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#9:
El valor no está en solucionar problemas y puzzles tan bien definidos como los que se le ponen en este caso, sino en resolver problemas muy mal definidos que hay que ir explorando, navegando hasta la solución y recibiendo feedback de los clientes. Eso va a ser más difícil que lo haga una máquina.
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El valor no está en solucionar problemas y puzzles tan bien definidos como los que se le ponen en este caso, sino en resolver problemas muy mal definidos que hay que ir explorando, navegando hasta la solución y recibiendo feedback de los clientes. Eso va a ser más difícil que lo haga una máquina.
#9 por no hablar que raramente el cliente no sabe exactamente ni lo que quiere.
#12 Una vez un cliente le dijo a un compañero al entregar un proyecto (literal):
- Yo no quiero que me hagas lo que te había pedido, quiero que me hagas lo que necesito!
#9 No, pero no falta mucho para que haya asistentes automaticos que encarguen del trabajo se fontaneria. Tu iras a la empresa del cliente, y en caliente le haras la aplicación in situ. El te dira, quiero una aplicación para llevar la facuración. Hal aplicación básica facturación pime españa. Tipo tienda de barrio. Y el asistente te generara una aplicacion tipo, con 3 pantallas básicas: clientes, facturas y artículos. Hal, metele un juego de datos de prueba. ¿Que le parece.? El cliente dice, me faltan campos descriptivos en los productos, como color de ropa, talla y marca. Hal ponle tres campos ropa talla y marca. El asistente se los pone y se encarga de la fontaneria de la base de datos. El cliente: no quiero tener que poner el nombre de las marcas, Hal, vincula el campo marca a una tabla de marcas.... muestrame como queda. Esos colores no me gustan...Hal!..
Olvidate de redactar requerimientos, Scrum, y escribir getters y setters. El Xp va a pasar a la historia lo que molara sera el XXXIAgidedProgramming
#16 Muy bonito... hasta que resulta que HAL te dice:
- Los clientes no estan enlazados con los pedidos de forma única.
- Los productos están en tres tablas distintas porque son de proveedores distintos y el número de campos varía y tienen nombres diferentes
- Los pedidos van con una fecha distinta de la fecha que se utiliza en los stocks y no se pueden relacionar, así como las entregas llevan una fecha distinta a la de los pedidos y los stocks y el cliente quiere unificarlo en una fecha única.
- Los precios están en Euros, Dolares y Libras según su origen o destino, pero las tablas de intercambio de los valores son distintas según sea compra o venta... y además van por fecha, pero solo de cuando se ha hecho un movimiento por lo que hay muchos campos vacios.
- Las tallas de los productos, al ser de distintas marcas también son diferentes, pero el cliente quiere que el usuario pueda seleccionar una talla y le aparezcan todos los productos de esa talla equivalente... talla que, además, los fabricantes varían para el mismo modelo según la temporada.
- La granularidad de las ventas para el departamento 3 está calculada por semanas, la del departamento 4 por meses, la del 5 por días y se quiere mostrar la información comparada por departamentos día a día... por supuesto en el de las semanas solo está informado un día y no tiene porque ser el mismo de semana en semana, lo mismo para el més.
- Por todas estos motivos he decidido calcular un número aleatorio, si sale par me borro de la memoria y del disco duro antes de apagar el dispositivo, si sale impar me meto en contabilidad y desvio el capital a la compra de NFTs de fotos de gatos.
Tal que así sería...
#22 La IA serà capaz de detectar estas incongruencias y aplicar la solución que minice la función de marrones con el cliente, en caso que no sea posible encontrar ese mínimo buscara en GitHub el patrón más frecuenté de excusas validas, como dar la culpa al becario, o a un trabajador que ya no esta en la empresa.
#27 Le damos capacidades mágicas a las IAs. No sé cómo serán en un futuro, pero tienen un gran escollo por delante que superar que la actual tecnología no ha conseguido, la generalidad.
Hasta ahora, todas las IAs que nos venden por ahí son para tratar casos y problemas muy delimitados y específicos, las que tratan de abarcar más cosas, van perdiendo eficacia y van siendo pronas a errores e imprecisiones fatales o directamente son inviables. Y esto viene siendo así desde los 80, lo único que ha cambiado es que ahora hay potencia de procesado, espacio de almacenamiento y datos a porrillo, algo inviable en su día.
#28 No, no le damos capacidades mágicas a las IAs. No, no tienen el gran escollo de la generalidad por superar.
No, no todas las IAs son para tratar casos y problemas muy delimitados y específicos.
No, no todas las que tratan de abarcar mas van perdiendo eficacia ni cometiendo errores, ni imprecisiones fatales, ni son directamente inviables.
No, no viene siendo asi desde los años 80.
No, lo único que ha cambiado no es la potencia de procesado, espacio de almacenamiento y datos a porrillo.
No has dado ni una, nada 😂 😂 😂
Estadísticamente hablando no es posible que las hayas fallado todas por no tener ni idea de lo que hablas. Tienes que ser, por fuerza mayor, un experto en la materia que deliberadamente estas desinformando, no hay otra explicación 😂 😂 😂
#29 A ver, so listo:
- Las IAs modernas sólo son redes neuronales con esteroides. Las redes neuronales empezaron a popularizarse en los 80, pero no despegaron hasta que surgieron formas de procesado masivamente paralelo rápido, barato y eficiente (las GPUs programables).
Por definición:
"Lo que ha atraído el mayor interés en las redes neuronales es la posibilidad de aprendizaje. Dada una determinada tarea a resolver, y una clase de funciones F F, el aprendizaje consiste en utilizar un conjunto de observaciones para encontrar f ∗ ∈ F in F} in F} la cual resuelve la tarea de alguna forma óptima. "
Una tarea, perfectamente definida. Una serie de funciones, perfectamente definidas. El aprendizaje no es más que en buscar reforzar aquellas acciones que tienden a bajar el error cometido a lo más próximo a cero posible, de manera que esas funciones nos permitan resolver esa tarea.
Eso quiere decir que se aprende UNA cosa MUY BIEN, pero que desde que le cambies las condiciones, no te va a funcionar igual o no va a funcionar para nada (¿no tengo la misma tarea? ¿no tengo las mismas funciones?). Como mucho, puede funcionar en condiciones parecidas.
"RNA las hacen bastante apropiadas para aplicaciones en las que no se dispone a priori de un modelo identificable que pueda ser programado, pero se dispone de un conjunto básico de ejemplos de entrada (previamente clasificados o no). Asimismo, son altamente robustas tanto al ruido como a la disfunción de elementos concretos y son fácilmente paralelizables. "
Básicamente, cuando tienes un problema y unos datos de entrada robustos y sabes qué salidas tienen que dar, pero no tienes forma de modelar el problema (si puedes modelarlo, un algoritmo clásico te resuelve el problema fácilmente y de manera más eficiente en todos los aspectos). ¿Qué pasa si no tienes datos de entrada robustos? pues que todo se va a la mierda, aunque parezca que todo funciona bien. Cuando encuentras el error fatal, el sesgo que has cometido al entrenar esas redes neuronales, todo el trabajo se va a la basura, tienes que empezar de nuevo de cero (no puedes hacer debug para eliminar los fallos, de hecho, no puedes ni identificar cómo suceden ni cómo corregirlos, no puedes modificar una red sobre la marcha, es una puta caja negra).
"En aplicaciones donde el objetivo es crear un sistema que generaliza bien en los ejemplos que no se ven, ha surgido el problema de la formación excesiva."
¿Qué quiere decir esto? que si la red neuronal es muy buena resolviendo un problema, será muy mala resolviendo otro distinto. No puede generalizar, es específica para el problema para el que la hayas entrenado, la entrenas justamente para eso...
"AK Dewdney , un científico matemático e informática de la Universidad de Ontario Occidental y ex Scientific American columnista, escribió en 1997, "A pesar de que las redes neurales hacen resolver algunos problemas de juguete, su poder de computación son tan limitados que me sorprende que nadie los toma en serio como una herramienta general de resolución de problemas ". No existe una red neuronal nunca se ha demostrado que resuelve los problemas computacionalmente difíciles, tales como la N-Queens problema, el problema del viajante de comercio , o el problema de factorizar enteros grandes. "
https://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial
Así que pongamos los puntos sobre las IAs
- Si, si le damos capacidades mágicas a las IAs. Es cuestión de mercadotecnia, simplemente.
- Si, si tienen el gran escollo de la generalidad por resolver. ¿Te crees que google entrenaría mil redes neuronales distintas para mil proyectos distintos teniendo la capacidad de crear una sola muy gorda?
- Si, si se han generado para resolver problemas específicos de ámbitos específicos y no se pueden sacar con éxito de ahí, precisamente porque parten de unos datos de entrada para poder llegar a una salida deseada. Si cambias esos datos de entrada ¿qué narices quieres que te saque? ¿la solución correcta a algo que no conoce?
- Si, viene siendo así desde los años 80. Han habido avances en algunos frentes, pero la base es exactamente la misma. Lo que ha cambiado es que ahora disponemos de recursos suficientes como para usarlas para algo más que proyectos de juguete.
- Si, si que el que ahora tengamos ordenadores con una capacidad de proceso monohilo tremenda y 32 cores (con dos hilos cada uno) en procesadores de equipos de sobremesa, aparte de 8GB de ram como mínimo y una gráfica que puede ejecutar procesos masivamente paralelos de forma muy eficiente seguro que no tiene nada que ver. Te recuerdo que en los noventa, lo más de lo más era tener un pentium III con 128MB de ram. Yo tuve un ordenador así en los dosmiles encendido todo un día procesando datos en una red neuronal para hacer una sencilla aplicación de "corregir ojos rojos en las fotos" y sé de lo que me hablo
No diré que soy un experto en el tema, ni pienso que esté desinformando. Ahora, tú que si eres experto y tienes información: ¿qué datos tienes para afirmar lo que afirmas?
#30 - Las IAs modernas sólo son redes neuronales con esteroides. Las redes neuronales empezaron a popularizarse en los 80, pero no despegaron hasta que surgieron formas de procesado masivamente paralelo rápido, barato y eficiente (las GPUs programables).
Hombre con esteroides no, a ver si una red convulacional o una adversaria va a ser lo mismo que una con esteroides 😂 😂 😂 vamos es como comparas los paramecios con esteroides con los caballos, igual.
Una tarea, perfectamente definida. Una serie de funciones, perfectamente definidas. El aprendizaje no es más que en buscar reforzar aquellas acciones que tienden a bajar el error cometido a lo más próximo a cero posible, de manera que esas funciones nos permitan resolver esa tarea.
Claro hombre como que NLP es algo perfectamente definido 😂 😂 😂 es que me meo. Y aunque lo fuera, que no lo es, como puede ser que se pretendiera NLP y se consiguieran cosas inesperadas como que aprendieran matemáticas, traducción o incluso programación? Que no hombre, que no, que te puedes poner patas arriba o patas abajo pero no aciertas una ni tirando de Wikipedia.
Eso quiere decir que se aprende UNA cosa MUY BIEN, pero que desde que le cambies las condiciones, no te va a funcionar igual o no va a funcionar para nada (¿no tengo la misma tarea? ¿no tengo las mismas funciones?). Como mucho, puede funcionar en condiciones parecidas.
Que nooooooooo, cansino, que noooooooooo, que aunque repitas las cosas eso no te da mas razón. Que no sabes de lo que hablas y estas dándole una y otra vez vueltas a lo mismo a ver si consigue dar apariencia de veracidad 😂 😂 😂
"RNA las hacen bastante apropiadas para aplicaciones en las que no se dispone a priori de un modelo identificable que pueda ser programado, pero se dispone de un conjunto básico de ejemplos de entrada (previamente clasificados o no). Asimismo, son altamente robustas tanto al ruido como a la disfunción de elementos concretos y son fácilmente paralelizables. "
Aquí me copias un párrafo, extraído prácticamente al azar un de un monográfico, de una tal Cristina Rey Díaz nº 16 1ºB hablando de Fractales y redes neuronales 😂 😂 😂 no tengo ni idea de quien es esa señora, ni que pinta este copy-paste aquí, ni la mas remota idea 😂 😂 😂
Básicamente, cuando tienes un problema y unos datos de entrada robustos y sabes qué salidas tienen que dar, pero no tienes forma de modelar el problema (si puedes modelarlo, un algoritmo clásico te resuelve el problema fácilmente y de manera más eficiente en todos los aspectos). ¿Qué pasa si no tienes datos de entrada robustos? pues que todo se va a la mierda, aunque parezca que todo funciona bien. Cuando encuentras el error fatal, el sesgo que has cometido al entrenar esas redes neuronales, todo el trabajo se va a la basura, tienes que empezar de nuevo de cero (no puedes hacer debug para eliminar los fallos, de hecho, no puedes ni identificar cómo suceden ni cómo corregirlos, no puedes modificar una red sobre la marcha, es una puta caja negra).
Nada, ni una otra vez, si puedes "modelar" el problema siempre puede hacerlo en algoritmo y te lo resuelve fácilmente y de manera mas eficiente en todos los aspecto. TOMA YAAAAAAAAAAA, lo que hay que leer que me meo 😂 😂 😂
Si no tienes datos de entrada "robustos" todo se ira a la mierda. TOMAAAAAAAAAA JEROMA PASTILLA DE GOMA, lo que hay que leer 😂 😂 😂
El resto del comentario ya no tiene ni sentido para contestarlo 😂 😂 😂
"AK Dewdney , un científico matemático e informática de la Universidad de Ontario Occidental y ex Scientific American columnista, escribió en 1997, "A pesar de que las redes neurales hacen resolver algunos problemas de juguete, su poder de computación son tan limitados que me sorprende que nadie los toma en serio como una herramienta general de resolución de problemas ". No existe una red neuronal nunca se ha demostrado que resuelve los problemas computacionalmente difíciles, tales como la N-Queens problema, el problema del viajante de comercio , o el problema de factorizar enteros grandes. "
Ole, ole y ole, una cita de 1997 no ha llovido ni nada desde 1997 😂 😂 😂
- Si, si le damos capacidades mágicas a las IAs. Es cuestión de mercadotecnia, simplemente.
Decia Arthur C. Clarke: "Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia". De aqui se puede extraer el colorario que al que no sabe de nada todo le parece magia, esta claro cual es el problema 😂
- Si, si tienen el gran escollo de la generalidad por resolver. ¿Te crees que google entrenaría mil redes neuronales distintas para mil proyectos distintos teniendo la capacidad de crear una sola muy gorda?
No me tengo que creer nada, simplemente observo la realidad. Y la realidad es que Google no lleva la delantera en redes neuronales, pregúntate lo que esta haciendo OpenAI y por que Microsoft esta invirtiendo en ellos ya entonces podemos hablar.
- Si, si se han generado para resolver problemas específicos de ámbitos específicos y no se pueden sacar con éxito de ahí, precisamente porque parten de unos datos de entrada para poder llegar a una salida deseada. Si cambias esos datos de entrada ¿qué narices quieres que te saque? ¿la solución correcta a algo que no conoce?
Una tontería repetida mil veces sigue siendo la misma tontería 😂
- Si, viene siendo así desde los años 80. Han habido avances en algunos frentes, pero la base es exactamente la misma. Lo que ha cambiado es que ahora disponemos de recursos suficientes como para usarlas para algo más que proyectos de juguete.
Esta parte no puedo ni contestarla, me da la risa tan floja que no puedo, es tan ridículo que sobrepasa todos los limites 😂
- Si, si que el que ahora tengamos ordenadores con una capacidad de proceso monohilo tremenda y 32 cores (con dos hilos cada uno) en procesadores de equipos de sobremesa, aparte de 8GB de ram como mínimo y una gráfica que puede ejecutar procesos masivamente paralelos de forma muy eficiente seguro que no tiene nada que ver. Te recuerdo que en los noventa, lo más de lo más era tener un pentium III con 128MB de ram. Yo tuve un ordenador así en los dosmiles encendido todo un día procesando datos en una red neuronal para hacer una sencilla aplicación de "corregir ojos rojos en las fotos" y sé de lo que me hablo
Menos mal que sabes de lo que hablas. Como me ha quedado claro yo ya no discuto contigo, voy a reírme yo solo 😂
No diré que soy un experto en el tema, ni pienso que esté desinformando. Ahora, tú que si eres experto y tienes información: ¿qué datos tienes para afirmar lo que afirmas?
No tenemos un punto de partida desde el que empezar, no tienes conocimientos mínimos para poder tener una conversación a un nivel mínimamente razonable. Pero el mayor problema de todos es que tu no has venido aquí a aprender, has venido aquí a enseñar, no te da vergüenza hacer afirmaciones incuestionables sobre cosas de las que no conoces lo suficiente, no te da vergüenza hacer cherry picking del primer texto que te encuentras buscando en Google, no te da vergüenza pegar citas de la Wikipedia de hace 25 años. Si de verdad quieres aprender algo, te recomiendo como algo para empezar verte todos los videos del Youtuber del envio que no solo tiene unos conocimientos adecuados sobre el tema, sino que tiene una capacidad de divulgación asombrosa y además algo de lo que yo carezco completamente: paciencia para explicarle algo a alguien que viene dando clases y haciendo afirmaciones que no hay por donde cogerlas.
Dicho lo anterior y con todo el cariño del mundo puedo confirmarte que puedes pasarte el tiempo que quieras copiando y pegando de todas las webs que te apetezca que yo ya no contestare más. Ando muy liado para andar con estas cosas, no te lo tomes a mal.
#31 red convulacional
¿una qué?
¿y? ambas se basan en los mismos principios.
"Y aunque lo fuera, que no lo es, como puede ser que se pretendiera NLP y se consiguieran cosas inesperadas como que aprendieran matemáticas, traducción o incluso programación? "
Entrenándolas. Lo importante son los datos y el entrenamiento. Y es precisamente lo que se esperaba de ellas por el tipo de datos y de entrenamiento que han recibido. Ahora, coge una de esas redes que saben matemáticas y ponlas a hacer lengua, a las de traducción ponles un lenguaje que no conoce y a las de programación cámbiales el tipo de problemas que tienen que resolver, a ver que pasa. ¿Son tan generalistas y tan listas como piensas?
"Que nooooooooo, cansino, que noooooooooo, que aunque repitas las cosas eso no te da mas razón. Que no sabes de lo que hablas y estas dándole una y otra vez vueltas a lo mismo a ver si consigue dar apariencia de veracidad 😂 😂 😂 "
Gracias por aportar datos y argumentos, me has convencido.
"Aquí me copias un párrafo, extraído prácticamente al azar un de un monográfico, de una tal Cristina Rey Díaz nº 16 1ºB hablando de Fractales y redes neuronales 😂 😂 😂 no tengo ni idea de quien es esa señora, ni que pinta este copy-paste aquí, ni la mas remota idea 😂 😂 😂"
No tienes ni idea de quién es, pero tampoco de qué es lo que dice. Pero te hace gracia.
"Nada, ni una otra vez, si puedes "modelar" el problema siempre puede hacerlo en algoritmo y te lo resuelve fácilmente y de manera mas eficiente en todos los aspecto. TOMA YAAAAAAAAAAA, lo que hay que leer que me meo 😂 😂 😂 "
El modelado es un problema gordo, no es algo trivial. Y si, una vez tienes ecuaciones que describen un sistema, sólo es hacer un algoritmo, darle entradas y recibir salidas.
https://frrq.cvg.utn.edu.ar/pluginfile.php/8716/mod_resource/content/0/Tema3.pdf
" Ole, ole y ole, una cita de 1997 no ha llovido ni nada desde 1997 😂 😂 😂 "
Pues aporta una perspectiva de qué es lo que pensaban investigadores en esos noventas acerca del potencial de las redes neuronales para poner todas las tonterías que dices en contexto.
" Decia Arthur C. Clarke: "Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia". De aqui se puede extraer el colorario que al que no sabe de nada todo le parece magia, esta claro cual es el problema 😂 "
Me dirás que para la gente que no tiene ni idea, como tú, la IA no parece mágica. Soluciona todo, sirve para todo, se aplica en todo... sobre todo últimamente a la hora de vender proyectos a empresas e instituciones, el poner que usas IA te da un prestigio y un nivel superior...
" No me tengo que creer nada, simplemente observo la realidad. Y la realidad es que Google no lleva la delantera en redes neuronales, pregúntate lo que esta haciendo OpenAI y por que Microsoft esta invirtiendo en ellos ya entonces podemos hablar."
Vale, openAI es un traductor de lenguaje natural a tareas (un traductor, como el que usa google translate y muchos otros) y codex, que es otro traductor que se encarga de transformar una entrada en código. Los encadenas y tienes un ente que traduce lenguaje natural a código... ¿eso es una IA generalista para ti o es un conjunto de IAs que realizan cada una una tarea muy específica? ¿recuerdas el juego de una persona que le dice a otra una frase al oído y éste a otra persona y así hasta llegar que al final de la cadena la frase ha cambiado completamente? pues ahí tienes los problemas de tu "IA generalista".
" Una tontería repetida mil veces sigue siendo la misma tontería 😂 "
Tú cree lo que quieras creer. Pero los modos que gastas no te dan más razón. Pero si te ponen en tu sitio.
"No tenemos un punto de partida desde el que empezar, no tienes conocimientos mínimos para poder tener una conversación a un nivel mínimamente razonable"
Te he pedido argumentos y datos. ¿Los has dado? No. Luego ¿de qué vas?
"Pero el mayor problema de todos es que tu no has venido aquí a aprender, has venido aquí a enseñar, no te da vergüenza hacer afirmaciones incuestionables sobre cosas de las que no conoces lo suficiente, no te da vergüenza hacer cherry picking del primer texto que te encuentras buscando en Google"
No, he puesto las fuentes, lo cogí todo de la wikipedia.
"no te da vergüenza pegar citas de la Wikipedia de hace 25 años."
¿qué tienen de malo las citas de 25, 50 ó 100 años? la he usada para contextualizar cosas. Tú la has descontextualizado, el problema es tuyo, no mío.
"si de verdad quieres aprender algo, te recomiendo como algo para empezar verte todos los videos del Youtuber del envio"
He visto algunos. El tío se flipa y te lo vende su mierda como lo que más, cuando la cosa no llega para tanto. Tiene que vender, se gana sus cuartos con esos vídeos ¿de qué te sorprende?.
Por tus declaraciones, veo que simplememte has aprendido por los vídeos de este colega. Un consejo: busca más referencias y aprende de verdad, y deja de vender sus palabras como las del profeta.
"además algo de lo que yo carezco completamente: paciencia para explicarle algo a alguien que viene dando clases y haciendo afirmaciones que no hay por donde cogerlas."
Pues no contestes. Pa soltar mierda sin criterio alguno, ¿por qué te esfuerzas en perder el tiempo?. Y ya que estamos, a parte de verborrea... ¿en qué se apoyan todas tus palabras? ¿cuáles son tus argumentos? (y no digo los de otro, digo los tuyos) ¿dónde están las fuentes?.
"Dicho lo anterior y con todo el cariño del mundo puedo confirmarte que puedes pasarte el tiempo que quieras copiando y pegando de todas las webs que te apetezca que yo ya no contestare más. Ando muy liado para andar con estas cosas, no te lo tomes a mal. "
Pues eso, que no tienes argumentos y que sólo troleas. Me alegro de que no quieras perder el tiempo, al menos haces algo útil.
#32 Ay, muchas gracias, me has alegrado el día. Nos hemos estado riendo aquí en el trabajo media hora 😂 😂 😂
Evidentemente a la sarta de gilipolleces que has contestado ya te dije que no te iba a contestar, pero en serio que muchas gracias, se ha hecho hasta corrillo 😂 😂 😂
#33 El de "la red convulacional", que sólo por eso se ve que controla que no veas, y su pandi. Enternecedor.
#34 Hubo un par de errores tipográficos mas, si los buscas te doy un globito 😂 😂 😂
#35 Un error tipográfico ocurre cuando copias o transcribes algo, no cuando no sabes cómo se escribe una cosa y lo haces mal. Usas términos aleatorios pensando que sabes lo que significan para darte aires y cada vez que lo haces, patinas.
#36 Claro, claro, cuéntame mas, te presto toda mi atención 😂 😂 😂
#9 pero tu puedes convertir ese problema mal definido en un problema bien definido y que la máquina lo programe
#9 dale tiempo, y no demasiado.
#2 A este ritmo, si no frenamos estas "inteligencias artificiales" no será necesario saber hacer nada.
Por lo menos hay estas opciones:
- Clavar a impuestos desmesurados las IA por sustitución de personas
- Que la humanidad se termine de matar entre ella porque los conocimientos necesarios para alcanzar una vida normal serán tan elevados que la gente morirá estresada, angustaida y totalmente desplazada y sola
- No confiar en la IA como yo hago o prescindir de ella
#5 o simplemente poner una renta basica universal generosa, y pasar la vida tratando de descubrir un propósito. Hay escenario de ciencia ficción que exploran esto.
#11 el propósito bajo mi punto de vista es simple la reproducción, y la expansión por el universo
Y para eso hace falta dejarse de tonterías del dinero
#5 si le cobras impuestos a las IAs se irán a Andorra, o peor aún declararán la guerra
El valor es coger el código de cualquier aplicación hecha por indra y hacerlo funcionar 😁
#19 Que mala leche!
Pobre IA!
#8 Lógico, no hay máquina que pueda ser tan estúpida! (O tan lista, según se mire...
)
#2 Esquiroles
Wow, disrrupcionando que es gerundio.
Y yo que pensaba que los programadores serían los únicos que se salvarían de ser sustituidos por robots...
#1 Solo se van a salvar aquellos que sepan programar IAs
#2 posiblemente ni esos, Skynet esta cada vez mas cerca...
#4 De hecho al final del vídeo habla sobre un paper que habla sobre eso:
"Advanced AI risks. Longer term, code generation could lead to advanced AI risks. Coding capabilities could lead to systems that can recursively write and improve themselves, rapidly leading to more and more advanced systems."
#6 Asi es, nos lo podemos tomar a coña pero no lo es; Estoy convencido que si pones a una IA potente a analizar el mundo actual y al cabo de su aprendizaje le preguntas cual es el problema te diria que es la superpoblacion, de ahi a que tome medidas solo hay un par de ciclos de CPU
#10 https://c.tenor.com/ZwbmKH038isAAAAd/thanos-snap.gif
#4 Los primeros que caerán serán los informáticos.
#1 A este paso lo que se salvarán serán Belén Esteban y similares.
#1 no, el trabajo poco cualificado será desplazado por la automatización y los más cualificados por inteligencia artificial, menudo mundo se nos viene donde no sepamos ni como encender una fogata con dos palitos de madera
#18 yo ya no se encender esa fogata