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Ignacio Crespo sugiere que sería interesante e incluso frustrante si la inteligencia artificial, al resolver problemas matemáticos complejos, mejorara su capacidad para explicar sus procesos, comparándola con el genio de Ramanujan.
…eso, incluso nos va a costar entender qué hizo exactamente; o sea, nosotros podemos verificar el resultado y quizás no entendemos lo que hizo, y ojalá que la IA sea, se le pueda explicarlo de manera comprensible, que sea buena en divulgación también la IA. Una cosa, perdonad, pero ahora que ha salido el tema, ¿no? Y creo que no lo sacamos cuando hablamos de la aplicación de la inteligencia artificial a las matemáticas. Me parecería muy interesante descubrir que a medida que vaya avanzando y sea capaz de resolver cosas, no aumente su capacidad para explicarnos lo que está haciendo. Imagínate que el tipo de genio en el que se convierte la inteligencia artificial es un Ramanujan, que no te demuestra las cosas, que es a través de una especie de intuición, porque es una caja negra, porque nosotros justificamos a posteriori nuestros razonamientos a veces sin tener nada que ver con los verdaderos motivos y vaya por ese camino. Me parece que sería muy interesante y muy frustrante. Yo creo que va a pasar eso, con algunos problemas va a pasar eso. La IA va a llegar a una solución que podremos saber que es correcta, podremos constatarla por medio de constatación; no es lo mismo eso que llegar a algo que ver los pasos intermedios. Entonces yo creo que eso va a pasar con, no sé, me sorprendería mucho…
Significado #1 · Palabras #5
José Edelstein introduce un tema que Francis Villatoro profundizará más adelante. Se describe una instrucción dada a la IA para resolver un diagrama con seis puntos y nueve bucles.
Habla: José EdelsteinSignificado #16diagrama seis puntos nueve buclesinstrucción ia resolver diagraman igual a 4 superior milsblog francisco villatoro…la primera es que ahí intervinieron humanos mucho en el proceso. O sea, fue: yo te muestro lo que me dio a mí con 2, 3, 4, 5 y 6 gluones, míralo bien, y bueno, el chat GPT aprendió, fue capaz de generalizarlo y de demostrarlo. En este caso, como luego. supongo que va a comentar más bien Francis más en detalle, lo que hicieron fue algo en lo cual esencialmente le dijo la instrucción a la IA era Resuélveme el diagrama de 6 puntos con 9 loops en n igual a 4 superior mils y el resto de los, bueno, comenta en su blog este chico que mencionó Francis recién, que la única interacción que luego tuvo con humanos es cada varias horas decirle sigue, ánimo, sigue; cada 4 o 6 horas pásame, ve contándome cómo va la cosa, pero no hubo una retroalimentación, o sea que en términos bastante, bueno, por lo…
José Edelstein reflexiona sobre la complejidad de los cálculos científicos, comparando el proceso humano con el de la inteligencia artificial y destacando la importancia de la revisión por parte de personas.
Habla: José EdelsteinPalabras #10errores cálculos científicos iarevisión resultados inteligencia artificialprocesos complejos jose edelsteinmarcha atrás procesos científicos…a 8 lazos por ejemplo y dándose cuenta trucos para que el cálculo sea... el cálculo ingenuo es imposible, es muy muy complejo como dice Dixon que también incluyó una parte, un pequeño comentario en la pieza del blog él dice, a ver, es que además un humano se equivoca y entonces te das cuenta muchos días después que llevas varios días con un error; entonces, bueno, es mucho más tortuoso y también eso te mina el ánimo y hace que te lleve más tiempo, probablemente porque prefiere dedicarle tiempo también a otras cosas en las cuales estás más seguro de lo que estás haciendo. Está muy impresionado que obviamente la IA dio un resultado y el resultado es correcto, pero la IA también en ese proceso también se equivoca a veces y tienes que revisar; por eso es bueno que haya gente; ella misma también en estos procesos complejos también revisa sus propios y a veces tiene que dar marcha atrás de cosas que ha hecho. O sea que en ese sentido se parece también un poco a cómo nosotros funcionamos. Por supuesto, pero cada vez lo hace más ella sola y entonces, bueno, ¿qué más te da? O sea, se equivoca, pero es como un poco las ordenadoras jugando al ajedrez. Lo hace tan…
Héctor Socas y José Edelstein discuten una ventaja inherente de los humanos sobre las máquinas en la realización de cálculos complejos: la capacidad de tomar descansos para actividades como tomar un café.
Habla: Héctor SocasSignificado #18cálculos complejos humanos versus chatgptpausa para café en cálculos humanoschatgpt recomienda pausas calculos…iguales por una simetría en un lenguaje abstracto que utilizaste para expresarlas, o sea, bueno, este es el contexto en el cual ocurre este hallazgo que Francis lo va a poder contar mejor que yo, pero calculo que ya la pausa. Sí, bien calculado, efectivamente Pues sí, porque una ventaja que siempre tendrá el ser humano sobre las máquinas al hacer estos cálculos es que te puedes parar para ir a tomar un café. No lo calculé yo, me dijo ChatGPT que tenía que hacer pausa. Exacto, ya está eso, nos lo vamos a tener que. Programar con ChatGPT. Bueno, pues nada, lo dicho, pausita, volvemos en cinco minutos, pero en la cara B. Si nos están escuchando en la radio, recuerden que el resto del programa no se lo pierdan, que vamos a hablar del lanzamiento de la Starship y vamos a…
Ignacio Crespo sugiere que sería interesante e incluso frustrante si la inteligencia artificial, al resolver problemas matemáticos complejos, mejorara su capacidad para explicar sus procesos, comparándola con el genio de Ramanujan.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #1 · Palabras #5ia ramanujan explicación procesosinteligencia artificial caja negraintuición matemática inteligencia artificialjustificación razonamientos inteligencia artificial…eso, incluso nos va a costar entender qué hizo exactamente; o sea, nosotros podemos verificar el resultado y quizás no entendemos lo que hizo, y ojalá que la IA sea, se le pueda explicarlo de manera comprensible, que sea buena en divulgación también la IA. Una cosa, perdonad, pero ahora que ha salido el tema, ¿no? Y creo que no lo sacamos cuando hablamos de la aplicación de la inteligencia artificial a las matemáticas. Me parecería muy interesante descubrir que a medida que vaya avanzando y sea capaz de resolver cosas, no aumente su capacidad para explicarnos lo que está haciendo. Imagínate que el tipo de genio en el que se convierte la inteligencia artificial es un Ramanujan, que no te demuestra las cosas, que es a través de una especie de intuición, porque es una caja negra, porque nosotros justificamos a posteriori nuestros razonamientos a veces sin tener nada que ver con los verdaderos motivos y vaya por ese camino. Me parece que sería muy interesante y muy frustrante. Yo creo que va a pasar eso, con algunos problemas va a pasar eso. La IA va a llegar a una solución que podremos saber que es correcta, podremos constatarla por medio de constatación; no es lo mismo eso que llegar a algo que ver los pasos intermedios. Entonces yo creo que eso va a pasar con, no sé, me sorprendería mucho…
Francis Villatoro explica que las inteligencias artificiales tienden a evitar la creación de nuevos términos o nombres para describir sus descubrimientos.
Habla: Francis VillatoroPalabras #19ia evita creación nombres nuevosinteligencias artificiales resultados con nombrefrancis villatoro ia descubrimientos…ellas prefieren usar términos conocidos y te dicen, no, pero esto hay que decirlo de esta manera, porque si no lo va a leer un revisor y te va a decir que eso está mal dicho, que la palabra correcta que es todo el mundo, ya, ya, pero es que lo mío no es exactamente lo mismo, porque yo he querido añadir una cosita muy pequeñita, no, no, pero es una cosita demasiado pequeña; no merece un mes. O sea, la IA está constantemente queriendo no crear, ni siquiera nombres nuevos. Cuando tengamos un resultado en el que la IA use cosas que no tienen nombre, porque ahora mismo la IA siempre está usando cosas con nombre. Tiene un extremado miedo a construir cosas nuevas o a dar nombres nuevos. Cuando empiece a crear cosas con nuevos nombres y nos diga la IA: "Estoy usando la propiedad Filipón", y tú digas: "Pero, ¿y qué es la propiedad Filipón?", todo el mundo sabe cuál es;…
Francis Villatoro explica cómo las inteligencias artificiales (IAS) simulan reconstruir el proceso seguido para llegar a una solución, y enfatiza la importancia de verificar el código Lean en demostraciones.
Habla: Francis VillatoroSignificado #15ias simulan reconstruir solucionesverificación código lean demostracionesexplicaciones ias pueden ser desviadas…tachas, borras, tal, y luego cuando lo escribes en el paper, lo pones súper elegante. Partimos de aquí, vamos a no sé qué, tal, tal, y en cuatro pasitos, con qué elegancia llegas, pero eso no se parece en nada al proceso mental que has seguido realmente, ¿no? Pero en las IAS, que son máquinas, les pedimos que lo reconstruyan bien y la gente se cree que lo está reconstruyendo bien. Por eso, en demostraciones, por ejemplo, con Lean, es muy importante leerse el código Lean. O sea, no basta con la explicación que me describen, porque la explicación que me describen puede estar muy, muy desviada respecto a... Ahora las IAS alucinan de una manera muy diferente a como alucinaban hace años, porque hace años alucinaban de la manera que tú lo veías, ¿no? Me ha cambiado este número; en esta tabla le he pedido que me hagan un OCR de la tabla y se ha equivocado en un…
Francis Villatoro describe cómo utiliza herramientas de inteligencia artificial para mejorar su proceso de escritura en investigaciones, incluyendo la reordenación de párrafos y conjuntos de datos.
Habla: Francis VillatoroPalabras #13ia reordenación párrafos francis villatoroproyecto de investigación futura ia…en inglés que en español, porque sé que van a tener más recorrido a priori, pero me cuesta mucho más escribir. Entonces, hace unos años, cada párrafo me costaba un mogollón de tiempo, porque yo quería que el párrafo estuviera perfecto, que no tuviera ni... Ahora no, ahora yo había momentos que he estado dándole párrafos completos a la IA para que me los reordenara con unas pequeñas indicaciones y después que me reordenara conjuntos de datos y al final la IA ha leído completo mi proyecto de investigación, que todavía no he enviado y que es una investigación futura y eso conforme pasan los meses y como que le están saliendo ahora mismo un. Nuevo modelo cada pocos meses porque es muy relevante que el modelo tenga en su memoria cosas muy recientes, pues mucha de esa información acaba en pocos meses integrada en lo que aprenden y la IA no es capaz de recordar cuál es la fuente de la información.…