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#2:
Muy interesante el artículo...
Si os gusta el tema os recomiendo los siguientes cursos de Coursera:
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
https://www.coursera.org/learn/neural-networks
https://www.coursera.org/learn/computational-neuroscience
Los he hecho todos y son chulisimos!
Lástima que por aquí no haya trabajos donde utilizar estos conocimientos...
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Lástima que por aquí no haya trabajos donde utilizar estos conocimientos...
#32:
#27 ¿pero qué tienen que ver los píxeles de una imagen con las ecuaciones del mundo natural?
Pues esa es la pregunta que responde el paper he ahí lo interesante. Los problemas prácticos que resuelven las redes neuronales tienen unas redundancias, unas simetrías y unas tolerancias que por ejemplo un soplido de ruido blanco no tiene.
¿pero qué tienen que ver los píxeles de una imagen con las ecuaciones del mundo natural? A la red no se le aplica a la entrada ninguna ecuación del mundo natural sino una matriz de valores 0-255 que no tienen ninguna relación directa ni indirecta con las leyes naturales. Mira por ejemplo este texto: ¿dónde ves tú una ley natural? Y las redes funcionan muy bien separando los píxeles de cada letra... pero porque cada letra los tiene en una parte distinta de la matriz.
La letra "e" se repite mucho. Después de cada punto puede haber otro punto, o una letra, o quizá algún signo ortográfico, pero ningún byte 0x1c, o alguna secuencia anormalmente larga de bytes con el MSB a uno. Palabras como "el", "la", "los", "las", "unos", "unas" aparecen casi siempre justo antes de palabras como "red", "mundo", "ley", "píxeles". Muchas veces, la palabra que sigue a "unos", "unas", "los", "las" también acaba en "s".
Etcétera etcétera.
Pues esa es la pregunta que responde el paper he ahí lo interesante. Los problemas prácticos que resuelven las redes neuronales tienen unas redundancias, unas simetrías y unas tolerancias que por ejemplo un soplido de ruido blanco no tiene.
¿pero qué tienen que ver los píxeles de una imagen con las ecuaciones del mundo natural? A la red no se le aplica a la entrada ninguna ecuación del mundo natural sino una matriz de valores 0-255 que no tienen ninguna relación directa ni indirecta con las leyes naturales. Mira por ejemplo este texto: ¿dónde ves tú una ley natural? Y las redes funcionan muy bien separando los píxeles de cada letra... pero porque cada letra los tiene en una parte distinta de la matriz.
La letra "e" se repite mucho. Después de cada punto puede haber otro punto, o una letra, o quizá algún signo ortográfico, pero ningún byte 0x1c, o alguna secuencia anormalmente larga de bytes con el MSB a uno. Palabras como "el", "la", "los", "las", "unos", "unas" aparecen casi siempre justo antes de palabras como "red", "mundo", "ley", "píxeles". Muchas veces, la palabra que sigue a "unos", "unas", "los", "las" también acaba en "s".
Etcétera etcétera.
#7:
#2 El de Andrew Ng en Coursera es solo una introduccion; su curso de Stanford es mas completo:
https://see.stanford.edu/Course/CS229
Lo mismo puede decirse del de Geoffrey Hinton; hay otros mas actuales y con aplicaciones reales:
http://cs231n.stanford.edu/
http://cs224d.stanford.edu/
los links a los videos de las clases los eliminaron, pero no era dificil encontrarlos.
https://see.stanford.edu/Course/CS229
Lo mismo puede decirse del de Geoffrey Hinton; hay otros mas actuales y con aplicaciones reales:
http://cs231n.stanford.edu/
http://cs224d.stanford.edu/
los links a los videos de las clases los eliminaron, pero no era dificil encontrarlos.
#1:
Ampliación del estudio: http://arxiv.org/abs/1608.08225
Comentarios
Muy interesante el artículo...
Si os gusta el tema os recomiendo los siguientes cursos de Coursera:
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
https://www.coursera.org/learn/neural-networks
https://www.coursera.org/learn/computational-neuroscience
Los he hecho todos y son chulisimos!
Lástima que por aquí no haya trabajos donde utilizar estos conocimientos...
#2 Muchas gracias por el aporte, Robus
#2 los de Udacity están muy bien también.
De Peter Norvig y Sebastian Thrun.
C.C.: #1
#5 los que hay ahí de machine learning de Georgia Tech no merecen la pena.
#5 También hice uno de Caltech:
Learning from data
http://work.caltech.edu/telecourse.html
No lo recordaba porque solo recibí un correo diciendo que había pasado los tests... pero no se lo curran como los de coursera...
#8 Puede que su sitio no este tan currado como los de Coursera, EdX, Udacity y demas, pero como dice "A real Caltech course, not a watered-down version"; el contenido y los ejercicios son los mismos que en una clase real a diferencia de lo que ocurre con la mayoria de cursos de otras plataformas.
Si no recuerdo mal no te enviaban ningun certificado cutre de esos, solo te mostraban tu posicion en una especie de ranking si querias aparecer en el.
#9 Sí, es verdad... no te enviaban ni un correo con la nota, tenías que mirarlo en su web...
Y ahora recuerdo que al empezar el nuevo curso lo resetearon todo y ya no podias acceder a los resultados...
#10 No seras tu el zoquete ese que aparece de los ultimos de la lista como 'independent' ?
#11 No se de cuando es esa lista... yo hice el curso en otoño del 2012.
#12 Hice la primera version del curso. Los videos los colgaban pocas horas despues de ser grabados y segun acabo de ver en el primero de ellos pone Abril 2012.
#2 El de Andrew Ng en Coursera es solo una introduccion; su curso de Stanford es mas completo:
https://see.stanford.edu/Course/CS229
Lo mismo puede decirse del de Geoffrey Hinton; hay otros mas actuales y con aplicaciones reales:
http://cs231n.stanford.edu/
http://cs224d.stanford.edu/
los links a los videos de las clases los eliminaron, pero no era dificil encontrarlos.
#2 A mi se me pasaron unos cuantos de análisis de imágenes / OpenCV / etc posiblemente más de un proyecto se pueden hacer uso de dichos conocimientos.
Eso sí por mucho conocimientos que tenga del tema sin titulitis nada.
#2 Sepp..algo tenia entendido yo de eso. Y quienes decir que han hecho tan "genial decubrimiento"
Un nexo extraordinario une las leyes del universo con las redes neuronales artificiales
Antigua ooo , casi casi prehistorica.
Es la 2º de ls supuest de las "leyes Hermeticas", Atribuidas a "3 veces crack" de Hermes Trimegisto, un idolatrado emprendedor, consutructor de piradmides, filantrop y filoso del antiguo egipto
""El Kybalión es un documento del siglo XIX que resume las enseñanzas del hermetismo, también conocidos como los siete principios del hermetismo. Su autoría se atribuye a un grupo anónimo de personas autodenominados Los Tres Iniciados, aunque las bases del hermetismo se atribuyen a un alquimista místico y deidad de algunas logias ocultistas llamado Hermes Trismegisto, cuya existencia se estima en Egipto antes de la época de los faraones y, según la leyenda, fue guía de Abraham.
Ampliación del estudio: http://arxiv.org/abs/1608.08225
#27 ¿pero qué tienen que ver los píxeles de una imagen con las ecuaciones del mundo natural?
Pues esa es la pregunta que responde el paper he ahí lo interesante. Los problemas prácticos que resuelven las redes neuronales tienen unas redundancias, unas simetrías y unas tolerancias que por ejemplo un soplido de ruido blanco no tiene.
¿pero qué tienen que ver los píxeles de una imagen con las ecuaciones del mundo natural? A la red no se le aplica a la entrada ninguna ecuación del mundo natural sino una matriz de valores 0-255 que no tienen ninguna relación directa ni indirecta con las leyes naturales. Mira por ejemplo este texto: ¿dónde ves tú una ley natural? Y las redes funcionan muy bien separando los píxeles de cada letra... pero porque cada letra los tiene en una parte distinta de la matriz.
La letra "e" se repite mucho. Después de cada punto puede haber otro punto, o una letra, o quizá algún signo ortográfico, pero ningún byte 0x1c, o alguna secuencia anormalmente larga de bytes con el MSB a uno. Palabras como "el", "la", "los", "las", "unos", "unas" aparecen casi siempre justo antes de palabras como "red", "mundo", "ley", "píxeles". Muchas veces, la palabra que sigue a "unos", "unas", "los", "las" también acaba en "s".
Etcétera etcétera.
Los autores del paper dicen que el mundo real se comporta según leyes que facilitan aproximar datos del mundo real con redes neuronales artificales profundas y baratas (deep & cheap).
Creo que lo tienen al revés: las leyes de la Física son las formulas que la Humanidad ha podido sacar de la naturaleza utilizando nuestras redes nueronales biológicas. Así que no sorprende que comparten una base con las redes neuronales artificales prácticas. Y por eso, esas redes artificales funcionan muy bien para simular los datos que parecen interesante a nosotros.
#44 Añado a mi comentario. Por ejemplo, me parece más lógica esta interpretación: #36. Además es posible que las leyes de la física sean más complejas, pero que los valores constantes sean funciones más complejas que son constantes para nuestras circunstancias.
Ejemplo tonto, el teorema de pitagoras, solo funciona en triángulos rectángulos y si vivimos en un mundo de triángulos rectángulos nos facilita mucho la vida, pero el teorema del coseno abarca todo tipo de triángulos, lo que se convierte en un factor invisible de complejidad que no consideraríamos, simplemente porque no conocemos.
Este artículo no lo entiendo, la verdad, veo sensacionalismo por todas partes.
Una red neuronal no hace magia, simplemente calcula los parámetros para clasificar la entrada en diferentes categorías a partir de un conjunto de imágenes de ejemplo. Y esas imágenes no las "entiende", simplemente es capaz de encontrar las similitudes entre los píxeles de las imágenes que pertenecen a la misma categoría, y esas similitudes pueden ser muy diferentes a las que entiende un humano. Por ejemplo, puede llegar a distinguir imágenes de árboles de imágenes de piedras simplemente porque hay una gran masa de píxeles verdes frente a una gran masa de píxeles grises, aunque nosotros lo interpretemos de otra forma. Todo depende mucho de cómo se preparen los juegos de imágenes de entrenamiento, puesto que eso es de lo único que entiende la red neuronal: de qué píxeles se le meten por la entrada y qué se espera a la salida.
Las que están ahora de moda, que son las "profundas", simplemente tienen varias capas y cada capa detecta unas características, trabajando la siguiente sobre lo detectado por la anterior. Así puede suceder que la primera capa sea sensible a los bordes de la imagen, la segunda a la concentración de bordes, y finalmente clasificar imágenes porque unas tienen bordes en ciertos sitios y otras imágenes, en otros. Y también te puede pasar que funcionen bien con las imágenes de entrenamiento y funcionen fatal con esas mismas imágenes pero con ruido, o rotadas, o trasladadas, o con diferentes colores.
Son un artilugio bastante útil para muchas cosas, pero no les veo absolutamente ningún vínculo con la física, ni son ninguna solución mágica. Cada red se diseña para un problema muy concreto y tras mucho trabajo puede dar resultados bastante buenos en ese problema concreto.
#24 lee el paper. En él se explica por qué de entre todas las funciones del espacio funcional que describen los parámetros de la red (que es enorme), las soluciones encontradas por gradiente descendiente funcionan tan bien ante problemas de clasificación (y generaliación). La conclusión es algo así como que las soluciones a las ecuaciones que describen el mundo natural forman un subconjunto minúsculo que mapea muy bien contra las redes entrenadas.
#26 ¿pero qué tienen que ver los píxeles de una imagen con las ecuaciones del mundo natural? A la red no se le aplica a la entrada ninguna ecuación del mundo natural sino una matriz de valores 0-255 que no tienen ninguna relación directa ni indirecta con las leyes naturales. Mira por ejemplo este texto: ¿dónde ves tú una ley natural? Y las redes funcionan muy bien separando los píxeles de cada letra... pero porque cada letra los tiene en una parte distinta de la matriz.
#27 Por eso a los bots les cuesta reconocer muchos tipos de captchas...
Aunque, a decir verdad, en general tienes razón. Estoy leyendo el artículo y no hace más que describir (que no descubrir) la sopa de ajo.
Hemos de entender que una red neuronal es un conjunto de nodos conectados entre sí por capas entre las que median un campo de funciones, un campo de "pesos" (o sesgos) y un campo de posibles valores. El número de ellos, de valores de entrada y de funciones (en realidad, leyes de distribución), aunque limitado, es enorme. Llegados de momento a este punto, se antoja sorprendente que de datos de entrada que una red neuronal no puede, nada más entrarlos, saber de qué se trata (ni, en realidad, puede "saber" de qué se trata ni aun dando el resultado correcto) logre, al final (y tras muchas iteraciones a una pasmosa velocidad), pueda dar con lo se busca.
Pero esa sorpresa (¿de verdad la había? Yo ahora me entero) se esfuma si tenemos en cuenta que, de datos de entrada que simulan una realidad (un gato) sita en la naturaleza, la máquina, entre las numerosas funciones que describen patrones de las que gozan los objetos reales de la naturaleza (localidad, simetría, redundancia), acabará tras muchas iteraciones y filtrado de datos (es decir mientras va "aprendiendo"), escogiendo precisamente las pocas funciones que sabemos -los humanos- describen objetos del cosmos. Ojo: estas funciones que escoge la máquina no son idénticas a las que usamos los seres humanos para describir ciertas leyes, sino que son meras interpolaciones estadísticas de esas leyes de distribución anteriormente descritas.
El paper es lo que en filosofía de la lógica se llama dialelo o petición de principio. Quizás aporte eso que los ingleses llaman insight, pero en realidad yo no veo nada de sorprendente ni revolucionario.
Un poco más ad hominem, no olvidemos que Tegmark, uno de los firmantes del paper, es un entusiasta (y con demasiado entusiasmo), de supercherías como el Multiverso o una Teoria Conjunta del Todo.
#24 No tengo claro si decir que es interesante o si no lo es, como reflexión, vale, pero la relación está buscada con calzador. Es cierto que las imágenes no son totalmente aleatorias y siguen patrones, eso es más bien una correlación como mucho. Me da la impresión de que a una idea interesante se le hace un proceso de marketing para vender algo más grande de lo que es.
El paper será muy interesante, pero el artículo es infumable.
No podrás creer las 5 cosas que descubrieron estos sientificos del MIT. La número 2 te sorprenderá.
#30 Ya, claro, si reducimos el concepto de Dios a unos pocos conceptos abstractos seguramente algo así pueda existir. Pero habrás notado que el concepto humano de Dios es algo bastante más curioso, un señor que es capaz tanto de crear universos como de mirar si comemos cerdo, y del que además se escriben libros.
Por tanto, ¡Dios existe!! :-o
Me explico:
Hace ya tiempo que escribo comentarios en Meneame referentes a "la existencia de Dios", el ateísmo, la postura religiosa de Einstein, etc. Y, más o menos, mi conclusión era la que voy a exponer a continuación.
El concepto de Dios viene a ser el de creador... pero con un matiz: se refiere a un "creador" con atributos de persona, es decir, personificado. Digamos que puede ser distinto a un "ser humano" corriente, pero que compartiría ciertas características de las personas, principalmente la característica de la inteligencia.
Si se pregunta a un ateo ¿cómo se "creó" todo lo que vemos? Seguramente responda que no es necesario un "dios" para eso... que el Universo se creó en el Big Bang y que todo fue una consecuencia de leyes naturales. Ante esto, mi forma de verlo era que exceptuando la terminología para el ateo la causa o "creador" de todo es la Naturaleza, o el Universo y el conjunto de leyes naturales... En cierto modo, conceptualmente para el ateo el creador es la Naturaleza (las partes que componen esa naturaleza y sus leyes) y la única diferencia con el creyente es que no atribuye a esa Naturaleza unas cualidades de persona ni le llama "dios". También advertía el hecho de que la naturaleza tiene ciertas características atribuidas a las divinidades o a un dios:
* Omnipotente: se suele decir que un Dios lo puede todo... pero el ateo dice que si algo ocurre es porque es algo natural, algo que simplemente sigue las leyes de la naturaleza, así que en cierto modo la naturaleza es omnipotente.
* Omnipresente: se suele decir que un Dios está en todas partes... y un ateo dirá que cualquier objeto existente es parte de la naturaleza, del Universo, así que la naturaleza y sus leyes también son omnipresentes.
* Eterno: dado que el tiempo es una característica de la naturaleza, mientras exista tiempo existirá la naturaleza y, por tanto, la naturaleza es eterna en ese sentido... entendido "eterno" como "existente en todo el tiempo" o "hasta el fin de los tiempos.. o ¡más allá'" (porque, suponiendo que un Universo sin tiempo también tenía 'algo' eso sería naturaleza también y existiría independiente del tiempo o 'más allá' del tiempo).
* Omnisciente: se suele decir que un Dios lo sabe todo. El ateo en este punto sería muy reacio a decir que la naturaleza "sabe" cosas.
En este punto yo me preguntaba "¿Y qué pasaría si la naturaleza realmente fuese una especie de 'cerebro gigante'? ". Pues pasaría sencillamente que la naturaleza sería omnisciente, de una manera bastante literal: toda la información de lo que ocurre, de cualquier ser que forma parte de ella... sería conocimiento que tiene la naturaleza, luego, por tanto, sería omnisciente. Y al ser un "cerebro", algo que piensa, pasaría a tener cualidades personales y dejaría de ser diferente al concepto de Dios. En otras palabras: la postura del "creyente" y la del ateo se confunden y ¡¡ambos tenían razón!!! (bueno, quizá tenía más razón el creyente en el sentido de que el creador sí sería "inteligente" )
Esto se parece al Panteísmo, que viene a decir que el Universo es Dios y que tanto la naturaleza como el universo y Dios serían conceptos equivalentes. Esto coincide también bastante con la idea de Dios propuesta por Spinoza y que Einstein afirmó que era su idea de Dios: "Creo en el Dios de Spinoza" dijo Einstein. Einstein disfrutaba contemplando la naturaleza y sus "leyes" y "secretos" y para él esa contemplación era como algo "espiritual", como "místico"... ese conocimiento y acercamiento a la naturaleza por parte de Einstein lo comparaba al acercamiento a Dios de los monjes o sacerdotes. Nótese aquí una sutil diferencia: un concepto habitual de Dios es de un ser invisible... como que está en todas partes pero no se observa, que no se puede ver. Sin embargo, la naturaleza sí se percibe: percibimos fenómenos físicos y si podemos hacer experimentos y observación científica es precisamente porque son cosas observables y no "invisibles" o exteriores al plano físico (o "sobrenaturales" sea lo que quiera que eso signifique). Es decir, el "dios de la naturaleza" sí lo vemos, continuamente, y se distancia de seres fantásticos como los duendes, los unicornios o Papá Noel (y parodias como el "unicornio rosa invisible" ya dejan de tener sentido en este concepto de Dios). Y creo que no solamente puede "verse" o "sentirse", digamos "su cuerpo" o su "forma corpórea" sino que quizá pueda "demostrarse" tiene características inteligentes, y, por tanto, demostrar que eso es Dios, que Dios existe.
Vale, quizá fue extrapolar demasiado lo que dice el artículo o malentenderlo en cierto modo, pero a mi me sugirió eso.
#28 si además consigues relacionar que "el universo es Dios" con "honrarás a tu padre y a tu madre", "no fornicarás", "la resurrección de cristo" y el método para elegir al Papa habrás conseguido explicar en qué consiste el cristianismo.
#29 Bueno, hablaba del concepto de "Dios" en general y no de un libro particular o una jerarquía concreta de una religión concreta.
Dicho de otra forma, es posible que "Dios" exista, un "Dios" tal como lo que se entiende por ese concepto y que muchas cosas que nos hayan contado de Dios sean mentira.
Vamos, que es posible que el Dios del cristianismo no exista o no hay hecho lo que dicen que hizo... ni que tampoco exista Allah tal cual hablan otros de ese Allah, ni que exista ninguno de los dioses que nos contaron. Y esto no implica que no exista un Dios, con las características que se entienden por el concepto de Dios.
#29 Te pongo un ejemplo.
Hay textos que hablan de dragones... y algunos de esos cuentos dicen que echan fuego por la boca, y ciertas cualidades extrañas, como volar o ser domesticables.
Bueno, pero ¿es posible que algo similar a los dragones haya existido? Sabemos que existieron los dinosaurios... y algunos de ellos volaban, aunque seguro que no echaban fuego por la boca ¿no? Con esto quiero decir que asumir que el dragón es un ser completamente inventado y sin ninguna conexión con algo que pudo ser real quizá no sea verdad. Es posible que hace miles de años alguien encontrase huesos de dinosaurio y lo llamase dragón. Y luego más tarde pudieron inventar montones de propiedades mágicas a ese ser... pero el concepto de dragón como una especie de lagarto gigante sí pensamos que existió en realidad, aunque no simultáneamente con el "homo sapiens sapiens".
#33
yo pienso de queeee.
a) tan horteras de bolera son los supuestos "creyentes"
b) tan horteras de bolera, son agnosticos que repiten comportamiento,sin mas
c) en el sentio de limitarse a las concepticiones que les han enseñado en sus casas
La gente no discute sobre si hay dios o noy como. O se enfrenta con el vecino, para obtner pequeñas fruslerias
#39
Bueno, creo que la mayoría de los creyentes (o que dicen que creen... aunque puede ser mentira: quizá no se creen una mierda pero tienen miedo de decir la verdad) lo hacen por "herencia cultural" (porque se lo han enseñado, como dices) o, por decirlo más en lenguaje llano, por borreguismo: todos dicen beeeeee pues a decir beeeee sin pensar.
Ahora bien, creo que en el caso de agnósticos (o ateos) puede haber más casos de ser una postura propia, una decisión o conclusión propia sin que lo hayan "heredado" / copiado / "mamado" del entorno. Por supuesto, también puede haber casos de gente que oye a un agnóstico y repite como un borrego que él es agnóstico, a lo mejor sin haber reflexionado... pero estos casos creo que son menos que en los creyentes.
En cuanto a si la gente discute sobre si hay Dios y eso... no es algo común ni en los bares ni en reuniones familiares ni en la tele, etc... pero en sitios como Meneame, digamos "sitios de debatir" / "de criticar" pues sí lo he visto en muchas ocasiones. Diría que es uno de los temas recurrentes y que genera a veces debates candentes, al igual que otros temas recurrentes (Inteligencia Artificial y la singularidad, las energías limpias y el coche eléctrico, el feminismo vs hembrismo vs machirulos, la comida saludable vs mitos y engaños, la "propiedad intelectual" vs "pirateo", los magufos / homeópatas / antivacunas vs escépticos, etc).
Por supuesto, el meneante medio suele diferir del ciudadano medio que suele estar más preocupado por el fútbol, los programas de telebasura, los toros, mirar chorradas o cualquier otro entretenimiento ... normalmente alejado de debates y temas intelectuales.
#28 Caballero Que se ha roto el horto volviendo a pensar cosas que ya estan requeepensadoas desde hace miles de miles de años...
El hombre, es el universo contemplandose y expermientadose a si mismo
Eso es la seguna ley del kibalion esta
"como es arriba, es abajo"
Como nos pasa a todos
Aqui la teoria del Demiurgo (creo). vamos, MAtrix
https://en.wikipedia.org/wiki/God_becomes_the_Universe
#41 jajaja Está chula la imagen.
Y tampoco es que haya dicho que me quiera yo llevar todo el mérito... de hecho, nombré a unos cuantos que habían dicho antes la misma idea: Spinoza, Einstein citando a Spinoza, los panteístas en general, etc.
Algunos de los que nombré (Spinoza, panteístas...) aparecen en el enlace de Wikipedia que pusiste en #38
#28 Oye, que encontre la foto
Venia a confirmate que otros dos fulanos, han twitteador la idea antes, y ya se llevaraon todo el merito
Vengo a aportar mi dato Cuñado. sabiais que el investigador de más renombre de las redes neuronales artificiales se llama Teuvo Kohonen?
#17 y es por estas cosas por las que sigo viniendo a meneame. esto no te lo cuentan en cualquier lado!
Ahora llaman machine learning a los métodos estadísticos de toda la puta vida. Como llamar "estilista" al barbero...
#20 si. lo mismo.
Ya puestos, si hablamos de hacer cosas con machine learning y big data, tenemos que hablar de apache spark, a día de hoy, el framework mas completo y potente que hay.
Recursos hay muchos, desde la pagina web oficial, http://spark.apache.org, hasta uno de los últimos recursos que he encontrado:
https://www.supergloo.com/fieldnotes/apache-spark-examples-of-transformations/
(En esta web hay muchos recursos de spark, distintos lenguajes, java, python y scala)
#55 Tienen neuronas y una limitada capacidad de proceso. Pero procesan información, comparan, toman decisiones, etc
Es decir tienen lo que sea pero en un grado muy ínfimo
El problema es pensar que hay algo de naturaleza diferente a lo que en realidad es una emergencia de propiedades al llegar a un nivel de capacidad
Pienso que si hay respuesta y no es del todo esa aunque también. Primero que nuestra capacidad para entender el mundo es para sobrevivir y depende de los impulsos de supervivencia y adaptados a estos no el comprender por el comprender. Cuando vemos una sombra mal creamos paraedolías en nuestra red neuronal viendo un depredador o cosas que son de interés para sobrevivir para nosotros en lugar de una interpretación limpia que haría una red neuronal artificial. Es decir, la interpretación es tendenciosa no objetiva (y esa influencia creo que está detrás de tendencias religiosas al intentar dar explicación al mundo)
Lo segundo es que no valoramos los casos a considerar respecto todas las situaciones. El artículo dice eso precisamente que no se hace tal valoración sino que se hace una valoración en una parte de situaciones conocidas representativas del conjunto y por tanto de las leyes del universo de forma indirecta.
pero nosotros no hacemos eso. Las situaciones conocidas no son representativas del conjunto de todas las posibles por las leyes del universo sino un sesgo de las que nos han parecido relevantes para nosotros. Y esa relevancia han intervenido gustos, miedos y otros mecanismos elaborados para sobrevivir. Así que el juicio está sesgado acorde a lo que hemos considerado relevante
Eso hace que cuando algo que ocurra por el día coincida con algo soñado, Ese sueño olvidado sea rememorado y nos percatemos de la coincidencia. Es algo que nos parece relevante. Así de los muchos miles de sueños a lo largo del año (varios por día) olvidaremos todos excepto unos pocos que nos parecerán relevantes y tendremos la impresión de que tenemos sueños premonitorios mientras que no aciertan más de lo que tocaría según las leyes físicas, nosotros tenemos la impresión que más
DE la misma forma cuando pensamos en alguien y nos telefonea mientras olvidamos las veces que nos ha pasado por la cabeza alguien a lo largo del día durante años y no ha telefoneado a los 3 minutos
Es decir no es que tengan algo tanto con las leyes del universo sino que la muestra conocida para hacer valoraciones de una red neuronal artificial corresponde a un fragmento representativo de la realidad y esta respeta las leyes de la naturaleza y por tanto los juicios de probabilidad de la red se ajustan a esas leyes aunque sea de forma indirecta. Y la muestra conocida para hacer valoraciones de una red neuronal humana no se corresponde con un fragmento representativo de la realidad sino sesgado de tal forma que los juicios de probabilidad sobre la misma están sesgados y no se ajustan del todo a las leyes de la naturaleza las conclusiones sino solo en parte y la otra parte es rellenada con cosas ad hoc al sesgo en donde las explicaciones son mágicas, paranormales, etc... Es decir explicaciones que no corresponden con la realidad pero se ven encajar con la misma porque encajan con el sesgo de información
#47 Y curiosamente algunos comentarios de meneantes serían para justificar las filosofías creadas por ese tipo de sesgo de información que indico intentando usar la eficacia de las redes neuronales artificiales (sin sesgo) con la veracidad de las filosofías (y creencias diversas) creadas por los humanos
#50 ?¿
Pues mira como son las nuevas I.A.s : razonamiento simbólico en procesador principal por ejemplo https://www.researchgate.net/publication/228572201_Fuzzy_Predicate_Logic_Generalized_Resolution_Deductive_System http://irafm.osu.cz/en/c104_fplgerds/ , Red semántica en procesador principal y asimilando mal sentido común desde la red y de chats a través de análisis de red semántica del resultado de chatbot, y redes neuronales en tarjetas gráficas que han dado buenas prestaciones para servir para tales usos y muy buenas siendo mejores que humanos en las tareas concretas a las que se han entrenado (claro que el humano es multitarea)y luego que prestaciones tienen estas tarjetas que están diseñadas precisamente para ser base de redes neuronales en clusters con muchas de ellas y procesamiento en paralelo programadas con CUDA
Aparte que IBM dice que ya va a imprimir directamente neuronas artificiales sin necesidad de emulación
Y sí. Se tienen I.A.s desde hace tiempo, la cuestión es la potencia y capacidad que se va teniendo que no ha sido mucha pero ha ido creciendo... Con esto la cosa promete un buen salto cualitativo en meses
#51 Entonces entendemos cosas distintas por inteligencias artificiales. Una cosa es una tarjeta hiper-potente y otra cosa es una inteligencia artificial (con conciencia de sí misma). La entradilla da la impresión de lo segundo.
#52 Pues ni una cosa ni otra
¿Que tiene que ver con que haya inteligencia con que la inteligencia sea tan poderosa como para ser autoconsciente? Claro que para ser autoconsciente ha de haber inteligencia pero puede haber esta sin llegar a la autoconsciencia.
Una cosa es una tarjeta o una red neuronal hiper potente. Otra una Inteligencia Artificial (desde el nivel de la inteligencia de una hormiga, un saltamontes, una rata, un gato etc) Y otra cosa es una inteligencia que además tenga conciencia de sí misma. Y otra es una inteligencia que tenga conciencia de la conciencia ajena y por tanto empatía y moral
IA. Existen sobre diversos soportes. Emuladas de forma secuencial, con procesadores en paralelo pero con más o menos capacidad
Para tener consciencia de sí misma (paso previo para tener empatía y moral como un humano, un chimpancé un gorila, un delfin o una orca) además ha de tener una gran capacidad pero algo más. Tenemos neuronas espejo. Estas neuronas lo que hacen es atajos sobre áreas del neocortex, un sistema de búsqueda sobre lo que esta área le parecería el resultado más probable. Primero busca lo que el área consideraría por lo que almacena que es más probable que suceda en una situación dada y la experiencia acumulada para tomar una decisión a tiempo
pero va más allá cuando la capacidad es mayor lo que hace es predecir lo que va a hacer otro no solo un suceso físico. Por ejemplo si tiene un baso con agua en la mano el que sea más probable que se lo beba, o si lo levanta hacia nosotros que nos vaya a lanzar su contenido y nos protejamos rápido.
Cuando la capacidad es suficiente, además, la red construida de esta forma puede empezar a tomar predicciones sobre los comportamientos de uno mismo, sus emociones, etc. Y ser autoconsciente
Ahora bien. Una de estas intentó ser emulada por un superordenador cray de clusters de procesadores de arseniuro de galio enfriados con nitrógeno líquido hace unos cuantos años y no pudo con una sola de esas neuronas como las que tenemos nosotros... NO se como está ahora mismo que se intenta hacer un mapa lo más preciso de toda la estructura y funcionamiento del cerebro de una rata e ir escalando (https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1609/1609.02261.pdf) lo pusieron en un comentario de mename
Para además después de ser consciente de uno llegar a emerger otra recursividad de este tipo para ser consciente del otro y empezar a tener empatía y por tanto moral la cosa la veo compleja
pero no es tanto como algo mágico como sí de potencia cuando ya se tienen las estructuras y mecanismo de forma que emerjan nuevas propiedades cuando se de la situación
Se ha llegado al nivel de lógica, y demás como para conseguir mucho pero no se había llegado a la capacidad física de entrada porque la del PC está mal enfocada de base por más que tenga mucha capacidad de cálculo. Ahora se va a ir incorporando la parte de capacidad física poco a poco e incrementando la potencia
#53 El del artículo es el cerebro de una mosca encima
#54 Ergo las moscas son inteligentes...
... una imagen en escala de grises de un megabit para determinar si muestra un gato o un perro. Tal imagen consta de un millón de píxeles, cada uno de los cuales puede adoptar uno de 256 valores de la escala de grises. Así que en teoría, existen 2561000000 imágenes posibles.
Esos datos son incompatibles en este universo. Una opción es que no sean un millón de bits sino de bytes, suponiendo cada píxel de 1 byte (256 valores de gris). El número de imágenes posibles serían 256 1.000.000 , lo cual es mucho mayor que 2561000000. Lo cual, llegados a este punto, me lleva a pensar que ahí hay (¡ay!) un problema de formato y quisieron poner 256 1000000. Pero vamos, que el ADSL de 20 megas son 20 megabits y no megabytes. Y encima a mí me llegan sólo 10.
P.D. La imagen de los cosmo-logical parameters omega lambda Q T/S cat or dog? no la entiendo.
El video sobre el paper:
#4 ¿Tu eres el que ocultas todos los modelos?
sí lees las tres primeras frases de la entradilla, parecería que las inteligencias artificiales ya estan entre nosotros como en las películas de ciencia ficción...
#35 http://www.xataka.com/componentes/tesla-p40-y-tesla-p4-las-nuevas-y-potentes-gpus-de-nvidia-para-inteligencia-artificial
#49 ¿Con esto demuestras que si? ¿Estas tarjetas son IAs?
Yo hice mis pinitos en RNAs y la verdad que las posibilidades son bastante amplias
Aqui todo un recopilatorio grafico, de que por el descubrimiento de estos "prendas", es como venir a descubrir... "los principios del Taoismo" o algo asi.
https://conscienciadespierta.wordpress.com/2015/11/27/el-libro-de-toth-2-a-parte/
Es mas es probable que primero se hayan influenciad de esas filosfias
Y luego las hyan trasladado a los resultados o enfoque de los estudios
y que opinais de tensorflow de google, alguien lo ha utilizado?