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Modelos investigadores teorías complejas
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Ignacio Crespo explica cómo los investigadores utilizan familias de modelos para intentar ponerse de acuerdo sobre teorías complejas y poder diseñar experimentos para refutar esas teorías.
…suena más a una familia de modelos que a un modelo concreto, ¿no? Porque al no bajar al detalle de qué narices significa eso de la representación de orden superior, pues parece que pudieran ser muchos modelos diferentes, ¿no? Esto pasa con todas, realmente. Y es que hablamos de familias. Familias que en este caso intentan particularizar con el propósito de ponerse de acuerdo, crear un experimento y poderlo refutar. Porque si no lo particularizan es imposible. Y esto ha llevado a muchas críticas. Hay personas que ven este estudio y otros similares y dicen: pero es que la forma en la que lo ha particularizado aquí no es realmente representativo de lo que significan las teorías de orden superior. Es un caso particular. Pero claro, es que si no hacemos eso no avanzamos. Entonces en este caso sí que intentan reducirlo e indicar dónde creen que podría encontrarse esa actividad de neuronas que consideramos que son de un orden superior para ver si se relaciona y se activa de forma codependiente y con las características que esperarían encontrar. Además, ellos plantean una relación en la cual la representación de orden superior no agotaría toda la complejidad de la información que hay ahí sino que estaría repartida con la de orden inferior. y ahí es donde ya va particularizándolo para que con el contrast que habíamos contado se pueda ir acotando por un lado y por…
Significado #1 · Palabras #7
Francis Villatoro reflexiona sobre cómo los científicos de la computación se han centrado tradicionalmente en la complejidad computacional, mientras que las redes neuronales parecen haber aprovechado una menor complejidad teórica de la información para encontrar soluciones.
Habla: Francis VillatoroSignificado #16complejidad computacional científicosredes neuronales complejidad informaciónsoluciones redes neuronales villatoro…representan una mejor aproximación a ese conjunto mucho más amplio de cálculos que originalmente habríamos necesitado llevar a cabo. Bueno, así que quizás hay una complejidad teórica de la información del problema y luego está la complejidad computacional del Problema y siempre como científicos de la computación hemos estado pensando en el tipo de complejidad computacional. ¿Cómo representamos ahora el sistema y calculamos un estado final mientras que la complejidad de la información del problema, la complejidad teórica de la información del problema era mucho menor? Y las redes neuronales de alguna manera lo aprovecharon para, por así decirlo, dar con esas soluciones que son mejores. Pero yo no creo que hayamos encontrado una respuesta completa a la pregunta que planteaste. Es un problema de investigación activo, digamos, sobre cómo estos modelos son capaces de extraer y hacer estas predicciones asombrosas con menos capacidad de cómputo. Y ¿cuál es el límite? ¿Cuál es el límite real, el verdadero límite de cuánto más eficientes…
Ignacio Crespo introduce una línea de investigación sobre teorías de orden superior relacionadas con la predicción en el ámbito de la conciencia.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #13predicciones teorías orden superiorconciencia corrección errores predicciónmodelos predicción cerebro ignacio crespo…que es igualmente funcional Francis cuando percibe una manzana que tiene delante, pero luego a la hora de reportarlo y de imaginarlo se producen diferencias. Esto ya plantea cuestiones interesantes para seguir investigando y para seguir viendo por dónde va. El caso que yo quiero traer aparte es que, aparte de estas teorías de orden superior, dentro de ellas hay algunas predicciones más específicas que incluso trabajan con modelos que tienen que ver con la predicción. No son las que vamos a hablar dentro de uno o dos programas, pero hablan de la predicción y entienden que la conciencia podría ser, esta es la cosa, la corrección de los errores de predicción que hace nuestro cerebro. al comparar lo que ha predicho con lo que está recibiendo. que en los casos en los que está consciente esos errores se maximizan, se potencian para poder detectar esa diferencia y a partir de esto han sacado algunas predicciones interesantes que parecen…
Ignacio Crespo explica cómo los investigadores utilizan familias de modelos para intentar ponerse de acuerdo sobre teorías complejas y poder diseñar experimentos para refutar esas teorías.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #1 · Palabras #7modelos investigadores teorías complejasexperimentos refutar teoríasteorías orden superior representativoactividad neuronas orden superior…suena más a una familia de modelos que a un modelo concreto, ¿no? Porque al no bajar al detalle de qué narices significa eso de la representación de orden superior, pues parece que pudieran ser muchos modelos diferentes, ¿no? Esto pasa con todas, realmente. Y es que hablamos de familias. Familias que en este caso intentan particularizar con el propósito de ponerse de acuerdo, crear un experimento y poderlo refutar. Porque si no lo particularizan es imposible. Y esto ha llevado a muchas críticas. Hay personas que ven este estudio y otros similares y dicen: pero es que la forma en la que lo ha particularizado aquí no es realmente representativo de lo que significan las teorías de orden superior. Es un caso particular. Pero claro, es que si no hacemos eso no avanzamos. Entonces en este caso sí que intentan reducirlo e indicar dónde creen que podría encontrarse esa actividad de neuronas que consideramos que son de un orden superior para ver si se relaciona y se activa de forma codependiente y con las características que esperarían encontrar. Además, ellos plantean una relación en la cual la representación de orden superior no agotaría toda la complejidad de la información que hay ahí sino que estaría repartida con la de orden inferior. y ahí es donde ya va particularizándolo para que con el contrast que habíamos contado se pueda ir acotando por un lado y por…