#53 Estoy de acuerdo.
Y antes de gobernar Rajoy era suficiente escribir en la barra de direcciones rae.es/demagogia . Pero llegaron esos "grandes gestores" y sólo hicieron estropear cosas.
#33 camarero, ponme una caña y una de demagogia!
#34 vas al diccionario de la RAE , buscas demagogia y después vuelve y me pides perdón con humildad, sabré perdonarte
#36 ve al diccionario de Espasa, buscas... Bueno, te lo busco yo, vuelves y dejas de manipular en los comentarios.
http://www.wordreference.com/definicion/demagogia
La RAE no es la Biblia.
#53 Estoy de acuerdo.
Y antes de gobernar Rajoy era suficiente escribir en la barra de direcciones rae.es/demagogia . Pero llegaron esos "grandes gestores" y sólo hicieron estropear cosas.
Últimamente noto un aumento de "escépticos" con el cambio climático. Buscar en Google no ayuda, ya que la mayor parte son panfletos de Greenpeace o lo opuesto.
¿Alguien tiene algún paper o algo serio donde quede claro que el cambio climático está causado por el hombre? Muchas gracias.
#8 Teniendo en cuenta que el nº de retrasados que creen que la tierra es plana aumenta... como para no aumentar los escépticos del cambio climático.
Dentro de poco aumentarán los que piensan que el sol gira alrededor de la tierra y los que piensan que la tierra es el centro del universo... algunos involucionan en vez de evolucionar
#9 el nº de retrasados que creen que la tierra es plana aumenta
Por tu comentario parece que también aumenta el número de gente que se saca sus datos del orificio trasero.
#20 No, cada vez hay más gente que lo piensa.
https://www.google.es/search?q=tierra+plana&rlz=1C1WPZA_enES743ES743&oq=tierra+plana&aqs=chrome..69i57j0l5.2095j0j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8
Búsqueda simple en google y verás que cada vez hay más noticias de gente que lo cree.
#21 cada vez hay más noticias de gente que (afirma que) lo cree cada vez más gente lo cree.
Del mismo modo que cada vez hay más noticias de violencia de género cada vez hay más violencia de género
#8 el cambio climático está (parcialmente) causado por el hombre, no deberías dudar de ello. La cuestión está en qué porcentaje del calentamiento observado se debe al CO2. Los modelos climáticos dicen que el 100%, y se equivocan. Esta misma noticia viene a desmentirlo, dado que achaca parte del calentamiento observado entre los 70 y 2000 al ciclo AMOC, mientras que según los modelos se debió al CO2.
#18 Tal y como lo expones, parece que el CO2 no tuviera nada que ver, cuando en la propia noticia se dice:
“The global climate models can project what’s going to happen long-term if carbon dioxide increases by a certain amount, but they currently lack the capability to predict surface warming in the next few decades, which requires a knowledge of how much the excess heat trapped by greenhouse gases is being absorbed by the oceans,”
Es decir, el CO2 es el que marca la tendencia de calentamiento a largo plazo, pero en periodos más cortos hay otros factores que pueden afectar a la velocidad anual de calentamiento, entre ellos el ciclo AMOC.
#22 Tal y como lo expones, parece que el CO2 no tuviera nada que ver
Pues lee otra vez. El CO2 es responsable de una parte.
Los modelos climáticos afirman que el CO2 es responsable de la totalidad del calentamiento observado entre 1970 y 2000 cuando en realidad había ciclos oceánicos fomentando el calentamiento. Como consecuencia, dan al CO2 un rol mayor del que le correspondía y por eso en cuanto el ciclo cambió fueron incapaces de explicar "la pausa". Sobrestiman el rol del CO2, que existe, pero es menor. Si tuviesen la correcta sensibilidad al CO2 y no tuviesen npi de ciclos oceánicos, habrían subestimado el calentamiento entre 1970-2000, pero la pausa posterior habría vuelto a poner las predicciones en su sitio.
El CO2 marca la tendencia a largo plazo, siempre que tu modelo tenga la sensibilidad al CO2 correcta. En caso contrario tus predicciones están condenadas a fallar cada vez por mayor diferencia.
#22 #28 como una imagen vale más que mil palabras, esta sería la diferencia entre un modelo que tiene la sensibilidad correcta al CO2 pero no sabe nada de ciclos oceánicos, y otro que no la tiene porque ha sido tuneado para dar el calentamiento correcto entre 1970-2000 basándose sólo en el CO2 (como los que utiliza el IPCC), y que por tanto tampoco sabe nada de ciclos oceánicos. Sólo la tendencia a largo plazo del primer modelo se parece algo a la realidad.
#28 Creo que en lo básico estamos de acuerdo. Sólo quería puntualizar que en ningún lugar del artículo se dice que el CO2 no sea el responsable del calentamiento global a largo plazo. En ningún caso quiero polemizar sobre los actuales modelos de predicción, por que no los conozco, y porque entiendo que la complejidad de los mismos debe ser bestial, con muchas variables interviniendo, mucho ruido en la recogida de datos, corto espacio temporal con datos más o menos fiables, por lo que margen de mejora seguro que tienen. De hecho:
"En caso contrario tus predicciones están condenadas a fallar cada vez por mayor diferencia."
La varianza de estimación de cualquier serie temporal no cíclica tiende a crecer a largo plazo. Obviamente crecerá menos cuanto más realista sea el modelo.
#31 tengo el convencimiento de que el CO2 será el principal responsable del calentamiento que experimentaremos a largo plazo, en eso coincido, pero también de que dicho calentamiento será bastante inferior al pronosticado ahora por el IPCC para el escenario de niveles de CO2 que finalmente tengamos. Serán de aproximadamente un grado más que ahora para finales de siglo. A eso añadiría que las consecuencias de ese calentamiento serán más positivas que negativas.
#32 Ok. En el 2100 vemos como ha quedado la cosa y retomamos la discusión 
#32 Por cierto, pareces bastante seguro en tus afirmaciones...estás implicado de alguna manera en este tipo de estudios? Los conoces por motivos profesionales o simplemente te interesan y por eso te has informado sobre ello? Personalmente me parece una materia muy interesante, pero tan compleja, que creo que lo dejaré como "cosas que hacer cuando me jubile", jaja
#8
Aquí habla del tema
https://es.m.wikipedia.org/wiki/Opinión_científica_sobre_el_cambio_climático
Buenas, quizá llego un poco tarde. Un placer leerte.
En mi caso, casi todos mis amigos me dicen que soy la persona más inteligente que conocen. Quizá sea por sacar notas sin estudiar.
Mi pregunta es la siguiente:
¿Cómo decidiste decantarte por una carrera profesional? Me apasionan muchas cosas y me frustra tener que dedicar la mayor parte de mi concentración diaria en un campo que solo me interesa. Acabo de decidir cambiar a la enseñanza para poder tocar más temas que me importan. ¿Te has sentido perdido intelectualmente, sin saber qué camino tomar?
Saludos y ¡gracias!
#49 sí hay diferencia. El govern es la delegación del gobierno de España en Cataluña. El gobierno de Italia es el que se supone que ha elegido todo el país.
#63 no hay diferencia. El govern es el que ha elegido sus votantes y el gobierno de italia es el que ha elegido sus votantes.
Y en ambos casos, la figura que debe formalizar la elección no lo hace sin que haya ninguna ley que lo justifique.
No te hagas pollas mentales para justificarte una diferencia que no existe.
#24 el sueldo mínimo son algo menos de 3000 CHF. Con 4000 vives aceptablemente bien, incluso ahorrando si no tienes hijos.
Los trabajos cualificados empiezan en 5000 o así.
#24 la sección de cultura es bastante buena. Y el rincón de los inmortales en Internet increíble para quien le guste el ajedrez.
#55 estaba pensando eso: si el sistema tiende a una productividad cada vez mayor, que se disparará cuando lleguen robots a otros puestos de trabajo, se acumula más capital por empresarios, quedando menos para los trabajadores. ¿Por qué el sistema de pensiones se tiene que pagar por los trabajadores?
#45 He tenido problemillas pa enlazar la web directamente :).
PD: que lo disfrute tu amigo. Otro amigo mío busca actividades que hacer mientras escucha todos esos podcasts.
PD2: Cebrián siempre suma.
Por si a alguien le interesa, hay un podcast de historia de España, Memorias de un tambor, contando episodios de nuestra historia con una pasión que ya quisiera mi profesora de historia del instituto. Su primer episodio lo dedica a la vuelta al mundo, buenísimo.
Dejo aquí el enlace: http://traffic.libsyn.com/forcedn/memoriasdeuntambor/01_-_La_Primera_Vuelta_al_Mundo_-_2014.mp3
#36 Donde estén los Pasajes de la Historia, del gran Juan Antonio Cebrián, que se quiten estas moderneces de mierrrrrrda
PD: Esteeeee... ¿y dónde dices que hay más como este? Es para un amigo... 
PD2: Vale, lo encontré: http://memoriasdeuntambor.com/inicio
#56 ánimo Magdalena. Sigue luchando por seguir adelante.
Es muy fácil criticar desde una buena posición y recriminar por no hacer una cruzada personal contra el sistema. Lo que es realmente difícil es una situación en la que reina la desesperanza y entiendo que un clavo ardiendo sea la única solución a la vista.
Lo dicho, ¡ánimo!
#15 está claro. No es la solución perfecta, pero una vez que no se puede reciclar, mejor hacerlo desaparecer a que esté flotando en el mar.
Ojeando esta publicación de Greenpeace, muy crítica con la incineración por supuesto, veo que la prioridad viene a ser: prevención, reutilización, reciclaje, incineración, vertedero.
(Me falta por mirar cuánto CO2 emite quemar tanto plástico, como bien dices. Pero veo más viable repoblar el Amazonas de árboles o encontrar otras soluciones que absorban el CO2 a reducir el plástico a la mitad)
https://archivo-es.greenpeace.org/espana/Global/espana/report/costas/091124-02.pdf
#11 creo que lo de los plásticos no reutilizables es inevitable. Los ejemplos que planteas tienen una alternativa viable, pero el plástico no.
La solución más realista la he encontrado en Suiza: todo lo que no se puede reciclar, se quema. Produces mucha energía y eliminas la mayor parte de contaminación.
Ojalá se propusieran medidas así.
#15 está claro. No es la solución perfecta, pero una vez que no se puede reciclar, mejor hacerlo desaparecer a que esté flotando en el mar.
Ojeando esta publicación de Greenpeace, muy crítica con la incineración por supuesto, veo que la prioridad viene a ser: prevención, reutilización, reciclaje, incineración, vertedero.
(Me falta por mirar cuánto CO2 emite quemar tanto plástico, como bien dices. Pero veo más viable repoblar el Amazonas de árboles o encontrar otras soluciones que absorban el CO2 a reducir el plástico a la mitad)
https://archivo-es.greenpeace.org/espana/Global/espana/report/costas/091124-02.pdf
#23 pregunta ignorante: qué métodos agresivos? tor?
#53 totalmente de acuerdo. Pero como país, si llega la subida de sueldo y nos pilla con las tareas sin hacer, nos va a hacer mucho daño. Otro problema más para las cuentas públicas que solo salen con el dinero del BCE.
En materia energética es de lo que más daño nos hace estar gobernados por esta oligarquía.
#52 Suiza: 45 horas. Y 20 días de vacaciones al año.
#5 hombre, en algún sitio tiene que haber un límite, aunque no esté claro dónde esté. Si la gente quiere poner un macrohotel en la cima del Mulhacén o si quieren votar expropiar a todos los judíos de sus bienes, hay que impedirlo.
Las gestiones del dinero público, como la de los bancos, ya que es de todos, habrá que decidirlo entre todos, y que los expertos se posicionen a favor o en contra.
Lo que concierne a derechos básicos de personas no se debe votar.
Lo que concierne a bienes naturales... Es un buen debate que quiere abrir #1.
#87 y el tejido empresarial no crees que es mucho más importante? Vuelvo con el ejemplo de Andalucía: emigramos por gusto o porque no hay trabajo?
Estamos hablando de desempleo por zonas, no por perfil de trabajadores.
#25 De verdad la tasa de desempleo de jóvenes depende de la educación? Y yo que no sabía que en Andalucía me había criado rodeado de gilipollas...
#56 lo del 2050 me refiero con los conocimientos actuales. Si llega el siguiente von Neumann mañana pues le aplaudiré como no puede ser de otra forma.
Si me puedes dar información sobre cómo se aplican redes neuronales a problemas complejos, como los de los ingenieros, te lo agradecería.
Intento ver las posibilidades dentro de mi campo (estructuras) y, si bien para casos fáciles como edificación en España seguramente se podrán usar, para casos complejos en los que hay que tener un conocimiento profundo de mecánica, me parece complicado.
Igualmente, el trabajo de un delineante, por mecánico que parezca, no creo que sea fácil de sustituir.
Según mi punto de vista, donde los datos de entrada y de salida sean bastante determinados es donde ahora mismo se puede avanzar más.
#60 depende del ingeniero, que la ingeniería es muy amplia.
Pero se me ocurre (sin saber demasiado del tema)
Caminos: una máquina con IA es capaz de establecer el recorrido más corto, más seguro, con menos esfuerzo mecánico a la hora de construir la carretera, con menos curvas (o menos cerradas) menor tiempos de desplazamiento, dandole un plano del terreno, población de la zona, hábitos de traslados de los habitantes diarios y estacionales y composición del suelo.
Puede coger toda esa información y construir una red de carreteras eficiente, económicamente mas barata y escalable en el futuro. Puede hacer todos los calculos y variables con una complejidad inviable para los humanos en un tiempo mucho más reducido.
Haces un modelo y puede gestionar que carreteras deben cambiar, cuando y mejorar la eficiencia de la logística de ciudades, paises, incluso el planeta entero.
¿cuantos ingenieros necesitas para diseñar una red global de carreteras eficiente?
Estructuras: que yo sepa se basa en formulas matemáticas, física... todas las construcciones actuales tienen modelos simulados por ordenador. Ya tienes los algoritmos y las reglas para saber si este material en este tipo de estructura va a aguntar cierto peso y el paso de los años.
Una IA puede darle una vuelta de tuerca, puede probar todas las varianzas geométricas de una estructura para aguantar un peso, factores climáticos, rangos de tempareturas, y materiales dados para un caso concreto. Aprender de la prueba-error y llegar a conclusiones más eficientes que las nuestras.
Ficción: quizas una estructura de bloques de hormigón no solidos, sino una microestructura que los haga más ligeros pero igual de resistentes, impresos por ella misma en 3D utilizando menos material y abaratando costes.
En el fondo, son máquinas de pensar, tu les das las reglas del juego, les alimentas con la información necesaria y ellas se encargan de devolver el resultado más eficiente, con el añadido de la capacidad de aprender, cuánto más tiempo pasa y más claras tienen las reglas, mejores resultados ofrecen.
#53 muy de acuerdo contigo. Yo solo vengo aquí a bajar los humos de quien cree que en 2050 no van a hacer falta jueces, ingenieros, etc. La mente humana es mucho más compleja que un par de programas de ordenador.
#54 si y no.
No se si en 2050 van a hacer falta jueces o ingenieros, 30 años no son nada y son una eternidad.
Es necesario muy poco para dar un salto cualitativo y cuantitativo.
Hace 30 años le decías a mi padre que tendría en la palma de su mano acceso a casi todo el conocimiento humano (y vídeos de gatitos) en todo momento en cualquier lugar y se habría reído en tu cara.
Con eso no quiero decir que la singularidad (entendida como una inteligencia artificial completa) se de mañana o dentro de 50 o 200 años.
Pero lo que tengo claro es que las redes neuronales han venido para quedarse y tienen capacidades asombrosas, hasta tal punto que si bien necesitaremos ingenieros dentro de 30 años, a lo mejor necesitamos 1000 y no decenas de miles.
Al igual que la revolución industrial se cargo un montón de obreros.
Al igual que la informatización supuso un cambio colosal en la gestión documental, contabilidad, procesos de fabricación, etc. Llevandose por delante un montón de empleos poco especializados.
El deep learning y las redes neuronales se van a llevar por delante muchos procesos y empleos que tienen cierto grado de complejidad.
Quizás no para los procesos deductivos, creativos y de mayor complejidad, pero si muchos, muchos otros. Y antes de 2050.
#56 lo del 2050 me refiero con los conocimientos actuales. Si llega el siguiente von Neumann mañana pues le aplaudiré como no puede ser de otra forma.
Si me puedes dar información sobre cómo se aplican redes neuronales a problemas complejos, como los de los ingenieros, te lo agradecería.
Intento ver las posibilidades dentro de mi campo (estructuras) y, si bien para casos fáciles como edificación en España seguramente se podrán usar, para casos complejos en los que hay que tener un conocimiento profundo de mecánica, me parece complicado.
Igualmente, el trabajo de un delineante, por mecánico que parezca, no creo que sea fácil de sustituir.
Según mi punto de vista, donde los datos de entrada y de salida sean bastante determinados es donde ahora mismo se puede avanzar más.
#60 depende del ingeniero, que la ingeniería es muy amplia.
Pero se me ocurre (sin saber demasiado del tema)
Caminos: una máquina con IA es capaz de establecer el recorrido más corto, más seguro, con menos esfuerzo mecánico a la hora de construir la carretera, con menos curvas (o menos cerradas) menor tiempos de desplazamiento, dandole un plano del terreno, población de la zona, hábitos de traslados de los habitantes diarios y estacionales y composición del suelo.
Puede coger toda esa información y construir una red de carreteras eficiente, económicamente mas barata y escalable en el futuro. Puede hacer todos los calculos y variables con una complejidad inviable para los humanos en un tiempo mucho más reducido.
Haces un modelo y puede gestionar que carreteras deben cambiar, cuando y mejorar la eficiencia de la logística de ciudades, paises, incluso el planeta entero.
¿cuantos ingenieros necesitas para diseñar una red global de carreteras eficiente?
Estructuras: que yo sepa se basa en formulas matemáticas, física... todas las construcciones actuales tienen modelos simulados por ordenador. Ya tienes los algoritmos y las reglas para saber si este material en este tipo de estructura va a aguntar cierto peso y el paso de los años.
Una IA puede darle una vuelta de tuerca, puede probar todas las varianzas geométricas de una estructura para aguantar un peso, factores climáticos, rangos de tempareturas, y materiales dados para un caso concreto. Aprender de la prueba-error y llegar a conclusiones más eficientes que las nuestras.
Ficción: quizas una estructura de bloques de hormigón no solidos, sino una microestructura que los haga más ligeros pero igual de resistentes, impresos por ella misma en 3D utilizando menos material y abaratando costes.
En el fondo, son máquinas de pensar, tu les das las reglas del juego, les alimentas con la información necesaria y ellas se encargan de devolver el resultado más eficiente, con el añadido de la capacidad de aprender, cuánto más tiempo pasa y más claras tienen las reglas, mejores resultados ofrecen.
#46 sí sí, hay una mezcla de ideas que tiene a mucha gente en confusión.
El problema de la capacidad de computación se sabe el camino que seguir y no tengo duda de que se avanzará mucho. El principal que yo veo es el de algoritmos: el deep learning tiene un alcance limitado y conseguir una inteligencia "humana" se me antoja imposible a corto plazo.
#51 es imposible a corto plazo y a largo plazo.
Nuestra inteligencia tiene mucha base química, no somos igual de inteligentes todos los días, ni siquiera a lo largo del día, depende de hormonas, alimentación, sales minerales, hidratación, cansancio.
Somos seres analógicos
Se a lo que te refieres con "inteligencia humana" pero mucho de lo que hace peculiar a nuestra mente, parte de esa química que obviamente una máquina no tendrá. Ni queremos que tenga ¿no?
No será humana, no será las IA de ahora (deep learning), como tu dices, será otra cosa que esta por venir.
#54 si y no.
No se si en 2050 van a hacer falta jueces o ingenieros, 30 años no son nada y son una eternidad.
Es necesario muy poco para dar un salto cualitativo y cuantitativo.
Hace 30 años le decías a mi padre que tendría en la palma de su mano acceso a casi todo el conocimiento humano (y vídeos de gatitos) en todo momento en cualquier lugar y se habría reído en tu cara.
Con eso no quiero decir que la singularidad (entendida como una inteligencia artificial completa) se de mañana o dentro de 50 o 200 años.
Pero lo que tengo claro es que las redes neuronales han venido para quedarse y tienen capacidades asombrosas, hasta tal punto que si bien necesitaremos ingenieros dentro de 30 años, a lo mejor necesitamos 1000 y no decenas de miles.
Al igual que la revolución industrial se cargo un montón de obreros.
Al igual que la informatización supuso un cambio colosal en la gestión documental, contabilidad, procesos de fabricación, etc. Llevandose por delante un montón de empleos poco especializados.
El deep learning y las redes neuronales se van a llevar por delante muchos procesos y empleos que tienen cierto grado de complejidad.
Quizás no para los procesos deductivos, creativos y de mayor complejidad, pero si muchos, muchos otros. Y antes de 2050.
#56 lo del 2050 me refiero con los conocimientos actuales. Si llega el siguiente von Neumann mañana pues le aplaudiré como no puede ser de otra forma.
Si me puedes dar información sobre cómo se aplican redes neuronales a problemas complejos, como los de los ingenieros, te lo agradecería.
Intento ver las posibilidades dentro de mi campo (estructuras) y, si bien para casos fáciles como edificación en España seguramente se podrán usar, para casos complejos en los que hay que tener un conocimiento profundo de mecánica, me parece complicado.
Igualmente, el trabajo de un delineante, por mecánico que parezca, no creo que sea fácil de sustituir.
Según mi punto de vista, donde los datos de entrada y de salida sean bastante determinados es donde ahora mismo se puede avanzar más.
#60 depende del ingeniero, que la ingeniería es muy amplia.
Pero se me ocurre (sin saber demasiado del tema)
Caminos: una máquina con IA es capaz de establecer el recorrido más corto, más seguro, con menos esfuerzo mecánico a la hora de construir la carretera, con menos curvas (o menos cerradas) menor tiempos de desplazamiento, dandole un plano del terreno, población de la zona, hábitos de traslados de los habitantes diarios y estacionales y composición del suelo.
Puede coger toda esa información y construir una red de carreteras eficiente, económicamente mas barata y escalable en el futuro. Puede hacer todos los calculos y variables con una complejidad inviable para los humanos en un tiempo mucho más reducido.
Haces un modelo y puede gestionar que carreteras deben cambiar, cuando y mejorar la eficiencia de la logística de ciudades, paises, incluso el planeta entero.
¿cuantos ingenieros necesitas para diseñar una red global de carreteras eficiente?
Estructuras: que yo sepa se basa en formulas matemáticas, física... todas las construcciones actuales tienen modelos simulados por ordenador. Ya tienes los algoritmos y las reglas para saber si este material en este tipo de estructura va a aguntar cierto peso y el paso de los años.
Una IA puede darle una vuelta de tuerca, puede probar todas las varianzas geométricas de una estructura para aguantar un peso, factores climáticos, rangos de tempareturas, y materiales dados para un caso concreto. Aprender de la prueba-error y llegar a conclusiones más eficientes que las nuestras.
Ficción: quizas una estructura de bloques de hormigón no solidos, sino una microestructura que los haga más ligeros pero igual de resistentes, impresos por ella misma en 3D utilizando menos material y abaratando costes.
En el fondo, son máquinas de pensar, tu les das las reglas del juego, les alimentas con la información necesaria y ellas se encargan de devolver el resultado más eficiente, con el añadido de la capacidad de aprender, cuánto más tiempo pasa y más claras tienen las reglas, mejores resultados ofrecen.
#43 la vida no son compartimentos estancos. Una vez que consigamos una inteligencia parecida a la nuestra, tendrán mucha ventaja (Neo en Matrix aprendiendo a luchar con un CD), pero llegar a ese punto es realmente difícil y todo el mundo supone que lo vamos a conseguir pronto porque hay mucha gente investigando sobre ello.
Hasta que no venga un genio que invente algo diferente de las capas del deep learning no creo que haya que temer realmente por superinteligencias.
#45 yo tampoco creo que haya que temer a las superinteligencias.
Simplemente me hace gracia leer a la gente que pone como impedimentos de la evolución de las máquinas y la IA los propios problemas humanos, cuando realmente las IA tienen otros problemas muy diferentes y las limitaciones humanas no son uno de ellos.
Ej. He leído aquí un usuario que decía que el coche autónomo no puede conducir con niebla porque es muy difícil, cuando puede llevar infrarrojos y ver mejor que un humano.
Veo usuarios que dicen. Una IA no puede aprender a [cosa] (cambialo por lo que quieras) en 1 día.
Pero en el momento en el que una IA aprenda, el resto de máquinas con capacidad física de [cosa] podran hacerlo.
Es como si un humano aprendiera a tocar la guitarra como Paco de Lucía y minutos después todos los humanos capaces tocar una guitarra lo hicieran como él.
Y la prueba está en que hay fotocopiadoras corriendo emuladores de NES y termostatos de caldera corriendo el primer DOOM.
#46 sí sí, hay una mezcla de ideas que tiene a mucha gente en confusión.
El problema de la capacidad de computación se sabe el camino que seguir y no tengo duda de que se avanzará mucho. El principal que yo veo es el de algoritmos: el deep learning tiene un alcance limitado y conseguir una inteligencia "humana" se me antoja imposible a corto plazo.
#51 es imposible a corto plazo y a largo plazo.
Nuestra inteligencia tiene mucha base química, no somos igual de inteligentes todos los días, ni siquiera a lo largo del día, depende de hormonas, alimentación, sales minerales, hidratación, cansancio.
Somos seres analógicos
Se a lo que te refieres con "inteligencia humana" pero mucho de lo que hace peculiar a nuestra mente, parte de esa química que obviamente una máquina no tendrá. Ni queremos que tenga ¿no?
No será humana, no será las IA de ahora (deep learning), como tu dices, será otra cosa que esta por venir.
#54 si y no.
No se si en 2050 van a hacer falta jueces o ingenieros, 30 años no son nada y son una eternidad.
Es necesario muy poco para dar un salto cualitativo y cuantitativo.
Hace 30 años le decías a mi padre que tendría en la palma de su mano acceso a casi todo el conocimiento humano (y vídeos de gatitos) en todo momento en cualquier lugar y se habría reído en tu cara.
Con eso no quiero decir que la singularidad (entendida como una inteligencia artificial completa) se de mañana o dentro de 50 o 200 años.
Pero lo que tengo claro es que las redes neuronales han venido para quedarse y tienen capacidades asombrosas, hasta tal punto que si bien necesitaremos ingenieros dentro de 30 años, a lo mejor necesitamos 1000 y no decenas de miles.
Al igual que la revolución industrial se cargo un montón de obreros.
Al igual que la informatización supuso un cambio colosal en la gestión documental, contabilidad, procesos de fabricación, etc. Llevandose por delante un montón de empleos poco especializados.
El deep learning y las redes neuronales se van a llevar por delante muchos procesos y empleos que tienen cierto grado de complejidad.
Quizás no para los procesos deductivos, creativos y de mayor complejidad, pero si muchos, muchos otros. Y antes de 2050.
#56 lo del 2050 me refiero con los conocimientos actuales. Si llega el siguiente von Neumann mañana pues le aplaudiré como no puede ser de otra forma.
Si me puedes dar información sobre cómo se aplican redes neuronales a problemas complejos, como los de los ingenieros, te lo agradecería.
Intento ver las posibilidades dentro de mi campo (estructuras) y, si bien para casos fáciles como edificación en España seguramente se podrán usar, para casos complejos en los que hay que tener un conocimiento profundo de mecánica, me parece complicado.
Igualmente, el trabajo de un delineante, por mecánico que parezca, no creo que sea fácil de sustituir.
Según mi punto de vista, donde los datos de entrada y de salida sean bastante determinados es donde ahora mismo se puede avanzar más.
#39 me encanta waitbutwhy. Leí hace mucho tiempo ese artículo y espero con impaciencia cada vez que saca uno nuevo.
Tim reconoce, aunque de forma muy optimista, que no tenemos ni idea de cómo vamos a conseguir un ordenador inteligente:
Second Key to Creating AGI: Making It Smart
This is the icky part. The truth is, no one really knows how to make it smart—we’re still debating how to make a computer human-level intelligent and capable of knowing what a dog and a weird-written B and a mediocre movie is.
#36 ve al diccionario de Espasa, buscas... Bueno, te lo busco yo, vuelves y dejas de manipular en los comentarios.
http://www.wordreference.com/definicion/demagogia
La RAE no es la Biblia.