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Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y para qué se está utilizando
Sin que nos hayamos dado cuenta, ya está en todas partes. Pero apenas sabemos qué es. Vamos a ver cómo funciona la inteligencia artificial, y qué aplicaciones tiene.
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www.meneame.net/story/casado-hace-secesionismo-linguistico-baleares-no
A parte no llega a explicar qué hacen las últimas IAs que se han desarrollado, ¿ni siquiera hablar de la conducción autónoma?
Enhorabuena.
Nada que no existiese ya hace décadas.
Fue el GPT3.
Musk, con otros, crearon "OpenAI" porque "la lA no debería ser cosa de sólo algunas multinacionales"
Ya no comparten GPT3 porque le han visto el potencial económico.
Pueden poner cualquier excusa.
Es normal que no la mencionen.
Por ejemplo, yendo sólo a la visión artificial, técnicamente se puede conseguir cualquier cosa que el humano pueda conseguir sólo con la vista.
Por ejemplo, mi mujer ha esperado un mes a que el dermatólogo le mire unas manchas. La mayoría de ellas, a simple vista, las ha descartado como malignas. Una app que te haga una foto y te diga si una mancha sea seguramente benigna es perfectamente posible. Por supuesto avisaría que hay que ir al médico para asegurarse, pero daría tranquilidad o avisaría al usuario de que no deje pasar más tiempo y vaya pronto al dermatólogo.
Están al comienzo del camino, la implementación será paulatina, pero tocará todas las actividades humanas en mayor o menor medida.
No deja de ser una herramienta como una calculadora pero con más complejidad en el funcionamiento y aplicaciones. La autonomía en determinados aspectos (como el aprendizaje retroalimentado o entrenado por otras IAs) puede llegar progresivamente a una mayor complejidad y caminos de resultados posibles. Desde un punto de vista práctico, su utilidad como herramienta en una gran cantidad de campos es algo innegable.
Pero incluso aunque se llegara a una inteligencia artificial "general", sin estímulos emocionales e instintivos que tengan su contrapartida en "satisfacciones" de esos estímulos, y teniendo por tanto una interacción con el mundo de alguna forma paralela a la problemática comportamental de un ser vivo y su necesidad de supervivencia, no dejará de ser un deductor e inductor de reglas cuyo comportamiento, incluso en el caso de tomar autónomamente los mandos de decisiones sobre población humana, podrá ser en cierto modo predecible.
discord.com/invite/bdH6swK4TJ
youtu.be/yjztvddhZmI
Ley del 70/30. El 70% del trabajo requiere el 30% del tiempo y el 70% del tiempo se gasta en el.30% del trabajo.
Todo lo que hay hoy es de ese 70% más sencillo. El infierno está en lo restante.
Lo que sí creo que en base a la motivación de partida inicial (la función de coste, aun pudiendo ser esta un conjunto mutable en tamaño y definición de forma autónoma) el patrón final de comportamiento, incluso con más de un nivel de IA en el árbol de aprendizaje y toma de decisiones, tendría menos complejidad final que la que tendría con la variabilidad y funcionamiento motivacional de un ser vivo inteligente.
1. La explicación del Test de Turing es confusa. El test de Turing no es más que una persona, en un entorno aislado, haciendo preguntas mediante un teclado, y recibiendo respuestas por una pantalla. La idea es que, si el usuario no es capaz de discernir si quien le está mandando las respuestas es una máquina o una persona, entonces has pasado el Test de Turing. Pasar este test tampoco demuestra tener una máquina inteligente, pero eso da para un libro.
2. Deep Mind de Google no es un ordenador, es una empresa con sede en Londres. Trabajan sobretodo en el campo de aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning, lo pongo también en inglés porque es la manera más usual de encontrar los términos del campo). Son los encargados de modelos como AlphaGo (el que ganó al mejor jugador de Go), AlphaZero (aprendió a jugar enfrentándose a sí mismo) o, por ejemplo, AlphaFold (creo que van por la versión 2), tan de moda estos días por predecir la estructura de las proteínas con gran precisión.
3. La gran revolución de la IA es que no recibe órdenes para obtener un resultado. Es ella la que, con unos datos de entrada, debe apañárselas para obtener los resultados. Esto es cierto, pero por lo escrito anteriormente da a entender que lo hacen por arte de magia, y no por como funcionan realmente. Por hacer una analogía similar a la del autor: Si Un programa informático es solo una lista de órdenes que le dice al ordenador lo que tiene que hacer, la IA actual es un programa informático, que contiene una lista de órdenes que le dice al ordenador cómo tiene que aprender y de dónde sacar la información para ese aprendizaje. No es que la IA pueda aprender de cualquier forma, está limitada a lo que el algoritmo de aprendizaje (y la arquitectura del modelo) le dejen hacer.
4. El aprendizaje automático lo explica bastante bien. Sólo puntualizar que ahora tenemos más campos: supervisado, no supervisado, semi-supervisado o auto-supervisado (este último es el que está más de moda, aunque hay mucho humo, como en toda la IA).
5. las redes neuronales intentan copiar el comportamiento de las neuronas. Originalmente esto pudo haber sido su cometido original, pero hace mucho que se ha olvidado ese punto, al menos en los modelos convencionales. Ni… » ver todo el comentario
Que lleguen a Europa es más una cuestión de legislación y un poco de adaptación, ya que no parten de 0, sólo deben aprender algunas casuísticas ligeramente diferentes.
Due to our concerns about malicious applications of the technology, we are not releasing the trained model. As an experiment in responsible disclosure, we are instead releasing a much smaller model for researchers to experiment with, as well as a technical paper.
Fuente:
openai.com/blog/better-language-models/
En 2014, por primera vez una IA superó el Test de Turing.
No soy ningún experto pero me ha sorprendido leer esto, y efectivamente tiene trampa:
es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Turing#Competición_en_la_Universidad_
El 7 de junio de 2014 se realizó una competición de la prueba de Turing organizada por Kevin Warwick y Huma Shah para el 60 aniversario de la muerte de Turing y fue llevado a cabo en la Real Sociedad de Londres. Fue ganada por el robot conversacional ruso Eugene Goostman. El robot, durante una serie de conversaciones de 5 minutos de duración, logró convencer al 33% de los jueces del concurso de que era humano. [...] Los organizadores de la competición creyeron que la prueba había sido “aprobada por primera vez” en el evento [...] La competición ha enfrentado críticas, primero, solo un tercio de los jueces fue engañado por la computadora. Segundo, el personaje de computadora aparentaba ser una niña ucraniana de 13 años de edad que aprendió inglés como segundo lenguaje. El premio requería que un 30% de los jueces fuera engañado lo que concuerda con el texto de Turing Computing Machinery and Intelligence. Joshua Tenenbaum, experto en psicología matemática en el MIT, calificó el resultado como nada impresionante.
Toda la vida no ha sido posible desvelas la firma tridimensional de una proteína en minutos en vez de meses o años. Con lo que ello conlleva para diseñar nuevos fármacos ahorrando años de investigación.
Que me quiten lo bailao.
Casado es muy tonto, y hay que aprovechar que sólo te meten strikes si insultas a ciertos políticos.
Con Casado uno es inmune a los strikes en mnm.
Según he entendido era un tema de una extrema complejidad. No había patrones previos para comprobar.
#15 sin estímulos emocionales e instintivos que tengan su contrapartida en "satisfacciones" de esos estímulos, y teniendo por tanto una interacción con el mundo de alguna forma paralela a la problemática comportamental de un ser vivo y su necesidad de supervivencia, Hoy en día probablemente no tenemos aún la tecnología necesaria, pero todo eso se puede programar, igual que tú lo llevas programado en tu ADN. Lo del instinto de supervivencia, sin ser programador, es una parte que se me antoja bastante fácil. El tema de las satisfacciones es algo más complejo, pero para nada lo veo imposible. Son sólo sumas de algoritmos, de prioridades. Tú lo vives como una suma de estímulos químicos que como resultado te empujan a hacer A en lugar de B. Una IA compleja lo viviría como una resolución puntual de complejos algoritmos que le lleven a tomar una decisión.
1. No hay ningún problema en reconocer que hay animales con "inteligencia" aunque sea en niveles primarios.
2. Hay muchos problemas para reconocer esa misma capacidad en una "máquina".
CASO o EJEMPLO
1. Jugar al ajedrez supone un uso exhaustivo de muchas capacidades mentales, incluido varios tipos de inteligencia.
2. Hay máquinas capaces de derrotar a cualquier humano que se les enfrente en un torneo de ajedrez.
3. Pero ese desarrollo no puede ser calificada de inteligente en la medida que la máquina no se enfrenta "a la realidad en su totalidad", solo se enfrenta a un escenario abstracto y limitado concebido por el hombre. Dicho de otro modo, la inteligencia de la máquina es la inteligencia del hombre vista en un espejo (la máquina).
4. Un animal "inteligente" puede enfrentarse a miles de problemas diariamente que no están parametrizados o siquiera conocidos por humanos. Es un cuerpo interactuando con otros cuerpos donde aprender, entender, razonar, tomar decisiones y formarse una idea determinada de la realidad ES O FUE EL ÚNICO MEDIO DE SOBREVIVIR.
Porque si no se hace esto, de acuerdo con el vigente método científico, artículos como éste son sólo juntar palabras con apariencia sofisticada y ya está.
Yo he conducido mucho por EEUU, Costa este, oeste y Florida. De arriba a abajo, y no he visto jamás nada parecido a una carretera de montaña asturiana.
Es un país de grandes y rectas carreteras, hasta los negocios locales tienen su plaza de garaje para que puedas comprar el pan en coche y aún así han tardado décadas en hacer algo seguro y fiable.
A día de hoy sólo funcionan en entornos "fáciles "porque les falta el 70% del trabajo.