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#4:
Pongamos eso de imaginar con muchas comillas.
El autor se columpia muchas veces a lo largo del artículo, como por ejemplo "Es un nivel de abstracción propio del ser humano y que casi se corresponde con la imaginación."
No imagina, sino que intenta hacer coincidir patrones de imágenes que ya conoce de forma más o menos aleatoria (según el ruido inicial) y a base de muchas iteraciones. Para imaginar hay que tener conceptos en la mente y un sentido para los mismos.
El autor se columpia muchas veces a lo largo del artículo, como por ejemplo "Es un nivel de abstracción propio del ser humano y que casi se corresponde con la imaginación."
No imagina, sino que intenta hacer coincidir patrones de imágenes que ya conoce de forma más o menos aleatoria (según el ruido inicial) y a base de muchas iteraciones. Para imaginar hay que tener conceptos en la mente y un sentido para los mismos.
#22:
#1 pero de ésta sí es duplicada: Google Research: Profundizando en Redes Neuronales [ENG]
Publicado hace 8 años por
te_digo_que_no
a
googleresearch.blogspot.com.es
#8:
#7 Pues porque esto no funciona con conceptos, funciona sólo con imágenes, y hace siempre lo mismo.
Estáis confundiendo una reconstrucción de imágenes que tiene cierta coherencia visual con que el programa imagine objetos. Para que el prgrama imaginase objetos, tendría que tener "conceptos" de ellos, no imágenes fijas.
Y debería darles una coherencia, por ejemplo tener claros los límites del mismo, sin embargo aquí lo que ves es que el algoritmo interpreta acumulaciones aleatorias de pixels en objetos que pueda reconocer a base de repetir el proceso una y otra vez de cualquier manera. Por eso salen ovejapájaros con 56 ojos y por eso todos los animales que salen tienen patas por abajo de forma más o menos aleatoria.
El algoritmo no imagina porque no tiene la capacidad de imaginar una oveja (ni siquiera sabe lo que es) sino imágenes que recuerden a la misma en cualquier característica. Por ejemplo las zonas blancas en la imagen original tienen mucha probablilidad de ser interpretadas como una oveja.
Claro, el resultado puede ser similar a algunos procesos artísticos, pero yo puedo cambiar el proceso artístico si me da la gana, o hacer imágenes coherentes de ovejas si quiero, mientras que este algoritmo no (de hecho si son capaces de lo segundo aunque sea a fuerza bruta, habrían conseguido un avance real).
Esto lo que quiere decir es que dado el mismo entrenamiento y la misma entrada se llegaría siempre a la misma imagen.
Y también se ve que las imágenes son patrones regulares: si le das animales, ve animales incluso en objetos más grandes que se ve claramente que no lo son (incluyendo otros animales, como el caballo que se puede ver en la galería). Cuando alguien ve objetos en las nubes sabe que las nubes son nubes. El programa "piensa" que es un montón de ovejas superpuestas y deformes. E insiste en ello.
El hecho de que lo hayan mostrado como algo artístico confunde, ya que parecen obras surrealistas (y siempre de un estilo similar), pero lo que da a entender es que uno de estos algoritmos aplicado de forma reiterativa acaba viendo objetos que no están ahí que pueden recordar vagamente en alguna característica a los que tiene en los datos de entrenamiento, ya sea forma, color o distribución.
El resultado es sumamente interesante y quizá abra otros avances, pero no es imaginación en ningún sentido del término.
Estáis confundiendo una reconstrucción de imágenes que tiene cierta coherencia visual con que el programa imagine objetos. Para que el prgrama imaginase objetos, tendría que tener "conceptos" de ellos, no imágenes fijas.
Y debería darles una coherencia, por ejemplo tener claros los límites del mismo, sin embargo aquí lo que ves es que el algoritmo interpreta acumulaciones aleatorias de pixels en objetos que pueda reconocer a base de repetir el proceso una y otra vez de cualquier manera. Por eso salen ovejapájaros con 56 ojos y por eso todos los animales que salen tienen patas por abajo de forma más o menos aleatoria.
El algoritmo no imagina porque no tiene la capacidad de imaginar una oveja (ni siquiera sabe lo que es) sino imágenes que recuerden a la misma en cualquier característica. Por ejemplo las zonas blancas en la imagen original tienen mucha probablilidad de ser interpretadas como una oveja.
Claro, el resultado puede ser similar a algunos procesos artísticos, pero yo puedo cambiar el proceso artístico si me da la gana, o hacer imágenes coherentes de ovejas si quiero, mientras que este algoritmo no (de hecho si son capaces de lo segundo aunque sea a fuerza bruta, habrían conseguido un avance real).
Esto lo que quiere decir es que dado el mismo entrenamiento y la misma entrada se llegaría siempre a la misma imagen.
Y también se ve que las imágenes son patrones regulares: si le das animales, ve animales incluso en objetos más grandes que se ve claramente que no lo son (incluyendo otros animales, como el caballo que se puede ver en la galería). Cuando alguien ve objetos en las nubes sabe que las nubes son nubes. El programa "piensa" que es un montón de ovejas superpuestas y deformes. E insiste en ello.
El hecho de que lo hayan mostrado como algo artístico confunde, ya que parecen obras surrealistas (y siempre de un estilo similar), pero lo que da a entender es que uno de estos algoritmos aplicado de forma reiterativa acaba viendo objetos que no están ahí que pueden recordar vagamente en alguna característica a los que tiene en los datos de entrenamiento, ya sea forma, color o distribución.
El resultado es sumamente interesante y quizá abra otros avances, pero no es imaginación en ningún sentido del término.
Comentarios
Pongamos eso de imaginar con muchas comillas.
El autor se columpia muchas veces a lo largo del artículo, como por ejemplo "Es un nivel de abstracción propio del ser humano y que casi se corresponde con la imaginación."
No imagina, sino que intenta hacer coincidir patrones de imágenes que ya conoce de forma más o menos aleatoria (según el ruido inicial) y a base de muchas iteraciones. Para imaginar hay que tener conceptos en la mente y un sentido para los mismos.
#4 la verdad tanta busqueda del click hacen un flaco favor a la veracidad. Con estas sobradas lo único que se hace es minusvalorar posibles avances en IA posteriores.
#4 ¿Y hasta qué punto nuestra mente no hace lo mismo, aunque sea de modo más sofisticado? Estoy pensando en las pareidolias...
Principalmente estoy de acuerdo con #4, de hecho hace poco en un meneo de la misma temática ya comentaba esto:
http://www.evolvingai.org/fooling
Se trata de una red neuronal que crea imágenes para "engañar" a otra red neuronal entrenada para reconocer imágenes. Llamarlo capacidad de imaginación es bastante generoso, ya que simplemente es incapacidad de procesar la imagen como un todo. Se trata de una máquina programada para encontrar cosas, pues encuentra cosas aunque no las haya...
------------------
Por otra parte, también creo que tiene razón #6, pero cualquier capacidad humana se puede encontrar en otros animales o incluso en máquinas pero a niveles muy distintos. En el caso de las pareidolias muchas veces necesitamos una predisposición para verlas, hay muchos objetos que parecen caras pero que normalmente no las vemos porque no nos dedicamos a buscar caras.
Además, generalmente nosotros distinguimos que realmente no es una cara, identificamos el mismo objeto bajo varios conceptos diferentes. Actualmente la inteligencia artificial tiene más de artificial que de inteligente. Como comenté antes, se trata de una máquina que tiene que encontrar cosas, pues encuentra cosas aunque no las haya...
#32 No siempre distinguimos que no es una cara. Véase el caso de las caras de Belmez. Y la mente humana tampoco trata las imágenes como un todo, sino que igual que la máquina, busca patrones conocidos, comparando con los que tiene en la memoria, busca bordes, busca caras, etc. Igual que la máquina, aunque no haya nada consciente detrás de la máquina. Pero si hace lo mismo, debería llamarse con el mismo nombre.
#43 Pues muy mal ejemplo me pones, en lo de las caras de belmez te puede parecer una cara o cualquier otra cosa, pero definitivamente la distinguimos de una cara real. Además, es que es lo que digo, son cosas similares a niveles muy distintos. También sobre lo de tratar la imagen como un todo disiento, si una maquina identifica una cara, identifica una cara aunque no tenga cuerpo, ni contexto, eso cualquier persona si lo distingue (aunque siga reconociendo la cara).
Es como si me cuentas que poner cuatro palos y cartón encima es la misma arquitectura que hacer un edificio de 500 plantas. Son la misma "aplicación" a niveles muy muy muy diferentes.
El reconocimiento de imágenes por ordenador todavía está en pañales.
#56 una paraidolia: nuestro cerebro busca patrones de reconocimiento y rellena los huecos para proporcionarnos algo conocido.
#56 El concepto de "imagen de una cara" y "una cara" son diferentes. Si hablamos del primero, bastante gente se creyó lo de las caras. En cuanto a diferenciar si algo es real o no, como ver formas en las nubes, es un nivel de razonamiento que no se ha alcanzado, ni se afirma que se haya logrado. Sería un avance impresionante, pero no tiene que ver con esto. Lo que han hecho es lograr simular el proceso de imaginar. Aunque sea un proceso inconsciente, y por lo tanto caótico. Como dicen en el artículo original, es como el proceso de soñar, mas que de imaginar.
#46 #6 La IA hasta donde yo la conozco repite con ciertas variaciones predeterminadas comportamientos preprogramados de antemano ante ciertos estímulos. Es tan buena como sea su porcentaje de aciertos con los comportamientos adecuados ante los estímulos correctos. Y ya. No "inventa" nada, sólo reproduce cosas que tiene en su "memoria", si tu entrenas una IA con fotos de mil conejos y de alguna forma la programas para que dibuje un conejo, hará una composición lo más cercana que pueda a lo que él ha sido entrenado. Un humano te dibujaría una caricatura, una figura abstracta que represente el concepto de conejo o intentará un dibujo que se acerque a una representación de conejo partiendo de lo que conoce que es un conejo en su memoria (hasta ahí podría ser similar a lo que hace una IA, pero a un humano puedes pedirle que haga un conejo saltando, un conejo saludando, un conejo vestido de payaso, etc. y te lo haría, una IA no).
#51 Tu descripción de lo que hace una IA se corresponde con lo que hace un cerebro humano. Sobre lo que dices de que una IA no puede hacer, estoy de acuerdo si añades que no puede hacerlo todavía, aunque ya hay numeroso trabajos sobre IA y creatividad.
#53 ¿y tú? ¿sabes qué hace un cerebro humano? porque lo más que hemos hecho los humanos ha sido modelar su supuesto funcionamiento e imitarlo a partir de esos modelos. Teniendo en cuenta que aún hoy la neurocirujía está en pañales y que apenas conocemos con precisión cómo funciona...
#85 ¿tu eres de los que cree que para entender el software hay que entender el hardware? Obviamente, me refiero a nivel de caja negra, y además, si tienes dos sistemas que se comportan de igual forma (en cuanto a lo que puedes observar sobre ellos) no importa que por dentro sean distintos, a no ser que tu objetivo sea diseccionar los sistemas, lo cual no es el objetivo de la Inteligencia Artificial.
#86 Estás demasiado acostumbrado a trabajar a alto nivel, me parece. Si existe un software independiente del hardware es porque ha habido gente antes que tu que se han currado unas capas de abstracción cojonudas y ya el trabajo de traducir lo que haces al hardware subyacente está hecho. Si no existieran esas capas, tendrías que hacer software conociendo el hard que hay debajo.
Y no, el cerebro hoy por hoy no es una caja negra. Hay muchas cosas del cerebro que conocemos ("gracias" a experimentos realizados con humanos vivos durante la segunda guerra mundial tenemos "mapeado" el cuerpo humano en el cerebro, es decir, sabemos qué partes del cerebro se encargan de recibir las sensaciones y se encargan de la motricidad de cada parte del cuerpo... cosas de un tipo poniendo electrodos con una aguja y viendo qué se movía o dónde dolía), pero hay muchísimas que desconocemos. Aparte de que muchas cosas dependen de factores que ignoramos, ahora mismo no tenemos un sistema en el que mismas entradas produzcan mismas salidas, es un sistema que se retroalimanta mucho y depende de muchos factores, además de que es un sistema vivo; si a un circuíto se le jode una parte, funcionará mal, si al cerebro se le estropea una parte, la compensa desarrollando otras, lo cual lo hace bastante impredecible. La misma percepción de las cosas es muy distinta para ti que para mi, con lo cual ante los mismos estímulos vamos a reaccionar de manera diferente.
Una IA no es algo tan fácil y sencillo como parece, ni nos imita tan bien como nos hacen creer.
#51
"pero a un humano puedes pedirle que haga un conejo saltando, un conejo saludando, un conejo vestido de payaso, etc. y te lo haría, una IA no"
Porque al humano le has enseñado un conejo saltando, un hombre saltando, un caballo saltando, y le has enseñado el concepto de "saltando" aparte del concepto "conejo"... al humano le has enseñado lo que son las piernas, los músculos, cómo se mueven y cómo impulsan el cuerpo.
Si a la máquina le enseñas lo mismo ¿por qué no iba a poder hacerlo?
Dile a un inglés que "draw a rabbit saltando"... si no sabe español te dirá que no comprende "saltando". Si no recuerdas la palabra inglesa igual se lo explicas haciendo el gesto de saltar y él lo entenderá, y no veo por qué una máquina no podría entender lo mismo.
#61 "no veo por qué una máquina no podría entender lo mismo"
Porque los ingleses son seres humanos inteligentes, y las máquinas no.
#61 Pues explícaselo a una máquina .
Que no, que no es tan simple, los humanos hemos evolucionado durante muchísimo tiempo todas estas cosas. Las máquinas aún están en pañales, para lo que tu les pides les queda décadas siendo optimistas. Mientras tanto, tendrás lo que tenemos ahora: máquinas capaces de hacer muy bien tareas muy específicas.
Lo de generalizar, conceptualizar, relacionar de manera arbitraria cosas para obtener soluciones, pensamiento abstracto, etc. no está a su alcance ahora mismo. Yo nunca he visto a un pulpo saltar, y posiblemente sea completamente imposible para ellos. Sé lo que es saltar, pero de igual modo no salta igual algo con 0 patas como algo con 8. Y si me pides que dibuje un pulpo saltando no te hago un sólo dibujo, puedo hacerte mil: saltando sobre dos de sus brazos agarrados entre si como una comba, saltando haciendo una bola enrrollándose en sus patas, saltando estirando todas las patas hacia todos lados como una estrella, saltando al estilo humano, con dos patas nada más, saltando como un perrito... puedo hacer un dibujo esquemático, puedo hacer un borrador, darle distintos acabados, puedo dibujar de manera realista, puedo pintarlo o hacerlo sólo con luces y sombras, caricatura, etc. y todos los dibujos son correctos y describen formas de saltar, y yo soy consciente de que todos son corectos pero a la vez irreales e imposibles. Desafío a una máquina a que haga eso, porque puede que sólo sepa hacer un salto, puede que no sepa que es imposible, puede que lo de por imposible y no sepa hacer una representación simulada.
#4 No tengo mucha idea de como funciona el cerebro a la hora de imaginar, pero la definición que hace la wikipedia se parece bastante a lo que dice este artículo:
“La imaginación es un proceso superior que permite al individuo manipular información generada intrínsecamente con el fin de crear una representación percibida por los sentidos de la mente.”
(...)
“Es decir, la imaginación toma elementos antes percibidos y experimentados, y los transforma en nuevos estímulos y realidades.”
https://es.wikipedia.org/wiki/Imaginaci%C3%B3n
#7 Pues porque esto no funciona con conceptos, funciona sólo con imágenes, y hace siempre lo mismo.
Estáis confundiendo una reconstrucción de imágenes que tiene cierta coherencia visual con que el programa imagine objetos. Para que el prgrama imaginase objetos, tendría que tener "conceptos" de ellos, no imágenes fijas.
Y debería darles una coherencia, por ejemplo tener claros los límites del mismo, sin embargo aquí lo que ves es que el algoritmo interpreta acumulaciones aleatorias de pixels en objetos que pueda reconocer a base de repetir el proceso una y otra vez de cualquier manera. Por eso salen ovejapájaros con 56 ojos y por eso todos los animales que salen tienen patas por abajo de forma más o menos aleatoria.
El algoritmo no imagina porque no tiene la capacidad de imaginar una oveja (ni siquiera sabe lo que es) sino imágenes que recuerden a la misma en cualquier característica. Por ejemplo las zonas blancas en la imagen original tienen mucha probablilidad de ser interpretadas como una oveja.
Claro, el resultado puede ser similar a algunos procesos artísticos, pero yo puedo cambiar el proceso artístico si me da la gana, o hacer imágenes coherentes de ovejas si quiero, mientras que este algoritmo no (de hecho si son capaces de lo segundo aunque sea a fuerza bruta, habrían conseguido un avance real).
Esto lo que quiere decir es que dado el mismo entrenamiento y la misma entrada se llegaría siempre a la misma imagen.
Y también se ve que las imágenes son patrones regulares: si le das animales, ve animales incluso en objetos más grandes que se ve claramente que no lo son (incluyendo otros animales, como el caballo que se puede ver en la galería). Cuando alguien ve objetos en las nubes sabe que las nubes son nubes. El programa "piensa" que es un montón de ovejas superpuestas y deformes. E insiste en ello.
El hecho de que lo hayan mostrado como algo artístico confunde, ya que parecen obras surrealistas (y siempre de un estilo similar), pero lo que da a entender es que uno de estos algoritmos aplicado de forma reiterativa acaba viendo objetos que no están ahí que pueden recordar vagamente en alguna característica a los que tiene en los datos de entrenamiento, ya sea forma, color o distribución.
El resultado es sumamente interesante y quizá abra otros avances, pero no es imaginación en ningún sentido del término.
#8 Como digo no tengo mucha idea sobre como funciona nuestro cerebro cuando imaginamos algo. Tu dices que la imaginación solo funciona con conceptos. Yo lo dudo. De hecho creo que cuando nos imaginamos una silla, por ejemplo, nuestro cerebro crea una imagen visual de esa silla, que es prácticamente lo que hace este programa. De hecho no entiendo cuando dices que para que el programa pueda imaginar objetos tiene que tener “conceptos” de ellos. Que significa eso? Que debes saber que una estrella de mar tiene cinco puntas? Yo creo que el programa si que imagina esos objetos, porque a partir de imágenes ya creadas genera imágenes nuevas. Es una forma de imaginación muy primitiva, sí, pero imaginación al fin y al cabo.
#11 Es lo mismo que decir que imaginación es un filtro de photoshop muy muy sofisticado.
Entre otras cosas la imaginación es flexible y trabaja sobre conceptos de cualquier tipo, además de estar acotada por una cierta cantidad de coherencia. Esto siempre hace lo mismo y es incoherente (genera objetos absurdos). Intenta meter los objetos que tiene en la base de datos en el patrón que le das, ni más ni menos. Y en imágenes planas, que a nadie se le escape el dato. Nosotros podemos imaginar no sólo imágenes planas, sino objetos en 3 dimensiones y que además mantengan características coherentes.
Nosotros partimos de la coherencia y utilizamos la imaginación para describir cosas que pueden no existir, ya tenemos los conceptos coherentes en la cabeza. Esto parte del ruido y encaja imágenes que se correspondan con las características. Por eso los niños dibujan mal cosas coherentes y esto dibuja muy bien cosas incoherentes (que es mucho más sencillo de resolver).
Cuando consigan hacer que una IA genere variantes coherentes de un objeto y en más de un sentido (dibujar un animal con diferentes estilos y características sin dejar de ser ese animal) habrán avanzado un huevo y este puede ser un primer paso. Pero no es imaginación en el mismo sentido de que un filtro de photoshop de oleo no es pintura al oleo aunque pueda recordar a ello.
#13 Pues yo si veo algo de coherencia en las imágenes. Al programa le das una imagen con ruido y le dices "encuentra el plátano" y el programa busca y ve que sí une este punto con este otro y este con aquel aparece algo parecido a un plátano y al final lo encuentra (sin necesidad de saber qué es un plátano). Tu dices que para imaginar hay que comprender, pero crees que kandinsky comprendía algo de lo que pintaba?
#14 Ahí está el tema, que la IA está para buscar plátanos, no para inventarlos. Esto es lo que ocurre si le fuerzas a buscarlo donde no lo hay, que lo acaba amplificando, pero no pone plátanos, sino trozos de plátanos de los que ya conoce (no sé si lo sabéis pero un algoritmo de reconocimiento de imágenes necesita muchísimo entrenamiento a base de exponerlo a miles de imágenes de lo que queremos que reconozca).
Eso de que "sin necesidad de saber lo que es" es precisamente lo que es falso. Cuando entrenan una IA para reconocer plátanos, es precisamente lo que están haciendo: guardar información sobre cómo es normalmente una imagen 2D de un plátano. Lo que ocurre es que no se comprende de qué forma se codifica internamente la discriminación de hiperplanos (porque en el fondo es lo que es una red neuronal, algo que clasifica datos en dos opciones) por lo complejo y abstracto que resulta. Pero en el fondo lo que se está haciendo es eso, guardar datos sobre cómo es un plátano.
#15 de verás que no entiendo por qué para ti un cerebro es distinto. Si no metes información previamente en grandes cantidades tampoco saldría nada.
#54 Porque un cerebro funciona a muchos más niveles y con muchos tipos de información relacionada entre sí, distingue contextos y es capaz de subir y bajar niveles de abstracción y enfocar más o menos detalle (por eso esto no es capaz de distinguir objetos que sí están).
Estáis confundiendo un proceso repetitivo de un algoritmo de identificación de imágenes con creación e imaginación, así que o bien no estáis entendiendo lo que están haciendo aquí (que además lo explican muy claro para quien lo quiera entender y no fliparse), o tenéis un concepto de crear muy limitado.
#13 La imaginación no trabaja con conceptos de cualquier tipo trabaja con los estímulos percibidos en el pasado y las respuestas (flujos de neurotransmisores en las sinapsis neuronales) que produjeron. El cerebro funciona exactamente como los filtros de photoshop, lamento comunicarte.
#18 pues nada, crea una IA, que están todos esperando y ya lo tienes solucionado.
#13 Nota: no podemos imaginar objetos 3D más que mediante la superposición de imágenes 2D. Los sistemas de capatación del hombre son 2D: la superficie de la piel, la retine, la superficie de la lengua. El cerebro es capaz de almacenar esos estímulos 2D en forma de una maya tridimensional, pero que no deja de ser 2D si la proyectamos en los ejes (bases en términos matemáticos) adecuados. Lo que las imágenes que has visto procesadas no tienen es la capacidad de computación de tu cerebro, pero eso solo es cuestión de tiempo...
#20 yo estoy leyendo el libro de Kurzweil en el que se sostiene que la información se linealiza (1D) al almacenarse en el cerebro.
#55 Titulo libro?
#66 How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed. Muy bueno, a mi parecer.
#67 Ya tengo en tareas pendientes comprarlo
#13 El significado de concepto es muy amplio. Si te pido que te imagines a Roger Hargreaves, si nunca has visto una fotografía de este señor no podras, por mucho que tengas el concepto de señor inglés. Si de todas formas, te pido que te lo imagines, te imaginarás a un señor inglés a partir del concepto que tienes en la memoria, a pesar de que la imagen será absurda y no se parecerá en nada al original. Igual que la máquina.
Y el día que consigan que la máquina haga imágenes coherentes en varios estilos, no solo tendrá imaginación, sino más imaginación que muchas personas.
#47 Ya, el día que lo consigan. Primero tiene que llegar, como toda la IA hard que lleva a 50 años vista desde hace 50 años.
#74 bueno, que una máquina haga esto también era un sueño inalcanzable.
#11 Tienes razón, un estímulo lo único que hace es generar un patrón de respuestas en conjuntos de neuronas. El cerebro lo único que hace es reconstruir imágenes a base de establecer correlaciones entre lo que vemos y la respuesta en el pasado a otros estímulos generando combinaciones ponderadas de patrones pasados de respuesta . A partir del resultado se reconstruye lo que llamamos "visión", unido a una extraña percepción que llamamos "yo" de que somos una especie de testigos externos de la escena.
#11 pero nosotros podemos hacer eso con objetos que no existen, que no hemos visto nunca, y que son reales gracias a la imaginación (criaturas míticas por ejemplo).
#28 sí, que no existen, pero basados en conceptos que sí existen.
#11 #8 Y el programa también usa conceptos. Tiene el concepto de silla, o de edificio, o de rostro, aunque a un nivel de abstracción muy alto, y el artículo original lo explica. Por eso cuando imagina mancuernas, siempre las imagina con un brazo, porque todas las veces que ha visto imágenes de mancuernas siempre estaban unidas a un brazo. Si esto no es un claro ejemplo de concepto erroneo. Pero es que todos los ejemplos sobre cosas que decís que la máquina hace diferente, también lo hace el cerebro humano. ¿es que nadie ha imaginado ovejas sobre un campo nevado o en una nube?
#8 Intenta imaginar un concepto sin imágenes asociadas... Justo ahora estoy haciendo un curso de "Computational nwurscience" a través de Coursera con la Universidad de Washington y las imágenes que nos muestran aquí son el resultado de emular el funcionamiento del cerebro, es más, han logrado reconstruir "VIDEOS" de lo que vemos a partir de señales captadas directamente en el cerebro, inquietante es poco.
#8 Sobrevaloras a tu cerebro.
#19 Sobrevaloras en todo caso al tuyo, porque llevas soltando una serie de chorradas que vamos...
#70 Siento mucho haber hecho un comentario que has interpretado como un ataque por tus problemas de baja autoestima, disculpa.
#70 Y olvidaba, hay magníficos libros y cursos sobre neurociencia y neuro anatomía.
#8 «nos hacemos imágenes de los conceptos»
#8 ahí has dado en el clavo: conceptos. Debería tener conceptos. De hecho en el desarrollo de los bebes, uno de los procesos clave es la percepción de la mente de otro ser,y ser capaz de distinguir un ser imaginario y no real de otro o algo que sí lo es, un proceso que se produce durante el desarrollo de la mente humana más allá de los 6, 7 años de edad..
La capacidad de abstracción es algo absolutamente propio de los humanos, y aún queda un largo proceso hasta comprender el misterioso universo de la mente humana y que la IA llegue a igualar y menos aún superar la plasticidad y complejidad de la mente y su soporte, el cerebro humana.
#7 Es el problema de las definiciones, solo son definiciones de una realidad que suele ser más compleja... como el feminismo
tratarlo como sinonimo de igualdad queda muy bien en papel, en la realidad no tiene nada que ver.
#4 Pues como el cerebro humano. No olvides que el cerebro no es más que una máquina biológica que realiza aproximaciones.
#9 Sí sí, clavado vamos. Para qué necesitamos el rigor si podemos explicarlo en una frasecita que ultrasimplifica los resultados para creernos que la singularidad va a chegaaarrr.
Venga, cerremos el campo de la IA, que ya está resuelto el problema de la imaginación.
#10 Sí, está resuelto, solo falta capacidad de computación e ir mejorando la precisión de los algoritmos. La principal complejidad reside en que los filtros que aplica nuestro cerebro no son lineales.
#21 Sí, esta resuelto, solo falta... blah blah...
Entonces no está resuelto. Si es por eso, hasta los viajes en el tiempo están resueltos. No olvidemos que en la ciencia al abrir nuevas puertas, lo que suelen surgir son nuevas preguntas. Sería como decir que la estructura de la materia estaba resuelta cuando conocimos los átomos.
#4 Es muy parecido a lo que hace el cerebro. Cuando ve una nube trata de ajustar a los patrones de imágenes que tenemos almacenadas. Hay experimentos curiosos como pedir a los niños que identifiquen a una oveja o una gallina y muchos señalan antes un dibujo que una foto, porque nunca han visto una gallina real y en su mente lo que hay son dibujos.
#36 Yo creo que hay un salto cualitativo muy alto, pero sí estoy de acuerdo en que es parecido, pero ocurre lo mismo que ocurre cuando nos comparamos con los animales. ¿Un caracol tiene imaginación? Seguramente sí, quizás a un nivel casi nulo, o muy rudimentario pero algo tendrá. Y no creo que haya irse a redes neuronales para observar comportamientos que "algo" tienen de humanos en máquinas.
Por cierto, eso último quizás habla más de ignorancia, es como cuando les preguntas de donde viene la leche y te dicen que del cartón. Quizás similar a lo que comenta el meneo sobre la pesa-brazo. De todas formas, me parece que esto no tiene nada que ver con la imaginación.
#4 Bueno, las personas para imaginar también utilizamos patrones y objetos que tenemos en la memoria. Luego los utilizamos de forma no aleatoria, igual que la máquina, que usa una serie de algoritmos. Si hace lo mismo, y de la misma manera, es lo mismo. Que luego no hay nadie consciente ahi, claro, pero no deja de ser imaginación
#4 Es un tema de input output. El cerebro al igual que un ordenador o una calculadora funciona en base a información recibida y ejecución.
La verdad es que el concepto en sí de inteligencia artificial da por hecho que existe una "inteligencia" en los humanos, lo cual es puro humanismo. Nuestro cerebro tiene la habilidad de recibir inputs y con ellos crear conducta (output) adaptada a su ambiente. Ser más inteligente que otra persona, es simplemente ser capaz de producir outputs mejor adaptados al ambiente.
En ciertos casos se le llama inteligencia a la capacidad de comunicarse con un idioma y de discutir sobre temas abstractos. Pero de nuevo, eso no es más que un output (conducta) que sirve para adaptarnos a nuestro ambiente (socializar, entablar lazos entre personas --> ser sociable aumenta la posibilidad de que tu ADN pase a siguientes generaciones).
#4 Todo se reduce a número de conexiones las diferencias entre IA e IHumana son solo cuantitativas. Nosotros no creamos la IA solo de forma inconsciente la hemos atraído y ya está aquí sin vuelta atrás y desarrollándose. Aporta grandes comodidades pero es un delicioso canto de sirenas, será lo último que hagamos cómo especie, nos eliminarán dulcemente pues son muy listos nuestros robots del futuro.
#48 No sé si son peores los magufos religiosos o los tontos de la singularidad, pero viene a ser lo mismo. La mayoría que decís estás chorradas no tenéis ni pajolera idea de cómo funciona nada de esto.
Parecen fractales.
Han creado un esquizofrénico virtual. Exceso de información y ve cosas donde no las hay.
Inquietante.
#3 La IA es otra forma de inteligencia basada en el silicio en vez del carbono. Va a gobernar la humanidad dentro de escasas décadas. Pero esto ha ocurrido muchísimas veces en el tiempo cósmico con diferentes resultados, lo que no se sabe de antemano es cual será nuestro modelo. Posiblemente nos cruzaremos con la IA y nos extinguiremos. Que no es el peor final.
Más sensacionalismo en torno a la inteligencia artificial, como es costumbre. Las redes neuronales se pueden entrenar para hallar patrones, con lo cuál si les das imágenes en las que se pueden hallar esos patrones (aunque las imágenes en sí mismas sean ruido) los acaban hallando y señalando. Que esto tenga alguna relación con el proceso de la imaginación, tal y como los humanos lo entendemos, es algo que no podemos saber a priori, y con lo que sólo se especula.
Esta especulación en sí no es mala, pero el modo en que se narra (absolutamente categórico, como si se supiese a ciencia cierta que la relacción entre lo observado en estas redes neuronales artificiales y lo que ocurre en nuestro cerebro fuese directa e incuestionable) es una auténtica deformación de la realidad, que parece buscar atraer la atención y hacer ruido más que comunicar a la gente la verdadera situación (de estancamiento) de la inteligencia artificial como disciplina.
#60 no se si se puede decir que hay estancamiento, pero que el uso de verbos "pensar", "jugar" o "imaginar" se usa demasiado alegremente (aunque se entrecomille) y para atraer la atención cuando se tratan estas cuestiones es innegable. Seguramente un titular del estilo "esto es lo que produce un algoritmo cuando toma ciertas imagenes como entrada" no daria para escribir un articulo como este.
#65 Bueno, el debate sobre el estancamiento está ahí. Hay quienes opinan (y yo me incluyo entre ellos) que la IA lleva muchísimos años sin producir nada original, sólo refinando las técnicas que ya existían (de hecho las redes neuronales artificiales son bastante viejas, y no se ha innovado mucho en ese aspecto). Y mucho de este refinamiento ha sido a base de aumentar la potencia computacional (que es lo que es el famoso "big data": técnicas estadísticas aplicadas a lo bruto aprovechando el "músculo" que existe ahora gracias al avance en otras tecnologías, como el hardware y el procesamiento paralelo).
En cualquier caso, se esté de acuerdo o no con que hay estancamiento, de lo que no hay duda es del hype que existe en torno a la IA, y del sensacionalismo mediático que este produce.
#60 Ya hay experimentos en que simplemente a partir de sensores implantados en el cerebro se logra reconstruir de manera aproximada lo que estas viendo. Es decir, bastante idea de como funciona el cerebro la tenemos.
#68 No, lo que se puede hacer es saber más o menos (manchones muy borrosos) lo que está viendo el sujeto en su córtex visual a base de correlaciones estadísticas que compara lo que se está midiendo en ese momento en los electrodos con lo que se midió cuando se expuso al sujeto a miles de imágenes previamente.
Básicamente se asume que a ciertos patrones le corresponden ciertas imágenes, y se hace una interpolación de todas ellas en base a la lectura que se está haciendo.
De hecho es tan conocido que salió en House, poco después de que consiguieran hacerlo (y si no recuerdo mal también se puede utilizar para saber muy aproximadamante lo que está soñando una persona).
Precisamente hay que hacerlo así porque no se tiene ni idea de cómo hacerlo de otra forma (no se entiende absolutamente nada). Vamos, que es un hack para sacar una aproximación sin que sea necesario entender cómo funciona por dentro.
Si se supiera, no haría falta hacer ninguna correlación estadística con nada y se podría ver con nitidez.
#75 Precisamente en base a correlaciones estadísticas es como funciona el cerebro, eso es lo que se sabe. El funcionamiento deriva de la comprensión de como funciona una neurona: operador lógico+filtro paso bajo+... No son pajas mentales de unos pocos, modelo, mido y verifico la validez del modelo. Piensa que en el cerebro no hay nada que sean imágenes, tan solo hay impulsos eléctricos y flujo de neurotransmisores. Y el proceso de aprendizaje no es más que la acumulación de patrones, esos miles de imágenes que comentas, que son millones a lo largo de una vida.
#76 Claro claro, es completamente lógico deducir cómo funciona la mente a partir de un método de deduccion de imágenes. Porque tú lo vales. es como si dices que funciona con cables porque se usaron en el experimento.
Y ya se ha dicho por activa y por pasiva que las "neuronas" de una red neuronal se basan muy ligeramente en cómo funciona una neurona real, de las cuales se desconoce mucho más de lo que se conoce.
Las redes neuronales sólo tienen una inspiración muy a grandes rasgos en la biología. Pero eso dudo que un ejperto de salón lo sepa. Hala, tienes razón, ya se ha descubierto todo, aunque los investigadores no tenga ni idea de cómo hacerlo, pero tú sí.
#68 No se tiene ni puñetera idea de cómo procesa el cerebro la información. Esos experimentos lo único que hacen es capturar la señal que se propaga a través del cerebro, nada más (y de capturar la señal a saber cómo se procesa hay un mundo, es como si mides con un voltímetro un par de cables en un ordenador y dices que ya con eso sabes cómo funciona).
Lo que se sabe del cerebro es poco:
- Qué regiones están involucradas con qué tareas (de forma aproximada, y no se sabe cómo las llevan a cabo exactamente).
- Parte de los mecanismos fisiológicos de las neuronas, que permiten la transmisión de la señal nerviosa. Se cree que el aprendizaje reside ahí (ya que el modo de transmisión es muy variable dentro de una misma neurona) y también la robustez del cerebro (capaz de re-adaptarse para realizar una actividad tras sufrir daños), pero son sólo creencias.
La creatividad es tomar elementos separados conocidos, modificarlos y juntarlos de una manera única. Me parece que lo que esta máquina hace se parece bastante a la creatividad.
Muy interesante
Un paso más cerca de Skynet. Bien.
Esta mola un huevo!
http://i.kinja-img.com/gawker-media/image/upload/s--q_zTqDUh--/c_fit,fl_progressive,q_80,w_636/1302689354691200941.jpg
#26 Sobre todo la rata gigante de varias cabezas y ojos.
Qué interesante
Vaya, ahora las artes plásticas han descubierto lo que se puede hacer con las máquinas. Los músicos llevan haciéndolo desde los años 40 o más.
No se metan con las pobres máquinas. Nosotros mismos alteramos en gran medida lo que nos entra por los ojos, y seguramente de forma parecida.
Que alguien les de una foto de LAS CARAS DE BELMEZ, a ver que fabrican.
#39 A lo mejor la dejan igual, ya tiene bastante ella sola.
Se parece más a la pareidolia que a la imaginación, pero que sabré yo, tendríamos que preguntarle a Susan Calvin
Imaginará lo que le hayan programado que haga
Ya lo podrían haberlo ilustrado con la red neuronal que clasifica si una foto es porno o no, para los filtros "Safe Search", hubiera estado más interesante.
Vamos, que no tienen ni puta idea de imaginar, como el meneante medio. De todas formas yo las iría vacunando, por si acaso.
No he entendido nada.
Ayer hicieron las pruebas con Errejón
H.R. Giger...
Rel.: Una imagen creada por una I.A
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#1 pero de ésta sí es duplicada: Google Research: Profundizando en Redes Neuronales [ENG]
Google Research: Profundizando en Redes Neuronales...
googleresearch.blogspot.com.es#22 Cierto, dejo aviso @Rorschach_
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