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Juan Carlos GilSilvana TapiaLuisa AchaerandioGastón GiribetFrancis VillatoroHéctor SocasIgnacio Crespored neuronal encoderencoder comprime datos juegocapas comprimen parámetrosencoder comprime datos para neuronaselectrodo inyecta señal a neuronasneuronas producen spikes propiosred neuronal artificial analiza spikesneuronas 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 eléctricosHéctor SocasDoomCoffee Break: Señal y Ruido
Red Neuronal encoder
Con
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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.
…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 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…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas introduce una sección del programa centrada en temas relacionados con redes, desde las neuronales hasta la web cósmica y los engranajes mecánicos.
Habla: Héctor SocasPalabras #17redes neuronales y alucinacionesredes neuronales biológicas jugando doomweb cósmica y materia oscuraengranajes mecánicos sin contacto héctor socas…con desconocidos si la tortilla con cebolla o sin cebolla. También fue el año en que cayó el muro de Berlín. Con el panorama actual casi da nostalgia recordar épocas en que la tendencia era derribar barreras y construir puentes hacia una cultura más global. Y hablando de redes y de conectar, hoy tenemos mucho de eso: tenemos redes neuronales, y nos preguntaremos por qué alucinan. ¡Alucina, vecina! Ya que estamos con nostalgia ochentera, y hablaremos también de redes neuronales, pero biológicas; a ver qué es eso de que hay un ordenador biológico jugando al Doom, y hablaremos también de otra web: la web cósmica, y redes de materia oscura, y para los que son un poco más antisociales, de engranajes mecánicos sin contacto. Les habla Héctor Socas y están ustedes en compañía de Coffee Break, Señal y Ruido Ya. Saben que tenemos una página web que es señalirruido.com y que ahí pueden encontrar toda la información sobre este programa; contactar con nosotros. Pueden contactarnos en redes sociales, seguirnos por ahí para dejarnos sus preguntas, comentarios, dudas, todo…
Héctor Socas continúa la reflexión sobre la naturaleza del error, extendiendo el concepto más allá de los seres humanos para incluir a las redes neuronales y otros animales.
Habla: Héctor SocasPalabras #5error en redes neuronaleserrores de grandes modelos lenguajeprocesos mentales de perrosredes neuronales animales…humano no decimos que es una alucinación, decimos que es una equivocación: decimos ay me equivoqué, yo pensé que las gafas estaban en el estuche. Y de hecho es una característica casi que identitaria que atribuimos al ser humano, en realidad no es el ser. Humano, es cualquier red neuronal; cualquier animal que tenga una red neuronal se equivoca. Decimos muy a menudo: errar es humano, bueno, es humano y también es de grandes modelos de lenguaje y seguramente también es de perros. Si pudiéramos entender sus procesos mentales, todos nos equivocamos, los que pensamos y las redes neuronales también. Y luego una última cosa, es que igual está bien, igual que con las personas que se equivoquen y que alucinen hasta cierto punto; y en ciencia de hecho hay casos en los que esas alucinaciones han sido útiles, y el caso más paradigmático es: hay un, bueno 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 #1 · Palabras #1red neuronal encoderencoder comprime datos juegocapas comprimen parámetrosencoder comprime datos para neuronaselectrodo inyecta señal a neuronasneuronas producen spikes propiosred neuronal artificial analiza spikesneuronas 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 eléctricos…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 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…