Portada
mis comunidades
otras secciones
#4:
#1 Sí y no. Según tengo entendido, generative adversarial networks básicamente aprende los pesos en una red neuronal (convolucional) mediante "machine learning", mientras que turing learning usa evolución artificial. Pero supongo que los resultados serán parecidos. Los autores del artículo son mi supervisor, Roderich Gross, y dos excompañeros de doctorado.
Comentarios
Un poco exagerado. Lo que hacen es simplemente aplicar un metodo ya conocido (GANs) para aprender patrones de movimiento de robots.
#1 Sí y no. Según tengo entendido, generative adversarial networks básicamente aprende los pesos en una red neuronal (convolucional) mediante "machine learning", mientras que turing learning usa evolución artificial. Pero supongo que los resultados serán parecidos. Los autores del artículo son mi supervisor, Roderich Gross, y dos excompañeros de doctorado.
#4 Es la impresion que me dio por lo poco que explica el articulo entre tanto hype y referencias sin sentido al test de Turing.
"Goodfellow et al. (2014) proposed generative adversarial nets (GANs). GANs, while independently invented, are essentially based on the same idea as Turing Learning."
#5 Ese es el problema con las "noticias" de ciencia. Para crear hype y generar visitas exageran un montón.
#6 El avance es muy interesante, ¿no tendrás algún enlace mejor que estos clickbaiters?
De lo que deduzco del articulo parece una interesante mezcla de redes neuronales y genéticos, aunque llenado de mucha floritura . Pero claro, para verlo en serio goto #5
#9 en este caso la red neuronal no es lo relevante. La clave de este método es la "coevolución" entre dos sistemas. Para lograr imitar un comportamiento complejo de manera autónoma se crean dos entes, uno que imita y otro que clasifica. El que clasifica trata de discernir entre el comportamiento original y el que desempaña el ente imitador. Mediante algoritmos genéticos ambos entes van mejorando, el imitador se vuelve mejor engañando al clasificador, y el clasificador cada vez detecta con más precisión a este imitador. Con lo cual, mediante esta coevolución, se llegan a aprender estos modelos complejos.
La floritura está quizá en compararlo con el test de Turing. La similitud está en que en este test un observador intenta discernir entre un humano y un robot imitando a un humano. Como dije en un comentario anterior, el problema es que los medios de noticias y blogs lo exageran mucho más de lo que es en realidad y hasta lo sacan de contexto.
Nadie ha dicho todavía nada de Skynet? Meneame, no te reconozco.
#8 Solo sé que si yo fuera skynet sería el primero en hacer ese tipo de comentario para que nadie sospechara de mi.
#14 #8 Pues precisamente@Skynet hace años que no se conecta...
Esto va a venir fenomenal para crear empleo...
#2 Se pueden quedar con el mio si quieren. A mi con me que me sigan ingresando el sueldo...
Desde hace décadas que se hacen avances, y pese a ello hay temas pendientes en la inteligencia artificial, cuyo interés económico y social continua siendo descomunal pero no terminan de cuajar. Sin ir mas lejos entender el sentido de una conversación y ser capaz de ofrecer una buena traducción en otro idioma, es algo pendiente y tan interesante que cualquier promesa de avance en inteligencia artificial yo me la tomo con mucha cautela porque se ve que no todas las cimas son fáciles de conseguir. Hay demasiada propaganda en temas como la conducción autónoma. Las inversiones millonarias en estos campos no son nuevas y los avances prometedores tampoco pero las decepciones tras décadas de promesas merecen un pelín de cautela y de humildad. Ni siquiera sabemos como funciona nuestro cerebro que no se diferencia mucho del de un chimpancé y las diferencias en capacidades mentales no han sido bien explicadas ni comprendidas.
Singularidad?
Mi comentario en ningún momento pretende desmerecer ningún trabajo pero en estos temas todavía estamos dando palos de ciego, y por lo poco que explica no es algo revolucionario. En general se basa en intentar mezclar de forma más o menos "lógica" (aquí lógica tiene más que ver con sentido común) métodos y heurísticas ya conocidas, que además en esencia son bastante simples.
Lo sorprendente es que efectivamente funcionan de formas más o menos satisfactoria, pero, una vez mas en mi opinión, te dejan con la sensación de que nos falta mucho camino por recorrer y que son palos de ciego.