Transcripción al español de un fragmento de “Surprise AMA 09/17/2022”
Del minuto 00:28:05 al 00:32:34 del video original
Publicado en el canal de Youtube de Charles Hoskinson el 17 de Septiembre de 2022
Enlace a la versión doblada al español
Charles, ¿qué mirás para examinar un documento?
Bueno, esta es una buena pregunta, depende de la naturaleza del documento, osea de qué disciplina viene. La primera que todos hacemos, incluso aunque no digan que lo hacen, mirás los autores, lo primero que hacés, mirás el título y los autores, y mirás las afiliaciones, este tipo de cosas. Porque si has estado en el asunto el tiempo suficiente obtenés un sentido de quién es bueno en qué y dónde, si conocés los nombres o no. Básicamente eso te dice qué esperar, si yo veo a Yehuda Lindell, o Dan Bonnet, o John Katz, esa es una cosa muy diferente que ver a Andrew Miller, o David Misari, o algo así. Conocés su estilo de escritura, el nivel de rigurosidad que utilizan, el tipo de pruebas que podés esperar, el nivel de precisión que tienen, el lenguaje que utilizan. Y en última instancia, cuánto está ondulado a mano, cuánto no, ya sabés, este tipo de cosas. Algunas personas son muy muy buenos escritores, son hermosos, divertidos de leer, yo realmente disfruto los documentos de Phil Wadler, disfruto mucho a Silvio Micali, Addie Shamir también, creo que es un escritor fenomenal. Otros son muy técnicos, son muy secos, ah, son documentos duros para leer. Luego lees la interacción en la conclusión, intentás orientarte, entender dónde te estás metiendo. ¿Qué estás afirmando y cuán ambicioso sos? Mirás la conclusión y como que te da un sentido de cuánto afirman solucionar. Luego, podés ir sección por sección, y como que extraés los resultados principales.
Leer un documento de investigación adecuado que tiene un montón de matemáticas en el, en un dominio como la criptografía, o sistemas distribuidos, toma una semana, dos semanas, para atravesar ese documento hasta un punto en que podés replicar el protocolo en papel, donde entendés suficiente acerca de él, donde en pseudo código podés escribir un boceto de las características principales de él, hablar de él inteligentemente.
Ahora, desafortunadamente, en la mayoría de estos documentos es muy difícil reproducir todas las pruebas dentro del documento, porque en muchos casos, no obtenés una prueba completa sino en su lugar un boceto de prueba, tienden a dejar pruebas en los apéndices. Hay una variedad de razones para ello, usualmente alrededor de limitaciones del documento para conferencias en las que son arbitrados. Y también en algunos casos de hecho no han probado completamente todo, o sólo dan un resultado parcial. Así que esto se está volviendo cada vez más común. En algunos casos no, la gente es muy rigurosa, un montón de las anotaciones en algunos casos son muy bizarras, así que sólo depende de la naturaleza del documento. Pero en general la introducción, conclusión, la escolaridad, los autores y si ha sido revisado por pares o no, te dice un montón. Y si estás interesado mirás el protocolo, y tendés a agrupar las cosas. Para prueba de participación hay un enfoque de estilo BFT que es lo que toma Algorand, y luego hay otros enfoques como el que nosotros hemos tomado, que se ve mucho más parecido a lo que hace Bitcoin, pero en tierra POS, así que hay familias para este tipo de cosas. Y la criptografía de conocimiento cero es lo mismo, hay familias de este tipo de cosas, están utilizando grupos de clases, usan otras cosas. Y lo mirás y decís “oh, entiendo eso”, luego como que obtenés un sentido de lo que realmente están afirmando aquí, es uno de esos juegos de mejor, más rápido, más barato o es una nueva capacidad que no hemos visto antes. Así que es como “oh, ya no tenés que confiar en el arranque”, o tenés resistencia cuántica o algo así, ok, bastante interesante, y cuán lejos hay una implementación o este tipo de cosas. Pero generalmente así es cómo yo leo documentos en el espacio.
Pero eso es para este espacio, pero luego cuando mirás investigación médica, esa es una cosa completamente diferente, hay un montón de estadísticas en ello, tenés que pensar cuidadosamente acerca de la construcción experimental, factores confusos. Aquí con criptografía tenés un modelo adversarial, y tenés técnicas bien entendidas que tiene la gente, luego preguntás “¿es una simulación?”, este tipo de cosas, GUC, hay toda clase de cosas que van dentro de estas cosas, pero es muy estructurada, sólo lo agrupás y mirás bien de cerca y decís que estás convencido de que este es un argumento bastante bueno. Con investigación biológica es diferente porque estás mirando evidencia, y estás presentado la naturaleza de la evidencia, estás intentando razonar acerca de qué significa eso. Así que es un tipo de lectura muy diferente.