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Borja TosarIgnacio CrespoJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor SocasGastón Giribetenfoque humano vs ia en demostracionesinteligencia artificial resuelve problemas matemáticoscamino recto oculta contexto paisajeesfuerzo humano para entender el paisajeinteligencia artificial resolución problemasecuación doble soluciones autosemilaresanalogía río cruces equivalentesselva paisaje inteligencia artificialanalogía inteligencia artificial camino rectocruzar río ia única soluciónpaisaje subyacente inteligencia artificialFrancis VillatoroMiguel CamarasaMatt SchmeichNeivir StokesIgnacio CrespoBorja TosarInteligencia ArtificialMatemática
Analogía Inteligencia Artificial camino recto
Con
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Francis Villatoro continúa la analogía sobre cómo la inteligencia artificial resuelve problemas matemáticos, comparando su enfoque con un camino recto que oculta el contexto del 'paisaje' subyacente. Explica que para cruzar un río, la IA ofrece una única solución.
…te da un contexto y te crea un camino. Eso lo ha dibujado muy bien un tuit que ha habido una charla y te ponen las slides, las páginas de la presentación en tuit muy breves y acaba la charla con una imagen muy bonita como de un juego de estos de... Y te muestra un mapa, un mapa como del juego, y dices: «Un humano para ir desde aquí hasta aquí recorre todo el paisaje, se desvía del camino correcto». Pero en la IA te muestra nuestra apariencia, solamente te muestra los pequeños trocitos, los pequeños cuadraditos de paisaje que llevan de manera directa de un punto al otro. Tú partes de un cierto punto y llegas a la demostración con un camino perfectamente recto; te has perdido todo el paisaje. Y tienes un camino además que tiene unas baldosas, una baldosa más azul y dices: ¿Por qué esta es azul? Y esta es más marrón, pero resulta que es que la azul es que hay un río que está cruzando el paisaje. La marrón es que ahí hay una montaña y tiene poca vegetación y es muy alta. Pero tú no lo ves, porque tú solo ves el camino en línea recta. Y eso es lo que nos están dando estas demostraciones. Conforme las demostraciones son cada vez más largas, las demostraciones de la IA, es más difícil reconstruir el paisaje, porque el paisaje recorrido es mucho más amplio, mucho más ancho, mucho más vasto. Y entonces el esfuerzo de los humanos para entender ese paisaje, porque lo que nosotros queremos es aprender y lo que queremos aprender es el paisaje. Por eso yo cuando comenté la noticia, destaqué algunos puntos, por ejemplo, cuando en las soluciones autosemilares, autosemejantes, que son las típicas en un proceso de blow-up, la ecuación que le salía es una ecuación doble que tenía múltiples soluciones. Eso es ver el paisaje, es como decir, yo estoy recorriendo una selva y de repente me encuentro un río y digo, pues para cruzar el río hay varios caminos por los que puedo cruzar, pero son todos equivalentes, ¿hay un camino que es mejor para los demás? La intercinta artificial te da solo un cruce, dice, yo Cruzo el camino y cruzo el río y da lo mismo que si para cruzarlo se ha montado encima de un cocodrilo y ha logrado que el cocodrilo le cruce el camino, que si ha cogido un puente o ha cogido una liana o ha saltado en plantarza. Eso al humano le es relevante, sobre todo por ver diferentes caminos, porque implica ciertas dificultades, ciertas maneras de ver el paisaje de ese mundo platónico, de las ideas que muchas veces a los matemáticos nos gusta tratar de ver como la realidad en la que estamos explorando, ¿no? Nos sentimos como exploradores, ¿no? Estamos descubriendo, no nos sentimos creadores, pero eso le falta a la inteligencia artificial ahora mismo. tiene…
Significado #1 · Palabras #2
Francis Villatoro explica cómo la inteligencia artificial resuelve problemas complejos trabajando durante largos periodos y utilizando toda la información disponible en internet.
Habla: Francis VillatoroSignificado #18inteligencia artificial resuelve problemasfrancis villatoro explica inteligencia artificialinteligencia artificial acceso internetorígenes ideas inteligencia artificial…artificial sepa de dónde está extrayendo las ideas entonces lo que sí podemos pedirle es que busque un artículo, que lea el artículo y que ahora opere y entonces automáticamente ya sabe que todo lo está sacando de ese artículo. Pero cuando la ponemos a Resolver un problema complicado, y está durante 80 horas trabajando. No sabe la inteligencia artificial; la está sacando todo de todo lo que sabe y de todo a lo que tiene acceso a través de internet o está usando todo. Entonces, en ese uso de todo, no sabe dónde radican los orígenes de las ideas que está usando. Entonces tú Te lees la demostración y vas viendo tú como humano, y vas viendo esto viene de aquí, esto viene de allí. Entonces, cuando a la derecha artificial le pides que te busque sus fuentes, se las inventa posteriori; nunca se las inventa realmente, no son las…
Francis Villatoro continúa la analogía sobre cómo la inteligencia artificial resuelve problemas matemáticos, comparando su enfoque con un camino recto que oculta el contexto del 'paisaje' subyacente. Explica que para cruzar un río, la IA ofrece una única solución.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #2enfoque humano vs ia en demostracionesinteligencia artificial resuelve problemas matemáticoscamino recto oculta contexto paisajeesfuerzo humano para entender el paisajeinteligencia artificial resolución problemasecuación doble soluciones autosemilaresanalogía río cruces equivalentesselva paisaje inteligencia artificialanalogía inteligencia artificial camino rectocruzar río ia única soluciónpaisaje subyacente inteligencia artificial…te da un contexto y te crea un camino. Eso lo ha dibujado muy bien un tuit que ha habido una charla y te ponen las slides, las páginas de la presentación en tuit muy breves y acaba la charla con una imagen muy bonita como de un juego de estos de... Y te muestra un mapa, un mapa como del juego, y dices: «Un humano para ir desde aquí hasta aquí recorre todo el paisaje, se desvía del camino correcto». Pero en la IA te muestra nuestra apariencia, solamente te muestra los pequeños trocitos, los pequeños cuadraditos de paisaje que llevan de manera directa de un punto al otro. Tú partes de un cierto punto y llegas a la demostración con un camino perfectamente recto; te has perdido todo el paisaje. Y tienes un camino además que tiene unas baldosas, una baldosa más azul y dices: ¿Por qué esta es azul? Y esta es más marrón, pero resulta que es que la azul es que hay un río que está cruzando el paisaje. La marrón es que ahí hay una montaña y tiene poca vegetación y es muy alta. Pero tú no lo ves, porque tú solo ves el camino en línea recta. Y eso es lo que nos están dando estas demostraciones. Conforme las demostraciones son cada vez más largas, las demostraciones de la IA, es más difícil reconstruir el paisaje, porque el paisaje recorrido es mucho más amplio, mucho más ancho, mucho más vasto. Y entonces el esfuerzo de los humanos para entender ese paisaje, porque lo que nosotros queremos es aprender y lo que queremos aprender es el paisaje. Por eso yo cuando comenté la noticia, destaqué algunos puntos, por ejemplo, cuando en las soluciones autosemilares, autosemejantes, que son las típicas en un proceso de blow-up, la ecuación que le salía es una ecuación doble que tenía múltiples soluciones. Eso es ver el paisaje, es como decir, yo estoy recorriendo una selva y de repente me encuentro un río y digo, pues para cruzar el río hay varios caminos por los que puedo cruzar, pero son todos equivalentes, ¿hay un camino que es mejor para los demás? La intercinta artificial te da solo un cruce, dice, yo Cruzo el camino y cruzo el río y da lo mismo que si para cruzarlo se ha montado encima de un cocodrilo y ha logrado que el cocodrilo le cruce el camino, que si ha cogido un puente o ha cogido una liana o ha saltado en plantarza. Eso al humano le es relevante, sobre todo por ver diferentes caminos, porque implica ciertas dificultades, ciertas maneras de ver el paisaje de ese mundo platónico, de las ideas que muchas veces a los matemáticos nos gusta tratar de ver como la realidad en la que estamos explorando, ¿no? Nos sentimos como exploradores, ¿no? Estamos descubriendo, no nos sentimos creadores, pero eso le falta a la inteligencia artificial ahora mismo. tiene…
Francis Villatoro continúa la analogía sobre cómo la inteligencia artificial resuelve problemas matemáticos, comparando su enfoque con un camino recto que oculta el contexto del 'paisaje' subyacente.
Habla: Francis VillatoroSignificado #2 · Palabras #1inteligencia artificial resuelve problemas matemáticosconocimiento humano caminos alternativospaisaje subyacente inteligencia artificialdemostraciones matemáticas inteligencia artificialcreatividad carente en demostraciones villatoroúnico camino no es matemática…me dice en este paso de aquí, en estos tres párrafos de la demostración, yo he partido de este conocimiento y he aportado esto, nosotros podemos valorar si son más creativos, menos creativos, más humanos, menos humanos, pero si solamente tenemos un salto, Vas pegando saltos y con un camino de más aparentemente. Evidentemente, extremadamente recto, o sea, un camino que prácticamente parece que no tiene ningún tipo de desviación, cuando eso no es el conocimiento humano. El conocimiento humano es un conocimiento de ir generando muchos caminos alternativos, explorándolo, volviendo para atrás, volviendo a avanzar por aquí, va por acá, o aquí he llegado más lejos. Ponerme contra alguna pared, una obstrucción matemática no puede continuar; tengo que ir para atrás. Eso nos falta en este tipo de demostraciones. Y en ese sentido son demostraciones muy poco creativas, no son demostraciones que creen matemática nueva, no hay matemática nueva en estas demostraciones porque solo tengo un único camino y un único camino no es matemática, la matemática no es un único Camino, la matemática no es leer la historia del explorador mirando los datos en el GPS del camino que ha recorrido. La historia es todo lo que le va pasando al explorador, mientras va recorriendo el camino, mientras está descubriendo: aquí vi una serpiente,…
Ignacio Crespo continúa explicando cómo la inteligencia artificial aborda problemas matemáticos, comparando el proceso con un camino recto que oculta el contexto subyacente y mencionando una analogía de Miguel Camarasa sobre las matemáticas como un árbol ramificado.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #4matemáticas como árbol ramificado camarasaaxiomas semilla matemáticas de camarasaresultados parciales hojas en el árbolproblema neivir stokes respuesta directa…un consenso entre todas las opiniones de matemáticos y expertos en IA, al menos respecto a cómo funciona la inteligencia artificial ahora mismo. No se trata de negarle capacidades, es que luego tú ves las cadenas de razonamientos, cómo se autojustifica y cómo Llega o a qué conclusiones llega y no hay ese proceso de ensayo y error que vemos en los humanos a través de todo el territorio. Y por ejemplo, comentario, otro divulgador de matemáticas español, Miguel Camarasa, más conocido como Matt Schmeich, hacía una analogía que me parecía bastante bonita sobre cómo entendía él las matemáticas partiendo de unos axiomas que podía ser tal vez la semilla que siembras, el árbol que va emergiendo, se ramifica, hay ramas y esas ramas tienen cada una hojas, que son tal vez esos resultados parciales que vas obteniendo durante tu desarrollo, tu trabajo, que en este caso, sí, hemos llegado en principio, ¿no? A la respuesta sobre el problema de Neivir Stokes, pero puede que la rama que nos haya llevado hasta allí no tenga ramificaciones a su vez. Me parece que también es una analogía interesante, si os parece a los que realmente sabéis aquí del tema. En el sentido, decía que en el sentido más, que se lo pregunta mucha gente, en el sentido más sencillo de lo que habéis comentado ya saliéndome de las matemáticas, es la inteligencia artificial creativa a día de hoy; pues yo creo que es un problema también un…
Borja Tosar explica que, según algunos expertos, la inteligencia artificial no puede crear, sino que imita, comparando este proceso con el de componer una canción.
Habla: Borja TosarSignificado #11inteligencia artificial imita creación humanacomposición musical como analogía iaborja tosar expertos inteligencia artificial…por alguna razón Por tu propia necesidad, por tu propia yo Pero nosotros somos máquinas también, lo único que echas de otro tipo de materia Pero no veo en nosotros nada mágico más que eso Lo que quiero decir con esto es, nosotros siempre buscamos algo que es La prerrogativa del humano antes de abordar la pregunta. Es decir, la IA nunca hará, ¿qué? Y lo definimos en forma de ya anticipar la conclusión. Cuando uno pregunta, la IA nunca va a crear, dicen algunos. ¿Por qué? Bueno, porque no va a crear, porque lo que hace es imitar. ¿Y qué hago yo cuando hago un solo? Cuando yo creo que estoy haciendo un solo de bajo, ¿estoy improvisando? ¿Estoy improvisando? ¿O estoy buscando patrones de fraseos tónicos que ya conozco? ¿Que me copié a mí mismo en función de aquellos que aprendí? ¿Me tengo que hundir en eso mi memoria…