Google DeepMind ha creado Alphafold2, una IA capaz de resolver por primera vez el problema planteado por el premio nobel de química Christian Anfinsen hace 50 años. ¿Cuál es este problema? ¿Por qué es esto una gran revolución de la biología estructural? ¿Podría darse por primera vez el Premio Nobel a una IA?
#7:
No creo que hayamos llegado aún al hito de tener que darle un premio Nobel a una IA ya que a día de hoy es una herramienta al servicio del investigador más que un ente que decide investigar ciertas cosas por su propia cuenta.
Quizá dentro de algunos años la IA sea totalmente autónoma y busque sin cesar cómo mejorar la vida humana. Hasta entonces el premio Nobel siempre se le otorgará a un ser humano.
No creo que hayamos llegado aún al hito de tener que darle un premio Nobel a una IA ya que a día de hoy es una herramienta al servicio del investigador más que un ente que decide investigar ciertas cosas por su propia cuenta.
Quizá dentro de algunos años la IA sea totalmente autónoma y busque sin cesar cómo mejorar la vida humana. Hasta entonces el premio Nobel siempre se le otorgará a un ser humano.
#7 Es que habla de la IA como si se hubiese hecho sola. Como si no hubiese un equipo de grandes profesionales superespecializados echando a andar al bicho.
#7 Igual no nos gusta eso de que "mejore nuestras vidas".
Ya hay alguna películas y novela que plantea futuros en los que todo es "demasiado" perfecto.
La vida es demasiado encorsetada, no hay libertades para que todo sea "mejor".
#4#11 Lo bueno/malo de la IA es que no entiende nada, solo simula y compara, lo que sale bien se lo queda y partiendo de algo un poco mejor, vuelve a repetir. Es simple prueba y error pero a lo bestia. Al final quedan modelos útiles pero sin comprender nada de lo que hace que funcionen.
#16 Como cuando entrenaron una red neuronal para distinguir entre fotos de huskys y lobos. La red “descubrió “ que la forma más sencilla de hacerlo era comparando el fondo. Si era un entorno completamente silvestre, lobo. Si era más urbano, husky.
#17 Esa no la conocia. Una parte casi mas importante que programar la IA es preparar los datos. Tambien me recuerda a una IA que si te veia en una cocina es una mujer, jeje
En este caso se podria eliminar el fondo, manual o automaticamente. Pero hay que preveer y puede que hasta no ocurra no lo sepas.
En DotCSV comentaba una IA que hacia chuletas ella misma.
En un tutorial de una IA para detectar y reconocer zapatillas iguales a otra. Al final reconocia fotos similares, con la zapatilla igual, la el resto de ropa igual e incluso la postura del modelo.
Se pueden hacer tecnica para que se centre, como crear más fotos con variaciones a partir de las originales. Fotos invertidas y hacer un recorte donde salga el objetivo y que este movido por la foto. Supongo que tambien valdra poner zoom del objeto.
Para que no tengáis que buscarlo. https://en.wikipedia.org/wiki/Global_distance_test https://foldit.fandom.com/wiki/GDT
Si, existe una página friki para predicciones de plegamiento de proteínas. Una cuestión que me planteo es que hay multitud de proteínas, entre ellas la actina, que no adquieren la estructura terciaria operativa expontáneamente, sino que necesitan de proteínas plegadoras de proteínas que se llaman chaperonas o chaperoninas, según textos. ¿también alphafold predice el resultado final de las chaperoninas? https://es.wikipedia.org/wiki/Prote%C3%ADna_chaperona
#11 En Coffee Break entrevistaron a un científico que estaba estudiando el plegamiento de las proteínas dijo que esta IA le había jodido el doctorado y que precisamente ahora iba a hacerlo desde el punto de vista cuántico. Pues o se apura o se lo joden de nuevo.
Comentarios
No creo que hayamos llegado aún al hito de tener que darle un premio Nobel a una IA ya que a día de hoy es una herramienta al servicio del investigador más que un ente que decide investigar ciertas cosas por su propia cuenta.
Quizá dentro de algunos años la IA sea totalmente autónoma y busque sin cesar cómo mejorar la vida humana. Hasta entonces el premio Nobel siempre se le otorgará a un ser humano.
#7 Mientras no le dé por investigar cómo mejorar en general la vida en la Tierra podemos estar tranquilos.
Dar el premio Nobel a una IA, ¿no es como dárselo al compuesto químivo que se usa en CRISP como tijeras?
Estoy de acuerdo con #7.
#7 Es que habla de la IA como si se hubiese hecho sola. Como si no hubiese un equipo de grandes profesionales superespecializados echando a andar al bicho.
#12 En el informático solo hay que fijarse para echar culpas no para dar premios, pareces nuevo
#7 Igual no nos gusta eso de que "mejore nuestras vidas".
Ya hay alguna películas y novela que plantea futuros en los que todo es "demasiado" perfecto.
La vida es demasiado encorsetada, no hay libertades para que todo sea "mejor".
#14 Propicios días John Spartan
AlphaGo -> AlphaFold -> AlphaNet.
#2 -> SkyNet.
Es el año de la IA en el escritorio.
Una cosa os digo: la inteligencia artificial no existe.
#4 Como inteligencia no, como disciplina si.
#4 Aún.
#4 #11 Lo bueno/malo de la IA es que no entiende nada, solo simula y compara, lo que sale bien se lo queda y partiendo de algo un poco mejor, vuelve a repetir. Es simple prueba y error pero a lo bestia. Al final quedan modelos útiles pero sin comprender nada de lo que hace que funcionen.
#16 Como cuando entrenaron una red neuronal para distinguir entre fotos de huskys y lobos. La red “descubrió “ que la forma más sencilla de hacerlo era comparando el fondo. Si era un entorno completamente silvestre, lobo. Si era más urbano, husky.
#17 Esa no la conocia. Una parte casi mas importante que programar la IA es preparar los datos. Tambien me recuerda a una IA que si te veia en una cocina es una mujer, jeje
En este caso se podria eliminar el fondo, manual o automaticamente. Pero hay que preveer y puede que hasta no ocurra no lo sepas.
En DotCSV comentaba una IA que hacia chuletas ella misma.
En un tutorial de una IA para detectar y reconocer zapatillas iguales a otra. Al final reconocia fotos similares, con la zapatilla igual, la el resto de ropa igual e incluso la postura del modelo.
Se pueden hacer tecnica para que se centre, como crear más fotos con variaciones a partir de las originales. Fotos invertidas y hacer un recorte donde salga el objetivo y que este movido por la foto. Supongo que tambien valdra poner zoom del objeto.
Para que no tengáis que buscarlo.
https://en.wikipedia.org/wiki/Global_distance_test
https://foldit.fandom.com/wiki/GDT
Si, existe una página friki para predicciones de plegamiento de proteínas. Una cuestión que me planteo es que hay multitud de proteínas, entre ellas la actina, que no adquieren la estructura terciaria operativa expontáneamente, sino que necesitan de proteínas plegadoras de proteínas que se llaman chaperonas o chaperoninas, según textos. ¿también alphafold predice el resultado final de las chaperoninas?
https://es.wikipedia.org/wiki/Prote%C3%ADna_chaperona
Lo bueno vendrá cuando la IA aprenda cuántica y la utilice para saber cómo se plegan las proteinas
#11 En Coffee Break entrevistaron a un científico que estaba estudiando el plegamiento de las proteínas dijo que esta IA le había jodido el doctorado y que precisamente ahora iba a hacerlo desde el punto de vista cuántico. Pues o se apura o se lo joden de nuevo.
¡Madre!
Siguiendo los artículos del autor me encontré este y me pareció interesante ...
https://planaspa.com/2020/05/31/Desmontando-Starlink.html
#10 entonces meneala, a ver si llega a portada...