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Top 30 países más inteligentes del mundo (RANKING GLOBAL)

Ciencia

Por: pijamasurf - 04/06/2018

El este asiático domina el ranking de los países con mayor cociente intelectual. América latina y África se encuentran entre los lugares más bajos

La inteligencia es una cualidad sumamente deseada, puesto que al parecer está correlacionada con ingresos, salud, estatus y demás. Según las investigaciones de los profesores Richard Lynn y Tatu Vanhanen existe una clara correlación entre el cociente intelectual (IQ en inglés) y la economía de un país. Estos mismos profesores realizaron estudios en más de 80 países para determinar el promedio de IQ en el 2006. Hay una gran polémica en torno a si el IQ es solamente algo que tiene que ver con el medio ambiente, la educación y los factores culturales, o si la genética ejerce también influencia en ello. Al parecer, la ciencia se inclina a pensar que tanto la genética como el medio ambiente influyen; aunque es de notarse que la inteligencia heredada genéticamente a su vez es influenciada por el ambiente, así que existe un bucle de retroalimentación. Asimismo, existe una noción entre los científicos de que el IQ sólo mide un tipo de inteligencia y no es exhaustivo como estándar.

A continuación presentamos una lista de los 30 (y uno) países con más alto cociente intelectual en promedio. Los países del este de Asia ocupan todos los primeros lugares. Italia, Islandia y Suiza completan el top 10. En América Latina, Uruguay ocupa el lugar 39, con 96 puntos de IQ; Argentina el 47, con 93; Chile el 61, con 90; Costa Rica el 65, con 89; Ecuador y México tienen 88, lo cual los coloca entre el 70 y 71. Hay que mencionar que los países que tienen el mismo cociente son colocados en su lugar por orden alfabético (tomando en cuenta su nombre en inglés).

1. Hong Kong 108

2. Singapur 108

3. Corea del Sur 106

4. Japón 105

5. China 105

6. Taiwán 104

7. Italia 102

8. Islandia 101

9. Mongolia 101

10. Suiza 101

11. Austria 100 

12. Luxemburgo 100 

13. Holanda 100

14. Noruega

15. Reino Unido 100

16. Bélgica 99

17 Canadá 99

18. Estonia 99 

20. Finlandia 99

21. Alemania 99

22. Polonia 99

23. Suecia 99

24. Andorra 98

25. República Checa 98

26. Dinamarca 98

27. Francia  98

28. Hungría 98

29. Letonia 98

30. España 98

31. Estados Unidos 98

 

Con información de IQ Research

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Por: pijamasurf - 04/06/2018

Su funcionamiento implica el entrenamiento de la máquina para aprender cómo funciona el cerebro humano –principalmente el flujo sanguíneo– y la habilidad para escanearlo utilizando fMRI –imágenes de resonancia magnética funcional– con la intención de registrar tanto el flujo sanguíneo como las ondas cerebrales

La teoría de la cibernética ayudó a explicar no sólo el funcionamiento de la tecnología, sino también de muchas conductas intra e interpersonales de los humanos. Por ejemplo, esta teoría permitió desarrollar otra en función de la terapia sistémica familiar con la intención de enfrentar diversas crisis familiares en psicoterapia. De hecho, fue dicha teoría la que permitió definir los límites entre las máquinas y el ser humano, y se estableció que la diferencia entre ambos era el raciocinio: la capacidad de percibir, comprender, analizar y decidir ante diversos estímulos tanto del medio ambiente como de nuestro interior.

Ahora y conforme los avances tecnológicos, se ha establecido que el delicado límite entre las máquinas y el alma humana reside en la personalidad, las emociones y el raciocinio. Sin embargo, la ficción ha comenzado ya a describir la realidad –como sucedió en la película Her (2013)–: científicos de informática en Japón han desarrollado un sistema de inteligencia artificial –AI– capaz de visualizar los pensamientos humanos. Se trata de una tecnología que puede observar el pensamiento humano y convertirlo en imágenes.

Su funcionamiento implica el entrenamiento de la máquina para aprender cómo funciona el cerebro humano –principalmente el flujo sanguíneo– y la habilidad para escanearlo utilizando fMRI –imágenes de resonancia magnética funcional– con la intención de registrar tanto el flujo sanguíneo como las ondas cerebrales. A partir de ahí, el sistema usa esa información para descifrar el pensamiento del individuo y eventualmente "bajarla" a un formato de imagen mediante un sistema neuronal complejo –como sucede con la decodificación humana–. Para lograr que la proyección visual tenga un parecido completo con el pensamiento del individuo, los científicos hicieron uso de múltiples capas de DNN –redes neuronales profundas– y de DGN –red de generadores profundos– para asegurar imágenes precisas. Todo esto se realiza en tiempo real.

En palabras de los científicos Gouhua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima y Yukiyasu Kamitani:

Los patrones de las imágenes de resonancia magnética funcional –fMRI– han sido capaces de brindar una visualización del contenido perceptual humano. Sin embargo [este análisis] se ha limitado tan sólo a la reconstrucción con imágenes de poca calidad (Miyawaki et al., 2008; Wen et al., 2016) o con el emparejamiento de modelos (Naselaris et al., 2009; Nishimoto et al., 2011). El reciente trabajo mostró que la actividad cortical visual puede ser decodificada –o traducida– en características jerárquicas de DNN para la misma imagen input, proveyendo una manera de usar esta información de características visuales jerárquicas (Horikawa y Kamitani, 2017). Aquí se presenta un método de reconstrucción de imágenes novedoso, en el cual los valores del pixel de una imagen se optimizaron para realizar su DNN similar a la actividad humana de decodificación en múltiples capas. Hemos encontrado que las imágenes eran similares a las imágenes de estímulo [las que provocaron un pensamiento] –ambas imágenes con formas naturales y artificiales– y que poseían un contenido visual subjetivo durante la producción de las imágenes. Mientras que nuestro modelo sólo fue realizado con imágenes naturales, nuestro método generalizó exitosamente la reconstrucción de formas artificiales, indicando que nuestro modelo realmente ‘reconstruye’ o ‘regenera’ imágenes de la actividad cerebral –y no sólo emparejando modelos–. […] Los resultados sugieren que la información visual jerárquica en el cerebro puede combinarse efectivamente con la reconstrucción perceptual de imágenes subjetivas.

La aplicación de esta tecnología es vasta, por lo cual muchos de los actuales entrepreneurs en tecnología más poderosos del mundo están promoviendo la idea de prestar atención al uso que se le da a estos nuevos descubrimientos, al menos hasta crear una base ética que regule la utilización de los avances tecnológicos.