Google ha anunciado en el día de hoy su nueva inteligencia artificial llamada Minerva. En este anuncio se demuestra que es capaz de resolver cuestiones matemáticas y científicas usando el razonamiento paso a paso. Todos los cálculos numéricos y los símbolos que se utilizan no requieren en ningún caso de calculadora. A continuación se muestra un ejemplo claro de un problema que puede tener un alumno delante en su clase de matemáticas. Minerva ahora puede realizar paso a paso todo el cálculo.
Comentarios
Que empiece con N=NP
#2 P=1?
btw, es P=NP
#0 A quien le interese, hay un hilo sobre ello de uno de los protagonistas
#18 muy intersante! Parece que siguen exprimiendo la arquitectura transformer, esta vez a partir del modelo generalista palm. Me parece increible que con 540 mil millones de paarametros aun tenga errores basicos de calculo, son demasiado parecidos a los humanos. Tengo ganas de ver qual sera el próximo modelo que barra a los transformers, 5 años sin rivales son demasiados.
#26 no no, es una red neuronal que procesa un input en lenguaje natural y da como salida la solucion. El modelo es un transformer generalista con miles de millones de parametros (como gpt3) que lo han especializado en preguntas de matematicas y otras ciencias. En ningun momento se pasa a un lenguaje matematico simbolico intermedio, como mucho preprocessan la entrada. Un gasto brutal de computación que aun asi comete algunos errores de calculo basicos pero tiene buenos resultados generales.
#32 https://storage.googleapis.com/minerva-paper/minerva_paper.pdf
Formal mathematics. Mathematics developed as a discipline based in natural language, but its axiomatic
fundamentals make it possible to simulate mathematical thinking. This can be achieved using specialized
programming languages that facilitate the simulation of logical and mathematical thinking using a computer,
such as Coq (development team, 2022), Isabelle (Wenzel et al., 2008), HOL4 (Harrison, 1996), Lean (de Moura
et al., 2015), Metamath (Megill and Wheeler, 2019) and Mizar (Grabowski et al., 2010). Work on automation
of proof assistants and automated theorem provers such as E (Schulz, 2013), leanCoP (Otten, 2008), and
Vampire (Kovács and Voronkov, 2013) has substantially benefited from integration with machine learning
methods (Alemi et al., 2016; Goertzel et al., 2021; Li et al., 2021; Polu and Sutskever, 2020; Kaliszyk et al.,
2018).
#32 no me has entendido, no digo que no lo haga, digo que no lo necesita:
https://storage.googleapis.com/minerva-paper/minerva_paper.pdf
Code generation. Applying code generating models to mathematical problems has been an active area of exploration. PaLM Chowdhery et al. (2022) showed that a large language model with code in its training dataset can achieve good performance on a code version of GSM8k. Furthermore, the Codex model (Chen et al., 2021) can generate code solutions to MATH problems Drori et al. (2021). These solutions often rely on external libraries to perform mathematical operations such as solving equations or taking limits. This is a complementary approach to ours, in which we directly probe the model’s ability to arrive at an answer by relying only on its own reasoning capability.
Formal mathematics. Mathematics developed as a discipline based in natural language, but its axiomatic fundamentals make it possible to simulate mathematical thinking. This can be achieved using specialized programming languages that facilitate the simulation of logical and mathematical thinking using a computer, such as Coq (development team, 2022), Isabelle (Wenzel et al., 2008), HOL4 (Harrison, 1996), Lean (de Moura et al., 2015), Metamath (Megill and Wheeler, 2019) and Mizar (Grabowski et al., 2010). Work on automation of proof assistants and automated theorem provers such as E (Schulz, 2013), leanCoP (Otten, 2008), and Vampire (Kovács and Voronkov, 2013) has substantially benefited from integration with machine learning methods (Alemi et al., 2016; Goertzel et al., 2021; Li et al., 2021; Polu and Sutskever, 2020; Kaliszyk et al., 2018).
El objetivo es lo que pongo en #29, no es hacer una inteligencia artificial mejor en resolver esos problemas, se trata de ver como trabaja haciendo eso.
#34 gracias! No te entendi, le echo un vistazo
Coges tu movil e instalas "math". Es muy superior en todo.
sí, sí, está muy bien, pero ¿hace rimas con el cinco?
#7 con el ocho
#8 y con el 13
Lo de la resolución paso a paso hace lustros que existe. A principios de los 90 estaba la aplicación Derive en formato MSDOS que hacía exactamente eso. Anda que no me vino bien para practicar resolución de ecuaciones, derivadas, integrales...
http://www.upv.es/derive/general.htm
No hablas en serio ¿No?
Ahora sí que ya no hace falta explicar matemáticas en institutos y colegios
Echaré el CV para reponedor de Mercadona
#1 los reponedores serán los siguientes en sucumbir a la tecnología
#1 La LOMLOE se te ha adelantado
#6 Razón tienes
#1
#9 Alucinante
#1 lo que no explican es que "detrás" de ese logro hay un tropel de matemáticos amaestrando a la bestia. Así que, curro de matemático habrá, por años... (de hecho diría que es de los puestos más solicitados)
#14 #17 Google diseña un aula, si con 1000 doctorados matematicos detras, pero ese aula ya da servicio a todo el planeta, la tendencia entonces es que no harian falta mas de mil sabios matematicos para la docencia mundial, del mismo modo que su buscador, unos mil doctorados expertos que van mejorando su buscador durante decadas y el resto unos pocos miles programadores hoy facilmente sustituibles con documental de alguno que vive en Google con furgon-hogar porque no le llega para un alquiler a cien km a la redonda
No tiene muy buena pinta lo del trabajo, no es lo mismo cien personas que hacen unos pares de zapato a cada rato, que cien personas que hacen una maquina que puede elaborar cada una cien pares de zapatos a cada rato, que es la tendencia en todos los factores, Google o Amazon y demas son empresas con la actividad economica del PIB de paises y donde trabajan 4 gatos
#14, habrá ingenieros, de matemáticos puros y duros muy poquitos. Los sistemas expertos basados en formas de razonar que utilizan reglas pre-diseñadas por expertos en el dominio es cosa del pleistoceno, este modelo se habrá entrenado con miles de ejemplos de demostraciones matemáticas, pero ninguna de ellas diseñada ex-profeso. Es como Dall-e 2, no lo han diseñado pintores o artistas, sino ingenieros.
Si tengo que recomendar por un trabajo de futuro, diría camarero o reponedor, la robótica está mucho menos desarrollada y por eso se tardarán más a sustituir los trabajos que no se desempeñan en frente del ordenador.
#25 #14 detrás de esto hay dos físicos teóricos:
Guy Gur-Ari https://research.google/people/GuyGurAri/
Ethan S Dyer https://research.google/people/107626/
No creo que el objetivo fuera «crear» a Minerva, es una IA que usarían para experimentar las etapas de aprendizaje.
#1 hacen falta personas que vigilen a las IA y que analicen que sus datos son correctos. O hace falta personas que diseñen otras IA que vigilen que los datos de la anterior son correctos, y diseñen otras IA para comprobar que la otra IA que vigilaba a la otra IA lo hace bien...
Y por supuesto está el trabajo de diseñar y entrenar la primera IA
#17 . M. Rajoy.
#17 exacto y luego que habrá varias compañías con ias diferentes y modelos de servicio de pago por uso, obsolescencia programada, gente que la venda, etc
Las IAS dirán a algunos trabajadores lo que hacer, igual que el google maps con los taxistas.
Una IA puede entrenarse para bien o para mal. En cuanto tengan uso masivo por parte de gente que haga estupideces, se proxucirán comportamientos inesperados como con cualquier sw.
Se van a crear muchos puestos de trabajo nuevos, tanto delante de las ias como detrás.
Pues nada, que nos sustituyan ya, y a tomar por saco con todo
#10 Cuando las máquinas nos quitaron el trabajo engorroso de labrar la tierra, cosechar, ... no se quejaba nadie.
#10 bueno, como diría brillantemente Quino en una escena en la que hay un empresario hablando con los ingenieros: todo esto de la productividad de los robots frente a los trabajadores está muy bien pero.. y los sentimientos..? cómo humillas a una máquina?
Pero... ¿Esto no lo hacia Matlab hace decadas?
#4 desde un enunciado en lenguaje natural no, o no que yo sepa.
#5 por tanto, lo que han conseguido es pasar de un lenguaje natural a algo matemático y luego se lo han fundido en matlab
#15 una vez que has pasado el lenguaje natural a formato de cálculo, para cálculo simple no necesitas inteligencia artificial, lo necesitas en teoría de números: https://www.ramanujanmachine.com/
Yo creo que ya tienen hasta un dinosaurio así que nada, au.
#13