Actualidad y sociedad
10 meneos
65 clics
La Inteligencia Artificial ya descubre nueva física

La Inteligencia Artificial ya descubre nueva física

La revista Proceedings of the National Academy of Sciences publicó los hallazgos de físicos experimentales y teóricos de la Universidad de Emory, basados en un modelo de red neuronal y datos de experimentos de laboratorio con plasma polvoriento (gas ionizado que contiene partículas de polvo en suspensión).

| etiquetas: ia , física , ciencia
Las redes neuronales se vienen usando hace muchos años para predecir y optimizar experimentos. Esto no es ninguna novedad ni hito.
#5 Sshhhh, no les jodas el marketing ni la narrativa. :-D
Lo bueno de la inteligencia artificial , es que se equivoca muchisimo mas rapido con menos recursos y las 24 horas del dia y otro factor determinante ha conseguido la financiacion que no tenia la ciencia y ahora es ilimitada.
Yo lo veo como una mejora del metodo cientifico con recursos infinitos.
Lo que se critica que se equivoca es su principal ventaja se tiene que equivocar millones de veces mas rapido. Para conseguir resultados.
#25, claro que sí, la IA moderna es solo marqueting a la altura del metaverso o los NFTs, en realidad no sirve para nada. xD xD xD

Si no les hubiesen puesto el nombre de redes neuronales, la gente ni usaría chatGPT. Genios con visión de futuro los que les pusieron este nombre allá por los años 50 pensando ya en montarles la campaña a Microsoft, Google y OpenAI.
Nueva física también descubro yo si me invento las cosas según me conviene :roll:
Una prueba más de que las redes neuronales y el machine learning pueden servir para expandir las fronteras del conocimiento ya que no se limitan a regurgitar lo que han aprendido sino que son extremadamente efectivos a la hora de reconocer nuevos patrones.
#1 En realidad no. La red neuronal proporciona patrones y los físicos determinan si ahí hay nuevas física. Es la interpretación de los resultados la que crea la nueva física y eso,de momento, lo hacen los físicos.
#2, es la red neuronal la que genera el nuevo conocimiento, los físicos interpretan si los resultados del modelo son correctos o no. Lo que quiero señalar es que mucha gente tiene una idea un tanto equivocada de lo que son los modelos estadísticos pensando que no pueden generar datos y predicciones de situaciones que no haya visto antes. No es así, y te lo mostraré con un ejemplo muy sencillo para que lo entiendas, si yo tengo esta evolución de precios a lo largo de los meses: 10, 15, 25, 45...…   » ver todo el comentario
#4 Entiendo tu apreciación del fenómeno de la IA y concuerdo en que no son meros loros que repiten estocásticamente. Es obvio que imitando las redes neuronales biológicas se les ha concedido el don de la composición intencionada, de la creación de ideas originales (a partir de la composición y comparación de patrones).
Dicho esto, tampoco conocemos todos los mecanismos que conforman el fenómeno de la inteligencia, solo aproximaciones imperfectas. Aún puede que haya muchas sorpresas.
#8, pero no podemos escudarnos en lo que todavía no conocemos de la mente para teorizar que surgen cosas de la nada. Lo más razonable es que el cerebro también sea un muy buen detector de patrones y aunque nos de la ilusión de otra cosa, las nuevas ideas surgen de combinar y extrapolar el conocimiento y las experiencias previas osea que hay matemática subyacente y que todo se puede reproducir mediante operaciones algebraicas.

Por ahora lo más que podemos hacer es comparar las IAs y el cerebro…   » ver todo el comentario
#8 #9 ... si y no. Las LLM son loros, lo de estocastico... bueh... . Pero las LLMs no son ni parecidas a un cerebro humano maticamente orque son loros, matiematicamente hablando,: toda "red neuronal" es solo un polinomio de n dimensiones que afinas (odio lo de entrenar) para que reproduzca una funcion que es la solucion a tu problema. Basicamente: tienes un funcion que quieres emular y te inventas un polnomio que la emula y lo afinas, pero que si la emula demasiado bien, es…   » ver todo el comentario
#10, lo que dices es tanto como afirmar que las redes neuronales solo son capaces de repetir de memoria las cosas con las que se han entrenado, que son incapaces de crear nada nuevo. Cualquiera que haya trabajado un poco con modelos de machine learning sabe que precisamente por ese motivo, el conjunto con el que se evaluan los modelos, el conjunto de test, es un conjunto de datos que no tiene que estar presente en el conjunto de entrenamiento, para comprobar si es capaz de aprender realmente o…   » ver todo el comentario
#14 :-D :hug:

No, si no la ha visto nunca, es imposible que la reproduca, simplemente por la naturaleza de una red neuronal.
#9 "Por ahora lo más que podemos hacer es comparar las IAs y el cerebro..." no puedes compararlas porque, para empezar supongo que quieres decir LLMs, y segundo porque una "red neuronal" es solo un polinomio multidemensional que afinas para que emule el resultado de una funcion, no tiene nada que ver con como funciona el cerebro humano.
#11, si puedes discretizar de alguna manera las entradas y salidas que se producen en cualquier proceso de los que hace el cerebro humano, y la verdad es que puedes, el cerebro humano también se puede reducir a un polinomio en última instancia. Ya que lo que hace es operar unas entradas para convertirlas en unas salidas, no hay ninguna magia, el secreto es la complejidad con la que opera dicho polinomio.
#11, #13, complemento mi comentario para añadir que ni siquiera hace falta discretizar, basta con poder convertir numéricamente los datos de entrada y salida. Puedes operar también números irracionales.

El caso es que no hay nada que no se pueda, todo el pensamiento se puede expresar con palabras, las matemáticas con fórmulas y las imágenes con matrices. Todo es operable por un polinomio de la complejidad que sea. No hay nada que no pueda hacer una red neuronal lo suficientemente compleja para…   » ver todo el comentario
#15 "Yo como ateo materialista considero esto cuentos para niños pequeños. La IA a venido a derribar la última barrera que le quedaba al ser humano para escudarse. Los procesos mentales no son más que reacciones electroquímicas reducibles en última instancia a multiplicaciones de matrices, le pique a quien le pique. " supongo que no estas hablando de la Consciencia, que no tenemos ni puta idea de lo que es. Pero reducirlas a multiplicaciones de matrices... punto positivo por uso de…   » ver todo el comentario
#16, la consciencia tal vez no, porque no cumple la restricción que he dicho de ser representable numéricamente. Pero lo que hace el cerebro con la información en cuanto a entradas y salidas, sin ninguna duda.
#20 #19 No. :-D Esa es la aproximacion que tenemos ahora con las redes neuronales, que les tengo que buscar un nombre menos de marketing... . redes de perceptrones.
#16, si los LLM no tuvieran nada que ver con las palabras, no funcionarian. El hecho de que funcionen tan bien demuestra precisamente que internamente están construyendo abstracciones del lenguaje similares a las que hace nuestro cerebro. Sino, sencillamente no irían bien. De hecho, esta capacidad es algo que no esperaban los que inventaron los transformers que son la base matemática de los LLM modernos.
#21 No. No tienen nada que ver con la sintaxis y la semantica. Funcionan bien porque son maquinas probabilisticas de gramaticas,y porque les metemos un carajo de electricidad para que creen redes de probabilidad muy extensas. Lo que hacen es descomponer una frase en numeros, previo limpiado. :-D Dado que no habia visto nada de Inteligencia Artificial desde que me saque la carrera desde los 90, cuando me trague la clase de Cornell no me enteraba: por que cojones descompones una frase en un array de numpy, sin poner contexto gramatical (sintaxis y semantica).

No construyen abastracciones de lenguage similares a las que hace nuestro cerebro, para empezar porque no sabemos como nuestro cerebro crea esas abstracciones.
#16, los problemas NP Completos, tampoco son operables por los cerebros biológicos.
#22 Pero son comprensibles y damos soluciones aproximadas razonadas. :-D

Pero es contra tu tesis. Los LLM no van a poder solucionar esos problemas tampoco.
#13 " el cerebro humano también se puede reducir a un polinomio en última instancia." xD xD xD :-D

Probablemente el cerebro humano sea una mezcla de muchos modelos. Ecuaciones diferenciales, modelos cuanticos y demas.... que no estas tu definiendo lo que nadie es capaz de definir ahora mismo.
#18, sacar el comodín de la cuantica para no decir nada está muy visto. Tal y como te dije, todo proceso que realice el cerebro cuyas entradas y salidas se puedan representar numéricamente es reducible a un polinomio.
#2 te has quedado obsoleto

menéame