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Juan Carlos Gil introduce a Thor Greipel, científico de DeepMind especializado en inteligencia artificial y miembro del equipo original que jugó contra Lee Sedol en Seúl.
…lo podría pronunciar así, pero bueno, me quise asegurar y me dijo: sí, sí, digo, vale. Sí, dijo que lo habías pronunciado muy bien Juan Carlos; quieres rápidamente hacer la introducción y pasamos ya a poner la entrevista. Bueno, pues sí, estas dos personas. Thor Greipel, disculpad, es un científico de DeepMind especializado en inteligencia artificial, en particular aprendizaje automático y era especialmente relevante en este contexto porque fue parte del equipo original y estuvo en Seúl jugando, aportando su control al partido famosísimo contra el Isidol. De hecho, en su página personal aparece: Contribuí a crear al fagón. Es como quizá la frase que quede para la historia. Además, se explica como un libro abierto. Vamos, a mí me dejó realmente impresionado oírle. Pushmet Kohli, el hindú, no estaba entonces en DeepMind; creo que estaba en... Perdón, es que no sabemos si es hindú, porque hindú es una religión. Ciertamente. Es de origen hindú. Bueno, pero lleva el turbante, ¿no es eso estar relacionado con la religión? Sería sí. No, sí, no, sí. Correcto, vale. Bueno, pues estaban, no sé si en IBM en aquel momento, bueno, que no estaba en DeepMind, o sea que no formó parte core del equipo de AlphaGo, sin embargo luego DeepMind le reclutó y ahora es investigador senior y vicepresidente de Research, de investigación de inteligencia artificial para asuntos científicos en Google DeepMind y entonces él sí fue parte pivotal en el desarrollo de alfago, digamos, de alfafol quería decir, perdón, sí, y de otros proyectos científicos que si tenemos tiempo comentamos, alguno de ellos saqué a colación en la entrevista. Vale, pues vamos ya con la entrevista. Perfecto, gracias chicos. Pues ponemos la entrevista y volvemos aquí un ratillo; dura 26 minutos casi exacto. Sí, María. Quiero decir que tenemos suerte de tener a Juan Carlos y Alberto porque creo que no puede haber mejores…
Significado #1 · Palabras #2
Héctor Socas introduce los temas a tratar en el episodio, incluyendo avances en aprendizaje profundo como la victoria de AlphaGo sobre un campeón de Go, así como otros temas diversos como el embalsamamiento egipcio y experimentos con criogenización cerebral.
Habla: Héctor SocasSignificado #12 · Palabras #7alphago derrota campeón goembalsamamiento momias egipto antiguocriogenización tejido cerebralteorías conciencia debate científico…felicidad. Quizás hay una moraleja escondida en esto y la clave de la felicidad es el justo equilibrio. Buen tema para un tratado de autoayuda. Pero no estamos aquí hoy para eso, sino para tertuliar sobre la actualidad de la ciencia. Hoy nuestro recorrido nos Lleva a los orígenes del aprendizaje profundo moderno; vamos a retrotraernos 10 años a ese gran hito de DeepMind cuando su sistema AlphaGo derrotó en una partida legendaria al gran campeón humano de Go. Pero no solo de IA vive el Cientófilo, y tenemos más temas: el embalsamamiento de las momias en el Egipto Antiguo, los experimentos sobre criogenización de tejido cerebral, lo que algunos ven la antesala de la hibernación. Continuaremos el debate sobre las teorías de la conciencia y más cosas que irán surgiendo, seguro. Pasen y pónganse cómodas; que están ustedes en la compañía de Coffee Break Señal y Ruido. Ya Saben que tenemos una página web que es señalirruido.com. En esa página pueden encontrar todos los episodios anteriores, los 550 episodios que ya hemos producido contando este más todos los audios bonus, extra; también todas las referencias de los temas que…
Héctor Socas presenta una entrevista grabada previamente con Pushmit Colley y Tore Greipel, destacando su trabajo en DeepMind de Google y la importancia del aniversario de un hito en inteligencia artificial: el juego de Go.
Habla: Héctor SocasSignificado #2 · Palabras #3aniversario diez años partida go deepmindidioma hindi pushmit colleylaboratorio deepmind de google inteligencia artificial…pasada, que a mí me parece que ha quedado muy chula, sobre todo porque no he intervenido yo así que es un disfrute de escuchar con dos protagonistas del desarrollo de la inteligencia artificial en esta última década que son las personas cuyos rostros ven en. la imagen de portada de este episodio, se llaman Pushmit Colley, el que aparece con un turbante y Tore Greipel, yo lo he pronunciado fatal pero María se ha pegado el curre de buscar cómo pronunciarlo adecuadamente y además hablarles a cada uno de ellos en su idioma natal, que también te lo ha traducido, porque uno de ellos su idioma natal es hindi y el otro es alemán. Y pues son del laboratorio DeepMind de Google, que saben que ha sido uno de los grandes motores de la inteligencia artificial en los últimos 15 años o así, y sobre todo porque estos días se cumple un aniversario muy importante que son 10 años de esa partida de Go, el juego, Ese juego asiático del que ahora nos hablará Alberto, que es muy aficionado. De hecho, yo recuerdo que de esto hablamos en Coffee Break hace 10 años y que yo no sé si llegamos a hablar de cuando tuvo lugar esta partida, pero sí que hubo episodios en los que…
Héctor Socas explica cómo los sistemas de inteligencia artificial aprenden a jugar, no mediante programación humana directa, sino jugando partidas repetidamente. Menciona AlphaFold y su impacto en la bioquímica al recibir el Premio Nobel de Química en 2024.
Habla: Héctor SocasSignificado #20alphafold y el premio nobel químicaaprendizaje jugando partidas inteligencia artificialplegamiento de proteínas alphafold…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 semana jugando a la Tercera Guerra Mundial es como iba aprendiendo. pues la idea era hacer eso, un sistema que aprendiera a jugar a base de jugar partidas, no de ser programado por humanos como tenía que jugar y esa línea ha sido muy exitosa; de hecho, aquí hemos hablado muchísimo, no tanto de AlphaGo sino de AlphaFold, que fue un poco la secuela que hacía el plegamiento de proteínas y que recibió el premio Nobel de Química en 2024 por ese gran avance que supuso en la bioquímica: el poder predecir la estructura de proteínas. Entonces, volviendo al fagón, nosotros recuerdo que lo comentamos y recuerdo que Alberto nos hablaba en aquel momento del juego del go, las dificultades que tenía y tal. Entonces, se cumplían 10 años la semana pasada. De hecho, el día que grabamos la…
Francis Villatoro comenta sobre una jugada inusual realizada por Lee Sedol durante un enfrentamiento contra AlphaGo, donde intentó confundir a la máquina con movimientos inesperados.
Habla: Francis VillatoroSignificado #7 · Palabras #5jugada inusual lee sedol alphagomovimientos inesperados alphago deepmindmáquina confundida por lissedolvictoria humana contra alphagolee sedol vence a fagódeepmind parchea defecto alphagoaprendizaje jugando contra la máquina…las partidas a Lissedol 4-1, Alberto 4-1, 4-1, sí la cuarta la ganó la cuarta es el retorno de la humanidad y recordad, la cuarta la ganó Lissedol y acojonó a Dismain porque Dismain dijo: como me gane la quinta, porque lo que hizo fue engañar a la máquina. Queda dudoso, ¿no? Lissedol hizo una jugada absolutamente idiota en plan: 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…
Juan Carlos Gil introduce a Thor Greipel, científico de DeepMind especializado en inteligencia artificial y miembro del equipo original que jugó contra Lee Sedol en Seúl.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #1 · Palabras #2thor greipel deepmind inteligencia artificialcontrol partido famosísimo isidolcreador fagón deepmindorigen hindú pushmet kohliturbante y religión pushmet kohlirelación turbante religión hinduismopushmit kohli investigador senior googledepmindinvestigación inteligencia artificial asuntos científicosdesarrollo alfago por pushmit kohli…lo podría pronunciar así, pero bueno, me quise asegurar y me dijo: sí, sí, digo, vale. Sí, dijo que lo habías pronunciado muy bien Juan Carlos; quieres rápidamente hacer la introducción y pasamos ya a poner la entrevista. Bueno, pues sí, estas dos personas. Thor Greipel, disculpad, es un científico de DeepMind especializado en inteligencia artificial, en particular aprendizaje automático y era especialmente relevante en este contexto porque fue parte del equipo original y estuvo en Seúl jugando, aportando su control al partido famosísimo contra el Isidol. De hecho, en su página personal aparece: Contribuí a crear al fagón. Es como quizá la frase que quede para la historia. Además, se explica como un libro abierto. Vamos, a mí me dejó realmente impresionado oírle. Pushmet Kohli, el hindú, no estaba entonces en DeepMind; creo que estaba en... Perdón, es que no sabemos si es hindú, porque hindú es una religión. Ciertamente. Es de origen hindú. Bueno, pero lleva el turbante, ¿no es eso estar relacionado con la religión? Sería sí. No, sí, no, sí. Correcto, vale. Bueno, pues estaban, no sé si en IBM en aquel momento, bueno, que no estaba en DeepMind, o sea que no formó parte core del equipo de AlphaGo, sin embargo luego DeepMind le reclutó y ahora es investigador senior y vicepresidente de Research, de investigación de inteligencia artificial para asuntos científicos en Google DeepMind y entonces él sí fue parte pivotal en el desarrollo de alfago, digamos, de alfafol quería decir, perdón, sí, y de otros proyectos científicos que si tenemos tiempo comentamos, alguno de ellos saqué a colación en la entrevista. Vale, pues vamos ya con la entrevista. Perfecto, gracias chicos. Pues ponemos la entrevista y volvemos aquí un ratillo; dura 26 minutos casi exacto. Sí, María. Quiero decir que tenemos suerte de tener a Juan Carlos y Alberto porque creo que no puede haber mejores…
Francis Villatoro explica cómo AlphaFold II se desarrolló desde cero utilizando una única red neuronal para predecir la estructura tridimensional de las proteínas a partir de la secuencia de aminoácidos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #14alphafold ii red neuronalestructura tridimensional secuencia aminoácidosarquitectura red neuronal conocimiento científico…primer lugar, había una red neuronal que nos proporcionaba algunas ideas o pistas sobre qué proteínas podrían estar próximas entre sí; y luego, en segundo lugar, había un módulo más clásico que se encargaba de intentar predecir la estructura tridimensional. Para AlphaFold II comenzamos completamente desde cero y lo abordamos de principio a fin, con una única red neuronal, partiendo exclusivamente de la secuencia de aminoácidos para predecir la estructura tridimensional. Y esa elegancia y la simplicidad de aquella solución, con una gran cantidad de conocimiento científico muy interesante integrado en la arquitectura de la red neuronal, fue la clave para lograr ese asombroso éxito. Así que si lo piensas, AlphaFault resolvió ese gran desafío, pero más ampliamente es solo un paso en nuestra comprensión de la biología; así que las proteínas son los pilares de la vida y hacen que todos los fenómenos biológicos ocurran. Pero si observamos la…
Francis Villatoro explica cómo las redes neuronales han superado a las supercomputadoras en la simulación del clima, utilizando menos recursos computacionales.
Habla: Francis VillatoroSignificado #8redes neuronales simulan climasupercomputadoras vs redes neuronaleschip para simulaciones climáticasteoría desconocida modelos climáticos…muy interesantes que quizás no llegamos a apreciar o a comprender del todo y para los cuales no poseemos la teoría actual que los explique. pero de alguna manera hay una prueba de concepto que lo valida. Hay una prueba de existencia de que el modelo con mucha menos cantidad de computación de la que una supercomputadora necesitaba en más de un día para obtener un nivel de rendimiento similar puede ser superado por una red neuronal operando en un solo chip. Así que hay algo ahí que está aprovechando que el modelo ha utilizado y no comprendemos completamente en este momento cuál es esa teoría en la que está basándose Pero hay algo en las estadísticas de la naturaleza que el modelo es capaz de aprovechar y está operando no en la complejidad del peor de los casos sino en la complejidad inherente al problema mismo, lo que le permite predecir las cosas de manera muy efectiva.…
Francis Villatoro continúa la discusión sobre cómo los modelos de redes neuronales logran predicciones sorprendentes con menos capacidad computacional.
Habla: Francis VillatoroSignificado #10complejidad computacional científicosredes neuronales complejidad informaciónsoluciones redes neuronales villatororedes neuronales predicciones asombrosascapacidad computacional modelos redes neuronaleslímite eficiencia modelos redes neuronalesinvestigación activa redes neuronales…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 podemos llegar a serlos? Muchas gracias, Alberto. Sí, muchísimas gracias. Volvamos, si les parece, al tema de Go por un momento. No podemos terminar esto sin preguntar sobre la mítica jugada 37 que ocurrió en la segunda partida contra Lee Sedol. Esa jugada, para nuestros oyentes, fue una que los comentaristas descartaron casi por…
Francis Villatoro explica cómo la aplicación de reglas a grandes modelos de lenguaje en inteligencia artificial implica que estas redes neuronales sean tan extensas como el conjunto de datos y se expongan repetidamente a los mismos datos para evitar el sobreaprendizaje.
Habla: Francis VillatoroSignificado #16reglas en inteligencia artificial modelos lenguajeevitar sobreaprendizaje repetición datosfrancis villatoro reglas inteligencia artificial…lo que puedes aceptar que cometa errores en las construcciones y en los modismos, que no entienda bien ciertos dejes, ciertos dobles sentidos porque ha aprendido una segunda lengua o sea, se planteaban eso como casos pilotos para montar un test de Turing y De repente, cuando te llegan los grandes modelos de lenguaje con el modelo de atención y tú aplicas una serie de reglas que nunca se habían aplicado en inteligencia artificial, que es básicamente las redes neuronales tienen que ser muy grandes, tan grandes como el conjunto de datos, y las redes no tienen que aprender muchas veces. Muéstrale todos los datos una, dos, tres, cuatro, cinco veces, pero no las muestres muchas más que sobreaprenden y entonces lo hacen peor. Son reglas muy tontas, muy sencillitas, claro. Ahora ya estás trabajando con billones, literalmente, billones de tokens en los aprendizajes y estamos hablando de una o dos épocas de entrenamiento, no más, porque literalmente no hay cómputo para hacer más; o…
Luisa Achaerandio reflexiona sobre la necesidad de una base para comprender idiomas como el chino, destacando la importancia del aprendizaje supervisado y mencionando un posible vínculo genético relacionado con este proceso.
Habla: Luisa AchaerandioPalabras #17aprendizaje supervisado idioma chinogen fox p2 aprendizaje idiomasbase programada lenguaje chino…no creo que podamos observarlo de manera tan reduccionista, es verdad que ha pegado un subido muy grande, como hemos dicho, debido a que hemos evolucionado también nosotros, pero que, por ejemplo, por mucho que a mí me hablen en chino, yo no voy a hablar En chino. Es una cosa que también necesitas como una especie de base, y también necesitas un aprendizaje supervisado que no podemos olvidarnos de que no solamente es lo que está en base programado y lo que surja en base a lo que tú le pongas, sino también en base a lo que tú le vas guiando; y que en genética, en concreto, hay un gen que podemos relacionar con esto. ¿Qué es el Fox P2? ¿Vale? relacionado con todo esto del lenguaje.…
María Ribes comenta sobre un artículo científico interesante y destaca a Wanjue Chao como la investigadora más joven del equipo, quien parece ser asistente de doctorado.
Habla: María RibesSignificado #9 · Palabras #8wanjue chao asistente de doctoradorichard evershed investigador universidad bristolbiogeoquímico perfil richard evershed…a la máquina cualquier cosa que queramos y pilla todas las relaciones morfosintácticas y ortosintácticas, que diría aquí para molestar a Gastón y... Hasta es verdad, nunca nos acordamos de eso. Bueno, y a todos nuestros oyentes latinoamericanos un saludo. Que bueno, eso el paper este, que parece muy interesante, ¿no? Sí, y es complementario de ese que decías tú; el del otro piso era de 2023. Y este paper, pues los autores es importante que digamos algo también. La primera, como has dicho, es Wanjue Chao, se llama, ¿no? Ella es la más joven; ella parece ser que es la asistente de research, de doctorado. Pero están, por ejemplo, Evershed, Richard Evershed, que es un investigador; son todos de la Universidad de Bristol. Pero este hombre es muy importante; él es biogeoquímico, creo que pone en su perfil de la universidad Pero es muy importante porque él es el que dirige desde hace décadas estos estudios de los compuestos volátiles del olor de las momias. Hablamos también aquí del olor de las momias. ¿Te acuerdas que también hace años se halló? Creo que…
María Ribes destaca la contribución de Catherine Clark, autora de una tesis doctoral en 2006, como base de datos fundamental para el estudio de compuestos químicos relacionados con momias.
Habla: María RibesPalabras #13tesis doctoral catherine clark 2006base de datos compuestos químicos momiasartículo 2023 nutre tesis clark…que estábamos con Francis riéndonos de eso. Dice, no nos dejan hacer nada, no podemos chupar la barandilla, no podemos beber el líquido del sarcófago, un líquido que se había encontrado en un sarcófago. Pues este hombre estudia eso, los olores y luego hay otra autora que me gustaría destacar que es Catherine Clark de este artículo porque su tesis doctoral que es de 2006 si no recuerdo mal, su tesis doctoral es una enorme base de datos sobre todos estos compuestos químicos de la que se nutren este artículo y se cita, o sea, que ella más que participar activamente en el paper tenemos que agradecerle toda esa enorme base de datos que sin ella hubiera sido imposible llegar a estudiar esto y el artículo del 2023 era sobre los compuestos que se habían encontrado en las vasijas, en las cerámicas, no solamente los ajuares funerarios sino también los vasos canopos porque claro, el embalsamamiento siempre nos da interés, ¿no? O sea, ver este proceso tan desagradable que se saca por un gancho el cerebro…
María Ribes continúa explicando detalles del artículo científico sobre momificación egipcia, mencionando una técnica específica utilizada en un estudio de 2023.
Habla: María RibesPalabras #10técnica no invasiva análisis cerámicaartículo científico 2023 destrucción muestraspalabra antiu traducción mirraresinas grasas animales vasija antiudamar resina asia subtropicalcgc cromatografía gases masastécnica cgc estudio momificación egipciaartículo científico técnica cgc 2023…como amaderado, como el vino, un perfume de esos con toques de madera, de cedro y tal especiado, con especias orientales y dulce. Y yo recuerdo de ayer, de olor momias, yo recuerdo el olor dulzón; además era verano, no sé, el olor dulzón de la muerte, ¿no? entonces ellos lo que hacen es una técnica no invasiva, es decir, no tienen que tocar los materiales porque cuando en el artículo 2023 sacar la muestra y se iba destruyendo un poco pero así en ese artículo de 2023 tuvo también un interés lingüístico porque había etiquetas en algunas vasijas y yo recuerdo la palabra Antiu, que no era Antiu Shishona como aquí en mi tierra pero la palabra antiu se había ido traduciendo como mirra y según pudieron descubrir en ese artículo lo que había en la vasija etiquetada como antiu no era mirra sino que era una mezcla de resinas con grasas animales y otra cosa de aquel paper que no me acuerdo si hablamos aquí era el damar una resina que se llama damar que yo no había oído en mi vida hasta que lo leí ahí que parece que proviene del Asia subtropical entonces claro amplía ese contexto de contactos Y la técnica que usaba en el 2023, eso lo explicó Héctor, era la CGC, Cromatografía de Gases y Espectrometría de Masas, que siempre estamos en ello. Pero este paper a la Cromatografía de Gases le añade, voy a leer las siglas, ya me diréis. vosotros lo que es Lo primero que sé que es HS, no, frecuencia, perdón, estoy muy tonta, es Headspace, HS, SPME, GC, Q, F, M, S Yo sé que lo primero es el Headspace, el SPME, Solid Face Micro Extraction, porque no tocan la muestra Pero esto, que me corrija…
Héctor Socas interrumpe la explicación previa sobre una técnica analítica utilizada para estudiar momias egipcias y comenta su interés en los aspectos técnicos de los estudios científicos.
Habla: Héctor SocasPalabras #12interés técnico de estudios momias egipciasanálisis químico de papiros antiguos…entender es que la meten como en un recipiente y ahí dentro es como un vial y ese es el headspace, ¿no? Y ahí dentro sale el olor, meten una fibra y el olor, el compuesto volátil va a la fibra y luego vuelve otra vez a la materia y así se puede identificar. ¿Es así, Héctor? Bueno, yo que es lo único que entendía de ese paper, entonces a mí en estos trabajos me gusta mirar la parte técnica, ¿no? El instrumento que usan y tal. Y a ver, yo no es que sea tan poco experto en ningún tipo de cosas de este análisis químico ni nada, a lo mejor aquí hay gente que sabe más que yo de esto, pero si lo mire un poco, y es lo que tú dices como lo que se trata es de estudiar los compuestos volátiles; no tienes que digamos extraer material de la muestra, sino que se pone en un frasco cerrado, y entonces ahí lo que emana esos compuestos volátiles pues quedan en el aire.…
María Ribes y Alberto Aparici discuten sobre la longevidad de las técnicas de momificación egipcia y cómo China podría competir con Egipto en términos de antigüedad de sus prácticas.
Habla: María RibesPalabras #14momificación egipcia chinacaracteres chinos 1000 acprotoescritura caparazones signospaper sobre escritura antigua…momificas la cabeza que partes del cuerpo. Entonces, por eso, como dicen ellos, tantos años para ver cómo ha evolucionado ese proceso, si realmente se ratifica y se han encontrado muchas cosas más de las que se pensaban Voy a hacerme una enmienda a mí mismo y voy a decir que China podría competir con Egipto en ese sentido. Eso lo estábamos pensando, cinco años, ¿no? Bueno, y si hablamos de escritura, pues también, pero no entremos ahí. Quiero decir, en escritura sí que China es menos tiempo, ¿no? Porque los caracteres chinos aparecen en el 1000 a.C. o algo de esto. Sí, pero están esos caparazones, esos signos, esa proto-escritura que ya se puede considerar como origen de la escritura. De hecho, había otro paper que quería hablar, lo haremos en otro tiempo, ¿no? Como esos signos prehistóricos. Por ejemplo, los primeros geoglíficos egipcios o los primeros signos cuneiformes no es la escritura propiamente dicha; son unos signos más toscos que identifican productos, vasijas, grano, alimento. Entonces, en ese sentido hay…
Ignacio Crespo explica el formato del podcast, indicando que están presentando la tercera de cinco teorías sobre la naturaleza de la conciencia, aprovechando un paper como base.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #5 · Palabras #9teoría de la conciencia papercinco teorías elegidas en paperformato podcast fascículoscríticas perspectiva materialista gastón…entre 10 minutos y 7 días, o sea que es una semana exactamente lo que va a tardar en que yo lo cuente. Pues mira, nos viene perfecto. Pues criogenízalo ahí y en una semana lo recuperamos. Ignacio, siguiente teoría sobre la naturaleza de la conciencia. Ya saben que estamos haciendo esto por fascículos. Esta sería la tercera entrega, ¿no? Sí, es la tercera entrega y además entramos con la tercera de las teorías porque hay cinco que elegían en este paper que estamos aprovechando para contarlo. Son, en principio dentro de las más representativas, las que parecen poder ser formalizadas para poder probar si son predictivas, no, cómo funcionan al respecto. Entonces, mira, me gusta lo que has dicho de que es verdad que hoy no está Gastón y por lo tanto haremos la tercera y la cuarta no la voy a hacer porque es la que más críticas debería recibir desde la perspectiva materialista que evidentemente me adscribo yo también. Pero que creo que es muy interesante que pueda estar Gastón para entrar en ella. Además, tiene muchos temas matemáticos chulos que seguro que darán de qué hablar. Nos quedamos entonces con otra, que es la Higher Order Theories, las teorías de orden superior.…
Ignacio Crespo explica que la tercera teoría sobre la naturaleza de la conciencia es la menos respaldada por estudios científicos y pruebas.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #3 · Palabras #11teoría conciencia estudios científicospaper previo conclusiones limitadasmenos respaldada pruebas científicas…criticable. En este caso, tenemos una historia muy prolongada en la cual este tipo de explicaciones de teorías de orden superior se han tratado desde la filosofía de la cognición sin contar con investigaciones científicas y ahora está habiendo una transición. Esto significa que de las 5 que vamos a contar es la que cuenta con menos estudios realmente, estudios científicos, pruebas, etc. Y llega incluso al punto de que en el paper previo que comentamos, porque estábamos relacionando dos, no podían sacar grandes conclusiones al respecto. Es por lo que a veces se deja de lado. Tengo aquí el textito que suelo preparar para que leamos asegurándonos de que está todo ahí donde toca y que vayamos explicándolo por partes. En este caso digo lo siguiente: Las teorías de orden superior implican que hay representaciones de primer orden, y…
Ignacio Crespo explica cómo las teorías sobre la conciencia se relacionan con la corrección de errores en las predicciones cerebrales.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #17conciencia maximiza errores cerebralespredicciones cerebrales ignacio crespomodelización características cognición…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 modelizar bien algunas características de la cognición pero que se quedan todavía muy lejos de llegar a ser predictivas, fuertes y que hay que seguir desarrollando. yo creo que es la más complicada de explicar bien porque primero es bastante ambiguo que significa eso de orden superior y a la vez que propiedades tiene esa representación de orden superior que no requiera de una tercera representación que esté por encima…
Francis Villatoro explica cómo una teoría tiene implicaciones en el campo de la conciencia artificial, sugiriendo la creación de redes paralelas que exploren y analicen el estado neuronal.
Habla: Francis VillatoroSignificado #15redes metacognitivas en el encéfalorendimiento parecido patrones primer ordenprocesamiento consciente propiedades distintas ignacio cresporedes paralelas conciencia artificialtomografía del estado neuronalmetainformación proceso cognitivo villatororazonamientos y metacognición…lo entendemos en su sentido más amplio hay distintas escuelas y hay algunas que te dirán que está más distribuida, otras más localizada; localizada dónde entonces está localizada donde decía la del trabajo global o donde decía, claro, y ahí hay una cuestión. En cualquier caso, lo que dice es que hay una segunda y que se pueden presentar para un rendimiento parecido una o dos patrones en el que sólo está presente la de primer orden y en el que están presentes las dos, y que habrá propiedades distintas que solemos asociar con el procesamiento consciente. Esa es un poco la clave. Esta teoría tiene, entre comillas, más implicaciones desde el punto de vista de lo que es la conciencia artificial porque es una de las cosas arquitectónicas que se están planteando en ese campo el definir en paralelo a las redes de aprendizaje profundo que están ejecutando tareas, tener redes en paralelo que estén explorando, haciendo tomografía del estado neuronal y viendo realmente qué está ocurriendo ahí y obteniendo información, metainformación sobre el proceso cognitivo, información que después se puede reinyestar al propio proceso cognitivo para facilitar, entre comillas, razonamientos y metacognición. Sí, justo. Y el problema, que es lo que comentábamos, es que todavía hay pocos estudios. En el momento en el que se hizo el contrast se habían hecho apenas 12, que es mucho menos que los estudios que se habían reunido de las otras teorías. Y en parte es…
Ignacio Crespo reflexiona sobre la naturaleza dinámica de las redes neuronales cerebrales y cómo el almacenamiento de información, como los artículos científicos leídos por Francis Villatoro, puede cambiar con el tiempo.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #13 · Palabras #15memoria de francis villatororedes neuronales cerebrales dinámicasreconfiguración direccional de redesalmacenamiento de información en cerebro…como yo lo voy lesionando, no sé si estoy lesionando algo importante, pero como lo voy entrenando al mismo tiempo, entonces todo lo que la señora está entrenando, pues sé que lo que hubiera ahí se va a repartir por otras partes de la red neuronal cerebral. No es que se trasplante, efectivamente, pero incluso en estados totalmente fisiológicos, si yo ahora pudiera saber dónde tiene Francis codificado en su cerebro información relacionada con, por ejemplo, el último paper que ha leído, imagínate, y dentro de dos semanas fuera a buscarlo al mismo sitio exactamente, es probable que no esté ahí. Sabemos que hay pequeños movimientos de esas redes que se activan correlacionadas con determinados recuerdos o estímulos y eso es lo que se aprovecha en estos casos; que hay cierta facilidad para que se reconfigure simplemente que sea direccional esa reconfiguración para poco a poco conseguir que cambie un montón. Hay, aparte de estudios en humanos que son muy interesantes, hay estudios aún más radicales incluso con animales, lógicamente, y había algunos casos en los que habían conseguido desplazar totalmente la corteza visual de algunos animales, que en principio…
