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Sistema neuronal cultivado comparado Doom
Ep549: Agujeros Negros; IAlucinaciones; Engranajes; Materia Oscura; Doom Neuronal
12 de marzo de 202610 momentos
Con
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Francis Villatoro explica las limitaciones actuales del sistema neuronal cultivado, comparándolo con un jugador aleatorio de Doom y contrastando su complejidad con proyectos anteriores realizados durante sus trabajos académicos.
…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 electrodos para enviar información, codificar algo como el juego Doom. Es una barbaridad entonces hay que simplificar a la esencia misma de todo, la esencia del Doom y entonces interpretar que pues lo que era arriba y abajo pues ahora es disparo o no disparo y lo que es arriba y abajo en el otro pues ahora va a ser me muevo hacia la derecha o me muevo hacia la izquierda. Poco más, no puedes hacer nada más que los juegos del Doom, que haya jugado al Doom hace siglos. Yo en un trabajo fin de carrera con un estudiante hice un Doom, o sea, lo hizo el estudiante pero yo lo supervisé, eran cosas mucho más complicadas, teníamos rampitas, teníamos muchas cosas, cambiábamos de niveles, se hacían una cosa un poquito más, aquí no, aquí no se hace tanta cosa, o sea que prácticamente esto lo que es es un jugador aleatorio del Doom pero claro la cuestión es la cuestión clave es que en 2022 lo que se vendía es que este sistema era un sistema biológico que habíamos forzado a que aprendiera de un entorno exterior que en este caso era el juego del Pong simplificado y ahora por lo que se quiere vender es que puede entender entornos un poquito más complejos como puede ser un Doom idealizado que es lo que yo puedo meter ahí porque no le puedo dar un pantallazo ¿vale? En estas maquinitas, en estos procesadores hay una pantalla que se supone que te da información estadística de cómo están las neuronas y cómo 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 más. Es algo muy elemental. Entonces, comparar eso con un sistema de entrenamiento real para resolver el juego del Pong y hacen esa comparación y sacan que energéticamente esto es mucho más favorable y que va a haber un futuro maravilloso en el que, en lugar de GPUs y TPUs, pues todo el mundo utilizará este tipo de sistemas orgánicos, tanto en 2D sobre electrodos como en 3D, que es el tema en el que están trabajando ahora mucho, de quedar esas bolas, bolas de neuronas con astrocitos para que las alimenten y por fuera en la superficie con electrodos hacer pues toda la entrada y salida con esas bolas, ¿no? Pero no comparan el gasto energético no lo hacen por teraflop, ¿no? Porque 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…
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 SocasSignificado #15redes 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…
Francis Villatoro describe cómo Cortical Labs ha logrado ejecutar el videojuego Doom en su procesador neuronal, aunque con limitaciones significativas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #2 · Palabras #6doom ejecutado en procesador neuronalcortical labs doom niño ciegojuego doom disparo aleatoriosistema neuronal biológico doomsoftware sinkhole entradaspong como aprendizaje inicialsoftware 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 neuronal…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 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…
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 VillatoroPalabras #16dish brain como parte biológicacl1 procesador híbrido cortical labsinteligencia biológica sintética circuito…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…
Héctor Socas describe su sorpresa al descubrir que en el sistema neuronal cultivado para jugar Pong se utiliza un refuerzo positivo similar al empleado en el juego Doom, aunque sin retropropagación.
Habla: Héctor SocasSignificado #6 · Palabras #2refuerzo positivo en sistema neuronaljuego pong y doomfalta de retropropagación doomseñal regular en juego doom…un pequeño intervalo de tiempo y eso resulta que es la señal digamos de castigo si lo has hecho mal te castigo pensé que a lo mejor le quitaban la comida un rato la señal digamos de recompensa es no castigar vale si yo no pongo ruido no estoy castigando es Que el sistema está funcionando bien. Entonces yo voy jugando muchas veces. En el de Doom le ponen un refuerzo positivo que es una señal regular. Pueden ser varios pulsitos o alguna cosa regular. Pero sí, a mí eso me sorprendió. No hay retropropagación, obviamente. El refuerzo positivo o negativo es Meter ruido, o sea, algo caótico o algo regular. Es curioso eso. Es curioso. En el caso del Pong era sencillo porque era fácil de implementar. Dice Alicia Hurtado que le ponen reggaetón. Hay una figura en el artículo, un diagrama temporal; en vertical tienes…
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 VillatoroPalabras #20electrodo 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 explica las limitaciones actuales del sistema neuronal cultivado, comparándolo con un jugador aleatorio de Doom y contrastando su complejidad con proyectos anteriores realizados durante sus trabajos académicos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1electrodo neuronal para doomimplementación limitada con dispositivos comercialesneuronas y pocos electrodosdoom y acciones básicassimplificar sistemas neuronales doomestudiante doom trabajo fin carrerasistema neuronal cultivado comparado doompong simplificado entorno exteriordoom idealizado entornos complejosfrancis villatoro proyectos académicosprocesadores para sistemas neuronales cultivadosneuronas y electrodos en maquinitasimágenes de doom mientras se juegatrabajo interesante no comercialsistema neuronal con nutrientes básicosaprendizaje automático refuerzo francis villatorocostes energéticos versus tpusartículo 2024 comparan costes energíasistema neuronal cultivado elementalpong y entrenamiento de iabolas de neuronas con astrocitosgasto energético sistemas neuronalestpu y gpu para pongaprendizaje más rápido en tpus…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 electrodos para enviar información, codificar algo como el juego Doom. Es una barbaridad entonces hay que simplificar a la esencia misma de todo, la esencia del Doom y entonces interpretar que pues lo que era arriba y abajo pues ahora es disparo o no disparo y lo que es arriba y abajo en el otro pues ahora va a ser me muevo hacia la derecha o me muevo hacia la izquierda. Poco más, no puedes hacer nada más que los juegos del Doom, que haya jugado al Doom hace siglos. Yo en un trabajo fin de carrera con un estudiante hice un Doom, o sea, lo hizo el estudiante pero yo lo supervisé, eran cosas mucho más complicadas, teníamos rampitas, teníamos muchas cosas, cambiábamos de niveles, se hacían una cosa un poquito más, aquí no, aquí no se hace tanta cosa, o sea que prácticamente esto lo que es es un jugador aleatorio del Doom pero claro la cuestión es la cuestión clave es que en 2022 lo que se vendía es que este sistema era un sistema biológico que habíamos forzado a que aprendiera de un entorno exterior que en este caso era el juego del Pong simplificado y ahora por lo que se quiere vender es que puede entender entornos un poquito más complejos como puede ser un Doom idealizado que es lo que yo puedo meter ahí porque no le puedo dar un pantallazo ¿vale? En estas maquinitas, en estos procesadores hay una pantalla que se supone que te da información estadística de cómo están las neuronas y cómo 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 más. Es algo muy elemental. Entonces, comparar eso con un sistema de entrenamiento real para resolver el juego del Pong y hacen esa comparación y sacan que energéticamente esto es mucho más favorable y que va a haber un futuro maravilloso en el que, en lugar de GPUs y TPUs, pues todo el mundo utilizará este tipo de sistemas orgánicos, tanto en 2D sobre electrodos como en 3D, que es el tema en el que están trabajando ahora mucho, de quedar esas bolas, bolas de neuronas con astrocitos para que las alimenten y por fuera en la superficie con electrodos hacer pues toda la entrada y salida con esas bolas, ¿no? Pero no comparan el gasto energético no lo hacen por teraflop, ¿no? Porque 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…
Francis Villatoro describe un sistema nervioso simplificado con neuronas conectadas a electrodos, observando plasticidad y reorganización neuronal bajo estimulación y ruido.
Habla: Francis VillatoroSignificado #12doom visualizado con bacterias bioluminescentesalgoritmo de aprendizaje mit neuronas biológicasestudiante mit aprende doomplasticidad neuronal bajo estimulaciónreorganización neuronal con ruidosistema nervioso simplificado con electrodosneuronas biológicas jugando al doom…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, exactamente, que es diferente. Pero no solo la campaña; claro, se supone que lo que están haciendo aquí es aprender. La idea es que es un algoritmo de aprendizaje implementado con neuronas biológicas que aprenden lo que yo quiero que aprendan. No aprenden lo que es de manera natural. Las neuronas en un entorno, en un sistema nervioso simplificado. Estos son neuronas puestas una encima de otra en unos electrodos, que tampoco tengo muchas cosas. Pero las imágenes de microscopía, por ejemplo, indican que hay una cierta plasticidad, es decir, que esas neuronas están vivas y que se reorganizan, conforme yo las voy excitando y las voy perjudicando metiéndose ruido. Pero digo, todo esto está todavía muy, muy verde, pero bueno, es algo que promete avances que habrá que seguir. Yo tengo bastantes dudas de que realmente, no digo que no, pero creo que no está claro que realmente estas neuronas biológicas estén aprendiendo a jugar al Doom. Entonces, yo estuve viendo el vídeo y en mi opinión, Aquí no hay paper, ya lo dijo Francis; el paper, el que hay, es el del PON de 2022, 2023, lo que sea. Aquí no se ha publicado nada, ni siquiera en Archive; no hay nada escrito. Hay un vídeo de YouTube que, bueno, pues tiene la credibilidad que cualquier vídeo…
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 #3 · Palabras #9sistema neuronal jugando doomacciones inteligentes en doommodo pesadilla de doomdoom y procesador simplificadoesencia de doom disparar y moverseprocesador ve juego extremadamente simplificadofrancis villatoro analiza doomdoom y id software en 1997código fuente de doom liberadogoogle para verificar datosmod de doom para investigaciónparámetros del juego disponiblesredes neuronales artificiales dare xxy21posición jugador enemigo cercano…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 partir de lo que tú haces con el procesador este, en realidad el procesador ve un juego extremadamente simplificado, ve como una especie de esencia del Doom que consiste en disparar y moverme para izquierda y para la derecha casi aleatoriamente a ver cuánto mato. Pero si está tokenizado, o sea, entonces, voy a decir un par de cosas, Francis lo mencionó, hay una pantallita en la que se ve el Doom, pero eso no es lo que están viendo las neuronas, las neuronas no están viendo la imagen, esto, para empezar, no es el Doom, Doom, sino es una versión que, o sea, el ID Software, que es la empresa que lo creó, liberó el código fuente en 1997, pero, este dato lo miré hace poco, lo busqué en Google, no se lo pregunté un LLM, así que no es una alucinación El código está liberado pero los monstruitos, los demonios, las musiquitas todo eso no; todo eso tiene copyright entonces está hecho con un mod de esos que hace la gente y hay uno que es como muy estándar para hacer benchmarks entonces no es el Doom al que hemos jugado, es una versión del Doom digamos para investigación y entonces hay un ordenador que está corriendo el Doom y la información, los parámetros, las variables, la posición o sea, los parámetros están disponibles para el sistema; el sistema no está viendo la pantalla, está recibiendo los datos de dónde está el jugador, 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…
Héctor Socas explica cómo las señales generadas por las neuronas se interpretan y se traducen en acciones dentro del juego Doom.
Habla: Héctor SocasSignificado #4 · Palabras #14neuronas interpretadas en doominputs para el juego doomredes neuronales en doom…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…
Héctor Socas reflexiona sobre la fascinación que despiertan los sistemas híbridos neuronales, comparándolos con el concepto de un cerebro en un tarro inmerso en el mundo del videojuego Doom, y expresa cierta inquietud ante su falta de conciencia.
Habla: Héctor SocasSignificado #8 · Palabras #8sistema neuronal híbrido para doomsesgos en selección datos doomfalta voluntad en juego doomcerebro en un tarro doomfalta de conciencia neuronalsistema híbrido neuronal ignacio…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 que no sea estadísticamente significativa, puede que sea marginal, hombre, algo aprenderán. Son neuronas, de alguna forma; si realmente tienes un sistema de estímulo, respuesta, recompensa, penalización, algo aprenderán, pero es significativo; no sé, yo digo, a mí lo que se ve en el vídeo no me da la impresión de algo impresionante, de decir: oye, realmente veo aquí una voluntad en lo que estoy viendo en el juego; y ya digo, incluso aunque solo sea por cherry picking, me sorprende que no sean capaces de coger 5 segundos de juego en el que, por lo menos, parezca que hay algo mínimamente inteligente; no lo hay. Así que está muy bien, yo creo que esto despierta, es como, no sé, me parece propagandístico, creo que es lo que decía Francis, que esto despierta fascinación porque enseguida nos viene el concepto de el cerebro en un tarro, pero encima ese tarro metido en el mundo de Doom, te imaginas que hay alguien que está viviendo en el mundo de Doom y, ostras, no sé si es un pensamiento un poco agobiante imaginarse eso, pero bueno, son unas poquitas neuronas que no... No tienen conciencia de nada, pobrecitas mías, es como si tuvieras un aparato y poco más. Bueno, bueno, eso de que no tienen conciencia, habría que definirlo y probarlo. A mí me da cierto agobio que estén ahí. Que venga Ignacio aquí. Este iba a ser nuestro programa sin conciencia y no lo logramos. No lo conseguimos. Totalmente. Bueno, venga, las preguntas, que al final se nos ha hecho tarde. Eso, eso bueno, pues vamos a sacar unas preguntitas. Perdona, Francis, ¿querías decir algo más? No, no, no, que pasáramos a las preguntas. Vale, venga. Venga, pues vamos por ahí. Hay…