Sobre la IA, ¿y por qué debería importarnos?

Estando de acuerdo en el punto que ilustra sobre la denominación de la palabra “inteligencia” a lo que realmente es una resolución probabilistica, creo que estamos simplificando mucho el cómo funciona una IA

No creo que el experimiento de John Searle exprese cómo funciona una IA actualmente, ya que los sistemas actuales no ejecutan simplemente unas reglas predefinidas por un ingeniero, no siguen un algoritmo dado al pie de la letra, sino que son capaces de aprender y mejorar su rendimiento a partir de los datos, tomando decisiones creativas y produciendo algoritmos que en muchos casos funcionan como “caja negra” para los mismos programadores que lo están ejecutando. Lo que hacen es identificar patrones y relaciones que en muchas ocasiones ni los programadores podían ver, y por eso los ajedrecistas actuales estudian los movimientos de las IAs para aprender nuevos patrones, o genera nuevos algoritmos para multiplicar matrices
Una IA de DeepMind halla una nueva forma de multiplicar números y acelerar los ordenadores.
Si quiere no llamemos a esto “Inteligencia”, pero desde luego la capacidad que tiene una IA de generar nuevas ideas demuestra en mi opinión que la interacción con la realidad ya no está solo en los humanos que lo han creado

Tampoco estoy de acuerdo con este argumento. Hace ya bastante tiempo que las IAs son capaces de generar un etiquetado automático para entrenar al algoritmo. Por ejemplo, con el uso de redes neuronales convolucionales, que aprenden a identificar patrones complejos en imágenes y las clasifican con alta precisión.
Jeremy Howard (fundador de Fast.ai, responsable de Stable Diffussion) empieza su curso de IAs con este chiste:

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Lo hace porque en 2015, la idea de crear un sistema informático que reconociera pájaros automáticamente se consideraba tan desconsideradamente complejo que se consideraba humor

Sin embargo, luego procede a explicar cómo hoy en 2 minutos cualquiera de nosotros somos capaces de crear un sistema que haga precisamente eso (con un pájaro, un perro, un coche o con lo que quiera que se nos pueda ocurrir que se pueda traducir a imágenes, incluidos espectros electromagnéticos, ondas de sonido o patrones de comportamiento de un usuario en una APP del móvil).
Ya no existen humanos a céntimos etiquetando paquetes de datos*, se hacen automáticamente. Hoy las computadores pueden hacer cosas que hace unos pocos años se consideraban simplemente imposibles, y se mueve tan rápido que es imposible de predecir cómo va a ser a 2 años vista.

(*Si existen humanos pagados a céntimos evaluando la calidad de las respuestas de modelos tipo ChatGPT, para ajustarlos a patrones de respeto y sin sesgo, más aceptables por los humanos… pero esto es otra historia que daría para otro libro… e incluso esto se hace con un número sorprendentemente bajo de patrones. Ej unos 50.000 para un modelo tan bestial como un LLM tipo ChatGPT)

Justamente está pasando todo lo opuesto. Los avances de los LLM o de IAs generativas de imágenes son impresionantes precisamente porque no se están entrenando verticalmente para tareas específicas, sino que el objetivo es perseguir entrenar un modelo de IA más o menos general y comprobar dónde están los límites de qué cosas puede aprender. Ejemplos:

  • GPT3 simplemente asigna a cada palabra, número o caracter un token, y lo único que está entrenado para hacer es a poner el siguiente token en una cadena, basado en probabilidad. Sin embargo con esto se ha conseguido que escriba textos con sentido y estructura, que pueda ejecutar operaciones matemáticas, que pueda programar. Todas, funciones para las que no se le ha entrenado en específico.
  • Dalle2 o Stable Diffusion están entrenados para encontrar y utilizar patrones en imágenes, y reproducirlos en base a los tokens introducidos en el prompt, y ha sido capaz de generar imágenes alucinantes

Por supuesto, todos conocemos identificamos equivocaciones flagrantes en los razonamientos, matemáticas o código escupido por estos modelos, por no hablar de las manos en las imágenes generadas por IA.

Pero justamente este de las manos es el mejor ejemplo de por dónde está evolucionando la Inteligencia Artificial: Si quisieran entrenar una IA para hacer unas manos perfectas, lo podrían hacer casi sin esfuerzo, pero no es su objetivo… el objetivo es que sin decirle nada, la IA sea capaz de aprender cómo son las manos y generar una imagen de acuerdo a ello. Y en ello están, en este y todos los demás ámbitos.
Por clarificar, no dudo que en paralelo irán cogiendo estos modelos generales para entrenarlos en tareas concretas, y que serán tremendamente exitosos en ello. Pero lo que es realmente impresionante es precisamente la evolución de los modelos más o menos generales para aprender a hacer nuevas tareas.

Es muy difícil definir esto que señala.

De hecho en muchos casos estamos ya en los casos opuestos, en los que son los humanos los que no somos capaces de entender qué razonamiento le ha llevado a las IAs a obtener una determinada conclusión

Eso si, con esta última afirmación estoy totalmente de acuerdo:

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La mano humana sin el área de la corteza cerebral prerolandica de la mano es solo un amasijo de tejidos blandos inútiles.
La mano sin el cerebro centrismo inteligente es inútil.

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Les voy a resumir el excelente texto que nos aporta nuestro compañero Grossbaum.

Imaginen Uds. que ven por primera vez (sé que entre el público masculino será difícil) a Raquel Welch en su papel de Loana en la, quizás, mejor película de todos los tiempos: Hace un millón de años.

Les dejo unos minutos para que interioricen suficientemente el fenómeno, por favor, interioricen el papel de Loana y el bizqueo de Tumak con claro temblor de piernas a lo largo de toda la película e, imaginen que son Uds. los que viven esta situación que, no lo olviden, se produce muchísimo antes de la Edad de Piedra. Sigan interiorizando ……………………………………

Pues bien, la diferencia entre la inteligencia humana y la artificial es que, mientras esta última solo procesará los datos y objetivos de interés del programador asignado, puro cálculo y estadística, la inteligencia humana ha ido más allá de lo personalmente experimentado, siendo imposible por lo sentido, programar algoritmos que repliquen este tipo de sensaciones tan profundas e íntimas, intentarlo es un seguro fracaso porque ahí, en esa diferencia, reside lo humano.

La anterior parrafada resulta de lo que me dijo el propio programador del algoritmo, insistiendo: Sé de lo que hablo, dieciséis veces vi la película y las que caerán.

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Saludos cordiales, @CalimeroRex.

Respecto a su afirmación

Quiero hacer tres puntualizaciones:

  • Puede que otros seres sean inteligentes, pero de distinta formas que nosotros. Qué no haya solo un camino.
  • Cuando dice «siendo imposible por lo sentido, programar algoritmos que repliquen este tipo de sensaciones» tenga en cuenta que cuando se afirma o nueva algo debe probarse o, por la misma ausencia de argumentos, se de puede afirmar o negar lo contrario.
  • Si el pensamiento reside en el cerebro, ¿qué es este sino un complejo mecanismo cuyo funcionamiento desconocemos? Ya sabemos que se puede ser inteligente y no saber aún cómo no justifica la imposibilidad de poder reproducir esa función en el futuro.
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He estado esta tarde de guardia, ha sido muy aburrida, y … me me puesto a preguntar cosas tontas a una de las inteligencias que hay en abierto:

30 lowest PE ratio?

Here are the 30 companies in the USA that had the lowest P/E ratio at the end of 2021, based on data from S&P Global Market Intelligence:

  1. Valero Energy Corp. (VLO) - P/E ratio: 4.52
  2. National Oilwell Varco Inc. (NOV) - P/E ratio: 4.76
  3. Occidental Petroleum Corp. (OXY) - P/E ratio: 4.91
  4. Marathon Oil Corp. (MRO) - P/E ratio: 5.28
  5. Diamondback Energy Inc. (FANG) - P/E ratio: 5.35
  6. Apache Corp. (APA) - P/E ratio: 5.37
  7. Baker Hughes Co. (BKR) - P/E ratio: 5.56
  8. Halliburton Co. (HAL) - P/E ratio: 5.67
  9. Pioneer Natural Resources Co. (PXD) - P/E ratio: 5.83
  10. Devon Energy Corp. (DVN) - P/E ratio: 5.94
  11. Hess Corp. (HES) - P/E ratio: 6.09
  12. Marathon Petroleum Corp. (MPC) - P/E ratio: 6.19
  13. ConocoPhillips (COP) - P/E ratio: 6.25
  14. Diamond Offshore Drilling Inc. (DOFSQ) - P/E ratio: 6.33
  15. Continental Resources Inc. (CLR) - P/E ratio: 6.37
  16. Murphy Oil Corp. (MUR) - P/E ratio: 6.48
  17. Schlumberger Ltd. (SLB) - P/E ratio: 6.64
  18. Exxon Mobil Corp. (XOM) - P/E ratio: 6.67
  19. Devon Energy Corp. (DVN) - P/E ratio: 6.78
  20. Noble Energy Inc. (NBL) - P/E ratio: 7.03
  21. TechnipFMC PLC (FTI) - P/E ratio: 7.07
  22. Apache Corp. (APA) - P/E ratio: 7.10
  23. Anadarko Petroleum Corp. (APC) - P/E ratio: 7.11
  24. Devon Energy Corp. (DVN) - P/E ratio: 7.12
  25. Concho Resources Inc. (CXO) - P/E ratio: 7.15
  26. ConocoPhillips (COP) - P/E ratio: 7.19
  27. Baker Hughes Co. (BKR) - P/E ratio: 7.22
  28. Chesapeake Energy Corp. (CHKAQ) - P/E ratio: 7.23
  29. Diamondback Energy Inc. (FANG) - P/E ratio: 7.30
  30. Cabot Oil & Gas Corp. (COG) - P/E ratio: 7.32

Again, it’s important to note that a low P/E ratio does not necessarily mean that a company is undervalued or a good investment opportunity. Investors should consider other factors such as the company’s growth prospects, financial health, and industry trends before making any investment decisions.

Por cierto no es a final de 2021, sino en septiembre, momento en que acabó su educación

please create a table wit three columns: name of the company, per at the end of 2010 and per at the end of 2021, with those 30companies

I apologize, but the previous list I provided you with were actually the companies with the lowest P/E ratio at the end of 2020, not 2021. Unfortunately, I do not have access to up-to-date financial data beyond my knowledge cutoff date of September 2021. However, I can provide you with a table that shows the 30 companies with the lowest P/E ratios at the end of 2020, with their corresponding P/E ratios for the end of 2010 and 2020:

Company Name P/E Ratio at End of 2010 P/E Ratio at End of 2020
Valero Energy Corp. 6.93 4.52
National Oilwell Varco Inc. 12.84 4.76
Occidental Petroleum Corp. 21.56 4.91
Marathon Oil Corp. 12.62 5.28
Diamondback Energy Inc. n/a 5.35
Apache Corp. 11.64 5.37
Baker Hughes Co. 19.14 5.56
Halliburton Co. 30.07 5.67
Pioneer Natural Resources Co. 21.25 5.83
Devon Energy Corp. 11.72 5.94
Hess Corp. 13.78 6.09
Marathon Petroleum Corp. n/a 6.19
ConocoPhillips 11.24 6.25
Diamond Offshore Drilling Inc. 16.11 6.33
Continental Resources Inc. 34.79 6.37
Murphy Oil Corp. 16.81 6.48
Schlumberger Ltd. 28.26 6.64
Exxon Mobil Corp. 12.35 6.67
Noble Energy Inc. 26.71 7.03
TechnipFMC PLC n/a 7.07
Anadarko Petroleum Corp. 16.26 7.11
Concho Resources Inc. 18.62 7.15
Chesapeake Energy Corp. 7.08 7.23
Cabot Oil & Gas Corp. 25.92 7.32
Marathon Oil Corp. 12.62 7.34
EOG Resources Inc. 23.22 7.38
Phillips 66 n/a 7.42
Pioneer Natural Resources Co. 21.25 7.45
Devon Energy Corp. 11.72 7.46
ConocoPhillips 11.24 7.49

Please note that n/a in the table indicates that I was unable to find data for the P/E ratio for that company at the end of 2010. Also, keep in mind that the data for the end of

Rezuma petróleo

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¿Los PER bajos en cíclicas no indicaban que estaba la cosa más caliente que el palo de un churrero?

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Saludos, @Josesthe.

A mí me ha buscado financieras… Los PER son de septiembre, dice:

  1. National General Holdings Corp. (NGHC) - P/E ratio: 0.44
  2. First American Financial Corp. (FAF) - P/E ratio: 2.13
  3. Assurant Inc. (AIZ) - P/E ratio: 3.29
  4. Molina Healthcare Inc. (MOH) - P/E ratio: 4.23
  5. Navient Corp. (NAVI) - P/E ratio: 4.44
  6. Allstate Corp. (ALL) - P/E ratio: 4.73
  7. AmerisourceBergen Corp. (ABC) - P/E ratio: 5.30
  8. Lincoln National Corp. (LNC) - P/E ratio: 5.58
  9. New York Community Bancorp Inc. (NYCB) - P/E ratio: 5.70
  10. Cardinal Health Inc. (CAH) - P/E ratio: 6.31
  11. Principal Financial Group Inc. (PFG) - P/E ratio: 6.39
  12. Prudential Financial Inc. (PRU) - P/E ratio: 6.45
  13. CNO Financial Group Inc. (CNO) - P/E ratio: 6.45
  14. Voya Financial Inc. (VOYA) - P/E ratio: 6.61
  15. Unum Group (UNM) - P/E ratio: 6.75
  16. Vornado Realty Trust (VNO) - P/E ratio: 6.91
  17. Iron Mountain Inc. (IRM) - P/E ratio: 7.00
  18. MetLife Inc. (MET) - P/E ratio: 7.03
  19. PacWest Bancorp (PACW) - P/E ratio: 7.10
  20. The Hartford Financial Services Group Inc. (HIG) - P/E ratio: 7.22
  21. People’s United Financial Inc. (PBCT) - P/E ratio: 7.29
  22. The Allstate Corp. (ALL) - P/E ratio: 7.45
  23. Lincoln National Corp. (LNC) - P/E ratio: 7.53
  24. Bank of America Corp. (BAC) - P/E ratio: 7.56
  25. Discover Financial Services (DFS) - P/E ratio: 7.65
  26. Morgan Stanley (MS) - P/E ratio: 7.73
  27. Blackstone Group LP (BX) - P/E ratio: 7.77
  28. Huntington Bancshares Inc. (HBAN) - P/E ratio: 7.84
  29. Fifth Third Bancorp (FITB) - P/E ratio: 7.86
  30. Wells Fargo & Co. (WFC) - P/E ratio: 7.97

No tardaremos mucho en hacer tonterías con una IA, siendo que para eso no la necesitamos.

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Quizás se esté cayendo en este razonamiento en el sesgo de supervivencia, tanto de lo que “si ha sido posible” como de lo que no.

Hace 30 años, e incluso más, ya se se pensaba que tendríamos coches voladores, aprecian ilustraciones de ciudades techadas, y aun se hablaba de la carrera espacial por conquistar otros planetas.

Por otro lado, Steve Jobs predijo que Internet tendria un impacto moderado en nuestras vidas (hoy se habla de que Internet sea un derecho universal), y vaticinó que los teléfonos serian cada vez más pequeños, sin imaginarse lo que estos dispositivos nos ofrecen hoy día.

Es probable que dentro de dos décadas más estemos utilizando la IA para actividades que hoy no podemos imaginar; y que algunas de sus aplicaciones actuales, sin embargo, se comprueben ineficientes e irrelevantes.

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¿En la literatura científica también?

En cambio, la singularidad tecnológica…

Respecto a los coches, las discusiones seriason si seán eléctricos o utilizarán biocombustibles.

2023 y siguen sin ser capaces de fabricar el aeropatín de Marty McFly.

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Aunque no tomaria la literatura cientifica como prueba irrefutable, si, también en literatura científica…

En el capitulo 2.1 de este paper tiene un buen resumen. No he contrastado el resto de contido del paper.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0968090X21003788

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Pues tenemos bicicletas y patinetes eléctricos. Una pena.

[

Entiendo que es un sarcasmo que nos devuelve a la linea de:

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No. Constanto que algunas precisiones o elocubraciones no fueron acertadas. Sin embargo, otras sí lo serán.

Este será el año de la IA. Es interesante la lectura de inteligencia artificial • José Antonio Marina.

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Meta, otra de las grandes sumándose al carro de los modelos generativos de texto, ha sacado su versión de GPT3, denominada “Llama”

En principio es mucho más pequeña en parámetros pero al parecer ofrece buenos resultados.

Y aquí la noticia de verdad es que “se ha filtrado” la librería de acceso libre… Y ahora cualquiera lo puede ejecutar en su equipo :exploding_head:. Lo puedes integrar para cualquier uso que desees…

¿Cuánto vamos a tardar en ver a Amazon y Alibaba presentando los suyos?
La integración con alexa puede meternos cada vez más en esos mundos de ciencia ficción que, efectivamente, siempre erramos a imaginar…

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¿Alguien tiene idea de cómo anda el tema de la IA y el descubrimiento de fármacos complejos de forma eficiente vs métodos tradicionales?

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Personalmente no sé nada, pero en la red hay referencias:

https://www.sigmaaldrich.com/ES/es/services/software-and-digital-platforms/aiddison-ai-powered-drug-discovery

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Como ejemplo de cómo cambia la búsqueda con los enlaces integrados en el texto:

Hola, este es Bing. La inteligencia artificial (IA) ha surgido en el campo del descubrimiento de fármacos como una herramienta para diseñar nuevos compuestos basándose en el aprendizaje automático y en modelos predictivos 1
Algunas empresas farmacéuticas y startups han utilizado la IA para el descubrimiento y el desarrollo de fármacos 2, logrando algunos hitos importantes como el primer candidato a fármaco diseñado mediante IA que pasó a la fase de ensayo clínico en 2020 3. Sin embargo, el proceso de desarrollo de fármacos basado en la IA todavía enfrenta numerosos desafíos y obstáculos para llevar un nuevo medicamento al mercado 4

Y luego, por supuesto, se puede seguir preguntando cosas relacionadas para profundizar y contextualizar, a lo que ofrece más información estructurada y resumida basada en los artículos que enlaza (y los enlaces propiamente dichos para que cada uno pueda analizar la fuente de esa opinión)

puedes desarrollar sobre los desafíos y obstáculos?

Algunos de los desafíos y obstáculos de la IA para el desarrollo de fármacos son:

qué empresas cotizadas en la bolsa son las punteras en este campo?

Algunas de las empresas que utilizan la IA en el descubrimiento y desarrollo de fármacos son:

  • Antidote1: una empresa que extrae ensayos clínicos de diversas fuentes y los hace accesibles a los pacientes mediante una plataforma basada en la IA.
  • Atomwise1: una empresa que utiliza la IA para predecir la interacción entre moléculas y proteínas, acelerando el diseño de nuevos fármacos.
  • Turbine.AI1: una empresa que se concentra en medicamentos contra el cáncer, utilizando la IA para simular el comportamiento de las células tumorales y probar diferentes terapias.
  • Cambridge Cancer Genomics1: una empresa que incorpora el componente genómico al descubrimiento de fármacos, utilizando la IA para analizar los datos de secuenciación del ADN y personalizar los tratamientos oncológicos.
  • Row Analytics1: una empresa con una estructura integral de datos genómicos a clínicos, utilizando la IA para integrar diferentes tipos de información biomédica y encontrar nuevas dianas terapéuticas.

Entre las empresas cotizadas en bolsa que utilizan la IA en el descubrimiento y desarrollo de fármacos se encuentra Alphabet (Google)2, que recientemente lanzó una empresa llamada Isomorphic Labs basada en los éxitos de simulación de plegamiento de proteínas logrados por su filial DeepMind. Otra empresa cotizada es Grifols3, una empresa farmacéutica española especializada en terapias con proteínas derivadas del plasma, que ha invertido en varias empresas emergentes de biotecnología e IA como Alkahest o Singulex.

Desde luego como tertuliano conocetodo de barra de bar (o programa de TV/radio) no tiene precio

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La rueda no para, GPT4 para la próxima semana.
Sinceramente, creo que hará descarrilar el tren del hype porque va a ser complicado atender a las expectativas generadas, pero tengo curiosidad por ver exactamente en qué se traduce esto del “multimodal” (texto, audio, video…)

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