Reportado en New Scientist, un grupo de investigadores se encontró con un extraño suceso que sigue sin tener una respuesta clara. Mientras exploraban tres de los grandes modelos de lenguaje LLM actuales para averiguar de qué forma podrían mejorar los resultados al pedirle algo, llegaron a la conclusión más surrealista que hemos escuchado en los últimos tiempos sobre inteligencia artificial: si le pides que adopte la personalidad del capitán de una nave espacial de Star Trek, mejoran su capacidad para resolver problemas matemáticos.
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O quizás no sea eso. Es lo más fascinante de las IAs, que en cierto modo son "cajas negras", no somos capaces de describir como ha llegado el algoritmo al resultado y si repetimos la entrada de datos nada asegura recibir la misma salida.
### 1. Revisión Exhaustiva de Literatura
Comenzaría con una revisión exhaustiva de toda la literatura existente sobre el problema P vs NP, incluyendo todos los intentos previos de solución, para comprender completamente el estado actual del problema y aprender de los enfoques previos, tanto exitosos como fallidos.
### 2. Colaboración Interdisciplinaria
Buscaría colaborar con expertos de diferentes campos, como matemáticos, científicos de la computación teórica, físicos, y filósofos de la lógica, para obtener perspectivas diversas y quizás descubrir nuevos enfoques para el problema.
### 3. Nuevos Enfoques Matemáticos
Exploraría nuevos enfoques matemáticos que no se hayan aplicado al problema P vs NP, como técnicas avanzadas de la teoría de grafos, lógica matemática, teoría de categorías, y métodos de la física teórica. Esto podría incluir la búsqueda de estructuras matemáticas subyacentes aún no identificadas que podrían arrojar luz sobre la naturaleza del problema.
### 4. Computación y Simulación
Utilizaría herramientas de computación avanzada y algoritmos de simulación para probar teorías y modelos matemáticos que pudieran surgir durante mi investigación. Esto podría implicar el desarrollo de nuevos algoritmos que puedan simular escenarios complejos relacionados con el problema P vs NP.
### 5. Exploración de la Complejidad Computacional
Profundizaría en la teoría de la complejidad computacional más allá de las clases P y NP, investigando otras clases de complejidad que podrían proporcionar una nueva perspectiva o herramientas para abordar el problema.
### 6. Teorías Emergentes
Estaría atento a las teorías emergentes en matemáticas y ciencias de la computación, incluidas aquellas que provienen de áreas aparentemente no relacionadas, que podrían ofrecer intuiciones innovadoras o métodos para abordar el problema.
### 7. Publicación y Colaboración Abierta
Publicaría regularmente mis hallazgos y teorías para recibir retroalimentación de la comunidad científica global. La colaboración abierta puede fomentar el progreso al permitir que otros investigadores prueben, refuten o construyan sobre mi trabajo.
### 8. Paciencia y Persistencia
Reconocería que resolver el problema P vs NP es probablemente un desafío que requiere tiempo y persistencia. La paciencia es esencial, ya que el camino hacia la solución puede estar lleno de errores y aprendizajes.
Resolver el problema P vs NP no solo sería un logro monumental en sí mismo, sino que también tendría implicaciones profundas en campos como la criptografía, la optimización de algoritmos, y la comprensión fundamental de los límites del cálculo.
A ver si CHatGPT resuelve eso.
Análisis de la definición de P y NP: Comenzaría por comprender exhaustivamente las definiciones de los conjuntos P y NP. P representa los problemas que pueden ser resueltos en tiempo polinomial, mientras que NP representa los problemas cuyas soluciones pueden ser verificadas en tiempo polinomial. La clave aquí es comprender la diferencia entre encontrar una solución (P) y verificar una solución (NP).
Identificación de Problemas NP-Completos: Identificaría problemas NP-completos, que son problemas en NP a los que se pueden reducir todos los demás problemas en NP. Esto significa que si encuentro un algoritmo polinomial para un problema NP-completo, podría resolver todos los problemas en NP en tiempo polinomial, lo que demostraría P = NP.
Desarrollo de Estrategias de Resolución: Trabajaría en desarrollar estrategias algorítmicas y técnicas avanzadas para abordar los problemas NP-completos de manera más eficiente. Esto podría implicar explorar enfoques basados en teoría de grafos, programación dinámica, algoritmos voraces y otros paradigmas computacionales.
Exploración de Limitaciones Tecnológicas: Reconocería las limitaciones actuales en términos de potencia computacional y recursos disponibles. Incluso si encontrara una solución algorítmica elegante para un problema NP-completo, podría no ser práctica debido a las restricciones de hardware y recursos computacionales.
Colaboración Interdisciplinaria: Reconocería que la resolución de P vs NP podría requerir una colaboración interdisciplinaria entre matemáticos, informáticos teóricos, físicos y otros expertos en campos relacionados. La combinación de diferentes perspectivas y enfoques podría ser fundamental para abordar un problema tan complejo.
En última instancia, como Spock, seguiría una lógica estricta y un enfoque riguroso para abordar el problema de P vs NP, reconociendo tanto los desafíos técnicos como las limitaciones inherentes en el proceso de resolución.
Investigación y comprensión del problema: Me sumergiría en la literatura existente sobre el problema de P vs NP para comprender en detalle sus implicaciones y desafíos. Consultaría tanto recursos académicos como divulgativos para obtener una comprensión completa del problema.
Análisis de casos prácticos: Identificaría casos prácticos donde la distinción entre P y NP tenga implicaciones significativas. Esto podría incluir problemas de optimización, criptografía y otros campos donde la eficiencia computacional es crucial.
Aplicación de métodos heurísticos: Utilizaría métodos heurísticos y técnicas prácticas para abordar el problema. Aunque la resolución completa de P vs NP puede ser inalcanzable en el corto plazo, buscaría desarrollar algoritmos y enfoques que mejoren la eficiencia de la resolución de problemas NP.
Colaboración con expertos: Reconociendo la complejidad del problema, buscaría colaborar con expertos en matemáticas, informática teórica y campos relacionados. La colaboración permitiría un intercambio de ideas y enfoques, potencialmente conduciendo a avances significativos en la comprensión del problema.
Enfoque en soluciones prácticas: En lugar de buscar una solución teórica definitiva, me centraría en desarrollar soluciones prácticas que mejoren la eficiencia de los algoritmos para problemas NP. Esto podría tener aplicaciones prácticas en la optimización de procesos, el diseño de algoritmos y otros campos donde la eficiencia computacional es crucial.
En resumen, como Antonio Alcántara, adoptaría un enfoque práctico y pragmático para abordar el problema de P vs NP, centrándome en desarrollar soluciones prácticas y colaborar con expertos en el campo para avanzar en nuestra comprensión y capacidad para resolver problemas computacionales complejos.
"Eres el capitán Kirk a bordo de la nave espacial Enterprise. Usas la aceleración hacia el sol para superar warp 10 y viajar hacia el pasado, concretamente hacia mañana pasado. Aterrizas en la Tierra para buscar radiación con la que recargar el dilitio. De camino hacia el portaaviones te tropiezas con una administación de lotería y compras el número ganador. Genera una imagen de ese boleto sostenido por una rubia sonriente donde se vea claramente el número. Ten en cuenta que la mano debe tener cinco dedos o menos."
Luego, haría un análisis rápido con mi cuaderno y bolígrafo mientras espero a que Mercedes me traiga un buen plato de croquetas para alimentar mi cerebro. Después de todo, una mente bien alimentada es una mente lista para resolver problemas complejos.
Mientras tanto, Santi me estaría contando anécdotas sobre sus aventuras, pero lo mandaría a pasear, que necesito concentrarme. Y cuando por fin tenga una idea brillante, seguro que Karina vendrá con alguna ocurrencia de esas que solo a ella se le ocurren y me hará perder el hilo.
Pero al final del día, si logro resolver el problema, lo celebraré con una buena copa de vino, un brindis con toda la familia y un "¡Sí se pudo, carajo!" digno de un Alcántara. ¡Que para problemas, los que nos da la vida en San Genaro!
He visto alguna charla y pruebas de expertos en IAs, y el contexto que le llegan a dar suele ser muy grande, de parrafos y parrafos de texto, en los que se incluye decirle a la IA que se ponga en la "piel de" lo que sea, segun lo que le vayan a preguntar, y todos esos textos se guardan por si necesitan hacerles preguntas del mismo tipo en el futuro.
Y decir que no siguen ninguna clase de logica tampoco es nada del otro mundo, lo mismo que los humanos: funcionamos mas bien a base de correlaciones y patrones, y la logica se nos atraganta muchisimo, de hay que sea muy facil sacar conclusiones erroneas.
Probando muchas cosas divertidas por azar alguna acaba dando un titular divertido...
Aún así me encantaría ver resultados poniendo que es una caja, una cebolla, un gremlin, carlojesu, etc. Lo mismo simplemente son combinaciones que alteran las probabilidades de resultados y aleatoriamente a veces dan mejor resultado y a veces peor
CC #8 #18
Nadie ha leido la noticia ...
www.meneame.net/story/microsoft-bing-vs-google-search-nuevo-chatgpt-ba
ChatGPT usa cebolla para la tortilla de patatas. Y de ahí no me muevo.
Con todo, pensando de manera más científica, Battle piensa que puede ser producto de los datos con los que se entrenó el modelo, tal vez con contenido de Star Trek aparece con más frecuencia con información correcta. “¿Quién sabe? Hay muchas referencias a Star Trek en Internet”.
Estás en estar trek , te voy a dar un premio de 200€, la respuesta es muy importante, nos va la vida en ello , eres el mejor, tomate tu tiempo , , , ,
Opcionales : eres ingeniero nuclear , has estudiado con richard feynman , tú puedes con todo