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CEO Google DeepMind Discurso Nobel
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Héctor Socas presenta una entrevista grabada previamente con Pushmit Colley y Tore Greipel, destacando su trabajo en DeepMind de Google y la importancia del aniversario de un hito en inteligencia artificial: el juego de Go.
…pasada, que a mí me parece que ha quedado muy chula, sobre todo porque no he intervenido yo así que es un disfrute de escuchar con dos protagonistas del desarrollo de la inteligencia artificial en esta última década que son las personas cuyos rostros ven en. la imagen de portada de este episodio, se llaman Pushmit Colley, el que aparece con un turbante y Tore Greipel, yo lo he pronunciado fatal pero María se ha pegado el curre de buscar cómo pronunciarlo adecuadamente y además hablarles a cada uno de ellos en su idioma natal, que también te lo ha traducido, porque uno de ellos su idioma natal es hindi y el otro es alemán. Y pues son del laboratorio DeepMind de Google, que saben que ha sido uno de los grandes motores de la inteligencia artificial en los últimos 15 años o así, y sobre todo porque estos días se cumple un aniversario muy importante que son 10 años de esa partida de Go, el juego, Ese juego asiático del que ahora nos hablará Alberto, que es muy aficionado. De hecho, yo recuerdo que de esto hablamos en Coffee Break hace 10 años y que yo no sé si llegamos a hablar de cuando tuvo lugar esta partida, pero sí que hubo episodios en los que…
Significado #1 · Palabras #2
Héctor Socas introduce los temas a tratar en el episodio, incluyendo avances en aprendizaje profundo como la victoria de AlphaGo sobre un campeón de Go, así como otros temas diversos como el embalsamamiento egipcio y experimentos con criogenización cerebral.
Habla: Héctor SocasSignificado #4 · Palabras #11alphago derrota campeón goembalsamamiento momias egipto antiguocriogenización tejido cerebralteorías conciencia debate científico…felicidad. Quizás hay una moraleja escondida en esto y la clave de la felicidad es el justo equilibrio. Buen tema para un tratado de autoayuda. Pero no estamos aquí hoy para eso, sino para tertuliar sobre la actualidad de la ciencia. Hoy nuestro recorrido nos Lleva a los orígenes del aprendizaje profundo moderno; vamos a retrotraernos 10 años a ese gran hito de DeepMind cuando su sistema AlphaGo derrotó en una partida legendaria al gran campeón humano de Go. Pero no solo de IA vive el Cientófilo, y tenemos más temas: el embalsamamiento de las momias en el Egipto Antiguo, los experimentos sobre criogenización de tejido cerebral, lo que algunos ven la antesala de la hibernación. Continuaremos el debate sobre las teorías de la conciencia y más cosas que irán surgiendo, seguro. Pasen y pónganse cómodas; que están ustedes en la compañía de Coffee Break Señal y Ruido. Ya Saben que tenemos una página web que es señalirruido.com. En esa página pueden encontrar todos los episodios anteriores, los 550 episodios que ya hemos producido contando este más todos los audios bonus, extra; también todas las referencias de los temas que…
Héctor Socas presenta una entrevista grabada previamente con Pushmit Colley y Tore Greipel, destacando su trabajo en DeepMind de Google y la importancia del aniversario de un hito en inteligencia artificial: el juego de Go.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #2aniversario diez años partida go deepmindidioma hindi pushmit colleylaboratorio deepmind de google inteligencia artificial…pasada, que a mí me parece que ha quedado muy chula, sobre todo porque no he intervenido yo así que es un disfrute de escuchar con dos protagonistas del desarrollo de la inteligencia artificial en esta última década que son las personas cuyos rostros ven en. la imagen de portada de este episodio, se llaman Pushmit Colley, el que aparece con un turbante y Tore Greipel, yo lo he pronunciado fatal pero María se ha pegado el curre de buscar cómo pronunciarlo adecuadamente y además hablarles a cada uno de ellos en su idioma natal, que también te lo ha traducido, porque uno de ellos su idioma natal es hindi y el otro es alemán. Y pues son del laboratorio DeepMind de Google, que saben que ha sido uno de los grandes motores de la inteligencia artificial en los últimos 15 años o así, y sobre todo porque estos días se cumple un aniversario muy importante que son 10 años de esa partida de Go, el juego, Ese juego asiático del que ahora nos hablará Alberto, que es muy aficionado. De hecho, yo recuerdo que de esto hablamos en Coffee Break hace 10 años y que yo no sé si llegamos a hablar de cuando tuvo lugar esta partida, pero sí que hubo episodios en los que…
Héctor Socas reflexiona sobre la evolución de la inteligencia artificial, comparando los logros anteriores en juegos como ajedrez con la revolución que supuso DeepMind al vencer a campeones humanos en el juego del Go.
Habla: Héctor SocasSignificado #6deep blue venció a kasparovmáquinas derrotan campeones humanos ajedrezprogramación limitada juegos complejosajedrez más fácil programarinteligencia artificial google ajedrezjuegos como el go complejidad…de cuando tuvo lugar esta partida, pero sí que hubo episodios en los que hablamos de esta serie, de este enfrentamiento en este juego tan complejo del que Alberto ahora nos va a hablar un poco y fue muy revolucionario porque a ver ya teníamos desde los. Años 90, desde que Deep Blue venció a Kasparov, ya teníamos máquinas que eran capaces de derrotar a campeones humanos en ajedrez y otros juegos así intelectuales, ¿no? Pero yo creo que la gran diferencia es que hasta ese momento eran máquinas programadas y ya, y claro, eso de programar, esa filosofía de programar no sirve para un juego tan complejo como el Go. Incluso para el ajedrez valía, fíjense ustedes: el ajedrez es un juego que tenemos como algo tan complejo y tan elevado intelectualmente. Es más fácil programar máquinas que puedan derrotarte en ajedrez que en juegos como el Go. El logro es que aquí ya empezaba; esto era parte de un proyecto de Google de desarrollar inteligencias artificiales que pudieran jugar y aprender las reglas de los juegos. Aprenderlas según iba jugando. Y esto decíamos: María que nos recordaba juegos de guerra, como decían desde el principio de la película: que Whopper estaba continuamente jugando a la Tercera Guerra Mundial y ese fruto de estar 24 horas al día, 7 días a la…
Héctor Socas explica cómo los sistemas de inteligencia artificial aprenden a jugar, no mediante programación humana directa, sino jugando partidas repetidamente. Menciona AlphaFold y su impacto en la bioquímica al recibir el Premio Nobel de Química en 2024.
Habla: Héctor SocasSignificado #3 · Palabras #9alphafold y el premio nobel químicaaprendizaje jugando partidas inteligencia artificialplegamiento de proteínas alphafold…juegos de guerra, como decían desde el principio de la película: que Whopper estaba continuamente jugando a la Tercera Guerra Mundial y ese fruto de estar 24 horas al día, 7 días a la semana jugando a la Tercera Guerra Mundial es como iba aprendiendo. pues la idea era hacer eso, un sistema que aprendiera a jugar a base de jugar partidas, no de ser programado por humanos como tenía que jugar y esa línea ha sido muy exitosa; de hecho, aquí hemos hablado muchísimo, no tanto de AlphaGo sino de AlphaFold, que fue un poco la secuela que hacía el plegamiento de proteínas y que recibió el premio Nobel de Química en 2024 por ese gran avance que supuso en la bioquímica: el poder predecir la estructura de proteínas. Entonces, volviendo al fagón, nosotros recuerdo que lo comentamos y recuerdo que Alberto nos hablaba en aquel momento del juego del go, las dificultades que tenía y tal. Entonces, se cumplían 10 años la semana pasada. De hecho, el día que grabamos la…
Héctor Socas agradece a Mariana Aquero, del departamento de comunicación de Google en España, por ponerse en contacto con el podcast para promocionar el décimo aniversario del Movimiento 37 en el juego de Go.
Habla: Héctor SocasPalabras #3aniversario movimiento 37 googlemariana aquero departamento comunicación googlepromoción aniversario juego goagradecimiento mariana google españaentrevista personas difíciles contactodepartamento comunicación google facilita entrevistagrabación técnica héctor socasparticipación juan carlos gil entrevista…décimo aniversario del día en el que se jugó la partida del famoso Movimiento 37, del cual hablaremos ahora y Alberto nos contará un poco, pero que fue algo muy rompedor e inesperado, un movimiento que hizo la máquina que fue sorprendente para todo el mundo. Entonces, pues Google ha estado estos días promocionando este aniversario, contactando con medios de comunicación y en nuestro caso, debo decir que quiero dar las gracias a Mariana Aquero, del Departamento de Comunicación de Google en España, que se puso en contacto con. nosotros porque Mariana, según nos confesó, es oyente del programa y a ella le hace ilusión el ofrecernos esta posibilidad y que esta entrevista a estas dos personas, que ahora comentaremos un poco pues que pudiéramos tener esta oportunidad en Coffee Break y le quiero dar las gracias porque bueno es gente con la que es muy difícil poder contactar y poder tener esta oportunidad de estar hablando con ellos y el departamento de comunicación de Google a través en este caso de Mariana pues no facilitó esa entrevista no fue fácil porque bueno hubo también que reprogramar éramos por nuestra parte tres personas que iban a partir bueno de hecho 4 conmigo porque yo iba a estar grabando y encargándome de la parte técnica, más María, Alberto y Juan Carlos que iban a estar encargándose de hacer la entrevista propiamente dicho, más los dos Entrevistados, más Mariana, pues era como había que juntar a mucha gente y algunas, en este caso, tanto Pushmit como Tore, pues con personas con agendas muy complicadas. Así que nuestro agradecimiento; yo tenía también ciertas dudas de cómo íbamos a hacer…
Francis Villatoro comenta sobre una jugada inusual realizada por Lee Sedol durante un enfrentamiento contra AlphaGo, donde intentó confundir a la máquina con movimientos inesperados.
Habla: Francis VillatoroSignificado #9 · Palabras #6jugada inusual lee sedol alphagomovimientos inesperados alphago deepmindmáquina confundida por lissedolvictoria humana contra alphagolee sedol vence a fagódeepmind parchea defecto alphagoaprendizaje jugando contra la máquina…las partidas a Lissedol 4-1, Alberto 4-1, 4-1, sí la cuarta la ganó la cuarta es el retorno de la humanidad y recordad, la cuarta la ganó Lissedol y acojonó a Dismain porque Dismain dijo: como me gane la quinta, porque lo que hizo fue engañar a la máquina. Queda dudoso, ¿no? Lissedol hizo una jugada absolutamente idiota en plan: esto la máquina no lo va a entender y va a fallar, que es que estuvo probando muchas cosas y lo logró; la máquina completamente se perdió, no se enteró de nada, de la misa a la mitad y entonces pensaron los de DeepMind, como en la quinta vuelva a hacer lo. Mismo Licedol, con que gane 2 de 3, ya el humano ha ganado la máquina porque el humano ha tenido que aprender a jugar contra la máquina y lo ha logrado y la ha vencido; entonces era fundamental que en la quinta volviera a ganar al Fagó y ganó al Fagó. Claro, y DeepMind confesó que entre la cuarta y la quinta parcheó ese defecto, muy a posterior y varios años después, así se aprende. También, bueno quería llegar con todo esto al famoso segundo juego, que es donde tiene lugar la jugada 37, de la que hablamos en la entrevista. Y de hecho lo están preguntando también en el chat, lo acabo de ver entonces, la jugada 37 es básicamente una…
Juan Carlos Gil explica que Pushmit Kohli, aunque inicialmente no formó parte del equipo central de AlphaGo en IBM, fue posteriormente reclutado por DeepMind y ahora ocupa un puesto de investigación senior en Google DeepMind.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #2 · Palabras #1thor greipel deepmind inteligencia artificialcontrol partido famosísimo isidolcreador fagón deepmindorigen hindú pushmet kohliturbante y religión pushmet kohlirelación turbante religión hinduismopushmit kohli investigador senior googledepmindinvestigación inteligencia artificial asuntos científicosdesarrollo alfago por pushmit kohli…lo podría pronunciar así, pero bueno, me quise asegurar y me dijo: sí, sí, digo, vale. Sí, dijo que lo habías pronunciado muy bien Juan Carlos; quieres rápidamente hacer la introducción y pasamos ya a poner la entrevista. Bueno, pues sí, estas dos personas. Thor Greipel, disculpad, es un científico de DeepMind especializado en inteligencia artificial, en particular aprendizaje automático y era especialmente relevante en este contexto porque fue parte del equipo original y estuvo en Seúl jugando, aportando su control al partido famosísimo contra el Isidol. De hecho, en su página personal aparece: Contribuí a crear al fagón. Es como quizá la frase que quede para la historia. Además, se explica como un libro abierto. Vamos, a mí me dejó realmente impresionado oírle. Pushmet Kohli, el hindú, no estaba entonces en DeepMind; creo que estaba en... Perdón, es que no sabemos si es hindú, porque hindú es una religión. Ciertamente. Es de origen hindú. Bueno, pero lleva el turbante, ¿no es eso estar relacionado con la religión? Sería sí. No, sí, no, sí. Correcto, vale. Bueno, pues estaban, no sé si en IBM en aquel momento, bueno, que no estaba en DeepMind, o sea que no formó parte core del equipo de AlphaGo, sin embargo luego DeepMind le reclutó y ahora es investigador senior y vicepresidente de Research, de investigación de inteligencia artificial para asuntos científicos en Google DeepMind y entonces él sí fue parte pivotal en el desarrollo de alfago, digamos, de alfafol quería decir, perdón, sí, y de otros proyectos científicos que si tenemos tiempo comentamos, alguno de ellos saqué a colación en la entrevista. Vale, pues vamos ya con la entrevista. Perfecto, gracias chicos. Pues ponemos la entrevista y volvemos aquí un ratillo; dura 26 minutos casi exacto. Sí, María. Quiero decir que tenemos suerte de tener a Juan Carlos y Alberto porque creo que no puede haber mejores…
Francis Villatoro reflexiona sobre el impacto de la inteligencia artificial en la ciencia, destacando cómo AlphaGo demostró la capacidad de las máquinas para superar el conocimiento humano.
Habla: Francis VillatoroSignificado #10alphago diez años avances científicosalphafold sistemas de ia descubrimiento científicoia apoyo al descubrimiento científico ribesalphago superando conocimiento humanomovimiento 37 ciencia biologíareplicar movimiento 37 computación cuánticadescubrimientos movimiento 37 informáticaalphago desata aceleración ciencialegado momento alpha gopregunta sobre juego go greipel…Bienvenidos a nuestro podcast Coffee Break, Señal y Ruido. Hoy estamos aquí con el doctor Pushmit Colley y el doctor Tore Greppel; es un honor y un privilegio tenerlos hoy con nosotros. Les agradecemos mucho que nos acompañen. Soy María Ribes y aquí están mis colegas Alberto Aparici y Juan Carlos Gil, quienes han preparado algunas preguntas para ustedes. Pero antes de cederles la palabra, me gustaría hacerles yo una: Alphago tiene ya 10 años, desde entonces su equipo ha estado involucrado en importantes avances científicos como Alphafold y otros sistemas de IA diseñados para apoyar el descubrimiento científico. Entonces, desde su perspectiva, ¿cuál es el papel más emocionante que la IA puede desempeñar en la ciencia en este momento? Gracias por la pregunta. Creo que es un momento muy interesante en el campo de la inteligencia artificial y en el campo de la ciencia. Lo que AlphaGo inició fue esta increíble realización de que las máquinas pueden ayudarnos a ir más allá del conocimiento humano. En el movimiento 37, nos demostró que las máquinas pueden exhibir creatividad, novedades y realmente ayudarnos a pensar y obtener una mejor comprensión, no solo del juego de Go, sino que si pueden hacerlo para el juego de Go, probablemente puedan hacerlo para nuestra comprensión del mundo. Y durante los últimos 10 años más o menos hemos estado en esa misión de replicar ese movimiento 37 en muchos campos de la ciencia, en biología, en ciencia de materiales, en predicción del clima, en fusión, en computación cuántica, en matemáticas, en informática y en todos estos diferentes dominios estamos viendo que existen este tipo de descubrimientos de Movimiento 37 y por eso estamos viviendo un momento muy emocionante hoy. Veremos una aceleración dramática de la ciencia con este poderoso paradigma que AlphaGo ha desatado y estamos viviendo el legado de ese momento en particular. Muchísimas gracias, realmente muy interesante. Ahora vamos a seguir con Alberto. Sí, gracias María. Bueno, yo creo que mi primera pregunta es para el Dr. Greipel, pero no estoy del todo seguro, así que quizás cualquiera de ustedes puede responder. En el podcast principal ya hemos explicado cómo funciona Go más o menos, los principales problemas. Entonces, ¿por qué Go es un desafío computacional y por qué lo era antes de AlphaGo y cómo este nuevo enfoque rompe esa barrera? Sí, sí, esa es realmente una buenísima pregunta. Bueno, el juego de Go es computacionalmente muy complejo porque la cantidad de…
Francis Villatoro pregunta a Juan Carlos Gil sobre los próximos pasos en relación con AlphaFold 3 y qué aspectos fundamentales aún quedan por resolver en el campo de la investigación biológica.
Habla: Francis VillatoroSignificado #13alfago contra lee sedol históricointeligencia artificial espacio combinatorioinvestigación biológica base fundamentalalphafold 3 próximos pasosinvestigación biológica aspectos fundamentalesconocimiento humano alpha go…de la cual precisamente estamos conmemorando el aniversario hoy, tal como mencionas. Sí, más adelante te preguntaré sobre la jugada 37, pero ahora te dejo con mi colega Juan Carlos, quien también quiere hacerte algunas preguntas. Sí, gracias Alberto, así es. Sin lugar a dudas, el encuentro contra Lisedol resultó ser histórico, pero al mismo tiempo demostró claramente que la inteligencia artificial era capaz de navegar ese inmenso espacio combinatorio que usted ha descrito, una idea que finalmente transformaría por completo la ciencia. Hace 30 años yo realizaba simulaciones por computadora, personalmente, y el plegamiento de proteínas me parecía completamente intratable. Así que finalmente AlfaFold logró resolver este problema, transformando lo que había sido un gran desafío de 50 años en una nueva base fundamental para la investigación biológica. Entonces, Dr. Colley, mi pregunta es: ¿qué viene ahora con AlphaFold 3 y qué aspectos fundamentales quedan aún sin resolver en este campo? Sí, yo creo que lo que AlphaGo nos demostró es que podemos ir mucho más allá de lo que el conocimiento humano nos permite y así ser capaces de generar nuevas y muy valiosas perspectivas. Y en cierto sentido comenzamos el proyecto de AlphaFold inmediatamente después del partido de Lissedol porque aquello nos dio la confianza necesaria para explorar a fondo toda esta área. La primera iteración de AlphaFold, AlphaFold 1, fue construida como un…
Francis Villatoro explica cómo AlphaFold II se desarrolló desde cero utilizando una única red neuronal para predecir la estructura tridimensional de las proteínas a partir de la secuencia de aminoácidos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #18alphafold ii red neuronalestructura tridimensional secuencia aminoácidosarquitectura red neuronal conocimiento científico…primer lugar, había una red neuronal que nos proporcionaba algunas ideas o pistas sobre qué proteínas podrían estar próximas entre sí; y luego, en segundo lugar, había un módulo más clásico que se encargaba de intentar predecir la estructura tridimensional. Para AlphaFold II comenzamos completamente desde cero y lo abordamos de principio a fin, con una única red neuronal, partiendo exclusivamente de la secuencia de aminoácidos para predecir la estructura tridimensional. Y esa elegancia y la simplicidad de aquella solución, con una gran cantidad de conocimiento científico muy interesante integrado en la arquitectura de la red neuronal, fue la clave para lograr ese asombroso éxito. Así que si lo piensas, AlphaFault resolvió ese gran desafío, pero más ampliamente es solo un paso en nuestra comprensión de la biología; así que las proteínas son los pilares de la vida y hacen que todos los fenómenos biológicos ocurran. Pero si observamos la…
Francis Villatoro explica cómo las redes neuronales han superado a las supercomputadoras en la simulación del clima, utilizando menos recursos computacionales.
Habla: Francis VillatoroSignificado #15redes neuronales simulan climasupercomputadoras vs redes neuronaleschip para simulaciones climáticasteoría desconocida modelos climáticos…muy interesantes que quizás no llegamos a apreciar o a comprender del todo y para los cuales no poseemos la teoría actual que los explique. pero de alguna manera hay una prueba de concepto que lo valida. Hay una prueba de existencia de que el modelo con mucha menos cantidad de computación de la que una supercomputadora necesitaba en más de un día para obtener un nivel de rendimiento similar puede ser superado por una red neuronal operando en un solo chip. Así que hay algo ahí que está aprovechando que el modelo ha utilizado y no comprendemos completamente en este momento cuál es esa teoría en la que está basándose Pero hay algo en las estadísticas de la naturaleza que el modelo es capaz de aprovechar y está operando no en la complejidad del peor de los casos sino en la complejidad inherente al problema mismo, lo que le permite predecir las cosas de manera muy efectiva.…
Francis Villatoro reflexiona sobre cómo los científicos de la computación se han centrado tradicionalmente en la complejidad computacional, mientras que las redes neuronales parecen haber aprovechado una menor complejidad teórica de la información para encontrar soluciones.
Habla: Francis VillatoroSignificado #8complejidad computacional científicosredes neuronales complejidad informaciónsoluciones redes neuronales villatororedes neuronales predicciones asombrosascapacidad computacional modelos redes neuronaleslímite eficiencia modelos redes neuronalesinvestigación activa redes neuronales…representan una mejor aproximación a ese conjunto mucho más amplio de cálculos que originalmente habríamos necesitado llevar a cabo. Bueno, así que quizás hay una complejidad teórica de la información del problema y luego está la complejidad computacional del Problema y siempre como científicos de la computación hemos estado pensando en el tipo de complejidad computacional. ¿Cómo representamos ahora el sistema y calculamos un estado final mientras que la complejidad de la información del problema, la complejidad teórica de la información del problema era mucho menor? Y las redes neuronales de alguna manera lo aprovecharon para, por así decirlo, dar con esas soluciones que son mejores. Pero yo no creo que hayamos encontrado una respuesta completa a la pregunta que planteaste. Es un problema de investigación activo, digamos, sobre cómo estos modelos son capaces de extraer y hacer estas predicciones asombrosas con menos capacidad de cómputo. Y ¿cuál es el límite? ¿Cuál es el límite real, el verdadero límite de cuánto más eficientes podemos llegar a serlos? Muchas gracias, Alberto. Sí, muchísimas gracias. Volvamos, si les parece, al tema de Go por un momento. No podemos terminar esto sin preguntar sobre la mítica jugada 37 que ocurrió en la segunda partida contra Lee Sedol. Esa jugada, para nuestros oyentes, fue una que los comentaristas descartaron casi por…
Juan Carlos Gil, junto con Héctor Socas, reflexiona sobre el desarrollo de AlphaGo y su capacidad para evaluar el progreso en una partida de Go. Se plantea la pregunta de por qué AlphaFold se aplicó al plegamiento de proteínas.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #17alphago evaluación progreso partida goalfafol plegamiento proteínas criterio fundamentalimpacto humanidad alfafol problema científico…que tiene más piezas y el que tiene más o menos el centro del tablero tiene mayor densidad de piezas por el centro del tablero va ganando, salvo que veas que uno tiene el rey acorralado; hay como un par de cositas que te hacen ver quién va ganando la partida. Y claro, en Go debe ser mucho más complicado eso. Y yo creo que uno de los grandes éxitos para poder desarrollar AlphaGo fue poder desarrollar algo que te permite evaluar cuánto de bien lo estás haciendo. Pero llevando la conversación, saliendo un poco del go, que es muy interesante, pero esto es un podcast de ciencia, ¿por qué abordaron con alfafol el plegamiento de proteínas? Pues uno de los criterios fundamentales, no solo por el absurdo impacto que puede tener en la humanidad, que si queréis lo discutimos, obviamente, sino porque tenían contra qué comparar, y eso no se da en muchos problemas científicos existían decenas de miles de Proteínas cuya estructura había sido ya determinada con mucho dolor mediante técnicas que a menudo llevaban decenas de años y que estaban disponibles en una base de datos accesible, el PDB, el Protein Data Bank, donde pone la secuencia de aminoácidos y la…
Francis Villatoro menciona al futurólogo Ray Kurzweil y su predicción sobre cuándo se alcanzaría un cierto nivel de conocimiento lingüístico del lenguaje natural.
Habla: Francis VillatoroSignificado #16kurzweil modelos marcovianos ocultosconocimiento lingüístico lenguaje natural 2030chat gpt 3 5 año 2023salto de infinito conocimiento lingüístico…sentido porque parece que cuando digamos trivial es que no tiene secreto y lo cierto es que las máquinas lo imitan, pero si tuvieses que dar una serie de normas que te llevaran a eso de forma determinista y no por aprendizaje, pues eso no lo sabríamos hacer. Fíjate que el gran futurologo, el Kurzweil, que era especialista en modelos marcovianos ocultos para entender el habla, pero a nivel de fonema a signo, de fonética a grafía y poder escribir, o sea, lo que es entender el lenguaje a partir de un audio, digamos, tras escribir el audio, que era la gran especialidad de Kurzweil, predecía que este nivel de conocimiento lingüístico del lenguaje natural se alcanzaría del orden del año 2030. Lo hemos alcanzado, pues, en tres años, así, o sea, que era el chat GPT 3.5, que es del 2023, o algo así. Sí, creo que sí, hemos dado un salto de infinito en el momento en. El que nos hemos dado cuenta de que todo era extremadamente sencillo y de que en esa sencillez cualquiera puede avanzar en este campo. Ha costado 70 años llegar a ese conocimiento de que todo esto era sencillo, pero todos los grandes tabúes de todo lo que…
Ignacio Crespo explica que las teorías de orden superior pueden desarrollarse paralelamente a otras, diferenciándolas de un tema futuro con orígenes anticientíficos.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #19teorías de orden superior filosofíatransición investigación científica cogniciónnacimiento anticientífico próximo programa…de qué hablar. Nos quedamos entonces con otra, que es la Higher Order Theories, las teorías de orden superior. Estas tienen una particularidad y es que nacen desde planteamientos filosóficos. Ojo, tiene un planteamiento científico ahora mismo, que se puede Realmente desarrollar de forma paralela a las que hemos estado contando, no es como la que traeremos para el próximo programa, que tiene un nacimiento puramente anticientífico en ciertos aspectos y es más criticable. En este caso, tenemos una historia muy prolongada en la cual este tipo de explicaciones de teorías de orden superior se han tratado desde la filosofía de la cognición sin contar con investigaciones científicas y ahora está habiendo una transición. Esto significa que de las 5 que vamos a contar es la que cuenta con menos estudios realmente, estudios científicos, pruebas, etc. Y llega incluso al punto de que en el paper previo que comentamos, porque estábamos relacionando dos, no podían sacar grandes…
