El programa de inteligencia artificial AlphaFold de Google ha provocado un terremoto en la ciencia al dar soluciones correctas a un problema legendario: predecir la estructura proteica conociendo solo su secuencia de piezas químicas. Los investigadores del área, asombrados, hablan de implicaciones “revolucionarias” para la biomedicina y la creación de fármacos. Pero ¿está realmente resuelto?
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etiquetas: deepmind , inteligencia artificial , biomedicina 
Para mí, otro problema fundamental es que cuando una IA basada en redes neuronales resuelve un problema, en el fondo no tienes NPI de cómo lo hace. Sabes la estructura de la red, cómo entrenarla, pero al final te encuentras con cientos de miles o millones de parámetros que constituyen la red y son casi tan misteriosos como un cerebro real. El humano, en el fondo, no entiende más que antes, solo tiene una herramienta útil que no sabe cómo funciona.
Los viejos algoritmos diseñados por ingenieros sí que producían sensación de entender algo. Pero van quedando obsoletos, arrollados por la potencia de las redes.
La IA es una herramienta grandiosa incluso si al final sólo tenemos una caja negra; no importa: es una muy buena herramienta.
Bonito epitafio.
- Zeynep Tufekci
Para esa persona sería imposible rebatir a la IA.
Habrá aseguradoras que te den primas si la IA predice que no tienes nada potecialmente peligroso. Otras aseguradoras te rechazarán, otras quizá ni lo tengan en cuenta. En base a todo esto habrá todo un rumor científico y político, habrá presión social etc. Cuando pintáis escenarios futuristas simplemente ponéis el artefacto futurista que imagináis en un mundo presente y os olvidáis de todo el contexto que lo rodeará en el futuro...
Pero para eso deberian obligar a la empresas a dar los dato de la prediccion y lo que ha ocurrido, si no es dificil rebatirlo. #2
Lees el titular y sabes de qué está hablando. Pero antes el artículo donde te lo explica detalladamente y es una caja negra. Por pura ignorancia. Al menos en mi caso.
Si nos ponemos en plan repelente, la física no ha demostrado casí nada, simplemente se experimenta y se da por buena una teoría hasta que venga otra a reemplazarla o ampliarla.
Newton pudo predecir que una manzana va a caer al suelo (licencia poética), pero no los motivos, Einstein amplió un poquito más tarde, luego Higgs y ahí estamos, hemos creado satélites, envíado hombres al espacio, ..., y seguimos sin entender la masa y la gravedad al 100%.
No sería posible pedirle resolver problemas más pequeños (partes del problema completo) para ver pautas de cómo resuelve trozos me os complejos para inferir como lo hace con el problema global?
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Para OCR se usan varios modelos interconectados. Detectar palabras, dividir palabras, interpretar letras ... Esto es lo normal.
En otros casos no entiendes el problema en su conjunto con lo que es imposible dividirlo en trozos así que tiras por fuerza bruta. Te creas una red que "prueba cosas" y otra que "valida cosas" (esta es la que si entiendes) y las dejas pelear un buen tiempo (redes adversarias), por ejemplo.
No es verdad, tratan de resolver problemas distintos, los algoritmos nunca van a ser sustituidos por redes neuronales en problemas que requieran determinismo.
El problema de la determinación del mecanismo real del plegamiento es más grande aún de lo que parece, dado que, si bien la forma funcional de una proteína es una concreta… » ver todo el comentario
Creas el fármaco, lo pruebas y si funciona listo.
Artículo interesante de como crear un medicamento y salvar millones de vidas sin saber el motivo real de por que funciona (solo intuición, prueba y error)
historia.nationalgeographic.com.es/a/edward-jenner-probablemente-cient