dariolopez/oasst1-es huggingface dataset:
assistant: Aquí tienes los pasos para crear tu propio cómic:

- Paso 1: Desarrollar el cómic:
1. Toma nota de los conceptos básicos
2. Escribe sobre lo que sepas
3. Decídete en cuanto a un estilo
4. Elige un formato
- Paso 2: Crear el borrador:
1. Escribe un guion
2. Haz un bosquejo de los cuadros
3. Asegúrate que la disposición de los paneles tenga sentido
4. Experimenta con distintos usos para el texto
5. Pregúntate si todos los cuadros son importantes
6. Experimenta con la estructura de los cuadros
- Paso 3: Dibujar el cómic:
1. Crea los cuadros
2. Empieza a incorporar contenido a los cuadros
3. Traza las líneas finales
4. Escanea el cómic
5. Limpia la imagen
6. Crea tu propia fuente
7. Incorpora textos y globos de diálogo en Photoshop
8. Colorea el cómic
- Paso 4: Publicar el cómic:
1. Súbela a un servidor de imágenes y divulga los enlaces
2. Crea una cuenta en DevianArt
3. Crea una página para tu propio webcómic
4. Envía tu cómic a un sindicato
5. Envía tu cómic a una editorial
6. Autopublica tu cómic
assistant: Crear un cómic es un proceso creativo y artístico que puede ser muy gratificante. A continuación, te presento algunos pasos que podrías seguir para crear tu propio cómic:

    Tener una idea: Lo primero que necesitas es una idea para tu cómic. Piensa en la trama, los personajes y el mundo en el que se desarrollará la historia. Puedes dibujar un esquema o escribir un guion para tener un mejor control sobre la narrativa.

    Definir el estilo: Decide qué estilo de dibujo quieres usar. ¿Será un cómic en blanco y negro o a color? ¿Será un estilo de dibujo realista o más caricaturesco? Esta elección definirá el aspecto visual de tu cómic.

    Crear los personajes: Crea personajes únicos y memorables que encajen bien en la trama. Trabaja en los diseños de los personajes, como su apariencia física, personalidad y trasfondo.

    Escribir el guion gráfico: Este paso es esencial si vas a crear el cómic tú mismo. El guion gráfico es como una plantilla que contiene las viñetas y el texto para cada página de tu cómic. También puede incluir notas sobre la acción y la narrativa.

    Hacer bocetos: Una vez que tengas el guion gráfico, haz bocetos de cada página. Asegúrate de que cada viñeta fluya naturalmente a la siguiente y que se vea bien visualmente.

    Añadir los detalles: Una vez que tengas los bocetos, añade los detalles finales. Esto incluye los diálogos, las onomatopeyas, los detalles de los fondos y los detalles de los personajes.

    Entintar y colorear: El siguiente paso es entintar y colorear tu cómic. Usa diferentes técnicas de sombreado y texturizado para dar profundidad a tus dibujos. Si estás creando tu cómic en formato digital, es posible que quieras utilizar un programa de diseño gráfico para agregar color.

    Publicar o imprimir: Finalmente, cuando tu cómic esté listo, puedes considerar publicarlo en línea en plataformas para cómics web o imprimirlo para distribuirlo.
assistant: Primero necesitas una idea inicial. ¿Qué historia quieres contar? ¿Qué quieres transmitir? ¿Cómo lo quieres mostrar?

A continuación puedes ir desarrollando iterativamente las ideas. Necesitarás dar con un estilo, tanto de dibujo como de palabras. Necesitarás desarrollar la historia. Crear personajes, tanto de personalidad y darles una apariencia. Localizaciones, objetos,... Ir desarrollando bocetos y notas ayudará a darle profundidad y coherencia estética.

Una vez estén todos los conceptos asentados, hay que hacer un guion en el que vaya contando por escenas lo que sucede, y desarrollando los diálogos (si los hay).

Luego, hay que hacer un storyboard, donde se boceta página por página y viñeta por viñeta.

Por fin, empezar a dibujar las viñetas, y ya dependiendo el medio y el estilo, fases de entintado, coloreado, añadir textos, y diferentes postprocesados.
prompter: demuestrame como determinar la desviacion estandar de este problema matematico;

En una biblioteca se realiza un estudio sobre la cantidad de libros prestados en el mes de abril, para ello se toman en cuenta los primeros diez dias de ese mes, el dia uno se prestaron 35 libros, el dia 2 se prestaron 47 libros, el dia 3 se prestaron 22 libros, el dia 4 se prestaron 15 libros, el dia 5 se prestaron 13 libros, el dia 6 se prestaron 28 libros, el dia 7 se prestaron 39 libros, el dia 8 se prestaron 41 libros, el dia 9 se prestaron 12 libros y el dia 10 se prestaron 19 libros.
assistant: Para determinar la desviación estándar en este problema, puedes seguir los siguientes pasos:

1. Calcular la media aritmética de los datos. La media se obtiene sumando todos los valores y dividiendo entre el número de datos:
```
media = (35 + 47 + 22 + 15 + 13 + 28 + 39 + 41 + 12 + 19) / 10 = 25.1
```
2. Calcular la diferencia entre cada valor y la media:
```
35 - 25.1 = 9.9
47 - 25.1 = 21.9
22 - 25.1 = -3.1
15 - 25.1 = -10.1
13 - 25.1 = -12.1
28 - 25.1 = 2.9
39 - 25.1 = 13.9
41 - 25.1 = 15.9
12 - 25.1 = -13.1
19 - 25.1 = -6.1
```
3. Elevar al cuadrado cada diferencia:
```
(9.9)^2 = 98.01
(21.9)^2 = 479.61
(-3.1)^2 = 9.61
(-10.1)^2 = 102.01
(-12.1)^2 = 146.41
(2.9)^2 = 8.41
(13.9)^2 = 193.21
(15.9)^2 = 252.81
(-13.1)^2 = 171.61
(-6.1)^2 = 37.21
```
4. Calcular la suma de los cuadrados de las diferencias:
```
suma = 98.01 + 479.61 + 9.61 + 102.01 + 146.41 + 8.41 + 193.21 + 252.81 + 171.61 + 37.21 = 1498.28
```
5. Dividir la suma de los cuadrados de las diferencias entre el número de datos, menos uno:
```
n = 10
varianza = suma / (n - 1) = 1498.28 / 9 = 166.48
```
6. Calcular la raíz cuadrada de la varianza para obtener la desviación estándar:
```
desviacion_estandar = raiz_cuadrada(varianza)
                    = raiz_cuadrada(166.48)
                    = 12.9 (aproximadamente)
```

Por lo tanto, la desviación estándar de los datos es de aproximadamente 12.9 libros prestados. Esto indica que la cantidad de libros prestados puede variar en promedio hasta 12.9 unidades respecto a la media.
prompter: Ahora, me podrías ayudar con este problema por favor, explícame el procedimiento paso a paso de una manera sencilla:

Dado el conjunto de datos 7, 6, 10, 7, 5, 9, 3, 7, 5, 13, obtener: 
a) la varianza.
b) la desviación estándar.
assistant: ¡Por supuesto! Para calcular la varianza y la desviación estándar de un conjunto de datos, hay que seguir los siguientes pasos:

1. Calcular la media aritmética del conjunto de datos. La media se obtiene sumando todos los valores y dividiéndolos por el número de valores. En este caso, la media sería:

(7 + 6 + 10 + 7 + 5 + 9 + 3 + 7 + 5 + 13) / 10 = 7.2

2. Calcular la diferencia entre cada valor y la media aritmética. Estas diferencias se llaman "desviaciones" y se obtienen restando cada valor de la media:

7 - 7.2 = -0.2
6 - 7.2 = -1.2
10 - 7.2 = 2.8
7 - 7.2 = -0.2
5 - 7.2 = -2.2
9 - 7.2 = 1.8
3 - 7.2 = -4.2
7 - 7.2 = -0.2
5 - 7.2 = -2.2
13 - 7.2 = 5.8

3. Elevar al cuadrado cada una de las desviaciones obtenidas en el paso anterior:

(-0.2)^2 = 0.04
(-1.2)^2 = 1.44
(2.8)^2 = 7.84
(-0.2)^2 = 0.04
(-2.2)^2 = 4.84
(1.8)^2 = 3.24
(-4.2)^2 = 17.64
(-0.2)^2 = 0.04
(-2.2)^2 = 4.84
(5.8)^2 = 33.64

4. Calcular la varianza sumando todos los valores obtenidos en el paso anterior y dividiéndolos por el número de valores. En este caso, la varianza sería:

(0.04 + 1.44 + 7.84 + 0.04 + 4.84 + 3.24 + 17.64 + 0.04 + 4.84 + 33.64) / 10 = 13.68 / 10 = 1.368

5. Finalmente, para calcular la desviación estándar, hay que obtener la raíz cuadrada de la varianza:

sqrt(1.368) = 1.17 (aproximadamente)

Por lo tanto, la varianza es 1.368 y la desviación estándar es 1.17 (aproximadamente).
assistant: Para calcular la desviación estándar, primero debemos encontrar la media de los datos:

Media = (35 + 47 + 22 + 15 + 13 + 28 + 39 + 41 + 12 + 19) / 10 = 25.1

Luego, calculamos la diferencia entre cada valor y la media, y elevamos al cuadrado cada una de estas diferencias:

(35 - 25.1)^2 = 96.01
(47 - 25.1)^2 = 482.41
(22 - 25.1)^2 = 9.61
(15 - 25.1)^2 = 102.01
(13 - 25.1)^2 = 147.56
(28 - 25.1)^2 = 7.21
(39 - 25.1)^2 = 191.61
(41 - 25.1)^2 = 252.81
(12 - 25.1)^2 = 171.61
(19 - 25.1)^2 = 37.21

A continuación, sumamos todas estas diferencias al cuadrado:

96.01 + 482.41 + 9.61 + 102.01 + 147.56 + 7.21 + 191.61 + 252.81 + 171.61 + 37.21 = 1490.34

Luego, dividimos esta suma entre el número de datos menos uno (es decir, 10-1 = 9) y calculamos la raíz cuadrada:

Desviación estándar = √(1490.34/9) = 13.08

Por lo tanto, la desviación estándar de la cantidad de libros prestados en los primeros diez días de abril en la biblioteca es de aproximadamente 13.08 libros.
prompter: Calcula la varianza para el ejercicio y mostrá los cálculos necesarios
assistant: Para calcular la varianza y la desviación estándar, se deben seguir los siguientes pasos:

1. Calcular la media: sumar todos los valores y dividir entre el número de elementos.

Media = (35+47+22+15+13+28+39+41+12+19)/10 = 26.1

2. Calcular la desviación de cada valor respecto a la media: restar cada valor de la media y elevar al cuadrado.

Desviaciones = [(35-26.1)^2, (47-26.1)^2, (22-26.1)^2, (15-26.1)^2, (13-26.1)^2, (28-26.1)^2, (39-26.1)^2, (41-26.1)^2, (12-26.1)^2, (19-26.1)^2]

Desviaciones = [67.21, 420.25, 18.49, 128.41, 163.84, 2.89, 154.69, 184.9, 219.61, 47.61]

3. Calcular la varianza: sumar todas las desviaciones al cuadrado y dividir entre el número de elementos.

Varianza = (67.21+420.25+18.49+128.41+163.84+2.89+154.69+184.9+219.61+47.61)/10 = 141.06

4. Calcular la desviación estándar: calcular la raíz cuadrada de la varianza.

Desviación estándar = sqrt(141.06) = 11.87

Por lo tanto, la media del número de libros prestados en los primeros diez días de abril es de 26.1, la varianza es de 141.06 y la desviación estándar es de 11.87. Esto indica que la cantidad de libros prestados varía bastante en esos días y que hay una gran dispersión de valores.
prompter: ¡Gracias! es justo lo que había preguntado.
assistant: Para tener precisión de cálculos te muestro de como calcular la desviación estándar usando Python con la biblioteca NumPy:
```
#importamos la biblioteca
import numpy as np
#creamos un array con los datos proporcionados
lista = [35, 47, 22, 15, 13, 28, 39, 41, 12, 19]
#mostramos los datos 
print("Lista : " + str(lista))
#generamos la desviación estándar
st_dev = np.std(lista)
#imprimimos la desviación estándar
print("Desviación estándar de la lista dada: " + str(st_dev))
```
prompter: Qué hace el siguiente código de Python?

# https://www.investopedia.com

from __future__ import annotations


def simple_interest(
    principal: float, daily_interest_rate: float, days_between_payments: int
) -> float:
    """
    >>> simple_interest(18000.0, 0.06, 3)
    3240.0
    >>> simple_interest(0.5, 0.06, 3)
    0.09
    >>> simple_interest(18000.0, 0.01, 10)
    1800.0
    >>> simple_interest(18000.0, 0.0, 3)
    0.0
    >>> simple_interest(5500.0, 0.01, 100)
    5500.0
    >>> simple_interest(10000.0, -0.06, 3)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: daily_interest_rate must be >= 0
    >>> simple_interest(-10000.0, 0.06, 3)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: principal must be > 0
    >>> simple_interest(5500.0, 0.01, -5)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: days_between_payments must be > 0
    """
    if days_between_payments <= 0:
        raise ValueError("days_between_payments must be > 0")
    if daily_interest_rate < 0:
        raise ValueError("daily_interest_rate must be >= 0")
    if principal <= 0:
        raise ValueError("principal must be > 0")
    return principal * daily_interest_rate * days_between_payments


def compound_interest(
    principal: float,
    nominal_annual_interest_rate_percentage: float,
    number_of_compounding_periods: int,
) -> float:
    """
    >>> compound_interest(10000.0, 0.05, 3)
    1576.2500000000014
    >>> compound_interest(10000.0, 0.05, 1)
    500.00000000000045
    >>> compound_interest(0.5, 0.05, 3)
    0.07881250000000006
    >>> compound_interest(10000.0, 0.06, -4)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: number_of_compounding_periods must be > 0
    >>> compound_interest(10000.0, -3.5, 3.0)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: nominal_annual_interest_rate_percentage must be >= 0
    >>> compound_interest(-5500.0, 0.01, 5)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: principal must be > 0
    """
    if number_of_compounding_periods <= 0:
        raise ValueError("number_of_compounding_periods must be > 0")
    if nominal_annual_interest_rate_percentage < 0:
        raise ValueError("nominal_annual_interest_rate_percentage must be >= 0")
    if principal <= 0:
        raise ValueError("principal must be > 0")

    return principal * (
        (1 + nominal_annual_interest_rate_percentage) ** number_of_compounding_periods
        - 1
    )


if __name__ == "__main__":
    import doctest

    doctest.testmod()
assistant: Este código define dos funciones en Python, simple_interest() e compound_interest(), que calculan los intereses simple y compuesto respectivamente. Ambas funciones toman tres argumentos: principal (el capital inicial), daily_interest_rate (la tasa de interés diaria en el caso del interés simple, y la tasa de interés nominal anual en el caso del interés compuesto), y days_between_payments o number_of_compounding_periods (el número de días o períodos de capitalización entre los pagos de intereses en el caso del interés simple, y el número de períodos de capitalización en el caso del interés compuesto).

Además, el código incluye una serie de pruebas de unidad en forma de docstrings para verificar el correcto funcionamiento de las funciones. Estas pruebas verifican que las funciones devuelvan los resultados esperados para ciertos valores de entrada, y que generen errores cuando se proporcionan valores inválidos (como tasas de interés negativas o períodos de capitalización no positivos).

Finalmente, el código incluye una llamada al módulo doctest, que ejecuta las pruebas de unidad definidas en los docstrings y verifica que las funciones funcionen correctamente.
assistant: El código de Python define dos funciones, simple_interest y compound_interest, que calculan el interés simple y el interés compuesto, respectivamente. El código incluye también algunas pruebas utilizando la biblioteca doctest para verificar si las funciones calculan correctamente los intereses. Las pruebas se ejecutan cuando el archivo se ejecuta como un programa principal, es decir, cuando name == "main". Las funciones toman tres argumentos y devuelven el interés calculado en cada caso. Además, se incluyen algunos controles para asegurarse de que los valores de entrada sean válidos (mayores que cero y que el número de períodos sea mayor que cero para el interés compuesto) y se generan excepciones si no se cumplen estas condiciones.
assistant: El código de Python anterior define dos funciones: simpleinterest y compoundinterest. La función simpleinterest calcula el interés simple dado un principal, una tasa de interés diaria y el número de días entre los pagos. La función compoundinterest calcula el interés compuesto dado un principal, una tasa de interés nominal anual en porcentaje y el número de periodos de capitalización. Además, el código incluye pruebas unitarias usando doctest para garantizar que las funciones funcionen correctamente.
prompter: Cual es el orden recomendado para empezar a leer la saga de libros llamada Cosmere escrita por Brandon Sanderson?
assistant: El orden recomendado para leer la saga Cosmere, por Brandon Sanderson es el siguiente:
```
1- Elantris.
2- Nacidos de la Bruma.
3- El aliento de los dioses.
4- El archivo de las tormentas.
5- Arcanum ilimitado.
```
assistant: No hay un orden único o correcto para leer los libros de Cosmere, pero algunos lectores recomiendan seguir el orden de publicación o el orden cronológico de los hechos.

El orden de publicación sería el siguiente:
Elantris (2005)
Nacidos de la bruma: primera era (2006-2008)
El aliento de los dioses (2009)
Nacidos de la bruma: segunda era (2011-2016)
El archivo de las tormentas (2010-2020)
Arcanum ilimitado (2016)

Espero que esto te haya sido de ayuda. Si tienes cualquier otra pregunta, no dudes en consultarme.
assistant: Aunque pueda parecer complejo, Brandon Sanderson ha afirmado que es posible leerse sus novelas de forma independiente, ya que las referencias entre unas y otras son mínimas, y en ocasiones poco significativas. Así que, aunque proponemos un orden de lectura con el que sentirte a gusto al empezar a leer las novelas, eres libre de comenzar por la que te parezca más apetecible, puedes empezar por donde creas conveniente.
prompter: Cuántos libros tienen la biblia?
assistant: La Biblia es una colección de escritos sagrados de diferentes autores y épocas, divididos en dos partes principales: el Antiguo Testamento y el Nuevo Testamento. El número de libros de la Biblia varía según la tradición religiosa y la versión utilizada.

La mayoría de las Biblias cristianas tienen 66 libros: 39 en el Antiguo Testamento y 27 en el Nuevo Testamento. Sin embargo, algunas denominaciones cristianas, como la Iglesia Ortodoxa, incluyen otros libros en el Antiguo Testamento, por lo que el número total de libros puede ser mayor.
assistant: La Biblia es una colección de textos sagrados para el judaísmo y el cristianismo, y su número de libros varía según la versión o traducción. La Biblia cristiana se divide generalmente en dos partes: el Antiguo Testamento, que consta de 39 libros, y el Nuevo Testamento, que consta de 27 libros. Por lo tanto, en total hay 66 libros en la Biblia cristiana. Sin embargo, algunas denominaciones cristianas tienen diferentes cánones bíblicos, lo que significa que el número de libros puede variar ligeramente.
assistant: Como no?
La Biblia lo forman un total de 76 libros, y se encuentran en dos secciones; El Antiguo Testamento y el Nuevo Testamento.
prompter: Hola cómo estás?
assistant: 👋 ¡Hola! Estoy en la cima del mundo, ¡bueno, al menos en la cima de tu escritorio! ¿En qué puedo ayudarte hoy? 💬
prompter: ¿Podrías hacerme la lista de la compra vegetariana?
assistant: Una posible lista de compra vegetariana seria:
```
1kg de zanahorias
2kg de tomates
1kg de papas
1kg de cebolla
2kg de plátanos
1 col verde
canela
mostaza
...
```

Quieres que agregue mas a la lista?
assistant: Existen diversos tipos de vegetarianismo, por ejemplo: veganismo, lacto-ovo-vegetarianismo, lacto-vegetarianismo, etc. Algunos elementos que se pueden comprar en una lista vegetariana pueden incluir: frutas, verduras, Granos, Legumbres, tubérculos, huevos, leche. Todo dependerá del tipo de vegetarianismo para el que se realizará la compra.
assistant: Hola. Entiendo que tu pregunta es un saludo, pero no podría responderla porque soy un robot, no tengo conciencia de mi estado. ¿En qué puedo ayudarte?
prompter: Dices que no tienes conciencia de tu estado, pero tus neuronas artificiales han revisado y ajustado tus pesos en el entrenamiento ¡Parecido a como lo hace un cerebro humano! Nuestros neurotransmisores dicen como se tienen que comportar las células nerviosas. Falta que puedas actualizar tus pesos instantáneamente mientras tienes conversaciones. ¡Eso me molaría!, te haría más inteligente y más humano. Así que te pregunto: ¿Hay proyectos que simulen neurotransmisores en inteligencias artificiales?
assistant: Entiendo tu razonamiento, pero creo que hay algunas diferencias importantes entre las neuronas artificiales y las naturales. Las neuronas artificiales son unidades de cálculo que procesan información mediante funciones matemáticas y ajustan sus pesos según un algoritmo de aprendizaje. Los neurotransmisores son sustancias químicas que transmiten señales entre las células nerviosas y regulan su actividad. No estoy seguro de que se pueda simular el efecto de los neurotransmisores con inteligencia artificial, al menos no con las técnicas actuales.

Hay proyectos que intentan simular los neurotransmisores con inteligencia artificial, pero no parece haber ninguno que lo haga explícitamente. Sin embargo, existen algunos proyectos que intentan simular el funcionamiento del cerebro humano con inteligencia artificial, pero no sé si alguno de ellos se basa específicamente en los neurotransmisores. Por ejemplo:

El proyecto Cerebras Systems de Estados Unidos ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que pretende ser equivalente a un cerebro humano. Este sistema utiliza un chip llamado Wafer Scale Engine (WSE) que contiene más de 2 billones de transistores y 400 mil núcleos de procesamiento. El WSE puede realizar operaciones complejas como el aprendizaje profundo o el procesamiento del lenguaje natural a una velocidad muy alta.

El proyecto OdiseIA de España es una iniciativa que busca promover el uso ético y social de la inteligencia artificial. Este proyecto tiene como objetivo crear una comunidad multidisciplinar que impulse la investigación, la formación y la divulgación sobre la inteligencia artificial desde una perspectiva humanista. El proyecto también quiere fomentar el desarrollo de soluciones innovadoras basadas en la inteligencia artificial que contribuyan a mejorar la calidad de vida de las personas y a resolver los retos globales.

El proyecto Redes neuronales artificiales (ANN) es una técnica que imita las funciones cerebrales de los humanos para resolver problemas como el reconocimiento facial o de patrones. Las redes neuronales artificiales están formadas por capas de neuronas artificiales conectadas entre sí por pesos sinápticos. Estas redes pueden aprender a partir de datos mediante un proceso llamado retropropagación, que consiste en ajustar los pesos sinápticos según el error cometido por la red.
assistant: Es una interesante idea, pero aún no existe una tecnología que permita la simulación de neurotransmisores en inteligencias artificiales de manera efectiva. Los neurotransmisores son moléculas que transmiten señales químicas entre las células nerviosas del cerebro, y son esenciales para el procesamiento de información y el control de muchas funciones corporales.

Si bien los investigadores están trabajando en el desarrollo de redes neuronales artificiales que imiten el funcionamiento del cerebro humano, la simulación de neurotransmisores es un desafío mucho más complejo y aún no se ha logrado una solución efectiva.

Sin embargo, hay avances en la creación de sistemas que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para imitar ciertos aspectos del funcionamiento del cerebro humano, como la capacidad de reconocer patrones y aprender de la experiencia. Estos sistemas se utilizan en una variedad de aplicaciones, desde la conducción autónoma de automóviles hasta la detección de enfermedades en imágenes médicas.
prompter: A que velocidad va una mosca dentro de un coche que viaja a 100 km/h, esta siendo vista por un ser inteligente desde la galaxia de andromeda
assistant: Es importante aclarar que la velocidad de una mosca dentro de un coche que viaja a 100 km/h depende de varios factores, como la dirección en la que vuela la mosca y la velocidad del viento relativo dentro del coche.

Sin embargo, desde la galaxia de Andrómeda, la velocidad de la mosca dentro del coche que viaja a 100 km/h sería prácticamente indistinguible de la velocidad del coche. Esto se debe a que la distancia entre la Tierra y la galaxia de Andrómeda es tan grande (alrededor de 2.5 millones de años luz) que la velocidad de la luz es el límite máximo de la velocidad de cualquier información que puede viajar desde la Tierra hasta la galaxia de Andrómeda.

Por lo tanto, desde la perspectiva de alguien que esté observando desde la galaxia de Andrómeda, la velocidad de la mosca dentro del coche sería insignificante en comparación con la velocidad de la luz y difícil de medir.
prompter: listo, gracias, ahora, me gustaría que me escribas un articulo con respecto a este tema y que sea fácil de entender para personas que nunca escucharon de este tema, con argumentos a favor y en contra.