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Servicio Cloud de Cortical Labs
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Francis Villatoro explica la razón por la cual Cortical Labs no ha desarrollado una versión de Doom para sus procesadores biológicos, argumentando que los investigadores deben enfocarse en mejorar el equipo y que ahora ofrecen un servicio en la nube.
…raíz de electrodos que permite introducir y leer, o sea, escribir y leer información en esa red de neuronas físicas, biológicas, y conectarlas con un ordenador que puede procesar algo. Entonces hicieron un modelo muy sencillito del juego Pong, del ping pong. Entonces en redes sociales la gente dijo: si haces el Pong tienes que hacer el Zoom. ¿Vale? Entonces, ¿qué pasa con eso? Pues que lo que pasa es que esta empresa lo que quiere, y de hecho lo comercializa, te lo vende, te vende este tipo de equipos para laboratorio; su interés es una mejora significativa en el hardware, pero no en el software. Entonces para una de este tipo de empresas construir un Equipo de software específico para manejar sus entre comillas procesadores biológicos; ellos le llaman inteligencias biológicas sintéticas a ese tipo de dispositivos. El que, como la compañía se llama Cortical Labs CL, pues su primer procesador que venden se llama CL1. Lo que se le ocurrió, la misma idea que se le ocurrió a IBM, que se le ha ocurrido a Rigetti, que se le ha ocurrido a muchas empresas muchas veces. En la actualidad tenemos una gran ventaja. Si yo regalo un servicio a través de la nube, puedo conseguir que muchos aficionados se conecten a ese servicio y usen mis equipos para hacer lo que a mí me cuesta más dinero y más trabajo, que en este caso es el software. Entonces, en 2022 mucha gente en redes sociales bromeó por El tema de ¿por qué no hacen el Doom? cuando la empresa dice: yo no puedo hacer el Doom porque no tengo tiempo de dedicar a personas. Mis investigadores tienen que dedicarse a mejorar el equipamiento. Ahora explicaré cómo es todos los detalles del equipo, oye, es complicado. Entonces lo que han hecho recientemente es sacar un servicio cloud. Tienen unos racks, unos bancos con muchos dispositivos CL1 y entonces a través de un servicio web tienes un simulador; a través de un cierto lenguaje, básicamente usando Python, tú programas un software para ejecutarse en esa máquina. Entonces tú tienes que verificar que el programa funciona en un simulador y tú lo mandas a un pool y ellos deciden qué programa les interesa ejecutar físicamente en la máquina. Entonces se ejecuta físicamente en la máquina, tú tienes el resultado de la simulación; la simulación es muy fiable, pero tú ves el resultado en la máquina física y estás súper contento y te pones la medallita de que lo has conseguido y entonces pues un chaval, un jovencito, Sin Cole, ha publicado en GitHub uno de estos simuladores y supuestamente simula el juego Doom. Hace que esta tecnología de procesamiento procese de alguna manera las decisiones que se toman en el juego Doom y ha sacado, claro, la empresa pues dijo: uff, esto es una maravilla; si funciona el simulador, vamos a implementarlo en la máquina física. Y ha sido la excusa para sacar un vídeo en YouTube que ha tenido bastante eco, ¿vale? Entonces, en el vídeo de la eco, pues, vemos a investigadores de la empresa, pues, haciendo la chorrada de hacer una especie de podcast y una entrevista y mostrar allí el procesador y decir: ¡qué maravilla! Hemos logrado ejecutar el Doom. Después dicen: bueno, bueno, pero tranquilidad, ¿eh? Este procesador neuronal juega como 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…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas menciona el lujo de entrevistar a Pushmeet Kohli y Thore Graepel, pioneros en DeepMind relacionados con AlphaGo.
Habla: Héctor SocasSignificado #20pushmeet kohli vicepresidente deepmindthore graepel equipo original alfagodeepmind y alpha go…Alfa Folk, que llegó a ganar el premio Nobel de Química en 2024 y que hemos hablado como una de las grandes revoluciones en el campo de la bioquímica para entender mejor la estructura de las proteínas. Entonces hay una serie de eventos y nosotros hemos tenido El lujo y el privilegio de poder entrevistar a dos de los pioneros de toda esta saga que son Pushmeet Kohli y Thore Graepel, que son vicepresidente de ciencia de DeepMind y, en el caso de Thor, uno de los miembros del equipo original que diseñó Alfago. Entonces, bueno, ya hemos grabado esa entrevista con ellos y espero que la semana que viene podamos, a ver, espero que la semana. ¿Que viene la podamos publicar? Pero les digo una cosa: normalmente el hacer todo el doblaje lleva bastante trabajo y no sé si lo tendremos para la semana que viene. Es bastante posible que no; de hecho, creo que la última se nos fue más de un mes en hacer el…
Héctor Socas explica la diferencia entre conocimiento enciclopédico y datos, comparando la situación con una escena del libro 'El Principito' para ilustrar lo absurdo de usar modelos de lenguaje como sustitutos de buscadores como Google.
Habla: Héctor SocasPalabras #7el principito y el reymodelos lenguaje como googlechat gpt sustituto de googlecloud deep seek modelos lenguaje…presiono. Digo: no, no, Francis, te voy a presionar. Dime una referencia bibliográfica. Pues Francis me dirá: yo qué sé, Nature Communication, número 540, página 1223, ¿vale? Y luego yo voy, miro y esa referencia es incorrecta y me quejo, digo: qué tío más. Entonces, bueno, hay que distinguir lo que es conocimiento enciclopédico de datos de lo que es inteligencia. Entonces, yo creo que lo que es absurdo, esto es como en el Principito, si yo no recuerdo mal, había una parte en la que le decía, o sea, decía que cuando el rey le pide al general que se convierta en gaviota y el general no le obedece, la culpa no es del general, la culpa es del rey, que le ha pedido algo que no puede cumplir el general. Entonces, lo que es absurdo es que nosotros tengamos algo tan alucinante como un gran modelo de lenguaje, llámese un Cloud, un Deep Seek, un Chat GPT, y le preguntemos la fecha de la revolución francesa. Es que lo estamos usando como Google, o mucha gente lo está usando como un sustituto de Google, y eso es absurdo; no es un sustituto de Google. en Google y vas a una fuente enciclopédica. Entonces, lo que se está viendo es que existe una tensión fundamental entre creatividad y precisión de las respuestas. Es normal. Si yo estoy desarrollando una máquina cuya capacidad es de inventar cosas, pues que…
Francis Villatoro compara la existencia de la web cósmica con la nube de Oort, ambas carecen de evidencia observacional directa a pesar de existir indicios.
Habla: Francis VillatoroSignificado #17nube de oort sin evidencia directaweb cósmica y premio nobelmodelos cosmológicos predicen web cósmicahector y precisión en modelos…muy pocas observaciones que podamos decir son evidencias de la web cósmica; hay indicios de la web cósmica. Se han visto como grandes filamentos; ahora vemos un mapa de la materia oscura que muestra también esa estructura filamentosa, pero todavía no podemos Es como la nube de Oort, ¿la nube de Oort existe o no? No la hemos observado, no hay evidencia, tenemos indicios, indicios más o menos firmes, parece que hay algunos cometas de periodo muy largo y parece que deben de provenir de la nube de Oort, por lo mismo pasa con la web cósmica, no tenemos todavía evidencias fetén, como yo que sé, para dar un premio Nobel a la web cósmica y entonces este tipo de trabajos, como comenta Héctor, en el futuro, pues mejorará mucho en precisión y acabaremos teniendo esas evidencias de que realmente existe, como predicen los modelos cosmológicos. Recuerdo que sabemos que hay otras galaxias solo desde hace 100 años. A mí me resultó impactante. Piano, piano, despacito. Sí, sí, totalmente. Quiero recordar que este es un campo muy pequeñito. O sea, cuando se habla de un mapa de la materia oscura, que…
Héctor Socas continúa discutiendo sobre la nube de Oort, señalando la falta de teorías alternativas para explicar su existencia y lamentando que el tema carezca de atractivo para proponer ideas innovadoras.
Habla: Héctor SocasSignificado #12nube de oort sin alternativasfalta de teorías nube oorttema poco sexy para francis villatoro…la nube de Oort no solo pensamos que existe porque algunos cometas provenen y tal, sino porque existen cometas. O sea, no hay ninguna otra explicación a por qué hoy en día sigue habiendo cometas porque ya, si no, los cometas se van desintegrando poco a poco. En los primeros millones de años del sistema solar se habrían ya vaporizado todos los cometas y no quedaría ninguno. Perdón, iba a decir que no hacen movimientos 37 suficientes. Obviamente los cometas los mandan con una catapulta, unos alienígenas que están ahí detrás de Plutón. No, estaba pensando que curiosamente no hay ninguna teoría alternativa para la nube. O sea, es cierto que no se ha visto, pero no hay ninguna propuesta alternativa. y me da la impresión de que estos temas como que no son suficientemente sexys, no se lanza la gente a proponer ideas exóticas de que, oh, pues hay un, no sé, nadie tiene una teoría alternativa a la nube de Oort, quiero decir, y podría, ¿por qué no? Como dice Francis, no se ha observado directamente, ¿no? Así que es curioso eso. Bueno, para los oyentes que no sepan lo que son esos 40 minutos, bueno, pongamos el tamaño de la luna en el cielo: son como también 50 minutos, ¿no? El tamaño de la luna es medio grado, ¿no? Sí, medio grado. ¿Medio grado son 30 minutos? 30 minutos. Es un…
Francis Villatoro explica la razón por la cual Cortical Labs no ha desarrollado una versión de Doom para sus procesadores biológicos, argumentando que los investigadores deben enfocarse en mejorar el equipo y que ahora ofrecen un servicio en la nube.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1procesador neuronal y zoomempresas de laboratorio y hardwarereplicar juego zoommejora significativa en hardwarecortical labs comercializa cl1inteligencias biológicas sintéticas de cortical labscl1 primer procesador de cortical labsidea ibm rigetti y cortical labsaficionados usan equipos en la nubedesarrollo de software costosoinvestigadores mejorando equipamiento corticalservicio cloud de cortical labsprocesadores biológicos cl1servicio web cortical labspython para programar cl1simulación fiable de cl1simulador de doom publicado por colegithub como plataforma para simuladorescortical labs promociona procesador neuronalinvestigadores muestran procesador en youtubevídeo de cortical labs con entrevistasdoom ejecutado en procesador neuronalcortical labs doom niño ciegojuego doom disparo aleatorio…raíz de electrodos que permite introducir y leer, o sea, escribir y leer información en esa red de neuronas físicas, biológicas, y conectarlas con un ordenador que puede procesar algo. Entonces hicieron un modelo muy sencillito del juego Pong, del ping pong. Entonces en redes sociales la gente dijo: si haces el Pong tienes que hacer el Zoom. ¿Vale? Entonces, ¿qué pasa con eso? Pues que lo que pasa es que esta empresa lo que quiere, y de hecho lo comercializa, te lo vende, te vende este tipo de equipos para laboratorio; su interés es una mejora significativa en el hardware, pero no en el software. Entonces para una de este tipo de empresas construir un Equipo de software específico para manejar sus entre comillas procesadores biológicos; ellos le llaman inteligencias biológicas sintéticas a ese tipo de dispositivos. El que, como la compañía se llama Cortical Labs CL, pues su primer procesador que venden se llama CL1. Lo que se le ocurrió, la misma idea que se le ocurrió a IBM, que se le ha ocurrido a Rigetti, que se le ha ocurrido a muchas empresas muchas veces. En la actualidad tenemos una gran ventaja. Si yo regalo un servicio a través de la nube, puedo conseguir que muchos aficionados se conecten a ese servicio y usen mis equipos para hacer lo que a mí me cuesta más dinero y más trabajo, que en este caso es el software. Entonces, en 2022 mucha gente en redes sociales bromeó por El tema de ¿por qué no hacen el Doom? cuando la empresa dice: yo no puedo hacer el Doom porque no tengo tiempo de dedicar a personas. Mis investigadores tienen que dedicarse a mejorar el equipamiento. Ahora explicaré cómo es todos los detalles del equipo, oye, es complicado. Entonces lo que han hecho recientemente es sacar un servicio cloud. Tienen unos racks, unos bancos con muchos dispositivos CL1 y entonces a través de un servicio web tienes un simulador; a través de un cierto lenguaje, básicamente usando Python, tú programas un software para ejecutarse en esa máquina. Entonces tú tienes que verificar que el programa funciona en un simulador y tú lo mandas a un pool y ellos deciden qué programa les interesa ejecutar físicamente en la máquina. Entonces se ejecuta físicamente en la máquina, tú tienes el resultado de la simulación; la simulación es muy fiable, pero tú ves el resultado en la máquina física y estás súper contento y te pones la medallita de que lo has conseguido y entonces pues un chaval, un jovencito, Sin Cole, ha publicado en GitHub uno de estos simuladores y supuestamente simula el juego Doom. Hace que esta tecnología de procesamiento procese de alguna manera las decisiones que se toman en el juego Doom y ha sacado, claro, la empresa pues dijo: uff, esto es una maravilla; si funciona el simulador, vamos a implementarlo en la máquina física. Y ha sido la excusa para sacar un vídeo en YouTube que ha tenido bastante eco, ¿vale? Entonces, en el vídeo de la eco, pues, vemos a investigadores de la empresa, pues, haciendo la chorrada de hacer una especie de podcast y una entrevista y mostrar allí el procesador y decir: ¡qué maravilla! Hemos logrado ejecutar el Doom. Después dicen: bueno, bueno, pero tranquilidad, ¿eh? Este procesador neuronal juega como 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…
Francis Villatoro analiza un video promocional de Cortical Labs sobre su procesador neuronal, señalando que se trata de una estrategia para generar expectación y vender sus equipos, cuyo costo es elevado.
Habla: Francis VillatoroSignificado #5software sinkhole aprende doommáquina física como excusa transversalruido de la máquina físicapruebas aparentes de aprendizajeprocesador neuronal cortical labsneuronas mueren en seis mesessistema de recolección de basura neuronalinteligencia biológica sintética sbiplacas de petri e inteligencia biológicaorganoides y inteligencia artificialcortical labs e inteligencia biológica…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 aprende y que la máquina física sea solamente una excusa transversal; es ruido, yo veo ruido de la máquina y le meto ruido y me importa un comienzo lo haga la máquina. Él dice que no, que ha hecho una serie de pruebas que aparentan que, pero no está nada claro, ¿vale? No está nada claro; es decir, este vídeo de Doom básicamente es un es un hype, es un sensacionalismo por parte de la empresa que quiere vender sus equipos, vale, vale como 35.000 dólares cada uno de los pequeños dispositivos. Más caro que mi libro. Y duran seis meses, porque las neuronas se mueren. Tienen un sistema de alimentación y de recolección de basura, es fascinante eso. O sea, se te muere la CPU, macho. Pero bueno, o sea que el vídeo pues hay que verlo con ese pizca de sal y la parte Doom hay que verla con muchísimas comillas, ¿no? Pero lo interesante es la idea, lo que se está trabajando y lo que se ha hecho en estos últimos años, desde el año 2002, en esto que llaman inteligencia biológica sintética, en inglés SBI y hay como dos líneas de inteligencia biológica sintética, la más avanzada, que es la de esta compañía, que es en plano, en una patada de Petri, puramente en un sustrato plano, y después la versión en 3D, que es utilizando organoides, a eso le llaman inteligencia con organoides, organoidal, Organoid intelligence. Entonces esa parte está mucho menos desarrollada, la parte 3D, pero ya hay organoides, hay pequeñas bolitas de neuronas; ahora contaremos todo lo que necesita además de las neuronas y con electrodos por fuera puedo meter información,…
Francis Villatoro explica cómo se crea una capa de neuronas para el sistema, utilizando cultivos de células madre pluripotentes inducidas (IPSC) obtenidas de humanos o ratones.
Habla: Francis VillatoroSignificado #19ipsc de humanos o ratóncultivo de neuronas en placas petri25000 ipsc por centímetro cuadradoastrocitos apoyando a las neuronas…de 26 .000 electrodos que algún día en el futuro desearíamos y soñamos que podamos acceder a cada uno. uno de ellos individualmente en escritura y lectura, pero que ahora mismo tenemos que seleccionar 32 suficientemente bien separados para poder escribir. En el juego Pong, que publicaron en 2022 en Neuron, solo se utilizaban 8, solo 8 electrodos de escritura. ¿Qué hacemos con esa matriz de electrodos? Lo que vamos a hacer es poner una capa de neuronas, pero por supuesto las neuronas necesitan una serie de células que las apoyen, astrocitos, entonces, ¿cómo yo pego ahí encima una capa de neuronas? Por lo que hago es un cultivo de neuronas, utilizando células madre pluripotentes inducidas, las famosas IPSC. Las puedo obtener a partir de humanos o a partir de ratón; aquí se han utilizado ambas, en experimentos diferentes obviamente. Yo puedo hacer un cultivo, unas placas de Petri con un alimento adecuado para que sobrevivan bien esas células pluripotentes, que son 24 pocillos, pues yo en cada pocillo meto unas 25.000 IPSC, células pluripotentes, por centímetro cuadrado y obtengo un cultivo del orden de un millón de estas células. Yo con ciertas sustancias químicas y con lentivirus puedo modificar Esas células pluripotentes y hacer que se diferencien, por ejemplo, neuronas. Entonces yo hago ese proceso, es un proceso que dura varios días, y se logra que del orden de unas 100.000, en lugar del millón, básicamente voy a colar millón, millón y pico de…
Francis Villatoro describe el proceso para integrar una capa neuronal cultivada en placa de Petri con la matriz de electrodos utilizada por Cortical Labs.
Habla: Francis VillatoroSignificado #14capa neuronal cultivada petrialimento para neuronaschupito con líquido y electrodos…que, bueno, pues parezca que el sistema está funcionando y esas neuronas y esos astrocitos están bien conectados y hay una buena relación de alimentación de las neuronas a través de los astrocitos. Entonces, una vez que tienes ese cultivo ya funcional, ahora Lo sacas de tus pocillos de la placa de Petri y lo pones justo encima de los electrodos; esperas también un par de días para verificar que todo vaya bien, por supuesto le das alimento de vez en cuando. El vídeo se ve perfectamente; es como un chupito, vasito de chupito, pequeñito así, un plástico que tiene dentro un poquito de líquido y tienes ahí los electrodos y las neuronas justo encima de los electrodos. El artículo contiene obviamente imágenes por microscopía electrónica que te muestran perfectamente que se ven ahí los electrodos y se ven las neuronas encima, ¿no? Entonces, aunque inicialmente empecé con unas del orden del millón de células prolipotentes, al…
Francis Villatoro aclara la terminología utilizada para referirse al sistema neuronal cultivado desarrollado por Cortical Labs, explicando la diferencia entre 'Dish Brain' (la parte biológica) y CL1 (el procesador híbrido completo).
Habla: Francis VillatoroSignificado #4 · Palabras #5dish brain como parte biológicacl1 procesador híbrido cortical labsinteligencia biológica sintética circuitodish beren en artículo anteriorcl1 como procesador híbridoplaca petri como dish…humano no falla nunca, ¿vale? Es una pala enorme, la pala es como dos veces y media, la pala es el tamaño del lado, entonces una bola que sale del lado opuesto, de la pared opuesta y esa bola se mueve, puede chocar con la pared y puede chocar con la paleta. entonces supuestamente el sistema neuronal, este circuito, esto que llaman inteligencia biológica sintética. Este circuito que en su momento original se llamó Dish Brain, cerebro en una placa de Petri, pero que ahora pues llaman CL1, el primer procesador de la compañía Cortical Labs. Creo que siguen llamando Dish Brain a la parte biológica de ese procesador, o sea que el procesador es todo el híbrido y Dish Brain creo que es la parte biológica, creo. Bueno, El nombre que le pusieron en el artículo 22 era Dish Beren y no hablaban de CL1, y ahora en publicidad hablan de CL1 por todos lados. Pero bueno, es lo mismo, lo venden, el CL1 lo venden. Entonces, ¿qué pasa? Bueno, pues yo tengo esa... ¿Perdón? No, solo decir que a lo mejor Dish se puede referir a la placa de Petri, ¿no? Claro, claro, a la placa de Petri se refiere a eso. Entonces, yo divido la región de electrodos en tres lugares: un lugar, llamémosle región de entrada, la región en la que yo hago el sensado del juego, en este caso dónde está la pelota, y dos regiones que le…
Francis Villatoro explica que la versión simplificada del juego Pong no ha mejorado significativamente hasta el año 2026, al menos en los servicios disponibles en la nube.
Habla: Francis VillatoroSignificado #11 · Palabras #4pong y servicios en la nubemejora de pong hasta 2026cloud para acceso a pong…pues no hay ruido y cuando llega a la pared porque la pala no la ha chocado pues genera el ruido que se supone que debe de molestar a ese sistema neuronal. Y así se consiguió, de una manera muy muy sencillita, que más o menos jugara el juego, el juego del Pong, es una cosa muy simplificada, entonces eso es lo que tenemos y eso no ha mejorado significativamente hasta 2026. Al menos lo que se ofrece en el cloud, en el sistema este de servicio o en la nube para acceder a este tipo de equipos, lo que se ofrece. Son este tipo de dispositivos, que son los que se venden comercialmente. Entonces, implementar solo con eso, es decir, con la posibilidad de tener muy poquitos, estamos hablando de 4, 5, 6 electrodos para recibir información de las neuronas y tener 8, 10…
Francis Villatoro explica cómo un sistema neuronal cultivado, mantenido con nutrientes básicos, resulta energéticamente más eficiente que ejecutar software en procesadores como CPUs, GPUs o TPUs.
Habla: Francis VillatoroSignificado #13sistema neuronal con nutrientes básicosaprendizaje automático refuerzo francis villatorocostes energéticos versus tpusartículo 2024 comparan costes energía…están los electrodos y que, bueno, para el vídeo han hecho que emita las imágenes del juego Doom mientras lo va jugando. Pero bueno, no son las cosas de las empresas comerciales. Entonces es un trabajo muy interesante porque lo que nos abre un poco la puerta. Fijaros que estamos diciendo aprendizaje automático, bueno, eso que entre comillas, pero bueno, aprendizaje automático con refuerzo en un sistema neuronal biológico que yo mantengo básicamente echando alimentos, echando azúcar, echan ahí unas sustancias para que se queden vivas las células que están ahí, ¿no? Eso energéticamente es mucho más barato que tener una nave de CPUs o de GPUs o de TPUs que me está ejecutando mi software. Entonces tienen un artículo 2024 en el que comparan los costes, los costes en energía de su sistema biológico, que Digo hace una chorrada, porque esto, la verdad es que es una chorrada, porque estamos hablando de ocho entradas y que tú la puedes interpretar casi como entradas binarias o poco más, tienen muy poca codificación. Y una consideración de entero corto, un poco…
