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Máquinas realizan todo el proceso científico
Ep551: Ryugu; Gravitondas; DeepMind y Debate IA; Criogenización; Consciencia
26 de marzo de 20266 momentos
Con
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Héctor Socas reflexiona sobre la posibilidad de que sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT estén siendo utilizados para evaluar trabajos científicos y sugiere un futuro donde las máquinas podrían realizar todo el proceso científico sin intervención humana, más allá de la narración en podcasts.
…que este sistema él solito eligió el problema, hizo el cálculo, tatatata, escribió el paper, lo mandó y lo aceptaron en el Congreso. Un Congreso sobre Inteligencia Artificial. Por supuesto, luego retractaron el artículo; vamos, por esa parte del experimento. Seguramente el comité científico usó a ChatGPT para ver lo que le entraban, con lo cual ya estamos a punto ya de cerrar totalmente el círculo y que las guías hagan la ciencia, escriban el paper, lo lea, os traía y no necesitemos el humano en ningún momento, bueno, más que para hacer el podcast y contárselo a ustedes Y no sé yo, que en Notebook LM ya lo hace Veía el otro día No tiene nada que ver, de verdad, la verdad que esto, esto lo supera Sí, sí, por supuesto, hombre Nosotros dices, muchas gracias Decía que oí hace poco, preparando la entrevista, el discurso de aceptación del Nobel de Química de 2024 por parte de Demi Hassabis, el CEO de Google DeepMind, que es quien lo recibió representando a DeepMind, en el que el tío en ese mismo discurso planteó…
Significado #1 · Palabras #3
Juan Carlos Gil reflexiona sobre el impacto de AlphaGo y sus derivados, destacando cómo una combinación de técnicas permite abordar problemas científicos con un gran número de posibilidades.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #17alpha go y sus derivadosredes neuronales busca avanzadaaprendizaje automático problemas científicosespacios combinatoriales gigantescos…decías la semana pasada, y yo creo que el asunto Go, el asunto juego, con Alberto y con María, pues se lo cubrimos muy bien, pero quizá nos quedamos un poquito cortos. Bueno, a mí lo que me particularmente es el impacto que ha tenido Alfago y sus nietos, ¿no? En mi opinión, de cómo una combinación de técnicas, ya lo mencionábamos, redes neuronales, busca avanzada y aprendizaje automático, pues podía navegar espacios combinatoriales gigantescos que a la postre aparecen en muchísimos problemas científicos en los que a veces entendemos las reglas del problema, pero son intratables o muy lentos de investigar, pues porque el número de posibilidades es enormísimo, ¿no? y uno de esos problemas combinatorialmente intratables es el famoso plegamiento de proteínas. Muy rápido, sí, las proteínas son las piezas fundamentales de la vida. Antes hablábamos de ácidos nucleicos que son los que llevan el mensaje para cómo codificar las…
Juan Carlos Gil explica que los sistemas de DeepMind están evolucionando para no solo buscar soluciones a problemas específicos, sino también para contribuir al propio proceso científico.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #2deepmind contribuye al proceso científicoautomatización de la ciencia ai scientistartículo nature automatización de la cienciaai scientist supera a ai co-scientistdeepmind desarrolla ai scientistai scientist escribe código para experimentosexperimentos insílico con ai scientist…profundo, que no se centran ya solamente en explorar el espacio de soluciones de un problema concreto, sino que razonan, generan hipótesis y las debaten entre distintos modelos, ponen modelos a debatir la aplicabilidad de determinada hipótesis, ¿vale? Es decir, no solo buscan respuestas a un problema, sino que empiezan a formar parte de buscar el propio problema; de alguna forma empiezan a formar, a contribuir al propio proceso científico. Ayer mismo esto ha sido casualidad, se publicó en Nature un artículo titulado Hacia la automatización de la ciencia en to end, de principio a fin. donde otros investigadores describen un sistema que llaman AI Scientist, no se han roto la cabeza con el nombre, el de DeepMind era AI Co-Scientist, y este se han puesto por encima, AI Scientist, porque es capaz de proponer ideas, revisar la literatura, escribir el código, el programa para hacer lo que quieren hacer, ejecutar los experimentos, de momento solo insílico, no controlan brazos robóticos en laboratorio, son todos los... Solo les falta ir al telescopio. En algún momento lo harán. Bueno, analizan los resultados e incluso han hecho el propio Paper y lo han puesto en común entre varios modelos. El paper es gracioso porque hizo un artículo que presentaron a un congreso, un congreso que no es extraordinariamente difícil de entrar; la tasa de aceptación de artículos era del 70%. Pero vamos, que este…
Héctor Socas reflexiona sobre la posibilidad de que sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT estén siendo utilizados para evaluar trabajos científicos y sugiere un futuro donde las máquinas podrían realizar todo el proceso científico sin intervención humana, más allá de la narración en podcasts.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #3chatgpt evalúa trabajos científicosmáquinas realizan todo el proceso científicopodcast narración de procesos científicosnotebook lm automatiza la ciencia…que este sistema él solito eligió el problema, hizo el cálculo, tatatata, escribió el paper, lo mandó y lo aceptaron en el Congreso. Un Congreso sobre Inteligencia Artificial. Por supuesto, luego retractaron el artículo; vamos, por esa parte del experimento. Seguramente el comité científico usó a ChatGPT para ver lo que le entraban, con lo cual ya estamos a punto ya de cerrar totalmente el círculo y que las guías hagan la ciencia, escriban el paper, lo lea, os traía y no necesitemos el humano en ningún momento, bueno, más que para hacer el podcast y contárselo a ustedes Y no sé yo, que en Notebook LM ya lo hace Veía el otro día No tiene nada que ver, de verdad, la verdad que esto, esto lo supera Sí, sí, por supuesto, hombre Nosotros dices, muchas gracias Decía que oí hace poco, preparando la entrevista, el discurso de aceptación del Nobel de Química de 2024 por parte de Demi Hassabis, el CEO de Google DeepMind, que es quien lo recibió representando a DeepMind, en el que el tío en ese mismo discurso planteó…
Juan Carlos Gil continúa hablando sobre una conjetura planteada por Demi Hassabis, CEO de Google DeepMind, durante su discurso al recibir el Premio Nobel de Química.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #15demi hassabis y premio nobel químicaautomatización de la ciencia ai scientistprocesos de descubrimiento automatizados…por parte de Demi Hassabis, el CEO de Google DeepMind, que es quien lo recibió representando a DeepMind, en el que el tío en ese mismo discurso planteó una conjetura, bueno, que me parece muy ambiciosa. el tío dijo, y planteo esta conjetura, dos puntos, que cualquier patrón de la naturaleza, cualquier patrón de la naturaleza, él cree que podrá ser descubierto y modelado por algoritmos de aprendizaje automático o sea, si esa conjetura fuese cierta, que no nos vamos a meter, y la conectamos con estos sistemas que os he descrito rápidamente que es una suerte de alfagó del método científico, la implicación, bueno a mí me parece radical, todo aquello en el universo donde hay algo de estructura podría en principio ser accesible a procesos de descubrimiento automatizados, con lo cual eso no solo cambia lo que podemos llegar a conocer sino incluso la forma en la que es posible que en el futuro lleguemos a conocerlo. como siempre me deja un poco en plan valle inquietante porque muchos disfrutamos del propio proceso del descubrimiento pero ¿hasta dónde vamos a llegar chicos y chicas? Yo, con esta preocupación, la percibo muy a menudo en mi entorno y siempre digo: pongo el siguiente ejemplo; es decir, hubo una época en la que en los Juegos Olímpicos se competía a ver quién era el atleta que corría más rápido, pero tenemos ya, desde…
Gastón Giribet reflexiona sobre sus intereses personales en la ciencia, expresando su interés por comprender cómo funciona el universo, independientemente de si esa comprensión proviene de máquinas o colegas.
Habla: Gastón GiribetSignificado #18intereses personales de gastón giribetcomprensión del universo con máquinasciencia como causa finalisentender sin cajas negras…y calculo a mano estar frente a un paper un problema a veces lo odio y a veces me gusta o darme cuenta de algo y cancelar funciones gamma que molestaban y de repente se simplifican toda esa parte lúdica es linda pero si yo tengo que hacer una introspección de ¿Qué es lo que me interesa a mí? A mí me interesa cómo funciona el universo, si me lo dice una máquina o mis colegas más inteligentes que yo o lo que fuere; no sé si a mí me cambia tanto eso, no sé si el hacer ciencia es mi causa finalis. Ciertamente cosas que me acompañan y que disfruto todos los días como disfruto el café, pero a mí me interesa saber y si el día de mañana, entender de verdad, tampoco juguemos una caja negra; entender de verdad. El día de mañana, el día que, porque estamos hablando de máquinas que no solamente nos pueden dar resultados, sino que nos pueden dar demostraciones y cosas así, nos pueden Ayudar a entender y no a saber. Que nos puedan dar sabiduría y no solo conocimiento. Exactamente, pero si una máquina me asiste en eso, yo ni siquiera, yo puedo compartir un poco el escepticismo de Isabel, pero aún si dejo de lado mi escepticismo y acepto que…
Ignacio Crespo discute la posibilidad de que existan máquinas conscientes con un sustrato que comparta propiedades clave con el nuestro, aunque no sea biológico.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #6máquinas conscientes con sustratopropiedades clave de nuestro sustratodiscipulos de sirle…defender las dos cosas. Quiero decir, cómo puedes ser por una parte materialista y por otra parte pensar que hay algo inimitable en la biología que no puede ser imitada de otra forma artificialmente, ¿no? No dice eso, ojo, uno de los planteamientos, esto ya. No sé si lo plantea Sirle, pero sí sus discípulos; ellos que han seguido la corriente. Si ampliamos el concepto de ordenador o de máquina, sí podría haber máquinas conscientes, pero que tengan un sustrato que comparta las propiedades clave que pueda tener el nuestro. Aunque no sea biológico, ojo: que encontremos otro que tiene unas propiedades análogas. Pero él lo que indica es que las máquinas, tal Y como las entendemos ahora, circuitos eléctricos con los algoritmos con los que trabajan, sobre todo los que entendíamos en su momento, pero para la cuestión sería lo mismo; no tendrían esa propiedad por cómo se comportan. Por eso digo que son matices,…