#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.
#20 por ahora presenta muchos problemas, aunque lo importante es seguir trabajando en ello y que cada investigador crea lo que más le motive para su ambición: los optimistas ver sus sueños hechos realidad y los pesimistas probar que pueden conseguir algo contra todos los indicios.
http://francis.naukas.com/2016/11/29/el-futuro-de-la-computacion-cuantica/
#15 somos mucho más falibles, por eso no dudo que para conducir o procesar datos serán mucho mejores que nosotros. Pero nuestra forma de razonar y relacionar es difícil de imitar.
La misma ia no es capaz de aprender a conducir y al día siguiente aprender a jugar al ajedrez.
Ojo, que no estoy diciendo que no se pueda conseguir, sólo que ahora mismo no tenemos ni idea de cómo hacerlo.
#22 la IA no es más que un software.
Si hay una para conducir.
, Otra para jugar al ajedrez y otra para cocinar. Es tan sencillo como descargar ese aprendizaje y ale ¡ya se kung fu!
Al igual que un humano un día sabe conducir y al día siguiente no es capaz de ganar a kasparov. Las máquinas podrán descargar el conocimiento de un repositorio y hacerlo posible.
Lo que a nosotros nos lleva horas de teoria y práctica para llegar a un nivel de maestría (infancia, colegio, estudios ) para las maquinas es copiar unos Gb de información en unos minutos.
#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.
#6 eso es una cosa. Los ordenadores siguen siendo infinitamente mejores que nosotros al procesar datos. Con un millón de sensores y muy buenos procesadores da la impresión de que son tan inteligentes como nosotros porque "saben" conducir.
La realidad es que todo lo que pueden hacer es con unas condiciones de contorno determinadas, pero incluso para reconocer una imagen no llegan al 100%, después de haber "aprendido" todas las imágenes de algo que hay en Internet.
En la técnica siempre hemos observado la naturaleza, aprendido las bases físicas, y después hemos manejado las cosas como queríamos. Recuerdo que no conocemos cómo funciona el cerebro y que la conciencia sigue perteneciendo al terreno de la filosofía y psicología. Con la IA parece que muchos se olvidan (o nunca han sabido) de la ciencia y los ordenadores vayan a conseguir tener conciencia como con una varita mágica.
La realidad es que todo lo que pueden hacer es con unas condiciones de contorno determinadas, pero incluso para reconocer una imagen no llegan al 100%.
#7 Los humanos también somos falibles y tenemos limitaciones, la diferencia es que ellos pueden aprender exponencialmente, nosotros no.
#19 Quizá la computación cuántica sea la respuesta, un sólo qubit puede contener virtualmente infinitos valores...
#20 por ahora presenta muchos problemas, aunque lo importante es seguir trabajando en ello y que cada investigador crea lo que más le motive para su ambición: los optimistas ver sus sueños hechos realidad y los pesimistas probar que pueden conseguir algo contra todos los indicios.
http://francis.naukas.com/2016/11/29/el-futuro-de-la-computacion-cuantica/
#15 somos mucho más falibles, por eso no dudo que para conducir o procesar datos serán mucho mejores que nosotros. Pero nuestra forma de razonar y relacionar es difícil de imitar.
La misma ia no es capaz de aprender a conducir y al día siguiente aprender a jugar al ajedrez.
Ojo, que no estoy diciendo que no se pueda conseguir, sólo que ahora mismo no tenemos ni idea de cómo hacerlo.
#22 la IA no es más que un software.
Si hay una para conducir.
, Otra para jugar al ajedrez y otra para cocinar. Es tan sencillo como descargar ese aprendizaje y ale ¡ya se kung fu!
Al igual que un humano un día sabe conducir y al día siguiente no es capaz de ganar a kasparov. Las máquinas podrán descargar el conocimiento de un repositorio y hacerlo posible.
Lo que a nosotros nos lleva horas de teoria y práctica para llegar a un nivel de maestría (infancia, colegio, estudios ) para las maquinas es copiar unos Gb de información en unos minutos.
#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.
#7 Como explican en este texto la consciencia no tiene nada que ver con el peligro que supone la IA. No es necesaria una IA consciente para que acabe con la especie humana.
https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html
#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.
#134 del avance en la igualdad de oportunidades entre hombres y mujeres, de la creación de una clase media considerable...
#17 qué tendrán que ver los intereses políticos con este caso?
#122 hay algo en que no tengan que ver intereses políticos?
Alemania, España y Francia se comprometen a cerrar las centrales que no superen la prueba de resistencia
elpais.comLos jefes de Estado y de Gobierno de la Unión Europea acordaron realizar pruebas de seguridad a las centrales nucleares europeas y aplicar los más altos estándares de seguridad a los 143 reactores repartidos en 14 de los 27 países de la Unión, pero sólo Alemania, España y Francia se comprometieron públicamente a cerrar las plantas que suspendan el examen.
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