It's science time!

Kartalon

#4170 A ver, voy con calma y no te pongas a la defensiva que luego dices de dogmas y tú eres el único que saca pinchos cuando le dicen que algo quizás no sea como él tenía en su esquema mental.

Una neurona, a efectos funcionales, no es más que una célula que recibe impulsos nerviosos por las dendritas y, según la función de la neurona transmite dicho impulso por el axión o no. Modelar (o simular) esto matemáticamente es relativamente sencillo y es algo que todo el que haya estudiado informática ha hecho. Otra cosa es que quieras avanzar en este modelo y desarrollarlo más.

Tienes que entender que al fin y al cabo son todo modelos matemáticos de funciones inspiradas en funciones biológicas. Pero cuando leas por ahí que alguien ha conseguido emular el cerebro de un gusano, por ejemplo, tienes que tener en cuenta que lo único que se intenta es considerar determinadas funciones neuronales de ese gusano y simularlas con dichos modelos matemáticos, no se afirma en ningún caso que ese programa de ordenador piense como ese gusano. (El debate filosófico sobre si realmente un software que simula inteligencia es inteligente y el dilema de la habitación china, para otro rato.)

En fin, seguiría un rato pero como he dicho no tengo mucho tiempo y yo lo que estudié de AI es lo básico y aplicado a campos muy concretos, de todas formas creo que el libro de cabecera que viene bastante bien es "Artificial Intelligence: A Modern Approach".

Hala, salud, suerte, y menos ofenderse porque la gente te intente señalar a objetivos más corto-placistas y realistas. (Funciones de recompensa, inteligencia artificial, yupi!)

Edit: Pues eso, sigue familiarizándote con herramientas y fundamentos teóricos y prácticos que vayan llevándote por el camino que quieres seguir antes de meterte en la cabeza una meta que quizás te aliene de lo que realmente quieres aprender. Puedes tomarte este consejo a buenas o a malas, eso ya no es cosa mía.

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Millonet1

#4171 #4170

Dejo por aquí una exposición crítica bastante clara del argumento de indispensabilidad: http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4254143

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B

#4171
¿Sólo en el thread de ciencia estás tan respetador, tranquilo y con paz interior o es un cambio general? xD.

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Kartalon

#4173 Es porque creo que aunque Hipnos sea un poco-bastante cabezón, al final merece la pena gastar un poco de tiempo con él.

En otros muchos casos no :S

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Hipnos

#4171 Todavía me falta mucho nivel, pero me apunto el libro. Igualmente, tiene pinta de analizar la inteligencia desde una perspectiva humana y comunicativa, y no como un sistema biológico autorreprogramable y escalable.

Realmente lo que me interesa no es conseguir una IA a nivel humano, sino comprender mejor cómo funciona la mente y sus procesos. No hay que perder de vista nuestro nivel, que es más bien escaso en este campo.

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B

Bien, me ha salido muy largo y sólo he tocado 2 temas (por culpa de la introducción): publication bias y p-value, y de una forma ultra superficial a mi gusto. ¿No hay una forma de crear un sub-thread en el mismo thread? Para ir añadiendo cosas cuando me aburra xD.

Siguiente post en spoiler el tochaco. Lo podría poner también en "Libros" o algo así, simplemente para no molestar en Off-Topic o así.

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Hipnos

#4176 A ver si nos abren ya el foro de ciencia.

B
spoiler
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Zerokkk

#4171 Ese libro lo tengo pendiente, quizá me lo termine pillando en algún lado para iniciarme como dios manda en el campo de las IAs, además a mí me convenía bastante aprender a programar agentes sencillos para ciertos proyectos propios.

#4175 Es que realmente no tienes que analizarlo desde una perspectiva biológica; yo creo que el enfoque "verdadero" de la IA se centra más en la parte lógica que en la biológica. Al fin y al cabo, piensa que trabajas con procesos matemático-lógicos (como todo en programación) con unos ciertos inputs y unos outputs dependientes de inputs anteriores. Es todo analizable mediante simple lógica, y por tanto, también escalable de la misma manera.

El único fin "biológico" es el de simular la unidad de procesamiento de información relacional más eficiente conocida (la neurona); realmente poco más de eso tiene.

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B

Curiosidad: el nacimiento de los estudios de control aleatorios (RCT; Randomized Controlled Trials) surgió para determinar qué fertilizante era más eficaz

http://amsm.es/2015/04/06/cuidado-clinico-y-epidemiologia-traslacional-lecciones-de-los-ensayos-clinicos-david-healy-boletin-no-38/

"[...] La predominancia a día de hoy de los RCTs como método de evaluación, no se debe a que posean una mayor coherencia racional o lógica, sino a sucesos en relación a la crisis de la Talidomida. La Talidomida creó un imperativo político para tomar medidas que hicieran que los pacientes estuvieran más seguros. Como resultado de ello, en 1962 un cambio de la normativa de la Food and Drugs Act (FDA), requirió que las compañías demostraran la “efectividad” de los nuevos compuestos, con el entendimiento de que esto se haría a través de RCTs controlados con placebo.

A partir 1962, los RCTs, el método de evaluación novedoso, tenían una idoneidad poco clara para la tarea que se les había encomendado (8). No hay mejor símbolo de esta incertidumbre que el hecho de que desde 1962, sólo un fármaco ha demostrado efectividad y seguridad a través de un RCT controlado con placebo previo al marketing: la Talidomida (9)".

Como dije, hay más temas a tratar (estudios con placebo como elemento comparador por ejemplo). En la psiquiatría (en concreto, antidepresivos) el tema es un desastre y la instauración del fraude tiene ejemplos a día de hoy visibles visitando cualquier hospital del mundo.

Peer review:
http://www.nogracias.eu/2015/07/01/la-revision-por-pares-una-vaca-sagrada-que-debe-ser-sacrificada/

https://www.timeshighereducation.co.uk/content/the-peer-review-drugs-dont-work

http://www.wired.com/2014/12/pubpeer-fights-for-anonymity/

Publicar en abierto (en castellano y muy completo):
http://cienciaconfuturo.com/2015/07/23/la-peligrosa-deriva-de-las-publicaciones-en-acceso-abierto/

Otros lo ven de la "mejor" forma posible:
https://twitter.com/scott_bot/status/625258364986085376

"A fabulous history-lite gem from the piece: "until now, science has been so successful that it has never needed reformation."".

http://www.baltimoresun.com/news/opinion/oped/bs-ed-science-crisis-20150725-story.html

Igualmente las dudas de la Evidence-Based Medicine ya salieron hace tiempo y de la mano de uno de los putos amos del momento (creo que ya está muerto), Des Spence:
http://www.chinesis.org/joomla/images/Evidence_based_medicine_is_broken.pdf

"Evidence Based Medicine is broken".

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Hipnos

#4179 Meh, cuando veo ese enfoque pienso que somos demasiado prepotentes para creer que sabemos como funciona la mente.

Al final una neurona no existe sólo por simple eficiencia. Una neurona tiene millones de años de evolución, y quizá está preparada para asaltar ciertos cálculos de una manera distinta y más eficiente. Es obvio que un sistema simulado nunca va a tener la potencia de uno real, pero creo que puede ayudarnos a modelar y a comprender, que es lo que creo que más se necesita.

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Rivendel

#4181 sin tener ni puta idea del tema creo que la neurona de por si no es la clave no como comentas ahi... la clave creo yo son las redes neuronales lo que le dan ese poder de cálculo digamos exponencial al cerebro. La gracia está en cómo partiendo de un elemento relativamente simple se consigue lo más complejo del universo que es la mente humana. Pero la neurona aislada yo creo que es algo simple. Claro que opino sin tener npi.

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B

Yo soy algo escéptico con ello porque si del sistema digestivo hará pocos años que le sacamos jugo a las investigaciones de la microbiota humana... para el cerebro pf. Siempre nos quedará el HAL 9000.

Vitov

HAL viene de IBM, las letras anteriores.

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Hipnos

#4182 Es que la propia arquitectura de la neurona es lo que la hace tan especial.

Nuestros microprocesadores son arquitecturas 2D con combinaciones de puertas muy sencillas de dos entradas y una salida.

Una neurona es un elemento con N entradas y M salidas, con geometría 3D, formando un entramado de cálculo cuyo funcionamiento desconocemos. Somos demasiado atrevidos pensando que nuestros ordenadores son mejores que un diseño que lleva perfeccionándose desde que nació la inteligencia.

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Kaiserlau

#4184 no lo sabia :D

B

#4184
GRANDE. Mola xD.

Por cierto:
http://www.tendencias21.net/Un-robot-supera-una-prueba-de-consciencia-de-si-mismo_a40878.html

No sé si es relevante :S. Necesito a los MV-expertos.

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Mafioso14

#4187 No sé si es relevante, pero ese robot ha razonado.. xd

B

Estoy un poco perdido con las ultimas paginas de este post. porque hay una ensalada aqui de todos los temas posibles. medicina, mates, astrofisica, neurologia, literatura, robots xD
Yo estaba mirando si algun de vosotros habia compartido las ultimas imagenes del planeta pluton y sus satelites pero: mission failed :cry:

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Frezz

#4187 No creo que eso tenga nada que ver con el titular, simplemente responde según ha sido programado, vi la noticia el día de la publicación y la consecuente discusión.

Pero bueno me sirvió para encontrar esta web:

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Rivendel

#4189 es que de Plutón hay un hilo específico buscalas allí

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B

Psicología evolutiva:
https://evolution-institute.org/article/on-common-criticisms-of-evolutionary-psychology/?source=tvol

Me ha gustado.

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Kartalon

#4187 Noticia bastante manipulada, la verdad xDDD Es una solución ingeniosa para un problema filosófico. De ahí a deducir que el robot es consciente de si mismo pues... En fin. Es bastante discutible que simular ciertos aspectos de la consciencia convierte a un agente en consciente.

Pero claro, pones a un paper un título guay y sales en las noticias.

Paper original: http://kryten.mm.rpi.edu/SBringsjord_etal_self-con_robots_kg4_0601151615NY.pdf

#4192 Tengo por aquí un libro pendiente de psicología evolutiva, si te interesa el tema luego te paso el título (no, no he leído el artículo).

#4185 Tenía una respuesta bastante tocha para esto pero dejé el portátil por ahí a medias de escribirlo y la he perdido. No voy a volver a elaborarla mucho pero simplemente confundes bastante nivel físico con niveles altos de abstracción. Reducir los modelos computacionales actuales a puertas lógicas es absurdo. Las limitaciones a nivel físico sólo son limitaciones en el plano computacional, y puede limitar la implementación de modelos complejos a alto nivel, pero vamos, cuando en IA por lo general hablamos de algoritmos genéticos y lo limitas a puertas lógicas yo que sé xD

Y no, un ordenador no es mejor ni peor que un cerebro. Es distinto. Yo aconsejaría una visión más pragmática a la hora de adentrarse en las ciencias de la computación, la biología puede ofrecer soluciones que pueden inspirar, pero no necesariamente son la mejor solución para un problema. En robótica durante mucho tiempo se han utilizado enfoques conductistas que luego se han demostrado no ser los más eficaces. Lo mismo con los enfoques biológicos.

Resumiendo, ¿quién ha dicho que una mano robótica que vas a usar para montar coches tiene que ser igual que una mano biológica? Esta analogía se puede aplicar a procesos cognitivos. Si yo quiero un robot que sea capaz de limpiar mi casa puede que las funciones cognitivas que necesite emular no sean necesariamente las que utiliza un animal.

(Como siempre ando con el tiempo al cuello, y sé que doy respuestas precipitadas, pero es lo que hay xD)

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Zerokkk

#4181 #4185 La neurona recibe una serie de inputs y en función de los mismos y las experiencias pasadas, escoge un output u otro. La forma de hacer esto es complicada, y lógicamente queda mucho por descubrir, pero con un resumen así podemos comenzar a hacer bastantes cosillas.

Dicho esto, las redes neuronales no tienen por qué ser intrínsecamente la mejor posibilidad a la hora de procesar información. Ahora mismo es lo mejor que conocemos, el mejor método de aprender, pero gracias a nuestra capacidad analítica y lógica, probablemente terminemos hallando una arquitectura mejor, o una versión incluso más eficiente que las neuronas naturales. Todo eso lo dirá el tiempo, pero confío en que no tardaremos demasiado en hacer una máquina exponencialmente más inteligente que un ser humano.

Pensemos que los seres humanos, por muy buena capacidad intelectual que tengamos, una máquina con la misma capacidad de relacionar, aprender y cotejar información, va a darnos mil vueltas, por el simple hecho de que son infinitamente más rápidas realizando cálculos, realizando acciones informáticas, etc...

Todavía queda mucho por ver, pero ya te digo que pese a que descubrir mejor el funcionamiento del cerebro es algo importante y que ayuda en este tema, no es para nada el único camino a tomar.

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Kartalon

#4194 "confío en que no tardaremos demasiado en hacer una máquina exponencialmente más inteligente que un ser humano."

Gilipolleces tecno-positivistas. Con perdón. ¿Qué significa "una máquina exponencialmente más inteligente que un ser humano"? Insisto en que considero un error comparar un software con el cerebro de un humano, pero bueno. ¿Cómo cuantificar el razonamiento lateral? Claro que podemos clasificar problemas en términos de complejidad computacional, pero el cerebro no ha evolucionado para solucionar problemas según su complejidad computacional sino para solucionar los problemas que ha ido teniendo delante.

El cerebro ha evolucionado de una manera, nosotros estamos creando máquinas que resuelven problemas de forma distinta a como nuestro cerebro ha tenido que hacerlo.

Sí, un ordenador puede calcular 2281/5/71 en cuestión de milésimas de segundo pero eso no significa que un ordenador pueda calcular como un robot con actuadores idénticos a los músculos del cuerpo humano pueda caminar de forma igual a nosotros. Por la sencilla razón de que el ordenador tendría que hacer cálculos de una forma que nuestro cerebro no necesita hacer para dicha acción.

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Zerokkk

#4195 A lo que me refiero es a que, en un mismo entorno y situación, una máquina resuelva un problema en menor tiempo que un humano, independientemente de la clase de problema que sea (siempre y cuando sea un problema intelectual y no físico, eso entraría más bien en robótica xD).

Ya tenemos numerosos problemas de esta índole siendo resueltos por IAs, ¿quién te dice que en 15 años estas mismas IAs no serán mucho más rápidas y capaces de hallar patrones, establecer relaciones lógicas, hacer conclusiones, cotejar datos aparentemente inconexos...? Ahora claro, mi afirmación de "exponencialmente más inteligentes" puede sonar una locura a priori, pero... qué va xD. Todo va a depender de cómo se enfoque el desarrollo de la IA a partir de cierto punto, pues si se deja que ésta mejore su forma de aprender y se reprograme para tal fin, lo mismo que dices de realizar cálculos súper rápido, lo hará hallando conclusiones y extrapolándolas a cambios en su propio código para mejorar todos los aspectos de su aprendizaje y capacidad de razonamiento.

Si ya hoy en día un aspecto fundamental como es la capacidad de procesamiento, avanza a pasos agigantados...:

... ¿qué sucederá cuando sea una máquina la capaz de cambiar la forma en la que procesa la información?

Sé que manejas bastante del tema (y de hecho cualquier día me vas a ver preguntándote montoncitos de cosas de esto, que es un tema en el que me quiero meter algún día, próximamente), pero quizá no hayas visto este interesante artículo de Wait but Why, que explica un poco justamente a lo que me refiero.

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Hipnos

#4194 Sigues subestimando la complejidad del cerebro humano. Que un cohete sea más rápido que un guepardo no lo hace mejor.

Todavía nos queda mucho por aprender de la esencia misma de la inteligencia, de lo que entendemos por ella y de nuestra propia capacidad y arquitectura.

A mi esto se me aparenta como si estuviéramos lo suficientemente satisfechos porque un constructo es capaz de arrojar frases y respuestas con sentido. Eso no es más que un algoritmo relacional, no tiene inteligencia.

#4193 Supongamos el ejemplo de la mano robótica. Quizá sea mejor la construida que la biológica, pero porque hemos sido capaces de entender lo que se necesitaba para su objetivo y optimizarlo.

¿Entendemos lo que hace falta para dotar a algo de inteligencia? Yo creo que no. Y hasta que no entendamos nuestra esencia misma, la forma en la que está dispuesta nuestra mente y que nos permite razonar, no creo que seamos capaces de mejorar sobre un enfoque que desconocemos.

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Zerokkk

#4197 El tema es que hay cierta corriente filosófica que sobreestima la inteligencia humana, o al menos esa es mi opinión. El cerebro es una puta pasada, creo que nadie lo duda, y de hecho es una de las cosas más complejas que se conocen en el universo, pero eso no significa que haya que endiosarlo.

A fin de cuentas, todo depende de cómo ahondes el problema en cuestión. Si observas el cerebro desde una perspectiva simplista a lo largo de toda su vida, verás cómo recibe unos inputs, los cuales generan cambios en su estructura, y afectan a los futuros outputs. No muy distinto a un algoritmo, ¿no? y es que ahí está la cosa, el cerebro no es más que una "máquina" con una capacidad de relación y de hallar patrones abismal, pero que funciona similar a un algoritmo a fin de cuentas.

Hoy en día queda mucho por hacer, pero el concepto de inteligencia empieza a poder verse aplicado hoy en día en IAs, aunque todavía sea algo muy simple en comparación con la inteligencia humana.

También hay que anotar lo que dijo kartalon, que nuestro cerebro ha evolucionado hasta ser tal y como es en gran parte por los problemas a los que se ha tenido que enfrentar en nuestra evolución. Un ordenador puede prescindir de gran parte de las cosas, como son los sentimientos (que no procesamiento de sentimientos y emociones, necesario para interactuar con humanos), el miedo... pero la parte puramente intelectual, es algo que con casi toda seguridad, podemos simular en un algoritmo. Uno muy complejo, desde luego, quizá tanto que ni siquiera consigamos emularlo a la perfección jamás por nosotros mismos, pero un algoritmo a fin de cuentas.

Ya sabes, cada año nos acercamos más a esa "simulación perfecta", y cada año las inteligencias artificiales nos demuestran más y más lo prepotentes que somos afirmando que "sólo los humanos pueden hacer X cosa". Related:

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Hipnos

#4198 Supongo que el enfoque depende de la definición de inteligencia.

Puede que para ti, inteligencia sea desenvolverse con soltura en un entorno concreto. Y puede que para mi, inteligencia sea la capacidad de resolver problemas sin intervención externa.

Esta discusión, por sula propia naturaleza escalable y la dificultad de definir el concepto de la inteligencia, no tiene fin. Y quizá queremos confundir y separar cosas que realmente no son separables.

¿La inteligencia la da la velocidad de reacción? ¿La memoria? ¿Los sentimientos? Piensa que chimpancés entrenados son capaces de resolver algunos problemas mejor que los humanos.

Quizá los sentimientos sean una manifestación de la inteligencia, y no queremos verlo. Quizá una inteligencia no puede ser independiente de un cuerpo, o de una situación física. Estamos suponiendo cosas que no conocemos, sesgando nuestro concepto de inteligencia para llegar a conclusiones rápidas sobre algo que todavía no comprendemos.

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Kartalon

#4197 Tío, lee las cosas más despacio porque vale que yo escribo de forma rápida y puede que no sea fácil pillar lo que digo pero es que a veces pierdes el punto de lo que intento decir completamente.

En ningún momento de la analogía de la mano quería decir que una mano robótica sea mejor con una humana. Una mano robótica que necesita hacer sólo X se puede diseñar mejor que imitando un modelo biológico si solo necesita hacer X, eso no quiere decir que sea "mejor" o "peor". Por ejemplo, si yo quiero tener un brazo robótico para construir coches puede que sea mejor tener un menor número de grados de libertad pero poder aplicar una fuerza de agarre y de rotación alta. Eso no significa que ese brazo sea mejor o peor que el de un humano, significa que es bueno para hacer X.

Con la computación y la inteligencia artificial ocurre exactamente lo mismo, existen procesos cognitivos que no tienen porque ser iguales en un software que como se llevan a cabo en el cerebro, eso no significa que sea mejor o peor. Por ejemplo el aprendizaje, nosotros podemos ser muy bueno aprendiendo y prediciendo cosas en espacios físicos, mientras que un software puede ser mucho mejor aprendiendo y generando modelos predictivos en espacios de alta dimensionalidad. ¿Eso significa que uno es mejor aprendiendo que el otro? No.

#4199 Sobre la definición de inteligencia es otro fregado. Ya he hablado antes del dilema de la habitación china, a resumidas cuentas, ¿cómo sabemos que un programa que simplemente sigue una serie de órdenes entiende lo que está haciendo simplemente por seguir esas órdenes y dar respuestas que para nosotros parecen coherentes? ¿Eso demuestra inteligencia? ¿Si una persona que no entiende chino lee un mensaje en chino, tiene un libro de códigos en chino que le permite dar respuestas coherentes a mensajes en chino, y escribe otro mensaje en chino, esa persona sabe chino?

Eso no significa que podamos definir un marco de trabajo para la inteligencia artificial. Y vale que la inteligencia biológica sea un buen modelo para inspirar la inteligencia biológica, pero yo no puedo decir que un software capaz de demostrar cierta inteligencia al clasificar objetos que percibe por VR alrededor de una ontología generada por él no es inteligente.

Es inteligente PARA el problema que queremos solucionar. Y puede que para ese problema sea más inteligente que un humano, eso no significa que sea más inteligente que un humano.

#4196 No tengo ahora mismo tiempo para leer el artículo, simplemente aclarar que la velocidad de cálculo o proceso muchas veces es irrelevante.

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