#59 me parece evidente que no sabes como funciona una IA.

Sin intención de hacer una falacia de autoridad ni nada parecido, soy ingeniero informático y por ello estudié hace no mucho todos los modelos de inteligencia artificial, incluido los modelos en que se basa ChatGPT, concretamente machine learning y más concretamente redes neuronales. Lo primero de todo es que igual que cualquier otra red neuronal o cualquier otro modelo de machine learning, ChatGPT no se reentrena con su uso, sino que requiere otro proceso de aprendizaje totalmente nuevo (De ahí que en el footer te ponga la versión con la fecha en que ha sido entrenado), añadiendo nuevos datos de entrenamiento o cambiando parametros en el modelo. Pensar que una IA se reentrena automáticamente durante su uso es un error común que comete quien no las ha estudiado. Todavía no existe una IA capaz de hacer esto, precisamente por lo que te he explicado en el comentario anterior, porque eso llevaría a que se incluyan errores en sus datos de entrenamiento. Para evitar esto, los datos de entrenamiento son elegidos y tratados cuidadosamente, o deberían serlo, por un ingeniero de datos, si lo automatizas te cargas la base de un buen entrenamiento.

Dicho esto, que ChatGPT tenga conversaciones consigo mismo es totalmente absurdo, pues para que eso tenga sentido primero debería usar un nuevo modelo con autoentrenamiento, el cual repito no existe, y segundo estaría creando un circulo vicioso de meter datos de entrenamiento erróneos. No debes creerte todo lo que lees en los medios, porque en el 99% de los casos está escrito por "periodistas" que no tienen ni puñetera idea del tema sobre el que están escribiendo, incluso aunque sean "periodistas" aficionados a la materia, como por ejemplo los periodistas del motor o los de webs de tecnología estilo Xataka.

Por ultimo, el ejemplo de Harry Potter y Spiderman es una simplificación para que entiendas el concepto, si sustituyes estas dos historias por todas las obras de literatura existentes el punto es el mismo, por mucho que cada respuesta sea aleatoria, al final siempre será un batiburrillo de sus datos de entrenamiento, nunca creará nada totalmente nuevo.

#55 parece que no entiendes como funciona una IA. Una IA no se autoentrena iterativamente, se entrena una sola vez con los datos de entrenamiento y obtienes un modelo que es el que luego hace las predicciones (Textos, imagenes, etc). Para que una IA genere nuevos resultados hay que volver a reentrenarla con nuevos datos de entrenamiento, y meterle como datos de entrenamiento sus propias predicciones es una muy mala decisión, que a la larga resultaria en una IA que hace predicciones absurdas y sin sentido, pues le estás dando como datos de entrenamiento datos que no son reales, sino predicciones que tienen un margen de error, es decir, le estás dando como válidos unos datos que en parte serán erróneos, y luego hará predicciones en base a ellos, con lo que tendrás un mayor porcentaje de predicciones erróneas. Repite el proceso hast ael infinito y acabas con predicciones sin sentido en la mayoría de casos.

En cuanto a lo de "añadir una semilla aleatoria", todas las IAs que están de moda, como ChatGTP o Dall-E, ya tienen aleatoriedad, si no la tuviesen siempre generarían el mismo output para cada input. Además esto no tiene nada que ver con generar nuevo conocimiento, te pongo un ejemplo simple: por mucha aleatoriedad que le metas, si los datos de entrenamiento son Harry Potter y Spiderman, las historias resultantes siempre serán una mezcla de estas dos, cada vez diferentes tomando partes aleatorias de cada una de ellas, pero siempre una mezcla de estas dos al fin y al cabo. No hay generación de historias nuevas.

#57 Primero, tengo una idea de como van las IAs (sin ser experto, claro).

" meterle como datos de entrenamiento sus propias predicciones es una muy mala decisión, que a la larga resultaria en una IA que hace predicciones absurdas y sin sentido"

Segundo, justo esto que pones es lo siguiente que se están planteando con chatGPT (o GPT4), que pueda tener conversaciones consigo mismo. De nuevo, estamos hablando de modelos futuros, no del actual; y parece que justo esto de "Una IA no se autoentrena iterativamente" es lo que va a cambiar.

Tercero, igual que mucho del arte moderno de hoy en día no tiene sentido para muchos humanos, lo mismo podría pasar con IAs; "absurdo y sin sentido" aplicado a la originalidad no es un tema baladí (y sí muy subjetivo).

Por ultimo, tu ejemplo de Harry Potter y Spiderman es absurdo. Es como si coges a Tarzan, antes de que aprendiera a hablar, y le pides que te crea una historia; te va a contar algo sobre la selva. Si limitas una inteligencia artificialmente..... Lo estás limitando, obviamente.

Yo dejo ya aquí la conversación, que la calidad de los argumentos (por ambas partes) ya no compensa dedicarle más tiempo.
Muchas gracias por el intercambio de ideas.

#59 me parece evidente que no sabes como funciona una IA.

Sin intención de hacer una falacia de autoridad ni nada parecido, soy ingeniero informático y por ello estudié hace no mucho todos los modelos de inteligencia artificial, incluido los modelos en que se basa ChatGPT, concretamente machine learning y más concretamente redes neuronales. Lo primero de todo es que igual que cualquier otra red neuronal o cualquier otro modelo de machine learning, ChatGPT no se reentrena con su uso, sino que requiere otro proceso de aprendizaje totalmente nuevo (De ahí que en el footer te ponga la versión con la fecha en que ha sido entrenado), añadiendo nuevos datos de entrenamiento o cambiando parametros en el modelo. Pensar que una IA se reentrena automáticamente durante su uso es un error común que comete quien no las ha estudiado. Todavía no existe una IA capaz de hacer esto, precisamente por lo que te he explicado en el comentario anterior, porque eso llevaría a que se incluyan errores en sus datos de entrenamiento. Para evitar esto, los datos de entrenamiento son elegidos y tratados cuidadosamente, o deberían serlo, por un ingeniero de datos, si lo automatizas te cargas la base de un buen entrenamiento.

Dicho esto, que ChatGPT tenga conversaciones consigo mismo es totalmente absurdo, pues para que eso tenga sentido primero debería usar un nuevo modelo con autoentrenamiento, el cual repito no existe, y segundo estaría creando un circulo vicioso de meter datos de entrenamiento erróneos. No debes creerte todo lo que lees en los medios, porque en el 99% de los casos está escrito por "periodistas" que no tienen ni puñetera idea del tema sobre el que están escribiendo, incluso aunque sean "periodistas" aficionados a la materia, como por ejemplo los periodistas del motor o los de webs de tecnología estilo Xataka.

Por ultimo, el ejemplo de Harry Potter y Spiderman es una simplificación para que entiendas el concepto, si sustituyes estas dos historias por todas las obras de literatura existentes el punto es el mismo, por mucho que cada respuesta sea aleatoria, al final siempre será un batiburrillo de sus datos de entrenamiento, nunca creará nada totalmente nuevo.

#30, #32, alphafold ha conseguido resolver el problema de la predicción del pliegue tridimensional de las proteínas entrenándola a partir de los limitados ejemplos conocidos. Ningún equipo de investigación lo logró utilizando una aproximación basada en modelos de física simulados. Es decir, ha logrado crear conocimiento. Sin alma, sin conciencia de lo que hace y sin voluntad de hacerlo para un fin más elevado. Pero ha logrado algo descubrir patrones, que los humanos no habíamos logrado descubrir antes.

#36 tu mismo lo has dicho, descubrir patrones que ya están ahí, y eso a su vez ha permitido a los investigadores generar nuevo conocimiento. Y es que la IA es simplemente eso: estadistica automatizada, y por lo tanto sus funciones están limitadas a lo que permite hacer la estadística, que se puede resumir en descubrir patrones y repetirlos.

#39, los patrones que ha encontrado Alphafold en la forma de plegarse las proteínas no sabemos dónde están, porque estas redes neuronales son tan profundas que la forma en la que interactúan sus decenas de miles de parámetros entre sí son una caja negra inescrutable. Los humanos solo podemos trabajar con el output y el input del modelo, pero no podemos desentrañar lo que pasa dentro realmente.

¿En este caso dónde está este nuevo conocimiento que permite predecir el pliegue de proteínas, si no es en la red neuronal inentendible para nosotros?

#40 no conozco el caso del que estás hablando, así que no voy a opinar sobre ello. Solo decir que parece que ni tú lo conoces, porque primero dices que ha conseguido resolverlo para después decir que no se sabe, por lo tanto lo que extraigo es que a veces acierta y otras veces no, con mayor o menos acierto, como cualquier otro modelo estadístico. Eso no es generar conocimiento, es tirar una respuesta y cruzar los dedos, comprobando después manualmente si el resultado es válido o no. Generar conocimiento sería descubrir un patrón que permita acertar en el 100% de ocasiones, incluso aunque ese patrón esté oculto dentro del modelo entrenado. Discutir sin tener los datos reales sobre todo esto es lo mismo que nada.

#62, conozco el caso bastante bien.

A grandes rasgos te diré que el problema del pliegue de las proteínas es un problema fundamental de la biología, al resolverse permite a los biólogos moleculares acelerar sus investigaciones relacionadas con ellas muchísimo. Se sabe que la forma en que se pliegan viene determinada por la secuencia de aminoácidos que la conforman pero es un sistema demasiado complejo para que ningún modelo hasta ahora haya sido capaz de predecir su forma basándose en simulaciones físicas de como interactúan las moléculas que constituyen los aminoácidos que las conforman. La única manera efectiva de determinar su forma era cristalizandolas y midiendo sus propiedades con instrumentos muy específicos pero era un proceso extremadamente caro y delicado. Por eso solo se conocía una pequeñísima parte de la forma del conjunto total de proteínas.

Los investigadores de Google decidieron aproximarse al problema de otra manera, en lugar de intentar saber como interactúan los aminoacidos directamente, decidieron entrenar un modelo de aprendizaje profundo para que lo aprendiera a partir de los pocos miles de proteínas cuya forma era conocida. Para convertir los datos tridimensionales el números construyeron una matriz de distancias entre cada uno de los aminoácidos. Así el modelo recibía un vector (secuencia de aminoácidos) y devolvía una matriz de coste entre cada aminoácido. A partir de esta matriz y mediante el método estadístico podían reconstruir la forma tridimensional de la proteína.

Se comprobó que funcionaba bien para cualquier cadena de aminoácidos y el problema abierto de la predicción de la forma de las proteínas quedó resuelto con una precisión jamás lograda por ningún equipo de investigación.

¿Problema? Que el modelo que recibe el vector y lo convierte en una matriz es una caja negra imposible de descifrar pero que contiene el conocimiento necesario para resolver el problema del pliegue de proteínas.

Es un problema complejo, pero he intentado explicarlo de la forma más entendible posible. En internet tienes cientos de artículos que hablan sobre ello en profundidad.

https://es.m.wikipedia.org/wiki/AlphaFold

#63 me ha bastado leer dos párrafos para comprobar que lo que he supuesto en el comentario #62 era cierto, y por ende que lo acabas de decir tú es falso, y el problema no ha quedado resulto ni funciona para cualquier proteína. Es simplemente una predicción, como cualquier otra IA, y además esta tiene un margen de error muy alto:

En alrededor de dos tercios de las proteínas, AlphaFold 2 obtuvo una puntuación superior a 90 en la prueba de distancia global (GDT), que compara las predicciones de los programas con las estructuras determinadas experimentalmente; una puntuación de 100 denota una coincidencia completa.

Vamos, que ni siquiera es capaz de acertar con todas las proteínas que cuya estructura ha sido determinada manualmente.

#68, otro spoiler, todos los modelos descritos por la ciencia predicen la realidad con un margen de confianza determinado. Te crees que no es nuevo conocimiento ser capaz de hacerlo con este grado de precisión?

Ponerme a discutir contigo en plan cuñao sobre lo relevante que ha sido AlphaFold en la biología molecular empieza a ser bastante ridículo. Así que te cito algunas fuentes importantes y me retiro.

‘It will change everything’: DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures
https://www.nature.com/articles/d41586-020-03348-4

AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology
https://www.deepmind.com/blog/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology

DeepMind’s AlphaFold2 Solves the Long-Stood Protein-Folding Problem
https://www.analyticsinsight.net/deepminds-alphafold2-solves-the-long-stood-protein-folding-problem/

One of the Biggest Problems in Biology Has Finally Been Solved
https://www.scientificamerican.com/article/one-of-the-biggest-problems-in-biology-has-finally-been-solved/

#32 la diferencia entre la historia "nueva" que puede crear un humano y la que puede crear ChatGTP o una IA similar, es que aunque en ambos casos las dos estarán "inspiradas" en mayor o menor medida en otra historia previa (Totalmente en el caso de la IA), esa historia previa siempre la habrá creado otro humano. Por lo tanto remontando al inicio de los tiempos, donde no había ni lengua escrita, evidentemente las primeras historias las crearon los humanos, las fueron transmitiendo primero boca a boca y después por escrito, y sobre ellas o basadas en ellas se han ido creando nuevas. Por lo tanto el humano siempre es la fuente del conocimiento, mientras que la IA en este momento se limita a hacer batiburrillos de historias ya existentes. Es una diferencia abismal.

Lo mismo se puede aplicar a cualquier otro tipo de IA, por ejemplo a las IAs de generación de imágenes. Las imágenes que crea son innegablemente nuevas, no hay otra igual, pero no dejan de ser batiburrillos de las imágenes que usa en su proceso de entrenamiento, que a su vez son imágenes creadas por humanos o directamente fotografías del mundo real. Por lo tanto si a partir de ahora solo generasemos imágenes mediante IA, no aparecerían nuevos estilos de pintura o fotografia. Es más, si a partir del siglo XV solo se hubiesen creado imágenes por IA, no tendríamos el realismo, el impresionismo, el surrealismo, etc, etc.. porque estos estilos son creaciones humanas. Dicho de otra forma, le puedes decir a una IA que te haga un nuevo cuadro de un caballo con estilo impresionista, pero no le puedes decir a una IA que te cree un nuevo estilo.

#45 Tu mismo estás diciendo que la única diferencia entre la historia nueva de una IA o un humano, es que ambos están inspirados por historias anteriores creados por humanos.... Vamos, que entre la historia nueva que te puedas inventar tu y una IA, no hay gran diferencia.

Entiendo tu argumento de que algo en el progreso humano ha ido añadiendo "algo nuevo" en cada iteración de "historias nuevas" (y por tanto el origen de la "primera historia"). Pero es lo que te he escrito antes, una semilla aleatoria dentro de un modelo IA podría hacer esa misma función. En tu hipotético ejemplo donde el arte se hiciera solo con IA desde el siglo XV, estás aleatoriedades generarían evolución artística. Habría que ver como serian las corrientes artísticas (mediante interacción entre distintas IAs??), pero evolución podría haber sin problema.

#55 parece que no entiendes como funciona una IA. Una IA no se autoentrena iterativamente, se entrena una sola vez con los datos de entrenamiento y obtienes un modelo que es el que luego hace las predicciones (Textos, imagenes, etc). Para que una IA genere nuevos resultados hay que volver a reentrenarla con nuevos datos de entrenamiento, y meterle como datos de entrenamiento sus propias predicciones es una muy mala decisión, que a la larga resultaria en una IA que hace predicciones absurdas y sin sentido, pues le estás dando como datos de entrenamiento datos que no son reales, sino predicciones que tienen un margen de error, es decir, le estás dando como válidos unos datos que en parte serán erróneos, y luego hará predicciones en base a ellos, con lo que tendrás un mayor porcentaje de predicciones erróneas. Repite el proceso hast ael infinito y acabas con predicciones sin sentido en la mayoría de casos.

En cuanto a lo de "añadir una semilla aleatoria", todas las IAs que están de moda, como ChatGTP o Dall-E, ya tienen aleatoriedad, si no la tuviesen siempre generarían el mismo output para cada input. Además esto no tiene nada que ver con generar nuevo conocimiento, te pongo un ejemplo simple: por mucha aleatoriedad que le metas, si los datos de entrenamiento son Harry Potter y Spiderman, las historias resultantes siempre serán una mezcla de estas dos, cada vez diferentes tomando partes aleatorias de cada una de ellas, pero siempre una mezcla de estas dos al fin y al cabo. No hay generación de historias nuevas.

#57 Primero, tengo una idea de como van las IAs (sin ser experto, claro).

" meterle como datos de entrenamiento sus propias predicciones es una muy mala decisión, que a la larga resultaria en una IA que hace predicciones absurdas y sin sentido"

Segundo, justo esto que pones es lo siguiente que se están planteando con chatGPT (o GPT4), que pueda tener conversaciones consigo mismo. De nuevo, estamos hablando de modelos futuros, no del actual; y parece que justo esto de "Una IA no se autoentrena iterativamente" es lo que va a cambiar.

Tercero, igual que mucho del arte moderno de hoy en día no tiene sentido para muchos humanos, lo mismo podría pasar con IAs; "absurdo y sin sentido" aplicado a la originalidad no es un tema baladí (y sí muy subjetivo).

Por ultimo, tu ejemplo de Harry Potter y Spiderman es absurdo. Es como si coges a Tarzan, antes de que aprendiera a hablar, y le pides que te crea una historia; te va a contar algo sobre la selva. Si limitas una inteligencia artificialmente..... Lo estás limitando, obviamente.

Yo dejo ya aquí la conversación, que la calidad de los argumentos (por ambas partes) ya no compensa dedicarle más tiempo.
Muchas gracias por el intercambio de ideas.

#59 me parece evidente que no sabes como funciona una IA.

Sin intención de hacer una falacia de autoridad ni nada parecido, soy ingeniero informático y por ello estudié hace no mucho todos los modelos de inteligencia artificial, incluido los modelos en que se basa ChatGPT, concretamente machine learning y más concretamente redes neuronales. Lo primero de todo es que igual que cualquier otra red neuronal o cualquier otro modelo de machine learning, ChatGPT no se reentrena con su uso, sino que requiere otro proceso de aprendizaje totalmente nuevo (De ahí que en el footer te ponga la versión con la fecha en que ha sido entrenado), añadiendo nuevos datos de entrenamiento o cambiando parametros en el modelo. Pensar que una IA se reentrena automáticamente durante su uso es un error común que comete quien no las ha estudiado. Todavía no existe una IA capaz de hacer esto, precisamente por lo que te he explicado en el comentario anterior, porque eso llevaría a que se incluyan errores en sus datos de entrenamiento. Para evitar esto, los datos de entrenamiento son elegidos y tratados cuidadosamente, o deberían serlo, por un ingeniero de datos, si lo automatizas te cargas la base de un buen entrenamiento.

Dicho esto, que ChatGPT tenga conversaciones consigo mismo es totalmente absurdo, pues para que eso tenga sentido primero debería usar un nuevo modelo con autoentrenamiento, el cual repito no existe, y segundo estaría creando un circulo vicioso de meter datos de entrenamiento erróneos. No debes creerte todo lo que lees en los medios, porque en el 99% de los casos está escrito por "periodistas" que no tienen ni puñetera idea del tema sobre el que están escribiendo, incluso aunque sean "periodistas" aficionados a la materia, como por ejemplo los periodistas del motor o los de webs de tecnología estilo Xataka.

Por ultimo, el ejemplo de Harry Potter y Spiderman es una simplificación para que entiendas el concepto, si sustituyes estas dos historias por todas las obras de literatura existentes el punto es el mismo, por mucho que cada respuesta sea aleatoria, al final siempre será un batiburrillo de sus datos de entrenamiento, nunca creará nada totalmente nuevo.

#26 hay una diferencia muy clara, y es que el humano puede generar y genera nuevo conocimiento, mientras que ChatGPT no. Y de hecho ninguna AI actual genera nuevo conocimiento, simplemente automatiza tareas. Una IAG si que debería generar nuevo conocimiento, pues realmente entendería los temas a tratar, y eso le permitiría ampliarlos, el problema es que la IAG solo existe de forma teórica y no hay nada real que se le acerque minimamente.

#30 Estoy bastante de acuerdo con lo que dices.

Pero ChatGPT ya te puede crear una historia de la nada. Vale que es un batiburrillo de otras cosas que ha "leído" o asimilado durante el entrenamiento.... Pero me puedes asegurar que en el caso de un humano no es prácticamente lo mismo?

Quizás en un futuro poniendo un componente aleatorio en alguna versión del modelo se soluciona eso de la falta de originalidad....

#30, #32, alphafold ha conseguido resolver el problema de la predicción del pliegue tridimensional de las proteínas entrenándola a partir de los limitados ejemplos conocidos. Ningún equipo de investigación lo logró utilizando una aproximación basada en modelos de física simulados. Es decir, ha logrado crear conocimiento. Sin alma, sin conciencia de lo que hace y sin voluntad de hacerlo para un fin más elevado. Pero ha logrado algo descubrir patrones, que los humanos no habíamos logrado descubrir antes.

#36 tu mismo lo has dicho, descubrir patrones que ya están ahí, y eso a su vez ha permitido a los investigadores generar nuevo conocimiento. Y es que la IA es simplemente eso: estadistica automatizada, y por lo tanto sus funciones están limitadas a lo que permite hacer la estadística, que se puede resumir en descubrir patrones y repetirlos.

#39, los patrones que ha encontrado Alphafold en la forma de plegarse las proteínas no sabemos dónde están, porque estas redes neuronales son tan profundas que la forma en la que interactúan sus decenas de miles de parámetros entre sí son una caja negra inescrutable. Los humanos solo podemos trabajar con el output y el input del modelo, pero no podemos desentrañar lo que pasa dentro realmente.

¿En este caso dónde está este nuevo conocimiento que permite predecir el pliegue de proteínas, si no es en la red neuronal inentendible para nosotros?

#40 no conozco el caso del que estás hablando, así que no voy a opinar sobre ello. Solo decir que parece que ni tú lo conoces, porque primero dices que ha conseguido resolverlo para después decir que no se sabe, por lo tanto lo que extraigo es que a veces acierta y otras veces no, con mayor o menos acierto, como cualquier otro modelo estadístico. Eso no es generar conocimiento, es tirar una respuesta y cruzar los dedos, comprobando después manualmente si el resultado es válido o no. Generar conocimiento sería descubrir un patrón que permita acertar en el 100% de ocasiones, incluso aunque ese patrón esté oculto dentro del modelo entrenado. Discutir sin tener los datos reales sobre todo esto es lo mismo que nada.

#62, conozco el caso bastante bien.

A grandes rasgos te diré que el problema del pliegue de las proteínas es un problema fundamental de la biología, al resolverse permite a los biólogos moleculares acelerar sus investigaciones relacionadas con ellas muchísimo. Se sabe que la forma en que se pliegan viene determinada por la secuencia de aminoácidos que la conforman pero es un sistema demasiado complejo para que ningún modelo hasta ahora haya sido capaz de predecir su forma basándose en simulaciones físicas de como interactúan las moléculas que constituyen los aminoácidos que las conforman. La única manera efectiva de determinar su forma era cristalizandolas y midiendo sus propiedades con instrumentos muy específicos pero era un proceso extremadamente caro y delicado. Por eso solo se conocía una pequeñísima parte de la forma del conjunto total de proteínas.

Los investigadores de Google decidieron aproximarse al problema de otra manera, en lugar de intentar saber como interactúan los aminoacidos directamente, decidieron entrenar un modelo de aprendizaje profundo para que lo aprendiera a partir de los pocos miles de proteínas cuya forma era conocida. Para convertir los datos tridimensionales el números construyeron una matriz de distancias entre cada uno de los aminoácidos. Así el modelo recibía un vector (secuencia de aminoácidos) y devolvía una matriz de coste entre cada aminoácido. A partir de esta matriz y mediante el método estadístico podían reconstruir la forma tridimensional de la proteína.

Se comprobó que funcionaba bien para cualquier cadena de aminoácidos y el problema abierto de la predicción de la forma de las proteínas quedó resuelto con una precisión jamás lograda por ningún equipo de investigación.

¿Problema? Que el modelo que recibe el vector y lo convierte en una matriz es una caja negra imposible de descifrar pero que contiene el conocimiento necesario para resolver el problema del pliegue de proteínas.

Es un problema complejo, pero he intentado explicarlo de la forma más entendible posible. En internet tienes cientos de artículos que hablan sobre ello en profundidad.

https://es.m.wikipedia.org/wiki/AlphaFold

#63 me ha bastado leer dos párrafos para comprobar que lo que he supuesto en el comentario #62 era cierto, y por ende que lo acabas de decir tú es falso, y el problema no ha quedado resulto ni funciona para cualquier proteína. Es simplemente una predicción, como cualquier otra IA, y además esta tiene un margen de error muy alto:

En alrededor de dos tercios de las proteínas, AlphaFold 2 obtuvo una puntuación superior a 90 en la prueba de distancia global (GDT), que compara las predicciones de los programas con las estructuras determinadas experimentalmente; una puntuación de 100 denota una coincidencia completa.

Vamos, que ni siquiera es capaz de acertar con todas las proteínas que cuya estructura ha sido determinada manualmente.

#32 la diferencia entre la historia "nueva" que puede crear un humano y la que puede crear ChatGTP o una IA similar, es que aunque en ambos casos las dos estarán "inspiradas" en mayor o menor medida en otra historia previa (Totalmente en el caso de la IA), esa historia previa siempre la habrá creado otro humano. Por lo tanto remontando al inicio de los tiempos, donde no había ni lengua escrita, evidentemente las primeras historias las crearon los humanos, las fueron transmitiendo primero boca a boca y después por escrito, y sobre ellas o basadas en ellas se han ido creando nuevas. Por lo tanto el humano siempre es la fuente del conocimiento, mientras que la IA en este momento se limita a hacer batiburrillos de historias ya existentes. Es una diferencia abismal.

Lo mismo se puede aplicar a cualquier otro tipo de IA, por ejemplo a las IAs de generación de imágenes. Las imágenes que crea son innegablemente nuevas, no hay otra igual, pero no dejan de ser batiburrillos de las imágenes que usa en su proceso de entrenamiento, que a su vez son imágenes creadas por humanos o directamente fotografías del mundo real. Por lo tanto si a partir de ahora solo generasemos imágenes mediante IA, no aparecerían nuevos estilos de pintura o fotografia. Es más, si a partir del siglo XV solo se hubiesen creado imágenes por IA, no tendríamos el realismo, el impresionismo, el surrealismo, etc, etc.. porque estos estilos son creaciones humanas. Dicho de otra forma, le puedes decir a una IA que te haga un nuevo cuadro de un caballo con estilo impresionista, pero no le puedes decir a una IA que te cree un nuevo estilo.

#45 Tu mismo estás diciendo que la única diferencia entre la historia nueva de una IA o un humano, es que ambos están inspirados por historias anteriores creados por humanos.... Vamos, que entre la historia nueva que te puedas inventar tu y una IA, no hay gran diferencia.

Entiendo tu argumento de que algo en el progreso humano ha ido añadiendo "algo nuevo" en cada iteración de "historias nuevas" (y por tanto el origen de la "primera historia"). Pero es lo que te he escrito antes, una semilla aleatoria dentro de un modelo IA podría hacer esa misma función. En tu hipotético ejemplo donde el arte se hiciera solo con IA desde el siglo XV, estás aleatoriedades generarían evolución artística. Habría que ver como serian las corrientes artísticas (mediante interacción entre distintas IAs??), pero evolución podría haber sin problema.

#55 parece que no entiendes como funciona una IA. Una IA no se autoentrena iterativamente, se entrena una sola vez con los datos de entrenamiento y obtienes un modelo que es el que luego hace las predicciones (Textos, imagenes, etc). Para que una IA genere nuevos resultados hay que volver a reentrenarla con nuevos datos de entrenamiento, y meterle como datos de entrenamiento sus propias predicciones es una muy mala decisión, que a la larga resultaria en una IA que hace predicciones absurdas y sin sentido, pues le estás dando como datos de entrenamiento datos que no son reales, sino predicciones que tienen un margen de error, es decir, le estás dando como válidos unos datos que en parte serán erróneos, y luego hará predicciones en base a ellos, con lo que tendrás un mayor porcentaje de predicciones erróneas. Repite el proceso hast ael infinito y acabas con predicciones sin sentido en la mayoría de casos.

En cuanto a lo de "añadir una semilla aleatoria", todas las IAs que están de moda, como ChatGTP o Dall-E, ya tienen aleatoriedad, si no la tuviesen siempre generarían el mismo output para cada input. Además esto no tiene nada que ver con generar nuevo conocimiento, te pongo un ejemplo simple: por mucha aleatoriedad que le metas, si los datos de entrenamiento son Harry Potter y Spiderman, las historias resultantes siempre serán una mezcla de estas dos, cada vez diferentes tomando partes aleatorias de cada una de ellas, pero siempre una mezcla de estas dos al fin y al cabo. No hay generación de historias nuevas.

#57 Primero, tengo una idea de como van las IAs (sin ser experto, claro).

" meterle como datos de entrenamiento sus propias predicciones es una muy mala decisión, que a la larga resultaria en una IA que hace predicciones absurdas y sin sentido"

Segundo, justo esto que pones es lo siguiente que se están planteando con chatGPT (o GPT4), que pueda tener conversaciones consigo mismo. De nuevo, estamos hablando de modelos futuros, no del actual; y parece que justo esto de "Una IA no se autoentrena iterativamente" es lo que va a cambiar.

Tercero, igual que mucho del arte moderno de hoy en día no tiene sentido para muchos humanos, lo mismo podría pasar con IAs; "absurdo y sin sentido" aplicado a la originalidad no es un tema baladí (y sí muy subjetivo).

Por ultimo, tu ejemplo de Harry Potter y Spiderman es absurdo. Es como si coges a Tarzan, antes de que aprendiera a hablar, y le pides que te crea una historia; te va a contar algo sobre la selva. Si limitas una inteligencia artificialmente..... Lo estás limitando, obviamente.

Yo dejo ya aquí la conversación, que la calidad de los argumentos (por ambas partes) ya no compensa dedicarle más tiempo.
Muchas gracias por el intercambio de ideas.

#29 Yo lo logré tras unos cuantas mejoras e intentos.
Es imposible ir más allá de la "superficie" y hay un texto que pone "the end"

#39 Es posible si te pasas el juego bien. Después de eso, hay una zona llena de huevos de pascua. Y si pasas esa zona, ya es vuelo infinito sin encontrarte nada.

#39 Es posible, completando el juego. Hay un par de cosas chulas más allá de la esfera de cristal.

#16 Si te dopas suficiente puedes atravesarlo. Pero luego yo no pude ganar a esa gravedad. Y lo dejé ahí porque desde el móvil al menos ya estaba mareao.

#19

#26 Correcto, creo que me ha pasado a mi también. También parece haber un pasaje que lo atraviesa, pero te tienes que dopar mucho mucho para atravesarlo (yo no lo he conseguido de esa forma).

#29 Yo lo logré tras unos cuantas mejoras e intentos.
Es imposible ir más allá de la "superficie" y hay un texto que pone "the end"

#39 Es posible si te pasas el juego bien. Después de eso, hay una zona llena de huevos de pascua. Y si pasas esa zona, ya es vuelo infinito sin encontrarte nada.

#39 Es posible, completando el juego. Hay un par de cosas chulas más allá de la esfera de cristal.

#109 No es necesario: "DOS aviones me han atacado, tengo pruebas, misilazo que te crió en defensa propia." ¯\_( ツ )_/¯

#109 Con que tuviera un mechero haciendo chispitas se van los dos abajo

#52 sin duda, quejarse a la escuela puede ser poco eficaz

#52 Eso es cierto. Yo, como tutor, he hecho esa recomendación más de una vez. Y funciona, tanto que la propia amenaza corta de raíz muchos problemas

#24 "Pero habrá que hacer un esfuerzo para ocupar todo ese espacio; porque sino, cuanto espacio desaprovechado!"

Yo tambien he visto Contact.

#31 Mi referencia es una mezcla entre Contact y un libro corto que me gustó muchísimo, "Jinetes de la antorcha".

#57 Creo que se refieren, siendo ucraniana, a el lado de la limpieza etnica que van a hacer si ganan en el que va a estar.

#57 Nacionalidad rusa tienen todos los ciudadanos de la parte ocupada desde el momento de la anexión. Pero eso sería aceptar los postulados rusos.

Ella es ucraniana Pro Rusa, no rusa, tienes la info en ese enlace con su biografía escrita por Ucranianos no simpatizantes con Rusia que ella desde 2014 ha estado a favor de Rusia no que tenga nacionalidad: https://evocation.info/en/anastasia-yelsukova/

Claro, periodista "rusa" se refiere a que cubre el lado del conflicto ruso, no a la nacionalidad. Una buena voltereta con pirueta y triple tirabuzón con tal de justificar algo que es propaganda a todas luces intentando ocultar que hay ucranianos a favor de Rusia. Y periodista finlandés es que está a favor del lado de Finlandia. Lo que inventáis para tratar justificar.

#72 y que el gobierno recaude más, está mal. Pregunto. Ojo que soy de los que piensan que el iva es un impuesto injusto.

#75 pues sí, está feo. Es lo que estaba diciendo más arriba:

En cualquier caso es inmoral que mientras la gente suda tinta para comprar una barra de pan el gobierno se este llenando más y más sus bolsillos

#113 El gobierno ingresa exactamente lo mismo. De hecho el gobierno no ingresa un céntimo, solo gasta

#113 pero es que no entiendo porque piensas (o eso interpreto) que esta mal que se "llene los bolsillos" el gobierno. De lo que recaude el gobierno es de donde se pagan los servicios públicos... estas en contra de los servicios publicos?

#130 los intereses de los políticos y los tuyos no son los mismos. Que le vaya al gobierno no significa que te vaya ir bien a ti.

Por otro lado lo de los servicios públicos. Llega el gobierno, se acerca a una familia de MILEURISTAS y le quitan 250€.

Cuando se quejan le dices: "No esque, este dinero lo voy a gastar en los desfavorecidos".

Aun suponiendo que es verdad (que no). Pues hombre, no les quites dinero a familia que vayan muy mal económicamente.

Los alimentos no deberían pagar IVA precisamente porque es un bien básico. Las familias que cobren menos de 1300€ al mes tampoco deberían pagar nada de IRPF.

#133 ufff...el cacao que tienes es interesante. Los intereses de los políticos no son los mios, obvio, por eso votas programas más a la "izquierda" o a la derecha, otra cosa es que los cumplan otro debate, para eso luego castigas con el voto.
Lo de que a una familia de mileuristas le quita 250€...de donde se los quita? De impuestos sobre el trabajo? De impuestos para la SS? Como mantenemos los servicios publicos si no es con impuestos?
Los impuestos al rendimiento del trabajo son PROGRESIVOS, estoy a tope con ellos, el del iva si lo veo injusto, puede que necesario, pero injusto.
Esa familia que está pasando apuros es justo a la que ayudan unos impuestos altos a los tramos de rendimiento alto del trabajo.
Quien se queja y le contestan que es para los desfavorecidos? En qué tv dicen eso? Y si así fuera porqué está mal? Los desfavorecidos no se les debe ayudar? Es eso lo que planteas?
Resumiendo,
Completamente de acuerdo con que los alimentos básicos, no deberían tener iva...y deberían tener su precio regulado al igual que la vivienda.
Los tramos de impuestos sobre el trabajo me parecen correctos.
Que el gobierno, sea este nacional, regional o local recaude más, me parece una buena noticia. Como gestione lo recaudado es otro tema y dependerá de su ideología, allá cada cual con lo votado.

Salud y república

#140 no lo creo. De hecho te lo puedo justificar todo con datos, que puedes contratar en Google si quieres. Te lo voy contando a lo largo del comentario.

Los intereses del político no son los del votante. El político a lo sumo lo que quiere s

Un mileurista paga 250€ entre IVA, IRPF, S.S, impuesto a la electricidad, impuesto a los carburantes, IBI, etc... Casi estoy siendo generoso con esa cantidad.

#140 lo de los servicios públicos. Habría que mirar que servicios queremos conservar. De entrada te digo que la sanidad es un 12,5% del presupuesto. Vamos que podríamos eliminar el IVA y dejar exento de IRPF a las rentas menores a 30k... Y aún tendríamos dinero de sobra para sanidad. Pero claro, a los políticos les gusta pintar ese drama apocalíptico.


Por supuesto que va a haber impuestos. Mi punto esque los impuestos actuales son confiscatorios. La presión fiscal es del 42%, eso quiere decir que el ciudadano medio esta pagando un 42% entre impuestos directos e indirectos. Es una puta barbaridad.

La regulación de precios no funciona. Es un fracaso económico y está de sobra demostrado por la cantidad de casos que tenemos en la historia, tanto reciente como antigua.

En resumen, si el gobierno recauda más. Suele ser porque te está quitando más para luego devolvértelo de una forma dudosa porque el despilfarro de dinero público es exagerado. Y como te dije, la sanidad y educación son partidas pequeñas en los presupuestos. No sé porqué se usan como bandera.

#113 el gobierno no llena sus bolsillos. Si acaso, las Arcas del Estado a las que está el servicio el Gobierno de turno junto a las distintas administraciones para gestionarlo.

#146 y lo gestionan para poner a asesores amigos, darse viajes a Nueva York, y crear ayudas con las que comprar votos usando ese dinero público.

#52 a poco que te compres toalla, mochila, chanclas, gorro, gafas, reloj... O cascos de música subacusticos, ya te pones en 200€ y luego paga la piscina...

200€ no es nada... Se van Volando

#30 eso es caro? Cualquier hobby o deporte te cuesta más...

#50 Comparado con los 200€ que parece ser suficiente para la esgrima deportiva como dice #4, pues si es mas caro, si. Y por supuesto que hay hobbies mas caros, e incluso mas baratos también (por ejemplo natación).

#52 a poco que te compres toalla, mochila, chanclas, gorro, gafas, reloj... O cascos de música subacusticos, ya te pones en 200€ y luego paga la piscina...

200€ no es nada... Se van Volando

#105 como muestra minúscula podrías poner los civiles de Lichisiank que filmo la televisión francesa que esperan que los rusos los liberen y se quedan en una ciudad disputada a esperar a que rusos/RPL los controle.

O el video del soldado Ucraniano que no entiende que los civiles pinten "Z" en la ciudad que defienden.

8 años de tirania de los gobiernos del Maidan.... y ahora pais candidato a la UE, vergüenza