{"id":1303,"date":"2020-09-04T16:52:11","date_gmt":"2020-09-04T21:52:11","guid":{"rendered":"http:\/\/einsteresante.com\/?p=1303"},"modified":"2020-09-04T16:52:11","modified_gmt":"2020-09-04T21:52:11","slug":"ia-usa-la-relatividad-de-einstein-para-predecir-eventos-futuros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2020\/09\/04\/ia-usa-la-relatividad-de-einstein-para-predecir-eventos-futuros\/","title":{"rendered":"IA usa la relatividad de Einstein para predecir eventos futuros"},"content":{"rendered":"\n

Si pateamos un bal\u00f3n de f\u00fatbol, tendremos una idea de su trayectoria. Por ejemplo, seremos capaces de anticipar que el bal\u00f3n avanza girando en la direcci\u00f3n a la que fue empujada e incluso d\u00f3nde puede terminar despu\u00e9s de chocar contra un obst\u00e1culo.<\/p>\n\n\n\n

Milenios de interacci\u00f3n con las fuerzas de la naturaleza como la gravedad y otras leyes de la f\u00edsica, as\u00ed como la evoluci\u00f3n de nuestro cerebro a trav\u00e9s de millones de a\u00f1os, han hecho de los seres humanos una especie con gran capacidad de predicci\u00f3n y de interferencia de relaciones causales. Si pateamos el bal\u00f3n, sabremos que avanzar\u00e1 y si congel\u00e1ramos el tiempo, podr\u00edamos saber donde terminar\u00e1 al avanzar el espacio tiempo cuadro a cuadro como en un v\u00eddeo a c\u00e1mara lenta.<\/p>\n\n\n\n

Pero aunque no lo creamos, incluso las m\u00e1quinas inteligentes que se rigen por complejos algoritmos encontrar\u00edan esta tarea un tanto dif\u00edcil. Si bien las IA son eficientes a la hora de relacionar patrones, pueden no serlo a la hora de predecir un evento que se ha derivado de una cadena de pasos al futuro. Para una IA, predecir que un bal\u00f3n de f\u00fatbol avanza hacia atr\u00e1s en lugar de hacia delante no tiene sentido.<\/p>\n\n\n\n

Con el fin de mejorar de mejorar el razonamiento causal de las IA, los investigadores del Imperial College en Londres pensaron m\u00e1s all\u00e1 de los libros y se inspiraron en la teor\u00eda de la relatividad de Einstein. Y \u00bfCu\u00e1l es la conexi\u00f3n?<\/p>\n\n\n\n

Una de las consecuencias de la relatividad especial de Einstein es que nada puede viajar m\u00e1s r\u00e1pido que la luz. Pero esto tambi\u00e9n significa que hay fronteras de causa y efecto en el espacio-tiempo y que pueden ser descritas matem\u00e1ticamente. Las estructuras matem\u00e1ticas resultantes se conocen como conos de luz.<\/p>\n\n\n\n

El espacio-tiempo se forma al tomar fotos instant\u00e1neas del espacio en instantes sucesivos del tiempo y luego apilarlos, pensemos, por ejemplo, en una pel\u00edcula en la que cada fotograma representa una instancia de tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Para tener la idea de c\u00f3mo funcionan los conos de luz, imaginemos una explosi\u00f3n de TNT. La luz se propagar\u00e1 fuera del TNT en una nube esf\u00e9rica. En un espacio bidimensional, se ver\u00e1 como un c\u00edrculo en expansi\u00f3n, cuyo radio no se puede expandir m\u00e1s que la distancia recorrida por la luz en una l\u00ednea de tiempo dada.<\/p>\n\n\n\n

Si apilamos estas instant\u00e1neas espaciales, terminamos con un diagrama de espacio-tiempo que corresponde a un cono, donde el extremo puntiagudo corresponde al origen de un evento y los c\u00edrculos subsiguientes en constante expansi\u00f3n representan eventos causales. Los conos de luz generalmente se representan como una figura de reloj de arena, con el cono inferior representando el espacio-tiempo al rev\u00e9s: si seguimos los c\u00edrculos, podemos obtener informaci\u00f3n sobre posibles pasados que podr\u00edan haber sido desencadenados por el evento original.<\/p>\n\n\n\n

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Conos de luz. Cr\u00e9ditos: Universidad de Pittsburg<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

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Para predecir eventos, como el siguiente fotograma de una pel\u00edcula, las IA suelen recibir millones de clips que permiten que el algoritmo genere nuevos fotogramas similares a los anteriores y, en \u00faltima instancia, elija el que mejor se adapte al contexto. Eso funciona lo suficientemente bien para algunas aplicaciones como las extremidades bi\u00f3nicas desarrolladas por gente como Tej Kohli o Open Bionics, pero siempre hay espacio para la improvisaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Inspir\u00e1ndose en los conos de luz, los investigadores dirigidos por Athanasios Vlontzos en el Imperial College de Londres utilizaron dos conjuntos de datos, uno que constaba de d\u00edgitos escritos a mano y el otro mostraba a personas caminando y agitando los brazos en una serie de tiempo, para generar cuadros similares a los del conjunto de datos.<\/p>\n\n\n\n

Lo que distingue a este enfoque de otros algoritmos es que los fotogramas de los conjuntos de datos no se muestran en secuencia. En cambio, la IA agrup\u00f3 los fotogramas por similitud y luego utiliz\u00f3 el algoritmo de cono de luz para trazar un l\u00edmite.<\/p>\n\n\n\n

Aunque este algoritmo no fue entrenado para completar los espacios en blanco en la secuencia, hizo un buen trabajo al predecir qu\u00e9 fotogramas ven\u00edan a continuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u201cUtilizamos el concepto de cono de luz de la relatividad especial para restringir y atravesar el espacio latente de un modelo arbitrario. Demostramos aplicaciones exitosas en la s\u00edntesis de im\u00e1genes causales y la predicci\u00f3n de cuadros de video futuros en un conjunto de datos de im\u00e1genes. Nuestro marco es independiente de la arquitectura y la tarea y viene con fuertes garant\u00edas te\u00f3ricas de capacidades causales \u201d, escribieron los investigadores.<\/p>\n\n\n\n

Las IA que pueden predecir eventos causales como los humanos ser\u00edan muy deseables para varias aplicaciones. Los autom\u00f3viles aut\u00f3nomos ser\u00edan m\u00e1s precisos para predecir el movimiento de un ciclista u otros veh\u00edculos en la carretera, reduciendo as\u00ed los accidentes relacionados con el tr\u00e1fico, lo mismo ocurre con los robots industriales que interact\u00faan con trabajadores humanos en la l\u00ednea de montaje. En medicina, los algoritmos causales ser\u00edan m\u00e1s sensatos a la hora de recomendar tratamientos que deben seguir su curso paso a paso.<\/p>\n\n\n\n

El algoritmo de cono de luz se describi\u00f3 en un estudio publicado en el servidor de alojamiento de preinformes arXiv<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: ZME Science<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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