Map of Computer Science

Summary

El guion del video ofrece una visión panorámica de la informática, desde la construcción de computadoras para expandir nuestra capacidad de pensamiento hasta su evolución tecnológica. Se discuten las áreas fundamentales como la teoría computacional, ingeniería informática y sus aplicaciones. El video destaca la importancia de la maquina de Turing, la complejidad computacional, los algoritmos y la teoría de la información. Aborda también las áreas de ingeniería de computadoras, programación y lenguajes, sistemas operativos y la ingeniería del software. Finalmente, explora cómo la informática se aplica a problemas del mundo real, incluyendo la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural, con un vistazo a futuro de la tecnología y su impacto en la sociedad humana.

Takeaways

• 🧠 La informática se ha desarrollado para expandir nuestra capacidad de pensamiento, pasando de resolver aritmética a ser fundamental en áreas como la creación de gráficos realistas y la simulación del universo.
• 📱 La capacidad de procesamiento de los dispositivos se ha incrementado de manera asombrosa, con más poder en un teléfono móvil que en todo el mundo en la década de 1960.
• 🔬 La ciencia de la computación se divide en teoría fundamental, ingeniería informática y aplicaciones, con Alan Turing como figura central en la teoría.
• 🤖 La máquina de Turing es un modelo teórico que describe un computador de propósito general, y es la base de la computación moderna.
• 🔍 La teoría computabilidad intenta clasificar qué problemas son computables y cuáles no, como el famoso problema de detención que no puede ser resuelto por un computador.
• 🔄 La complejidad computacional categoriza los problemas según su escala y dificultad para ser resueltos por computadoras.
• 📚 La teoría de la información y la teoría del código estudian las propiedades de la información y cómo se puede medir, almacenar y comunicar.
• 🔐 La criptografía es esencial para mantener la información en internet segura, utilizando esquemas de encriptación basados en problemas matemáticos complejos.
• 🛠️ La ingeniería informática se enfoca en el diseño de computadoras capaces de realizar tareas variadas de manera óptima, pasando por el núcleo de la computadora, la CPU.
• 💻 El sistema operativo es una pieza fundamental del software de una computadora, controlando cómo se ejecutan otros programas en el hardware.
• 🤖 La inteligencia artificial es una de las áreas más prominentes de la investigación en informática, con el aprendizaje automático como una de las técnicas principales para que las computadoras aprendan de grandes cantidades de datos.

Q & A

¿Por qué se construyeron originalmente las computadoras?

Las computadoras se construyeron originalmente para resolver problemas aritméticos, pero rápidamente se mostraron inmensamente útiles para muchas otras tareas, como correr todo el internet, gráficos realistas, cerebros artificiales o simular el Universo.

¿Cómo ha cambiado el poder de procesamiento de las computadoras a lo largo del tiempo?

Las computadoras han vuelto más pequeñas y más potentes a una tasa increíble. Hay más poder de procesamiento en tu teléfono móvil que había en todo el mundo en la década de 1960.

¿Quién es considerado el padre de la ciencia de la computación teórica y qué aportó?

Alan Turing es considerado el padre de la ciencia de la computación teórica, quien formalizó el concepto de la máquina de Turing, que es una descripción simple de una computadora de propósito general.

¿Cuáles son las partes que componen una máquina de Turing y cómo se relacionan con las computadoras modernas?

Una máquina de Turing contiene un rollo infinitamente largo dividido en celdas con símbolos, una cabeza que puede leer y escribir símbolos en el rollo, un registrador de estado que almacena el estado de la cabeza y una lista de posibles instrucciones. En las computadoras modernas, el rollo es como la memoria de trabajo o RAM, la cabeza es la unidad central de procesamiento y la lista de instrucciones se mantiene en la memoria de la computadora.

¿Qué es el Lambda cálculo y cómo se relaciona con la computabilidad?

El Lambda cálculo es la base de la investigación en lenguajes de programación y es una forma de describir funciones matemáticas. Cada problema que es computable por una máquina de Turing también lo es utilizando el Lambda cálculo.

¿Qué es el problema de la parada y por qué es famoso en la teoría computabilidad?

El problema de la parada es un ejemplo famoso de un problema que, debido a su naturaleza, nunca puede ser resuelto por una computadora o un humano. Se trata de predecir si un programa se detendrá o continuará ejecutándose para siempre.

¿Qué es la complejidad computacional y cómo clasifica los problemas?

La complejidad computacional intenta categorizar los problemas según cómo se escalan en términos de memoria o pasos necesarios para resolverlos. Hay muchas clases de complejidad y muchos tipos de problemas que se adaptan a cada tipo.

¿Qué es un algoritmo y cómo es relevante para la programación?

Un algoritmo es un conjunto de instrucciones independientes del hardware o lenguaje de programación diseñado para resolver un problema particular. Es como una receta para construir un programa y mucho trabajo se invierte en desarrollar algoritmos para obtener el máximo rendimiento de las computadoras.

¿Qué es la teoría de la información y cómo se aplica en la compresión de datos?

La teoría de la información estudia las propiedades de la información y cómo puede ser medida, almacenada y comunicada. Una de sus aplicaciones es la compresión de datos, que permite que ocupen menos memoria mientras se preserva la mayor cantidad de información posible.

¿Qué es la criptografía y cómo es importante para la seguridad de la información en internet?

La criptografía es el estudio de los sistemas de cifrado y su aplicación es crucial para mantener la información enviada a través de internet en secreto. Depende de problemas matemáticos complejos para mantener la información segura.

¿Cuáles son algunas de las áreas importantes en la ingeniería informática y cómo se relacionan con el diseño de computadoras?

Las áreas importantes de la ingeniería informática incluyen la arquitectura de computadoras, el diseño del procesador, el uso de software y lenguajes de programación, y la creación de compiladores y sistemas operativos. Todas estas áreas se relacionan directamente con cómo se diseñan y funcionan las computadoras.

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo se relaciona con la investigación en ciencia de la computación?

La inteligencia artificial es una área de investigación en ciencia de la computación que busca desarrollar sistemas informáticos capaces de pensar por sí mismos. Incluye áreas como el aprendizaje automático, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.

¿Qué es el aprendizaje automático y cómo ha mejorado debido a los grandes volúmenes de datos?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que busca desarrollar algoritmos y técnicas para permitir que las computadoras aprendan de grandes volúmenes de datos y utilicen lo aprendido para tomar decisiones o clasificar cosas. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos ha permitido mejorar significativamente estos algoritmos.

¿Qué es la ciencia computacional y cómo utiliza las computadoras para responder preguntas científicas?

La ciencia computacional es el uso de computadoras para ayudar a responder preguntas científicas en áreas desde la física fundamental hasta la neurociencia. A menudo se utiliza la supercomputación para abordar problemas muy grandes, especialmente en el área de la simulación.

¿Cómo es la interacción humano-computadora y qué áreas se centran en mejorar la experiencia del usuario?

La interacción humano-computadora se enfoca en diseñar sistemas informáticos fáciles e intuitivos de usar. Áreas como la realidad virtual, la realidad aumentada y la telepresencia se centran en mejorar o reemplazar nuestra experiencia de la realidad.

¿Qué es la robótica y cómo da forma física a las computadoras?

La robótica es el campo que proporciona a las computadoras una forma física, desde dispositivos simples como un Roomba hasta el desarrollo de máquinas inteligentes similares a los humanos.

Outlines

00:00

🤖 Fundamentos de la Informática

Este párrafo introduce la evolución de las computadoras desde su creación para resolver aritmética hasta su uso en múltiples campos como la gestión de Internet, gráficos realistas e inteligencia artificial, todo basado en la manipulación de ceros y unos. Se destaca la rápida miniaturización y aumento de poder de las computadoras, y cómo la ciencia de la computación se divide en teoría fundamental, ingeniería informática y aplicaciones. Se menciona a Alan Turing y su máquina como base de la informática, y se explora la teoría de la computabilidad, el cálculo lambda, la teoría de la complejidad computacional y los algoritmos, así como la teoría de la información y la criptografía.

05:03

🛠 Ingeniería y Programación de Computadoras

En este párrafo se discute el desafío de diseñar computadoras capaces de realizar una amplia variedad de tareas. Se cubre la importancia del procesador central (CPU), el uso de múltiples núcleos en procesadores para paralelismo, y la diversidad de arquitecturas de procesadores. Se describen las capas de software y la importancia de los lenguajes de programación y compiladores en la creación de software. El párrafo también aborda la ingeniería de software, destacando la necesidad de traducir ideas creativas en instrucciones lógicas eficientes y la importancia de las prácticas y filosofías de diseño. Se mencionan áreas como la comunicación entre computadoras, el almacenamiento de datos, la evaluación del rendimiento y la generación de gráficos realistas.

10:07

🌐 Aplicaciones y Avances en la Ciencia de la Computación

Este párrafo se enfoca en cómo las computadoras resuelven problemas del mundo real, como el uso de optimización en viajes y la importancia de resolver problemas de satisfacción booleana (SAT) en la inteligencia artificial. Se explora el avance de la investigación en inteligencia artificial, incluyendo el aprendizaje automático, la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la representación del conocimiento. Se menciona el uso de grandes volúmenes de datos y la importancia de la hacking en la identificación de debilidades en sistemas informáticos. Finalmente, se tocan áreas como la ciencia computacional, la interacción humano-computadora, la realidad virtual, la realidad aumentada, la telepresencia y la robótica, destacando el impacto de las computadoras en la sociedad y las posibilidades futuras de esta tecnología.

Keywords

💡Computadora

Una computadora es un dispositivo electrónico que puede realizar operaciones aritméticas y lógicas específicas bajo la dirección de programas de ordenador. En el video, se menciona que las computadoras se construyeron originalmente para resolver problemas aritméticos, pero su utilidad se ha expandido a áreas como la gestión de Internet, gráficos realistas y simulaciones del universo.

💡Teoría de la computabilidad

La teoría de la computabilidad es el estudio de lo que es computable, es decir, qué problemas pueden ser resueltos por una computadora. En el video, se destaca el concepto de la máquina de Turing, que es una representación teórica de una computadora y que sirve como base para entender los límites de lo que es computable.

💡Máquina de Turing

La máquina de Turing es una máquina teórica que se utiliza para describir un ordenador de propósito general. Consiste en una cinta infinita dividida en celdas con símbolos y un cabezal que puede leer y escribir símbolos en la cinta. En el video, se describe cómo la máquina de Turing es fundamental para la ciencia de la computación y cómo las computadoras modernas tienen componentes equivalentes a la cinta y el cabezal.

💡Cálculo lambda

El cáculo lambda es un sistema formal de cálculo que se utiliza en la teoría de la computabilidad y en la investigación de lenguajes de programación. En el video, se menciona que cualquier problema computable por una máquina de Turing también lo es utilizando el cálculo lambda.

💡Problema del paro

El problema del paro, o halting problem, es un problema teórico en la ciencia de la computación que trata de determinar si un programa se detendrá o se ejecutará indefinidamente. En el video, se presenta como un ejemplo de un problema que no puede ser resuelto por una computadora.

💡Complejidad computacional

La complejidad computacional es el estudio de cuánto tiempo o espacio de memoria requiere un algoritmo para resolver un problema. En el video, se discute cómo algunos problemas son teóricamente solvable pero que, en la práctica, pueden requerir más tiempo o memoria del que está disponible.

💡Algoritmo

Un algoritmo es un conjunto de instrucciones para resolver un problema específico, independientemente del hardware o del lenguaje de programación utilizado. En el video, se resalta la importancia de desarrollar algoritmos eficientes para aprovechar al máximo las capacidades de las computadoras.

💡Teoría de la información

La teoría de la información es el estudio de las propiedades de la información, cómo puede ser medida, almacenada y comunicada. En el video, se menciona su aplicación en la compresión de datos, permitiendo que ocupen menos memoria sin perder información crucial.

💡Criptoanálisis

El criptoanálisis es el estudio de cómo descifrar o romper sistemas de cifrado. En el video, se señala la importancia del criptoanálisis en la seguridad de la información enviada a través de Internet, donde se utilizan esquemas de cifrado que dependen de problemas matemáticos complejos.

💡Ingeniería de computadoras

La ingeniería de computadoras se refiere al diseño y construcción de computadoras. En el video, se discute cómo los diseñadores de computadoras deben equilibrar la capacidad de resolver una amplia variedad de problemas de manera óptima, y cómo la arquitectura de la computadora, desde el procesador hasta el software, influye en su rendimiento.

💡Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es el área de la ciencia de la computación que busca desarrollar sistemas que puedan pensar por sí mismos. En el video, se menciona el aprendizaje automático, una rama de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos capaces de aprender de grandes cantidades de datos y utilizar ese conocimiento para tomar decisiones o clasificar objetos.

💡Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es el campo que se ocupa de hacer que las computadoras puedan entender y comunicarse en lenguaje humano. En el video, se describe cómo el PLN es esencial para la interacción humana-computadora y cómo se relaciona con otros campos como la representación del conocimiento y el análisis de datos.

💡Ciencia computacional

La ciencia computacional es el uso de computadoras para responder preguntas científicas en áreas desde la física fundamental hasta la neurociencia. En el video, se destaca cómo la supercomputación, que implica el uso de las computadoras más potentes del mundo, se aplica en problemas de gran escala, a menudo en el campo de la simulación.

Highlights

Computers were originally built for arithmetic but have become incredibly useful for various applications.

The exponential growth in computing power has made modern cell phones more powerful than all computers in the mid-60s.

The Apollo moon landing could have been run on a few modern gaming consoles.

Computer science is divided into three main parts: theory, engineering, and applications.

Alan Turing formalized the concept of a Turing machine, the foundation of computer science.

A Turing machine is composed of an infinitely long tape, a head, a state register, and a list of instructions.

Every problem computable by a Turing machine can also be solved using Lambda calculus.

Computability Theory classifies what is and isn’t computable, such as the halting problem.

Algorithms are independent sets of instructions designed to solve specific problems.

Information theory studies the properties of information, including data compression.

Cryptography is essential for keeping information sent over the internet secure.

Computer engineering involves designing computers capable of solving various problems optimally.

CPUs, GPUs, and FPGAs represent different computer architectures optimized for specific tasks.

Programming languages and compilers are crucial tools for software engineers.

Operating systems are the most important software, controlling how programs interact with hardware.

Software engineering involves translating creative ideas into logical instructions.

Optimization problems are prevalent and can save businesses significant amounts of money.

Artificial Intelligence is a forefront of computer science, focusing on self-thinking systems.

Machine learning is a prominent AI avenue, enabling computers to learn from data.

Computer vision, natural language processing, and knowledge representation are related fields to AI.

Big data and the Internet of Things contribute to the vast amounts of data available for analysis.

Hacking, while not a traditional discipline, is important in finding and exploiting computer system weaknesses.

Computational Science uses computers to answer complex scientific questions, often utilizing supercomputing.

Human-Computer Interaction focuses on designing intuitive computer systems.

Virtual reality, augmented reality, and telepresence are enhancing our experience of reality.

Robotics gives computers a physical form, ranging from simple devices to complex humanoid machines.

Computer science continues to develop rapidly, with ongoing research into new types of computers to overcome hardware limitations.

The impact of computers on human society has been immense, with future developments promising even more change.

Brilliant.org is recommended for learning more about computer science through problem-solving courses.

Transcripts

We built computers to expand our brains.

Originally scientists build computers to solve arithmetic, but they turned out to be incredibly

useful for many other things as well: running the entire internet, lifelike graphics, artificial

brains or simulating the Universe, but amazingly all of it boils down to just flipping zeros

and ones.

Computers have become smaller and more powerful at an incredible rate.

There is more computing power in your cell phone then there was in the entire world in

the mid 60s.

And the entire Apollo moon landing could have been run on a couple of Nintendos.

Computer science is the subject that studies what computers can do.

It is diverse and overlapping field but I’m going to split it into three parts.

The fundamental theory of computer science, computer engineering, and Applications.

We’ll start with the father of theoretical computer science: Alan Turing, who formalised

the concept of a Turing machine which is a simple description of a general purpose computer.

People came up with other designs for computing machines but they are all equivalent to a

Turing machine which makes it the foundation of computer science.

A Turing machine contains several parts: An infinitely long tape that is split into cells

containing symbols.

There is also a head that can read and write symbols to the tape, a state register that

stores the state of the head and a list of possible instructions.

In todays computers the tape is like the working memory or RAM, the head is the central processing

unit and the list of instructions is held in the computer’s memory.

Even though a Turing machine is a simple set of rules, it’s incredibly powerful, and

this is essentially what all computers do nowadays.

Although our computers obviously have a few more parts like permanent storage and all

the other components.

Every problem that is computable by a Turing machine is computable using Lambda calculus

which is the basis of research in programming languages.

Computability Theory attempts to classify what is and isn’t computable.

There are some problems that due to their very nature, can never be solved by a computer,

a famous example is the halting problem where you try to predict whether a program will

stop running or carry on forever.

There are programs where this is impossible to answer by a computer or a human.

Many problems are theoretically solvable but in practice take too much memory or more steps

than lifetime of the Universe to solve, and computational complexity attempts to categorise

these problems according to how they scale.

There are many different classes of complexity and many classes of problem that fall into

each type.

There are a lot of real world problems that fall into these impossible to solve categories,

but fortunately computer scientists have a bunch of sneaky tricks where you can fudge

things and get pretty good answers but you’ll never know if they are the best answer.

An algorithm is a set of instructions independent of the hardware or programming language designed

to solve a particular problem.

It is kind of like a recipe of how to build a program and a lot of work is put into developing

algorithms to get the best out of computers.

Different algorithms can get to the same final result, like sorting a random set of numbers

into order, but some algorithms are much more efficient than others, this is studied in

O(n) complexity.

Information theory studies the properties of information and how it can be measured,

stored and communicated.

One application of this is how well you can compress data, making it take up less memory

while preserving all or most of the information but there are lots of other applications.

Related to information theory is coding theory.

And Cryptography is obviously very important for keeping information sent over the internet

secret.

There are many different encryption schemes which scramble data and usually rely on some

very complex mathematical problem to keep the information locked up.

These are the main branches of theoretical computer science although there are many,

more I don’t have time to go into Logic, Graph Theory, Computational Geometry, Automata

Theory, Quantum Computation, Parallel Programming, Formal Methods and Datastructures, but lets

move on to computer engineering.

Designing computers is difficult because they have to do so many different things.

Designers need to try and make sure they are capable of solving many different kinds of

problem as optimally as possible.

Every single task that is run on the computer goes through the core of the computer: the

CPU.

When you are doing lots of different things at the same time, the CPU needs to switch

back and forth between these jobs to make sure everything gets done in a reasonable

time.

This is controlled by a scheduler, which chooses what to do when and tries to get through the

tasks in the most efficient way, which can be very difficult problem.

Multiprocessing helps speed things up because the CPU has several cores that can execute

multiple jobs in parallel.

But this makes the job of the scheduler even more complex.

Computer architecture is how a processor is designed to perform tasks and different architectures

are good at different things.

CPUs are general purpose, GPUs are optimised for graphics and FPGAs can be programmed to

be very fast at a very narrow range of task.

On top of the raw hardware there are many layers of software, written by programmers

using many different programming languages.

A programming language is how humans tell a computer what to do and they vary greatly

depending on the job at hand from low level languages like assembly through to high level

languages like python or javascript for coding websites and apps.

In general, the closer a language is to the hardware, the more difficult it is for humans

to use.

At all stages of this hierarchy the code that programmers write needs to be turned into

raw CPU instructions and this is done by one or several programs called compilers.

Designing programming languages and compilers is a big deal, because they are the tool that

software engineers use to make everything and so they need to be as easy to use as possible

but also be versatile enough to allow the programmers to build their crazy ideas.

The operating system is the most important piece of software on the computer as it is

what we interact with and it controls how all of the other programs are run on the hardware,

and engineering a good operating system is a huge challenge.

This brings us to software engineering: writing bundles of instructions telling the computer

what to do.

Building good software is an art form because you have to translate your creative ideas

into logical instructions in a specific language, make it as efficient as possible to run and

as free of errors as you can.

So there are many best practices and design philosophies that people follow.

Some other important areas are getting many computers to communicate and work together

together to solve problems.

Storing and retrieving large amounts of data.

Determining how well computer systems are performing at specific tasks, and creating

highly detailed and realistic graphics.

Now we get to a really cool part of computer science, getting computers to solve real world

problems.

These technologies underlie a lot of the programs, apps and websites we use.

When you are going on vacation and you want to get the best trip for the money you are

solving an optimisation problem.

Optimisation problems appear everywhere and finding the best path or most efficient combination

of parts can save businesses millions of dollars.

This is related to Boolean Satisfiability where you attempt to work out if a logic formula

can be satisfied or not.

This was the first problem proved to be NP-complete and and so widely considered to be impossible

to solve, but amazing development of new SAT solvers means that huge SAT problems are solved

routinely today especially in artificial intelligence.

Computers extend our brains multiply our cognitive abilities.

The forefront of computer science research is developing computer systems that can think

for themselves: Artificial Intelligence.

There are many avenues that AI research takes, the most prominent of which is machine learning

which aims to develop algorithms and techniques to enable computers to learn from large amounts

of data and then use what they’ve learned to do something useful like make decisions

or classify things.

And there are many different types of machine learning.

Closely related are fields like computer vision, trying to make computers able to see objects

in images like we do, which uses image processing techniques.

Natural language processing aims to get computers to understand and communicate using human

language, or to process large amounts of data in the form of words for analysis.

This commonly uses another field called knowledge representation where data is organised according

to their relationships, like words with similar meanings are clustered together.

Machine learning algorithms have improved because of the large amount of data we give

them.

Big data looks at how to manage and analyse large amounts of data to get value from it.

And will get even more data from the Internet of Things, adding data collection and communications

to everyday objects.

Hacking is not a traditional academic discipline but definitely worth mentioning.

Trying to find weaknesses in computer systems, and take advantage of them without being noticed.

Computational Science uses computers to help answer scientific questions from fundamental

physics to neuroscience, and often makes use of Super Computing which throws the weight

of the worlds most powerful computers at very large problems, often in the area of Simulation.

Then there is Human Computer Interaction which looks at how to design computer systems to

be easy and intuitive to use.

Virtual reality, Augmented Reality and Teleprescence enhancing or replacing our experience of reality.

And finally Robotics which gives computers a physical embodiment, from a roomba to trying

to make intelligent human like machines.

So that is my Map of Computer Science, a field that is still developing as fast as it ever

has despite that fact that the underlying hardware is hitting some hard limits as we

struggle to miniaturise transistors any more, so lots of people are working on other kinds

of computers to try and overcome this problem.

Computers have had an absolutely huge impact on human society and so it is going to be

interesting to see where this technology goes in the next one hundred years.

Who knows, perhaps one day, we'll all be computers.

As per usual if you want to get hold of this map as a poster I have made it available so

check in the description below for some links, and also if you want to find out more about

computer science I recommend you check out the sponsor for this video brilliant dot org.

People often ask me how to go about learning more about the kinds of subjects I cover in

these videos, and as well as watching videos, a really great way is to get down and solve

some real problems.

And brilliant does and excellent job at this.

It's a really cool website and also an app which helps you learn by getting you to solve

interesting problems in science, mathematics and computer science.

And each of the courses starts off kind of easy and fun and then gets more and more challenging

as you master the concepts.

If you want to learn specifically about computers science they have got whole courses built

around topics in this video like logic, algorithms, machine learning, artificial intelligence,

so if you want to check that out brilliant dot org slash dos, or even better click the

link in the description below because that lets them know that you have come from here.

So thanks again for watching, and I'll be back soon with a new video.