Cómo este investigador ganador del Premio Turing se convirtió en un legendario asesor académico

Cómo un galardonado investigador del Premio Turing se convirtió en un legendario asesor académico

Cada campo académico tiene sus superestrellas. Pero algunas logran el estrellato no solo demostrando excelencia individual, sino también produciendo de manera constante futuras superestrellas. Un ejemplo notable de tal legendario asesor de doctorado es el físico John Archibald Wheeler de Princeton. En una ocasión se escribió una disertación sobre su guía y asesoró a Richard Feynman, Kip Thorne, Hugh Everett (quien propuso la teoría de las “muchas realidades” de la mecánica cuántica) y muchos otros que podrían formar colectivamente un departamento de física de primer nivel. En ecología, está Bob Paine, quien descubrió que ciertas “especies clave” tienen un impacto desproporcionado en el medio ambiente y comenzó una línea de influyentes ecologistas. Y en periodismo, está John McPhee, quien ha enseñado a generaciones de periodistas destacados en Princeton desde 1975.

La ciencia de la computación tiene su propia figura así: Manuel Blum, quien ganó el Premio Turing en 1995, el Premio Nobel de la informática. La especialidad de Blum es la informática teórica, un campo que a menudo escapa al radar del público en general. Pero seguramente has encontrado una de las creaciones de Blum: el “Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart” (prueba de Turing completamente automatizada para distinguir entre computadoras y humanos), mejor conocido como captcha, una prueba diseñada para distinguir humanos de bots en línea.

“No sé cuál ha sido su secreto. Pero ha sido un asesor tremendamente exitoso”, dice Michael Sipser, un científico de la computación teórica del MIT que fue asesorado por Blum, refiriéndose al “número extraordinario de estudiantes de doctorado” que han trabajado con él y luego han logrado un impacto en el campo. “Es extraordinario en el sentido literal de esa palabra, fuera de lo común”.

De MIT Technology Review Ver artículo completo

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