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Red Neuronal aprende comandos juego
Con
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Héctor Socas plantea un problema en el sistema híbrido: no se sabe con certeza qué red neuronal está contribuyendo a la mejora observada en el juego.
…son los que van a los electrodos que inyectan la señal a las neuronas. Los electrodos estimulan las neuronas con lo que le dice el encoder. Luego las neuronas producen también su propia señal, sus spikes, y esas señales van a otra red neuronal artificial que Es el decoder, que lo que hace es que toma lo que dicen las neuronas y lo convierte en inputs para el juego. Se lo pasa al ordenador que está corriendo el Doom para decirle: ahora dispara, ahora camina hacia la derecha, ahora camina hacia adelante. Entonces hay tres redes neuronales. Yo me voy a llevar una de esas, una red, para que me ayude a interpretar las preguntas de un examen que tengo que hacer. Me va a ayudar a interpretar las preguntas. Pero esto es como el juego del teléfono, parece que se van pasando, claro; entre que te pasas la información, igual al otro lado llega un poco... Lleva un poco procesada para ganar, a lo mejor. Entonces, claro, yo entiendo que es necesario, porque de alguna forma hay que traducirle lo que está produciendo el juego, porque las neuronas biológicas no tienen ojos, son como nosotros, son unas pocas neuronas ahí conectadas que no tienen sentido; entonces alguien les tiene que traducir a estímulos eléctricos lo que está pasando en el juego. ¿Y cómo lo hacemos? No sabemos cómo hacerlo, entonces cuando tú no sabes cómo hacer algo, lo mejor es poner una red neuronal y que aprenda. Entonces hay una red neuronal artificial, electrónica, que está aprendiendo cómo pasarle los inputs a las neuronas biológicas, y luego lo mismo a la inversa; las biológicas están empezando ahí a disparar spikes. ¿Y tú qué haces con eso? Pues no sabes entonces necesitas que alguien traduzca eso a comandos del juego entonces tienes otra red neuronal que también aprende y tal. Entonces, ¿cuál es el problema aquí? Que no sabemos si esa hipotética mejora que ellos dicen que han visto que ha ido aprendiendo a jugar no sabemos cuál de las tres o las tres es la que ha estado aprendiendo. Evidentemente ellos no son tontos son conscientes de esto y Lo que han hecho es una ablación. Es decir, han probado a congelar el aprendizaje de las otras de forma que se mantiene, ya no aprenden más las artificiales y ven que aún así sigue habiendo mejora en el rendimiento, pero no sabemos cuánto es esa mejora; puede…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro explica que el sistema neuronal biológico ha aprendido a jugar al Doom, comparándolo con la forma en que aprendió a jugar al Pong. Menciona un software desarrollado por alguien de Sinkhole y cómo este utiliza las entradas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #13 · Palabras #6sistema neuronal biológico doomsoftware sinkhole entradaspong como aprendizaje inicial…un niño al Doom, un niño ciego al Doom; un niño ciego al Doom jugando al Doom, o sea, no ve la pantalla, no ve lo que pasa, lo que hace es disparar aleatoriamente y rotar aleatoriamente y mata por casualidad y solo funciona en cierto trocillo del juego Doom. estamos hablando de una cosa de juguete absolutamente y después por supuesto también de las críticas ha aprendido ese sistema neuronal biológico cómo se juega el Doom porque lo que vendían con el Pong y es lo que voy a contar ahora en el artículo era que aprendía sola a jugar al juego del Pong ha aprendido a jugar al Doom o en realidad lo que aprende es ese software que ha desarrollado este muchacho del Sinkhole y en realidad, bueno, sí, usa las entradas del sistema neuronal y emite señales al sistema neuronal, pero eso es como un ruido de fondo y lo que tú aprendes es de manera independiente. Pues no está demostrado que no, ¿vale? O sea, es posible que el software de este muchacho sea realmente el que…
Francis Villatoro explica cómo se codifica la posición vertical de la bola en el juego Pong utilizando ocho electrodos en una región específica del sistema neuronal cultivado.
Habla: Francis VillatoroSignificado #7electrodo codifica posición vertical pongregión sensitiva para juego pongocho electrodos posición verticalentrenamiento sistema neuronal juega pong…hasta 32, pero puedes elegir cuáles excitan. Entonces, de esa manera, en unos 5 minutos puedes proponer hasta 200 veces la interacción de juego: lo que es mover la bola hasta ver si choca con la pared o choca con la paleta. Recordad que la paleta es enorme. Pues en unos 5 minutos de entrenamiento, unas 300 etapas de entrenamiento, aparentemente el sistema neuronal aprende a jugar al juego. ¿Cómo codifico la posición? Fijaros que la bola tiene una posición horizontal y una posición vertical. La posición vertical la codifico con 8 electrodos en esa región sensitiva, en esa región de entrada. En esa región de entrada, que es una especie de rectángulo, yo elijo ocho electrodos, que son los ocho en los que voy a codificar la posición vertical. Entonces dependiendo de, solo voy a excitar uno de esos electrodos y es el que corresponda a, si eso está en horizontal lo pongo en vertical, a la posición vertical aproximada de la Bola, ¿y cómo codifico la posición horizontal con una frecuencia? La señal eléctrica que yo meto en ese electrodo, que tiene una pequeña duración, tiene una frecuencia. Si la frecuencia es de 4 hercios, es que la bola está en la pared opuesta a donde está la…
Francis Villatoro compara la versión simplificada del juego Pong utilizado en el sistema neuronal cultivado con una implementación más completa ejecutada en procesadores como TPUs o GPUs.
Habla: Francis VillatoroSignificado #10pong versión juguete sistema neuronalestudiante programa pong simplificadotpus y gpus implementaciones completasllm para programar juegosneuronas biológicas y llmronald gordo y francis…si no, no, no, no, no, lo hacen por esto me ha gastado tanto y esto tanto para jugar al Pong, por aprendizaje, ¿vale? Dicen que esto aprende mucho más rápido, pero claro es que a las TPUs o a las GPUs les dan de verdad un juego del Pong, no les dan una. chorrada como esta, que esto es una estantería, ¿vale? El juego que han metido es una versión súper simplificada, muy de juguete, ¿vale? O sea, que se programa en cuatro líneas, bueno, en cuatro líneas de código no, pero en muy poquitas líneas de código un estudiante del programa, porque es un juego extremadamente simplificado. De hecho, un LLM te puede dar el código para programar ese juego que luego le pongas a las neuronas biológicas. Hay una pregunta sobre comparación entre neuronas electrónicas y biológicas, podemos luego en la sección de preguntas; podemos sacar el tema un poquito más en profundidad. Quiero aclarar porque preguntaba por aquí Ronald Gordo decía, pero esto no lo había contado ya o algo parecido a Francis; yo creo que está hablando de cuando contaste Francis. Que corría el Doom, una estudiante de MIT hizo un entretenimiento, un juguete que también publicó en un vídeo donde hacía un display con bacterias, bacterias bioluminescentes y en ese display corría el Doom. Bueno, visualizaba el Doom; visualizaba el Doom,…
Héctor Socas comenta sobre la percepción de un sistema neuronal jugando al videojuego Doom, señalando que quienes creen que el sistema está realizando acciones inteligentes están equivocados.
Habla: Héctor SocasSignificado #14sistema neuronal jugando doomacciones inteligentes en doommodo pesadilla de doom…sea, no tiene sentido nada. No me convence que haya un propósito o que haya una, no sé, lo cual no quiere decir que no esté aprendiendo; que a lo mejor no sea exactamente azar, sino que sea, aunque le pegue tiros a la pared, sea un poquito mejor que el azar. Puede ser, pero la verdad es que si alguien piensa que el bicho está jugando a Doom, realmente haciendo cosas inteligentes, corriendo por un pasillo, agachándose detrás de una caja, disparando cuando ve un monstruo, no. El criterio es si se pasa el juego en modo pesadilla, ¿se acordáis que habíamos? Uf, no llegué. Había diferentes modos. Pero yo te digo. Por ahora la información de entrada y salida con ese tipo de procesador es muy, muy limitada. Es muy limitada. Al ser tan limitada, tienes que simplificar la esencia, aunque pongas imágenes de un juego Doom de verdad y se esté ejecutando ese juego Doom a…
Héctor Socas explica el proceso mediante el cual la información del juego llega a las redes neuronales, describiendo la función de un 'encoder' que comprime los datos.
Habla: Héctor SocasSignificado #3 · Palabras #3red neuronal encoderencoder comprime datos juegocapas comprimen parámetros…dónde está el enemigo más cercano, dónde está el otro enemigo, dónde están, y esa información es la que recoge el aparato en general. Y ahora el aparato, en el aparato hay tres redes neuronales: una es la biológica y otras dos son electrónicas, artificiales. ¿Por qué? Porque primero, esa información que viene del juego va a una red neuronal que es un encoder, o sea coge toda esa información y pasa por una serie de capas que comprimen y sacan unos poquitos parámetros de ahí; eso se llama una red tipo encoder, es una red neuronal artificial electrónica. El sistema es híbrido, hay que tenerlo claro, no es solamente tejido neuronal. Entonces ese encoder saca unos pocos parámetros que son los que van a los electrodos que inyectan la señal a las neuronas. Los electrodos estimulan las neuronas con lo que le dice…
Héctor Socas plantea un problema en el sistema híbrido: no se sabe con certeza qué red neuronal está contribuyendo a la mejora observada en el juego.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1neuronas interpretadas en doominputs para el juego doomredes neuronales en doomred neuronal para interpretar examentraducir estímulos neuronas biológicasneuronas sin ojos conectadasred neuronal artificial aprendeseñales neuronales biológicas spikesinputs a neuronas biológicassistema híbrido estímulos eléctricosred neuronal aprende comandos juegohipotética mejora aprendizaje juegotres redes neuronales contribuyen…son los que van a los electrodos que inyectan la señal a las neuronas. Los electrodos estimulan las neuronas con lo que le dice el encoder. Luego las neuronas producen también su propia señal, sus spikes, y esas señales van a otra red neuronal artificial que Es el decoder, que lo que hace es que toma lo que dicen las neuronas y lo convierte en inputs para el juego. Se lo pasa al ordenador que está corriendo el Doom para decirle: ahora dispara, ahora camina hacia la derecha, ahora camina hacia adelante. Entonces hay tres redes neuronales. Yo me voy a llevar una de esas, una red, para que me ayude a interpretar las preguntas de un examen que tengo que hacer. Me va a ayudar a interpretar las preguntas. Pero esto es como el juego del teléfono, parece que se van pasando, claro; entre que te pasas la información, igual al otro lado llega un poco... Lleva un poco procesada para ganar, a lo mejor. Entonces, claro, yo entiendo que es necesario, porque de alguna forma hay que traducirle lo que está produciendo el juego, porque las neuronas biológicas no tienen ojos, son como nosotros, son unas pocas neuronas ahí conectadas que no tienen sentido; entonces alguien les tiene que traducir a estímulos eléctricos lo que está pasando en el juego. ¿Y cómo lo hacemos? No sabemos cómo hacerlo, entonces cuando tú no sabes cómo hacer algo, lo mejor es poner una red neuronal y que aprenda. Entonces hay una red neuronal artificial, electrónica, que está aprendiendo cómo pasarle los inputs a las neuronas biológicas, y luego lo mismo a la inversa; las biológicas están empezando ahí a disparar spikes. ¿Y tú qué haces con eso? Pues no sabes entonces necesitas que alguien traduzca eso a comandos del juego entonces tienes otra red neuronal que también aprende y tal. Entonces, ¿cuál es el problema aquí? Que no sabemos si esa hipotética mejora que ellos dicen que han visto que ha ido aprendiendo a jugar no sabemos cuál de las tres o las tres es la que ha estado aprendiendo. Evidentemente ellos no son tontos son conscientes de esto y Lo que han hecho es una ablación. Es decir, han probado a congelar el aprendizaje de las otras de forma que se mantiene, ya no aprenden más las artificiales y ven que aún así sigue habiendo mejora en el rendimiento, pero no sabemos cuánto es esa mejora; puede…