Redes Neurais em IA e Deep Learning - página 7

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Cómo funcionan las redes neuronales | Explicación de las redes neuronales

Cómo funcionan las redes neuronales | Explicación de las redes neuronales

El video explica el parámetro de sesgo en las redes neuronales, que hace que los nodos se activen cuando se alcanza un cierto umbral, así como la diferencia entre parámetros e hiperparámetros, con hiperparámetros que necesitan un ajuste fino a través de técnicas de optimización.

También se analiza la tasa de aprendizaje y se destacan los desafíos de encontrar la tasa óptima y evitar el sobreajuste o el desajuste. La ingeniería de funciones es otro subcampo que se encuentra en las redes neuronales, donde los analistas deben determinar las funciones de entrada que describen con precisión un problema. El video señala que, si bien las redes neuronales artificiales teóricas involucran capas perfectas de abstracción, en realidad son mucho más aleatorias debido al tipo de red utilizada, que se elige seleccionando los hiperparámetros más importantes.

• 00:00:00 En esta sección, el video analiza algunos de los conceptos que no se cubrieron en videos anteriores sobre aprendizaje profundo. Se explica el parámetro de sesgo en las redes neuronales, que es otro parámetro que debe modificarse para aprender a representar. El propósito del parámetro de sesgo es impulsar los nodos para que se activen fuertemente cuando se alcanza un determinado umbral. El video explica que el sesgo es una intercepción en Y de una ecuación lineal, donde el peso es la pendiente. También se discute el concepto de parámetros versus hiperparámetros, donde los hiperparámetros son configuraciones que son externas al modelo y cuyo valor no se puede estimar a partir de los datos. La discusión destaca que el ajuste y la optimización de hiperparámetros es un subcampo completo del aprendizaje profundo, y se necesitan diferentes técnicas para encontrar los mejores valores para diferentes parámetros. También se explica la tasa de aprendizaje, que es un hiperparámetro, y el valor de la tasa de aprendizaje tiene enormes implicaciones para la representación que construirá una red neuronal.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video explica los desafíos de encontrar la tasa de aprendizaje ideal y la ingeniería de funciones en las redes neuronales. Para encontrar la tasa de aprendizaje óptima, se necesita mucho trabajo para garantizar que la red neuronal funcione correctamente. Una tasa de aprendizaje inapropiada puede conducir a un ajuste excesivo o insuficiente que podría provocar un aumento de la potencia computacional y el consumo de tiempo. La ingeniería de características, por otro lado, es el subcampo en el que un analista debe determinar las características de entrada que describen con precisión el problema que está tratando de resolver. Es esencial capturar las características que fortalecen la señal y eliminan el ruido, ya que puede ocurrir un ajuste insuficiente cuando hay pocas características, mientras que un ajuste excesivo ocurre cuando el modelo es demasiado especializado y frágil para responder a nuevos datos.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el video explica que si bien el concepto teórico de las redes neuronales artificiales involucra capas perfectas de abstracción, en realidad, es mucho más aleatorio. El tipo de red utilizada para un problema en particular, que se elige mediante la selección de los hiperparámetros más importantes, es una gran razón por la cual esto es así. Por lo general, se elige una red neuronal de alimentación hacia adelante para aprender sobre el aprendizaje profundo porque es fácil de entender. Sin embargo, ahora existen muchos tipos de redes neuronales que han surgido desde entonces y que serían mucho más adecuadas para varios problemas, incluidas las redes convolucionales y las redes recurrentes. El video concluye instando a las personas a mantener sus cerebros en forma y pensar en soluciones creativas a problemas multidisciplinarios.

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¿Por qué funcionan tan bien las redes neuronales convolucionales?

¿Por qué funcionan tan bien las redes neuronales convolucionales?

El éxito de las redes neuronales convolucionales (CNN) radica en su uso de entradas de baja dimensión, lo que las hace fácilmente entrenables con solo decenas de miles de ejemplos etiquetados.

El éxito también se logra mediante el uso de capas convolucionales que generan solo pequeñas cantidades de información útil debido a la compresibilidad de parches de píxeles que existen en el mundo real pero no necesariamente en imágenes reorganizadas artificialmente. Aunque las CNN se utilizan para realizar varias tareas de procesamiento de imágenes, su éxito no se puede atribuir completamente a su capacidad de aprendizaje, ya que tanto los humanos como las redes neuronales no pueden aprender de datos de alta dimensión. En cambio, las estructuras espaciales codificadas en su arquitectura deben existir antes del entrenamiento para "ver" el mundo.

• 00:00:00 En esta sección, el video explica cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático a través del ajuste de curvas, lo que implica encontrar una función que pase lo más cerca posible de una colección de puntos. Sin embargo, describir una imagen requeriría un punto de alta dimensión, donde cada coordenada representa una intensidad de píxel particular. Esto presenta un problema porque el espacio de entrada de todas las imágenes de 32x32 tiene 3072 dimensiones, y para llenar densamente ese espacio, se necesitaría etiquetar aproximadamente 9^3072 imágenes, un número significativamente mayor que el número de partículas en el universo. El video también señala que clasificar las imágenes en dos categorías, como en el ejemplo anterior, aún no requeriría llenar el espacio densamente.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video explica cómo las entradas de alta dimensión, como las imágenes, presentan un desafío en el entrenamiento de redes neuronales. La solución radica en usar entradas de baja dimensión, como un parche de 3x3 píxeles de una imagen, y permitir que la red neuronal aprenda de varios parches para que pueda considerar regiones más grandes de la entrada original. A través de capas sucesivas, la red neuronal puede finalmente mirar la imagen completa y hacer predicciones precisas. Este enfoque se denomina red neuronal convolucional y puede lograr una tasa de precisión de prueba del 95,3 % en el conjunto de datos CIFAR10.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, se explica cómo funciona tan bien la red neuronal convolucional (CNN). Estas redes tienen entradas de baja dimensión, lo que las hace fácilmente entrenables con solo decenas de miles de ejemplos etiquetados. Si bien la práctica común exige que una capa genere cientos o incluso miles de números, esta no es la realidad. Como las redes neuronales comienzan con pesos aleatorios pequeños y aprenden haciendo pequeños cambios para capturar información más útil de la entrada, las redes neuronales revelan que no todos los números de salida contienen información útil. Por lo tanto, las capas convolucionales no son estrictas en su compresión porque las capas generan solo pequeñas cantidades de información útil. Esto se debe a la compresibilidad de parches de píxeles que existen en el mundo natural pero que pueden no existir en imágenes reorganizadas artificialmente.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, se explica que aunque las redes neuronales convolucionales se utilizan para realizar varias tareas de procesamiento de imágenes, su éxito no puede atribuirse completamente a su capacidad de aprendizaje. No es factible que tanto los humanos como las redes neuronales aprendan de datos de alta dimensión. Si bien los humanos están inherentemente equipados con conocimientos sobre cómo funciona el mundo desde el nacimiento, las redes neuronales convolucionales requieren una estructura espacial codificada en su arquitectura antes de que comience el entrenamiento para poder "ver" el mundo, sin tener que aprender de los datos.

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¿Se puede enseñar a la IA la diferencia entre el bien y el mal? [4K] | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Chispa - chispear

¿Se puede enseñar a la IA la diferencia entre el bien y el mal? [4K] | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Chispa - chispear

El video analiza el estado actual y el potencial de la IA y la robótica, y cubre temas como el aprendizaje profundo, las capacidades de los robots, el impacto potencial en varias industrias, la ética, la inteligencia emocional y las limitaciones.

Si bien la IA ha hecho una transición fluida a varios campos, los expertos aún creen que los humanos son necesarios para manejar situaciones inesperadas y dilemas éticos. También se discute el miedo a armar a los robots y el potencial de la IA para desarrollarse sin el control humano. Sin embargo, el potencial de la IA para la creatividad y la inteligencia emocional, como lo demostró Yumi, es algo que esperamos en el futuro. El desafío clave es ganar la confianza del público en la confiabilidad y seguridad de la IA a medida que su integración se vuelve cada vez más vital en nuestra sociedad.

• 00:00:00 En esta sección, el video explica que la inteligencia artificial (IA) y su contraparte, la robótica, no son los enemigos que las películas nos han hecho creer. Los problemas que alguna vez resolvieron solo los humanos ahora son administrados por IA, que parece haber hecho una transición sin problemas a diferentes campos, como teléfonos móviles, transmisión de TV, aplicaciones de redes sociales y mapas GPS. El video también explica que la tecnología de IA se deriva de estudiar e imitar cómo funciona el cerebro. La red neuronal es el equivalente informático de cómo funciona el cerebro humano, y las neuronas de la red son responsables de agregar las entradas y salidas. Además, el aprendizaje automático, la ciencia de hacer que las computadoras aprendan de los datos que analizan, se ha convertido en una fuerza impulsora del cambio en diferentes industrias como finanzas, atención médica, venta minorista en línea y contabilidad fiscal, por nombrar algunas.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video analiza cómo el aprendizaje automático mejora constantemente, con muchas investigaciones actuales enfocadas en mejorar su efectividad y eficiencia. Los algoritmos de aprendizaje automático son solo una parte del proceso, ya que no incluyen la preparación de datos, el modelado de problemas o la traducción de soluciones informáticas a soluciones reales. El aprendizaje profundo se refiere a una red neuronal particular o un algoritmo de aprendizaje automático que se ha reproducido millones y millones de veces para aprender las mejores estrategias. La IA se puede utilizar en marketing, como sitios web que recomiendan artículos específicos mediante el análisis del historial de compras, pero existe una diferencia entre la automatización y la verdadera creatividad de la IA. El video también aborda los peligros potenciales de los datos sociales disponibles gratuitamente y la posibilidad de usar IA para la robótica.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, los entrevistados analizan el estado actual de los robots y la IA y señalan que, si bien el aprendizaje profundo puede ayudar a acelerar su proceso de aprendizaje, aún carecen de habilidades básicas como diferenciar entre objetos, como manzanas y peras. La representación de Hollywood de los robots, aunque interesante, es en gran medida poco realista en función de sus habilidades actuales. Sin embargo, el deseo de hacer robots humanoides puede resultar práctico, ya que el mundo ya está construido para los humanos y puede ser más fácil de navegar para los robots con habilidades similares a las humanas. El potencial de la IA para hacerse cargo de tareas humanas más mundanas, como cocinar y doblar la ropa, plantea dudas sobre si pueden colaborar de manera significativa con los humanos.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el video analiza los avances en robótica, particularmente en la integración de diferentes componentes como la visión, la movilidad y las capacidades de manipulación. El enfoque de la robótica está cambiando de un entorno más controlado a espacios más abiertos donde los robots necesitan trabajar con humanos, muebles y varios obstáculos. Si bien los robots actuales pueden caminar y moverse a través de terrenos complicados, carecen del sistema de visión y las habilidades de manipulación de los humanos. Sin embargo, la tecnología reciente desarrollada por empresas como Boston Dynamics ha dado como resultado robots más ágiles y capaces, lo que presiona a los diseñadores para que mejoren los algoritmos y la inteligencia artificial. El video plantea la pregunta de si los robots podrían actuar de manera autónoma en situaciones de emergencia, pero señala que las capacidades actuales de los robots tienen limitaciones en entornos físicamente interrumpidos.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, los expertos analizan el impacto potencial de la inteligencia artificial (IA) y la robótica en diversas áreas, como la medicina y la cirugía. Si bien la IA se puede usar para analizar datos médicos y posiblemente mejorar el tratamiento, los expertos creen que un médico humano sigue siendo necesario en caso de eventos o errores inesperados. Además, un tema espinoso es si se puede enseñar a la IA las complejidades de la moral humana y los estándares éticos, que son necesarios en ciertas profesiones como la medicina. Los investigadores están estudiando cómo enseñar a las máquinas a razonar como los filósofos de hace cientos de años, pero esta sigue siendo una tarea desafiante.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, los expertos discuten los dilemas éticos que surgen cuando la IA tiene la tarea de tomar decisiones difíciles, como si priorizar la seguridad del conductor del automóvil o la de un peatón en un accidente. Se exploran las posibles implicaciones y complejidades de programar consideraciones éticas, como determinar el resultado menos malo en una situación, en los sistemas de IA. Además, las personas dudan naturalmente en adoptar la IA debido a las preocupaciones sobre la seguridad y los posibles fallos de funcionamiento. Sin embargo, los avances tecnológicos están empujando a la sociedad hacia una mayor incorporación de la IA, incluso en áreas vitales como el control del tráfico aéreo, pero el desafío radica en ganarse la confianza del público a través de la seguridad y la confiabilidad.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el video explora el miedo a armar robots y armas letales autónomas. Existe la preocupación de que los robots equipados con capacidades de matanza autónomas puedan causar una matanza indiscriminada sin supervisión humana. Sin embargo, algunos argumentan que los robots en realidad podrían comportarse mejor en escenarios de guerra en comparación con los humanos que son emocionales y pueden cometer atrocidades. No obstante, existe un movimiento para limitar o prohibir las armas letales autónomas, y los militares están interesados en varios aspectos de la tecnología robótica, como los aviones de combate no tripulados y los tanques. El video también destaca la importancia de que la IA comprenda las emociones humanas para que funcione positivamente con los humanos.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, se analiza la importancia de la inteligencia emocional en los robots, y la capacidad de leer y señalar estados emocionales se vuelve cada vez más necesaria para las interacciones fluidas entre los humanos y la IA. Sin embargo, identificar e interpretar ciertas expresiones faciales puede ser difícil debido a las diferencias culturales y personales. Además, la producción y la asequibilidad de los robots para el hogar aún son inciertas a pesar de su viabilidad técnica, y los robots pueden tardar otros 50 años en pasar de la automatización y el procesamiento de números a la creatividad y el ingenio. El orador menciona su fascinación por la programación y la creencia inicial de que la IA podría conducir a la jubilación, pero esto no se ha logrado después de 20 años.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, la discusión se centra en las limitaciones de la IA y su potencial para volverse como los humanos, lograr la autoconciencia y la sensibilidad emocional. La atención se centra en la explicabilidad, la necesidad de comprender cómo se llega a las decisiones tomadas por la IA y mantener el control humano sobre ellas. Se discute el debate sobre si las computadoras deben diseñarse para tener conciencia, autoconciencia, sensibilidad emocional y la capacidad de adquirir sabiduría, y se explora la idea de una inteligencia artificial general que pueda funcionar como un ser humano y, a pesar de su potencial, todavía queda un largo camino por recorrer antes de que la IA pueda lograrlo.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el orador aborda la preocupación de que la IA se desarrolle por sí sola sin control humano. Argumenta que las computadoras son herramientas y que harán lo que se les diga, por lo que este escenario se puede evitar con un diseño adecuado. Luego, el video explora la idea de si la IA puede imitar o enseñar la creatividad humana, desdibujando las líneas entre humanos y máquinas. Se muestra un ejemplo de una máquina muy flexible y artística llamada Yumi, que demuestra el potencial de la IA para ir más allá de las tareas simples y realizar acciones más complejas.

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Jensen Huang, CEO de NVIDIA sobre la próxima generación de IA y MLOps

Jensen Huang, CEO de NVIDIA sobre la próxima generación de IA y MLOps

El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, explica la historia de la empresa de centrarse en el aprendizaje automático, comenzando con la aceleración de los modelos de redes neuronales para la competencia ImageNet. Habla sobre el tipo de computación de pila completa de NVIDIA y su éxito en la construcción de una GPU que es universal para diferentes aplicaciones. Huang predice el crecimiento de la IA en la fabricación y el diseño de chips y el potencial de los algoritmos de aprendizaje profundo para simular estrategias de mitigación del cambio climático. También analiza la importancia de MLOps y compara el proceso de refinamiento para el aprendizaje automático con una fábrica. Por último, Huang comparte su entusiasmo por el futuro de la innovación y la creatividad en el mundo virtual.

• 00:00:00 En esta sección de la entrevista, Jensen Huang, director ejecutivo y fundador de NVIDIA, explica cómo comenzó el enfoque de la empresa en el aprendizaje automático. Comenzó cuando los equipos de investigación se pusieron en contacto con NVIDIA para ayudar a acelerar sus modelos de redes neuronales y enviarlos a ImageNet, una gran competencia. El avance de AlexNet en visión por computadora llamó su atención y dieron un paso atrás para considerar las implicaciones para el futuro del software, la informática y la computación. Huang atribuye el éxito de la compañía en mantenerse dominante en este espacio al interés en la visión por computadora, al darse cuenta de las profundas implicaciones para la informática y al cuestionar las implicaciones para todo.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, Jensen Huang explica cómo se formó correctamente la empresa para la computación acelerada y cómo mantiene su ubicuidad en el mercado. La empresa es un tipo de computación de pila completa que requiere una base sólida en la aceleración de aplicaciones con una misión en mente. La empresa ha tenido experiencia en gráficos por computadora, computación científica y simulaciones físicas, procesamiento de imágenes y aplicaciones de aprendizaje profundo. Huang luego habla sobre cómo la compañía prioriza las diferentes necesidades entre los jugadores, los criptomineros, los científicos y las personas en aprendizaje profundo, y cómo intentan construir una GPU que sea universal para todas esas aplicaciones.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, Jensen Huang habla sobre el futuro de la IA y MLOps, y menciona la importancia de ajustar la funcionalidad al mercado y traer los mejores productos para cada caso de uso. Duda que la computación cuántica sea útil en general en los próximos cinco años, pero señala que los avances en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han llevado a mejoras 1,000,000x en muchos campos. Él cree que la IA podrá realizar muchas tareas mejor que los humanos y predice que veremos IA sobrehumanas en los próximos años. Huang también destaca la importancia de la IA en la fabricación y el diseño de chips, afirmando que los chips de próxima generación no se pueden construir sin IA.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el CEO de NVIDIA analiza la contribución de la empresa a la democratización de la computación científica al permitir que los investigadores de todo el mundo utilicen las GPU de NVIDIA para realizar investigaciones científicas con poderosas capacidades de computación. También habla sobre la democratización de la informática a través de la inteligencia artificial, que permite que casi cualquier persona descargue un modelo previamente entrenado y logre capacidades sobrehumanas para su dominio de aplicación. Además, comparte las iniciativas de la empresa para abordar las preocupaciones sobre el cambio climático, como la construcción de un gemelo digital llamado Earth-2, que imita el clima de la Tierra.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, Jensen Huang analiza el potencial de los algoritmos de aprendizaje profundo para ayudar en la creación de un gemelo digital de la Tierra a gran escala. Este modelo digital podría permitir a los científicos e investigadores probar estrategias de mitigación y adaptación para combatir el cambio climático y simular el impacto de las tecnologías de absorción de carbono en el futuro. Huang atribuye la posibilidad de este tipo de tecnología al trabajo de aprendizaje profundo y la importancia de mantenerse curioso y educado en el campo. Además, Huang atribuye el éxito de NVIDIA a la creación de un entorno que fomenta que personas increíbles realicen el trabajo de su vida y alienta a hacer pequeños ajustes a gran escala. Si bien NVIDIA se asocia comúnmente con los juegos, Huang admite que no es un ávido jugador, pero en el pasado ha disfrutado jugando juegos como Battlefield con sus hijos adolescentes.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, Jensen Huang analiza la cadena de suministro de la empresa y su dependencia de la IA. Huang habla sobre la complejidad de la computadora DGX, la computadora más compleja y pesada que se construye hoy en día, y cómo la falla de un solo componente puede causar demoras en el envío. Él enfatiza la importancia de mantenerse al día con la demanda de fabricación de IA porque produce inteligencia refinada. Huang también habla sobre su evolución como líder y comparte algunas de las técnicas de liderazgo que usó en el pasado, como los bonos de finalización, que ahora considera innecesarios y desmotivadores.
  
  
• 00:30:00 En esta sección del video, Jensen Huang, el CEO de NVIDIA, comparte su enfoque inusual de uno a uno con su equipo. Prefiere comunicarse con todo el equipo para asegurarse de que todos estén en sintonía en lugar de depender de que las cosas se traduzcan a través de una cadena de personas. Él cree que ser transparente con el conocimiento y la información lo pone en manos de más personas, y si bien puede hacer
  lo hace más vulnerable y atrae más críticas, lo ve como una forma de refinar sus ideas y tomar decisiones más informadas. Jensen también habla sobre su enfoque de liderazgo, afirmando que su comportamiento y forma de abordar los problemas se mantienen constantes independientemente del desempeño de las acciones de la empresa. Como empresa pública, reconoce la presión externa para tener éxito, pero cree que si son claros al expresar su visión y por qué están haciendo algo, la gente está dispuesta a intentarlo.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, Jensen Huang habla sobre la próxima fase de IA y MLOps. Explica que, si bien la empresa ha inventado la tecnología de inteligencia en varios dominios, ahora es importante traducir esta inteligencia en habilidades valiosas, como la conducción de vehículos autónomos, el servicio al cliente y la radiología. También habla sobre cómo la próxima era de la IA implicará aprender las leyes de la física y la creación de un mundo virtual que obedezca estas leyes, que fue el objetivo detrás del desarrollo de Omniverse. Esta plataforma basada en la física tiene como objetivo conectar la inteligencia artificial al mundo físico y construir un gemelo digital, ofreciendo el potencial para un profundo impacto en el futuro.
  
  
• 00:40:00 En esta sección del video, Jensen Huang habla sobre cómo su empresa tiene la intención de crear un marco de aplicación para las personas que están creando aplicaciones, para que puedan crear aplicaciones para la próxima era de IA. Explica que uno de los marcos de aplicaciones que le entusiasman es un robot virtual con visión por computadora, inteligencia artificial del habla y la capacidad de comprender el lenguaje. Tiene un gran potencial para cosas como hospitales virtuales, fábricas y entretenimiento, pero Jensen aclara que el metaverso se disfrutará principalmente en pantallas 2D. Jensen habla sobre IA multimodal, enfoques de aprendizaje autosupervisado que son multimodales que llevarán la percepción a un nuevo nivel, aprendizaje de tiro cero y redes neuronales gráficas que permiten el procesamiento de gráficos en el mismo marco que las canalizaciones de aprendizaje profundo. Por último, comparte su entusiasmo por el futuro de la innovación y la creatividad en el mundo virtual, lo que la gente llama el metaverso.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, Jensen Huang, director ejecutivo de NVIDIA, analiza los desafíos que enfrentan las empresas para aprovechar el poder del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático para escribir software. Él enfatiza la importancia vital de los métodos, procesos y herramientas, también conocidos como MLOps, y compara el proceso de refinación para el aprendizaje automático con una fábrica. Huang reconoce la importancia de empresas como la que organiza la entrevista para hacer esto posible y ayudar a los investigadores a desarrollar y validar sus modelos de redes neuronales.

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CEO y CTO de OpenAI sobre riesgos y cómo la IA remodelará la sociedad

CEO y CTO de OpenAI sobre riesgos y cómo la IA remodelará la sociedad

El CEO y CTO de OpenAI, Sam Altman, le dice a Rebecca Jarvis de ABC News que la IA remodelará la sociedad y reconoce los riesgos: "Creo que la gente debería estar feliz de que seamos un l... discuta el impacto potencial de la IA en la sociedad, enfatizando la necesidad de desarrollo responsable que se alinee con los valores humanos y evite consecuencias negativas como la eliminación de empleos o el aumento de los prejuicios raciales.

Afirman que aunque la IA tiene peligros potenciales, no usar esta tecnología podría ser más peligroso. Los directores ejecutivos también destacan la importancia del control humano y la opinión del público en la definición de barandillas para la IA, así como el potencial de la IA para revolucionar la educación y brindar un aprendizaje personalizado para cada estudiante. Si bien reconocen los riesgos asociados con la IA, expresan optimismo sobre sus beneficios potenciales en áreas como la atención médica y la educación.

• 00:00:00 En esta sección, analiza el impacto potencial de la inteligencia artificial en la sociedad, tanto positivo como negativo. Él cree que el poder colectivo y la creatividad de la humanidad determinarán qué cambiará la IA en uno, cinco o diez años. Aunque el potencial para el bien es grande, también hay una gran cantidad de incógnitas que podrían resultar negativas para la sociedad. De ahí que resalte la importancia de sacar estos productos al mundo y tomar contacto con la realidad. Aunque esta tecnología podría ser muy peligrosa, no usar esta tecnología podría ser aún más peligroso, opina.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, Sam Altman discute la importancia del desarrollo responsable de la IA, reconociendo el potencial tanto para el bien como para el daño. Destacan la necesidad de opciones de personalización que permitan a los usuarios alinear el comportamiento de la IA con sus propios valores dentro de ciertos límites, así como recopilar información pública sobre cómo deberían ser estos límites. Los directores ejecutivos también reconocen el potencial de importantes consecuencias negativas dado el poder de la IA y, por lo tanto, la importancia de construir de manera responsable, al tiempo que destacan los beneficios potenciales en áreas como la atención médica y la educación. Finalmente, discuten la necesidad crucial de que los humanos mantengan el control de la IA, particularmente para protegerse contra los gobiernos autoritarios que intentan explotar la tecnología, y advierten a los usuarios que sean conscientes del problema de las alucinaciones que puede surgir cuando los modelos declaran con confianza hechos completamente inventados. .
  
  
• 00:10:00 En esta sección, discute la cuestión de si la IA crea más verdad o más falsedad en el mundo. Mencionan que los modelos que crean deben pensarse como motores de razonamiento y no como bases de datos de hechos, y que son una herramienta para los humanos y pueden amplificar sus habilidades. Sin embargo, reconocen que la IA podría eliminar millones de empleos actuales, aumentar el sesgo racial y la desinformación, y crear máquinas que sean más inteligentes que toda la humanidad combinada, lo que podría tener terribles consecuencias. Destacan la importancia de reconocer estos inconvenientes y evitarlos mientras avanzan en la dirección de los aspectos positivos, como curar enfermedades y educar a todos los niños. También mencionan la necesidad de que la sociedad en su conjunto se una y defina barandillas para la IA.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, Sam Altman discute los riesgos de la IA y cómo afectará a la sociedad. Reconocen la incertidumbre sobre el impacto de la IA en las elecciones y cómo se puede usar para manipular la información, pero también destacan que la tecnología se puede controlar, apagar o cambiar las reglas. Afirman que habrá varias cosas que la gente solía hacer en Google que Touch GPT cambiará, pero es un tipo de producto fundamentalmente diferente. Si bien el CEO está de acuerdo con Elon Musk en la importancia de que el sistema de IA diga la verdad, tienen opiniones diferentes sobre cómo debería funcionar la IA. También enfatizaron la necesidad de una política reflexiva y la atención del gobierno para navegar los riesgos de la IA, y la importancia de integrarla en la educación mientras se evita el aumento de las trampas o la pereza entre los estudiantes.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, Sam Altman analiza el impacto potencial de la inteligencia artificial (IA) en la educación. Creen que la IA tiene la capacidad de revolucionar la educación al proporcionar un excelente aprendizaje individual para cada estudiante. Actualmente, algunos estudiantes utilizan la tecnología de chat GPT de manera primitiva, pero a medida que las empresas creen plataformas dedicadas para este tipo de aprendizaje, se volverá más avanzada, lo que hará que los estudiantes sean más inteligentes y capaces de lo que podemos imaginar. Sin embargo, esto ejerce presión sobre los profesores, que pueden tener que descubrir cómo evaluar los ensayos escritos con la ayuda de chat GPT, pero también puede ayudarlos a complementar el aprendizaje de nuevas formas, como actuar como educador del método socrático.

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Las redes neuronales son árboles de decisión (con Alexander Mattick)

Las redes neuronales son árboles de decisión (con Alexander Mattick)

Las redes neuronales son árboles de decisión son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático adecuado para problemas que tienen estadísticas bien definidas. Son especialmente buenos para aprender sobre datos tabulares, que es un tipo de datos que es fácil de almacenar y comprender.
En este video, Alexander Mattick de la Universidad de Cambridge analiza un artículo reciente publicado sobre redes neuronales y árboles de decisión.

• 00:00:00 El documento analiza cómo representar una red neuronal como un conjunto de splines, que pueden considerarse como regiones de transformación lineal con sesgo. El artículo fue publicado en 2018.
  
  
• 00:05:00 Las redes neuronales son un tipo de modelo de aprendizaje automático que se puede usar para analizar datos. Los árboles de decisión son un tipo de modelo de aprendizaje automático que se puede usar para tomar decisiones, pero tienen una capacidad limitada para interpretar redes neuronales.
  
  
• 00:10:00 Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se puede usar para hacer predicciones basadas en datos. Las redes neuronales se componen de una serie de nodos interconectados, o "neuronas", que están diseñados para aprender de los datos para hacer predicciones. El tamaño de la red neuronal determina qué tan profundo puede ser el árbol de decisión, y cuanto más amplia sea la red neuronal, más difícil será hacer predicciones precisas.
  
  
• 00:15:00 Este video explica que las redes neuronales son diferentes de los árboles de decisión en que los árboles de decisión tienen que trabajar con una familia de funciones para las que ahora tenemos que hacer divisiones óptimas, mientras que las redes neuronales pueden funcionar solo con algunas funciones y esperar por lo mejor. Esta diferencia hace que las redes neuronales sean más fáciles de usar y les permite ser más efectivas en algunos casos, pero también significa que no siempre son tan óptimas.
  
  
• 00:20:00 El video analiza la idea de que las redes neuronales se pueden ver como árboles de decisión y que la representación del árbol de decisión es ventajosa en términos de complejidad computacional. El documento también tiene resultados experimentales que sugieren que este es el caso.
  
  
• 00:25:00 En este video, Alexander Mattick explica que las redes neuronales son en realidad árboles de decisión, que son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático adecuado para problemas que tienen estadísticas bien definidas. Continúa diciendo que los árboles de decisión son especialmente buenos para aprender sobre datos tabulares, que es un tipo de datos que es fácil de almacenar y comprender.
  
  
• 00:30:00 En este video, Alexander Mattick de la Universidad de Cambridge analiza un artículo reciente publicado sobre redes neuronales y árboles de decisión. Las redes neuronales son modelos de árboles de decisión (NNDT) que son similares a los clasificadores que se entrenan previamente en grandes conjuntos de datos. Los NNDT extraen muchas características diferentes de los datos, mientras que los clasificadores que están entrenados previamente en grandes conjuntos de datos solo extraen unas pocas características. Los NNDT también son más eficientes que los clasificadores que se entrenan previamente en grandes conjuntos de datos en términos de la cantidad de datos que pueden manejar.

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¡Esto es un cambio de juego! (AlphaTensor de DeepMind explicado)

¡Esto es un cambio de juego! (AlphaTensor de DeepMind explicado)

AlphaTensor es un nuevo algoritmo que puede acelerar la multiplicación de matrices descomponiéndola en un tensor de rango inferior. Este es un gran avance en la multiplicación de matrices que potencialmente puede ahorrar mucho tiempo y energía.
Este video explica cómo AlphaTensor, una herramienta desarrollada por DeepMind de Google, podría cambiar las reglas del juego en el campo de la inteligencia artificial.

• 00:00:00 AlphaTensor es un nuevo sistema que acelera la multiplicación de Matrix, que es la base de muchos campos científicos. Esto podría hacer del mundo un lugar mejor, ya que la multiplicación de Matrix es esencial en muchas áreas de la ciencia.
  
  
• 00:05:00 AlphaTensor cambia las reglas del juego porque es más rápido calcular sumas entre dos matrices que multiplicarlas. Esta es una gran ventaja en los procesadores modernos, ya que la mayor parte del tiempo se dedica a multiplicar números, en lugar de hacer sumas.
  
  
• 00:10:00 Permite una multiplicación de matrices más rápida. La explicación muestra cómo la aceleración es posible debido al hecho de que solo nos importa el número de multiplicaciones y que el algoritmo se puede encontrar descomponiendo el tensor en sus matrices componentes.
  
  
• 00:15:00 AlphaTensor es una herramienta creada por DeepMind que se puede usar para descomponer una matriz en componentes individuales, lo que permite una multiplicación de matriz más rápida.
  
  
• 00:20:00 Es un algoritmo de descomposición que se puede aplicar a tensores tridimensionales. Se basa en el producto de tres vectores y se puede aplicar a tensores de cualquier rango.
  
  
• 00:25:00 Permite una descomposición más fácil de los tensores. Esto puede ser útil para resolver problemas con vectores y matrices.
  
  
• 00:30:00 Puede acelerar la multiplicación de matrices descomponiéndola en un tensor de rango inferior. Este es un gran avance en la multiplicación de matrices que potencialmente puede ahorrar mucho tiempo y energía.
  
  
• 00:35:00 AlphaTensor cambia las reglas del juego porque permite un entrenamiento más eficiente de algoritmos de aprendizaje por refuerzo. AlphaTensor es una versión más refinada de la arquitectura de la red neuronal Torso y se puede usar para optimizar una política para un espacio de acción determinado.
  
  
• 00:40:00 AlphaTensor cambia las reglas del juego porque permite que se utilice una búsqueda de árbol de Monte Carlo eficiente y de rango bajo para encontrar el primer paso en un juego de ajedrez. Este algoritmo se utiliza para aprender a jugar y hacer predicciones sobre movimientos futuros. Además, el aprendizaje supervisado se usa para proporcionar retroalimentación a la red sobre qué movimientos tomar.
  
  
• 00:45:00 AlphaTensor es un nuevo algoritmo de DeepMind que puede superar a los algoritmos más conocidos para la multiplicación y descomposición de matrices en las GPU y TPU modernas.
  
  
• 00:50:00 Se descubrió que el algoritmo AlphaTensor de DeepMind es más rápido en cierto hardware que otros algoritmos y puede ayudar a mejorar la eficiencia de los programas informáticos.
  
  
• 00:55:00 Este video explica cómo AlphaTensor, una herramienta desarrollada por DeepMind de Google, podría cambiar las reglas del juego en el campo de la inteligencia artificial.

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La red neuronal, una introducción visual | Visualización del aprendizaje profundo, Capítulo 1

La red neuronal, una introducción visual | Visualización del aprendizaje profundo, Capítulo 1

El video proporciona una introducción visual clara a la estructura básica y los conceptos de una red neuronal, incluidas las neuronas artificiales, las funciones de activación, las matrices de peso y los vectores de polarización.
Demuestra el uso de una red neuronal para encontrar patrones en los datos, determinando líneas límite y límites de decisión complejos en conjuntos de datos. También se destaca la importancia de la función de activación, ya que ayuda a abordar límites de decisión más complicados y clasificar datos.
El video concluye reconociendo el apoyo de los pioneros del aprendizaje profundo y explorando cómo se ve una red neuronal entrenada.

• 00:00:00 El creador introduce el concepto de red neuronal y su estructura. El objetivo de una red neuronal es encontrar patrones en los datos y es una estructura en capas con una capa de entrada, capas ocultas y una capa de salida. La red neuronal consta de muchas neuronas o círculos, donde la capa de entrada consta de los valores de píxeles de la imagen y la capa de salida consta de la salida clasificada. El creador explica que al entrenar una red neuronal, determinamos las líneas de límite para encontrar dónde se encuentra la entrada, y la salida se puede determinar usando heavyset wxb. El creador va más allá al explicar cómo agregar dimensiones adicionales al problema aumenta la complejidad de los perceptrones.
  
  
• 00:05:00 El video cubre los conceptos básicos de las neuronas artificiales y las funciones de activación, incluida la función de paso de Heaviside, la curva sigmoidea y la unidad lineal rectificada (ReLU). El video también explica el concepto de conjuntos de datos linealmente separables y cómo las redes neuronales utilizan funciones de activación para modelar límites de decisión complejos. Se introducen los conceptos de matrices de peso y vectores de sesgo, junto con la visualización de transformaciones de redes neuronales y transformaciones lineales. Finalmente, el video demuestra una red neuronal con dos entradas, dos salidas y una capa oculta que utiliza pesos y sesgos aleatorios.
  
  
• 00:10:00 El video explora la importancia de la función de activación para ayudar a abordar los límites de decisión más complicados a través de una representación visual en 2D y 3D de una red neuronal. El video demuestra cómo la rotación, el corte y la escala se realizaron automáticamente antes de agregar un vector de polarización, y la función de activación (ReLU) ayuda a doblar las entradas positivas y revelar una forma triangular con pliegues solo en el primer octante. El video también destaca la importancia de las redes neuronales no solo en el modelado de funciones, sino también en la clasificación de datos mediante la asignación de un dígito a uno de los 10 valores y la elección del dígito de valores más altos en función de los valores de la capa final. El video concluye acreditando el apoyo de los pioneros del aprendizaje profundo y explorando cómo se ve una red neuronal entrenada.

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Inteligencia artificial de Google: ¿Qué tan cerca estamos realmente? | Podcast informativo de noticias tecnológicas | Wall Street Journal

Inteligencia artificial de Google: ¿Qué tan cerca estamos realmente? | Podcast informativo de noticias tecnológicas | Wall Street Journal

La controversia sobre si el sistema de IA de Google, Lambda, podría volverse sensible se analiza en este segmento. Si bien los expertos han descartado la idea, existen preocupaciones sobre la percepción de que podría suceder y los peligros potenciales que plantean los legisladores y las regulaciones. La discusión destaca que se presta más atención a las consecuencias de que los sistemas de IA sean hipercompetentes y discriminatorios o manipuladores, en lugar del daño que podría derivarse de que simplemente no funcionen correctamente.

• 00:00:00 En esta sección, Karen Howe, del Wall Street Journal, analiza cómo las empresas se dividen entre usos prácticos y ambiciosos para la inteligencia artificial (IA), y muchas invierten en tecnología de IA que tiene como objetivo crear una superinteligencia que, en última instancia, puede hacer todo. mejor que los humanos. La comunidad de IA está dividida sobre este tema, y algunos expertos advierten sobre los peligros de sobrestimar las capacidades de los sistemas de generación de lenguaje y confiar en estos sistemas mucho más de lo que deberían. En 2017, el sistema de inteligencia artificial de Facebook tradujo mal "buenos días" en árabe a "lastimarlos" en inglés y "atacarlos" en hebreo, lo que condujo al arresto de un palestino. Mientras tanto, otro ingeniero de Google creía que un chatbot experimental se había vuelto sensible, una afirmación que la mayoría de los expertos descartan.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video analiza la controversia en torno a la idea de que el sistema de IA de Google, Lambda, podría volverse consciente debido a un experimento realizado por un sacerdote místico. Aunque Google, así como la comunidad científica, han declarado que los sistemas de IA no son sensibles, la percepción de que pueden volverse sensibles se ha extendido ampliamente, lo que genera peligros potenciales para los legisladores y las regulaciones. La conversación se ha centrado en los daños que provienen de que los sistemas de IA sean hipercompetentes y discriminatorios o manipuladores, pero no en los daños que provienen de que los sistemas de IA simplemente no funcionan.

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Visualización del aprendizaje profundo 2. ¿Por qué las redes neuronales son tan efectivas?

Visualización del aprendizaje profundo 2. ¿Por qué las redes neuronales son tan efectivas?

Este video explora la efectividad de las redes neuronales, profundizando en la función softmax, los límites de decisión y las transformaciones de entrada. El video explica cómo se puede usar la función signoid para asignar una probabilidad a cada salida en lugar de la función argmax tradicional.
Luego demuestra el uso de la función softmax para agrupar puntos similares y hacerlos linealmente separables durante el entrenamiento. Sin embargo, cuando se mueve fuera de la región de entrenamiento inicial, la red neuronal extiende los límites de decisión linealmente, lo que lleva a clasificaciones inexactas.
El video también explica cómo la primera neurona en una red neuronal puede traducirse en una ecuación plana para los límites de decisión y demuestra una herramienta interactiva para visualizar la transformación de dígitos escritos a mano a través de una red neuronal.

• 00:00:00 La idea detrás de sigmoid se puede usar para suavizar la función de paso de Heaviside y asignar una probabilidad o un rango de entradas a cada salida. Esto es particularmente importante cuando se entrena una red neuronal, ya que garantiza la diferenciabilidad. En este ejemplo, la red neuronal tiene una capa de entrada de dos neuronas y una capa de salida de cinco neuronas. La capa oculta consta de 100 neuronas que utilizan la función de activación relu. La capa final usa softmax para asignar la salida de una coordenada xey como el valor máximo de las cinco neuronas. Mediante el uso de la función argmax, se puede determinar el índice del valor máximo, lo que facilita la clasificación de los conjuntos de datos.
  
  
• 00:05:00 El video describe la función softmax, que toma un vector de n elementos como entrada y genera un vector de probabilidad de n elementos como salida. Durante el entrenamiento, la red neuronal determina un conjunto de pesos y sesgos que hacen que clasifique los datos de entrada en cinco espirales diferentes, que están separadas por límites de decisión no lineales. Al observar el espacio de salida, la red neuronal agrupa puntos similares, haciéndolos linealmente separables. Sin embargo, cuando se mueve fuera de la región de entrenamiento inicial, la red neuronal extiende los límites de decisión linealmente, lo que da como resultado clasificaciones inexactas. Finalmente, el video demuestra cómo visualizar las probabilidades de cada color al graficar la salida de la función softmax.
  
  
• 00:10:00 El video explica el valor de la primera neurona en una red neuronal en términos de una ecuación plana y cómo esto se traduce en límites de decisión para clasificar los datos de entrada. Luego, el video muestra cómo se usa la función softmax para representar cada valor de salida como una probabilidad, con cada superficie de color que representa la salida de probabilidad máxima para cada clase correspondiente. Finalmente, el video muestra una herramienta interactiva para visualizar la transformación de dígitos escritos a mano a través de una red neuronal.