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Borja TosarIgnacio CrespoJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor SocasGastón Giribetenfoque humano vs ia en demostracionesinteligencia artificial resuelve problemas matemáticoscamino recto oculta contexto paisajeesfuerzo humano para entender el paisajeFrancis VillatoroMatemáticaInteligencia Artificial
Enfoque humano vs ia en demostraciones
Con
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Francis Villatoro continúa explicando cómo la inteligencia artificial aborda la resolución de problemas matemáticos, comparando su enfoque con el de un humano que recorre un paisaje completo y uno de IA que solo muestra los pasos directos para llegar a una demostración.
…te da un contexto y te crea un camino. Eso lo ha dibujado muy bien un tuit que ha habido una charla y te ponen las slides, las páginas de la presentación en tuit muy breves y acaba la charla con una imagen muy bonita como de un juego de estos de... Y te muestra un mapa, un mapa como del juego, y dices: «Un humano para ir desde aquí hasta aquí recorre todo el paisaje, se desvía del camino correcto». Pero en la IA te muestra nuestra apariencia, solamente te muestra los pequeños trocitos, los pequeños cuadraditos de paisaje que llevan de manera directa de un punto al otro. Tú partes de un cierto punto y llegas a la demostración con un camino perfectamente recto; te has perdido todo el paisaje. Y tienes un camino además que tiene unas baldosas, una baldosa más azul y dices: ¿Por qué esta es azul? Y esta es más marrón, pero resulta que es que la azul es que hay un río que está cruzando el paisaje. La marrón es que ahí hay una montaña y tiene poca vegetación y es muy alta. Pero tú no lo ves, porque tú solo ves el camino en línea recta. Y eso es lo que nos están dando estas demostraciones. Conforme las demostraciones son cada vez más largas, las demostraciones de la IA, es más difícil reconstruir el paisaje, porque el paisaje recorrido es mucho más amplio, mucho más ancho, mucho más vasto. Y entonces el esfuerzo de los humanos para entender ese paisaje, porque lo que nosotros queremos es aprender y lo que queremos aprender es el paisaje. Por eso yo cuando comenté la noticia, destaqué algunos puntos, por ejemplo, cuando en las soluciones autosemilares, autosemejantes, que son las típicas en un proceso de blow-up, la ecuación que le salía es una ecuación doble que tenía múltiples soluciones.…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro continúa explicando cómo la inteligencia artificial aborda la resolución de problemas matemáticos, comparando su enfoque con el de un humano que recorre un paisaje completo y uno de IA que solo muestra los pasos directos para llegar a una demostración.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1enfoque humano vs ia en demostracionesinteligencia artificial resuelve problemas matemáticoscamino recto oculta contexto paisajeesfuerzo humano para entender el paisaje…te da un contexto y te crea un camino. Eso lo ha dibujado muy bien un tuit que ha habido una charla y te ponen las slides, las páginas de la presentación en tuit muy breves y acaba la charla con una imagen muy bonita como de un juego de estos de... Y te muestra un mapa, un mapa como del juego, y dices: «Un humano para ir desde aquí hasta aquí recorre todo el paisaje, se desvía del camino correcto». Pero en la IA te muestra nuestra apariencia, solamente te muestra los pequeños trocitos, los pequeños cuadraditos de paisaje que llevan de manera directa de un punto al otro. Tú partes de un cierto punto y llegas a la demostración con un camino perfectamente recto; te has perdido todo el paisaje. Y tienes un camino además que tiene unas baldosas, una baldosa más azul y dices: ¿Por qué esta es azul? Y esta es más marrón, pero resulta que es que la azul es que hay un río que está cruzando el paisaje. La marrón es que ahí hay una montaña y tiene poca vegetación y es muy alta. Pero tú no lo ves, porque tú solo ves el camino en línea recta. Y eso es lo que nos están dando estas demostraciones. Conforme las demostraciones son cada vez más largas, las demostraciones de la IA, es más difícil reconstruir el paisaje, porque el paisaje recorrido es mucho más amplio, mucho más ancho, mucho más vasto. Y entonces el esfuerzo de los humanos para entender ese paisaje, porque lo que nosotros queremos es aprender y lo que queremos aprender es el paisaje. Por eso yo cuando comenté la noticia, destaqué algunos puntos, por ejemplo, cuando en las soluciones autosemilares, autosemejantes, que son las típicas en un proceso de blow-up, la ecuación que le salía es una ecuación doble que tenía múltiples soluciones.…
Francis Villatoro explica por qué considera que las demostraciones matemáticas generadas por inteligencia artificial carecen de creatividad.
Habla: Francis VillatoroSignificado #15demostraciones matemáticas inteligencia artificialcreatividad carente en demostraciones villatoroúnico camino no es matemática…tipo de desviación, cuando eso no es el conocimiento humano. El conocimiento humano es un conocimiento de ir generando muchos caminos alternativos, explorándolo, volviendo para atrás, volviendo a avanzar por aquí, va por acá, o aquí he llegado más lejos. Ponerme contra alguna pared, una obstrucción matemática no puede continuar; tengo que ir para atrás. Eso nos falta en este tipo de demostraciones. Y en ese sentido son demostraciones muy poco creativas, no son demostraciones que creen matemática nueva, no hay matemática nueva en estas demostraciones porque solo tengo un único camino y un único camino no es matemática, la matemática no es un único Camino, la matemática no es leer la historia del explorador mirando los datos en el GPS del camino que ha recorrido. La historia es todo lo que le va pasando al explorador, mientras va recorriendo el camino, mientras está descubriendo: aquí vi una serpiente,…