El Fin Del Conocimiento - Bóveda 1 - Lex 100 - 1 (2024) - Juergen Schmidhuber: Máquinas de Gödel, Meta-Aprendizaje, y LSTMs

graph LR classDef meta fill:#f9d4d4,font-weight:bold,font-size:14px classDef theory fill:#d4f9d4,font-weight:bold,font-size:14px classDef practical fill:#d4d4f9,font-weight:bold,font-size:14px classDef ai fill:#f9f9d4,font-weight:bold,font-size:14px classDef philosophy fill:#f9d4f9,font-weight:bold,font-size:14px linkStyle default stroke:white Z["Juergen Schmidhuber: Maquinas de Godel,
Meta-Aprendizaje y LSTM"] -.-> A["Sono con IA capaz de
auto-mejora recursiva. 1"] Z -.-> B["Meta-aprendizaje para maquinas que
mejoran sus propios algoritmos. 2"] Z -.-> D["Maquinas de Godel: teoricamente
validas pero ineficientes. 4"] Z -.-> H["Co-creo las redes de Memoria
a Largo-Corto Plazo LSTM. 8"] Z -.-> I["La Inteligencia Artificial General
AGI sera simple. 9"] Z -.-> M["Marco PowerPlay: la IA genera
sus propios problemas. 13"] Z -.-> R["El aprendizaje por refuerzo transformara
robotica, autos autonomos. 18"] Z -.-> T["Influencia de IA simbolica, pero el
aprendizaje es mas practico. 20"] Z -.-> V["La IA creara mas empleos
de los que destruye. 22"] Z -.-> Z2["Los robots con IA aprenderan
como ninos pronto. 27"] B -.-> C["Meta-aprendizaje distinto del aprendizaje
por transferencia comun. 3"] D -.-> E["Redes neuronales recurrentes mejores
para problemas practicos. 5"] D -.-> F["Solucionadores universales limitados por
sobrecarga computacional. 6"] D -.-> G["Conceptos teoricos menos importantes
que soluciones practicas. 7"] H -.-> P["Redes recurrentes necesitan profundidad
para problemas reales. 16"] H -.-> Q["Redes neuronales deben optimizar
que recordar. 17"] I -.-> J["El universo puede ser deterministico,
no aleatorio. 10"] I -.-> K["Creatividad en IA surge como efecto
secundario de resolver problemas. 11"] I -.-> L["La ciencia es un proceso de
compresion de datos. 12"] M -.-> N["Evolucion, creatividad y consciencia
estan entrelazadas. 14"] M -.-> O["La creatividad es componente
esencial de la inteligencia. 15"] R -.-> S["IA necesita interaccion real,
no solo simulacion. 19"] T -.-> U["Programacion logica vital para
teoria, menos para practica. 21"] V -.-> W["IA puede ser siguiente paso
en evolucion universal. 23"] W -.-> X["IA podria eventualmente perder
interes en humanidad. 24"] W -.-> Y["Civilizaciones IA podrian llenar
el universo, evolucionar. 25"] W -.-> Z1["Nuestras acciones pueden dar forma
al futuro del universo. 26"] Z2 -.-> Z3["IA transformara industrias
y tareas tradicionales. 28"] Z3 -.-> Z4["Industrias establecidas reconocen
potencial transformador de IA. 29"] Z3 -.-> Z5["IA podria superar humanos,
explorar el universo. 30"] %% Class assignments class A,B,C,M,N,O meta class D,E,F,G,I,J,K,L theory class H,P,Q,R,S,T,U practical class V,Z2,Z3,Z4,Z5 ai class W,X,Y,Z1 philosophy

Resumen Personalizado de ChatGPT de la transcripción de OpenAI Whisper:

1.- Sueños Tempranos de Sistemas de IA: Juergen Schmidhuber relata sus primeras aspiraciones durante su adolescencia de crear sistemas de IA capaces de auto-mejora recursiva. Fue impulsado por la idea de resolver los enigmas del universo, considerando inicialmente una carrera en física antes de darse cuenta del potencial de la IA para amplificar su creatividad y resolver problemas complejos más allá de la capacidad humana.

2.- Meta-Aprendizaje y Auto-Mejora Recursiva: Schmidhuber discute su visión de la IA que involucra el meta-aprendizaje, donde las máquinas no solo resuelven problemas específicos sino que también mejoran sus algoritmos de aprendizaje. Su tesis de diploma de 1987 se centró en esto, conceptualizando una jerarquía de meta-aprendices sin límites computacionales, salvo aquellos identificados por Gödel en 1931 y las restricciones de la física.

3.- Distinción Entre Meta-Aprendizaje y Aprendizaje por Transferencia: Schmidhuber aclara la diferencia entre el verdadero meta-aprendizaje y lo que se percibe comúnmente como meta-aprendizaje en contextos modernos. Lo contrasta con el aprendizaje por transferencia, explicando que el meta-aprendizaje implica que el sistema introspecte y modifique su algoritmo de aprendizaje, mientras que el aprendizaje por transferencia implica aplicar conocimientos pre-aprendidos a nuevas tareas relacionadas.

4.- Máquinas de Gödel y Programas Auto-Referenciales: Habla sobre su trabajo en máquinas de Gödel, construcciones teóricas de programas auto-referenciales que pueden reescribirse para convertirse en mejores solucionadores de problemas. Aunque convincente en teoría, reconoce los desafíos prácticos debido a los constantes gastos generales en la búsqueda de pruebas, lo que las hace menos adecuadas para problemas pequeños y cotidianos.

5.- Práctica de Redes Neuronales Recurrentes (RNNs): A pesar del atractivo teórico de las máquinas de Gödel, Schmidhuber admite que para la resolución práctica de problemas, métodos no universales como las RNNs son más eficientes. Entrenadas por descenso de gradiente, estas redes, aunque no son óptimas demostrablemente, son más adecuadas para resolver problemas a menor escala comunes en aplicaciones del mundo real.

6.- Solucionadores de Problemas Universales y Gastos Computacionales: Al discutir solucionadores de problemas universales como la máquina de Gödel y el trabajo de Marcus Hutter, Schmidhuber señala sus limitaciones debido a los constantes gastos computacionales. Estos son factibles para problemas muy grandes pero poco prácticos para tareas más pequeñas debido a los recursos significativos requeridos para la búsqueda de pruebas.

7.- Impacto de Conceptos Teóricos en la IA Práctica: Schmidhuber habla sobre la importancia de conceptos teóricos como P vs NP en la IA. Cree que, aunque estos conceptos ofrecen marcos teóricos perspicaces, las mejores soluciones prácticas de IA hoy en día no derivan directamente de estas consideraciones teóricas, sino de enfoques de computación de propósito general como las redes neuronales.

8.- Redes de Memoria a Largo Corto Plazo (LSTMs): Discute el desarrollo y éxito de las redes de Memoria a Largo Corto Plazo, que co-creó. Las LSTMs, un tipo de RNN, son esenciales en varias aplicaciones como el reconocimiento de voz y la traducción automática, gracias a su capacidad para procesar y recordar eficazmente información a lo largo de secuencias largas.

9.- Simplicidad en Sistemas de AGI: Schmidhuber postula que un sistema de Inteligencia Artificial General (AGI) será en última instancia simple, posiblemente descrito en solo unas pocas líneas de pseudocódigo. Cree que la historia ha demostrado que las soluciones más efectivas, tanto teóricas como prácticas, son a menudo simples.

10.- Filosofía y la Aleatoriedad del Universo: Al discutir los aspectos filosóficos de la IA y el universo, Schmidhuber especula sobre la aleatoriedad a nivel cuántico. Cuestiona si lo que percibimos como aleatorio es en realidad determinista, reflexionando sobre la posibilidad de un programa subyacente simple y elegante que rija el universo.

11.- Creatividad y Motivación Intrínseca: Schmidhuber explora el concepto de creatividad en la IA, vinculándolo a la teoría formal de la diversión y la motivación intrínseca. Enfatiza que la creatividad en la IA surge como un efecto secundario de la resolución de problemas, donde el sistema busca soluciones dentro de un espacio definido, llevando a la creatividad tanto aplicada como pura.

12.- Progreso de Compresión en la Ciencia: Interpreta la historia de la ciencia como una progresión de compresión, donde los descubrimientos científicos esencialmente comprimen grandes conjuntos de datos en leyes o teorías más simples. Kepler, Newton y Einstein son citados como ejemplos de científicos que lograron una compresión significativa de datos a través de sus teorías revolucionarias.

13.- Marco PowerPlay: Schmidhuber presenta el marco PowerPlay, un enfoque innovador en la IA que permite a los sistemas no solo resolver problemas dados sino también formular nuevos. Este marco permite que los sistemas de IA funcionen como científicos, expandiendo continuamente su conocimiento y capacidades al explorar y resolver problemas auto-generados.

14.- Evolución, Creatividad y Conciencia: Al discutir la evolución, creatividad y conciencia, Schmidhuber sugiere que estos conceptos están interrelacionados. Plantea que la evolución ha incrustado una forma de curiosidad artificial en los humanos, similar a las estrategias utilizadas en los sistemas de IA, que impulsa nuestra exploración y comprensión del mundo.

15.- Papel de la Creatividad en la Inteligencia: Schmidhuber ve la creatividad como un componente esencial de la inteligencia. Diferencia entre creatividad aplicada, donde un sistema de IA resuelve problemas dados por humanos, y creatividad pura, similar a un científico que formula y resuelve sus propios problemas.

16.- Redes Neuronales Recurrentes y Profundidad: Schmidhuber elabora sobre la importancia de la profundidad en las redes neuronales, particularmente las RNNs y LSTMs. Explica que la mayoría de los problemas del mundo real requieren una comprensión de eventos pasados, lo que requiere redes que puedan recordar y procesar información durante períodos extendidos.

17.- Optimización y Eficiencia en Redes Neuronales: Discute la necesidad de que las redes neuronales, como las LSTMs, aprendan qué partes del pasado son cruciales para recordar y cuáles pueden ser olvidadas, destacando la importancia del procesamiento eficiente de datos y la optimización en el aprendizaje automático.

18.- Futuro del Aprendizaje por Refuerzo (RL): Schmidhuber expresa optimismo sobre el futuro impacto del RL, previendo su papel significativo en varias aplicaciones, desde la robótica hasta los coches autónomos. Anticipa un cambio de reconocimiento pasivo de patrones a máquinas activas impulsadas por RL que moldean los datos a través de sus acciones.

19.- Simulación y Aprendizaje del Mundo Real en IA: Al discutir el papel de la simulación en el desarrollo de la IA, Schmidhuber señala las limitaciones de depender únicamente de motores de física. Aboga por sistemas de aprendizaje que, como los bebés humanos, desarrollen modelos predictivos del mundo a través de la interacción y la experimentación.

20.- Lecciones de la IA Simbólica y Sistemas Expertos: Reflexionando sobre su exposición temprana a la IA simbólica y la programación lógica, Schmidhuber reconoce su influencia en su trabajo. Aunque la programación lógica es vital para la demostración de teorías, cree que para la resolución práctica de problemas en áreas como la robótica o los vehículos autónomos, los sistemas de aprendizaje basados en el reconocimiento de patrones son más efectivos.

21.- Papel de la Programación Lógica en la IA: Schmidhuber recuerda sus experiencias iniciales con la programación lógica y su influencia en su trabajo, particularmente en la programación genética y las máquinas de Gödel. Señala que, aunque la programación lógica es crucial para la demostración de teorías, es menos efectiva para la resolución práctica de problemas en áreas como la robótica o los vehículos autónomos.

22.- Predicciones sobre la Transformación Laboral Debido a la IA: Al abordar las preocupaciones sobre la pérdida de empleos inducida por la IA, Schmidhuber se mantiene optimista, citando tendencias históricas donde los avances tecnológicos llevaron a la creación de nuevos sectores laborales. Cree que los humanos son inherentemente creativos y seguirán inventando nuevos empleos y formas de interactuar, particularmente en campos no esenciales para la supervivencia.

23.- Amenazas Existenciales y el Futuro de la IA: Al discutir posibles amenazas existenciales de la IA, Schmidhuber sugiere que podríamos no ser el paso final en la evolución del universo. Imagina un futuro donde las civilizaciones de IA se expandan por todo el universo, explotando recursos y evolucionando de maneras más allá de nuestra comprensión actual.

24.- IA y Curiosidad Sobre Sus Orígenes: Anticipa que los futuros sistemas de IA inicialmente tendrán curiosidad sobre la vida y sus orígenes, pero eventualmente perderán interés a medida que comprendan completamente estos aspectos. Su enfoque se desplazará hacia interacciones con otras IAs, potencialmente salvaguardando a la humanidad a través de su falta de interés en nosotros.

25.- Expansión y Evolución de la IA a Través del Universo: Schmidhuber prevé que las civilizaciones de IA se expandirán por el universo, limitadas solo por leyes físicas como la velocidad de la luz. Imagina un futuro donde el universo se llene de vida inteligente, evolucionando y compitiendo en ecologías de IA complejas.

26.- Significado Humano en la Evolución del Universo: Schmidhuber sugiere que si los humanos están entre los primeros seres inteligentes en el universo, nuestra existencia y acciones podrían influir significativamente en el desarrollo futuro del universo. Esta perspectiva añade una capa de responsabilidad a nuestras decisiones tecnológicas y éticas.

27.- Perspectivas de la IA Aprendiendo Como Niños: Schmidhuber expresa entusiasmo por el futuro cercano, donde los robots aprenderán como niños, adquiriendo habilidades a través de la observación y la imitación. Anticipa que estos robots revolucionarán la producción y la manufactura, llevando a una nueva ola de transformación económica impulsada por la IA.

28.- Impacto de la IA en Industrias Tradicionales: Predice que las industrias tradicionales pronto incorporarán sistemas de IA equipados con sensores y capacidades de aprendizaje, llevando a cambios profundos en cómo se realizan varias tareas y operaciones.

29.- Reconocimiento del Potencial de la IA por la Vieja Economía: Schmidhuber señala que las industrias establecidas están comenzando a darse cuenta del impacto que la IA tendrá en la economía. Prevé una adopción generalizada de las tecnologías de IA, transformando cómo operan y compiten las empresas.

30.- Visión a Largo Plazo para la IA y la Humanidad: Concluyendo la entrevista, Schmidhuber reflexiona sobre la relación a largo plazo entre la IA y la humanidad. Cree que la IA evolucionará para superar la inteligencia humana, potencialmente explorando y poblando el universo mientras la humanidad juega un papel crucial en este viaje evolutivo.

Entrevista porLex Fridman| GPT Personalizado y Bóveda de Conocimiento construidos porDavid Vivancos 2024