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![La IA diseña experimentos de física cuántica más allá de lo que cualquier humano haya concebido [EN]](https://peta.meneame.net/backend/media?type=link&id=3529512&version=0&ts=1626363486&image.jpeg)
La IA diseña experimentos de física cuántica más allá de lo que cualquier humano haya concebido [EN]
El físico cuántico Mario Krenn estaba sentado en un café tratando de darle sentido a lo que MELVIN había encontrado. MELVIN era un algoritmo de aprendizaje automático que Krenn había construido. Su trabajo consistía en mezclar y combinar los componentes básicos de los experimentos cuánticos estándar y encontrar soluciones a nuevos problemas. Y encontró muchos interesantes. Pero había uno que no tenía sentido.
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El físico cuántico Mario Krenn recuerda estar sentado en un café en Viena a principios de 2016, estudiando minuciosamente las impresiones de la computadora, tratando de dar sentido a lo que MELVIN había encontrado. MELVIN era un algoritmo de aprendizaje automático que Krenn había construido, una especie de inteligencia artificial. Su trabajo consistía en mezclar y combinar los componentes básicos de los experimentos cuánticos estándar y encontrar soluciones a nuevos problemas. Y encontró muchos interesantes. Pero había uno que no tenía sentido.
"Lo primero que pensé fue: 'Mi programa tiene un error, porque la solución no puede existir'", dice Krenn. MELVIN aparentemente había resuelto el problema de crear estados entrelazados altamente complejos que involucraban a múltiples fotones (los estados entrelazados son los que una vez hicieron que Albert Einstein invocara el espectro de la "acción espeluznante a distancia"). Krenn, Anton Zeilinger de la Universidad de Viena y sus colegas no le habían proporcionado explícitamente a MELVIN las reglas necesarias para generar estados tan complejos, pero había encontrado la manera. Finalmente, se dio cuenta de que el algoritmo había redescubierto un tipo de arreglo experimental que se había ideado a principios de la década de 1990. Pero esos experimentos habían sido mucho más sencillos. MELVIN había resuelto un rompecabezas mucho más complejo.
"Cuando comprendimos lo que estaba pasando, pudimos generalizar inmediatamente [la solución]", dice Krenn, que ahora trabaja en la Universidad de Toronto. Desde entonces, otros equipos han comenzado a realizar los experimentos identificados por MELVIN, lo que les permite probar los fundamentos conceptuales de la mecánica cuántica de nuevas formas. Mientras tanto, Krenn, trabajando con colegas en Toronto, ha perfeccionado sus algoritmos de aprendizaje automático. Su último esfuerzo, una IA llamada THESEUS, ha subido la apuesta: es órdenes de magnitud más rápido que MELVIN, y los humanos pueden analizar fácilmente su salida. Si bien a Krenn y sus colegas les llevaría días o incluso semanas comprender los divagaciones de MELVIN, pueden comprender casi de inmediato lo que dice THESEUS.
"Es un trabajo asombroso", dice el físico cuántico teórico Renato Renner del Instituto de Física Teórica del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zurich, quien revisó un estudio de 2020 sobre THESEUS pero no participó directamente en… » ver todo el comentario
Luego le dio a MELVIN más inteligencia. Cada vez que encontraba una configuración que hacía algo útil, MELVIN agregaba esa configuración a su caja de herramientas. "El algoritmo recuerda eso e intenta reutilizarlo para soluciones más complejas", dice Krenn.
Fue este MELVIN más evolucionado el que dejó a Krenn rascándose la cabeza en un café vienés. Lo había puesto en marcha con una caja de herramientas experimental que contenía dos cristales, cada uno capaz de generar un par de fotones entrelazados en tres dimensiones. La ingenua expectativa de Krenn era que MELVIN encontraría configuraciones que combinaran estos pares de fotones para crear estados entrelazados de al menos nueve dimensiones. Pero "en realidad encontró una solución, un caso extremadamente raro, que tiene un enredo mucho mayor que el resto de los estados", dice Krenn.
Finalmente, descubrió que MELVIN había utilizado una técnica que varios equipos habían desarrollado hace casi tres décadas. En 1991, Xin Yu Zou, Li Jun Wang y Leonard Mandel diseñaron un método, todos en la Universidad de Rochester. Y en 1994 Zeilinger, entonces en la Universidad de Innsbruck en Austria, y sus colegas idearon otro. Conceptualmente, estos experimentos intentaron algo similar, pero la configuración que idearon Zeilinger y sus colegas es más sencilla de entender. Comienza con un cristal que genera un par de fotones (A y B). Los caminos de estos fotones pasan directamente a través de otro cristal, que también puede generar dos fotones (C y D). Los caminos del fotón A del primer cristal y del fotón C del segundo se superponen exactamente y conducen al mismo… » ver todo el comentario
Otro ejemplo curioso es cuando AlphaGo hizo un movimiento (creo que la tercera partida) contra Lee Sedol que todos comentaristas, e incluso el equipo detras de AlphaGo, pensaron que era un error o un bug en el programa. En realidad era una estrategia que ningun humano habia usado antes.
No nos imaginamos los cambios que va a experimentar el mundo con las IA's dedicadas. Se habla de que perderemos empleos, de que la sociedad colapsa ect ect, pero tal vez sea al contrario. Estudiaremos para entender lo que las IA's descubran.
Yo he visto como los artilugios de Star Treck se hacían realidad. En mis tiempos mozos no había ni auriculares estéreo, me acuerdo cuando llegaron los primeros cassettes, sin autoreverse
Es difícil imaginar el futuro, pero yo me fío de que la ciencia nos saque del atoyadero antes de que nos autodestruyamos.
Estoy notando una aversión hacia la tecnología y la ciencia, exagerando un poco diría que quieren que volvamos a las cavernas, cultivar alimentos "orgánicos", ignorando que el arado es un producto tecnológico.
Sin tecnología no podríamos alimentar a la mayor parte de la humanidad.
Podría extenderme mas, pero creo que se me entiende por donde voy
Tambien esta la funcion de sesgo, los humanos podemos probar cosas originales , pero perdemos pronto la motivacion para seguir probando soluciones originales si no muestran avances, pero una maquina no tiene esa restriccion ( a menos que la obliguemos por el algoritmo y quede siempre rondando minimos locales y no se atreva a escalar otras pendientes del gradiente para encontrar el minimo absoluto).
Y finalmente , esta el detalle de que la vida humana es relativamente corta, y una persona con la determinacion y conocimientos para innovar una y otra vez para encontrar "el montaje perfecto" , simplemente no vive lo suficiente para probarlo todo. Una maquina es mas rapida y puede hacer esos montajes miles, millones de veces que un humano y no pierde nunca el interes.
Pero al final , es el humano el que pone el objetivo y la maquina la que se afana en cumplirlo. Por el momento no he visto maquinas que decidan por si mismas a que quieren dedicar su tiempo.
Tienes razón pero creo que es porque en guerra se utilizan todos los recursos disponibles a costa de lo que sea.
Tal vez lleguemos a un punto de inflexión, donde las consecuencias del cambio climático u otros factores nos lleven a impulsar la ciencia y usar todos los recursos disponibles a toda costa de otro modo.
Muchas veces digo que una sociedad que crea cosas con el objetivo de romperse merece colapsar. La cosa, es que la idea de la obsolescencia programada, fue una idea que nos ha permitido tener trabajo por muchos años, pero fue creada sin pensar en que los recursos son finitos y el medio ambiente se podía ir al garete.
Ahora necesitamos nuevas ideas, nuevas herramientas. Es posible o muy plausible a mi parecer que muchas de ellas vengan en un futuro cercano de la mano de IA's dedicadas. Hemos pasado en 100 años escasos de volar los primeros aviones a mandar sondas a marte, hace 30 años mas o menos que se creó internet, y hemos pasado de tener telefonía móvil a tener smartphones en 20 o menos.
La realidad es que estamos en la cuerda floja. Eso está claro, con el cambio climático y la nueva guerra fria en marcha ect. Las amenazas son muchas, pero los avances se están volviendo casi exponenciales.
Sea lo que sea ya lo veremos, al final somos meros espectadores de los acontecimientos. O así lo siento yo al menos.
Creo que eso hace la humanidad desde hace miles de años ante cualquier adversidad, desear que algo nos saque del atolladero donde nosotros mismos nos metemos, llámalo dios, santo, virgen o ciencia. La esencia del ser humano no ha cambiado con ciencia o sin ella, te puedo recordar el grandísimo esfuerzo del hombre en perfeccionar maquinas de asesinar y siempre tener campos donde probarlas. No somos capaces de superar nuestros instintos de destrucción y la ambición desmedida por acumular tangibles.
www.amazon.es/Única-Verdad-Ray-García/dp/B08LQYLVLK/ref=sr_1_1?__mk_
Se dice mucho tener trabajo y en en economia se busca mas hacer algo que el objetivo para lo que se hace. Se decia que arreglar lo de el tsunami de japones iba a mover la economia mucho y serviria para recuperarse
El trabajo es para un objetivo, no un fin en si mismo. Para el empresario tener el producto del trabajo y para el trabajador el salario. Seria genial que hubiese necesidad de trabajar lominimo. La gente tendria tiempo para otras cosas que es una de las cosas que da calidad de vida.
La riqueza del siglo XX no se debe al paradigma economico, sea capitalismo u otro, sino a la disponibilidad de energia.
Nuestro paradigma ha sido muy ineficiente gastando recursos poco o nada renovables y generando mucho desperdicio y contaminación.
Se ha gastado petroleo a todo lo que da los yacimiento, en lugar de reservarlo porque cada litro que se quema ya no existe mas. Hubiese sido un impulsor para el desarrollo de renovables, pero como era barato con un precio ficticio, no se desarrollaban renovables. Sin petroleo, el desarrollo de renovables y de todo hubiese sido infinitamente mas dificil.
Hemos perdido la oportunidad de un desarrollo mas sostenible y menos explosivos.
Un reactor te lleva mas rapido a los sitios, pero gastando mucho mas combustible que uno de helice. Cual de las dos cosas es mejor? depende de los recursos y las necesidades.
"powerful techniques from artificial intelligence research can be applied" -> esto es lo típico que se pone en los papers como posibles mejoras futuras. Tómalo como si fuera humo, no han hecho nada de eso en esa versión, solo son direcciones futuras de trabajo que suelen quedarse en el aire.
El artículo lo busque por el normal del modelo: MELVIN. Ya es mi manía de que cada vez que alguien enlace una noticia sobra IA irme directamente al artículo del investigador a ver que han hecho realmente.
Nota: me corrijo un poco, en el apéndice del artículo habla de "olvidar". Pero... que simplemente es para acotar un poco el espacio de búsqueda. Ni si quiere sé si llega a ser relevante.
Para nosotros, pobres mortales, será como un Dios.
Soy un poco catastrofista en este aspecto y creo que llegará a dominarnos y aún así sigue apasionándome más que acojonándome.
Y tras leer y no entender mucho. ¿Podría llegar el caso que no se entendieran las soluciones que dieran estas IA? Es simplemente una pregunta que me ha venido a la cabeza y porque seguramente no he entendido nada. Es lo que me sugirió la última frase: "Es un magnífico primer ejemplo del tipo de nuevas exploraciones en las que estas máquinas pensantes pueden llevarnos".
Eminentemente estoy de acuerdo contigo, quede claro que no soy partidario de esa idea, la obsolescencia programada se estandarizó (si no me equivoco) tras gran depresión, ayudó al desarrollo, al trabajo y a tener la sociedad de consumo que tenemos ahora, gracias a ella puedo escribiros este mensaje desde un smartphone.
Eso no quiere decir que me guste o esté de acuerdo. Ese sistema es dañino en si mismo. Por eso decía que necesitamos muevas formas de hacer las cosas, nuevos paradigmas menos dañinos y otras herramientas. También decía que una sociedad que hace cosas para romperse merece ser aniquilada
¿Que podíamos hacer las cosas de otra manera? está claro, pero solo relataba como las hemos hecho hasta ahora. La realidad no es la que nos hubiese gustado, es la que es.
Claramente el desarrollo sostenido y hecho con cabeza es mejor.
No soy de bandos: izda vs decha, capi vs comunismo. Creo que se deberia enfocar en evitar totalitarismos y nivelar el poder de arriba y abajo.Pero parece que han conseguido que nos pelemos entre nosotros y dejemos tranquilos a los de arriba.
Es una pena que desde lo privado ni lo publico se fomenté el ahorro y se busquen escusas para gastar y el sistema lo premia. Si ahorramos coches y aislamos las casas, pagamos menos impuestos de gasolinas y energia para casa y al estado no le interesa.
Deberiamos cambiar el modelo, pero es dificil saber como. Tambien los ciudadanos tenemos un poder disperso que es menos efectivo que los poderes concentrados. Aunque consumidores y ciudadanos seamos la parte mas fuerte si no nos coordinamos
No se por qué dices que es "fuerza bruta".
1. Primero, el término "fuerza bruta" se aplica a algoritmos de computación clásica y consiste en una búsqueda simplona que explora una a una todas las posibilidades.
Pero aquí se trata de computación cuántica y en este tipo de computación no existe ese concepto de fuerza bruta. Por ejemplo, un caso muy conocido de uso de computación cuántica es la descomposición en factores primos. Si como entrada pones el número 15 a la salida tendrás 5 y 3. Pero esto no lo hace por "fuerza bruta" que sería probar a dividir por 2, por 3... sino que se usa un algoritmo cuántico llamado Algoritmo de Shor.
2. Segundo, aunque no se todos los detalles de lo que han hecho, el artículo de Arxiv de 2016 cuyo enlace proporcionas dice en el apartado "abstract" que "MELVIN autonomously learns from solutions for simpler systems, which significantly speeds up the discovery rate of more complex experiments."
Es decir, que MELVIN "aprende" de soluciones previas más simples para "buscar"/"encontrar" otras más complejas. Y el concepto de "aprender" ya entra en una rama de la IA llamada "Aprendizaje Automático" o, en inglés, "Machine Learning". Esto de "machine-learning" también lo dice el artículo meneado y el de Scientific American al que alude, publicado recientemente.
Buscando la palabra "learn" en el artículo de Arxiv encontré que al final del artículo dice:
" In order to improve the efficiency of finding solutions, powerful techniques from artificial intelligence research can be applied, such as evolutionary algorithms [42] (where the experiment and the resulting quantum state play the role of genotype and phenotype, respectively), reinforcement learning techniques [41, 43, 44] (by implementing a reward-function depending on the closeness of the quantum states properties to the desired properties) or entropy-based [45] and big-data methods [46] (in order to find more unexpected solutions)."
Es decir, que usa técnicas de inteligencia artificial como "algoritmos evolutivos", "aprendizaje por refuerzo" o métodos basados en entropía y Big-Data.
Quizá lo que te confundió es el título del artículo, que habla de "búsqueda" y ya pensaste en una búsqueda por fuerza bruta, como si no hubiese otras formas de buscar (o como si algo que sea una búsqueda no pudiese ser Inteligencia Artificial).
Nota: no se cómo encontraste el artículo de Arxiv, ni si es exactamente lo que tratan los artículos más recientes, pero en todo caso se agradece ese enlace.
Cierto. Gracias por la corrección.
El artículo de Arxiv dice "MELVIN runs for roughly 150 hours (on an Intel Core
i7 notebook with 2,4 GHz and 24 GB RAM), "
#47 Así que el primer punto que dije en #77 no es válido, pero el segundo punto creo que sí.
Incluso una bicicleta los permite llegar mas lejos y rápido que andando.
Te machacarían a negativos si la pusieses como noticia con pretensiones de portada... todo lo publicado en los comments queda amparado por la libertad de expresión, anda que no se han vendido opel corsas en los comentarios
Le hacían un bloqueo y luego un golpe de estado cuantico
Hay que saber sortear un poquito las normas, pones un "caramelito" (un extracto de 10-30 párrafos, por ejemplo) en algún lugar sin ánimo de lucro y si la gente lo lee, con conocer el título, ya saben donde encontrarlo
.
Luego hay otros mas peculiares
www.meneame.net/story/cosas-jueces-hilo
Me la cerró un admin en su día por Spam. A mí!
"Eric Cavalcanti of Griffith University in Australia is both impressed by the work and circumspect about it. "These machine-learning techniques represent an interesting development. For a human scientist looking at the data and interpreting it, some of the solutions may look like 'creative' new solutions. But at this stage, these algorithms are still far from a level where it could be said that they are having truly new ideas or coming up with new concepts," he says. "On the other hand, I do think that one day they will get there. So these are baby steps—but we have to start somewhere."
pasos de bebé, poco a poco.
No se parecen ni remotamente a una calculadora y mucho menos una bicicleta donde la salida de información es predecible en base a su entrada.
Quizá los humanos lleguemos a resolver todos los misterios de la física, pero hemos encontrado un atajo. El ansible esta mas cerca cada día.
Creo que eso hace la humanidad desde hace miles de años ante cualquier adversidad, desear que algo nos saque del atolladero"
Que quieres que te diga "Jorge", se perfectamente que el mayor progreso de la humanidad para bien o para mal ha venido por las guerras, desde avances médicos, ingeniería ect, de un peral no me he caído. Pero estos avances me hacen tener cierta esparanza.
Hablas de nuestros instintos teniendo en cuenta los malos exclusivamente.
"Hace mas ruido el arbol que cae que los brotes que crecen"
Pero nada déjame con mis falsas ilusiones, que se yo.
Por cierto, no me llamo George, pero tu me puedes llamar como te de la gana.
Pues has dado justo en el clavo. La falta de transferencia de conocimiento del deep learning es actualmente la mayor de sus carencias. Hay mucha gente trabajando en ello, pero de momento aún no se ve la luz al final
del túnelde la red neuronal.Por ahora el deep learning da respuestas, pero no explicaciones.
Jracias por la hapreciacion hamijo
Y pinta mal