“Sgeun un etsduio de una uivenrsdiad ignlsea, no ipmotra el
odren en el que las ltears etsan ersciats, la uicna csoa ipormtnate es
que la pmrirea y la utlima ltera esetn ecsritas en la psiocion cocrrtea.
El rsteo peuden etsar ttaolmntee mal y aun asi pordas lelelo sin
pobrleams. Etso es pquoreno lemeos cada ltera por si msima, snio la
paalbra en un tdoo”
Si ha podido usted comprender el párrafo anterior, ha hecho
usted un buen trabajo de corrección de errores. Para un ser humano,
resulta tan sencillo que puede leerlo hasta un niño de seis años (he
hecho la prueba con uno). Eso también nos dice que el lenguaje es
redundante. Textos incorrectos o mutilados pueden comprenderse con
relativa facilidad. Si han visto a algún joven enviar mensajes por móvil
del estilo “kdams a ls 7 en l br, bsos, tq” sabrán a lo que me refiero.
La redundancia y la existencia de patrones en el lenguaje es uno
de los elementos que hacen tan difícil cifrar mensajes bien. ¿Podemos
cuantificar matemáticamente esa redundancia? O dicho de otro modo, ¿hay
algún modo de aplicar técnicas de análisis estadístico para, de alguna
forma, determinar cuán redundante es un idioma? Este, y otros problemas
similares, fueron resueltos por Claude Shannon en dos artículos ya
clásicos de 1947 y 1948, mientras trabajaba en los laboratorios Bell.
El primero de esos artículos se titula “Teoría matemática de la
comunicación”, y veremos algo de él en el presente artículo. En él,
Shannon trató el problema de cuantificar la información procedente de
una fuente, ver qué pasa con él cuando un mensaje es transmitido y
cuáles son las consecuencias que se pueden extraer. Puesto que esto
tiene relación con la transmisión de información, la codificación y la
criptografía, nos resultan de especial interés aquí. Así que prepárense
para un baño matemático, en el entendido de que nos saltaremos los
escollos más áridos para centrarnos en los conceptos fundamentales.
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