, Étienne Parizot, “¿Qué es un algoritmo? » , Interstices.fr, 2004.
8. Ver el artículo Jeanette M. Wing , "  Pensamiento computacional  ", Comunicaciones del ACM , vol.  49, n o  3,2006, p.  33 ( DOI  10.1145 / 1118178.1118215 , leer en línea )traducido al francés como pensamiento informático y el libro de Gilles Dowek, Las metamorfosis del cálculo: una historia asombrosa de las matemáticas , París, Édition Le Pommier, coll.  "Pruebas",2007, 223  p. ( ISBN  978-2-7465-0324-3 ).
9. Hervé Este curso de gastronomía molecular, volumen 1: Ciencia, tecnología, técnica ... culinaria: ¿qué relaciones? , (2009) Éditions Quae / Belin.
10. Laurent Théry , "  Resolviendo el cubo de Mini-Rubik  ", Intersticios ,24 de diciembre de 2009( leer en línea )
11. Marc Nagels, "  Razonamiento clínico: un atractor extraño  " , en 17marsconseil.fr ,14 de julio de 2016(consultado el 17 de julio de 2016 )
12. Dominique Cardon, Con qué sueñan los algoritmos: nuestras vidas en la era del big data , Édition du Seuil, coll.  "La República de las Ideas",2015, 108  p. ( ISBN  978-2-02-127996-2 ).
13. Simposio "algoritmos" de gobierno de la 1 st de febrero de el 2016.
14. Francis Donnat, Inteligencia artificial, ¿una amenaza para la privacidad? , Revisión de poderes n ° 170, Umbral,septiembre 2019, 210  p. ( ISBN  978-2-02-140678-8 ) , pág. 95
15. Lanzamiento de 17/11/2018, Cathy O'Neil: "Algoritmos de crear su propia realidad" [1]
16. "  " Los algoritmos son un arma de dominación social "  ", Bibliobs ,2 de diciembre de 2018( leer en línea , consultado el 3 de diciembre de 2018 )
17. Dominique Cardon, El lienzo que queremos , Bernard Stiegler, p23-43
18. Karine Mauvilly, Cyber-minimalismo , Seuil,2019( ISBN  2021402614 ) , pág.  209
19. Wendell Wallach, Colin Allen, "  Máquinas morales: enseñar a los robots bien desde el mal  ", Oxford University Press ,2010
20. Gibert, Martin , Moral a los robots: Una Introducción a la Ética de Algoritmos ( ISBN  978-2-89759-517-3 , 2-89759-517-5 y 978-2-89759-518- 0 , OCLC  1146545412 ).

Apéndices

Artículos relacionados

• Análisis de la complejidad de los algoritmos
• Algorítmica
• Corrección de un algoritmo
• Sesgo algorítmico

enlaces externos

• ¿Qué es un algoritmo? por Philippe Flajolet y Étienne Parizot en la revista en línea Interstices
• Definición del término "algoritmo" por académicos