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Inteligencia Artificial profundidad juegos
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Héctor Socas y Juan Carlos Gil discuten sobre cómo jugar repetidamente a un juego puede ser una forma de desarrollar inteligencia, haciendo referencia a la película 'Guerreros' (WarGames) y al personaje del Profesor Falken.
…83 o por ahí, la cantidad de referencias tan buenas a conceptos de inteligencia artificial que hoy en día reconocemos, pero que en aquella época habrán aceptado por casualidad, porque tampoco... y me lo acabas de recordar ahora por lo de jugar partidas, ¿no? Porque, bueno, no quiero hacer spoiler, pero quedamos en que un día en Coffee Break nos lo vamos a... es que cometimos el error de no apuntarlo, pero quedamos en que un día nos volveremos a ver la película con una libreta, apuntaremos esas referencias y en Coffee Break nos pondremos a sacar cada una de esas referencias que salían en Juegos de Guerra a conceptos de inteligencia artificial que son muy actuales. Pero bueno, por adelantarlo, ya que saqué el tema, hablaban de que ha jugado muchas partidas de Go; justamente la película empieza diciendo que esta máquina no va a pegar y tal, se pasa el día jugando a la Tercera Guerra Mundial. Y ese concepto de como toda una línea de inteligencia artificial que empieza con AlphaGo y que nos lleva a revoluciones como el premio Nobel de 2024 por el plegamiento de proteínas y toda otra serie de cosas que está haciendo Dima, empiezan con Una máquina jugando muchas partidas a un juego, ¿no? O sea, cómo jugar mucho a un juego puede ser una forma de desarrollar una potencia de inteligencia. ¿Qué juego tan extraño? El único movimiento ganador es no jugar, ¿verdad? Profesor Falken. Sí, claro, la película sale del tercer raya, todo el rollo. Bueno, pero eso, todo eso parte de, claro, la película. El profesor Falken, este, o Falken, como se llame, es una especie como de reflejo de Fornoyman. Y Fornomen es el padre de la teoría de juegos, su versión moderna. Básicamente escribió los juegos de suma cero y es el matemático. Nash es el que plantea los de…
Significado #1
Héctor Socas y Juan Carlos Gil discuten sobre cómo jugar repetidamente a un juego puede ser una forma de desarrollar inteligencia, haciendo referencia a la película 'Guerreros' (WarGames) y al personaje del Profesor Falken.
Habla: Héctor SocasSignificado #1juegos de guerra y conceptos iareferencias juegos de guerra inteligencia artificialalpha go y revolución artificialpremio nobel plegamiento proteínasdima y avances inteligencia artificialjuego como desarrollo inteligencia…83 o por ahí, la cantidad de referencias tan buenas a conceptos de inteligencia artificial que hoy en día reconocemos, pero que en aquella época habrán aceptado por casualidad, porque tampoco... y me lo acabas de recordar ahora por lo de jugar partidas, ¿no? Porque, bueno, no quiero hacer spoiler, pero quedamos en que un día en Coffee Break nos lo vamos a... es que cometimos el error de no apuntarlo, pero quedamos en que un día nos volveremos a ver la película con una libreta, apuntaremos esas referencias y en Coffee Break nos pondremos a sacar cada una de esas referencias que salían en Juegos de Guerra a conceptos de inteligencia artificial que son muy actuales. Pero bueno, por adelantarlo, ya que saqué el tema, hablaban de que ha jugado muchas partidas de Go; justamente la película empieza diciendo que esta máquina no va a pegar y tal, se pasa el día jugando a la Tercera Guerra Mundial. Y ese concepto de como toda una línea de inteligencia artificial que empieza con AlphaGo y que nos lleva a revoluciones como el premio Nobel de 2024 por el plegamiento de proteínas y toda otra serie de cosas que está haciendo Dima, empiezan con Una máquina jugando muchas partidas a un juego, ¿no? O sea, cómo jugar mucho a un juego puede ser una forma de desarrollar una potencia de inteligencia. ¿Qué juego tan extraño? El único movimiento ganador es no jugar, ¿verdad? Profesor Falken. Sí, claro, la película sale del tercer raya, todo el rollo. Bueno, pero eso, todo eso parte de, claro, la película. El profesor Falken, este, o Falken, como se llame, es una especie como de reflejo de Fornoyman. Y Fornomen es el padre de la teoría de juegos, su versión moderna. Básicamente escribió los juegos de suma cero y es el matemático. Nash es el que plantea los de…
Héctor Socas y Juan Carlos Gil comentan sobre una característica distintiva de las películas de los años 80: la propuesta de jugar al ajedrez como entretenimiento, algo que hoy en día sería superado por la inteligencia artificial.
Habla: Héctor SocasSignificado #4 · Palabras #9ideas juegos de guerra escritas 1950cristalización ideas inteligencia artificialpelícula poscursora escritos treinta añosajedrez entretenimiento años ochentadeep blue venció ajedrezhal juega ajedrez astronautasinteligencia artificial vapulea juegos información completa…matemáticas, computacionales, que exploran todas las posibilidades y las vuelven en un esquema probabilístico y deciden cuál es la de mayor probabilidad. Y entonces esa idea permea la idea de la película *Juegos de Guerra* porque es una idea que se planteó. En aquel momento, estamos hablando de alrededor de 1950; entonces esas ideas ahora nos parecen modernas porque ahora es cuando estas ideas parece que están cristalizando con el estado actual de la inteligencia artificial, pero son ideas que cuando se escribió la película ya tenían más de 30 años; entonces no es que la película fuera precursora, sino la película era poscursora a todo lo que se había escrito o 30 años antes. ¿Sabes en qué se nota que es de los 80? Que se aburría con el 3 en rayas, efectivamente, y propone jugar al ajedrez. Hoy en día eso ya no valdría porque ajedrez, Go y cualquier juego de información completa nos vapulea cualquier inteligencia artificial. Pero en los 80 no. En los 80 todavía el ajedrez era un juego competitivo. Se venció con Deep Blue. En 2001, en 2001, fíjate, es 2001, en 2001, Hal juega al ajedrez con los astronautas, con David Bowman y Frank Poole, sí, en la peli; no recuerdo en la novela si eso salía, y creo que ajustaba su nivel para ser, para tener un nivel parecido, no ser abrumadoramente superior, pero tampoco tan fácil que no le supusiera un reto, ¿no? casi como cuando jugamos con niños y tratamos de... O con abuelito, para que... También, también... Bueno. Hay un... No ha conseguido el título de gran maestro oro, ¿no? Faustino Oro, todos esperábamos que lo lo haga... Bueno, pero lo va a conseguir. Sí, lo va a conseguir, pero ya no va a tener... Bueno, y está este chaval turco que... ¿Has visto, Francis? El…
Francis Villatoro explica cómo se controla el sistema neuronal cultivado para jugar Pong, detallando que en cada momento solo se pueden activar hasta 32 electrodos y que esto permite realizar numerosas interacciones de juego.
Habla: Francis VillatoroSignificado #16electrodo neuronal para jugar ponginteracción de juego en 5 minutospaleta enorme en sistema neuronal…que le ponen reggaetón. Hay una figura en el artículo, un diagrama temporal; en vertical tienes todos los electrodos, los 1024 electrodos y después tienes la región de ruido. Se ve perfectamente porque se excitan muchos de ellos, más o menos aleatoriamente. En cada momento solo puedes excitar hasta 32, pero puedes elegir cuáles excitan. Entonces, de esa manera, en unos 5 minutos puedes proponer hasta 200 veces la interacción de juego: lo que es mover la bola hasta ver si choca con la pared o choca con la paleta. Recordad que la paleta es enorme. Pues en unos 5 minutos de entrenamiento, unas 300 etapas de entrenamiento, aparentemente el sistema neuronal aprende a jugar al juego. ¿Cómo codifico la posición? Fijaros que la bola tiene una posición horizontal y una posición vertical. La posición vertical…
Héctor Socas introduce la posibilidad de utilizar modelos de lenguaje grandes (LLM) para generar el código necesario para programar un juego simplificado y posteriormente aplicarlo a neuronas biológicas, respondiendo a una pregunta sobre la comparación entre neuronas electrónicas y biológicas.
Habla: Héctor SocasSignificado #15pong versión juguete sistema neuronalestudiante programa pong simplificadotpus y gpus implementaciones completasllm para programar juegosneuronas biológicas y llmronald gordo y francis…si no, no, no, no, no, lo hacen por esto me ha gastado tanto y esto tanto para jugar al Pong, por aprendizaje, ¿vale? Dicen que esto aprende mucho más rápido, pero claro es que a las TPUs o a las GPUs les dan de verdad un juego del Pong, no les dan una. chorrada como esta, que esto es una estantería, ¿vale? El juego que han metido es una versión súper simplificada, muy de juguete, ¿vale? O sea, que se programa en cuatro líneas, bueno, en cuatro líneas de código no, pero en muy poquitas líneas de código un estudiante del programa, porque es un juego extremadamente simplificado. De hecho, un LLM te puede dar el código para programar ese juego que luego le pongas a las neuronas biológicas. Hay una pregunta sobre comparación entre neuronas electrónicas y biológicas, podemos luego en la sección de preguntas; podemos sacar el tema un poquito más en profundidad. Quiero aclarar porque preguntaba por aquí Ronald Gordo decía, pero esto no lo había contado ya o algo parecido a Francis; yo creo que está hablando de cuando contaste Francis. Que corría el Doom, una estudiante de MIT hizo un entretenimiento, un juguete que también publicó en un vídeo donde hacía un display con bacterias, bacterias bioluminescentes y en ese display corría el Doom. Bueno, visualizaba el Doom; visualizaba el Doom,…
Héctor Socas comenta sobre fragmentos de juego mostrados en un vídeo, señalando su brevedad y dificultad para distinguir si son aleatorios o no.
Habla: Héctor SocasSignificado #19fragmentos de juego aleatorios5 segundos tío girando pautaseis segundos coherencia en el juego…Y en el vídeo explican un poco las cosas, pero yo creo que más interesante es en los enlaces que hay debajo del vídeo; hay enlaces a los repositorios de GitHub del código que usan, ¿no? Y eso puede ser más interesante en los comentarios que hay ahí. De todas formas, yo lo que veo en el vídeo, ponen trozos de juego, trocitos de juego, que yo no sabría distinguir; además son muy breves. Son muy breves, del azar, ¿verdad? Exacto, yo no sabría distinguir del azar; no sé si ustedes lo han visto, pero te ponen 5 segundos, un tío girando por la pauta, disparando. De hecho hay un momento, o sea, tú eliges, tú pones esa cosa grabando un rato y si puedes elegir, seguro que puedes elegir 5 o 6 segundos en los que aquello haga algo mínimamente coherente, pero hay un momento que se va contra una pared y empieza a disparar a la pared; además parece que va disparando regularmente, cada 2 segundos dispara. Y hay un momento que se queda frente a una pared y le va disparando a la pared mientras va caminando; o sea, no tiene sentido nada. No me convence que haya un propósito o que haya una, no sé, lo cual no quiere decir que no esté aprendiendo; que a lo mejor no…
Héctor Socas comenta sobre la percepción de un sistema neuronal jugando al videojuego Doom, señalando que quienes creen que el sistema está realizando acciones inteligentes están equivocados.
Habla: Héctor SocasSignificado #17sistema neuronal jugando doomacciones inteligentes en doommodo pesadilla de doom…sea, no tiene sentido nada. No me convence que haya un propósito o que haya una, no sé, lo cual no quiere decir que no esté aprendiendo; que a lo mejor no sea exactamente azar, sino que sea, aunque le pegue tiros a la pared, sea un poquito mejor que el azar. Puede ser, pero la verdad es que si alguien piensa que el bicho está jugando a Doom, realmente haciendo cosas inteligentes, corriendo por un pasillo, agachándose detrás de una caja, disparando cuando ve un monstruo, no. El criterio es si se pasa el juego en modo pesadilla, ¿se acordáis que habíamos? Uf, no llegué. Había diferentes modos. Pero yo te digo. Por ahora la información de entrada y salida con ese tipo de procesador es muy, muy limitada. Es muy limitada. Al ser tan limitada, tienes que simplificar la esencia, aunque pongas imágenes de un juego Doom de verdad y se esté ejecutando ese juego Doom a…
Héctor Socas explica el proceso mediante el cual la información del juego llega a las redes neuronales, describiendo la función de un 'encoder' que comprime los datos.
Habla: Héctor SocasSignificado #10red neuronal encoderencoder comprime datos juegocapas comprimen parámetros…dónde está el enemigo más cercano, dónde está el otro enemigo, dónde están, y esa información es la que recoge el aparato en general. Y ahora el aparato, en el aparato hay tres redes neuronales: una es la biológica y otras dos son electrónicas, artificiales. ¿Por qué? Porque primero, esa información que viene del juego va a una red neuronal que es un encoder, o sea coge toda esa información y pasa por una serie de capas que comprimen y sacan unos poquitos parámetros de ahí; eso se llama una red tipo encoder, es una red neuronal artificial electrónica. El sistema es híbrido, hay que tenerlo claro, no es solamente tejido neuronal. Entonces ese encoder saca unos pocos parámetros que son los que van a los electrodos que inyectan la señal a las neuronas. Los electrodos estimulan las neuronas con lo que le dice…
Héctor Socas plantea un problema en el sistema híbrido: no se sabe con certeza qué red neuronal está contribuyendo a la mejora observada en el juego.
Habla: Héctor SocasSignificado #7red neuronal aprende comandos juegohipotética mejora aprendizaje juegotres redes neuronales contribuyen…y que aprenda. Entonces hay una red neuronal artificial, electrónica, que está aprendiendo cómo pasarle los inputs a las neuronas biológicas, y luego lo mismo a la inversa; las biológicas están empezando ahí a disparar spikes. ¿Y tú qué haces con eso? Pues no sabes entonces necesitas que alguien traduzca eso a comandos del juego entonces tienes otra red neuronal que también aprende y tal. Entonces, ¿cuál es el problema aquí? Que no sabemos si esa hipotética mejora que ellos dicen que han visto que ha ido aprendiendo a jugar no sabemos cuál de las tres o las tres es la que ha estado aprendiendo. Evidentemente ellos no son tontos son conscientes de esto y Lo que han hecho es una ablación. Es decir, han probado a congelar el aprendizaje de las otras de forma que se mantiene, ya no aprenden más las artificiales y ven que aún así sigue habiendo mejora en el rendimiento, pero no sabemos cuánto es esa mejora; puede…