Búsqueda · 28 momentos en 19 episodios
Borja TosarIgnacio CrespoJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor SocasGastón Giribetmatemáticas como árbol ramificado camarasaaxiomas semilla matemáticas de camarasaresultados parciales hojas en el árbolproblema neivir stokes respuesta directaMiguel CamarasaMatt SchmeichNeivir StokesIgnacio CrespoFrancis Villatoro
Resultados parciales hojas en el árbol
Con
0:000:301:001:302:002:303:003:29
Ignacio Crespo continúa explicando cómo la inteligencia artificial aborda problemas matemáticos, comparando el proceso con un camino recto que oculta el contexto subyacente y mencionando una analogía de Miguel Camarasa sobre las matemáticas como un árbol ramificado.
…un consenso entre todas las opiniones de matemáticos y expertos en IA, al menos respecto a cómo funciona la inteligencia artificial ahora mismo. No se trata de negarle capacidades, es que luego tú ves las cadenas de razonamientos, cómo se autojustifica y cómo Llega o a qué conclusiones llega y no hay ese proceso de ensayo y error que vemos en los humanos a través de todo el territorio. Y por ejemplo, comentario, otro divulgador de matemáticas español, Miguel Camarasa, más conocido como Matt Schmeich, hacía una analogía que me parecía bastante bonita sobre cómo entendía él las matemáticas partiendo de unos axiomas que podía ser tal vez la semilla que siembras, el árbol que va emergiendo, se ramifica, hay ramas y esas ramas tienen cada una hojas, que son tal vez esos resultados parciales que vas obteniendo durante tu desarrollo, tu trabajo, que en este caso, sí, hemos llegado en principio, ¿no? A la respuesta sobre el problema de Neivir Stokes, pero puede que la rama que nos haya llevado hasta allí no tenga ramificaciones a su vez. Me parece que también es una analogía interesante, si os parece a los que realmente sabéis aquí del tema. En el sentido, decía que en el sentido más, que se lo pregunta mucha gente, en el sentido más sencillo de lo que habéis comentado ya saliéndome de las matemáticas, es la inteligencia artificial creativa a día de hoy; pues yo creo que es un problema también un…
Significado #1 · Palabras #2
Ignacio Crespo continúa explicando cómo la inteligencia artificial aborda problemas matemáticos, comparando el proceso con un camino recto que oculta el contexto subyacente y mencionando una analogía de Miguel Camarasa sobre las matemáticas como un árbol ramificado.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #1 · Palabras #2matemáticas como árbol ramificado camarasaaxiomas semilla matemáticas de camarasaresultados parciales hojas en el árbolproblema neivir stokes respuesta directa…un consenso entre todas las opiniones de matemáticos y expertos en IA, al menos respecto a cómo funciona la inteligencia artificial ahora mismo. No se trata de negarle capacidades, es que luego tú ves las cadenas de razonamientos, cómo se autojustifica y cómo Llega o a qué conclusiones llega y no hay ese proceso de ensayo y error que vemos en los humanos a través de todo el territorio. Y por ejemplo, comentario, otro divulgador de matemáticas español, Miguel Camarasa, más conocido como Matt Schmeich, hacía una analogía que me parecía bastante bonita sobre cómo entendía él las matemáticas partiendo de unos axiomas que podía ser tal vez la semilla que siembras, el árbol que va emergiendo, se ramifica, hay ramas y esas ramas tienen cada una hojas, que son tal vez esos resultados parciales que vas obteniendo durante tu desarrollo, tu trabajo, que en este caso, sí, hemos llegado en principio, ¿no? A la respuesta sobre el problema de Neivir Stokes, pero puede que la rama que nos haya llevado hasta allí no tenga ramificaciones a su vez. Me parece que también es una analogía interesante, si os parece a los que realmente sabéis aquí del tema. En el sentido, decía que en el sentido más, que se lo pregunta mucha gente, en el sentido más sencillo de lo que habéis comentado ya saliéndome de las matemáticas, es la inteligencia artificial creativa a día de hoy; pues yo creo que es un problema también un…
Francis Villatoro explica que la selección de datos genéticos o fósiles en la construcción de árboles filogenéticos es crucial, lo que lleva a generar múltiples resultados.
Habla: Francis VillatoroSignificado #9 · Palabras #4árboles filogenéticos proceso aleatoriogenes seleccionados distribución de árbolesexploración paleontológica caracteres huesosfilogenia molecular depende genes proteínasárboles filogenéticos información suplementariagenes proteínas árboles filogenéticoselección caracteres árboles filogenéticoscuestión estadística árboles filogenéticos…no son fenómenos objetivamente distintos. No hay una frontera donde se pase de micro a macro, es simplemente que la macro emerge de muchas micros cuando se acumulan durante muchísimo tiempo. Evolución atendida de forma micro, muchos linajes a la vez. La gracia es: tenemos que mirar señales genéticas distintas y nos queremos ir muy atrás en el tiempo, que estén muy bien conservadas. Y un punto clave que a veces se olvida: esto de los árboles filogenéticos es completamente una cosa torcástica y aleatoria. Depende de qué genes elijas, tienes una distribución de árboles diferente. Y esa distribución de árboles es evolutivamente significativa, semánticamente relevante a nivel evolutivo o no. Entonces tú tienes que elegir adecuadamente los genes o las proteínas o los caracteres de los huesos que has obtenido en una exploración paleontológica porque en función de los caracteres o de los genes o de las proteínas que tú elijas, los árboles son distintos y la filogenia molecular que reconstruyes es completamente distinta. ¿Es creíble o no es creíble? Y eso hace que muchos artículos de filogenia molecular te presentan en el paper principal uno o dos árboles y en la información suplementaria te presentan unos cientos de árboles. Luego han calculado decenas de miles de árboles. Realmente decidir qué árboles son los buenos y cuáles son malos es una cuestión puramente estadística y aplicar tu intuición y aplicar ciertas ideas y la clave es la buena elección de los caracteres, de los genes, de las proteínas que tú quieras usar para construir esos árboles Y por eso está creciendo de forma exponencialmente porque necesitas explorar tal cantidad de datos que son los últimos años empiezamos a acercarnos a la capacidad de cómputo necesaria Una pregunta de Spinn, en concreto…