Publicado hace 6 años por Calipodelimon a puentesdigitales.com

Hemos avanzado tan rápido los últimos años en inteligencia artificial que pensábamos que los robots serían tanto o más inteligentes que nosotros en poco tiempo. De pronto, nos hemos dado cuenta de que los desarrollos actuales no dan más de sí. Los avances actuales en IA han llegado a un callejón sin salida y tenemos que replantearnos toda la disciplina.

Comentarios

ﻞαʋιҽɾαẞ

#2 He metido un troyano en menéame, nadie puede acceder a las noticias hasta que yo comento. Lo malo es que en algunos casos falla y se me adelantan.

ﻞαʋιҽɾαẞ

O sea, que no era tan inteligente.

zenko

el artículo está entretenido y en parte explica la burbuja de IA que hay actualmente, ahora parece que tienes que poner IA, criptomonedas y subir todo a la nube para que tu aplicación mole o para que la empresa suba en bolsa pero en el fondo está bien desinflar un poco la burbuja y poner los pies en la tierra para no desilusionarse mucho cuando dentro de 10 años todavía no haya IA general.

PD #1 tío como lo haces siempre estas el primero... eres un bot? lol

D

#2 Esto es como el grafeno, que de tanto hablar de ello he preguntado en la farmacia de al lado para que me den esto de grafeno y me han dicho que no tienen.

zenko

#13 a mi me han vendido un colchón con grafeno para que esté más fresquito lol lol lol

D

#18

D

#2 es la manera de hacerse notar. No va a vivir de la calidad de sus chistes...

cdya

#1 El problema es que creador del articulo, está acostumbrado a tratar con gente inteligente y de ahí que su concepto de la inteligencia tenga un nivel alto, pero en nuestro día a día en la mayoría de trabajos que efectuamos, la inteligencia artificial va sobrada.

squanchy

#5 Sí, y a mi parecer, mucho más realista que el otro.

D

En los últimos años he leído bastante sobre el tema (Incluso he usado sistemas de IA en mis desarrollos) y siempre me quedaba esa intuición. Yo suelo ser de la opinión de que la evolución de la IA está limitada por nuestra propia inteligencia, que es más reducida de lo que pensamos.
En cierta manera lo comparo con la evolución de las tarjetas de sonido, que dejaron de evolucionar en cuanto alcanzaron la capacidad de nuestro oído.
Para crear sistemas que razonen o actúen como nosotros, necesitamos entender al detalle cómo funciona nuestro sistema de razonar y tomar decisiones. Y creo que nuestra inteligencia no da para asimilar sistemas tan complejos.

C

He estado trabajando con redes neuronales y más precisamente con el perceptrón multicapa.
Es hasta sencillo:
1. Número de entradas (ese será el número de neuronas en la capa de entrada)
2. Número de salidas (ese será el número de neuronas en la capa de salida)
3. Cuantas capas ocultas (usualmente dos)
4. Cuantas neuronas en las capas ocultas
Ahora necesitas una gran cantidad de datos de entrada y salida.
Inicializas todos los pesos al azar.
Le envías los datos de entrada y salida y esperas que el algoritmo de "backpropagation" ajuste esos pesos que iniciaron siendo valores aleatorios.
Cruzas los dedos y esperas.
Una vez termine, viene el momento de probar si la red funciona o no, así que usas otros datos de entrada y salida. La red con sus pesos ajustados debería, dada las nuevas entradas, acertar con las nuevas salidas. Un acierto de 90% o más y podemos decir que la red ha “aprendido”. Si no, vuelta a empezar (inicializar con nuevos pesos, o cambiar el número de capas ocultas o el número de neuronas en cada capa oculta).
Y eso es todo. El perceptrón multicapa es un ajustador universal.
Si el problema requiere así sea una entrada nueva o una salida nueva, la red anterior entrenada vale cero. En otras palabras, tiene el mismo problema de los algoritmos, que le cambian el número de entradas o de salidas y el algoritmo original queda inútil.

D

#7 Al fin y al cabo una red neuronal no es más que un para obtener una función de la cual no soy capaz de sacar una expresión analítica de la misma.

D

#7 Yo estoy usando el algoritmo de Hierarchical Temporal Memory, y se parece un poco a lo que cuentas pero tengo entendido que está más evolucionado. Además está muy inspirado en la biología del neocórtex.

En cualquier caso, pienso como el artículo. Se le está dando demasiado bombo, y una IA dista mucho de ser inteligente. Es más flexible que opciones no IA, pero de ahí a que estos sistemas "piensen" va un trecho larguísimo. Y no estoy nada seguro de que vaya a recorrerse nunca.

D

#9 Y qué tal funciona el htm? Va mucho mejor que las redes? Por curiosidad.

D

#21 Pues la verdad es que no podría hacerte una comparativa, ya que no he trabajado con las redes neuronales, digamos "clásicas", y además mi conocimiento sobre ellas es limitado. Por otra parte, tampoco hace mucho que trabajo con HTM (es algo relativamente nuevo que solo lleva unos pocos años y que aún está en fase de diseño) así que no tengo resultados que sean comparables a nada. De momento es todo un tanto experimental.

A mí me gusta el hecho de que intenta imitar en lo posible el funcionamiento de las conexiones neuronales, basándose en datos de la neurociencia. Aunque por lo que tengo entendido, es bastante parecido al modelo este del perceptron. Tienen bastantes publicaciones e incluso un canal en Youtube donde van explicando la teoría detrás del modelo:



Hay bastantes vídeos más que discuten otros aspectos del algoritmo, pero esta lista es la que te explica de forma más práctica qué es lo que hace. Por otra parte, está todo basado en un libro que publicó hace un tiempo el que es el gurú de estas cosas, Jeff Hawkins, que se llama On Intelligence y que está disponible para descargar online.

Artok

Qué estupidez, va a más y es imparable... que no haya humanoides de conversación interesante no significa que esté en un callejón sin salida.

squanchy

No puede ser. Si en este envío todos me decían que estaba equivocado por negar la mayor: Dejen de fingir que la inteligencia artificial no va a destruir el trabajo

Hace 6 años | Por Joya a technologyreview.es

Calipodelimon

#4 De hecho este artículo es como la oposición al que pones, no?

D

Ahora hay que poner las IA a desarrollar IA.

miau

Calcúlame un XOR si puedes.

d

El artículo está bien y explica las consideraciones a tener en cuenta, que no es todo blanco o negro... Pero ese titular lo estropea todo.

Es en todo caso es la inteligencia artificial general la que está ante un callejón sin salida, y además es que no lo está, simplemente no está madura aún.

Yo el el fondo lo entiendo, si ya cuesta que la gente vea un vídeo, que lea un artículo ni te cuento. Hay que usar titulares que impacten.

EN FIN.

D

Hinton, uno de los "padres" del Deep Learning, se sacó de la manga hará unos meses las "capsule networks". Este artículo tan sólo es un refrito de sus declaraciones de puro marketing para ayudar a vender su nuevo modelo.