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Borja TosarIgnacio CrespoJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor SocasGastón Giribetcreatividad inteligencia artificial villatoroideas inteligencia artificial no explicativasorigen ideas inteligencia artificial desconocidoartículos como fuente inteligencia artificialinteligencia artificial resuelve problemasfrancis villatoro explica inteligencia artificialinteligencia artificial acceso internetorígenes ideas inteligencia artificialmodelos inteligencia artificial inventan fuentesdemostraciones inteligencia artificial generan referenciasinteligencia artificial simula búsqueda en internetfrancis villatoro analiza modelos de iaFrancis VillatoroSam AltmanOpenAIDanthropicAGI
Francis Villatoro explica Inteligencia Artificial
Con
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Francis Villatoro explica cómo la inteligencia artificial resuelve problemas complejos trabajando durante largos periodos y utilizando toda la información disponible en internet.
…es coger una idea ya existente, que es la idea de los dos matemáticos españoles y explotarla y estrujarla y hacer un análisis no es de fuerza bruta pero es un análisis bastante profundo de muchísimas posibles alternativas pero basándose siempre en esa idea. Si tú miras realmente qué creatividad tiene la nueva solución, pues te encuentras con una creatividad relativamente muy ridícula, porque puedes tracear todas las nuevas ideas aparentes que aparecen en la demostración, porque el problema que tiene la inteligencia artificial es que todavía no hemos logrado que sean explicativas. La inteligencia artificial no te explica bien dónde se originan sus ideas porque no lo sabe, porque no tenemos capacidad para lograr que una inteligencia artificial sepa de dónde está extrayendo las ideas entonces lo que sí podemos pedirle es que busque un artículo, que lea el artículo y que ahora opere y entonces automáticamente ya sabe que todo lo está sacando de ese artículo. Pero cuando la ponemos a Resolver un problema complicado, y está durante 80 horas trabajando. No sabe la inteligencia artificial; la está sacando todo de todo lo que sabe y de todo a lo que tiene acceso a través de internet o está usando todo. Entonces, en ese uso de todo, no sabe dónde radican los orígenes de las ideas que está usando. Entonces tú Te lees la demostración y vas viendo tú como humano, y vas viendo esto viene de aquí, esto viene de allí. Entonces, cuando a la derecha artificial le pides que te busque sus fuentes, se las inventa posteriori; nunca se las inventa realmente, no son las fuentes que ya uso, sino que te monta unas fuentes. Ah, esto que está aquí, pues esto lo busco por internet, lo he encontrado aquí, pues debe ser de ahí, de ahí debe ser donde yo saqué. Entonces eso es lo que comenta la pregunta, ¿no? Realmente es útil para un matemático el tener una demostración matemática fría en la que no se sabe nada de los precedentes de esa idea, en la que no se, no que se citen por el tema de la autoría y por el tema de hacer las cosas bien hechas.…
Significado #1 · Palabras #14
Francis Villatoro explica cómo la inteligencia artificial resuelve problemas complejos trabajando durante largos periodos y utilizando toda la información disponible en internet.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #14creatividad inteligencia artificial villatoroideas inteligencia artificial no explicativasorigen ideas inteligencia artificial desconocidoartículos como fuente inteligencia artificialinteligencia artificial resuelve problemasfrancis villatoro explica inteligencia artificialinteligencia artificial acceso internetorígenes ideas inteligencia artificialmodelos inteligencia artificial inventan fuentesdemostraciones inteligencia artificial generan referenciasinteligencia artificial simula búsqueda en internetfrancis villatoro analiza modelos de ia…es coger una idea ya existente, que es la idea de los dos matemáticos españoles y explotarla y estrujarla y hacer un análisis no es de fuerza bruta pero es un análisis bastante profundo de muchísimas posibles alternativas pero basándose siempre en esa idea. Si tú miras realmente qué creatividad tiene la nueva solución, pues te encuentras con una creatividad relativamente muy ridícula, porque puedes tracear todas las nuevas ideas aparentes que aparecen en la demostración, porque el problema que tiene la inteligencia artificial es que todavía no hemos logrado que sean explicativas. La inteligencia artificial no te explica bien dónde se originan sus ideas porque no lo sabe, porque no tenemos capacidad para lograr que una inteligencia artificial sepa de dónde está extrayendo las ideas entonces lo que sí podemos pedirle es que busque un artículo, que lea el artículo y que ahora opere y entonces automáticamente ya sabe que todo lo está sacando de ese artículo. Pero cuando la ponemos a Resolver un problema complicado, y está durante 80 horas trabajando. No sabe la inteligencia artificial; la está sacando todo de todo lo que sabe y de todo a lo que tiene acceso a través de internet o está usando todo. Entonces, en ese uso de todo, no sabe dónde radican los orígenes de las ideas que está usando. Entonces tú Te lees la demostración y vas viendo tú como humano, y vas viendo esto viene de aquí, esto viene de allí. Entonces, cuando a la derecha artificial le pides que te busque sus fuentes, se las inventa posteriori; nunca se las inventa realmente, no son las fuentes que ya uso, sino que te monta unas fuentes. Ah, esto que está aquí, pues esto lo busco por internet, lo he encontrado aquí, pues debe ser de ahí, de ahí debe ser donde yo saqué. Entonces eso es lo que comenta la pregunta, ¿no? Realmente es útil para un matemático el tener una demostración matemática fría en la que no se sabe nada de los precedentes de esa idea, en la que no se, no que se citen por el tema de la autoría y por el tema de hacer las cosas bien hechas.…
Francis Villatoro explica cómo la inteligencia artificial se diferencia del enfoque humano en la resolución de problemas matemáticos, utilizando una analogía sobre recorrer un paisaje y cruzar un río.
Habla: Francis VillatoroSignificado #20inteligencia artificial resolución problemasecuación doble soluciones autosemilaresanalogía río cruces equivalentesselva paisaje inteligencia artificial…reconstruir el paisaje, porque el paisaje recorrido es mucho más amplio, mucho más ancho, mucho más vasto. Y entonces el esfuerzo de los humanos para entender ese paisaje, porque lo que nosotros queremos es aprender y lo que queremos aprender es el paisaje. Por eso yo cuando comenté la noticia, destaqué algunos puntos, por ejemplo, cuando en las soluciones autosemilares, autosemejantes, que son las típicas en un proceso de blow-up, la ecuación que le salía es una ecuación doble que tenía múltiples soluciones. Eso es ver el paisaje, es como decir, yo estoy recorriendo una selva y de repente me encuentro un río y digo, pues para cruzar el río hay varios caminos por los que puedo cruzar, pero son todos equivalentes, ¿hay un camino que es mejor para los demás? La intercinta artificial te da solo un cruce, dice, yo Cruzo el camino y cruzo el río y da lo mismo que si para cruzarlo se ha montado encima de un cocodrilo y ha logrado que el cocodrilo le cruce el camino, que si ha cogido un puente o ha cogido una liana o ha saltado en plantarza. Eso al humano le es relevante,…
Francis Villatoro explica la dificultad de controlar las inteligencias artificiales debido al aumento de su tamaño y la cantidad de conocimiento que asimilan durante el entrenamiento.
Habla: Francis VillatoroPalabras #4inteligencia artificial tamaño crecienteconocimiento entrenamiento inteligencia artificialarquitecturas afectadas inteligencia artificial…de que no sabía sumar 3 más 5. Y le preguntabais que vamos a cruzar un río con un lobo y una cabra y te sacaba una chorrada absoluta. Era una cosa súper primitiva, escribía un lenguaje, tanto en inglés como en español, absolutamente ridículo. De niño, no lo sabemos, no podemos hablar de realmente controlar lo que hace la inteligencia artificial Estamos construyendo inteligencias artificiales cada vez más grandes que permiten asimilar una mayor cantidad de conocimiento en el entrenamiento y no sabemos qué correlaciones se están extrayéndose, se están usando de ese conocimiento. No sabemos realmente cómo afectan nuestras arquitecturas. Estamos probando diferentes arquitecturas y viendo que algunas arquitecturas funcionan mejor, permiten minimizar costes energéticos, permiten hacer las respuestas más rápidas, permiten reducir las ventanas de contexto o ampliarlas, pero todo es empírico. Y…
Francis Villatoro explica que el conocimiento actual sobre el funcionamiento de las inteligencias artificiales es limitado, incluso en comparación con la comprensión del cerebro humano. Se encuentra una fase primitiva en la comprensión de lo que está ocurriendo.
Habla: Francis VillatoroSignificado #5 · Palabras #18inteligencia artificial conocimiento limitadocomprensión encéfalo humano inteligencia artificialfase primitiva comprensión inteligencia artificialsam alman y la sorpresa anual…pero todo es empírico. Y hay ahora mismo decenas de miles de expertos que están tratando de entender eso, que están haciendo experimentos, que están estudiando matemáticas, usando herramientas de la física, de la matemática para tratar de entender. todo eso. Pero ahora mismo estamos en una fase en la que probablemente sabemos mucho menos de cómo funcionan esas inteligencias artificiales que de cómo funciona nuestro encéfalo. Estamos en una fase extremadamente primitiva de la comprensión de lo que está ocurriendo y por eso constantemente nos estamos sorprendiendo, por eso cada año Sam Alman ve las inteligencias Artificiales que tiene en su laboratorio y se asombra y dice: “Estoy ante una AGI”, ya hemos logrado la AGI y lo dice con ilusión y con creencia; se lo cree y después todos vamos diciendo. Claro, él llega al Danthropic y le dice a una colleja: "¿Pero qué…
Francis Villatoro continúa hablando sobre el desarrollo de las inteligencias artificiales, enfatizando que a pesar del rápido avance tecnológico, aún no se comprende completamente su funcionamiento.
Habla: Francis VillatoroSignificado #13inteligencias artificiales funcionamiento desconocidoherramientas tecnológicas avance rápido villatorofactores clave inteligencias artificiales exploración variante…hemos logrado la AGI y lo dice con ilusión y con creencia; se lo cree y después todos vamos diciendo. Claro, él llega al Danthropic y le dice a una colleja: "¿Pero qué estás diciendo Sam?", eso es mentira, yo tengo una mejor que la tuya y no veo eso, ¿vale? Pero lo que estamos viendo desde fuera es que realmente no se entiende; todavía no lo entendemos. Estamos avanzando muy, muy rápido en unas herramientas tecnológicas que realmente no entendemos qué elementos, qué factores, qué cosas son claves y que la única manera que tenemos es ir explorando diferentes variantes y ya os digo. en cualquier momento, cuando menos os lo esperéis, va a haber un cambio radical en el campo y se va a trabajar con inteligencias artificiales basadas en modelos de la realidad y vamos a tener inteligencias artificiales con un modelo de la realidad…
Francis Villatoro explica que la comprensión actual de la inteligencia artificial general (AGI) es limitada y que muchas personas están trabajando para entenderla.
Habla: Francis VillatoroSignificado #15matemática inteligencia artificial másteraprendizaje profundo descripciones a posteriorialgoritmos gradiente versiones matricesinteligencia general limitada francis villatoro…mentes; estas empresas están pagando unos sueldos increíbles a las mejores mentes que hay en el planeta para que hagan avanzar esta tecnología a una cosa que realmente sea útil, que es lo que queremos, ¿no? Y a eso se le acabará llamando AGI porque no. Sabremos lo que es la AGI ni sabemos la inteligencia ni la inteligencia general, pero estamos en ese momento en el que realmente no lo entendemos y hay mucha gente trabajando para intentar entenderlo. Pero que yo sepa, yo le veo una asignatura a nivel de máster de eso, de la matemática de la inteligencia artificial, de la aprendizaje profundo y la matemática son descripciones a posteriori de cosas y realmente lo que se dan es puramente los algoritmos; es una matemática de los algoritmos que se están usando aquí se usa una versión de matrices, aquí se utiliza un algoritmo de gradiente, aquí se utiliza... pero ya está. Bueno, brutal lo que dijiste es de: conocemos mejor el cerebro que la inteligencia artificial. Yo creo que eso mete entre miedo. Vamos a ir, a ver; estamos con la primera pregunta. Insisto, llevamos algo así como que media hora al final vamos a tener que…