Muy buena conferencia, soy matemático especialidad estadística e investigación de operaciones, llevo 25 años trabajando en el análisis de datos (minería de datos, big data, etc, llámalo como quieras), hacen falta más charlas como estas. Por mi empresa han pasado cientos de consultoras y nos han sacado plata con algoritmos que no valen nada. Esto de la IA la han convertido unos trileros de Silicon Valey en un saca cuartos.
¡Bien Carlos! como siempre claro y didáctico, con un discurso llano, que todos podemos entender, sin perder rigor de conocimiento, desde Argentina, ¡Gracias!
Diría lo mismo o muy parecido. Carlos Madrid nunca defrauda. Somo muy afortunados los hispanos de tener una tecnología filosófica como el MF solo falta que seamos capaces de sacarle partido.
Excelente conferencia.Profesor,Carlos Madrid.Es tan densa en contenidos, y tan bien estructurada.Es la cuarta vez que la escucho y sigo aprendiendo.Gracias por su buen trabajo.
Es increìble el nivel de conocimiento que demuestra Carlos de la Madrid, lo he escuchado en diferentes ponencias de muy diversos temas, y en todos me ha asombrado...un verdadero erudito. 🙌🙌🙌
Sería atingente convenir en que la transcripción de la ponencia estuviera tan bien editada como aplica la IA. Enhorabuena por que nunca acabe la sana reflexión filosófica.
Según he entendido yo, lo que viene a decir la conferncia es desmitificar la Inteligencia Artificial tal y como nos lo plantean, es decir que el mundo no está cambiando tan rápido
Gracias por su conferencia sr, Madrid. Muy interesante. El comentario del señor Tomas García sobre Ontología General me ha parecido muy acertado y se abre a grandes posibilidades. Como quiera que la inteligencia artificial se orientó a la obtención de objetivos abandonando el modelo todavía desconocido de la inteligencia humana, supone un artificio que aunque programado por seres humanos se convierte en un constructo cuya patencia se objetiva y que cuando quiere concebirlo el Ego trascendental lo sitúa en la Ontología general.
Una excelente conferencia la de Carlos Madrid, que es una persona con una muy sólida formación filosófica y científica (y no sólo como matemático). Saludos cordiales.
Comparto algunos apuntes críticos: 1. Su repaso histórico, aunque abiertamente no pretenda ser detallado, es bastante impreciso. La investigación no se «apagó por dosis de realidad» en los 70. En realidad, desde los 60 ya existía el enfoque de redes profundas y probabilísticas (cfr. Rosenblatt, Steinbuch). Hacia finales de los 60 y principios de los 70 ya se había logrado el «aprendizaje» en distintos modelos. En los 70, Seppo Linnainmaa empezó a utilizar la propagación hacia atrás, conectando a estos modelos con el descenso de gradiente estocástico. De la misma forma, la historia continuó las siguientes décadas y hasta nuestros días de una manera distinta a como se plantea. En general, son bastante groseros los saltos históricos que se hacen. Al llegar a Deep Blue como único hito específico destacable, diciendo que lo probabilístico inicia en los 90 con redes bayesianas, es todo erróneo: no es cierto que empiece en los 90 (sino 30 años antes), ni es cierto que inicie con redes bayesianas, ni es cierto que la arquitecura bayesiana sea la que hoy se utiliza para los modelos «state of the art». 2. Alrededor del minuto 46:20 se dice que los ordenadores están condenados a «pensar lógica y axiomáticamente» según ciertas reglas. Me gustaría pedir a Carlos que precise en qué sentido y de qué forma el output de una arquitectura transformer es axiomático. Al poco tiempo, además de aludir a un «pensamiento semiformal» -no sé si alguien pueda explicar con rigor científico ese término-, agregó algo así como que los humanos se diferencian de las máquinas porque también piensan con «símbolos geométricos y topológicos». ¿Podría explicar exactamente a qué se refiere con eso y por qué eso se diferencia de «pensar lógica o algebraicamente», o por qué eso es inteligente, o por qué eso nos diferencia de las máquinas? ¿Podría además justificar por qué -según él- una máquina no es capaz de representaciones geométricas pero sí algebraicas? Y ya que estamos, ¿qué partes de la geometría son imposibles de formular en términos algebraicos y, de entre ellas, cuáles restringen el desarrollo de la inteligencia? 3. En cuanto al argumento de la habitación china (~47:25), aunque tenga su fulcro de verdad, caricaturiza malamente a los modelos. Los modelos modernos no tienen «reglas» a seguir a rajatabla, ni tampoco tienen un «manual» fuera del que no funcionen. Me parece que Carlos está pensando en algoritmos estándar y no en las arquitecturas que se han desarrollado desde hace décadas. Precisamente algo interesante de estos modelos es que tienen propiedades «emergentes», que no funcionan con base en operaciones previamente definidas, y que son capaces de ofrecer respuestas coherentes y verdaderas ante situaciones o problemas completamente nuevos (nunca antes «vistos» por el modelo). En cualquier caso, en el ejemplo de la habitación, ¿puede Carlos -o cualquier otro humano viviente o pasado- explicar exactamente qué procesos mentales y operatorios tendría que llevar a cabo la persona dentro de la habitación para que podamos admitir que entiende, comprende y razona? ¿Puede darnos la lista exacta de requisitos necesarios para que se pueda decir que un determinado ente razona o no razona? ¿Cuántos Nobel calcula que necesitaría para poder responder a estas preguntas? 4. Minuto ~51:00. Dice Carlos, como en forma de crítica, que si le quitas los datos a un modelo deja de funcionar. Me imagino que Carlos dice esto porque piensa que el humano es capaz de pensar ex nihilo. Poco tiempo después, dice que ChatGPT (y el traductor de Google) devuelven frases frecuentes porque hacen «combinaciones lineales entre vectores». Los modelos son especialmente útiles, entre otras cosas, porque utilizan funciones no lineales, entonces no sé a qué se refiere con esa frase. Los modelos también son especialmente únicos porque no devuelven «frases frecuentes», sino combinaciones muchas veces novedosas que son posibles por los componentes estocásticos que los subyacen (de nuevo: por eso no nos quedamos en Bayes). 5. Minuto ~53:30. «A DALLE le tuvieron que decir que cada imagen es un gato». O bien Carlos piensa que a los humanos nunca nos tuvieron que señalar qué es un gato y lo sabemos a priori, o bien Carlos espera que el lector tenga la inmensa generosidad de traducir esto por «DALLE no tiene la misma capacidad de generalización de conocimiento que un humano».
6. Minuto ~55:30. La caracterización de cómo «interpreta» un modelo a una imagen es bastante extraña y confusa. Dice que el «programa» solo «ve píxeles, no ve orejas, ni ojos». ¿Qué significa exactamente «ver orejas»? ¿Podría explicar Carlos qué procesos lleva a cabo el humano para «ver orejas», desde los fotorreceptores en la retina, pasando por las señales eléctricas que atraviesan el nervio óptico, hasta el procesamiento que lleva a cabo la corteza visual primaria? ¿Piensa que el cerebro no procesa la información que percibe y, por ello, «ve» a la oreja «en crudo» y la representa tal cual llegó a los ojos? En particular, ¿qué piensa de la investigación que se ha llevado a cabo desde 1959, cuando Hubel y Wiesel descubrieron que distintos grupos de neuronas en los gatos responden a formas, sombras e inclinaciones distintas, ergo, el procesamiento visual biológico no se da holísticamente, «por orejas y ojos», sino por estructuras, patrones y características más simples? Vamos, que -guardando las distancias- tanto la visión humana como la del deep learning, además de requerir un procesamiento previo de la información, se da por «features», de manera que el argumento de «ver orejas» me parece extraño, flojo y confuso. Y también me cuesta entender por qué cree que no se pueden diferenciar objetos en deep learning, cuando precisamente esa es una de las aplicaciones que tiene. Se queja también de que el «programa extrae patrones estadísticos de bits». Según él, ¿cómo entonces tendrían que aprender los modelos a representar objetos para «poder ver» como humanos? Si desde 1959 no se ha demostrado que los animales también ven por patrones, ¿entonces cómo aprenden y cómo ven? ¿Por qué es censurable que la percepción se guíe por patrones? Pero más importante, ¿es siquiera deseable que las máquinas sean exactamente iguales a nosotros? ¿Por qué es tan esencial para la inteligencia que procesen visualmente los fenómenos como nosotros? 7. Si la inteligencia es corpórea, apotética y operatoria, ¿por qué una simulación o un robot, que perfectamente pueden satisfacer todo eso, no son inteligentes? 8. Minuto ~1:01:00. Se queja Carlos de que el traductor de Google necesita cierto contexto para traducir «jack» en lugar de «cat». Me imagino que él puede en este preciso momento traducir «banco» al inglés, sin necesidad de ningún contexto adicional. ¿Podría decirme su respuesta? Y, si es tan amable, explicar también detalladamente por qué los humanos no necesitan contextualizar las palabras para poder traducirlas a otro lenguaje, o siquiera para poder comunicarse. 9. Minuto ~1:04:42. «Conforme el programa aprende más en una tendencia, se vuelve reacio a aprender en otra dirección». ¿A qué se refiere exactamente con eso? ¿Al «overfitting»? ¿A que el valor de cada «weight» del modelo es fijo después del entrenamiento? Si es cualquiera de las dos cosas, entonces hay técnicas bastante elementales para resolverlo. Además, ¿en qué sentido hace esta crítica? ¿Los humanos no están también claramente sesgados en función de su experiencia y conocimiento? Poco tiempo después plantea, como en una suerte de crítica, que las máquinas tienen el problema de inducción y no lidian bien con los cisnes negros. ¿Los humanos ya tienen eso resuelto y por eso son inteligentes? 10. Minuto ~1:16:41. ¿«DALLE no es inteligente porque usa píxeles en vez de pinceles»? ¿Ese es el «sustrato material» que impide que se le llame inteligente a una máquina? ¿Qué pasa si se integra a DALLE con un robot capaz de pintar con pincel sus outputs? ¿Dónde queda la objeción «corpórea»? ¿Estos robots que manipulan y lanzan objetos, y pisan el mismo suelo que nosotros, por qué no son inteligentes según ese mismo criterio?: ua-cam.com/video/-e1_QhJ1EhQ/v-deo.html 11. De nuevo, me parece extraño que se reduzcan los modelos al teorema de Bayes. Los componentes probabilísticos más comúnmente utilizados (los procesos de Markov, la entropía cruzada, la función softmax, la «negative log likelihood», etc.) son claramente distintos del teorema y de las redes de Bayes. Además, todos ellos están conjugados con muchos otros elementos del cálculo diferencial y vectorial, del álgebra lineal, de la optimización matemática, etc., de manera que venderlos como simple probabilidad es bastante engañoso. Un modelo estrictamente probabilístico no es capaz de alcanzar el mismo nivel de sofisticación de ChatGPT. En suma, Carlos no definió qué entiende por inteligencia (¿y quién puede decir que es capaz de hacerlo?), pero sí negó por razones ambiguas, imprecisas, erróneas, contradictorias y oscuras que las máquinas no son inteligentes. Percibí el afán de decir que la «inteligencia artificial» no es inteligente ni artificial, que es lo mismo que enfadarse porque el «cálculo infinitesimal» no trata de piedritas (calculus) infinitamente pequeñas, o decir que la filosofía es una chapuza porque no se dedica a predicar el amor (philos) a la sabiduría (sophia). No veo a dónde se quiere llegar con ese nivel de análisis terminológico superficial. Y, al final de todo, no se dijo nada sobre los temas verdaderamente interesantes que surgen con estos modelos (como las propiedades emergentes y la originalidad de la que hablaba, o las similitudes y diferencias entre los procesos biológicos y los computacionales, o la pregunta sobre cómo integramos en ellos la comprensión si ni siquiera nosotros sabemos cómo funciona o qué es). Carlos ha dedicado dos horas a tropezarse con razonamientos defectuosos para finalmente decir lo mismo que podría haber dicho cualquiera que haya usado ChatGPT (y entendido a medias cualquier artículo de divulgación sobre el tema): que los modelos no tienen intencionalidad ni razonamiento como los humanos y que, bueno, pues eso, funcionan con esas cosas de Bayes y de probabilidad, algo así, tú me entiendes. Estoy de acuerdo en que estos modelos no son capaces aún de generalizar y razonar como nosotros, pero no sé explicar exactamente por qué (y creo que nadie lo sabe, pues si se supiera ya habríamos implementado un modelo «racional»). Los modelos sí pueden representar y relacionar semánticamente ciertos conceptos, pero (creo) no lo hacen como nosotros, y digo «creo» porque no sabemos cómo hacemos nosotros para razonar semánticamente. Naturalmente, el tema es complejo, pero no creo que haga falta tropezarse con una historia imprecisa, ni con una caracterización errónea, ni con razonamientos en falso, ni con citas de académicos de conventillo, ni con ciencias todavía inconclusas, ni con alusiones a un término tan ambiguo como «inteligencia», para decir que las máquinas no razonan como nosotros. Al final, para usar su propio giro, no hace falta resolver lo oscuro con lo más oscuro.
@@DanteNoguez Sobre tu objeción 10, eso también me preguntaba, creo que hay un video en UA-cam que muestra esto, es un brazo robótico que pinta un cuadro con mucha precisión. ¿Si la imagen se hace con DALLE y pintado por ese brazo haría a ese sistema un pintor?. No entiendo de filosofía, pero esto se parece mucho a cuando se intentaba volar tratando de copiar exactamente lo que hacían las aves, y no resultó, más bien dejar de imitar a esas aves hizo que lograran encontrar una forma de volar eficaz. A demás, mientras la ingeniería se basa en el diseño eficiente, seguro, simple, etc; la evolución biológica se parece más como tirar varias cosas a la pared a ver cual se pega jeje, es decir son " diseños suficientes". Y aún así la inteligencia humana puede usar menos energía y menos datos para aprender, supongo que esto será el próximo paso en inteligencia artificial.
Dejaré la publicación original como está e iré matizando algunas cosas aquí: 1. Seppo Linnainmaa pergeñó la propagación hacia atrás, pero no la «conectó» (aplicó) explícitamente a redes neuronales. Amari y Werbos hicieron esa «conexión» desde mediados de los 70, pero el mismo Werbos fue el primero en aplicar eficientemente la backpropagation a las redes neuronales en 1982. 2. Fui impreciso al plantear la habitación china como si se tratara de una cuestión algorítmica. Me refería más bien a que no sabemos definir qué procesos psicológicos y neurológicos tienen lugar cuando «entendemos», entonces aludir a esos procesos es impropio, sobre todo para argumentar que las máquinas no los satisfacen. No tenemos un estándar riguroso para definir si los satisfacen o no, y no lo tendremos hasta que no entendamos mejor cómo funciona la inteligencia humana. Mientras tanto, los criterios de distinción son sumamente cuestionables, especialmente cuando nos adentramos en los detalles (como fue el caso de la ponencia).
@@rober2396 Sí, por eso digo que no entiendo para qué quieren que los modelos sean como nosotros. Es incluso ineficiente y limitante en muchos sentidos. Y sí, el trabajo ingenieril de optimización de estos modelos todavía tiene muchísimo por delante. Hasta ahora el trabajo ha estado enfocado casi únicamente en formular las arquitecturas.
Me alegra esta conferencia. Desde el 2019 que en mi materia Filosofia, arme un espacio para Filosofia de la Tecnología, para mis cursos,del último año del secundario, con estos temas, big data, learning machines, minería de datos, inteligencia artificial, redes, internet de las cosas y transhumanismo. Es la cuarta revolución tecnológica.
Hacía falta y seguirá haciendo falta más conferencias como estás sobre las IAs. Muchos entusiastas y muchos alarmistas andan sueltos confundiendo a la gente ..
Otra maravilla de conferencia de Carlos Madrid, y también gracias a la Fundación. Como ya se ha hablado en alguna ocasión de trranshumanismo, estaría bien invitar al profesor Carlos Blanco, que se autodefine como idealista, a hablar del tema, para a continuación ser convenientemente triturado.
Sin necesidad de escuchar la conferencia de Carlos Madrid, que por cierto es estupenda, una ya puede hacerse una idea de la "potencia" de la AI y de por dónde pueden ir los tiros, cuando debajo del título nos aparece una advertencia del algoritmo de yutuve sobre "el cambio climático". 🙄😐
Sólo dejar caer que sería muy interesante dividir el vídeo en capítulos o temas (1, 2, 3...) que se pudieran ver al pasar el cursor por la barra del tiempo del video, de los minutos. Simplemente. Esa especie de índice yo lo agradecería mucho.
Carlos. En mi opinión el conflicto no se manifiesta en la pregunta si las máquinas pueden pensar como humanos. El conflicto en su versión terrorífica es cuando los humanos comencemos a pensar como máquinas. A la mayoría nos gusta ver cine. Si alguien viniera y nos dijera: Es todo mentira. Son solo fotografías que pasan una después de otra creando la ilusión de movimiento, esas personas son actores. Aún así seguiríamos creyendo y disfrutando las películas que vemos. A mi, buscar algo en google y que de alguna forma deduzca lo que estoy buscando me parece asombroso y me ayuda. Ahora, de ahí a pensar que google ha logrado leer e interpretar mi pensamiento hay una distancia muy grande. Ahí veo un peligro. Volviendo a la metáfora del cine, es como creernos que la historia de la película que vimos ha ocurrido y eso puede pasar. Exposición brillante. Para la próxima, por favor, un asistente que te sirva el agua en el vaso.
Una gran conferencia que te demuestra lo infinitamente perdidos que está el mundo humanista (en general) respecto a los aspectos técnicos de estas tecnologías.
Estaría bien incluir las consideraciones sobre Inteligencia Artificial General que Reza Negarestani propone en su libro de 2018 "Intelligence & Spirit", de lo más potente que se ha escrito al respecto.
Queda claro que Chatgpt sería geocentrista en los tiempos de Copérnico y, además, no sería consciente de ello. Muchas gracias por compartir la lección.
Hola Excelente exposición!! Gracias. Ahora bien; entiendo que los argumentos metafísicos explican lo oscuro por lo más oscuro. Pero no entiendo que apelar al tema de la conciencia sea recurrir a algo "oscuro". Saludos desde Argentina.
¿Qué es la inteligencia? ¿Hay grados de inteligencia? ¿Según la neurociencia cuál es el porcentaje de inteligencia desarrollado por un cerebro humano? ¿Cómo juzgar algo si nuestra inteligencia es limitada? ¿La capacidad de juzgar algo también tiene grados en correspondencia a los grados de inteligencia? ¿La realidad desborda un sistema de pensamiento? ¿ Qué sentido tiene hablar de "inteligencia" cuando la evolución no ha recorrido todo el camino?...Gracias por la conferencia, creo que estamos arañando, excavando cada día unos metros más de túnel pero lejos de ver la luz de la inteligencia al final del mismo.
En Chile, mi pais, recuerdo el caso del jugo de limon envasado, que se vende en las cadenas de supermercados, por años este jugo de limon que consumiamos , nunca tuvo una gota de limon por lo que se prohibiò el uso de la imagen o la palabra limon. Entonses lo que tenemos que corregir es el uso abusivo del lenguaje presentando como sinonimos lo que no lo es. En el caso de la inteligencia artificial en ek uso tecnologico de procesadores de datos, que se basa en 0 y 1, no inteligencia humana, que no tiene una definicion entre los que rstudian buestra mente racional, pensamientos, decisiones. Seria mas correcto y claro hablar de capacidad de procesamiento, Lo mismo en las redes sociales en donde lo que existe un conjunto de IP, no de individuos, usuarios o perfiles a menos que las omunicaciones interpersonales , recuperemos la exclusividad, solo personas, puedes ser anonimo, pero no invisible, por lo que se reunifica la libertad de expresion con la responsabilidad de mis palabras.. Que buena analogia, entre neurociencias y frenologia. excelente clase, notable la claridad del razonamiento.
Yo tengo una nieta con Síndrome de Rett. Sueño con q sea posible q por medio de un implante cerebral pueda regular las funciones q hoy no puede. Hay mucha gente en contra de la IA por miedo pero no se puede poner puertas al futuro. Otra cosa es los usos q la humanidad haga de ella y las prioridades q se tomen. Armas por poder o usos para el bien general. Hay está la ética y la inteligencia humana q debería ser realmente superior pq inculcaria esos valores en la IA.
Inteligencia Artificial, Información y Evolución. Considerando “la evolución exponencial” que ha registrado este último siglo el procesamiento de información, Ray Kursweil ha realizado acertados pronósticos del devenir tecnológico. Lo que ignora Kursweil es que la mencionada evolución exponencial data desde el origen del universo, lo que queda en evidencia si observamos los principales “hitos evolutivos” asociados con la Información, que han tenido lugar desde el Bing Bang. Estos son los hitos en cuestión: Surgimiento de las semillas de la Vida Encarnada en Materia, hito que tiene lugar con el Big Bang (trece mil ochocientos millones de años atrás). Surgimiento de LUCA (tres mil ochocientos millones de años atrás) Surgimiento del cerebro (quinientos cincuenta millones de años atrás) Surgimiento de lo que fue el precursor del lenguaje humano (veintisiete millones de años atrás) Surgimiento del Ser (doscientos mil años atrás) Surgimiento de la era de la información, consecuencia directa de la Revolución Industrial (año 1900). Singularidad evolutiva propuesta por Ray Kursweil, quien postula que la humanidad accederá a una Singularidad como resultado del crecimiento exponencial del manejo de información (año 2045). Una forma de dimensionar la “velocidad evolutiva”, surge de establecer como “velocidad evolutiva unitaria” el período de tiempo transcurrido entre el primer y segundo Hito Evolutivo, esto es, 10.000.000 millones de años (13.800.000 - 3.800.000 = 10.000.000). Así entonces, la “velocidad evolutiva” fue de “1” entre el primer y segundo hito evolutivo. Para determinar las siguientes “velocidades evolutivas” debemos observar el tiempo transcurrido entre sucesivos hitos evolutivos y compararlos con la “velocidad evolutiva unitaria”. Ello da los siguientes resultados: 1,0 3,1 19,0 438,6 50.037,5 66.666.666,7 A su vez, el logaritmo de las cifras anteriores nos da lo siguiente 0 0,49 1,28 2,64 4,70 7,82 Si te tomas la molestia de hacer un gráfico con las cifras anteriores podrás observar una curva cuya forma, lo sabe cualquier matemático, no es fruto de “la casualidad” Los humanos hemos sido los líderes evolutivos por al menos doscientos mil años, lo que se lo debemos a nuestra capacidad para “administrar información”. En tal sentido, la AGI está llamada, en forma “natural”, a arrebatarnos tal liderazgo.
Inteligencia será cuando la mente humana mute a un artificio que sea capaz de recrearse y perfeccionarse así mismo. Mientras tanto la inteligencia artificial será limitada y acotada.
Los primeros 18 minutos..., uf...., mal empieza. Estoy plenamente seguro que se ha documentado con "los de siempre". Dentro de diez años este mismo hombre cambiará su discurso diacrónico sobre la evolución de la IA.
43:56 "si los ordenadores son tan útiles resolviendo cuestiones matemáticas no es porque sean una suerte de cerebros misteriosos capaces de captar los conceptos matemáticos asociados al material tipográfico" "los signos de las matemáticas son autogóricos" "como un ordenador es capaz de manipular estos significantes por eso es tan útil en matemáticas" Y AHORA es cuando se dice algo que es falso: "Mientras EL ORDENADOR está confinado a trabajar bajo una perspectiva axiomática formal puramente lógica, EL MATEMÁTICO no siempre trabaja en esa perspectiva"* Es AL REVÉS: Mientras EL MATEMÁTICO está confinado a trabajar bajo una perspectiva axiomática formal puramente lógica, EL ORDENADOR no siempre trabaja en esa perspectiva". El ejemplo que se usa para decir que en ocasiones el matemático usa perspectivas gráficas no se evade de la lógica, ni de los formalismos de un lenguaje - por ejemplo algebraico. El ordenador, bajo una perspectiva conexionista, devuelve el resultado de una demostración sin que ABSOLUTAMENTE NADIE sepa cómo ha llegado a ella - porque de lo contrario HABRÍA USADO UNA PERSPECTIVA AXIOMÁTICA FORMAL PURAMENTE LÓGICA.
@@jumadarutube Cuáles son estos ordenadores que resuelven problemas sin usar una perspectiva axiomática formal puramente lógica? Acaso operan misteriosamente como unos Ramanujan? O de qué hablas?
1:09:45 El apellido del filósofo norteamericano Peirce se pronuncia en SSBE /p ə́ː s/ La vocal es la de NURSE, no la de DRESS, una schwa larga. Se agradece el esfuerzo del ponente por intentar pronunciarlo bien.
SI SEÑOR. hay mitos graves como dice Sr. Madrid Casado. Pero todavía más, el plus es encontrar oportunidades en la vida, en las civilizaciones, no solo la escuela harvard o incae: resolucion de problemas, de administracion de empresas esto ultimo es una parte nomás
La enacción de Francisco Varela se ciñe mucho a parte del argumento de la reducción de la inteligencia al cumplimiento de una tarea específica con reglas claras y delimitadas.
Es complicado pensar en que la inteligencia del hombre sea superada, pregunto: ¿cómo se supone que los intereses ocultos están detrás de una inteligencia artificial? En el caso de las personas, persiguen algo (objeto, objetivo, etc..) y detrás de ello satisfacer su interés, emoción, etc... ¿es posible que la inteligencia artificial desarrolle emociones e intereses detrás de las del accionar? - es complejo pensar en como construir artificialmente "sentimientos", por ejemplo. ¿Puede amenazarnos algo que no esté programado para amenazarnos? - nos amenaza algo que esté por encima del interés común, pienso.
Hablando de Pierce, ¿conoce Carlos Madrid a Fernando Zalamea? Bastante metafísico pero muy insistente defensor de una idea no analítica de las matemáticas.
FELICIDADES AL PROFESOR CARLOS !!! OJALA QUE LOS ESPAÑOLES DEJARAN EL TARTAMUDEO QUE CONSIDERAN INTELECTUAL ME REFIERO NO A CARLOS X SUPUESTO QUE NO CAE EN ESA RIDICULEZ, NO LA NECESITA !!
¿ Y EL AMOR, LA PIEDAD, LA SINCERIDAD, LA PASION, LA CONSTERNACION, LA HUMILDAD, ESTÁN BAJO EL RADIO DE ACCIONAR DE LA IA? Y LOS CREADORES DE LA IA SON REALMENTE CIENTIFICOS O SON TECNICOS JUGANDO CON BIG DATA. CREO QUE HAY QUE ACLARAR BBIEN ESTE TEMA FENOMENOLOGICO
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL HACE TIEMPO YA QUE ES MUY SUPERIOR A LA HUMANA... PARTIENDO DESDE LA APARENTE MENTE SIMPLE CALCULADORA CON CUATRO OPERACIONES. EL PELIGRO INCLUSO LETAL QUE SE CIERNE ES UNICAMENTE EN MANOS DE QUIÉN ESTÉ... Y LA FORMA DE SERVIR O AGREDIR, SOLO REQUIERE DE UNIFICAR TODAS LAS FACULTADES EN UN SOLO COMPUTADOR , CENTRALIZADO EN SOLO UNA MANO... Y QUE ESA MANO SEA ÉTICA... O ANÉTICA... PERO LOS PROGRAMADORES DE COMPUTADORES, Y LOS INGENIEROS EN INFORMÁTICA... SIGUEN TENIENDO LA PIEL DEL MISMO GRUESO... Y VULNERABILIDAD ... POR ESO NO HAY QUE TEMER DEMASIADO... LA SOLUCIÓN SIGUE SIENDO LA MISMA DE HACE MIL AÑOS.
Estamos en un momento de la postmodernidad en que el ser humano ha perdido absolutamente el norte. No solo se trata de haber perdido cualquier creencia en lo metafìsico, es la trasformacion del absurdo en postulados insoslayables.
SI ESTA VIVO ROGER PENROSE, MEJOR PREGUNTENLE A ÉL O A SUS DISCIPULOS, QUE SABEN O COMO DEFINEN LA INTELIGENCIA HUMANA, LA CREATIVIDAD Y QUE ES GENIALIDAD
Red inteligente con humanos in the loop, on the loop or outside the loop. Si. embargo tiene operatoria corpórea y con ejecución en el mundo real. Swarm robots...por ejemplo.
LA HUMANIDAD YA LLEVA 23 AÑOS 2000 A 2023 MANEJANDO MASS STORAGE, GRANDES BASES DE DATOS, SOFTWARE INTRINCADO, ALGORITMOS PROFUNDOS PERO ¿ YA DESCUBRIÓ LA IA LA CURA DEL CANCER? ¿ CUANDO, COMO, CON QUE? ¿CUANTO ESFUERZO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL IA HA EMPLEADO PARA CURAR ESOS FLAGELOS DE LA HUMANIDAD ?
¿ Y A PROPOSITO, SE PODRÁ PENALIZAR CON "PENA DE MUERTE" A LAS MAQUINAS CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL O LA PENA SERÁ PARA LOS GRUPOS DE PROGRAMADORES DEL SOFTWARE IA?
Mayor eficacia y eficiencia? por supuesto la inteligencia artificial y los periféricos que la complementen no demandan derechos, prestaciones laborales, seguridad social, no se van a huelga!!
No estoy muy de acuerdo con que la IA tenga una idea algorítmica de la inteligencia, una parte si pero otra no, las RNA ven la inteligencia como un comportamiento emergente esencialmente no programable, las redes neuronales de entrenan para obtener una respuesta esperanza ante un conjunto de problemas pero nada garantiza que la respuesta entregada vaya a ser correcta con cualquier dato de entrada, se confía en que lo sea pero no sé puede saber y tampoco se puede explicar la respuesta obtenida
es que la inteligencia se da por escalas siendo los humanos los que estan en la cuspide seguido de los otros hominidos, no es lo mismo interactuar com un chimpance que con un perro, o un cuervo con un paloma
Es más atrevido olvidar que hay una sinonimia genérica entre leer e inteligir. La inteligencia no como atributo o capacidad sino como proceso o continuum perceptivo e interpretativo.
BUENO Y A QUIEN SE REFIERE UD. COMO INTELIGENCIA O INTELIGENTE: ¿ EL PROCESADOR, EL SOFTWARE, EL HARDWARE, EL SOFTWARE MAS EL HARDWARES, EL PROGRAMADOR, EL ANALISTA PROGRAMADOR, EL INVERSIONISTA COMO EL QUE LANZA SATELITES?
NO SEÑOR, LO CENSURABLE DEBE SER LOS ALGORITMOS. LOS DATOS ALLÍ ESTÁN, NO SON NI BUENOS NI MALOS, SON DATOS Y COTO TAL NO TIENEN SIGNIFICADO ALGUNO, LA REUNION DE LOS MISMOS O SEA EL ALGORITMO, SI ALLÍ ESTA EL SESGO, A CENSURAR
57:24 *_Era capaz por el tacto reconocer una esfera y un cubo y cuando recuperaba la vista (...) la respuesta es que no_* ---- No acabo de entender. :-) Si a ciegas tocas un coco y un erizo de mar, al verlos ¿no sabríamos decir cuál es el coco y cuál el erizo? Bueno. :-)
@@fgbuenotv el problema de molyneux no existe como problema actualmente, esta perfectamente resuelto neurobiologicamente tal y como entendemos hoy en dia el procesamento de la informacion en el córtex cerebral, la represestacion de caracteristicas de distintas modalidades perceptivas y la sincronizacion temporal de redes neuronales activas. Por cierto algo muy parecido a como funciona el deep learning, como comenta Dante Noguez más arriba y que nada tiene que ver ni con al IA simbolica, ni tampoco con las redes bayesianas, aunque si con el aspecto de clasificadores o discrimadoes estadisticos que tienen estas ultimas
EL BIG DATA NO ES MAS QUE LA SUMA DE LOS ERRORES MUNDIALES DE LAS DISCIPLINAS BUENAS Y MALAS. NO VEO LA CHISPA DE LA CREATIVIDAD: NEWTON, GALILEO, EINSTEIN, MOZART, BACH, MIGUEL ANGEL, RAFAEL, ETC
Las ponencias de Carlos son brillantísimas siempre. Muchas gracias
Saludos desde Chile.
Este señor Madrid es extraordinario
Muy buena conferencia, soy matemático especialidad estadística e investigación de operaciones, llevo 25 años trabajando en el análisis de datos (minería de datos, big data, etc, llámalo como quieras), hacen falta más charlas como estas. Por mi empresa han pasado cientos de consultoras y nos han sacado plata con algoritmos que no valen nada. Esto de la IA la han convertido unos trileros de Silicon Valey en un saca cuartos.
Eso es, son unos farsantes, sofistas del presente
¡Bien Carlos! como siempre claro y didáctico, con un discurso llano, que todos podemos entender, sin perder rigor de conocimiento, desde Argentina, ¡Gracias!
Diría lo mismo o muy parecido. Carlos Madrid nunca defrauda.
Somo muy afortunados los hispanos de tener una tecnología filosófica como el MF solo falta que seamos capaces de sacarle partido.
@@virginiaruizcampos7165 Así es Virginia, muy cierto lo que decís
Muchas gracias por esa capacidad de síntesis pedagógica.
Excelente conferencia.Profesor,Carlos Madrid.Es tan densa en contenidos, y tan bien estructurada.Es la cuarta vez que la escucho y sigo aprendiendo.Gracias por su buen trabajo.
Es increìble el nivel de conocimiento que demuestra Carlos de la Madrid, lo he escuchado en diferentes ponencias de muy diversos temas, y en todos me ha asombrado...un verdadero erudito. 🙌🙌🙌
Que magnífica conferencia. Gracias a los filósofos por tratar de traer luz sobre este mediático tema.
Se agradece la gente que reflexiona tanto y tan bien.
Sería atingente convenir en que la transcripción de la ponencia estuviera tan bien editada como aplica la IA.
Enhorabuena por que nunca acabe la sana reflexión filosófica.
Ya se necesitaba esta disertación! Está cambiando el mundo muy rápido, y el materialismo filosófico debe estar al quite.
Según he entendido yo, lo que viene a decir la conferncia es desmitificar la Inteligencia Artificial tal y como nos lo plantean, es decir que el mundo no está cambiando tan rápido
Muchísimas gracias D. Carlos. Magistral 👍👏👏👏👏👏👏👏👏👏
Gracias por su conferencia sr, Madrid. Muy interesante. El comentario del señor Tomas García sobre Ontología General me ha parecido muy acertado y se abre a grandes posibilidades. Como quiera que la inteligencia artificial se orientó a la obtención de objetivos abandonando el modelo todavía desconocido de la inteligencia humana, supone un artificio que aunque programado por seres humanos se convierte en un constructo cuya patencia se objetiva y que cuando quiere concebirlo el Ego trascendental lo sitúa en la Ontología general.
Grande Carlos. Muchas Gracias por aclararme muchos puntos oscuros al respecto.🌿🌿🌿🌿
Una excelente conferencia la de Carlos Madrid, que es una persona con una muy sólida formación filosófica y científica (y no sólo como matemático). Saludos cordiales.
Excelente exposición, muy, pero muy meritoria, me sirvió bastante para confrontar posturas. Gracias Carlos Madrid.
Carlos Madrid, un verdadero filósofo materialista académico, y un filósofo materialista filosófico verdadero
jajaj. Dale,dale
“Se necesita algo más que inteligencia para actuar inteligentemente.”
~Fiódor Mijáilovich Dostoyevski, †1881
.. El que solamente sabe de medicina, ni de medicina sabe.. >>
Gustavo Bueno.
correcto, por ejemplo "inteligencia emocional"... pero eso rompería el "marketing" detrás de este negocio ...
@@aire667Ha de tener razón
Comparto algunos apuntes críticos:
1. Su repaso histórico, aunque abiertamente no pretenda ser detallado, es bastante impreciso. La investigación no se «apagó por dosis de realidad» en los 70. En realidad, desde los 60 ya existía el enfoque de redes profundas y probabilísticas (cfr. Rosenblatt, Steinbuch). Hacia finales de los 60 y principios de los 70 ya se había logrado el «aprendizaje» en distintos modelos. En los 70, Seppo Linnainmaa empezó a utilizar la propagación hacia atrás, conectando a estos modelos con el descenso de gradiente estocástico.
De la misma forma, la historia continuó las siguientes décadas y hasta nuestros días de una manera distinta a como se plantea. En general, son bastante groseros los saltos históricos que se hacen. Al llegar a Deep Blue como único hito específico destacable, diciendo que lo probabilístico inicia en los 90 con redes bayesianas, es todo erróneo: no es cierto que empiece en los 90 (sino 30 años antes), ni es cierto que inicie con redes bayesianas, ni es cierto que la arquitecura bayesiana sea la que hoy se utiliza para los modelos «state of the art».
2. Alrededor del minuto 46:20 se dice que los ordenadores están condenados a «pensar lógica y axiomáticamente» según ciertas reglas. Me gustaría pedir a Carlos que precise en qué sentido y de qué forma el output de una arquitectura transformer es axiomático.
Al poco tiempo, además de aludir a un «pensamiento semiformal» -no sé si alguien pueda explicar con rigor científico ese término-, agregó algo así como que los humanos se diferencian de las máquinas porque también piensan con «símbolos geométricos y topológicos». ¿Podría explicar exactamente a qué se refiere con eso y por qué eso se diferencia de «pensar lógica o algebraicamente», o por qué eso es inteligente, o por qué eso nos diferencia de las máquinas? ¿Podría además justificar por qué -según él- una máquina no es capaz de representaciones geométricas pero sí algebraicas? Y ya que estamos, ¿qué partes de la geometría son imposibles de formular en términos algebraicos y, de entre ellas, cuáles restringen el desarrollo de la inteligencia?
3. En cuanto al argumento de la habitación china (~47:25), aunque tenga su fulcro de verdad, caricaturiza malamente a los modelos. Los modelos modernos no tienen «reglas» a seguir a rajatabla, ni tampoco tienen un «manual» fuera del que no funcionen. Me parece que Carlos está pensando en algoritmos estándar y no en las arquitecturas que se han desarrollado desde hace décadas. Precisamente algo interesante de estos modelos es que tienen propiedades «emergentes», que no funcionan con base en operaciones previamente definidas, y que son capaces de ofrecer respuestas coherentes y verdaderas ante situaciones o problemas completamente nuevos (nunca antes «vistos» por el modelo).
En cualquier caso, en el ejemplo de la habitación, ¿puede Carlos -o cualquier otro humano viviente o pasado- explicar exactamente qué procesos mentales y operatorios tendría que llevar a cabo la persona dentro de la habitación para que podamos admitir que entiende, comprende y razona? ¿Puede darnos la lista exacta de requisitos necesarios para que se pueda decir que un determinado ente razona o no razona? ¿Cuántos Nobel calcula que necesitaría para poder responder a estas preguntas?
4. Minuto ~51:00. Dice Carlos, como en forma de crítica, que si le quitas los datos a un modelo deja de funcionar. Me imagino que Carlos dice esto porque piensa que el humano es capaz de pensar ex nihilo.
Poco tiempo después, dice que ChatGPT (y el traductor de Google) devuelven frases frecuentes porque hacen «combinaciones lineales entre vectores». Los modelos son especialmente útiles, entre otras cosas, porque utilizan funciones no lineales, entonces no sé a qué se refiere con esa frase. Los modelos también son especialmente únicos porque no devuelven «frases frecuentes», sino combinaciones muchas veces novedosas que son posibles por los componentes estocásticos que los subyacen (de nuevo: por eso no nos quedamos en Bayes).
5. Minuto ~53:30. «A DALLE le tuvieron que decir que cada imagen es un gato». O bien Carlos piensa que a los humanos nunca nos tuvieron que señalar qué es un gato y lo sabemos a priori, o bien Carlos espera que el lector tenga la inmensa generosidad de traducir esto por «DALLE no tiene la misma capacidad de generalización de conocimiento que un humano».
6. Minuto ~55:30. La caracterización de cómo «interpreta» un modelo a una imagen es bastante extraña y confusa. Dice que el «programa» solo «ve píxeles, no ve orejas, ni ojos». ¿Qué significa exactamente «ver orejas»? ¿Podría explicar Carlos qué procesos lleva a cabo el humano para «ver orejas», desde los fotorreceptores en la retina, pasando por las señales eléctricas que atraviesan el nervio óptico, hasta el procesamiento que lleva a cabo la corteza visual primaria? ¿Piensa que el cerebro no procesa la información que percibe y, por ello, «ve» a la oreja «en crudo» y la representa tal cual llegó a los ojos? En particular, ¿qué piensa de la investigación que se ha llevado a cabo desde 1959, cuando Hubel y Wiesel descubrieron que distintos grupos de neuronas en los gatos responden a formas, sombras e inclinaciones distintas, ergo, el procesamiento visual biológico no se da holísticamente, «por orejas y ojos», sino por estructuras, patrones y características más simples? Vamos, que -guardando las distancias- tanto la visión humana como la del deep learning, además de requerir un procesamiento previo de la información, se da por «features», de manera que el argumento de «ver orejas» me parece extraño, flojo y confuso. Y también me cuesta entender por qué cree que no se pueden diferenciar objetos en deep learning, cuando precisamente esa es una de las aplicaciones que tiene.
Se queja también de que el «programa extrae patrones estadísticos de bits». Según él, ¿cómo entonces tendrían que aprender los modelos a representar objetos para «poder ver» como humanos? Si desde 1959 no se ha demostrado que los animales también ven por patrones, ¿entonces cómo aprenden y cómo ven? ¿Por qué es censurable que la percepción se guíe por patrones? Pero más importante, ¿es siquiera deseable que las máquinas sean exactamente iguales a nosotros? ¿Por qué es tan esencial para la inteligencia que procesen visualmente los fenómenos como nosotros?
7. Si la inteligencia es corpórea, apotética y operatoria, ¿por qué una simulación o un robot, que perfectamente pueden satisfacer todo eso, no son inteligentes?
8. Minuto ~1:01:00. Se queja Carlos de que el traductor de Google necesita cierto contexto para traducir «jack» en lugar de «cat». Me imagino que él puede en este preciso momento traducir «banco» al inglés, sin necesidad de ningún contexto adicional. ¿Podría decirme su respuesta? Y, si es tan amable, explicar también detalladamente por qué los humanos no necesitan contextualizar las palabras para poder traducirlas a otro lenguaje, o siquiera para poder comunicarse.
9. Minuto ~1:04:42. «Conforme el programa aprende más en una tendencia, se vuelve reacio a aprender en otra dirección». ¿A qué se refiere exactamente con eso? ¿Al «overfitting»? ¿A que el valor de cada «weight» del modelo es fijo después del entrenamiento? Si es cualquiera de las dos cosas, entonces hay técnicas bastante elementales para resolverlo. Además, ¿en qué sentido hace esta crítica? ¿Los humanos no están también claramente sesgados en función de su experiencia y conocimiento?
Poco tiempo después plantea, como en una suerte de crítica, que las máquinas tienen el problema de inducción y no lidian bien con los cisnes negros. ¿Los humanos ya tienen eso resuelto y por eso son inteligentes?
10. Minuto ~1:16:41. ¿«DALLE no es inteligente porque usa píxeles en vez de pinceles»? ¿Ese es el «sustrato material» que impide que se le llame inteligente a una máquina? ¿Qué pasa si se integra a DALLE con un robot capaz de pintar con pincel sus outputs? ¿Dónde queda la objeción «corpórea»? ¿Estos robots que manipulan y lanzan objetos, y pisan el mismo suelo que nosotros, por qué no son inteligentes según ese mismo criterio?: ua-cam.com/video/-e1_QhJ1EhQ/v-deo.html
11. De nuevo, me parece extraño que se reduzcan los modelos al teorema de Bayes. Los componentes probabilísticos más comúnmente utilizados (los procesos de Markov, la entropía cruzada, la función softmax, la «negative log likelihood», etc.) son claramente distintos del teorema y de las redes de Bayes. Además, todos ellos están conjugados con muchos otros elementos del cálculo diferencial y vectorial, del álgebra lineal, de la optimización matemática, etc., de manera que venderlos como simple probabilidad es bastante engañoso. Un modelo estrictamente probabilístico no es capaz de alcanzar el mismo nivel de sofisticación de ChatGPT.
En suma, Carlos no definió qué entiende por inteligencia (¿y quién puede decir que es capaz de hacerlo?), pero sí negó por razones ambiguas, imprecisas, erróneas, contradictorias y oscuras que las máquinas no son inteligentes. Percibí el afán de decir que la «inteligencia artificial» no es inteligente ni artificial, que es lo mismo que enfadarse porque el «cálculo infinitesimal» no trata de piedritas (calculus) infinitamente pequeñas, o decir que la filosofía es una chapuza porque no se dedica a predicar el amor (philos) a la sabiduría (sophia). No veo a dónde se quiere llegar con ese nivel de análisis terminológico superficial. Y, al final de todo, no se dijo nada sobre los temas verdaderamente interesantes que surgen con estos modelos (como las propiedades emergentes y la originalidad de la que hablaba, o las similitudes y diferencias entre los procesos biológicos y los computacionales, o la pregunta sobre cómo integramos en ellos la comprensión si ni siquiera nosotros sabemos cómo funciona o qué es). Carlos ha dedicado dos horas a tropezarse con razonamientos defectuosos para finalmente decir lo mismo que podría haber dicho cualquiera que haya usado ChatGPT (y entendido a medias cualquier artículo de divulgación sobre el tema): que los modelos no tienen intencionalidad ni razonamiento como los humanos y que, bueno, pues eso, funcionan con esas cosas de Bayes y de probabilidad, algo así, tú me entiendes.
Estoy de acuerdo en que estos modelos no son capaces aún de generalizar y razonar como nosotros, pero no sé explicar exactamente por qué (y creo que nadie lo sabe, pues si se supiera ya habríamos implementado un modelo «racional»). Los modelos sí pueden representar y relacionar semánticamente ciertos conceptos, pero (creo) no lo hacen como nosotros, y digo «creo» porque no sabemos cómo hacemos nosotros para razonar semánticamente. Naturalmente, el tema es complejo, pero no creo que haga falta tropezarse con una historia imprecisa, ni con una caracterización errónea, ni con razonamientos en falso, ni con citas de académicos de conventillo, ni con ciencias todavía inconclusas, ni con alusiones a un término tan ambiguo como «inteligencia», para decir que las máquinas no razonan como nosotros. Al final, para usar su propio giro, no hace falta resolver lo oscuro con lo más oscuro.
Esto lo escribió usted o lo sacó de ChatGPT?
@@DanteNoguez Sobre tu objeción 10, eso también me preguntaba, creo que hay un video en UA-cam que muestra esto, es un brazo robótico que pinta un cuadro con mucha precisión. ¿Si la imagen se hace con DALLE y pintado por ese brazo haría a ese sistema un pintor?. No entiendo de filosofía, pero esto se parece mucho a cuando se intentaba volar tratando de copiar exactamente lo que hacían las aves, y no resultó, más bien dejar de imitar a esas aves hizo que lograran encontrar una forma de volar eficaz.
A demás, mientras la ingeniería se basa en el diseño eficiente, seguro, simple, etc; la evolución biológica se parece más como tirar varias cosas a la pared a ver cual se pega jeje, es decir son " diseños suficientes". Y aún así la inteligencia humana puede usar menos energía y menos datos para aprender, supongo que esto será el próximo paso en inteligencia artificial.
Dejaré la publicación original como está e iré matizando algunas cosas aquí:
1. Seppo Linnainmaa pergeñó la propagación hacia atrás, pero no la «conectó» (aplicó) explícitamente a redes neuronales. Amari y Werbos hicieron esa «conexión» desde mediados de los 70, pero el mismo Werbos fue el primero en aplicar eficientemente la backpropagation a las redes neuronales en 1982.
2. Fui impreciso al plantear la habitación china como si se tratara de una cuestión algorítmica. Me refería más bien a que no sabemos definir qué procesos psicológicos y neurológicos tienen lugar cuando «entendemos», entonces aludir a esos procesos es impropio, sobre todo para argumentar que las máquinas no los satisfacen. No tenemos un estándar riguroso para definir si los satisfacen o no, y no lo tendremos hasta que no entendamos mejor cómo funciona la inteligencia humana. Mientras tanto, los criterios de distinción son sumamente cuestionables, especialmente cuando nos adentramos en los detalles (como fue el caso de la ponencia).
@@rober2396 Sí, por eso digo que no entiendo para qué quieren que los modelos sean como nosotros. Es incluso ineficiente y limitante en muchos sentidos. Y sí, el trabajo ingenieril de optimización de estos modelos todavía tiene muchísimo por delante. Hasta ahora el trabajo ha estado enfocado casi únicamente en formular las arquitecturas.
Brillantísimo, como siempre.
Me alegra esta conferencia. Desde el 2019 que en mi materia Filosofia, arme un espacio para Filosofia de la Tecnología, para mis cursos,del último año del secundario, con estos temas, big data, learning machines, minería de datos, inteligencia artificial, redes, internet de las cosas y transhumanismo. Es la cuarta revolución tecnológica.
Hacía falta y seguirá haciendo falta más conferencias como estás sobre las IAs. Muchos entusiastas y muchos alarmistas andan sueltos confundiendo a la gente ..
Ya eres un neuro modulado. Te separas de la biología viva y la naturaleza, ahora eres parte de los muertos entes.
buenas aclaraciones, gracias,
Otra maravilla de conferencia de Carlos Madrid, y también gracias a la Fundación. Como ya se ha hablado en alguna ocasión de trranshumanismo, estaría bien invitar al profesor Carlos Blanco, que se autodefine como idealista, a hablar del tema, para a continuación ser convenientemente triturado.
maravillosa exposición, felicitaciones
Gracias desde Hospitalet de Llobregat.
Ojalá publique un libro sobre el tema.
Ya tengo ganas de verlo... muchas gracias por tu trabajo.
Sin necesidad de escuchar la conferencia de Carlos Madrid, que por cierto es estupenda, una ya puede hacerse una idea de la "potencia" de la AI y de por dónde pueden ir los tiros, cuando debajo del título nos aparece una advertencia del algoritmo de yutuve sobre "el cambio climático". 🙄😐
Excelente conferencia.
Muy bueno lo de los pixeles y las pinceladas
Sólo dejar caer que sería muy interesante dividir el vídeo en capítulos o temas (1, 2, 3...) que se pudieran ver al pasar el cursor por la barra del tiempo del video, de los minutos. Simplemente. Esa especie de índice yo lo agradecería mucho.
Toda la razón
Carlos. En mi opinión el conflicto no se manifiesta en la pregunta si las máquinas pueden pensar como humanos. El conflicto en su versión terrorífica es cuando los humanos comencemos a pensar como máquinas.
A la mayoría nos gusta ver cine. Si alguien viniera y nos dijera: Es todo mentira. Son solo fotografías que pasan una después de otra creando la ilusión de movimiento, esas personas son actores. Aún así seguiríamos creyendo y disfrutando las películas que vemos.
A mi, buscar algo en google y que de alguna forma deduzca lo que estoy buscando me parece asombroso y me ayuda. Ahora, de ahí a pensar que google ha logrado leer e interpretar mi pensamiento hay una distancia muy grande. Ahí veo un peligro. Volviendo a la metáfora del cine, es como creernos que la historia de la película que vimos ha ocurrido y eso puede pasar.
Exposición brillante. Para la próxima, por favor, un asistente que te sirva el agua en el vaso.
Como siempre el MF alumbra y nadie lo conduce tan claramente como Carlos Madrid. Enhorabuena por su exposición.
Una gran conferencia que te demuestra lo infinitamente perdidos que está el mundo humanista (en general) respecto a los aspectos técnicos de estas tecnologías.
¿A qué llama usted: "mundo humanista"?
carlos madrid es matematico a parte de filosofo y se nota esa formacion en comparacion el resto de ponentes de la fundacion
Estaría bien incluir las consideraciones sobre Inteligencia Artificial General que Reza Negarestani propone en su libro de 2018 "Intelligence & Spirit", de lo más potente que se ha escrito al respecto.
Gracias!
Queda claro que Chatgpt sería geocentrista en los tiempos de Copérnico y, además, no sería consciente de ello. Muchas gracias por compartir la lección.
Brillante
Gracias
Excelente charla.
Conjugar los sentidos, las emociones sobre el marco del conocimiento formal de la historia
Hola Excelente exposición!! Gracias. Ahora bien; entiendo que los argumentos metafísicos explican lo oscuro por lo más oscuro. Pero no entiendo que apelar al tema de la conciencia sea recurrir a algo "oscuro". Saludos desde Argentina.
BRILLANTE..TIGRE😊
¿Qué es la inteligencia? ¿Hay grados de inteligencia? ¿Según la neurociencia cuál es el porcentaje de inteligencia desarrollado por un cerebro humano? ¿Cómo juzgar algo si nuestra inteligencia es limitada? ¿La capacidad de juzgar algo también tiene grados en correspondencia a los grados de inteligencia? ¿La realidad desborda un sistema de pensamiento? ¿ Qué sentido tiene hablar de "inteligencia" cuando la evolución no ha recorrido todo el camino?...Gracias por la conferencia, creo que estamos arañando, excavando cada día unos metros más de túnel pero lejos de ver la luz de la inteligencia al final del mismo.
Interessant conferència.
En Chile, mi pais, recuerdo el caso del jugo de limon envasado, que se vende en las cadenas de supermercados, por años este jugo de limon que consumiamos , nunca tuvo una gota de limon por lo que se prohibiò el uso de la imagen o la palabra limon. Entonses lo que tenemos que corregir es el uso abusivo del lenguaje presentando como sinonimos lo que no lo es. En el caso de la inteligencia artificial en ek uso tecnologico de procesadores de datos, que se basa en 0 y 1, no inteligencia humana, que no tiene una definicion entre los que rstudian buestra mente racional, pensamientos, decisiones. Seria mas correcto y claro hablar de capacidad de procesamiento,
Lo mismo en las redes sociales en donde lo que existe un conjunto de IP, no de individuos, usuarios o perfiles a menos que las omunicaciones interpersonales , recuperemos la exclusividad, solo personas, puedes ser anonimo, pero no invisible, por lo que se reunifica la libertad de expresion con la responsabilidad de mis palabras..
Que buena analogia, entre neurociencias y frenologia.
excelente clase, notable la claridad del razonamiento.
La dualidad hardware-software es tributaria del dualismo cartesiano cuerpo-mente.
Magistral
LO QUE COMO HUMANIDAD NECESITAMOS NO ES UNA 4a REVOLUCION INDUSTRIAL SINO QUE UNA 4a REVOLUCION MORAL Y ETICA
Si señor...totalmente de acuerdo....por desgracia...
Los primeros planos a los asistentes son una joyita
Yo tengo una nieta con Síndrome de Rett. Sueño con q sea posible q por medio de un implante cerebral pueda regular las funciones q hoy no puede.
Hay mucha gente en contra de la IA por miedo pero no se puede poner puertas al futuro. Otra cosa es los usos q la humanidad haga de ella y las prioridades q se tomen. Armas por poder o usos para el bien general. Hay está la ética y la inteligencia humana q debería ser realmente superior pq inculcaria esos valores en la IA.
Inteligencia Artificial, Información y Evolución.
Considerando “la evolución exponencial” que ha registrado este último siglo el procesamiento de información, Ray Kursweil ha realizado acertados pronósticos del devenir tecnológico. Lo que ignora Kursweil es que la mencionada evolución exponencial data desde el origen del universo, lo que queda en evidencia si observamos los principales “hitos evolutivos” asociados con la Información, que han tenido lugar desde el Bing Bang. Estos son los hitos en cuestión:
Surgimiento de las semillas de la Vida Encarnada en Materia, hito que tiene lugar con el Big Bang (trece mil ochocientos millones de años atrás).
Surgimiento de LUCA (tres mil ochocientos millones de años atrás)
Surgimiento del cerebro (quinientos cincuenta millones de años atrás)
Surgimiento de lo que fue el precursor del lenguaje humano (veintisiete millones de años atrás)
Surgimiento del Ser (doscientos mil años atrás)
Surgimiento de la era de la información, consecuencia directa de la Revolución Industrial (año 1900).
Singularidad evolutiva propuesta por Ray Kursweil, quien postula que la humanidad accederá a una Singularidad como resultado del crecimiento exponencial del manejo de información (año 2045).
Una forma de dimensionar la “velocidad evolutiva”, surge de establecer como “velocidad evolutiva unitaria” el período de tiempo transcurrido entre el primer y segundo Hito Evolutivo, esto es, 10.000.000 millones de años (13.800.000 - 3.800.000 = 10.000.000). Así entonces, la “velocidad evolutiva” fue de “1” entre el primer y segundo hito evolutivo.
Para determinar las siguientes “velocidades evolutivas” debemos observar el tiempo transcurrido entre sucesivos hitos evolutivos y compararlos con la “velocidad evolutiva unitaria”. Ello da los siguientes resultados:
1,0
3,1
19,0
438,6
50.037,5
66.666.666,7
A su vez, el logaritmo de las cifras anteriores nos da lo siguiente
0
0,49
1,28
2,64
4,70
7,82
Si te tomas la molestia de hacer un gráfico con las cifras anteriores podrás observar una curva cuya forma, lo sabe cualquier matemático, no es fruto de “la casualidad”
Los humanos hemos sido los líderes evolutivos por al menos doscientos mil años, lo que se lo debemos a nuestra capacidad para “administrar información”. En tal sentido, la AGI está llamada, en forma “natural”, a arrebatarnos tal liderazgo.
Si no sabemos cómo funciona el cerebro humano, como podemos hacer inteligencia artificial.
Incultos 😮
Inteligencia será cuando la mente humana mute a un artificio que sea capaz de recrearse y perfeccionarse así mismo. Mientras tanto la inteligencia artificial será limitada y acotada.
Los primeros 18 minutos..., uf...., mal empieza. Estoy plenamente seguro que se ha documentado con "los de siempre". Dentro de diez años este mismo hombre cambiará su discurso diacrónico sobre la evolución de la IA.
43:56 "si los ordenadores son tan útiles resolviendo cuestiones matemáticas no es porque sean una suerte de cerebros misteriosos capaces de captar los conceptos matemáticos asociados al material tipográfico"
"los signos de las matemáticas son autogóricos"
"como un ordenador es capaz de manipular estos significantes por eso es tan útil en matemáticas"
Y AHORA es cuando se dice algo que es falso:
"Mientras EL ORDENADOR está confinado a trabajar bajo una perspectiva axiomática formal puramente lógica,
EL MATEMÁTICO no siempre trabaja en esa perspectiva"*
Es AL REVÉS:
Mientras EL MATEMÁTICO está confinado a trabajar bajo una perspectiva axiomática formal puramente lógica,
EL ORDENADOR no siempre trabaja en esa perspectiva". El ejemplo que se usa para decir que en ocasiones el matemático usa perspectivas gráficas no se evade de la lógica, ni de los formalismos de un lenguaje - por ejemplo algebraico. El ordenador, bajo una perspectiva conexionista, devuelve el resultado de una demostración sin que ABSOLUTAMENTE NADIE sepa cómo ha llegado a ella - porque de lo contrario HABRÍA USADO UNA PERSPECTIVA AXIOMÁTICA FORMAL PURAMENTE LÓGICA.
@@jumadarutube Cuáles son estos ordenadores que resuelven problemas sin usar una perspectiva axiomática formal puramente lógica? Acaso operan misteriosamente como unos Ramanujan? O de qué hablas?
Cuanto más se empeñan en matematizar el saber humano más se alejan de la verdad...la máquina nunca tendrá alma
Es gente que piensa como yo
1:09:45 El apellido del filósofo norteamericano Peirce se pronuncia en SSBE /p ə́ː s/ La vocal es la de NURSE, no la de DRESS, una schwa larga. Se agradece el esfuerzo del ponente por intentar pronunciarlo bien.
Nos importa un huevo. Pero un huevo.
En español se castallenizan los nombres propios extranjeros.
Una máquina está bien para realizar tareas como lavar, planchar etc.
SI SEÑOR. hay mitos graves como dice Sr. Madrid Casado. Pero todavía más, el plus es encontrar oportunidades en la vida, en las civilizaciones, no solo la escuela harvard o incae: resolucion de problemas, de administracion de empresas esto ultimo es una parte nomás
Hay alguna material donde se pueda ahondar en el tópico jarguar - sorguar ?
En «Preguntas acerca de la otredad del jarguar» (1992, Ed. Ja-goo Aryú).
La enacción de Francisco Varela se ciñe mucho a parte del argumento de la reducción de la inteligencia al cumplimiento de una tarea específica con reglas claras y delimitadas.
2:08:00
2:23:23
3:02:22
¿La inteligencia artificial trabaja con criterio?
32:44 el programa es todo un éxito ahí tienen a Zelensky un niño ucraniano que engaña a todo los tontos euroeos.😂
Exactamente así lo vengo explicando
Es complicado pensar en que la inteligencia del hombre sea superada, pregunto: ¿cómo se supone que los intereses ocultos están detrás de una inteligencia artificial? En el caso de las personas, persiguen algo (objeto, objetivo, etc..) y detrás de ello satisfacer su interés, emoción, etc... ¿es posible que la inteligencia artificial desarrolle emociones e intereses detrás de las del accionar? - es complejo pensar en como construir artificialmente "sentimientos", por ejemplo. ¿Puede amenazarnos algo que no esté programado para amenazarnos? - nos amenaza algo que esté por encima del interés común, pienso.
Hablando de Pierce, ¿conoce Carlos Madrid a Fernando Zalamea? Bastante metafísico pero muy insistente defensor de una idea no analítica de las matemáticas.
La ciencia sin sabiduría siempre incompleta generando a largo plazo más perjuicios que beneficios...
FELICIDADES AL PROFESOR CARLOS !!! OJALA QUE LOS ESPAÑOLES DEJARAN EL TARTAMUDEO QUE CONSIDERAN INTELECTUAL ME REFIERO NO A CARLOS X SUPUESTO QUE NO CAE EN ESA RIDICULEZ, NO LA NECESITA !!
Creo que lo más acertado es cuando señala la falsa dicotomía natural-artificial.
¿ Y EL AMOR, LA PIEDAD, LA SINCERIDAD, LA PASION, LA CONSTERNACION, LA HUMILDAD, ESTÁN BAJO EL RADIO DE ACCIONAR DE LA IA? Y LOS CREADORES DE LA IA SON REALMENTE CIENTIFICOS O SON TECNICOS JUGANDO CON BIG DATA. CREO QUE HAY QUE ACLARAR BBIEN ESTE TEMA FENOMENOLOGICO
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL HACE TIEMPO YA QUE ES MUY SUPERIOR A LA HUMANA... PARTIENDO DESDE
LA APARENTE MENTE SIMPLE CALCULADORA CON CUATRO OPERACIONES. EL PELIGRO INCLUSO LETAL
QUE SE CIERNE ES UNICAMENTE EN MANOS DE QUIÉN ESTÉ... Y LA FORMA DE SERVIR O AGREDIR, SOLO
REQUIERE DE UNIFICAR TODAS LAS FACULTADES EN UN SOLO COMPUTADOR , CENTRALIZADO EN SOLO
UNA MANO... Y QUE ESA MANO SEA ÉTICA... O ANÉTICA... PERO LOS PROGRAMADORES DE COMPUTADORES,
Y LOS INGENIEROS EN INFORMÁTICA... SIGUEN TENIENDO LA PIEL DEL MISMO GRUESO... Y VULNERABILIDAD
... POR ESO NO HAY QUE TEMER DEMASIADO... LA SOLUCIÓN SIGUE SIENDO LA MISMA DE HACE MIL AÑOS.
Estamos en un momento de la postmodernidad en que el ser humano ha perdido absolutamente el norte. No solo se trata de haber perdido cualquier creencia en lo metafìsico, es la trasformacion del absurdo en postulados insoslayables.
Inteligencia electronica
SI ESTA VIVO ROGER PENROSE, MEJOR PREGUNTENLE A ÉL O A SUS DISCIPULOS, QUE SABEN O COMO DEFINEN LA INTELIGENCIA HUMANA, LA CREATIVIDAD Y QUE ES GENIALIDAD
Considero más abarcativo el término "Ideología del Autómata" o "El Mito del Autómata"
Y, ¿cuándo llegaremos a Marte?. Porque yo oí en 1980 en televisión que se llegaría en el año 2000. A algunos les sobran imaginación y trolillas.
a los periodistas y charlatanes como elon musk, los cientificos siempre han sido muy escepticos por el costo que implicaria
Intentar razonar con una máquina, sabiendo que es una máquina es semejante a la estupidez.
Red inteligente con humanos in the loop, on the loop or outside the loop. Si. embargo tiene operatoria corpórea y con ejecución en el mundo real. Swarm robots...por ejemplo.
Sabes cómo funciona el cerebro humano, nadie lo sabe. La inteligencia artificial no existe.
LA HUMANIDAD YA LLEVA 23 AÑOS 2000 A 2023 MANEJANDO MASS STORAGE, GRANDES BASES DE DATOS, SOFTWARE INTRINCADO, ALGORITMOS PROFUNDOS PERO ¿ YA DESCUBRIÓ LA IA LA CURA DEL CANCER? ¿ CUANDO, COMO, CON QUE? ¿CUANTO ESFUERZO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL IA HA EMPLEADO PARA CURAR ESOS FLAGELOS DE LA HUMANIDAD ?
Otro mito de la postmodernidad...
¿ Y A PROPOSITO, SE PODRÁ PENALIZAR CON "PENA DE MUERTE" A LAS MAQUINAS CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL O LA PENA SERÁ PARA LOS GRUPOS DE PROGRAMADORES DEL SOFTWARE IA?
La máquina nunca se planteará problemas planteados por el hombre....
Desee luego con un auditorio de tal nivel, da pudor presentarse a dar cualquier charla.
23:38
Mayor eficacia y eficiencia? por supuesto la inteligencia artificial y los periféricos que la complementen no demandan derechos, prestaciones laborales, seguridad social, no se van a huelga!!
Inteligencia artifcial "psicópata"
No estoy muy de acuerdo con que la IA tenga una idea algorítmica de la inteligencia, una parte si pero otra no, las RNA ven la inteligencia como un comportamiento emergente esencialmente no programable, las redes neuronales de entrenan para obtener una respuesta esperanza ante un conjunto de problemas pero nada garantiza que la respuesta entregada vaya a ser correcta con cualquier dato de entrada, se confía en que lo sea pero no sé puede saber y tampoco se puede explicar la respuesta obtenida
Decir inteligencia animal es algo muy atrevido....
es que la inteligencia se da por escalas siendo los humanos los que estan en la cuspide seguido de los otros hominidos, no es lo mismo interactuar com un chimpance que con un perro, o un cuervo con un paloma
Es más atrevido olvidar que hay una sinonimia genérica entre leer e inteligir. La inteligencia no como atributo o capacidad sino como proceso o continuum perceptivo e interpretativo.
La teoría de la relatividad es autogorica
BUENO Y A QUIEN SE REFIERE UD. COMO INTELIGENCIA O INTELIGENTE: ¿ EL PROCESADOR, EL SOFTWARE, EL HARDWARE, EL SOFTWARE MAS EL HARDWARES, EL PROGRAMADOR, EL ANALISTA PROGRAMADOR, EL INVERSIONISTA COMO EL QUE LANZA SATELITES?
El hombre provoca a Dios intentando ser como él...y así nos va....
Hoy, hablando de este tema, he dicho esa misma frase.
NO SEÑOR, LO CENSURABLE DEBE SER LOS ALGORITMOS. LOS DATOS ALLÍ ESTÁN, NO SON NI BUENOS NI MALOS, SON DATOS Y COTO TAL NO TIENEN SIGNIFICADO ALGUNO, LA REUNION DE LOS MISMOS O SEA EL ALGORITMO, SI ALLÍ ESTA EL SESGO, A CENSURAR
57:24 *_Era capaz por el tacto reconocer una esfera y un cubo y cuando recuperaba la vista (...) la respuesta es que no_*
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No acabo de entender. :-)
Si a ciegas tocas un coco y un erizo de mar, al verlos ¿no sabríamos decir cuál es el coco y cuál el erizo?
Bueno. :-)
filosofia.net/piezas/molyneux.htm
A incluso quien han tendio sexo con alguien que no han visto por estar en plena oscuridad y pensaron que era su pareja habitual... por ejemplo.
@@fgbuenotv
el problema de molyneux no existe como problema actualmente, esta perfectamente resuelto neurobiologicamente tal y como entendemos hoy en dia el procesamento de la informacion en el córtex cerebral, la represestacion de caracteristicas de distintas modalidades perceptivas y la sincronizacion temporal de redes neuronales activas. Por cierto algo muy parecido a como funciona el deep learning, como comenta Dante Noguez más arriba y que nada tiene que ver ni con al IA simbolica, ni tampoco con las redes bayesianas, aunque si con el aspecto de clasificadores o discrimadoes estadisticos que tienen estas ultimas
El otro día grité : Ok Google , en el armario y en el cielo brotaron nubes. se los juro.
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