STEM

[Cadavre Exquis]

Por otro lado, no hay solución a algo tan "fácil" como doblar la ropa o atar unos zapatos con una mano robótica. ¿Por qué? Porque:

• Reconocer y entender objetos en el espacio de verdad no está resuelto (ahora sólo se reconocen formas toscas y se tratan como cajas o aproximaciones similares). Para doblar un calcetín hay que poder reconocerlo aunque esté doblado, plegado, etc. y saber interpretar su topología a partir de una imagen 2D y posiblemente (y casi diría que necesariamente) tacto. Nosotros nos ayudamos por el sentido común, unas pocas informaciones a primera vista y extrapolamos todo lo demás.
• Coger objetos una vez reconocidos tampoco está resuelto ni cerca de estarlo, en particular, cuando estos objetos tienen formas mutables, como los calcetines. De momento no hay una forma de representar esto.
• A la hora de hacer este tipo de movimientos, los humanos nos basamos muchísimo en el tacto. Sentido para el que no hay un estudio extensivo ni un modelo de cómo funciona a nivel que permita entender cómo usamos un sensor de área como es la piel de los dedos para entender intuitivamente la forma y topología del objeto. Pero el caso es que lo hacemos sin mayor dificultad.
• "Doblar la ropa" es un conjunto de acciones sobre una serie de objetos no muy bien definidos, y que debe terminar en un estado que tampoco está muy claro cómo definir. Sin embargo, cualquier persona lo entiende a la primera, y un niño entiende el concepto en seguida.

Como ya es la segunda vez que menciona la complejidad de una tarea aparentemente tan sencilla como doblar la ropa (y, efectivamente, es todo un reto de hardware y software), les traigo algunos vídeos que recuerdo haber visto hace tiempo.

Este es de hace diez años, un robot capaz de doblar toallas (vídeo acelerado x50):

Robots can fold clothes too

Y este otro es de 2016 y el robot puede doblar no solo toallas, sino también camisetas y pantalones cortos (vídeo acelerado a x3):

Folding Clothes Autonomously: A Complete Pipeline

Va a ser interesante ver la progresión de este tipo de robots 

Saludos.

[Maloserá]

https://www.economist.com/technology-quarterly/2021-01-09

Estamos tan al día en TE que hasta tenemos artículos extranjeros de pasado mañana... El especial de invierno de Tecnologíá de The Economist ya está aquí, dedicado a la luz. Os dejo el índice. Registrarse da acceso a cinco artículos al mes gratis. Vale la pena leerlos en la revista directamente, cuidan el diseño grafico y la tipografía es muy fácil de leer en pantallas (espectacular la del app para móvil). Si queréis alguno de los articulos aquí, vuestras órdenes son mis deseos...


The liberation of light
How understanding light has led to a hundred years of bright ideas
TECHNOLOGY QUARTERLY - JAN 9TH 2021


The revolutionary theory of the nature of light which won Albert Einstein the 1921 Nobel prize for physics went on to remake the world. Oliver Morton surveys a century of innovation

1. A hundred years of bright ideas: How understanding light has led to a hundred years of bright ideas.
The revolutionary theory of the nature of light which won Albert Einstein the 1921 Nobel prize for physics went on to remake the world. Oliver Morton surveys a century of innovation

2. Solar power: How governments spurred the rise of solar power.
In many places solar panels are now by far the cheapest way to produce electricity

3. Information technology: From the universe to the dataverse.
How light becomes information, and information becomes light

4. Lasers: Why lasers are so brilliantly useful.
It has failed to live up to its perceived military potential, but the laser’s peaceable applications have been spectacular

5. Advancing science: Illumination at the limits of knowledge
From making living lasers to detecting black holes, the needs of science drive the technologies of light to extremes

[pollo]

Por otro lado, no hay solución a algo tan "fácil" como doblar la ropa o atar unos zapatos con una mano robótica. ¿Por qué? Porque:

• Reconocer y entender objetos en el espacio de verdad no está resuelto (ahora sólo se reconocen formas toscas y se tratan como cajas o aproximaciones similares). Para doblar un calcetín hay que poder reconocerlo aunque esté doblado, plegado, etc. y saber interpretar su topología a partir de una imagen 2D y posiblemente (y casi diría que necesariamente) tacto. Nosotros nos ayudamos por el sentido común, unas pocas informaciones a primera vista y extrapolamos todo lo demás.
• Coger objetos una vez reconocidos tampoco está resuelto ni cerca de estarlo, en particular, cuando estos objetos tienen formas mutables, como los calcetines. De momento no hay una forma de representar esto.
• A la hora de hacer este tipo de movimientos, los humanos nos basamos muchísimo en el tacto. Sentido para el que no hay un estudio extensivo ni un modelo de cómo funciona a nivel que permita entender cómo usamos un sensor de área como es la piel de los dedos para entender intuitivamente la forma y topología del objeto. Pero el caso es que lo hacemos sin mayor dificultad.
• "Doblar la ropa" es un conjunto de acciones sobre una serie de objetos no muy bien definidos, y que debe terminar en un estado que tampoco está muy claro cómo definir. Sin embargo, cualquier persona lo entiende a la primera, y un niño entiende el concepto en seguida.

Como ya es la segunda vez que menciona la complejidad de una tarea aparentemente tan sencilla como doblar la ropa (y, efectivamente, es todo un reto de hardware y software), les traigo algunos vídeos que recuerdo haber visto hace tiempo.

Este es de hace diez años, un robot capaz de doblar toallas (vídeo acelerado x50):

Robots can fold clothes too

Y este otro es de 2016 y el robot puede doblar no solo toallas, sino también camisetas y pantalones cortos (vídeo acelerado a x3):

Folding Clothes Autonomously: A Complete Pipeline

Va a ser interesante ver la progresión de este tipo de robots 

Saludos.

Efectivamente, es un problema interesante.
Y es muy ingeniosa la manera de resolverlo que tienen aquí, pero esto es una solución tradicional al problema (algoritmia), que no es práctica, lenta, y vale para casos concretos. Y debieron invertir mucho tiempo en lograr resultados (y también sería interesante saber cuántos errores tiene).

Yo entendería por IA y como problema solucionado un robot (espero que más compacto) que en base únicamente al input de sus sensores y su análisis, y a la acción de sus actuadores y (importante) sin usar un algoritmo con unas acciones prefijadas para prendas concretas, fuera capaz de doblar cualquier prenda que le pongas por delante, esté colocada como esté. Y reaccionar a los movimientos de la propia prenda durante el proceso (aquí me parece que si se le mueve o coloca de forma inesperada, ya no podría seguir). Bueno, y que lo haga a una velocidad que lo haga útil (vamos, vendible).

Para eso me temo que falta mucho. Si incorporan algún tipo de "tacto" (creo que habían patentado una piel flexible de látex hace unos años con una matriz de sensores de presión y temperatura, que podría servir como inspiración) y elaboran un modelo para interpretarlo (podría ser Machine Learning perfectamente) pueden tener un robot interesante para hacer.

Los de Boston Dynamics podrían ponerse a ello. Parece que saben lo que hacen.

Sería un electrodoméstico realmente útil y vendería mucho me parece.

[Saturio]

Aquí va la opinión de alguien que no sabe nada de estas cosas (salvo haber estado en proyectos de producción automatizada pero no desde el punto de vista técnico).

El primer problema que tenemos es el empeñarnos en llamar a todas estas tecnologías inteligencia artificial. Y ahí empezamos a discutir.

En la EGB nos enseñaron muchos algoritmos y también en el bachillerato y en la Uni. Lo que pasa es que eran algoritmos que ejecutábamos nosotros. Antes de que naciésemos ya había máquinas que resolvían esos algoritmos. No eran electrónicas. La caja registradora de la tienda del Rosendo, "sabía" sumar, restar, multiplicar y dividir y a nadie se le ocurría decir que era inteligente. De los sistemas mecánicos se paso a sistemas híbridos mecánicos y eléctricos (conmutadores) y luego a válvulas y luego a microprocesadores y sistemas de almacenamiento electrónico. Esos avances permitieron meter matemáticas avanzadas en las máquinas. Recordemos que mecánicamente se podía hacer cálculo diferencial.
No sé si habréis visto a esa gente que hace computadoras en minecraft.

No sé si debemos empeñarnos en hacer máquinas que imiten el pensamiento humano. ¿Para qué?. De la misma forma que no sé para qué cojones queremos humanoides que suban escaleras o bailen La Macarena.
Todas esas cosas no las tenemos que ver más que como demos. A veces esas demos no son más que acciones de marketing. Otras veces son retos que en sí mismo no sirven para nada pero que sirven para aprender por el camino.

En mi modesta opinión hay que buscar máquinas que hagan lo que nosotros no podemos. No entiendo el empeño con lo del lenguaje humano. Al menos no más allá de que las máquinas entiendan comandos de voz (que pueden ser todo lo complejos que queramos). No entiendo el empeño en que las máquinas generen un discurso humano. A mi modo de ver, el discurso humano surge del pensamiento humano. Para qué quiero hablar con un no humano. Una cosa es preguntarle a Siri que temperatura hace fuera y otra es ponerme a escribir en este foro esperando alguna reacción de ustedes.

Ni siquiera veo lo del coche autónomo. Es empeñarnos en que las máquinas hagan cosas que los humanos no hacemos tan mal. No sé cuanto tiempo y recursos nos va a llevar que los coches sean totalmente autónomos de verdad y que resulten al menos tan seguros como los humanos. De momento lo que tenemos son unas asistencias avanzadas que funcionan en unas determinadas condiciones y que debemos supervisar siempre. Es como tener a tu hijo de 11 años conduciendo mientras tu estás atento para corregirle la trayetoria o actuar sobre los pedales.

Ahora bien, si quiero cálculos a la velocidad del rayo para controlar el funcionamiento de cinco retrocohetes en función de la información de los giroscopios y otros sensores y sistemas, pues claro que necesito máquinas.

Por cierto, recordemos que en 1969 ya pudimos aterrizar en la luna de forma controlada con tripulación a bordo y volver a salir. Lo digo por los que alucinan con que SpaceX pueda 60 años después aterrizar en la tierra sus cohetes.

Evidentemente los avances se han producido, se producen y se producirán, pero 100 veces más despacio de lo que prometen los que lo venden.

Recuerden que cuando aparece una tecnología netamente superior, el cambio se hace en un abrir y cerrar de ojos. ¿Cuánto tardaron en desaparecer el 80% de las máquinas de escribir?.


 

[pollo]

Aquí va la opinión de alguien que no sabe nada de estas cosas (salvo haber estado en proyectos de producción automatizada pero no desde el punto de vista técnico).

El primer problema que tenemos es el empeñarnos en llamar a todas estas tecnologías inteligencia artificial. Y ahí empezamos a discutir.

En la EGB nos enseñaron muchos algoritmos y también en el bachillerato y en la Uni. Lo que pasa es que eran algoritmos que ejecutábamos nosotros. Antes de que naciésemos ya había máquinas que resolvían esos algoritmos. No eran electrónicas. La caja registradora de la tienda del Rosendo, "sabía" sumar, restar, multiplicar y dividir y a nadie se le ocurría decir que era inteligente. De los sistemas mecánicos se paso a sistemas híbridos mecánicos y eléctricos (conmutadores) y luego a válvulas y luego a microprocesadores y sistemas de almacenamiento electrónico. Esos avances permitieron meter matemáticas avanzadas en las máquinas. Recordemos que mecánicamente se podía hacer cálculo diferencial.
No sé si habréis visto a esa gente que hace computadoras en minecraft.

No sé si debemos empeñarnos en hacer máquinas que imiten el pensamiento humano. ¿Para qué?. De la misma forma que no sé para qué cojones queremos humanoides que suban escaleras o bailen La Macarena.
Todas esas cosas no las tenemos que ver más que como demos. A veces esas demos no son más que acciones de marketing. Otras veces son retos que en sí mismo no sirven para nada pero que sirven para aprender por el camino.

En mi modesta opinión hay que buscar máquinas que hagan lo que nosotros no podemos. No entiendo el empeño con lo del lenguaje humano. Al menos no más allá de que las máquinas entiendan comandos de voz (que pueden ser todo lo complejos que queramos). No entiendo el empeño en que las máquinas generen un discurso humano. A mi modo de ver, el discurso humano surge del pensamiento humano. Para qué quiero hablar con un no humano. Una cosa es preguntarle a Siri que temperatura hace fuera y otra es ponerme a escribir en este foro esperando alguna reacción de ustedes.

Ni siquiera veo lo del coche autónomo. Es empeñarnos en que las máquinas hagan cosas que los humanos no hacemos tan mal. No sé cuanto tiempo y recursos nos va a llevar que los coches sean totalmente autónomos de verdad y que resulten al menos tan seguros como los humanos. De momento lo que tenemos son unas asistencias avanzadas que funcionan en unas determinadas condiciones y que debemos supervisar siempre. Es como tener a tu hijo de 11 años conduciendo mientras tu estás atento para corregirle la trayetoria o actuar sobre los pedales.

Ahora bien, si quiero cálculos a la velocidad del rayo para controlar el funcionamiento de cinco retrocohetes en función de la información de los giroscopios y otros sensores y sistemas, pues claro que necesito máquinas.

Por cierto, recordemos que en 1969 ya pudimos aterrizar en la luna de forma controlada con tripulación a bordo y volver a salir. Lo digo por los que alucinan con que SpaceX pueda 60 años después aterrizar en la tierra sus cohetes.

Evidentemente los avances se han producido, se producen y se producirán, pero 100 veces más despacio de lo que prometen los que lo venden.

Recuerden que cuando aparece una tecnología netamente superior, el cambio se hace en un abrir y cerrar de ojos. ¿Cuánto tardaron en desaparecer el 80% de las máquinas de escribir?.


 

El empeño por imitar este tipo de cosas, ya sea lenguaje, ya sea reconocimiento de objetos, ya sea movimientos, etc. es que son parte de un todo. No puedes entender cómo funciona en general si sólo resuelves uno de los problemas, y la utilidad suele disminuir enormemente sin esas diferentes partes.

Además, en cuanto a la imitación del movimiento de los seres vivos, es obvia a poco que se sepa de robótica: los movimientos y la autonomía de un robot están extremadamente limitadas, y resulta que para moverse por el mundo con un mínimo de facilidad, es necesario tener ciertos movimientos y soltura que un robot de momento no tiene ni de lejos. Si un robot tiene que moverse en un entorno más complejo que un suelo plano y sin obstáculos, se complica mucho el problema, y el robot deja de tener utilidad fuera de un escenario perfectamente preparado. Un robot es equivalente a un discapacitado en cuanto a moverse por el entorno, en la inmensa mayoría de casos. Cuando no lo es, es porque es exactamente ese problema el que se está resolviendo (el movimiento por el entorno).

Los objetivos son dos: por un lado para poder automatizar lo que nosotros sí podemos hacer, pero por lo que sea no aporta por ser una rutina (por ejemplo, lavar, planchar y doblar la ropa, imaginemos un aparato que lo hiciese todo sin supervisión), y por otro lado para comprender cómo funciona el proceso general de la inteligencia, que no deja de ser curiosidad por cómo funciona el universo, como cualquier otro campo científico.

Sobre los saltos que comentas en cuanto aparece una tecnología superior, no son problemas comparables, ya que precisamente la automatización algoritmica ya es un problema resuelto (hoy día sólo es cuestión de inversión y análisis coste/beneficio), pero sigue habiendo tareas que por su mayor nivel de abstracción, no es posible automatizar de forma satisfactoria. De ahí el empeño en crear técnicas que permiten autmatizar estas tareas. De hecho aunque no se hable en la prensa, porque no da titulares espectaculares, muchas de estas tareas sí que se han podido automatizar (o siquiera implementar) y hace ya mucho tiempo.

Hace 25 años, se creó en mi facultad un sistema que mediante visión artificial (que de aquella era algo puntero y que no todo el mundo con un PC podía investigar en su casa como ahora) era capaz de hacer control de calidad de tochos de acero recién salidos de la máquina al rojo vivo, inspección que antes había que hacer con cámaras y monitores pieza por pieza sin poder despegarse de la pantalla todo el tiempo. También me suena un sistema que calculaba el peso de ganado vacuno usando fotografías en lugar de una báscula (si funcionó, que no lo sé, la utilidad es obvia).

No sólo es imitar el pensamiento o movimientos humanos, también es resolver problemas prácticos en la industria. Uno de los que más usa este tipo de técnicas hoy día es Amazon, famosa por utilizar robótica en sus centros de logística. Lo que ocurre es que por muy sofisticados que sean, está claro que necesitan (y probablemente seguirá siendo así mucho tiempo) ejércitos de personas igualmente porque hay muchas de estas tareas que son imposibles de hacer de forma automatizada.

[JoaquinR]

Señor Pollo, le recomiendo leer al Sr Simon Wardley y su idea de los Mapas de Wardley, que intentan mostrar el progreso natural de la tecnología de cara a poder posicionarse en el futuro. https://medium.com/wardleymaps/finding-a-path-cdb1249078c0 aquí lo explica un poco, aunque le recomiendo leer el capítulo 1 (o todos) por ser relevantes. Aquí un ejemplo:



En general el principio es que las tecnologías empiezan como pruebas de concepto que no son más que juguetes, pasan a ser creadas de forma específica para cada problema, se productizan por verticales, luego pasan a ser productos alquilables, y finalmente se convierten en commodities intercambiables sin mucha diferenciación, y que se construyan nuevas tecnologías sobre esa capa intercambiable.

La robótica tiene partes que están en Génesis, y partes que están en las primeras fases de Custom Built. Le queda tiempo para llegar a Product, y mucho más para ser Commodity, pero realmente parece inevitable por ley de Moore que en algunos años (o décadas) el robot que lava, plancha y dobla exista, primero para ricos y finalmente como un electrodoméstico más.

El robot de Boston Dynamics ya puede correr a dos patas por casi cualquier terreno. Ha sido creado específicamente para eso y ese es el único problema que resuelve. La evolución natural es que ese problema ya resuelto se convierta en un componente de otros robots que hagan otras cosas, lo que abra la oportunidad de integrar otros componentes, y se genere un ciclo virtuoso que haga los robots una tecnología del día a día. No hoy ni mañana, evidentemente, pero la dirección está ahí, y no parece ser evitable.

Respecto a lo que comenta el señor Saturio, me temo que la evolución tecnológica no es instantánea, sino que depende de la altura en la que esté dentro de la cadena de valor. El núcleo informático de las plataformas de los bancos usa tecnología de los años 60 y así seguirá durante décadas, aunque su página web esté utilizando frameworks que salieron la semana pasada.

En general la adopción de una tecnología nueva en una función clave requiere de muchísimas iteraciones, y con buen motivo. Recomiendo leer Superiority, de Arthur C. Clarke (link aquí: http://www.mayofamily.com/RLM/txt_Clarke_Superiority.html)

[CHOSEN]

Sin embargo el problema sigue siendo el mismo: el robot de BD camina y sostiene el equilibrio porque el algoritmo le obliga a ello. Es un autómata. Y si plancha, cocina, dobla toda la ropa, y además camina y nos dice hola mientras sonríe, seguirá siendo un autómata que sigue un algoritmo predefinido.
Y un autómata es justo lo contrario a IA.
Son antónimos.

Entonces nos encontramos debatiendo si uno y su contrario son lo mismo, cuando obviamente no lo son por más que se intente vender como que si.

Para conseguir siquiera una aproximación a la inteligencia es necesario empezar por la volición no basada en aleatoriedad. ¿Pero como conseguir eso cuando tiene que utilizarse un algoritmo que sirva para discriminar entre posibles opciones?
¿Como conseguir que un algoritmo programado para escoger la mejor opción (es decir, la opción inteligente) "cambie" de opinión y escoja una peor por voluntad propia? ¿Eso le convierte en menos inteligente, o en mas?
Es una disyuntiva lógica que termina en absurdo.
No disponemos de herramientas para afrontar este problema.
Los sistemas inteligentes más básicos deberían empezar por tener una cierta voluntad no basada en aleatoriedad.
Esta imposibilidad se intenta salvar (desde la informática) con el método de ensayo-error, como si un ciervo recién nacido necesitara ensayar como comer, como beber agua, o como escapar de un lobo.
Y si ahora estas pensando que el cervatillo tiene pre-programadas esas acciones en su cerebro, entonces estás diciendo que su programación es evolutiva e inherente, por lo tanto está desde antes del nacimiento, lo cual significa que también lo está en los humanos, y entonces Platón tendría razón y Dios existe.

Solucionar el problema de la voluntad/aleatoriedad es el punto clave para transicionar desde la robótica compleja hasta verdadera IA, cosa que como ya hemos argumentado otras veces -principalmente Wanderer y yo- es un problema filosófico.



Pero en cuanto al desarrollo tenemos más impedimentos.
Como he dicho, el problema no es STEM. Yo me dedico a esto y orientarlo desde el punto de vista industrial o empresarial (como hace BostonDynamics) es un error, o cuanto menos un engaño semántico.
Desconfiad de todo avance en IA que venga de parte de una empresa, porque será falso. Lo que las empresas quieren son autómatas. El mercado no quiere un sistema aleatorio con capacidad de voluntad propia. Estamos luchando para que los humanos cumplan protocolos y se conviertan en robots, justo necesitamos que los robots NO tomen decisiones propias.
Entonces estamos metidos en otra reducción al absurdo: el mercado debería desarrollar robots autónomos que pudieran escoger una opción subóptima, lo cual los convierte en poco inteligentes, poco rentables, e incluso peligrosos.

Eso es justo lo contrario a IA.
A mi todos los caminos me llevan a la misma conclusión.

[pollo]

Señor Pollo, le recomiendo leer al Sr Simon Wardley y su idea de los Mapas de Wardley, que intentan mostrar el progreso natural de la tecnología de cara a poder posicionarse en el futuro. https://medium.com/wardleymaps/finding-a-path-cdb1249078c0 aquí lo explica un poco, aunque le recomiendo leer el capítulo 1 (o todos) por ser relevantes. Aquí un ejemplo:



En general el principio es que las tecnologías empiezan como pruebas de concepto que no son más que juguetes, pasan a ser creadas de forma específica para cada problema, se productizan por verticales, luego pasan a ser productos alquilables, y finalmente se convierten en commodities intercambiables sin mucha diferenciación, y que se construyan nuevas tecnologías sobre esa capa intercambiable.

La robótica tiene partes que están en Génesis, y partes que están en las primeras fases de Custom Built. Le queda tiempo para llegar a Product, y mucho más para ser Commodity, pero realmente parece inevitable por ley de Moore que en algunos años (o décadas) el robot que lava, plancha y dobla exista, primero para ricos y finalmente como un electrodoméstico más.

El robot de Boston Dynamics ya puede correr a dos patas por casi cualquier terreno. Ha sido creado específicamente para eso y ese es el único problema que resuelve. La evolución natural es que ese problema ya resuelto se convierta en un componente de otros robots que hagan otras cosas, lo que abra la oportunidad de integrar otros componentes, y se genere un ciclo virtuoso que haga los robots una tecnología del día a día. No hoy ni mañana, evidentemente, pero la dirección está ahí, y no parece ser evitable.

Respecto a lo que comenta el señor Saturio, me temo que la evolución tecnológica no es instantánea, sino que depende de la altura en la que esté dentro de la cadena de valor. El núcleo informático de las plataformas de los bancos usa tecnología de los años 60 y así seguirá durante décadas, aunque su página web esté utilizando frameworks que salieron la semana pasada.

En general la adopción de una tecnología nueva en una función clave requiere de muchísimas iteraciones, y con buen motivo. Recomiendo leer Superiority, de Arthur C. Clarke (link aquí: http://www.mayofamily.com/RLM/txt_Clarke_Superiority.html)

La dificultad grande que veo en el caso de los robots de BD, es básicamente que la complejidad (de hardware) es tal, que requeriría inversiones a escala de la industria automovilística o de la industria de los microchips si se quiere hacer despegar algo así y que acabe siendo un módulo reusable por otras industrias y sobre todo por el público friki, que es quienes al final acaban moviendo muchos de estos avances al haberse "democratizado" la investigación de este tipo en el software.

Creo que la cosa está muy lejos aún.

[pollo]

Los sistemas inteligentes más básicos deberían empezar por tener una cierta voluntad no basada en aleatoriedad.

Esta imposibilidad se intenta salvar (desde la informática) con el método de ensayo-error, como si un ciervo recién nacido necesitara ensayar como comer, como beber agua, o como escapar de un lobo.

Y si ahora estas pensando que el cervatillo tiene pre-programadas esas acciones en su cerebro, entonces estás diciendo que su programación es evolutiva e inherente, por lo tanto está desde antes del nacimiento, lo cual significa que también lo está en los humanos, y entonces Platón tendría razón y Dios existe.

Ahí has hecho una serie de inferencias que no se justifican.

Los sistemas inteligentes, dependen siempre de qué entendamos por inteligencia. En este caso no estaríamos hablando de IA general y por tanto esa voluntad no es necesaria. Sólo es necesario que la máquina tenga información suficiente como para realizar la tarea. En este caso, "información" es en un sentido amplio, pero una máquina que dobla ropa no necesita tener curiosidad, sólo necesita saber cómo funciona la física e identificar con lo que está operando. La cuestión es si se puede hacer un sentido común parcial (acotado a un problema) sin utilizar algún tipo de experiencia. Mi conjetura es que sí, porque eso ya existe en algunos ejemplos, a niveles simples, pero existe (por ejemplo, hay robots que aprenden por sí mismos a navegar por ciertos lugares).

Si hablasemos de IA general, es casi seguro que esa máquina necesitaría experimentar la realidad para poder comprenderla a un nivel de abstracción suficiente, pero entonces yo conjeturo que tendría las mismas (o similares) limitaciones que nuestra inteligencia. Ahí se aplicaría lo que tú comentas.

En cuanto a la segunda, es obvio que hay una preprogramación biológica en todos los seres vivos: todos tienen instintos y todos tienen reflejos, nosotros incluidos, y que nadie nos enseña. Eso no implica en absoluto la existencia de Dios (¿?¿?). Esos instintos se han desarrollado evolutivamente a base de interacciones exitosas y fracasadas con el entorno, y están codificadas en el ADN (el famoso ADN "basura", que al final resultó no serlo). Quienes no tenían estos instintos, según se fue complicando la carrera armamentística evolutiva, iban quedando atrás. Obviamente, el reforzamiento de estos comportamientos a escala evolutiva tuvo que ser muy largo, complejo y progresivo, pero tuvo necesariamente que estar presente en las primeras etapas de la evolución, porque es compartido por una cantidad enorme de especies pluricelulares.

Hay que darse cuenta de que la línea entre el automatismo y el instinto es muy difusa. Las células no tienen instintos, son demasiado simples, lo que hacen es explicable desde la pura mecanicidad de la física y la química. Llega un nivel de complejidad del sistema en el que esa mecanicidad se ve influida por su propia complejidad y empiezan a aparecer fenómenos emergentes, y ahí es cuando empieza a cambiar el nivel de abstracción (el paso del mecanismo al instinto). Esos instintos son los que sirven como base (tanto en el día a día como al nacer) para mantenernos vivos y/o desarrollar comportamientos más complejos: todos tenemos reflejos que intentan evitar el dolor, todos sabemos succionar un pecho, etc.

Los instintos a su vez se generalizan y empiezan a dar lugar a comportamientos sociales, etc. Cada vez se sube un escalón en complejidad y posiblemente en abstracción. No deja de ser curioso que nosotros mismos somos cuerpos hechos de cuerpos (microsópicos), y vidas hechas de otras vidas. Sin embargo nosotros controlamos la máquina sólo en aspectos muy abstractos (que sería básicamente el movimiento muscular y el pensamiento consciente con lo que conlleva), la mayor parte de nuestro sistema es automático (no controlamos el hígado conscientemente, ni manejamos los glóbulos rojos uno a uno, por decir una chorrada), incluso los movimientos musculares tienen "interrupciones" (reflejos) que escapan al control directo. Las emociones son instintivas, nadie nos enseña a tenerlas. Son una "preprogramación", pero muy al contrario que un programa informático, es un programa "blando", no es obligatorio seguirlo, o puede seguirse parcialmente, y de hecho es variable en cada individuo.

Todo este rollo es para decir que la preprogramación biológica no implica nada más allá, y que esta preprogramación es necesaria pero parcial. Uno puede ir contra sus instintos si lo cree conveniente, y de hecho ocurre todo el tiempo (la educación es eso de hecho). La evolución no te dice quién eres, sino que te marca unas líneas generales y dentro de estas hay infinitos factores que pueden variar o que están sin determinar.

[CHOSEN]

Gracias pollo.
Estoy de acuerdo en todo.
Cuando hablo de inteligencia siempre me refiero a la general o abstracta ya que la otra sería automatización de tareas, aunque profesionalmente yo también me he referido a la automatización y robótica compleja en términos de inteligencia pero "asumiendo" que realmente no lo era.

Sería interesante saber si las células que trabajan sin que nosotros seamos conscientes tienen algún grado de inteligencia, o son solamente autómatas biológicos -y por lo tanto sin inteligencia-.


Lo de Dios es un salto extremo  pero si el cervatillo nace sabiendo lo que es comer y escapar de un lobo, incluso sin haber visto un lobo jamás en su vida, es porque de alguna forma (evolutiva) sabe que el lobo se lo quiere/puede comer.
Es decir, el concepto o idea de lobo, siquiera en sentido abstracto, existe en su cerebro o en sus células de forma anterior a su nacimiento, siendo un feto.

Si extrapolamos al ser humano, es fácil ver que igualmente podemos tener la idea de "lobo" (o depredador) de forma innata.
La pregunta es si de forma innata tenemos también la idea de hogar, vaso, silla/asiento, herramienta o cuchara. Lo cual nos indicaría que las esencias de las cosas existen por sí mismas y no dependen de nosotros.
Quien, como y cuando las pone en nuestro cerebro lleva irremediablemente a la idea de Dios. No hablo del Dios cristiano, y no se si fue Platón o Sócrates quienes empezaron con la historia que dura hasta hoy, solo quiero que se entienda que desde este punto de vista el concepto de INTELIGENCIA no creo que tenga tanto que ver con la ingeniería como actualmente se hace ver.

[Derby]

https://sciencebusiness.net/news/new-digital-partnerships-promote-europes-push-technology-sovereignty

New digital partnerships to promote Europe’s push for technology sovereignty

Five public-private research partnerships in digital technologies aim to reduce dependence on foreign products and instil ‘European values’ in areas such as artificial intelligence and robotics

[puede ser]

Los sistemas inteligentes, dependen siempre de qué entendamos por inteligencia. En este caso no estaríamos hablando de IA general y por tanto esa voluntad no es necesaria. Sólo es necesario que la máquina tenga información suficiente como para realizar la tarea. En este caso, "información" es en un sentido amplio, pero una máquina que dobla ropa no necesita tener curiosidad, sólo necesita saber cómo funciona la física e identificar con lo que está operando. La cuestión es si se puede hacer un sentido común parcial (acotado a un problema) sin utilizar algún tipo de experiencia. Mi conjetura es que sí, porque eso ya existe en algunos ejemplos, a niveles simples, pero existe (por ejemplo, hay robots que aprenden por sí mismos a navegar por ciertos lugares).

Efectivamente, la gran confusión es que se use el término "inteligencia" el cual ni siquiera está definido de forma clara -y mucho menos medible- para los seres humanos.

No soy experto en el tema pero desde fuera me da la impresión que lo único que diferencia a un algoritmo "clásico"  de un algoritmo de IA o "deep learning" es un aspecto: En el algoritmo clásico el programador especifica concretamente qué resultado quiere. En cambio en el algoritmo  de IA/deep learning se permite que el objetivo a lograr sea variable, pero esta variabilidad es sólo aparente.

Por ejemplo el buscador de google puede aprender de sus propias experiencias y variar en los resultados que ofrece. Pero en el fondo sí hay un objetivo (maximizar ingresos mediante una adecuada ratio entre número de visitantes e ingresos por publicidad).

Un robot de Boston Dynamics podría aprende a bailar nuevos pasos y nuevas músicas simplemente copiando lo que ve en una tele. Pero en el fondo el objetivo podría ser imitar lo que ve, o lograr la aprobación de aquellos que visualizan sus bailes, incluso aunque fuera programado para innovar.

En definitiva, el límite a la voluntad de un programa que se autoprograma será siempre la aprobación de aquellos con quien interacciona (por ejemplo su objetivo puede ser aparentar ser humano para superar tests de Turing).

La otra opción sería crear un programa que se autoprograme pero sin ningún objetivo ni posibilidad de supervisión. Pero entonces nadie diría que se creo un ser inteligente, sino que se habría creado un loco, un peligro público, una entidad aleatoria capaz de lo mejor o lo peor sin ningún criterio.

Lo que caracteriza a la inteligencia humana es ser la herramienta privilegiada por nuestra evolución para mantenernos vivos no tanto como individuos sino más bien como miembros de una grupo social (cf. "El gen egoísta" de Dawkins). Por tanto somos inteligentes porque tenemos nuestra herramienta procesadora de información y tomadora de decisiones orientada a un objetivo sencillo y diáfano (objetivo que incluso podría cumplirse con el suicidio del indivíduo en ciertos casos).

Cualquier algoritmo que llamemos "inteligente" sólo lo será como prolongación de nuestra inteligencia, no como inteligencia realmente autónoma por sí.

Quizá debería estudiarse como la ciencia "new age" y visionaria de los años de Carl Sagan cambió la idea de mente como propiedad emergente de la materia (remedo de la distinción clásica alma-cuerpo) por la de inteligencia como propiedad que pudiera emerger de los algoritmos de las máquinas. Yo no lo veo.

[Cadavre Exquis]

Gracias pollo.
Estoy de acuerdo en todo.

Lo mismo digo, gracias tanto a pollo como a CHOSEN por ayudar a centrar un poco el debate (el problema que tienen a veces los posts de CHOSEN es que aborda tantos temas que se hace muy difícil contestar en un único post ya que muchas de las ideas merecen posts independientes, pero, al final, las ideas más interesantes aparecen de forma recurrente así que, al final, se acaban abordando antes o después).

Cuando hablo de inteligencia siempre me refiero a la general o abstracta ya que la otra sería automatización de tareas, aunque profesionalmente yo también me he referido a la automatización y robótica compleja en términos de inteligencia pero "asumiendo" que realmente no lo era.

La ambigüedad inherente a los lenguajes humanos tiene sus ventajas y sus inconvenientes, permite expresar ideas complejas con pocos bits de información a costa de que, en muchas ocasiones, toque "rebobinar" en una conversación para resolver alguna de esas ambigüedades que han impedido transmitir correctamente una idea.

Sería interesante saber si las células que trabajan sin que nosotros seamos conscientes tienen algún grado de inteligencia, o son solamente autómatas biológicos -y por lo tanto sin inteligencia-.

Las células son simples autómatas, es cierto que las bacterias son animales unicelulares y son capaces de realizar funciones "básicas" como: adquirir nutrientes, moverse (utilizando flagelos -segundo vídeo- u otros mecanismos) y, por supuesto, reproducirse mediante división celular (ver tercer vídeo).

Como no es fácil de asimilar, les recomiendo que vean el siguiente vídeo en el que en el punto 1:15  se puede ver a una kinesina "caminar" por un microtúbulo dentro de una célula.

The Inner Life of the Cell

Al verlo uno se da cuenta de que lo que Richard Feyman intentaba explicar en su famosa conferencia: There's Plenty of Room at the Bottom.

Desde aquella famosa "fotografía"  de 1989 en la que científicos de IBM demostraron que era posible manipular átomos individualmente reordenando 35 átomos de xenón sobre un substrato de cristal enfriado de níquel para formar las letras "IBM":

uno de los objetivos en el campo de la ingeniería ha sido el diseño de máquinas moleculares al estilo de las que ha creado la naturaleza a lo largo de 4.500 millones de años (que es el tiempo que los científicos estiman que lleva evolucionando la vida en la Tierra).

Bacterial flagellum

Si nunca han visto un vídeo de Drew Berry, les animo a ver este de Veritasium en el que se puede ver como la encima helicasa (que no es sino una máquina molecular) realiza una copia de un fragmento de ADN (fíjense que una de las dos hebras se tiene que copiar "al revés" con la complejidad extra que ello implica) así como el proceso mediante el cual se produce la mitosis en una célula.

Your Body's Molecular Machines

Lo de Dios es un salto extremo  pero si el cervatillo nace sabiendo lo que es comer y escapar de un lobo, incluso sin haber visto un lobo jamás en su vida, es porque de alguna forma (evolutiva) sabe que el lobo se lo quiere/puede comer.
Es decir, el concepto o idea de lobo, siquiera en sentido abstracto, existe en su cerebro o en sus células de forma anterior a su nacimiento, siendo un feto.

Si extrapolamos al ser humano, es fácil ver que igualmente podemos tener la idea de "lobo" (o depredador) de forma innata.
La pregunta es si de forma innata tenemos también la idea de hogar, vaso, silla/asiento, herramienta o cuchara. Lo cual nos indicaría que las esencias de las cosas existen por sí mismas y no dependen de nosotros.
Quien, como y cuando las pone en nuestro cerebro lleva irremediablemente a la idea de Dios. No hablo del Dios cristiano, y no se si fue Platón o Sócrates quienes empezaron con la historia que dura hasta hoy, solo quiero que se entienda que desde este punto de vista el concepto de INTELIGENCIA no creo que tenga tanto que ver con la ingeniería como actualmente se hace ver.

La idea del "lobo" en los cervatillos evidentemente es innato, está codificada en los genes, la evolución se ha encargado de ir incorporando en los genes aquellos mecanismos que mejoraban la supervivencia de una especie y, entre esas ventajas está la de ser capaces de huir de los depredadores sin tener que "pensar" en ello.

Uno de los ejemplos más claros (y más divertidos), lo podemos observar con los gatos y los pepinos:

Cats scared of Cucumbers Compilation - Cats Vs Cucumbers - Funny Cats

No sabe exactamente qué pasa en el cerebro de un gato cuando ve un pepino antes de que se mande un impulso nervioso a sus músculos para saltar alejándose de él lo más rápido posible (probablemente en ese tiempo solo llegue a "ver" una mancha verde alargada), pero salir corriendo en vez de pararse a anlizar en detalle si es objeto verde alargado es un pepino, una serpiente o cualquier otra cosa, ha hecho que los gatos que huían aterrados de ese objeto verde alargado hayan pasado sus genes a las siguientes generaciones, mientras que, los que se quedaban a investigar, seguramente no.

Saludos.

[Maloserá]

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No sabe exactamente qué pasa en el cerebro de un gato cuando ve un pepino antes de que se mande un impulso nervioso a sus músculos para saltar alejándose de él lo más rápido posible (probablemente en ese tiempo solo llegue a "ver" una mancha verde alargada), pero salir corriendo en vez de pararse a anlizar en detalle si es objeto verde alargado es un pepino, una serpiente o cualquier otra cosa, ha hecho que los gatos que huían aterrados de ese objeto verde alargado hayan pasado sus genes a las siguientes generaciones, mientras que, los que se quedaban a investigar, seguramente no.

Saludos.

No tenía ni idea de lo de los gatos y el pepino. Me hizo gracia porque cuando estábais hablando de equilibrio, movimiento y todo eso siempre se me venían a la cabeza los gatos. La velocidad y precisión que tienen moviéndose.

Hay un momento espectacular en el vídeo de los gatos. Al principio, más o menos 00:14 en la grabación. El gatos ve el pepino, salta hacia atrás y 'rebota' en la puerta que tiene detrás para esquivarlo. Sin ver atrás. Todo lo que hay detrás de ese movimiento, una especie de instintivo análisis de riesgo, cálculo de la propia fuerza, memoria espacial, geometría y si me apuras trigonometría y cálculo diferencial. Todo inmediatamente activado por un instante de miedo.

[Derby]

https://www.theverge.com/2021/1/7/22212938/wifi-6e-rollout-starting-2021-smartphones-tvs-laptops-vr-routers

Wi-Fi’s biggest upgrade in decades is starting to arrive

Wi-Fi 6E devices are now being certified

Wi-Fi is about to get a lot better. Many of this year’s new phones, laptops, TVs, routers, and more will come with support for Wi-Fi 6E, a new upgrade to Wi-Fi that’s essentially like expanding your wireless connection from a two-lane road to an eight-lane highway. It’s the biggest upgrade to Wi-Fi in 20 years, and connections should be faster and a lot more reliable because of it.