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Ciencia de verdad

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Mensaje por Outsmarter el Miér 19 Feb 2020, 00:20

Abro este hilo para ir poniendo por aquí avances científicos de verdad y no las pantufladas que el sebiya y cantinflanders nos sacan del 20minutos.

Yo sólo suelo leer cosas de IA y más concretamente de visión artificial o fotografía computacional, pero si alguien quiere aportar cosas de otras areas es bienvenido.

Próximamente:
* Subirle los fps a un vídeo con IA.
* Subirle la resolución espacial a un vídeo con IA.
* Cómo Tesla piensa resolver la conducción autónoma.
* Cómo Waymo piensa resolver la conducción autónoma.
* Cómo funciona el Night Vision de las cámaras de móvil.
* Etc.

Todo esto si no me da pereza, clarostá.
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Mensaje por Outsmarter el Vie 21 Feb 2020, 00:47

Ojo que algún día de estos continuo el hilo.
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Mensaje por Homero CuentilargoOdiseus el Vie 21 Feb 2020, 00:54

@Outsmarter escribió:Ojo que algún día de estos continuo el hilo.


El otro dia vi en Cuarto milenio informacion sobre un proyecto en el que se usaba la IA para mostrar en imagen los pensamientos (o recuerdos, no me acuerdo) de una persona.

¿Tienes algo de informacion sobre el tema?
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Mensaje por Outsmarter el Vie 21 Feb 2020, 23:40

@Homero.
Suena a bulo, y encima eso no se haría con IA.

Con IA se pueden aprender cosas (1) a base de ensayo y error (Reinforcement Learning), vease cosas como los programas que aprenden a jugar a juegos tipo DeepMind, o (2) a base de ejemplos, desde lo más simple que sería una regresión lineal de toda la vida hasta redes neuronales de varios tipos, vease los clasificadores de imagenes que te dicen si el de la foto del Facebook es tu primo Manolo o tu tía Paca.

Y lo de mostrar en imagenes los pensamientos de uno no me entra ni en lo primero ni en lo segundo.
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Mensaje por Homero CuentilargoOdiseus el Vie 21 Feb 2020, 23:48

@Outsmarter escribió:@Homero.
Suena a bulo, y encima eso no se haría con IA.

Con IA se pueden aprender cosas (1) a base de ensayo y error (Reinforcement Learning), vease cosas como los programas que aprenden a jugar a juegos tipo DeepMind, o (2) a base de ejemplos, desde lo más simple que sería una regresión lineal de toda la vida hasta redes neuronales de varios tipos, vease los clasificadores de imagenes que te dicen si el de la foto del Facebook es tu primo Manolo o tu tía Paca.

Y lo de mostrar en imagenes los pensamientos de uno no me entra ni en lo primero ni en lo segundo.

He encontrado el programa, hacia tanto que lo habia visto que lo explique mal.

Enlace: https://www.mitele.es/programas-tv/cuarto-milenio/temporada-15/Programa-609-40_1008209575037/player/

Descripcion de lo que hablan:
Investigadores del Instituto de Física y Tecnología de Moscú y de la empresa Neurorobotics han creado un dispositivo capaz de reconstruir las imágenes que está visualizando una persona en un determinado momento a partir de sus ondas cerebrales. Esta tecnología no invasiva, que permite recrear la información visual que está captando el cerebro, supone un paso adelante en la Inteligencia Artificial. Iker Jiménez y el neurocientífico cognitivo Manuel Martín-Loeches ahondarán en este importante avance tecnológico (28/12/2019).


¿Crees que sea bulo?
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Mensaje por Catlander el Sáb 22 Feb 2020, 17:43

Quizás muchos sueñen con que podremos vivir sin dinero físico, con los impuestos ya deducidos del subsidio del Estado, rodeados de robots que nos satisfaran nuestros deseos consumistas (y estos servidos por empresas robóticas). Solo nos tendremos que preocupar por ser felices con todo lo que nos den... seremos la X de la ecuación que cierra el ciclo. Como el ganado en una granja con IA.

¿Y por qué no simplificamos aún más y eliminarnos a la mayoría de nosotros y quedar solo 4 : un indivuduo controlando todo el Estado robotizado, otro el consumo y el placer, otro la fabrica de robots y componentes y un último el de la energía?. Los 4 amiguitos felices en una perfecta economía circular inteligente. Los demás... que sirvan de abono para el campo.

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Mensaje por Chuchi el Miér 26 Feb 2020, 17:08

El post se llama ciencia de verdad, no filosofeo de mentira. ostia ya
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Mensaje por Leogar el Miér 26 Feb 2020, 21:54

Eso no es ciencia, es tecnología.

Vaya error de parvulario.

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Mensaje por Outsmarter el Miér 26 Feb 2020, 23:10

Pues nada, primera lección de nociones básicas dedicada a Leogar por pinche weon, en modo preguntas y respuestas.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?
IA es básicamente todo aquel programa que "aprende" a hacer cosas sólo, sin que un programador marque exactamente cómo las tiene que hacer. Hay dos clases de IA: la de las películas, y la que nosotros somos capaces de desarrollar hoy en día.

La de las películas es lo que se conoce como Artificial General Intelligence (AGI), y estamos muy lejos de desarrollar algo que se le parezca. Una AGI debería de ser capaz de aprender por sí sola a realizar cualquier cosa que un humano puede hacer. Es decir, tú la arrancas y lo mismo aprende a resolver ecuaciones diferenciales, a ligar por tinder, a tirar balones desde la linea de tres o a jugar al mus.

Por contra, la que lo está petando hoy en día se la suele llamar IA a secas, pero cuando se quiere ser más específico se la llama Narrow AI o Weak AI. Este tipo de IA es capaz de aprender a realizar una tarea, y no más. Es decir, tú lo arrancas y aprende a jugar al mus (y te dará una paliza al mus cada vez que juegues contra ella), pero no puede aprender ninguna otra cosa.

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial?
Pues depende.

Por norma general la IA es estadística glorificada. La forma más simple de IA es una regresión lineal. Es decir, tú tienes un dataset consistente en ejemplos con dos variables, osease puntos en una gráfica, y el programa encuentra la linea recta que más se acerca a pasar por todos los puntos. Una red neuronal sencilla (una red densa con función de activación ReLU) hace lo mismo, pero a cachos. En vez de aproximar la función como una línea recta, lo hace como una serie de líneas rectas. Y, sorpresa sorpresa, cualquier función se puede aproximar de forma razonable a base de líneas rectas, así que resulta que una red neuronal es un aproximador universal. Que puede aproximar cualquier función con un número suficiente de líneas rectas, vaya. Y si en vez de dos variables tienes más, sustituye líneas rectas por planos y más de lo mismo.

Lo cojonudo viene cuando te das cuenta de que cualquier problema es una función, más o menos compleja, aunque tu cerebro humano explote al pensarlo. Un problema de reconocimiento de imágenes sobre imágenes de 640x480 píxeles no deja de ser una función de 921.600 (640x480x3) variables.

¿Pero qué pasa? Que esto no es tan maravilloso como parece, por dos motivos. Uno, dibujar funciones a base de líneas rectas no siempre es muy eficiente. Dos, tus líneas rectas aproximan de puta madre las regiones de la función de las que tienes datos. ¿Pero qué ocurre con las regiones de las que no tienes datos? Pues que tu red neuronal sencilla va a extender la última línea recta antes de llegar a esa región o, peor aún, pasarán cosas aleatorias porque en esa región se activan neuronas que no se activaban en las regiones en las que tenías datos y que por tanto no se han entrenado. Así que se inventan otros tipos de redes neuronales que son más eficientes para según qué cosas. Las redes convolucionales (CNNs) se usan para temas de imágenes y vídeo, las redes secuenciales (RNNs) se usan para temas de habla, texto y voz, las redes generativas adversarias (GANs) se usan para temas de generar contenido, y tal y cual y pascual.

Otra forma de IA es lo que se llama Reinforcement Learning. Esto es más parecido al ensayo y error de toda la vida y se usa sobre todo para IAs que juegan a videojuegos como DeepMind. Se hacen chorrocientas simulaciones y los distintos agentes van probando cosas distintas de forma random y se premia a los que están más cerca de conseguir un objetivo. También se usa en robótica con robots que tienen que aprender a realizar alguna tarea, como aprender a andar o saltar un obstáculo.

¿Qué hace falta para que un programa de Inteligencia Artificial funcione?
Pues las claves las he dado en la anterior pregunta. Lo que más fácil lo pone es tener un buen dataset. Con un dataset completo (es decir, que cubra cualquier caso al que tu programa se pueda enfrentar) puedes hacer un programa que simplemente memorice el dataset y no necesitas más. Lo segundo es un modelo adecuado al tipo de tarea a realizar. Un buen modelo puede sacar petróleo de un dataset pobre, mientras que un mal modelo no va a saber extrapolar una mierda más allá del dataset sobre el que se ha entrenado. No sólo eso, sino que un buen modelo será más comprimido (menos parámetros, menos operaciones) y por tanto pesará menos y se ejecutará más rápido.

NOTA: Cuando he dicho que la IA son programas que aprenden solos no he sido del todo correcto. Técnicamente los expert systems también se consideran IA aunque no sean programas que aprendan. Los expert systems eran mastodontes de código elaborados por expertos en la materia que asemejaban inteligencia a base de acumulación de clausulas if-then, pero este tipo de programas hace tiempo que han quedado desfasados.
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Mensaje por Outsmarter el Miér 26 Feb 2020, 23:14

Manda cojones que me han puesto TRES anuncios en el post. Le estoy pagando los rebujitos al Sebiya con mis posts de sabiduría.
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Mensaje por Homero CuentilargoOdiseus el Miér 26 Feb 2020, 23:18

@Outsmarter escribió:Manda cojones que me han puesto TRES anuncios en el post. Le estoy pagando los rebujitos al Sebiya con mis posts de sabiduría.

ublock es tu amigo. Por cierto sevilla no recibe un duro por los anuncios, los ingresos van a foroactivo.
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Mensaje por qablo el Jue 27 Feb 2020, 00:14

Hablando de AI y no sabe como funciona un foro. Gotta love Outsy

PD. Los de DeepMind hace ¿2 años? se hicieron virales en el mundo del ajedrez con el Alpha Zero que sólo con las reglas del juego y jugando contra sí mismo, en cuestión de horas se hizo el "ente" más fuerte de todo el planeta, sobrepasando en fuerza a los módulos de ajedrez que usamos habitualmente basados en programación humana.

Con la misma movida se metieron en el "Go" y montaron un match con el campeón del mundo y se lo bajaron. Hay un documental por ahí bastante entretenido

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Mensaje por Outsmarter el Jue 27 Feb 2020, 00:25

Mucho más impresionante que lo del ajedrez y lo del go es lo que han hecho con AlphaStar, una IA que se fuma a pros del StarCraft. Más que nada porque tanto el ajedrez como el go son juegos deterministas con información perfecta y StarCraft no.
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Mensaje por Catlander el Jue 27 Feb 2020, 02:11

Supongo que las redes neuronales humanas ante un problema va a usar toda su "biblioteca" de patrones funcionales (que en cada persona se va a distinguir por tener más cantidad o menos) y estas van a estar ordenadas por más exitosas en resolver problemas a menos. Si el problema es reconocible la cantidad de patrones a usar será ínfimo, pero si estamos hablando de algo complejo empezaremos a usar más de ellos y a usar gran cantidad de tiempo y energía en testear el problema en cuestión.

Pero el gran quit humano es que existe el carácter, que ligado a la energía que disponemos y al interés que pongamos en querer resolver un problema, resulta que en igualdad de patrones entre dos humanos, uno puede conseguir resolver un problema antes que otro.

En lo artificial no dudo que la máquina pueda "aprender" a resolver problemas pero el carácter de la misma lo tendrá que definir el programador. Es decir, el programador deberá priorizar qué biblioteca de patrones harán falta para la resolución de algo.

Evidentemente un programador sería incapaz de leer el mundo entero fenomenológico y plantear un sistema absoluto de predicción y emulación, así que hay que limitar la capacidad de la máquina a resolver temas muy concretos y con patrones específicos de la tarea a resolver (a base de funciones matemáticas o estadísticas que obtengan una serie de datos plausibles), aunque ello suponga obtener datos inesperados que puedan servir como patrones nuevos.

P.ej. en la metereología podríamos esperar cualquier fenómeno en cualquier punto del planeta Tierra dado los registros históricos y las magnitudes entregadas por los satélites y las estaciones, pero siempre habrá un rango de escenarios posibles y todo lo que se salga del rango de estas prediciones el programador no lo considerará útil para la función a la que ha sido encomendada la máquina.

En cambio, los humanos siempre tendremos esa capacidad de la sospecha y no dudaremos en darle vueltas a las cosas para comprender lo qué está pasando.


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Mensaje por Outsmarter el Jue 27 Feb 2020, 08:42

Catlander una vez más está equivocado.

El cerebro humano funciona en base a neuronas que se mandan información en forma de señales eléctricas entre ellas, la procesan y la reenvían. El cerebro humano es un gran circuito. De origen biológico en lugar de artificial, y mucho más complejo que las redes neuronales artificiales que estamos construyendo, pero un circuito. Un circuito que ejecuta un programa. Y si alguien descifrara ese programa y la arquitectura del circuito y los trasladara a un circuito artificial, no habría ninguna diferencia entre humano y máquina más allá del envoltorio. Incluyendo el carácter.

No somos magia, somos matemática.
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