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Luisa AchaerandioIsabel CorderoJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasGastón Giribetdemi hassabis y premio nobel químicaautomatización de la ciencia ai scientistprocesos de descubrimiento automatizadosJuan Carlos GilDemi HassabisGoogle DeepMindPremio Nobel de QuímicaNature AstronomyDeepMindChatGPTNotebook LMHéctor SocasAlphaGo
Procesos de descubrimiento automatizados
Ep551: Ryugu; Gravitondas; DeepMind y Debate IA; Criogenización; Consciencia
26 de marzo de 20264 momentos
Con
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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.
…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…
Significado #1 · Palabras #1
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 #14alpha 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 #6 · Palabras #7deepmind contribuye al proceso científicoautomatización de la ciencia ai scientistartículo nature automatización de la ciencia…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,…
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 #12chatgpt 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 #1 · Palabras #1demi 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…