dischcatfish
Sinŭiju citizen
Votamos al Frente Vaquero en masa para que de paguita commie para todos.
Que le pongan un impuesto a los robots!!!

Follow along with the video below to see how to install our site as a web app on your home screen.
Nota: This feature may not be available in some browsers.
Votamos al Frente Vaquero en masa para que de paguita commie para todos.

Todo dios RBU, siempre se trato de IA en 2030 y 2050, ia, agi y asiMe da que más bien todos medicado/abortados/envenenados/eutanasiados/democratizados.
No existe ninguna razon para pensar que pueda ser de otro modo, y sólo hay que mirar a la historia para saberlo.
En realidad ya han empezado...
el conocimiento es una acumulación incremental.
Me da que más bien todos medicado/abortados/envenenados/eutanasiados/democratizados.
No existe ninguna razon para pensar que pueda ser de otro modo, y sólo hay que mirar a la historia para saberlo.
En realidad ya han empezado...
Si la solución es algo completamente trivial, el bucle son 10 líneas de código, no se puede dividir en partes, pero el bot por la razón que sea no entiende el "conceto" porque no lo tendrá suficientemente entrenado o algo que se me escapaCreo que tendrias que dividir el algoritmo por partes o buscar alguna solucion parecida. Seguro que hay algun programador que se ha planteado parecido y no solo en videojuegos, en teledeteccion por satelite, etc.
do { RaycastHit2D hit = Physics2D.Raycast(current + direction * 2.5f, -direction, 4f, solidMask.value); if (hit.collider != null) { direction = hit.normal; advDir = RotateVector90_2D(hit.normal, false); current = hit.point + advDir * 0.35f; points.Add( hit.point ); } if ( (Vector2.Distance(hit.point, start) <= 0.5f && points.Count > 2) ) break; } while ( true ); Si la solución es algo completamente trivial, el bucle son 10 líneas de código, no se puede dividir en partes, pero el bot por la razón que sea no entiende el "conceto" porque no lo tendrá suficientemente entrenado o algo que se me escapa
me harté de formularle la pregunta, normalmente o lo pilla a la primera o no lo hace nuncaSeguramente no estás formulando la pregunta de la forma correcta, porque dudo mucho que el problema que tienes no se lo haya planteado alguien antes.
Yo he hecho preguntas que no encuentras en stackoverflow ni en google, y aun así me las ha contestado bien...
No hagas eso, dile que piense por pasosme harté de formularle la pregunta, normalmente o lo pilla a la primera o no lo hace nunca
Si la solución es algo completamente trivial, el bucle son 10 líneas de código, no se puede dividir en partes, pero el bot por la razón que sea no entiende el "conceto" porque no lo tendrá suficientemente entrenado o algo que se me escapa
Lo pongo por si alguien siente curiosidad, no está optimizado
do
{
RaycastHit2D hit = Physics2D.Raycast(current + direction * 2.5f, -direction, 4f, solidMask.value);
if (hit.collider != null)
{
direction = hit.normal;
advDir = RotateVector90_2D(hit.normal, false);
current = hit.point + advDir * 0.35f;
points.Add( hit.point );
}
if ( (Vector2.Distance(hit.point, start) <= 0.5f && points.Count > 2) )
break;
} while ( true );
The function you've provided appears to be a loop that uses raycasting to trace a path in a 2D environment, typically used in physics simulations or games. Here's a breakdown of what each part of the function does:
1. **Raycasting**:
- `RaycastHit2D hit = Physics2D.Raycast(current + direction * 2.5f, -direction, 4f, solidMask.value);`
- This line casts a ray from a point (`current + direction * 2.5f`) in a specified direction (`-direction`), over a distance of 4 units. The `solidMask.value` likely specifies which layers the ray should interact with, filtering out non-relevant collisions.
- `current` is the starting point of the ray, `direction` is the direction in which the ray is cast, and `2.5f` is a scalar that adjusts the starting point relative to `current`.
2. **Collision Detection**:
- `if (hit.collider != null)`
- This condition checks if the ray has hit an object (`hit.collider` is not `null`).
- If there is a collision, the code inside this block executes.
3. **Direction Adjustment**:
- `direction = hit.normal;`
- The direction of the ray is updated to the normal of the surface it hit. This is typical in scenarios where you want the path to "bounce" or reflect off surfaces.
- `advDir = RotateVector90_2D(hit.normal, false);`
- This line calculates a new direction (`advDir`) by rotating the normal vector of the hit surface by 90 degrees. The `false` parameter likely indicates the direction of rotation (clockwise or counterclockwise).
4. **Position Update**:
- `current = hit.point + advDir * 0.35f;`
- Updates the current position to the point of collision (`hit.point`) adjusted by `advDir` scaled by `0.35f`. This adjustment moves the starting point of the next raycast slightly away from the wall to prevent the next ray from immediately hitting the same wall.
5. **Path Recording**:
- `points.Add(hit.point);`
- This line adds the collision point to a list called `points`, which presumably stores all the points where collisions have occurred, tracing out the path.
6. **Loop Termination Condition**:
- `if ((Vector2.Distance(hit.point, start) <= 0.5f && points.Count > 2))`
- This condition checks if the current hit point is close to the start point (`Vector2.Distance(hit.point, start) <= 0.5f`) and if at least three points have been recorded (`points.Count > 2`). If both conditions are met, the loop breaks.
- This is likely a mechanism to stop the tracing once it has returned close to the starting point, indicating a complete loop or path closure.
7. **Infinite Loop**:
- `do { ... } while (true);`
- The loop is designed to run indefinitely until explicitly broken by the `break` statement inside the loop.
This function is typically used in scenarios where you need to trace a path that reflects off surfaces, such as light rays in a light simulation, pathfinding in robotics, or even tracing bullet paths in games. The use of raycasting combined with vector manipulation allows for dynamic interaction with the environment based on physics.
Esos códigos, hasta donde yo sé, han sido escritos por humanos.
No exactamente.
Los humanos escriben un código A que es capaz de generar un código B (un modelo de machine learning) a partir de imágenes etiquetadas.
Y es el código B el que puede predecir si la foto es de un gato o un perro.
Pues lo mismo que haces tu cada día.Puede hacer un cálculo estadístico sobre la imagen que le has dado.
Pues lo mismo que haces tu cada día.
Si yo te digo que ahí hay una persona con barba, pensarías que es una muyer o un hombre?
Es que no das ni una macho, estoy empezando a pensar que eres un bot....
Entiendo que abandonas el debate para hablar de mí.
¿Por qué ya no quieres hablar de las IAs?
¿Por qué necesitas cambiar el tema de debate para ponerte a hablar de mí?
Porque eres un bot de chatgpt.
No exactamente.
No puede predecir nada, ni reconocer nada.
Puede hacer un cálculo estadístico sobre la imagen que le has dado.
Si queréis comprender los modelos de lenguaje, os recomiendo afinar vuestro lenguaje.
Como los humanos, felicidades, a eso se le llama espacio relacional latente, método de refuerzo o castigo.Yo hablo del "qué", predecir: un modelo de ML predice, hasta cierto punto. En ocasiones con una exactitud de casi el 100%.
El "cómo" lo hace, mediante algo etiquetable como "método estadístico" o leyendo posos de café, es otro tema
Que una fruta no tiene consciencia y por tanto no "entiende" lo que representa la imagen etc. etc., es otro tema.
Pero sería como decir que una calculadora no calcula, sino que simplemente aplica diferencias de potencial eléctrico para iluminar ciertas partes de una pantalla.
Y no estoy hablando de modelos de lenguaje, sino de ML supervisado simple de toda la vida.
Como los humanos, felicidades, a eso se le llama espacio relacional latente, método de refuerzo o castigo.
No hay más, al final... El ser humano no era pa tantoExacto, seguramente nuestro cerebro también se "programa" de manera similar a un modelo supervisado.
No sé si le pasa a todo el mundo, pero ¿qué ocurre cuando subimos a una escalera mecánica parada?
Nos desequilibramos.
Nuestro cerebro ha sido programado cientos de veces para liquidar ciertas acciones (mover las piernas de tal manera) ante cierto estímulo (la visión de una escalera mecánica).
Cuando el estímulo es el mismo, pero la escalera se comporta de manera distinta, no importa que seamos conscientes de ello: nuestro "modelo interno de ML" ejecutará ciertas acciones incorrectas.
Exacto, seguramente nuestro cerebro también se "programa" de manera similar a un modelo supervisado.
Seguramente no.
En la mente humana existen factores como la intuición, la inspiración, la motivación y la curiosidad que no están presentes en el cálculo fruta.
Uno de los mantras más repetidos últimamente es ese: que las IAs generan "arte" del mismo modo que los seres humanos, remezclando lo anterior.
Creo que esa es una verdad a medias, o una mentira a medias, como lo prefieras ver.
El artista no absorbe todo lo que llega a él de manera indiscriminada, ni selecciona estadísticamente, ni tiene funciones aleatorizadas. Tiene un propósito y una voluntad directora, que es algo muy diferente a un comando.
Las IAs EMULAN el cerebro humano.
Las IAs no son una copia del cerebro humano, ni pueden serlo. Cualitativamente.
El problema es que mucha gente considera que todo aquello que no puede ser mensurado, simplemente no existe.
Para un testigo de los robots no existe la timidez, por ejemplo, porque la timidez no se puede medir.
Para un testigo de los robots no existe la valentía, por ejemplo, porque la valentía no se puede medir.
Y así con infinitud de características humanas que son donde residen su luz y su genio.
Tengo ignorao al bot, quién es?Que las IAs actuales están a un trillón de kms de un cerebro humano, o de tener consciencia o genialidad, sea eso lo que sea, claro.
Pero que, entre las muchas cosas que hace nuestro cerebro, también hay comportamientos automáticos, eso parece innegable.
Ni idealizar ni todo es blanco o zain.