Búsqueda · 30 momentos en 10 episodios
Juan Carlos GilSilvana TapiaLuisa AchaerandioGastón GiribetFrancis VillatoroHéctor SocasIgnacio Crespopong versión juguete sistema neuronalestudiante programa pong simplificadotpus y gpus implementaciones completasllm para programar juegosneuronas biológicas y llmronald gordo y francisRonald GordoFrancis VillatoroLLMHéctor SocasDoomID SoftwareGooglePongTPUGPUCortical LabsProfesor FalkenJuan Carlos GilChatGPTRed NeuronalSinkholeGitHubCole
LLM para programar juegos
Con
0:000:301:001:302:002:303:003:303:45
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.
…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,…
Significado #1 · Palabras #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 #7juego como desarrollo inteligencia…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…
Francis Villatoro describe cómo un usuario llamado Cole ha publicado un simulador de Doom en GitHub que simula decisiones dentro del juego y cómo Cortical Labs considera su implementación en una máquina física.
Habla: Francis VillatoroSignificado #18simulador de doom publicado por colegithub como plataforma para simuladores…físicamente en la máquina, tú tienes el resultado de la simulación; la simulación es muy fiable, pero tú ves el resultado en la máquina física y estás súper contento y te pones la medallita de que lo has conseguido y entonces pues un chaval, un jovencito, Sin Cole, ha publicado en GitHub uno de estos simuladores y supuestamente simula el juego Doom. Hace que esta tecnología de procesamiento procese de alguna manera las decisiones que se toman en el juego Doom y ha sacado, claro, la empresa pues dijo: uff, esto es una maravilla; si funciona el simulador, vamos a implementarlo en la máquina física. Y ha sido la excusa para sacar un vídeo en YouTube que ha tenido bastante eco, ¿vale? Entonces, en el vídeo de la eco, pues, vemos a investigadores de la empresa, pues, haciendo la chorrada de hacer una especie de podcast y una entrevista y mostrar allí el…
Francis Villatoro describe cómo Cortical Labs ha logrado ejecutar el videojuego Doom en su procesador neuronal, aunque con limitaciones significativas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #6doom ejecutado en procesador neuronalcortical labs doom niño ciegojuego doom disparo aleatoriosistema neuronal biológico doomsoftware sinkhole entradaspong como aprendizaje inicial…vídeo en YouTube que ha tenido bastante eco, ¿vale? Entonces, en el vídeo de la eco, pues, vemos a investigadores de la empresa, pues, haciendo la chorrada de hacer una especie de podcast y una entrevista y mostrar allí el procesador y decir: ¡qué maravilla! Hemos logrado ejecutar el Doom. Después dicen: bueno, bueno, pero tranquilidad, ¿eh? Este procesador neuronal juega como un niño al Doom, un niño ciego al Doom; un niño ciego al Doom jugando al Doom, o sea, no ve la pantalla, no ve lo que pasa, lo que hace es disparar aleatoriamente y rotar aleatoriamente y mata por casualidad y solo funciona en cierto trocillo del juego Doom. estamos hablando de una cosa de juguete absolutamente y después por supuesto también de las críticas ha aprendido ese sistema neuronal biológico cómo se juega el Doom porque lo que vendían con el Pong y es lo que voy a contar ahora en el artículo era que aprendía sola a jugar al juego del Pong ha aprendido a jugar al Doom o en realidad lo que aprende es ese software que ha desarrollado este muchacho del Sinkhole y en realidad, bueno, sí, usa las entradas del sistema neuronal y emite señales al sistema neuronal, pero eso es como un ruido de fondo y lo que tú aprendes es de manera independiente. Pues no está demostrado que no, ¿vale? O sea, es posible que el software de este muchacho sea realmente el que…
Francis Villatoro explica la necesidad de simplificar enormemente los sistemas neuronales para emular juegos como Doom, reduciendo las funciones a acciones básicas como disparar o moverse.
Habla: Francis VillatoroSignificado #12doom y acciones básicassimplificar sistemas neuronales doomestudiante doom trabajo fin carrerasistema neuronal cultivado comparado doompong simplificado entorno exteriordoom idealizado entornos complejosfrancis villatoro proyectos académicos…Entonces, implementar solo con eso, es decir, con la posibilidad de tener muy poquitos, estamos hablando de 4, 5, 6 electrodos para recibir información de las neuronas y tener 8, 10 electrodos para enviar información, codificar algo como el juego Doom. Es una barbaridad entonces hay que simplificar a la esencia misma de todo, la esencia del Doom y entonces interpretar que pues lo que era arriba y abajo pues ahora es disparo o no disparo y lo que es arriba y abajo en el otro pues ahora va a ser me muevo hacia la derecha o me muevo hacia la izquierda. Poco más, no puedes hacer nada más que los juegos del Doom, que haya jugado al Doom hace siglos. Yo en un trabajo fin de carrera con un estudiante hice un Doom, o sea, lo hizo el estudiante pero yo lo supervisé, eran cosas mucho más complicadas, teníamos rampitas, teníamos muchas cosas, cambiábamos de niveles, se hacían una cosa un poquito más, aquí no, aquí no se hace tanta cosa, o sea que prácticamente esto lo que es es un jugador aleatorio del Doom pero claro la cuestión es la cuestión clave es que en 2022 lo que se vendía es que este sistema era un sistema biológico que habíamos forzado a que aprendiera de un entorno exterior que en este caso era el juego del Pong simplificado y ahora por lo que se quiere vender es que puede entender entornos un poquito más complejos como puede ser un Doom idealizado que es lo que yo puedo meter ahí porque no le puedo dar un pantallazo ¿vale? En estas maquinitas, en estos procesadores hay una pantalla que se supone que te da información estadística de cómo están las neuronas y cómo están los electrodos y que, bueno, para el vídeo han hecho que emita las imágenes del juego Doom mientras lo va…
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 #1 · Palabras #1pong 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 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 #14sistema 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 aclara que la imagen de Doom mostrada no representa lo que realmente ven las neuronas, sino una versión simplificada del juego original.
Habla: Héctor SocasPalabras #2doom y id software en 1997código fuente de doom liberadogoogle para verificar datos…tú haces con el procesador este, en realidad el procesador ve un juego extremadamente simplificado, ve como una especie de esencia del Doom que consiste en disparar y moverme para izquierda y para la derecha casi aleatoriamente a ver cuánto mato. Pero si está tokenizado, o sea, entonces, voy a decir un par de cosas, Francis lo mencionó, hay una pantallita en la que se ve el Doom, pero eso no es lo que están viendo las neuronas, las neuronas no están viendo la imagen, esto, para empezar, no es el Doom, Doom, sino es una versión que, o sea, el ID Software, que es la empresa que lo creó, liberó el código fuente en 1997, pero, este dato lo miré hace poco, lo busqué en Google, no se lo pregunté un LLM, así que no es una alucinación El código está liberado pero los monstruitos, los demonios, las musiquitas todo eso no; todo eso tiene copyright entonces está hecho con un mod de esos que hace la gente y hay uno que es como muy estándar para hacer benchmarks entonces no es el Doom al que…
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 #11red 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 explica cómo las señales generadas por las neuronas se interpretan y se traducen en acciones dentro del juego Doom.
Habla: Héctor SocasSignificado #8neuronas interpretadas en doominputs para el juego doomredes neuronales en doom…son los que van a los electrodos que inyectan la señal a las neuronas. Los electrodos estimulan las neuronas con lo que le dice el encoder. Luego las neuronas producen también su propia señal, sus spikes, y esas señales van a otra red neuronal artificial que Es el decoder, que lo que hace es que toma lo que dicen las neuronas y lo convierte en inputs para el juego. Se lo pasa al ordenador que está corriendo el Doom para decirle: ahora dispara, ahora camina hacia la derecha, ahora camina hacia adelante. Entonces hay tres redes neuronales. Yo me voy a llevar una de esas, una red, para que me ayude a interpretar las preguntas de un examen que tengo que hacer. Me va a ayudar a interpretar las preguntas. Pero esto es como el juego del teléfono, parece que se van pasando, claro; entre que te pasas…
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 #13red 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…
Héctor Socas reflexiona sobre la incertidumbre inherente a las respuestas generadas por los modelos de lenguaje grandes (LLM), como ChatGPT, y menciona una característica específica que indica el nivel de confianza del modelo en sus propias afirmaciones.
Habla: Héctor SocasPalabras #7incertidumbre de las afirmaciones llmchatgpt nivel de confianza respuestasgrado de incertidumbre chatgpt…han pre-aprendido. Exacto, el aprendizaje ocurre durante el pre- y el post-entrenamiento, pero no cuando habla contigo. Cuando habla contigo solo hay el contexto que le da tu conversación, pero las neuronas no se modifican; siguen estando igual que antes, sí. Pero es un tema interesante porque, claro, esto habla sobre la incertidumbre ¿no? Yo me preguntaba o sea, no solemos plantearnos yo por lo menos no he visto ningún estudio sobre el grado de incertidumbre de las afirmaciones de un LLM pero de alguna manera sí que lo tienen porque yo le tengo puesto esto como te decía en el chat GPT y siempre al final de la respuesta me dice de qué cosas está bastante seguro y de cuáles menos. Héctor, ¿y no se estará inventando su verosimilitud? Bueno, puede ser, pero tienes que poner un control para la verosimilitud. ¿Estás seguro de que, como has etiquetado tú a tus opiniones, son buenas? En fin, es que es el mismo modelo. Sí, sí, sí, pero…