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María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindajedrez go juegos humanoscorrelaciones clave en el ajedrezlenguaje trivial como el gogo partidas posibles humanomáquina identifica correlaciones partidascorrelaciones más allá de humanosmillones de partidas máquina aprendecorrelaciones triviales datos dimensiónFrancis VillatoroAjedrezInternet ArtificialMaría RibesWikipediaDeepMindFagóLee SedolAlphaGoJuan Carlos GilGoogleHéctor Socas
Máquina identifica correlaciones partidas
Con
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Francis Villatoro explica cómo una máquina puede identificar correlaciones tanto las que un humano encuentra tras jugar miles de partidas como aquellas que el ser humano no puede observar debido a la capacidad de la máquina para analizar millones de partidas.
…suave, pero mucho, con una red neuronal suficientemente grande para que tenga un tamaño similar al conjunto de tokens y eso era romper completamente todo lo que se sabía de inteligencia artificial y cuando se hizo eso se descubrió que el lenguaje natural es. trivial, las correlaciones que aprenden los bebés y los niños las aprenden fácilmente porque en realidad el lenguaje es trivial y lo mismo hemos observado con el ajedrez o lo hemos observado con el go; son juegos humanos por lo tanto son triviales. Si tú tienes un espacio suficientemente grande para entender esas correlaciones, las correlaciones reales, es mentira que el Go tenga 10 a 170 partidas posibles; ningún humano va a jugar usando todas las posibilidades. El humano va a buscar ciertas correlaciones y esas correlaciones son triviales de entender. Entonces la máquina puede entender no solo las correlaciones que entiende un humano después de haber jugado unas decenas de miles de partidas en su vida, y además correlaciones que un humano no puede llegar a observar porque la máquina puede jugar decenas de millones de partidas. Entonces aprende en dos o tres días decenas de millones de partidas y observa correlaciones más allá de las correlaciones que observan los humanos. Pero el punto clave es que son correlaciones triviales, que están obvias en los datos cuando los ves en toda su dimensión. ¿Te ¿Sujeto el cubata? Sí, tengo que recoger este guante. Bueno, primero tengo que decir que me ha asustado porque estaba hablando de árbol de Monte Carlo y se me ha preguntado a María: digo, yo, yo qué sé de los árboles de Monte Carlo. Nunca has estado en Monte…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas explica la diferencia entre la complejidad de programar máquinas para jugar al ajedrez y a juegos como el Go, destacando que el ajedrez es más fácil de programar.
Habla: Héctor SocasPalabras #15ajedrez más fácil programarinteligencia artificial google ajedrezjuegos como el go complejidad…humanos en ajedrez y otros juegos así intelectuales, ¿no? Pero yo creo que la gran diferencia es que hasta ese momento eran máquinas programadas y ya, y claro, eso de programar, esa filosofía de programar no sirve para un juego tan complejo como el Go. Incluso para el ajedrez valía, fíjense ustedes: el ajedrez es un juego que tenemos como algo tan complejo y tan elevado intelectualmente. Es más fácil programar máquinas que puedan derrotarte en ajedrez que en juegos como el Go. El logro es que aquí ya empezaba; esto era parte de un proyecto de Google de desarrollar inteligencias artificiales que pudieran jugar y aprender las reglas de los juegos. Aprenderlas según iba jugando. Y esto decíamos: María que nos recordaba juegos de guerra, como decían desde el principio de la película: que Whopper estaba continuamente jugando a la Tercera Guerra Mundial y ese fruto de estar 24 horas al día, 7 días a la…
Francis Villatoro y Juan Carlos Gil discuten sobre el enfrentamiento entre Lee Sedol y AlphaGo, explicando que un humano ya habría ganado si hubiera logrado vencer a la máquina en dos de tres partidas.
Habla: Francis VillatoroPalabras #9victoria humana contra alphagolee sedol vence a fagódeepmind parchea defecto alphagoaprendizaje jugando contra la máquina…esto la máquina no lo va a entender y va a fallar, que es que estuvo probando muchas cosas y lo logró; la máquina completamente se perdió, no se enteró de nada, de la misa a la mitad y entonces pensaron los de DeepMind, como en la quinta vuelva a hacer lo. Mismo Licedol, con que gane 2 de 3, ya el humano ha ganado la máquina porque el humano ha tenido que aprender a jugar contra la máquina y lo ha logrado y la ha vencido; entonces era fundamental que en la quinta volviera a ganar al Fagó y ganó al Fagó. Claro, y DeepMind confesó que entre la cuarta y la quinta parcheó ese defecto, muy a posterior y varios años después, así se aprende. También, bueno quería llegar con todo esto al famoso segundo juego, que es donde tiene lugar la jugada 37, de la que hablamos en la entrevista. Y de hecho lo están preguntando también en el chat, lo acabo de ver entonces, la jugada 37 es básicamente una…
Francis Villatoro explica cómo el avance en la comprensión del lenguaje natural se logró al ignorar el conocimiento de los filólogos y centrarse en aprender correlaciones entre datos a partir de grandes cantidades de texto.
Habla: Francis VillatoroSignificado #8 · Palabras #12olvidar filólogos lenguaje naturalcorrelaciones datos comprensión lenguajetokens información aprendizaje automáticoevitar sobreaprendizaje modelos lenguaje…niños, los bebés, los pequeñitos aprenden el idioma sin necesidad de ese conocimiento ortocintáctico. Entonces, en inteligencia artificial teníamos ese gran problema, por eso quería ahí meterle chicha a María. No, voy a rogar diferir y te lo voy a justificar. Pero bueno, lo que quiero decir es eso: el gran avance en la comprensión del lenguaje natural fue el momento en el que dijimos Olvídate de todo lo que saben los filólogos, lo único que tienes que hacer es aprender correlaciones entre datos y los datos es leer muchos textos, tener muchos tokens, y cuanto más tokens tienes, cuanto más información tienes aprendida, y eso sí, no sobreaprendida, porque como Sobreaprendas, peor todavía. Tienes que aprender en muy poquitas épocas, tienes que aprender de manera muy suave, pero mucho, con una red neuronal suficientemente grande para que tenga un tamaño similar al conjunto de tokens y eso era romper completamente…
Francis Villatoro explica cómo una máquina puede identificar correlaciones tanto las que un humano encuentra tras jugar miles de partidas como aquellas que el ser humano no puede observar debido a la capacidad de la máquina para analizar millones de partidas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1ajedrez go juegos humanoscorrelaciones clave en el ajedrezlenguaje trivial como el gogo partidas posibles humanomáquina identifica correlaciones partidascorrelaciones más allá de humanosmillones de partidas máquina aprendecorrelaciones triviales datos dimensión…suave, pero mucho, con una red neuronal suficientemente grande para que tenga un tamaño similar al conjunto de tokens y eso era romper completamente todo lo que se sabía de inteligencia artificial y cuando se hizo eso se descubrió que el lenguaje natural es. trivial, las correlaciones que aprenden los bebés y los niños las aprenden fácilmente porque en realidad el lenguaje es trivial y lo mismo hemos observado con el ajedrez o lo hemos observado con el go; son juegos humanos por lo tanto son triviales. Si tú tienes un espacio suficientemente grande para entender esas correlaciones, las correlaciones reales, es mentira que el Go tenga 10 a 170 partidas posibles; ningún humano va a jugar usando todas las posibilidades. El humano va a buscar ciertas correlaciones y esas correlaciones son triviales de entender. Entonces la máquina puede entender no solo las correlaciones que entiende un humano después de haber jugado unas decenas de miles de partidas en su vida, y además correlaciones que un humano no puede llegar a observar porque la máquina puede jugar decenas de millones de partidas. Entonces aprende en dos o tres días decenas de millones de partidas y observa correlaciones más allá de las correlaciones que observan los humanos. Pero el punto clave es que son correlaciones triviales, que están obvias en los datos cuando los ves en toda su dimensión. ¿Te ¿Sujeto el cubata? Sí, tengo que recoger este guante. Bueno, primero tengo que decir que me ha asustado porque estaba hablando de árbol de Monte Carlo y se me ha preguntado a María: digo, yo, yo qué sé de los árboles de Monte Carlo. Nunca has estado en Monte…
María Ribes explica cómo las inteligencias artificiales procesan información y generan lenguaje basándose en correlaciones, sin necesidad de comprender conceptos gramaticales básicos como verbos o adjetivos, pero aun así pueden utilizar pronombres correctamente.
Habla: María RibesSignificado #5inteligencias artificiales correlaciones lenguajepronombres sujetos objetos procesamiento ialenguaje humano conciencia inconsciente…o sea, no se puede hacer más, y eso es más que suficiente. Es decir, y resulta que una inteligencia artificial recibe toda la Wikipedia y solo por ver toda la Wikipedia en todos los idiomas, ya es capaz de hablar en todos los idiomas. Pero ¿por qué habla? Y las mete ahí. Son puras correlaciones. Y hace todo eso sin necesidad de saber lo que es un verbo, lo que es un adjetivo, lo que es un plural. Pero sí lo sabe, igual que tú lo sabes y no lo sabes. O sea, la mayoría de las personas cuando estamos hablando una lengua, no estamos pensando. Tú ahora estás cambiando los pronombres según son sujetos y objetos, ellos y los, ¿no? Entonces sí que lo sabes, pero lo sabes de manera inconsciente. Eso es a lo que me refiero, que es lo Mismo que hace la máquina. Ahora mismo todos cuando hablamos no estamos pensando: ¿cuál es el complemento circunstancial o qué es el complemento régimen? Si le preguntas a alguien te dirán: ni idea. Eso serás tú, perdona, eh. Perdón, me refiero a un humano…
Francis Villatoro explica cómo las inteligencias artificiales procesan información, destacando su tendencia a trabajar con imágenes debido a la gran cantidad de datos que contienen y la facilidad para manejarlos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #2 · Palabras #6inteligencias artificiales procesan imágenesmáquinas ven correlaciones triviales imágenestoken palabra representada como imagenfrancis villatoro inteligencia artificial…Eso no significa, y conectando con lo que Ignacio nos iba a contar, que la conciencia o que la creatividad o que otros atributos que ponemos o la misma inteligencia que ponemos a los humanos, a lo que hacemos los humanos, se pueda hacer en las máquinas. Las máquinas solo están viendo correlaciones triviales entre imágenes. Y bueno, eso es una cosa que podemos hacer. Se manejan fundamentalmente imágenes porque las imágenes te meten muchos datos en poco espacio. Y nos gusta ver los datos así. La gran revolución en Internet Artificial ha sido convertir todo a imágenes, que un token, una palabra, sea una imagen ¿Y qué representa esa imagen? Pues no sabemos muy bien, pero representa la relación entre ese token y todos los demás tokens. Pero si esa imagen tiene menos píxeles que tokens hay, ya ¿y qué? Pero la imagen representa eso. Y conforme yo voy haciendo la imagen más grande, más fluidez y…