La Máquina Oráculo

Computación, Inteligencia Artificial, Matemática y Ciencias Cognitivas.

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🤖📚 Nueva serie dedicada al Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). La iremos completando con artículos dedicados a explicar cómo funcionan los algoritmos como los usados en la traducción, la conversación o la generación de imágenes a partir de texto.

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EL ADVENIMIENTO DEL UMBRAL ÓPTICO

¿Puede la luz servir de soporte físico para los algoritmos de IA? Explora el tema en nuestro nuevo artículo.

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LA JERARQUÍA DE CHOMSKY

¿Sabías que, según sus capacidades expresivas y lingüísticas, los autómatas pueden ser clasificados en una jerarquía sistematizada por Noam Chomsky? Descubre más aquí:

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METEOR 1: EL CALEIDOSCOPIO QUE CALCULA

Dedicamos este artículo al chip óptico chino Meteor 1. Es el primero que logra paralelizar cálculos en 100 frecuencias diferentes. Cada frecuencia/color, un canal de información.

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CENTROS DE DATOS: EL SISTEMA NERVIOSO DEL DEEP LEARNING

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En este artículo explica el recorrido de una consulta, desde la red global hasta las GPUs y viceversa, revelando la coordinación de hardware y software que hace posible la IA.

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GEOLOCALIZACIÓN VISUAL

Cuando un dron o un coche autónomo pierde la señal GPS, la geolocalización visual actúa como sntido d orientación artificial, prmitiendo a las máquinas ubicarse observando su entorno. El artículo recorre ls modelos más influyentes.

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CONSCIENCIA EN SILICIO, LUZ Y ALGORITMIA

Nuestro nuevo artículo explora la posibilidad de que la consciencia pueda emerger en sustratos no biológicos: silicio (circuitos de GPUs), luz (redes n. ópticas) o incluso en estructuras matemáticas o algorítmos.

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LEER EL PENSAMIENTO DE LA MÁQUINA

¿Podemos saber "qué está pensando" un modelo de deep learning a partir de los patrones de activación de sus capas?

En esta nueva contribución lo investigamos:

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IN MENTE MACHINAE (II): LECTURAS DE PENSAMIENTO

Este nuevo artículo explora la posibilidad de interpretar y explicar el funcionamiento de un modelo de lenguaje a partir de los patrones de activación de sus capas.

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IN MENTE MACHINAE (I): GEOMETRÍA INTERNA

Inauguramos la serie «In mente machinae», que explora cómo los modelos de lenguaje codifican rasgos en hiperespacios de miles de dimensiones. Inspirado en el trabajo de Anthropic AI.

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LÍMITES FÍSICOS DE LA COMPUTACIÓN CLÁSICA

La computación está sometida a limitaciones físicas que restringen tanto la capacidad de almacenamiento como la velocidad máxima a la que puede procesarse la información. Es el tema de nuestro nuevo artículo:

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Demonios de Maxwell, que descienden la entropía de un sistema. Motores de Szilard, cuyo combustible es información pura. El principio de Landauer y la Ley de Dennard. Computación reversible e irreversible. Todo esto lo tenéis en este nuevo artículo:

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Pan Jianwei, uno de los padres del sector de la computación cuántica chino.

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A la izquierda, el corredor de comunicaciones cuánticas más grande del mundo, que se extiende más de 1.500 kilómetros, desde Pekín a Shanghai. A la derecha, la "Avenida Cuántica" de Hefei (China), donde se concentran la mayor parte de las empresas cuánticas del país.

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Nuevo artículo del blog. Esta vez sobre los límites intrínsecos a la computación y por lo tanto a la IA. ¿Cuánto de verdad queda fuera de un sistema lógico-matemático? ¿A qué fracción de ella no pude acceder un autómata? Eso lo determina el número Omega.

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Tenemos un nuevo artículo en nuestro blog sobre la destilación de modelos, que es uno de los principales mecanismos de transferencia de información entre dos IAs existente en la actualidad. Es la base de recientes modelos de lenguaje como DeepSeek:

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Aquí os presentamos a PanGu, una creación de Huawei que es el más grande modelo de lenguaje no multimodal existente hasta la fecha:

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neuronales convolucionales actuales y de la mayoría de los sistemas de visión existentes en la actualidad.

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PREMIO NOBEL DE FÍSICA 2024 ALTERNATIVO

La concesión de un premio Nobel de Física al Deep Learning resulta algo extraña, más si tenemos en cuenta que desde la creación del primer computador binario de la historia, Z3, en 1943 hasta la actualidad, jamás los avances en...👇

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-Kunikiho Fukushima. Tuvo la intuición genial de lanzarse a la lectura de estudios neurológicos sobre la estructura de la corteza visual de los mamíferos y diseñar a partir de ellos un modelo de visión artificial, el Neocognitrón, que es la base de las redes