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Matemáticas como árbol ramificado camarasa
Con
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Ignacio Crespo continúa explicando cómo la inteligencia artificial aborda problemas matemáticos, comparando el proceso con un camino recto que oculta el contexto subyacente y mencionando una analogía de Miguel Camarasa sobre las matemáticas como un árbol ramificado.
…un consenso entre todas las opiniones de matemáticos y expertos en IA, al menos respecto a cómo funciona la inteligencia artificial ahora mismo. No se trata de negarle capacidades, es que luego tú ves las cadenas de razonamientos, cómo se autojustifica y cómo Llega o a qué conclusiones llega y no hay ese proceso de ensayo y error que vemos en los humanos a través de todo el territorio. Y por ejemplo, comentario, otro divulgador de matemáticas español, Miguel Camarasa, más conocido como Matt Schmeich, hacía una analogía que me parecía bastante bonita sobre cómo entendía él las matemáticas partiendo de unos axiomas que podía ser tal vez la semilla que siembras, el árbol que va emergiendo, se ramifica, hay ramas y esas ramas tienen cada una hojas, que son tal vez esos resultados parciales que vas obteniendo durante tu desarrollo, tu trabajo, que en este caso, sí, hemos llegado en principio, ¿no? A la respuesta sobre el problema de Neivir Stokes, pero puede que la rama que nos haya llevado hasta allí no tenga ramificaciones a su vez. Me parece que también es una analogía interesante, si os parece a los que realmente sabéis aquí del tema. En el sentido, decía que en el sentido más, que se lo pregunta mucha gente, en el sentido más sencillo de lo que habéis comentado ya saliéndome de las matemáticas, es la inteligencia artificial creativa a día de hoy; pues yo creo que es un problema también un…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro reflexiona sobre la utilidad para un matemático de tener demostraciones matemáticas donde no se conoce el origen de las ideas ni se citan fuentes, lo que podría estar relacionado con el uso de inteligencia artificial.
Habla: Francis VillatoroSignificado #13demostraciones matemáticas sin origenautoría en demostraciones matemáticasinteligencia artificial y matemáticasmatemáticas precedentes de una idea…realmente, no son las fuentes que ya uso, sino que te monta unas fuentes. Ah, esto que está aquí, pues esto lo busco por internet, lo he encontrado aquí, pues debe ser de ahí, de ahí debe ser donde yo saqué. Entonces eso es lo que comenta la pregunta, ¿no? Realmente es útil para un matemático el tener una demostración matemática fría en la que no se sabe nada de los precedentes de esa idea, en la que no se, no que se citen por el tema de la autoría y por el tema de hacer las cosas bien hechas. ¿No? Y por la responsabilidad que tiene el matemático de citar sus fuentes. No, no, sino porque realmente eso te aporta información; te da un contexto y te crea un camino. Eso lo ha dibujado muy bien un tuit que ha habido una charla y te ponen las slides, las…
Francis Villatoro explica por qué considera que las demostraciones matemáticas generadas por inteligencia artificial carecen de creatividad.
Habla: Francis VillatoroSignificado #14demostraciones matemáticas inteligencia artificialcreatividad carente en demostraciones villatoroúnico camino no es matemática…tipo de desviación, cuando eso no es el conocimiento humano. El conocimiento humano es un conocimiento de ir generando muchos caminos alternativos, explorándolo, volviendo para atrás, volviendo a avanzar por aquí, va por acá, o aquí he llegado más lejos. Ponerme contra alguna pared, una obstrucción matemática no puede continuar; tengo que ir para atrás. Eso nos falta en este tipo de demostraciones. Y en ese sentido son demostraciones muy poco creativas, no son demostraciones que creen matemática nueva, no hay matemática nueva en estas demostraciones porque solo tengo un único camino y un único camino no es matemática, la matemática no es un único Camino, la matemática no es leer la historia del explorador mirando los datos en el GPS del camino que ha recorrido. La historia es todo lo que le va pasando al explorador, mientras va recorriendo el camino, mientras está descubriendo: aquí vi una serpiente,…
Borja Tosar destaca la importancia de la creación matemática más allá de la demostración de teoremas, señalando que esta última busca gloria y dinero, mientras que la verdadera innovación reside en generar nuevas ideas y estructuras conceptuales.
Habla: Borja TosarSignificado #4creación matemática más allá teoremasestructura conceptual borja tosargloria y dinero demostración teoremasnuevas ideas matemáticas lecum…del camino que ha recorrido. La historia es todo lo que le va pasando al explorador, mientras va recorriendo el camino, mientras está descubriendo: aquí vi una serpiente, aquí un insecto me picó, aquí me pasó esto, aquí sufrí unas fiebres; eso es la historia. Creo que ese es un punto esencial, crear matemática también; la matemática no es solamente demostrar estos teoremas abiertos. Está buenísimo eso para la gloria y el dinero, pero es crearnos. No es que la guía es el Grotendick de hoy, no es que inventa nuevas estructuras, lo harán en algún momento quizá, pero no inventa nuevas estructuras conceptuales, nuevas ideas en matemáticas o cosas por el estilo. Lecum decía eso el otro día también en un tuit. Por otro lado, podemos separar los problemas entre los que son acuciantes en ser resueltos y los que es importante resolver como un tema. Es decir, jugar el ajedrez tiene sentido solamente si uno juega; no le importa nada depende del resultado de un partido…
Ignacio Crespo continúa explicando cómo la inteligencia artificial aborda problemas matemáticos, comparando el proceso con un camino recto que oculta el contexto subyacente y mencionando una analogía de Miguel Camarasa sobre las matemáticas como un árbol ramificado.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #1 · Palabras #1matemáticas como árbol ramificado camarasaaxiomas semilla matemáticas de camarasaresultados parciales hojas en el árbolproblema neivir stokes respuesta directa…un consenso entre todas las opiniones de matemáticos y expertos en IA, al menos respecto a cómo funciona la inteligencia artificial ahora mismo. No se trata de negarle capacidades, es que luego tú ves las cadenas de razonamientos, cómo se autojustifica y cómo Llega o a qué conclusiones llega y no hay ese proceso de ensayo y error que vemos en los humanos a través de todo el territorio. Y por ejemplo, comentario, otro divulgador de matemáticas español, Miguel Camarasa, más conocido como Matt Schmeich, hacía una analogía que me parecía bastante bonita sobre cómo entendía él las matemáticas partiendo de unos axiomas que podía ser tal vez la semilla que siembras, el árbol que va emergiendo, se ramifica, hay ramas y esas ramas tienen cada una hojas, que son tal vez esos resultados parciales que vas obteniendo durante tu desarrollo, tu trabajo, que en este caso, sí, hemos llegado en principio, ¿no? A la respuesta sobre el problema de Neivir Stokes, pero puede que la rama que nos haya llevado hasta allí no tenga ramificaciones a su vez. Me parece que también es una analogía interesante, si os parece a los que realmente sabéis aquí del tema. En el sentido, decía que en el sentido más, que se lo pregunta mucha gente, en el sentido más sencillo de lo que habéis comentado ya saliéndome de las matemáticas, es la inteligencia artificial creativa a día de hoy; pues yo creo que es un problema también un…
Francis Villatoro explica que la selección de datos genéticos o fósiles en la construcción de árboles filogenéticos es crucial, lo que lleva a generar múltiples resultados.
Habla: Francis VillatoroPalabras #12árboles filogenéticos proceso aleatoriogenes seleccionados distribución de árbolesexploración paleontológica caracteres huesosfilogenia molecular depende genes proteínasárboles filogenéticos información suplementariagenes proteínas árboles filogenéticoselección caracteres árboles filogenéticoscuestión estadística árboles filogenéticos…no son fenómenos objetivamente distintos. No hay una frontera donde se pase de micro a macro, es simplemente que la macro emerge de muchas micros cuando se acumulan durante muchísimo tiempo. Evolución atendida de forma micro, muchos linajes a la vez. La gracia es: tenemos que mirar señales genéticas distintas y nos queremos ir muy atrás en el tiempo, que estén muy bien conservadas. Y un punto clave que a veces se olvida: esto de los árboles filogenéticos es completamente una cosa torcástica y aleatoria. Depende de qué genes elijas, tienes una distribución de árboles diferente. Y esa distribución de árboles es evolutivamente significativa, semánticamente relevante a nivel evolutivo o no. Entonces tú tienes que elegir adecuadamente los genes o las proteínas o los caracteres de los huesos que has obtenido en una exploración paleontológica porque en función de los caracteres o de los genes o de las proteínas que tú elijas, los árboles son distintos y la filogenia molecular que reconstruyes es completamente distinta. ¿Es creíble o no es creíble? Y eso hace que muchos artículos de filogenia molecular te presentan en el paper principal uno o dos árboles y en la información suplementaria te presentan unos cientos de árboles. Luego han calculado decenas de miles de árboles. Realmente decidir qué árboles son los buenos y cuáles son malos es una cuestión puramente estadística y aplicar tu intuición y aplicar ciertas ideas y la clave es la buena elección de los caracteres, de los genes, de las proteínas que tú quieras usar para construir esos árboles Y por eso está creciendo de forma exponencialmente porque necesitas explorar tal cantidad de datos que son los últimos años empiezamos a acercarnos a la capacidad de cómputo necesaria Una pregunta de Spinn, en concreto…