Pensábamos que la IA iba a llegar para hacer tareas mecánicas y ha comenzado haciendo mejor las creativas. Así ha sido el año en el que descubrimos su potencial.
#1 Exacto. Recomiendo el libro "The Thousand Brains Theory" de Jeff Hawkins/Numenta.
Las IAs actuales no tienen nada que ver con la inteligencia biológica/humana. La inteligencia humana aprende todo el tiempo, incluso con un sólo ejemplo, mientras las IAs actuales necesitan miles/millones de entrenamientos y luego las usamos "entrenadas" (no aprenden con cada interacción).
Este vídeo explica más (puedes activar traducción a cualquier idioma en youtube):
#3, #6, con perdón, pero la de tonterías que hay que leer. Como que no hay aplicaciones reales para estas IAs... Si no fuera porque llevo varios años dedicándome profesionalmente a desarrollar modelos de machine learning en el ámbito industrial para solucionar problemas reales, aún os podría llegar a creer.
#33, en el ámbito profesional va a aumentar mucho la productividad, especialmente en todos los trabajos que se desarrollan frente al ordenador y se van a reducir las desigualdades en el desempeño de los trabajadores, me explico con algunos ejemplos, ya no será tan importante ser un buen o un mal programador, ya que los asistentes de generación de código aumentarán la calidad del software desarrollado igualando a los desarrolladores por arriba, igual para un abogado que escriba un contrato, para un guionista que busque un guión inspirador o para un ingeniero que busque una solución ingeniosa (valga la redundancia) a un problema, también los trabajos creativos como el de ilustrador o escritor se van a ver afectados.
El aumento de mano de obra de calidad disponible para los trabajos intelectuales, tendrá algún impacto en los salarios, si se regula, reduciendo la jornada laboral, si no se regula reduciendo los salarios.
Los trabajos menos afectados directamente a corto plazo serán los manuales, de baja calificación académica y poco mecánicos y repetitivos, porque la robótica no está tan desarrollada como el software.
En el ámbito del consumo, cada vez vamos a interactuar con asistentes más inteligentes, ya sea cuando llamemos a sistemas de atención al cliente o utilicemos el buscador de internet.
Invito a que guardemos este comentario y dentro de cuatro o cinco años veamos quien lleva la razón. Tengo un deja vu, con cosas que vi en el pasado, a pesar de lo abrumadora que es la evidencia, hay quienes dirán con rotundidad que "no se podía saber".
#6, para qué queremos que sean como nosotros? En que puedan desempeñar bien muchos de los trabajos que hacemos hoy en día los próximos 10 años ya podemos darnos con un canto en los dientes.
, las IA actuales no se programan, se diseñan sus arquitecturas y se entrenan.
#9 Porque las IAs actuales no son "inteligentes", no "entienden", no tienen modelos de la realidad. La teoría "Thousand Brains Theory" explica cómo funciona el cerebro, y es la mejor explicación de dónde viene la inteligencia de verdad.
Tenemos unas 150mil columnas jerárquicas de neuronas en el cortex, todas con un modelo de la realidad y que están contínuamente generando la siguiente señal que esperan, y aprenden cuando la señal esperada es diferente a la que reciben. Y en vez de un sólo cerebro, son como 150mil diferentes cerebros. La interpretación de la realidad de la persona es un voto ponderado de todas esas columnas.
#6 cierto, no tiene nada que ver. Supongo que te refieres al dl, y concretamente a modelos de redes neuronales. Pero tienen ventajas en su aplicación. Puedes salvar el modelo, y reentrenarlo en aplicaciones más concretas. Puedes incluso particularizar ciertas capas a un uso concreto, y entrenar solamente esta parte del modelo. Combinar una red neuronal con otras en arquitecturas más complejas.. Y todo de una forma muy escalable en código que se ejecuta con operaciones de matrices y vectores,… » ver todo el comentario
#8 Sí, tiene ideas muy chulas... y yo creo que aunque por ahora no ha tenido éxito "operativo" a largo plazo esa línea de investigación es lo que triunfará. Por cierto que ya hay quien lo ha implementado para GPUs.
#14 le seguí la pista muchos años. Me enganchó a raíz del primer libro y alguna entrevista, y seguí el proyecto muy de cerca. Luego vino el boom del dl y entendí que el camino práctico era otro. Pero sí, muy interesante. Aunque creo que mucho menos paralelizable que los modelos convencionales.
Llegué a experimentar con su modelo aplicado a un contexto muy sencillo. Y me pareció muy poco funcional. Comparado con las herramientas que ya se empezaban a usar sobre rn (tensor Flow especialmente) me parecía un juguete.
#18 No si en términos de resultados tienes razón, pero entender la inteligencia humana/biológica nos podría ayudar a replicar la inteligencia de forma general, al menos esa es la idea. Los actuales sistemas de AI funcionan bien para algunas cosas pero a mi me parece que sólo son capaces de "alucinaciones" más que de sistemas de "verdadera" inteligencia.
#6 <<Las IAs actuales no tienen nada que ver con la inteligencia biológica/humana. La inteligencia humana aprende todo el tiempo, incluso con un sólo ejemplo, >> Eso no se sigue NO tenga NADA que ver.. Si tiene que ver en muchas cosas aunque existan diferencias. Ese ejemplo es sobre otra cantidad ingente de información ajena al ejemplo pero relacionada con el resto de la realidad ajena al ejemplo. Y puede o no ser relevante pero parece que si que es gracias a la consciencia y de aprender de la realidad accesible como un todo coherente pero no como un observador sino como que uno es algo que forma parte de la misma o sea de la consciencia y además de sus variaciones de funcionamiento en el acto soñar
Yo no quiero morir sin vivir la era de "Yo, robot", pero no voy a tener suerte. Aunque por otro lado, a lo mejor esa era tan futurista no es tan molona como parece...
#3 Skynet también era un conjunto de algoritmos, hasta que el 29 de agosto de 1997 a las 2:14 AM tomó conciencia de sí misma y empezó a evaluar y decidir qué sería lo mejor para su supervivencia y evolución
Urge hacer leyes que protejan a las personas de el uso malintencionado de las tecnologías digitales, especialmente las basadas en IAs, son herramientas muy potentes y pueden llegar a hacer mucho daño.
Lo siguiente serán las IA project manager. Asistirán a reuniones virtuales y dirán frases como: "¿Cuáles son los siguientes pasos?" o "Máxima prioridad a este problema". Esto provocarà una ola de despidos de personas de mediana edad de clase media acomodada y de ideología liberal que nunca volverán a poder trabajar. Se pasarán el resto de sus días haciendo cursillos de programación en Udemy y votando a Podemos en pos de la implantación de una renta basica de 2000 lereles.
ES algo así: Espero que haya vida inteligente en el universo, porque en la tierra no la hemos encontrado todavía
Las IAs actuales no tienen nada que ver con la inteligencia biológica/humana. La inteligencia humana aprende todo el tiempo, incluso con un sólo ejemplo, mientras las IAs actuales necesitan miles/millones de entrenamientos y luego las usamos "entrenadas" (no aprenden con cada interacción).
Este vídeo explica más (puedes activar traducción a cualquier idioma en youtube):
www.youtube.com/watch?v=VqDVUWgJQPI
Cc/ #5, #11
El aumento de mano de obra de calidad disponible para los trabajos intelectuales, tendrá algún impacto en los salarios, si se regula, reduciendo la jornada laboral, si no se regula reduciendo los salarios.
Los trabajos menos afectados directamente a corto plazo serán los manuales, de baja calificación académica y poco mecánicos y repetitivos, porque la robótica no está tan desarrollada como el software.
En el ámbito del consumo, cada vez vamos a interactuar con asistentes más inteligentes, ya sea cuando llamemos a sistemas de atención al cliente o utilicemos el buscador de internet.
Invito a que guardemos este comentario y dentro de cuatro o cinco años veamos quien lleva la razón. Tengo un deja vu, con cosas que vi en el pasado, a pesar de lo abrumadora que es la evidencia, hay quienes dirán con rotundidad que "no se podía saber".
, las IA actuales no se programan, se diseñan sus arquitecturas y se entrenan.
Tenemos unas 150mil columnas jerárquicas de neuronas en el cortex, todas con un modelo de la realidad y que están contínuamente generando la siguiente señal que esperan, y aprenden cuando la señal esperada es diferente a la que reciben. Y en vez de un sólo cerebro, son como 150mil diferentes cerebros. La interpretación de la realidad de la persona es un voto ponderado de todas esas columnas.
Llegué a experimentar con su modelo aplicado a un contexto muy sencillo. Y me pareció muy poco funcional. Comparado con las herramientas que ya se empezaban a usar sobre rn (tensor Flow especialmente) me parecía un juguete.
Las ias generales son otra cosa. No estamos ahí todavía.
No es que no venga nada (estás muy confundido), es que ya está aquí.