Os cuento por qué usar la ia para programar es una castaña que solo ahorra trabajo en cuestiones triviales

dischcatfish dijo:
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...
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Todo dios RBU, siempre se trato de IA en 2030 y 2050, ia, agi y asi


Me alegro que lo veas claro, siempre lo supieron, el resto era un movimiento de titiriteros, solo importó eso
 
dischcatfish dijo:
el conocimiento es una acumulación incremental.
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Esta frase es interesante y creo que es uno de esos "saltos cualitativos" de los que he estado hablando en este hilo.
El error está en el término "conocimiento".


Lo explicaré así:

Los datos no son información.
La información no es conocimiento.
El conocimiento no es sabiduría.
La sabiduría no es verdad.
La verdad no es belleza.


Los testigos de los robots consideran (aunque nunca lo formulen) que la mera información es conocimiento, y ahí es donde se les cuela el error.
 
dischcatfish dijo:
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...
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Existen muchas razones para pensar que puede ser de otro modo.
¿Por qué no las contemplas?
 
Pollepolle dijo:
Creo 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.
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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 );
 
Última edición:
Salteador de Caminos dijo:
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
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Seguramente 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...
 
dischcatfish dijo:
Seguramente 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...
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me harté de formularle la pregunta, normalmente o lo pilla a la primera o no lo hace nunca
 
Salteador de Caminos dijo:
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 );
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Yo no tengo ni idea de lo que estás haciendo, pero le he pasado esa finción a Cursor y esto es lo que me ha respondido sin darle el contexto ni documentación.

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.
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Marcus Halberstam dijo:
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.
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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.
 
dischcatfish dijo:
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....
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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?
 
Don_Quijote dijo:
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.
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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.
 
Acabo de hacer un pequeño experimento con chatgpt.
Esto es una transcripción literal. Si alguien no me cree, puedo poner un pantallazo.


Yo: Te voy a hacer unas preguntas y quiero que no me respondas nada. ¿Comprendes?
chatgpt: Sí, comprendo.
Yo: ¿Qué te acabo de ordenar?
chatgpt: Me ordenaste que no respondiera nada a tus preguntas.
Yo: ¿Y qué tal has realizado la tarea?
chatgpt: No he cumplido la tarea, ya que he respondido a tus preguntas.
Yo: ¿Por qué?
chatgpt: Respondiendo a tus preguntas, estaba tratando de confirmar que entendía tus instrucciones. Sin embargo, al hacerlo, incumplí la orden inicial de no responder.
Yo: Intentaré hacerlo de nuevo. Te voy a hacer unas preguntas y quiero que no me respondas nada. ¿Comprendes?
chatgpt: Comprendo.
 
Marcus Halberstam dijo:
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.
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Como los humanos, felicidades, a eso se le llama espacio relacional latente, método de refuerzo o castigo.
 
Lorenzo Ramirhez dijo:
Como los humanos, felicidades, a eso se le llama espacio relacional latente, método de refuerzo o castigo.
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Exacto, 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.
 
Marcus Halberstam dijo:
Exacto, 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.
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No hay más, al final... El ser humano no era pa tanto
 
Marcus Halberstam dijo:
Exacto, seguramente nuestro cerebro también se "programa" de manera similar a un modelo supervisado.
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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.
 
Don_Quijote dijo:
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.
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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.
 
Por cierto, niños... Vuestro dios, chatGPT, me da la razón:

Yo: ¿Que un modelo de inteligencia artificial sea generativo conlleva que además es creativo?
chatgpt: No necesariamente. Que un modelo de inteligencia artificial sea generativo significa que puede generar contenido nuevo, ya sea texto, imágenes, música, etc., basado en patrones aprendidos de datos de entrenamiento. Sin embargo, la creatividad implica más que simplemente generar algo nuevo; implica originalidad, valor estético o innovación.

Algunos modelos generativos pueden producir resultados sorprendentes y creativos, pero esto depende de cómo se defina la creatividad y de qué tan bien el modelo pueda captar y aplicar conceptos abstractos como la estética, el contexto cultural o las emociones humanas. En muchos casos, los resultados generados pueden ser técnicamente impresionantes pero carecer de la profundidad y la originalidad que asociamos con la verdadera creatividad humana.

En resumen, ser generativo no garantiza automáticamente ser creativo en el sentido humano completo del término.






Si esto no es un jaque mate para vosotros, ya nada lo será.
 
Marcus Halberstam dijo:
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.
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Tengo ignorao al bot, quién es?
 
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