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Ia supera a Lance Dixon cálculo
Con
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José Edelstein compara la capacidad de una inteligencia artificial con la del mejor calculador humano en este campo, específicamente Lance Dixon, reconociendo que la IA ha superado a este último en términos de velocidad de cálculo.
…todo lo que la IA utilizó de humanos fue ella misma buscarlo en los papers originales, cosa que hizo, cosa que hizo, que también va a ser importante creo que en la discusión final sobre la parte espectacular y la parte menos espectacular de este resultado. Hay una parte obviamente espectacular porque estamos hablando de un cálculo complicadísimo que el mayor experto mundial de esto que es Lance Dixon le lleva años ir pasando de 7 lazos 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 rápido que lo que hace puede cometer un millón de errores por día; igual va un millón de veces más rápido que un grupo de humanos. Y no se cansa ni se aburre. No se cansa. Ni se aburre y estamos hablando de, o sea, Lance Dixon es la persona que más sabe en el planeta cómo se calculan estas cosas. Entonces no es que estamos comparando; estamos comparando un modelo comercial de una inteligencia artificial con el mejor calculador de esto humano. Entonces ese, y claramente lo superó, en términos de hacer el cálculo lo superó y él mismo lo reconoce en esta pieza de blog. ¿Por qué son 6? Bueno, dejando de lado ese caso en el que son todos menos 1. De una licidad y una de la contraria, que es un caso un poco particular y que ya se resolvió. El caso un poco de bandera siempre es cuando son todos menos 2 iguales. Ese caso se llama…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro explica cómo trabajadores de Antropic resolvieron un problema utilizando Cloth 5, Opus 5 y Fable 5.1, invitando posteriormente al experto Dixon para validar el resultado.
Habla: Francis VillatoroPalabras #10problema nueve lazos supersimetríasexpertos validan resultado antropi dixonresultados técnicos interés expertos…dinero posible; el problema que él proponía es que se van a gastar millones de euros. Con esas reglas se decidió utilizar las versiones de Anthropic, de Cloth, que están disponibles para cualquier persona que yo uso y que mucha gente usa; que por un lado es El Cloth 5, el Opus 5 y el Fable 5 .1 que ya acababa de salir. Todavía no había salido el Opus que tenemos ahora, el 5.5. Entonces, con esas dos herramientas la aplicaron durante relativamente poco tiempo y lo han resuelto. Han resuelto uno de los dos problemas: el problema entre comillas más fácil, el de nueve lazos para la teoría con cuatro supersimetrías. Entonces es una cosa que, claro, una vez que trabajadores de Anthropi logran esto, pues Anthropi presume de haberlo logrado y entonces ha invitado a los expertos para que validen, al gran experto mundial, a Dixon, para que valide el resultado y bueno, han dado un poquito de bombo en redes sociales, etc. Pero ya os digo, es claramente para todos los oyentes: es un resultado muy técnico, de muy bajo interés, o sea, solo interesa a los expertos en este tipo de cálculos y que, bueno, Está consiguiendo cierto bombo porque Anthropic quería ahora reivindicar que también está haciendo cosas relevantes. Y ahora pues tenemos que entrar en los detalles de realmente qué se ha logrado, qué impacto tiene, etc. Y si quiere, no sé si hay tiempo,…
José Edelstein menciona un resultado significativo en física teórica que involucró el uso de inteligencia artificial, específicamente un artículo de Andy Strominger junto con ChatGPT y otros colaboradores.
Habla: José EdelsteinPalabras #20física teórica impacto iacálculo caso strominger colaboradores…hasta el octavo, ¿por qué se interesa en llegar al noveno? Bueno, a ver, hay muchas cosas que responder aquí, ¿por qué seis? Quizás recuerden, no me tomé el trabajo de ver en qué programa, pero no hace tanto, ¿cuándo habrá sido? Hace tres meses o algo así. Hablamos en Coffee Break de un resultado que también era, no, un poco más quizás, que había sido obtenido, fue el primero que en física teórica tuvo cierto impacto con la IA que fue un artículo de Andy Strominger junto con Chad GPT y colaboradores varios, habían logrado calcular un caso que no es este y es un caso que en su momento cuando se... bueno ya hice una introducción que la voy a tratar De abreviar lo máximo posible porque el que quiere pudiera escuchar es la que hice en ese programa. Cuando uno tiene lo que se llama un scattering de partículas que no tienen masa, como los gluones, por ejemplo, las partículas que median la interacción entre…
José Edelstein recuerda cómo Andy Strominger y sus colaboradores utilizaron inteligencia artificial, específicamente ChatGPT, para calcular interacciones entre partículas.
Habla: José EdelsteinSignificado #11cálculo gluones con inteligencia artificialopenai cuarteles acceso restringidoexpresión para cualquier número de gluones…página de un artículo de Witten, que es lo que comentamos en ese programa, que sugería que si además todos los glúgones iban en la misma dirección o aproximadamente en la misma dirección, podían no ser cero. Y en ese momento lo que comentamos en ese programa. fue que justamente Strominger y compañía lo que hicieron fue, con la ayuda de la inteligencia artificial, de hecho dije chat GPT, pero ahora no me acuerdo si no fue Antropic, no me acuerdo cuál de las dos... Era Chargpt, si yo no recuerdo Ah, era Chargpt, ok Bueno, vieron que efectivamente ellos hacían el cálculo con unos pocos gluones Y parecía no darle cero, pero tampoco uno nunca sabe si la expresión que tienes delante tuyo, que es medio complicada No es un cero si alguien viene y lo simplifica con alguna identidad que no se te ocurrió Entonces, bueno, utilizando también la IA, bueno, la comercial y también usando la versión que tiene OpenAI en sus cuarteles, o sea que no tenemos acceso nosotros, mostraron que no solo no era cero, sino que además le dio la expresión para cualquier número de gluones y se la demostró. Entonces fue un resultado espectacular. Pero en ese caso, para compararlo con este, hay varias diferencias y esencialmente 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…
José Edelstein compara la capacidad de una inteligencia artificial con la del mejor calculador humano en este campo, específicamente Lance Dixon, reconociendo que la IA ha superado a este último en términos de velocidad de cálculo.
Habla: José EdelsteinSignificado #1 · Palabras #1cálculo complicadísimo lance dixonlazos cálculo ingenuo imposibleexperto mundial lance dixonerrores cálculos científicos iarevisión resultados inteligencia artificialprocesos complejos jose edelsteinmarcha atrás procesos científicosia cálculos complejos humanosordenadores jugando ajedrezerrores ia velocidad humanafatiga humana vs iaia supera a lance dixon cálculolance dixon experto calculador humanomodelo ia vs calculador humano…todo lo que la IA utilizó de humanos fue ella misma buscarlo en los papers originales, cosa que hizo, cosa que hizo, que también va a ser importante creo que en la discusión final sobre la parte espectacular y la parte menos espectacular de este resultado. Hay una parte obviamente espectacular porque estamos hablando de un cálculo complicadísimo que el mayor experto mundial de esto que es Lance Dixon le lleva años ir pasando de 7 lazos 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 rápido que lo que hace puede cometer un millón de errores por día; igual va un millón de veces más rápido que un grupo de humanos. Y no se cansa ni se aburre. No se cansa. Ni se aburre y estamos hablando de, o sea, Lance Dixon es la persona que más sabe en el planeta cómo se calculan estas cosas. Entonces no es que estamos comparando; estamos comparando un modelo comercial de una inteligencia artificial con el mejor calculador de esto humano. Entonces ese, y claramente lo superó, en términos de hacer el cálculo lo superó y él mismo lo reconoce en esta pieza de blog. ¿Por qué son 6? Bueno, dejando de lado ese caso en el que son todos menos 1. De una licidad y una de la contraria, que es un caso un poco particular y que ya se resolvió. El caso un poco de bandera siempre es cuando son todos menos 2 iguales. Ese caso se llama…
José Edelstein explica qué es MHV (Maximal Elicity Violating Amplitude), destacando su complejidad y las simetrías que facilitan su cálculo.
Habla: José EdelsteinPalabras #9mhv complejidad simetrías cálculodiagramas feynman teoría cuántica campospark taylor cálculo loopsdixon stanford diagramas feynman…¿Por qué son 6? Bueno, dejando de lado ese caso en el que son todos menos 1. De una licidad y una de la contraria, que es un caso un poco particular y que ya se resolvió. El caso un poco de bandera siempre es cuando son todos menos 2 iguales. Ese caso se llama MHV, Maximal Elicity Violating Amplitude es un caso que tiene; es suficientemente complejo y al mismo tiempo tiene un conjunto de simetrías que permiten hacer el cálculo y fue el caso que permitió darse cuenta hace ya unos cuantos años a gente, Park y Taylor y luego el grupo de Dixon en Stanford que los diagramas de Feynman, de toda la que uno aprende cuando aprende teoría cuántica de campos y que parecen maravillosos. Son maravillosos, pero para cálculos muy complejos de loops empiezan a volverse muy rápidamente muy complejos y por lo tanto es un lenguaje en el cual las expresiones que obtienes lucen horrorosas, ocupan páginas y páginas. y páginas y luego resulta que hay otro lenguaje en el cual todo eso se simplifica a un párrafo, a una ecuación que ocupa unas pocas líneas de una sola carilla. Entonces, obviamente, el lenguaje en el cual está escrita esta última expresión es otro, diferente.…
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 #3cálculos 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…
Héctor Socas agradece la compañía de los oyentes e introduce la segunda parte del episodio, retomando el tema del cálculo presentado por empleados de Antropic.
Habla: Héctor SocasSignificado #12cálculo antropic cloudinterés académico cálculo antropicproblema resuelto empleados antropic…de la Starship y vamos a seguir debatiendo sobre los descubrimientos de inteligencia artificial en biología y en física. Eso a la vuelta de la pausa, pero en la cara B. Nos tiene que buscar en el podcast. Venga, hasta ahora. Chao, chao. Hasta ahora. Gracias por seguirnos acompañando, comenzamos aquí esta cara B del episodio número 573 y vamos a continuar con el tema que habíamos justo acabado de introducir al final de la cara A sobre este nuevo cálculo presentado por empleados de Antropic utilizando Cloud y Francis nos puedes hablar un poco más ahora entonces de este problema que han resuelto que bueno nos decía José que tenía un interés más académico que práctico realmente ¿no? Exactamente, José, claro cuando se habla de amplitudes que básicamente digamos las amplitudes al cuadrado nos dan la probabilidad de que ocurra una cierta interacción entre partículas. Como José ha comentado, pues uno tiende a pensar en el modelo estándar en…
Francis Villatoro explica cómo se realizó el primer cálculo a un solo lazo en una teoría de Super-Jarn Mills con cuatro supersimetrías y cómo ha evolucionado desde cálculos basados en diagramas de Feynman hasta técnicas más modernas como Twisteres.
Habla: Francis VillatoroSignificado #18 · Palabras #7cálculo lazo teoría super jarn millsdiagramas feynman cálculo superamplitudtécnicas twisteres amplitud superjarn millspenrose inspiración técnica twisteres…en cuenta todos esos componentes: el gluón, los gluinos y los escalares, pero no los tienes que tener en cuenta porque estamos trabajando en un lenguaje mucho más abstracto, mucho más poderoso, que te permite eliminar ese tipo de, entre comillas, detalles. El primer cálculo a un solo lazo en una teoría de Super-Jarn Mills con cuatro supersimetrías se realizó a mediados de los 90 y lo lideró Dixon con otros colegas, Baird, etc. Y es un cálculo que no tiene la forma actual; estaba muy calculado a nivel de diagramas de Feynman. Hoy en día ya no lo calculamos así, lo calculamos con técnicas de Twisteres. El primer cálculo con técnicas de twisteres es de 2005 y es la versión moderna de cómo escribimos esa amplitud, esa superamplitud de esa teoría para un solo lazo. Y gracias a la introducción de la técnica de los twisteres, que está inspirada obviamente en el trabajo de Penrose. pero que está inspirada en la idea de que en teoría de cuerdas podemos utilizar herramientas de tipo twisteres, que es una idea de Ed Bitten, del famoso gurú Bueno, pues gracias a interpretar ese cálculo utilizando Twisteres en 2005 se logró lograr el cálculo…
Francis Villatoro plantea una pregunta sobre si para calcular a nueve lazos será necesario innovar o si se podrán usar las técnicas empleadas para ocho lazos, mencionando el trabajo del equipo de Dixon y otros equipos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #7 · Palabras #4factor de forma dimensionalidad cálculoscálculo ocho lazos 2023reducción dimensionalidad espacio factoresequipo de dixon cálculo nueve lazosgrupo songhe ia anthropi lazosclaude demostración técnicas lazos…teorías conformes en lo que llaman la simetría celeste y ahí se trabajó con lo que llaman la dualidad antipodal. Son cosas inspiradas en cosmología que se aplicaron y se logró reducir lo suficiente. Además, se incorporó un concepto nuevo que era el concepto. De factor de forma y entonces la dimensionalidad en el espacio de factores de forma también se reduce una barbaridad. Pero una barbaridad, eso sí fue una reducción enorme y entonces cosas que eran realmente inviables a nivel computacional se hicieron viables y se pudo obtener en 2023 el cálculo a ocho lazos. Entonces estaba en 2023 la gran duda. ¿Para calcular a nueve lazos vamos a tener que innovar? ¿Vamos a tener que crear nuevas técnicas, descubrir nuevas simetrías o van a servir las técnicas que hemos usado para ocho lazos? Bueno, pues eso estaba trabajando el equipo de Dixon en paralelo con otros equipos; había un equipo del grupo de Songhe que estaba trabajando con IA, con la IA de Anthropi, trabajando en ese problema. Pues resulta que eso es lo que ha demostrado Claude. Y Fable, Claude Opus 5 y Fable 5.1 de Anthropi han demostrado que basta con las técnicas de ocho lazos que se puede obtener el resultado a nueve lazos sin innovaciones sin creatividad y este es el punto clave que tenemos que recordar de este gran resultado de…
Francis Villatoro explica cómo Anthropic solicitó ayuda a Dixon para validar cálculos relacionados con la amplitud y propiedades matemáticas, pagándole por usar sus códigos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #5 · Palabras #5cálculo reciente 64 cpussoftware comercial coste económico bajoopenai millones problemas resueltosvalidación cálculos teoría cuerdastécnicas dixon resultadoscomprobar resultado correctoanthropic solicita ayuda a dixondixon valida cálculos anthropichippel contacta con dixon códigosvalidación resultados con códigos…que dejar muy claro que resultados son creativos, que resultados de verdad presentan una creatividad que podemos calificar de creatividad humana o pos humana y que resultados son cálculo bruto sistemático sin errores y durante muchas horas y muchas CPUs. Aquí se han usado 64 CPUs, 64 ordenadores colaborando entre ellos y usando, eso sí, un software comercial. Entonces se ha logrado obtener ese cálculo en muy pocas horas; no sé, recuerdo si era un día y medio, dos días, por lo tanto, con un coste económico muy bajo, de unas miles de euros, que es ridículo comparado con las millones que se ha gastado OpenAI en algunos de los problemas que ha resuelto. Pero el punto clave es que no se ha tenido que innovar con ninguna técnica. ¿Eso qué significa? Que las herramientas desarrolladas por Dixon para validar los resultados, porque cuando yo calculo esto, lo importante no es calcularlo, complicado es validarlo. Tengo que buscar una serie de técnicas que me validen que el resultado es correcto, que no me he dejado una cosita. Aparenta ser un resultado correcto, pero hay un pequeño detalle que me he olvidado de él y no lo he tenido en cuenta. No, está todo incluido. Pero hay una serie de técnicas para validar que la amplitud cumple con todas las propiedades matemáticas que tiene que cumplir para ser correctas, entonces ese tipo de técnica es lo que se le ha pedido ayuda. Anthropic le ha pedido ayuda a Dixon, ha contactado con Dixon a través de con Hippel, que le ha dicho: contacta con Dixon, que él tiene los códigos, entonces han invitado, le han pagado dinero a Dixon para que use sus códigos y chequee y valide el resultado. Entonces Dixon ha dicho sí, validado; lo he logrado validar, qué maravilla, no ha habido que inventar nada, ha vuelto a pasar lo que ha pasado varias veces en el pasado: que las técnicas desarrolladas para un cierto número de lazos han sido suficientes para un lazo más. Si no hubieran sido suficientes, ¿hubiera podido la inteligencia artificial obtener el resultado? Mi opinión es que no. Es una opinión, ¿vale? O sea que habrá mucha gente que me criticará y dirá: ¿pero cómo opinas eso? Seguro que si ponen millones de euros lo…
José Edelstein reflexiona sobre la capacidad de una inteligencia artificial para realizar saltos creativos comparables a los de algunos humanos, y cuestiona si la IA puede superar las limitaciones humanas en ciertos cálculos.
Habla: José EdelsteinSignificado #4 · Palabras #3salto creativo inteligencia artificiallimitaciones humanas cálculosia compete con dixoncálculo lazos mortales…la IA lo entiendo, que es lo que al final ocurrió, que es lo que dice Francis, que lo que usó fue técnicas que estaban en la literatura y mostró que no había que introducir ningún concepto nuevo, bueno, en parte bien, en parte hubiera sido mucho más bonito. Que la IA en algún momento ya tenga que dar un salto que nadie ha dado todavía. Y todavía ese salto podría ser un salto técnico y de no demasiada creatividad o completamente creativo. Entonces, sí, por supuesto cabe la duda de en qué medida una IA puede dar un salto creativo de estos que los humanos, también hay que decirlo, unos pocos humanos dan cada tantos. Cuando estamos comparando nos venimos arriba porque la IA recién puede competir con Dixon, pero es que nosotros no somos capaces de calcular ni ni cero lazos, ¿no? Entonces, el grueso de los mortales. O sea, yo creo que... Yo estaba pensando, José, justo eso, cuando decía si sería capaz de identificar un oscilador armónico visto desde un sistema de referencia. Digo, pero es que a lo mejor yo tampoco lo sería. Ah, no, no; por supuesto que no. Es muy notable el hallazgo de…
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 #9ia 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…