Esta IA es sólo un modelo matemático, que va añadiendo variables hasta adaptar su modelo a la realidad que se le muestra.
A mi modo de verlo, no es que en la física haya nuevas variables, si no que es el método matemático el que necesita añadir esas variables hasta completar su modelo. Y probablemente si añades una experiencia física más compleja, el número de variables matemáticas se dispare a varios cientos o miles.
En conclusión, que como experimento es curioso, pero me da la impresión de que no está bien diseñado.
#2 Sí, si el objetivo del experimento lo tengo claro. Donde difiero es en que el experimento esté bien diseñado.
Te pongo un ejemplo: la distancia recorrida con una aceleración constante es
e = Vi * t + 1 / 2 a * t2
Tenemos tres variables, la velocidad inicial, la aceleración y el tiempo.
¿Y si la IA no ve la aceleración tan constante como nosotros, si no que ve pequeños "tirones"? Al fin y al cabo está analizando fotogramas de un vídeo. ¿Y si la constante 1 / 2 la interpreta como otra variable? ¿Y si usa una variable para el t y otra distinta para el t2? El caso es que si le dejas crear todas las variables que quiera, ira añadiendo una tras otra hasta quedar satisfecha con el resultado.
#4 Pero es que no sabemos cómo estará diseñado, amigo. Por tanto, sí, podemos pensar que esté mal diseñado, igual que pensar lo contrario, o incluso pensar que podría ir afinando cada vez más, ya que según yo tengo entendido, la IA se basa en mecanismos complejísimos que hacen que la maquina aprenda (hablo aquí de oídas practicamente). #3
#1 Con mi palillo en la boca, yo no creo que sea tema de estar mal diseñado, sino que imagino que partirá de un entrenamiento con un modelo pseudoaleatorio, hasta que le vaya dando sentido a esa "aleatoriedad" añadiendo factores a la ecuación, variables, o lo que sea que añada internamente hasta conseguir romper esa aleatoriedad a base de horas de entrenamiento
Teniendo en cuenta ese tipo de modelo, creo que es evidente que desde el punto de vista humano no sea comprensible a simple vista de ninguna de las maneras, ni creo que aporte nada nuevo más allá de conseguir reproducir modelos de la física real con mucha exactitud.
#3 A eso me refiero. Irá añadiendo variables una tras otra, hasta afinando su modelo y eliminando "aleatoriedad", pero no tienen por qué ser propiedades físicas, si no detalles de los datos de entrenamiento. Y los datos pueden estar sesgados. Si le muestras ferraris rojos y 600 verdes solamente, llegará a la conclusión de que el color es determinante en la aceleración del vehículo, cosa que es falsa.
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A mi modo de verlo, no es que en la física haya nuevas variables, si no que es el método matemático el que necesita añadir esas variables hasta completar su modelo. Y probablemente si añades una experiencia física más compleja, el número de variables matemáticas se dispare a varios cientos o miles.
En conclusión, que como experimento es curioso, pero me da la impresión de que no está bien diseñado.
No, en serio. Yo sólo sé que no sé nada.
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Te pongo un ejemplo: la distancia recorrida con una aceleración constante es
e = Vi * t + 1 / 2 a * t2
Tenemos tres variables, la velocidad inicial, la aceleración y el tiempo.
¿Y si la IA no ve la aceleración tan constante como nosotros, si no que ve pequeños "tirones"? Al fin y al cabo está analizando fotogramas de un vídeo. ¿Y si la constante 1 / 2 la interpreta como otra variable? ¿Y si usa una variable para el t y otra distinta para el t2? El caso es que si le dejas crear todas las variables que quiera, ira añadiendo una tras otra hasta quedar satisfecha con el resultado.
Teniendo en cuenta ese tipo de modelo, creo que es evidente que desde el punto de vista humano no sea comprensible a simple vista de ninguna de las maneras, ni creo que aporte nada nuevo más allá de conseguir reproducir modelos de la física real con mucha exactitud.