Juan Carlos Gil introduce a Thor Greipel, científico de DeepMind especializado en inteligencia artificial y miembro del equipo original que jugó contra Lee Sedol en Seúl.
…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…
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 #7 · Palabras #8alphago 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 informa a los oyentes sobre la ubicación del evento relacionado con el eclipse solar, mencionando Medinaceli como un pueblo en Soria y agradeciendo la colaboración de DareXXY21 y Alicia Hurtado.
Habla: Héctor SocasPalabras #7evento eclipse solar medinacelicolaboración darexxy21 fundación artecanal whatsapp información evento…No sé si alguien sabe más información, supongo que se refiere a decir que es en la provincia de Soria, porque yo tampoco; me dicen Medinaceli, yo tampoco sabía. Para mí Medinaceli era una familia, pero resulta que hay un pueblo que se llama así, ¿no? Bueno, pues, es el Palacio Ducal de Medinaceli y que nada, que si tienen interés por preguntar, en las referencias del episodio, ya saben, en nuestra página web, señalirruido.com, ahí hay la información sobre el evento y todo lo demás. Quizás mencionar la Fundación de Arte, que es quien nuestro oyente, vamos a decirlo, DareXXY21, ese es su nombre de usuario en el chat de YouTube, que es colaborador de esta fundación, pues es quien lo ha estado organizando; y me recuerda Alicia Hurtado que diga que es un canal de Whatsapp donde se está dando esta información, no. Un grupo, porque yo dije la semana pasada: grupo de Whatsapp y a lo mejor le he dado a alguien una idea equivocada de esos grupos de Whatsapp que son un infierno con todo el mundo mandando mensajes a todas horas. No, esto es un canal en el que la información…
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 #2 · Palabras #3entrevista desarrollo inteligencia artificialrostros protagonistas inteligencia artificialúltima década inteligencia artificialaniversario diez años partida go deepmindidioma hindi pushmit colleylaboratorio deepmind de google inteligencia artificial…es mejor que la de Castellón, este tipo de cosas. Pensaba que ibas a decir si con cebolla o sin cebolla. No, es que yo a ese debate no participo, no especialmente, no lo entiendo muy bien; la cebolla en general está buena y en la tortilla pues también. Bueno, pues al lío, efectivamente tenemos una entrevista, como ya les anunciamos la semana 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 #9deep blue venció a kasparovmáquinas derrotan campeones humanos ajedrezprogramación limitada juegos complejos…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…
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 #18alphafold 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…
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 #6 · Palabras #5jugada 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 introduce a Thor Greipel, científico de DeepMind especializado en inteligencia artificial y miembro del equipo original que jugó contra Lee Sedol en Seúl.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #1 · Palabras #2thor 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…
María Ribes presenta a sus colegas Alberto Aparici y Juan Carlos Gil, quienes han preparado preguntas para los invitados, Pushmit Colley y Tore Greppel, y formula una pregunta sobre el papel de la IA en la ciencia.
Habla: Luisa AchaerandioSignificado #16alphago diez años avances científicosalphafold sistemas de ia descubrimiento científicoia apoyo al descubrimiento científico ribes…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,…
Alberto Aparici agradece a María Ribes y plantea una pregunta dirigida al Dr. Greipel, aunque abierta a ambos invitados, sobre el funcionamiento del juego de Go.
Habla: Francis VillatoroSignificado #15alphago desata aceleración ciencialegado momento alpha gopregunta sobre juego go greipel…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…
Ignacio Crespo relata cómo Fan Hui, el campeón europeo de Go, fue crucial para evaluar AlphaGo, y describe una apuesta con David Silver sobre el resultado de los enfrentamientos.
Significado #12fan hui campeón europeo goalpha go ganó contra fanhuiapuesta con david silver alphagodisfraz de maestro go apuesta…difícil saber qué tan buena es la iteración actual del sistema. Puedes enfrentarlo a los sistemas que ya existen pero claro nuestra intención era ir mucho más allá de los sistemas actuales y por lo tanto requeríamos una manera de poder hacer pruebas. Y así Fanjui nos resultó de una ayuda verdaderamente inestimable y nosotros, sabes, AlphaGo ganó 10 a 0 contra Fanjui y eso nos dio una buena indicación de que era un jugador bastante fuerte. De hecho, en ese entonces yo hice una apuesta con David Silver; yo pensé que AlphaGo perdería al menos uno de esos juegos de prueba y David estaba completamente seguro de que no lo haría. Y como consecuencia de perder la apuesta, tuve que disfrazarme de un antiguo maestro de Go y venir a trabajar un día. Increíble. Pero claro, lo hice con mucho gusto porque también significaba que nuestro sistema era realmente bueno, mucho mejor de lo que había pensado en aquel momento. Y eso entonces nos dio la confianza para decir, ¿sabes?, quizás podamos alcanzar la cima del mundo…
Francis Villatoro explica cómo las redes neuronales han superado a las supercomputadoras en la simulación del clima, utilizando menos recursos computacionales.
Habla: Francis VillatoroSignificado #17redes 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 #11complejidad computacional científicosredes neuronales complejidad informaciónsoluciones redes neuronales villatoro…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…
Héctor Socas explica la diferencia entre cómo IBM venció a Kasparov mediante reglas programadas y cómo las redes neuronales aprenden observando ejemplos, comparándolo con el proceso de adquisición del lenguaje en humanos.
Habla: Héctor SocasSignificado #20ibm venció a kasparov reglas programadasredes neuronales aprenden observando ejemplosadquisición del lenguaje viendo ejemplosfrancis villatoro redes neuronales…lo que es un verbo. Pero tú, si no supieras eso, no podrías hablar ni podrías comprender lo que estamos haciendo ahora nosotros. Yo creo que estamos de acuerdo con lo que quería decir Francis, corrígeme si me equivoco, efectivamente, es que no se trata. De enseñar, de programarles las reglas. Yo hablaba antes de la diferencia entre el IBM que le ganó a Kasparov con reglas que habían sido programadas frente a una máquina de redes neuronales que había aprendido a base de ver ejemplos y que el ser humano aprende, adquiere la lengua, perdona, siguiendo esa nomenclatura que tú usas María: de adquirir frente a aprender; adquieres la lengua viendo ejemplos y esas reglas están ahí pero no es como el bebé las aprende, sino simplemente viendo ejemplos, muchos ejemplos y de esa forma aprenden también las redes neuronales, que creo que era lo que se refería a Francis y no he entendido mal. Hay personas que aprenden una lengua sin ir a clase, que la aprenden en la calle o hablando con otros, que siempre tendrán algún fallo, porque si te pones ahora a aprender serbio y te vas a serbio y tienes amigos serbios, hablas perfectamente, pero no declina…
Luisa Achaerandio reflexiona sobre la necesidad de una base para comprender idiomas como el chino, destacando la importancia del aprendizaje supervisado y mencionando un posible vínculo genético relacionado con este proceso.
Habla: Luisa AchaerandioSignificado #14aprendizaje supervisado idioma chinogen fox p2 aprendizaje idiomasbase programada lenguaje chino…no creo que podamos observarlo de manera tan reduccionista, es verdad que ha pegado un subido muy grande, como hemos dicho, debido a que hemos evolucionado también nosotros, pero que, por ejemplo, por mucho que a mí me hablen en chino, yo no voy a hablar En chino. Es una cosa que también necesitas como una especie de base, y también necesitas un aprendizaje supervisado que no podemos olvidarnos de que no solamente es lo que está en base programado y lo que surja en base a lo que tú le pongas, sino también en base a lo que tú le vas guiando; y que en genética, en concreto, hay un gen que podemos relacionar con esto. ¿Qué es el Fox P2? ¿Vale? relacionado con todo esto del lenguaje.…
María Ribes comenta sobre un artículo científico interesante y destaca a Wanjue Chao como la investigadora más joven del equipo, quien parece ser asistente de doctorado.
Habla: María RibesSignificado #4wanjue chao asistente de doctoradorichard evershed investigador universidad bristolbiogeoquímico perfil richard evershed…a la máquina cualquier cosa que queramos y pilla todas las relaciones morfosintácticas y ortosintácticas, que diría aquí para molestar a Gastón y... Hasta es verdad, nunca nos acordamos de eso. Bueno, y a todos nuestros oyentes latinoamericanos un saludo. Que bueno, eso el paper este, que parece muy interesante, ¿no? Sí, y es complementario de ese que decías tú; el del otro piso era de 2023. Y este paper, pues los autores es importante que digamos algo también. La primera, como has dicho, es Wanjue Chao, se llama, ¿no? Ella es la más joven; ella parece ser que es la asistente de research, de doctorado. Pero están, por ejemplo, Evershed, Richard Evershed, que es un investigador; son todos de la Universidad de Bristol. Pero este hombre es muy importante; él es biogeoquímico, creo que pone en su perfil de la universidad Pero es muy importante porque él es el que dirige desde hace décadas estos estudios de los compuestos volátiles del olor de las momias. Hablamos también aquí del olor de las momias. ¿Te acuerdas que también hace años se halló? Creo que…
Ignacio Crespo sugiere que sería interesante contar con Gastón Giribet para analizar la cuarta teoría sobre la naturaleza de la conciencia, destacando su contenido matemático.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #13gastón giribet analiza conciencia matemáticateorías de orden superior planteamientos filosóficoshigher order theories origen filosófico…mira, me gusta lo que has dicho de que es verdad que hoy no está Gastón y por lo tanto haremos la tercera y la cuarta no la voy a hacer porque es la que más críticas debería recibir desde la perspectiva materialista que evidentemente me adscribo yo también. Pero que creo que es muy interesante que pueda estar Gastón para entrar en ella. Además, tiene muchos temas matemáticos chulos que seguro que darán 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…
Francis Villatoro explica cómo una teoría tiene implicaciones en el campo de la conciencia artificial, sugiriendo la creación de redes paralelas que exploren y analicen el estado neuronal.
Habla: Francis VillatoroSignificado #8redes paralelas conciencia artificialtomografía del estado neuronalmetainformación proceso cognitivo villatororazonamientos y metacognición…presentar para un rendimiento parecido una o dos patrones en el que sólo está presente la de primer orden y en el que están presentes las dos, y que habrá propiedades distintas que solemos asociar con el procesamiento consciente. Esa es un poco la clave. Esta teoría tiene, entre comillas, más implicaciones desde el punto de vista de lo que es la conciencia artificial porque es una de las cosas arquitectónicas que se están planteando en ese campo el definir en paralelo a las redes de aprendizaje profundo que están ejecutando tareas, tener redes en paralelo que estén explorando, haciendo tomografía del estado neuronal y viendo realmente qué está ocurriendo ahí y obteniendo información, metainformación sobre el proceso cognitivo, información que después se puede reinyestar al propio proceso cognitivo para facilitar, entre comillas, razonamientos y metacognición. Sí, justo. Y el problema, que es lo que comentábamos, es que todavía hay pocos estudios. En el momento en el que se hizo el contrast se habían hecho apenas 12, que es mucho menos que los estudios que se habían reunido de las otras teorías. Y en parte es…
Héctor Socas continúa explicando el concepto de suma cero y su relación con los equilibrios de Nash, argumentando que estos últimos no son aplicables al juego de Go debido a su naturaleza de suma cero.
Habla: Héctor SocasPalabras #9suma cero concepto muerte vidago juego suma ceroequilibrios nash go inaplicablescolaboración equilibrio nash necesario…otro. Entonces por eso esta última frase, lo busqué, pero más o menos por lo poquito que sé de latín, que es casi nada, me imaginaba que quiere decir: ¿Tu muerte es mi vida?, ¿no? Mors tua vitamea, vitamea, diría, perdón María. Sí, depende de la época. Claro. Quiere decir, el concepto es suma cero: tu muerte es mi vida, o sea, lo que tú pierdas es lo mismo que yo gano. Entonces, el Go es así: es de suma cero, no tiene sentido los equilibrios de Nash en el Go. ¿Me equivoco? ¿Alguien tiene...? Yo opino como tú; yo creo que para que haya un equilibrio de Nash tiene que existir la noción de colaboración, de lo contrario no aplica, ¿no? Correcto, yo lo veo así. Vale, bueno pues con esta concordia yo creo que está bien para terminar el programa en un ambiente de paz y de amistad y podemos quedar como si fuéramos amigos y a lo mejor volver más a verlo. Y a lo mejor a base de fingirlo lo…