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María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindentrevista desarrollo inteligencia artificialrostros protagonistas inteligencia artificialúltima década inteligencia artificialaniversario diez años partida go deepmindidioma hindi pushmit colleylaboratorio deepmind de google inteligencia artificialPushmit ColleyTore GreipelMaríaDeepMindGoogleIBMGoogle DeepMindAlphaGoPushmit KohliThor GreipelSeúlDeep BlueKasparovAjedrezHéctor SocasFrancis VillatoroEgipto AntiguoCientófiloJuan Carlos GilLee SedolDemis HassabisRoger FedererIgnacio CrespoDavid SilverFan HuiFagóAlphaFoldPremio Nobel de QuímicaMaría RibesAlberto ApariciRedes NeuronalesCiencias FísicasCiencia BrújulaApuntes CienciaInternet ArtificialDr. Greipel
Demis Kassabi y DeepMind Ciencia artificial
Con
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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.
…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…
Significado #1 · Palabras #3
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 #5 · Palabras #12alphago 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 a Alberto Aparici, doctor en Ciencias Físicas y colaborador del blog Ciencia Brújula, quien se encuentra ligeramente resfriado.
Habla: Héctor SocasPalabras #15alberto aparici doctor neutrinociencia brújula en redes socialesjuan carlos apuntes cienciamicrófono chisporroteo camufla resfriado…que tiene unos sabores parecidos a la leche, pero que si se hace bien, no incluye leche y eso es lo interesante químicamente. O sea, que tú cuando lo probaste por mirada dijiste: esto es la leche. Eso es. Y me dijeron: sí, pero no lleva. Muy bien, genial. Tenemos también con nosotros a Alberto Aparici, que es doctor en Ciencias Físicas; es nuestro doctor neutrino, arroba ciencia brújula en redes sociales. No mencioné, por cierto, antes Juan Carlos, que es Apuntes Ciencia en redes sociales. Pero bueno, volvemos a Alberto. Hola Alberto, ¿qué tal? Hola, estupendamente; bueno, más allá de que estoy ligeramente resfriado y supongo que los oyentes me notarán con la voz un poco nasal, a lo mejor notando como esto no se nota la voz nasal porque tenemos ese problema de chisporroteo que tenemos a veces con tu micrófono cuando tienes que desconectar y volver a conectar, lo cual camufla totalmente tu resfriado, así que no te preocupes que no se nota. Pues vamos a ver si lo arreglo. Claro, como médico mi diagnóstico no es resfriado, es que es un robot. Es una voz de IA, se nos va a notar que es una voz de IA; hablaremos ahora de eso. Tenemos también a Francis Villatoro, que es físico, informático, doctor en matemáticas y profesor en la Universidad de Málaga. Hola Francis, ¿qué tal? Pues muy bien, aquí…
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 #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 #4deep 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 #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 anuncia que el podcast ha utilizado inteligencia artificial para realizar un doblaje, una innovación que inicialmente le generó reticencias pero cuyo resultado final le parece satisfactorio.
Habla: Héctor SocasPalabras #11doble artificial con inteligencia artificialinnovación ia podcast señal ruidohector socas satisfecho con doble ia…el doblaje y gracias a la ayuda de Carlos Westendor. Entonces, claro aquí el problema es que se nos va el tiempo, quiero decir que estamos celebrando un aniversario, si esto se nos retrasa un mes pues ya no coincide con el aniversario y no queda tan bien. entonces aquí pues festejando una innovación de IA, pues hemos introducido también nosotros en nuestra propia historia una innovación de IA y hemos hecho un doblaje totalmente artificial utilizando inteligencia artificial. Es la primera vez que lo hacemos; yo era un poco reticente pero debo decir que el resultado a mí me parece satisfactorio teniendo en cuenta que nos ha permitido en unos pocos días tener listo el doblaje, así que estoy encantadísimo; debo decir que lo he hecho. Con un sistema de pago que se llama Eleven Labs, que creo que todos los productores de podcast lo conocen porque tienen un montón de herramientas chulísimas para trabajar con la voz. Podría coger a Alberto y arreglarle su resfriado o podría cogerme a mí y…
Héctor Socas reflexiona sobre la ironía de doblar su primera entrevista con pioneros de la inteligencia artificial utilizando IA, y plantea una idea futurista sobre entrevistas entre inteligencias artificiales.
Habla: Héctor SocasSignificado #20entrevista con pioneros iaia entrevista a otra iadesarrollo de la ia por ia…de aprendizaje interesante también y hay anécdotas curiosas, ¿no? que a lo mejor le podemos contar a los oyentes, pero que ya son más anécdotas que otra cosa, luego lo comentamos si hay tiempo al final pero que iba a decir algo y se me fue el santo al cielo. Bueno, ¿que me parece muy apropiado que la primera entrevista que hacemos, doblada con IA, sea precisamente una entrevista con pioneros de la IA sobre el tema de la IA? O sea que está todo muy redondo. Ya solo falta que un día pongamos una IA entrevistar a otra IA sobre el desarrollo de la IA y que nos lo ponga, y no tenemos oyentes humanos sino que haya otras IA que lo escuchen y entonces ya habremos cerrado el círculo completamente. Bueno, pues nada, antes de dar paso a la entrevista, si quieren comentar cosas, ¿no? Por ejemplo, sí, Juan Carlos Alberto, quizá que haga una pequeñísima introducción a algo Sí, podríamos empezar por ahí, efectivamente Sí, exacto, porque es que en la entrevista el…
Francis Villatoro y Juan Carlos Gil discuten sobre el enfrentamiento entre Lee Sedol y AlphaGo, explicando que un humano ya habría ganado si hubiera logrado vencer a la máquina en dos de tres partidas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #7 · Palabras #9jugada 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 #13 · Palabras #4alphago 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…
Ignacio Crespo recuerda con entusiasmo su experiencia tras perder una apuesta con David Silver sobre el rendimiento de AlphaGo frente a Fan Hui, campeón europeo de Go.
Palabras #6alpha go supera a fan huidemis fecha límite partido goeast idol roger federer gosistema go confianza cima mundo…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 aquí, al mejor jugador, al East Idol. Algunas personas lo llaman el Roger Federer del go, ¿verdad? por su impresionante récord. Y fue entonces cuando Demis organizó el partido y nos dio una fecha límite, porque una vez que el partido está fijado, ¿sabes?, tienes que cumplir. Y así, por supuesto, trabajamos febrilmente en mejorar el sistema, verificando cuán robusto y fiable era. Fang Hui también probó el sistema. Ahora teníamos a Fang Hui en el equipo y él nos ayudó a probar el sistema. Y así, cuando llegó el día, estábamos preparados, pero no teníamos ni idea de si AlphaGo aguantaría, porque es imposible estimar la fuerza de un…
Juan Carlos Gil comenta sobre el impacto histórico del encuentro entre AlphaGo y Lee Sedol, destacando cómo la inteligencia artificial pudo navegar un espacio combinatorio inmenso y transformó la ciencia.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #12 · Palabras #5alfago contra lee sedol históricointeligencia artificial espacio combinatorioinvestigación biológica base fundamental…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…
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 #17alphafold 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 #6complejidad 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…
Francis Villatoro explica por qué el análisis ortosintáctico, basado en el conocimiento de los filólogos, resulta ineficaz para comprender el lenguaje natural desde la perspectiva de la inteligencia artificial.
Habla: Francis VillatoroPalabras #13análisis ortosintáctico filólogos ineficazlenguaje natural inteligencia artificial ambiguoconocimiento filólogos lenguaje trivialfilólogos lastre inteligencia artificialniños aprenden idioma ortocintácticomaria problema inteligencia artificial…que si no ponías un árbol de Monte Carlo como se había hecho toda la vida para hacer juegos parecía como que la inteligencia artificial no iba a ser capaz de profundizar más y eso es una cosa que me gustaría ya que está aquí María y es un tema interesante. Conectarlo con el lenguaje natural de toda la vida en inteligencia artificial se ha dicho que el lenguaje natural era tan ambiguo, tan complicado. Todo el conocimiento de los filólogos sobre el lenguaje, el análisis ortosintáctico es trivial. El análisis ortosintáctico no permite entender un idioma, una lengua. Los hablantes no usamos el análisis ortosintáctico y la conexión semántica, y no usamos ese tipo de conceptos que teóricamente es lo que desde la inteligencia artificial estábamos usando para entender el lenguaje natural. Intentábamos entenderlo utilizando el conocimiento de los filólogos, pero es. Que el conocimiento de los filólogos es irrelevante, todo lo contrario a ser un beneficio, es un lastre, porque los niños, los bebés, los pequeñitos aprenden el idioma sin necesidad de ese conocimiento ortocintáctico. Entonces, en inteligencia artificial teníamos ese gran problema, por eso quería ahí meterle chicha a María. No, voy a rogar diferir y te lo voy a justificar. Pero bueno, lo que quiero decir es eso: el gran avance en la comprensión del lenguaje natural fue el momento en el que dijimos Olvídate de todo lo que saben los filólogos, lo único que tienes que hacer es aprender correlaciones entre datos y los datos es leer…
Francis Villatoro explica cómo la aplicación de reglas a grandes modelos de lenguaje en inteligencia artificial implica que estas redes neuronales sean tan extensas como el conjunto de datos y se expongan repetidamente a los mismos datos para evitar el sobreaprendizaje.
Habla: Francis VillatoroPalabras #20reglas en inteligencia artificial modelos lenguajeevitar sobreaprendizaje repetición datosfrancis villatoro reglas inteligencia artificial…lo que puedes aceptar que cometa errores en las construcciones y en los modismos, que no entienda bien ciertos dejes, ciertos dobles sentidos porque ha aprendido una segunda lengua o sea, se planteaban eso como casos pilotos para montar un test de Turing y De repente, cuando te llegan los grandes modelos de lenguaje con el modelo de atención y tú aplicas una serie de reglas que nunca se habían aplicado en inteligencia artificial, que es básicamente las redes neuronales tienen que ser muy grandes, tan grandes como el conjunto de datos, y las redes no tienen que aprender muchas veces. Muéstrale todos los datos una, dos, tres, cuatro, cinco veces, pero no las muestres muchas más que sobreaprenden y entonces lo hacen peor. Son reglas muy tontas, muy sencillitas, claro. Ahora ya estás trabajando con billones, literalmente, billones de tokens en los aprendizajes y estamos hablando de una o dos épocas de entrenamiento, no más, porque literalmente no hay cómputo para hacer más; o…
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 #14ibm 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…
Francis Villatoro explica cómo las inteligencias artificiales han demostrado que el juego Go, previamente considerado el más difícil para los humanos debido a su complejidad estadística, puede ser dominado por redes neuronales con un conocimiento mínimo del juego.
Habla: Francis VillatoroSignificado #18go juego complejidad estadísticaredes neuronales conocimiento mínimo gointeligencias artificiales dominan juego gofrancis villatoro explica go trivial…serbio y te vas a serbio y tienes amigos serbios, hablas perfectamente, pero no declina los objetos o los sujetos y te falta ese, pero lo aprendes sin darte cuenta Para acabar, lo resitúo donde yo quería ir, o no sé, quizás lo dije mal y desví la atención. Lo que yo quería decir es que se pensaba que el Go era un juego difícil. Se pensaba que era el juego humano más difícil, porque el cálculo estadístico trivial te daba una enorme cantidad de posibilidades; y lo que nos ha mostrado estas nuevas inteligencias artificiales es que es un juego jugado por humanos, luego trivial, es decir, con un número adecuado de tokens, una red neuronal con suficiente número de pesos sinápticos, puede, jugando sola, sin tener ningún tipo de conocimiento humano, obviamente las mínimas reglas de qué es lo que se pretende y qué es válido y qué no es válido, pero con un conocimiento ridículo del juego, infantil del juego, jugando contra sí misma, puede obtener un nivel de juego infinito comparado con el mejor humano del mundo; y eso es una cosa. Que hace 10 años era tabú decirlo, no se podía decir, era imposible, pero hoy sabemos que es trivial: es decir, todo lo que hacen los humanos habitualmente lo van a poder hacer las máquinas de manera trivial solamente escalando el tamaño. Eso no significa, y…
Francis Villatoro explica cómo las inteligencias artificiales procesan información, destacando su tendencia a trabajar con imágenes debido a la gran cantidad de datos que contienen y la facilidad para manejarlos.
Habla: Francis VillatoroPalabras #18inteligencias artificiales procesan imágenesmáquinas ven correlaciones triviales imágenestoken palabra representada como imagenfrancis villatoro inteligencia artificial…Eso no significa, y conectando con lo que Ignacio nos iba a contar, que la conciencia o que la creatividad o que otros atributos que ponemos o la misma inteligencia que ponemos a los humanos, a lo que hacemos los humanos, se pueda hacer en las máquinas. Las máquinas solo están viendo correlaciones triviales entre imágenes. Y bueno, eso es una cosa que podemos hacer. Se manejan fundamentalmente imágenes porque las imágenes te meten muchos datos en poco espacio. Y nos gusta ver los datos así. La gran revolución en Internet Artificial ha sido convertir todo a imágenes, que un token, una palabra, sea una imagen ¿Y qué representa esa imagen? Pues no sabemos muy bien, pero representa la relación entre ese token y todos los demás tokens. Pero si esa imagen tiene menos píxeles que tokens hay, ya ¿y qué? Pero la imagen representa eso. Y conforme yo voy haciendo la imagen más grande, más fluidez y…
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 #16 · Palabras #19redes 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…
Francis Villatoro comenta sobre los avances en la construcción de compactificaciones del modelo estándar utilizando inteligencias artificiales.
Habla: Francis VillatoroPalabras #10compactificaciones modelo estándar inteligencia artificialjuan carlos gil descubre compactificación naturalvariedades calabillado no equivalentesexploraciones masivas inteligencia artificial villatoro…Cannabi Yau. Bueno, evidentemente es una broma pero me pareció suficientemente graciosa como para sacar la colación y que no sea yo siempre el que se lleva las tarjetas que vean que no todo es culpa mía No es que has creado escuela Héctor, este es el problema En serio, es un tema que se está trabajando en serio; es decir, hoy en día se están aplicando inteligencias artificiales para construir compactificaciones de tipo modelo estándar y se está avanzando bastante. Se han logrado miles de compactificaciones muy similares al modelo estándar gracias a inteligencias artificiales; todavía no tenemos una que realmente digamos: esta es la buena y definitiva. Muchas de ellas, cuando dejas que sea la inteligencia artificial la que automáticamente genere todo lo que es la compactificación y su espectro, acaba siendo súper engorroso porque lo que nos gustaría es una cosa natural, bella, sencilla, que tú digas: Juan lo ha descubierto, qué maravilla; y lo que tenemos ahora mismo son cosas engorrosas. Alambicadas, con ajustes finos, extraños que un humano no haría, pero se está trabajando mucho en ello; o sea, ahora mismo hay exploraciones masivas mediante inteligencia artificial. No sabemos si hay un número finito o infinito; empecemos por ahí. Pero bueno, la hipótesis de alguna gente es que puede haber unas decenas de miles, quizás unos cientos de miles de variedades de calabillado no equivalentes entre sí, y bueno, se están explorando con ideas artificiales; se están haciendo muchas cosas y es posible que cualquier día tengamos alguna sorpresa. Pregunta Javier Benavides: ¿es cierto eso de que el lenguaje nativo implica zonas del cerebro diferentes a los idiomas aprendidos? No lo sé, ¿alguien se anima? A Ignacio. Yo no estoy demasiado puesto, entonces bueno, estábamos hablando antes de humo y…
