Cómo instalar WordPress

 Tutorial de instalación en español

A través de este detallado tutorial podrás llevar a cabo la tarea de instalar WordPress, de diferentes maneras en tu Hosting o alojamiento Web, con el fin de construir tu proyecto web con uno de los CMS más robustos y utilizados del mercado.

Cómo instalar WordPress (Actualizado 2020)

Dividido en varios apartados, este Manual de instalación de WordPress te va a permitir instalar o desinstalar WordPress con extrema facilidad, ya sea realizando la instalación de forma manual o usando un instalador automático de tu Hosting.

La ventaja más importante de WordPress.org frente a WordPress.com es que puedes utilizarlo gratuitamente en cualquier Hosting (self-hosted) sin necesidad de estar atado a un alojamiento específico y con la tranquilidad de tener el 100% del control de la instalación y posterior personalización y administración de tu web, sea para un Blog, una web corporativa o una tienda online.

Este Tutorial de Instalación de WordPress está basado en el Panel de Hosting cPanel, en Webempresa, donde utilizamos WordPress “self-hosted”.

 Instalación de WordPress

Existen básicamente dos formas de instalar WordPress en un Hosting:

• Instalación manual, paso a paso, realizada por el usuario.
• Instalación automática, 90% desasistida, donde el proceso descansa en el instalador.

Abordamos por separado estos dos métodos de instalación de WordPress, diferenciando también la instalación en un dominio principal del Hosting, en un subdominio y en un dominio adicional, ya que son los 3 casos más habituales que puedes encontrarte.

Son muchos los servicios de Hosting que ofrecen instaladores de WordPress a sus clientes para simplificar el proceso.

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Antes de empezar con la instalación en sí, es importante que tengas claro qué opciones de crear un sitio WordPress existen, cuáles son sus diferencias y cuál es la mejor para tu caso.

Si tienes claras estas diferencias, sáltate este apartado y vete directamente al siguiente (Cómo instalar WordPress en un hosting) donde ya empiezo con los pasos concretos de la instalación, pero mucha gente nos expresa dudas en esto. Así que he aquí una pequeña orientación previa.

RRHH

16 de Diciembre de 2010

Resolución de conflictos con inteligencia emocional

El término Inteligencia Emocional se refiere a la capacidad humana de sentir, entender, controlar y modificar estados emocionales en uno mismo y en los demás.

Jorge Palacios Plaza,
Licenciado en Ciencias Políticas y Sociología por la Universidad Complutense de Madrid

Como sabéis especialmente los abogados, está muy extendida la idea de considerar a los conflictos como algo negativo, asociado a la agresividad e irritabilidad, asociado a "tengo un problema gravísimo abogado". Por el contrario, dependiendo de la mirada del conflicto, hay otros tantos que pueden llegar a ser positivos: estos pueden ser una experiencia positiva, generadora de nuevas ideas o soluciones y a la vez catalizadora de cambios. Porque el conflicto no es en si mismo un problema. Hace días, un amigo separado me decía: "Jorge, te lo digo de verdad. Con mi separación me he liberado de muchas cosas. Quiero cambiar mi manera de ver y hacer las cosas a partir de ahora".

La cuestión es como se afronta la situación conflictiva. El buen manejo del conflicto es también mirar el vaso medio lleno y no medio vacío. Muchos de nosotros perdemos mas energía evitando o suavizando las diferencias que si habláramos abiertamente de ellas. Esto es inteligencia emocional. Bien guiado y valorado, el descontento creativo reduce tiempo, energía y ansiedad que se suele perder en disputas destructivas, maniobras secretas, falsas suposiciones, conductas agresivas, continuos malentendidos, y tantas y tantas otras.

Las personas que quieren afrontar adecuadamente situaciones conflictivas son principalmente, grandes negociadores. Como vosotros, abogados. Sois personas con elevada inteligencia interpersonal, que sabéis encontrar los puntos de equilibrio, donde las dos partes salen ganando y quedan satisfechas, habiendo pasado por el menor nivel de fricción posible. En este sentido, el equilibrio emocional es la piedra angular de cualquier táctica de resolución de conflictos.

En la práctica diaria de la abogacía, la inteligencia emocional nos puede sacar de innumerables conflictos, trabajando:

La conciencia de uno mismo: Se refiere al conocimiento de nuestras propias emociones y como nos afectan, Es importante conocer el modo en el que nuestro estado de animo influye en nuestro comportamiento, cuales son nuestras fortalezas emocionales y cuáles nuestras áreas de mejora.

Regularnos y autocontrolar nuestras emociones: El autocontrol nos permite no dejarnos llevar por los sentimientos del momento. Es saber reconocer qué es pasajero en una crisis y que perdura. Una idea, fija tu atención a los objetivos, y no a los obstáculos.

Actuar de forma positiva y optimista: ¿vaso medio lleno o medio vacío, tú eliges ...

Y cómo no, saber reconocer las emociones de los demás: saber interpretar las señales que los demás emiten de forma consciente y especialmente inconsciente es vital en un trabajo como el del abogado. El reconocer las emociones ajenas, aquello que los demás sienten y que se puede expresar por la expresión de la cara, por un gesto, por una mala contestación, nos puede ayudar a identificar y establecer mejores relaciones con las personas de nuestro entorno. Reconocer las emociones ajenas es el primer paso para entenderlas e identificarnos con ellas.

Las empresas chinas dominarán la inteligencia artificial en 2030

'En el año 2030 China liderará el desarrollo de la inteligencia artificial'. Así lo ha dicho el Gobierno chino, y no va a escatimar dinero y recursos para conseguirlo.

Juan Carlos F. Galindo

6 minutos de lectura

Además del Gobierno chino, varias provincias y ciudades del país, dice la consultora PwC, ofrecen políticas preferenciales e incentivos financieros generosos para las empresas emergentes en inteligencia artificial (IA). Por ejemplo, la ciudad de Shenyang ha establecido un fondo de inversión de 20.000 millones de yuanes, 23.400 millones de dólares de Hong Kong, centrado en el desarrollo de la robótica.

Estas políticas favorables son las que han inspirado innovaciones de las empresas en China en el campo de la IA. A multinacionales ya consolidadas como Baidu, Alibaba, Huawei, ZTE y Tencent, se han unido empresas emergentes como Megvii, iCarbonX, Mobvoi y SenseTime, y unicornios, startups con valoraciones de más de mil millones de dólares, como Didi, Chuxing y Xiaomi, que recientemente ha aterrizado en España para vender sus smartphone baratos, entre otros dispositivos.

Baidu, por ejemplo, ha desarrollado un sistema de traducción automática basado en redes neuronales que ha logrado una precisión de reconocimiento de voz superior a la de los humanos. También ha lanzado Apollo, una plataforma de código abierto para soluciones de conducción autónoma. Tencent, por su lado, ha creado su propio laboratorio de IA, que reúne a 50 científicos, investigadores y expertos de clase mundial para centrarse en "contenidos y juegos basados en la inteligencia artificial", señala PwC.

Ubicada en el puesto 11 en la lista de las 50 empresas más inteligentes del MIT Technology Review en 2017, Megvii está especializa en tecnología de visión por computadora. Su producto de reconocimiento facial, Face ++, ha reconocido y distinguido en China a más de 100 millones de rostros hasta el momento. Y iFlytek es líder mundial en procesamiento inteligente del habla y el lenguaje natural, alcanzando un valor de mercado de alrededor de 12.000 mil millones de dólares en 2017. Su tecnología de reconocimiento de voz es capaz de diferenciar entre todos los dialectos chinos.

Baidu ha desarrollado un sistema de traducción automática basado en redes neuronales que ha logrado una precisión de reconocimiento de voz superior a la de los humanos

Otra compañía a observar, dice la consultora Goldman Sachs en uno de sus últimos informes sobre IA, es el proveedor chino de servicios Meituan-Dianping. “Utiliza análisis de big data para generar la ruta de entrega más eficiente en menos de 100 milisegundos”. La aplicación más grande de China, Didi Chuxing, también está trabajando en aprendizaje profundo, interacción hombre-máquina, visión artificial y tecnologías de conducción inteligente. Procesa más de 4.500 terabytes de datos, recibe más de 20 mil millones de solicitudes de ruta y maneja más de 20 millones de pedidos de media al día, según Goldman. Hikvision usa inteligencia artificial para productos de vigilancia, incluidas cámaras inteligentes. Mobvoi, por su parte, se centra en el habla y lenguaje natural, y SenseTime está enfocada en la visión por computadora y el aprendizaje profundo, y en abril consiguió 450 millones de dólares de financiación en una ronda con inversores, y en la actualidad los expertos la valoran en unos 4.500 millones de dólares, unos 37.000 millones de euros.

Los fabricantes, de drones DJI, y de robots humanoides UBTECH, son otras de las empresas chinas que innovan utilizando IA y que Goldman Sachs destaca como referentes a nivel mundial ya en la actualidad, pero que cuentan con un enorme recorrido innovador en inteligencia artificial para los próximos años.

Al mismo tiempo que se produce en China esta explosión de empresas innovadoras en IA, un informe del Pentágono considera una amenaza potencial para la seguridad nacional a las compañías chinas. Hasta el punto de que el Departamento de Defensa de Estados Unidos quiere que el Gobierno prohíba las inversiones chinas en suelo americano, a pesar de que ya han invertido más de 700 millones de dólares en nuevas empresas estadounidenses en los últimos seis años. Huawei y ZTE ya están siendo investigadas por el Gobierno de Donald Trump, y los operadores americanos han decidido por el momento negar la compra de dispositivos inteligentes de estas empresas en Estados Unidos.

                                                           INTELIGENCIA A

¿Qué es la inteligencia artificial?
La propuesta citada más arriba de la reunión organizada por J. McCarthy y sus colegas incluye la que puede considerarse como la primera definición de inteligencia artificial. El documento define el problema de la inteligencia artificial como aquel de construir una máquina que se comporte de manera que si el mismo comportamiento lo realizara un ser humano, este sería llamado inteligente.
Existen, sin embargo, otras definiciones que no se basan en el comportamiento humano. Son las cuatro siguientes.
1. Actuar como las personas. Esta es la definición de McCarthy, donde el modelo a seguir para la evaluación de los programas corresponde al comportamiento humano. El llamado Test de Turing (1950) también utiliza este punto de vista. El sistema Eliza, un bot (programa software) conversacional es un ejemplo de ello.
2. Razonar como las personas. Lo importante es cómo se realiza el razonamiento y no el resultado de este razonamiento. La propuesta aquí es desarrollar sistemas que razonen del mismo modo que las personas. La ciencia cognitiva utiliza este punto de vista.
3. Razonar racionalmente. En este caso, la definición también se focaliza en el razonamiento, pero aquí se parte de la premisa de que existe una forma racional de razonar. La lógica permite la formalización del razonamiento y se utiliza para este objetivo.
4. Actuar racionalmente. De nuevo el objetivo son los resultados, pero ahora evaluados de forma objetiva. Por ejemplo, el objetivo de un programa en un juego como el ajedrez será ganar. Para cumplir este objetivo es indiferente la forma de calcular el resultado.Además de las definiciones mencionadas más arriba, hay aún otra clasificación de la inteligencia artificial según cuáles son los objetivos finales de la investigación en este campo. Son la inteligencia artificial fuerte y la débil.

Inteligencia artificial débil

Se considera que los ordenadores únicamente pueden simular que razonan, y únicamente pueden actuar de forma inteligente. Las partidarios de la inteligencia artificial débil consideran que no será nunca posible construir ordenadores conscientes, y que un programa es una simulación de un proceso cognitivo pero no un proceso cognitivo en sí mismo.Inteligencia artificial fuerteEn este caso se considera que un ordenador puede tener una mente y unos estados mentales, y que, por tanto, un día será posible construir uno con todas las capacidades de la mente humana. Este ordenador será capaz de razonar, imaginar, etc.

Temas en la inteligencia artificialAunque existen puntos de vista diferentes sobre qué es la inteligencia artificial, hay un acuerdo importante sobre cuales son los resultados atribuibles a esta rama de la Informática, así como a la clasificación de los métodos y técnicas desarrollados. Repasamos a continuación los cuatro grandes temas de la inteligencia artificial.
1. Resolución de problemas y búsqueda. La inteligencia artificial tiene como objetivo resolver problemas de índole muy diferente. Para poder cumplir este objetivo, dado un problema es necesario formalizarlo para poderlo resolver. Este tema se centra en cómo formalizarlo y las formas de resolución.
2. Representación del conocimiento y sistemas basados en el conocimiento. Es frecuente que los programas en inteligencia artificial necesiten incorporar conocimiento del dominio de aplicación (por ejemplo, en medicina) para poder resolver los problemas. Este tema se centra en estos aspectos.
3. Aprendizaje automático. El rendimiento de un programa puede incrementarse si el programa aprende de la actividad realizada y de sus propios errores. Se han desarrollado métodos con este objetivo. Existen también herramientas que permiten extraer conocimiento a partir de bases de datos.
4. Inteligencia artificial distribuida. Durante sus primeros años la inteligencia artificial era monolítica. Ahora, con los ordenadores multiprocesador e Internet, hay interés en soluciones distribuidas. Estas van desde versiones paralelas de métodos ya existentes a nuevos problemas relacionados con los agentes autónomos (programas software con autonomía para tomar decisiones e interaccionar con otros).
Además de los cuatro temas mencionados más arriba, existen otros que están fuertemente relacionados con la inteligencia artificial. Son los enumerados a continuación:
a) El lenguaje natural.b) La visión artificial.c) La robótica.d) El reconocimiento del ­habla.
Como se verá a continuación, muchas de las aplicaciones más llamativas utilizan algunas de las técnicas relacionadas con estos temas.


Paro, comercializado en España con el nombre Nuka, es una foca robot de origen japonés, que lleva desarrollándose desde 1993. / Foto: www.parorobots.com

Algunas aplicacionesHasta la fecha se han desarrollado muchas aplicaciones que utilizan algunos de los métodos o algoritmos diseñados en el área de la inteligencia artificial. En esta sección repasamos algunas de las aplicaciones existentes más vistosas o que han tenido relevancia histórica. Sin embargo, estas no son las únicas aplicaciones existentes, pues hay métodos desarrollados en esta rama de la Informática que se utilizan en aparatos de uso cotidiano o en el software empleado por empresas y corporaciones. Por ejemplo, por una parte, encontramos los algoritmos de búsqueda citados más arriba en los sistemas que construyen horarios teniendo en cuenta las restricciones de las entidades e individuos que participan en ellos. Por otra parte, los métodos de aprendizaje se usan para recomendar productos en las tiendas virtuales y para seleccionar los anuncios que se nos proporcionan al visitar ciertas páginas web. Otro ejemplo es el de los sistemas difusos, uno de los métodos de representación del conocimiento que han sido aplicados con éxito en problemas de control de muy diversa índole. Existen tanto cámaras digitales como lavadoras que incorporan en su interior un sistema difuso.
Pasamos a ver a continuación algunas de las aplicaciones más relevantes.
Aplicaciones en los juegosDurante décadas, la inteligencia artificial se ha dedicado a los juegos con el fin de derrotar a los mejores jugadores humanos. Se ha considerado siempre que la habilidad de jugar era propia de la inteligencia. Las damas y el othello fueron derrotados primero. En el año 1997 fue el turno del ajedrez. Ahora prácticamente queda únicamente el go por batir.

• Las damas. Chinnok, un programa desarrollado desde el año 1989 por el equipo de Jonathan Schaeffer, de la Universidad de Alberta, se convirtió en el año 1994 en el campeón mundial de damas. El programa incluye una base de datos con aperturas de los mejores jugadores y otra de situaciones finales cuando quedan 8 o menos fichas en el tablero. El mismo equipo investigador demostró años más tarde, en el año 2007, que cuando se juega a las damas de forma perfecta ningún jugador puede ganar. Esto significa que una estrategia óptima por parte de los dos jugadores únicamente puede llevar a tablas. La dificultad de esta demostración estriba en que puede haber aproximadamente 500 3 1020 tableros posibles, o, en palabras, cincuenta mil trillones de tableros. El problema es un millón de veces más difícil que el de las 4 en raya. La información sobre este programa se puede encontrar en: http://webdocs.cs.ualberta.ca/~chinook/.

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• El ajedrez. Durante muchos años se desarrollaron inventos y programas con el fin de ganar en el juego del ajedrez. Sin embargo, no fue hasta mayo del año 1997 cuando Deep Blue venció al campeón humano G. Kasparov en Nueva York. El programa desarrollado por IBM utilizaba hardware específico, bases de datos que permitían al programa jugar de forma perfecta en las situaciones finales con 7 o menos fichas en el tablero, y algoritmos de búsqueda del tipo minimax para encontrar la mejor solución en todos los otros casos. Se puede encontrar información sobre Deep Blue en la página web http://www.research.ibm.com/deepblue.

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• El go. Mientras los otros juegos ya han sido derrotados, no existe en la actualidad ningún programa informático que tenga un nivel suficiente en go como para ganar a los buenos jugadores humanos. Hace años que se considera el go un juego mucho más difícil que el ajedrez. La dificultad estriba en las dimensiones del tablero (19 3 19, con 361 intersecciones), el número de movimientos posibles en cada tablero y la dificultad de definir funciones que evalúen correctamente un tablero dado. Actualmente se han conseguido algunos programas que tienen un buen nivel en un tablero reducido de 9 x 9. Los programas que tienen un buen rendimiento no utilizan el mismo algoritmo de búsqueda que el ajedrez (el mínimax) sino el UCT.

Aplicaciones en robóticaLas aplicaciones en robótica se han desarrollado desde el principio de la informática con diversidad de objetivos: la automatización de procesos industriales, las aplicaciones militares y la exploración espacial. Mientras los primeros robots estaban orientados a realizar actividades repetitivas, actualmente se busca una mayor autonomía en relación a su capacidad de tomar decisiones. La evolución de la robótica también ha pasado por su intento de construir robots con forma humana y con capacidad de andar. A continuación se enumeran algunos de los logros más importantes en esta área.

• Los robots mascotas. Existen en la actualidad muchos robots para diversión o juegos. Podemos subrayar dos de ellos: los japoneses Paro y Aibo. El primero es un robot terapéutico para reducir el estrés de los pacientes y que permite incrementar su socialización. Aibo, presentado en el año 1999 e implementado y comercializado por SONY, es un robot en forma de perro con un sistema de visión y programable.

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• Los robots de exploración y reconocimiento. Se enviaron a la superficie de Marte dos robots, el 3 y el 24 de enero de 2004 respectivamente. Son los robots Spirit y Opportunity. Spirit estuvo activo hasta el año 2010 y Opportunity aún está en funcionamiento. El 26 de noviembre de 2011 se mandó un tercer robot, el Curiosity, que debe llegar a Marte en agosto de 2012. Este robot tiene una navegación automática media de 30 m/hora (y máxima de 90 m/hora). Se espera que su misión dure dos años.

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• Los robots bípedos. P3 fue el primer robot bípedo capaz de caminar. Su construcción, realizada por la compañía Honda, acabó en el año 1997. En octubre del año 2000, la misma compañía presentó el robot ASIMO (de Advanced Step in Innovative Mobility). Este robot es la culminación de la serie de robots P, todos desarrollados con el objetivo de disponer de robots con forma y capacidades motrices humanas. ASIMO es un robot bípedo que puede andar y correr. Además puede reconocer objetos móviles, posturas y gestos a partir de la información subministrada por sus cámaras.

Aplicaciones en vehículos inteligentesSe han construido muchos tipos de vehículos con diferentes grados de autonomía. En el apartado anterior ya se mencionaron algunos robots. Aquí se señalan vehículos que pueden llevar pasajeros.

• El metro de la ciudad japonesa de Sendai (仙台地下鉄). Este metro, desarrollado en el año 1987, fue el primero en el mundo con una conducción totalmente automatizada. Actualmente, son muchas las líneas de metro sin conductor en el mundo. El sistema fue realizado bajo la dirección de Seiji Yasunobu, miembro del laboratorio de Desarrollo de Sistemas de Hitachi. Está basado en técnicas de lógica difusa.

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• Coches autónomos. Stanley fue el coche ganador de la carrera «2005 DARPA Grand Challenge». El coche, autónomo y sin conductor, completó el recorrido de 212,4 km en el desierto de Mojave, en los Estados Unidos, en 6 horas y 54 minutos. En el 2007 se realizó la «2007 DARPA Grand Challenge» que consistía en recorrer 96 km en área urbana (en la base de las Fuerzas Aéreas George en California). Los coches circulaban procesando en tiempo real las reglas de circulación del estado de California. El 20 de septiembre de 2011, el coche Made in Germany de la Universidad Libre de Berlín se desplazó por las calles de esta ciudad en un viaje de 80 km. El recorrido fue entre el Centro de Congresos Internacional y la Puerta de Brandenburgo, en el centro de Berlín. El automóvil es completamente autónomo, aunque algunas informaciones, como la velocidad del recorrido, le vienen dadas y no son recogidas por sus cámaras. El coche reconoce la presencia de peatones y de semáforos. Para información del coche alemán puede consultarse la siguiente página web: http://autonomos.inf.­fu-berlin.de.

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• Los vehículos aéreos no tripulados (UAV, Unmanned Aerial Vehicle). El vehículo aéreo no tripulado Global Hwak fue el primero en cruzar el Océano Pacífico sin paradas. Realizó el trayecto de Estados Unidos (California) a Australia en abril del año 2001. Sin embargo, aún necesita un piloto en una estación terrestre y otros operadores para analizar los datos. De acuerdo con Weiss (2011), el principal problema de estos sistemas autónomos es que, aunque pueden recoger muchos datos, les falta todavía capacidad de proceso para tratar los datos en tiempo real y actuar de forma inteligente conforme a estos datos.

ConclusionesLa informática ha avanzado enormemente desde sus inicios hace 70 años. La potencia de cálculo se ha estado multiplicando por dos cada 18 meses, siguiendo la ley de Moore. Se cree que, si la ley de Moore se sigue cumpliendo, para el año 2030 la capacidad de cálculo de un procesador corresponderá a la de una persona.
A su vez, la cantidad de información almacenada digitalmente en la actualidad es enorme. Los buscadores como Google almacenan millones de copias de las páginas web existentes, y los servicios de correo de las compañías acumulan por millones nuestros mensajes. Las redes sociales registran cuáles son nuestros intereses y nuestras amistades. Las compañías guardan cualquier información, por insignificante que pueda ser, por si en el futuro les puede ser de alguna utilidad.
Naturalmente, un aumento de la velocidad de computación y una mayor capacidad de almacenaje implicará que los sistemas dispongan de más recursos para tomar decisiones y que estas decisiones se realicen de manera más informada y, a su vez, de manera más personalizada. 

Pefil: Vicenç Torra
Doctor en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) e investigador científico del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (CSIC). Fue profesor titular de la Universitat Rovira i Virgili. Preside la Asociación Catalana de Inteligencia Artificial.

Inició, en 2004, la organización del congreso Modeling Decisiones for Artificial Intelligence, que se celebra anualmente y tiene una evaluación de CORE B (el ranking de conferencias australiano). Fundador y editor de la revista Transactions on Data Privacy. Asimismo, es miembro del consejo editorial de las siguientes publicaciones: Fuzzy Sets and Systems, Information Sciences, Progress in Artificial Intelligence, Journal of Advanced Computational Intelligence and Informatics e International Journal of Computational Intelligence System.

Es autor, entre otros libros, de Fundamentos de Inteligencia Artificial y Del ábaco a la revolución digital.