{"id":25556,"date":"2021-12-07T09:33:33","date_gmt":"2021-12-07T15:33:33","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=25556"},"modified":"2021-12-07T09:33:33","modified_gmt":"2021-12-07T15:33:33","slug":"como-la-ia-de-deepmind-ayudo-a-resolver-dos-acertijos-matematicos-que-dejaron-perplejos-a-los-humanos-durante-decadas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/como-la-ia-de-deepmind-ayudo-a-resolver-dos-acertijos-matematicos-que-dejaron-perplejos-a-los-humanos-durante-decadas\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la IA de DeepMind ayud\u00f3 a resolver dos acertijos matem\u00e1ticos que dejaron perplejos a los humanos durante d\u00e9cadas"},"content":{"rendered":"

Con su telescopio, Galileo reuni\u00f3 un vasto tesoro de observaciones sobre objetos celestes.\u00a0Con su mente, encontr\u00f3 patrones en ese universo de datos, creando teor\u00edas sobre el movimiento y la mec\u00e1nica que allanaron el camino para la ciencia moderna.<\/span><\/p>\n

Usando IA, DeepMind acaba de darles a los matem\u00e1ticos un nuevo telescopio.<\/span><\/p>\n

Trabajando con dos equipos de matem\u00e1ticos, DeepMind\u00a0dise\u00f1\u00f3 un algoritmo<\/a>\u00a0que puede analizar diferentes campos matem\u00e1ticos y detectar conexiones que anteriormente escapaban a la mente humana.\u00a0La IA no hace todo el trabajo: cuando se le proporciona suficiente informaci\u00f3n, encuentra patrones.\u00a0Estos patrones luego se transmiten a los matem\u00e1ticos humanos para guiar su intuici\u00f3n y creatividad hacia nuevas leyes de la naturaleza.<\/span><\/p>\n

“No esperaba que algunas de mis ideas preconcebidas\u00a0cambiaran de\u00a0cabeza”,\u00a0dijo el<\/a>\u00a0Dr. Marc Lackenby de la Universidad de Oxford, uno de los cient\u00edficos que colaboran con DeepMind, a\u00a0Nature<\/i>\u00a0, donde\u00a0se public\u00f3<\/a>\u00a0el\u00a0estudio<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

La IA llega solo unos meses despu\u00e9s del triunfo anterior de DeepMind al resolver un\u00a0desaf\u00edo de 50 a\u00f1os<\/a>\u00a0en biolog\u00eda.\u00a0Esto es diferente.\u00a0Por primera vez, el aprendizaje autom\u00e1tico apunta al n\u00facleo de las matem\u00e1ticas, una ciencia para detectar patrones que eventualmente conduce a ideas o teoremas formalmente comprobados sobre c\u00f3mo funciona nuestro mundo.\u00a0Tambi\u00e9n enfatiz\u00f3 la colaboraci\u00f3n entre la m\u00e1quina y el hombre para unir las observaciones con los teoremas de trabajo.<\/span><\/p>\n

\u201cLa creatividad humana permite a los matem\u00e1ticos comprender instintivamente d\u00f3nde buscar patrones emergentes\u201d,\u00a0dijo el<\/a>\u00a0Dr. Christian Stump de la Universidad Ruhr de Bochum, quien no particip\u00f3 en el estudio pero escribi\u00f3 un art\u00edculo adjunto.<\/span><\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 matem\u00e1ticas?<\/span><\/h3>\n

Yo, como muchos otros, todav\u00eda me entra el p\u00e1nico cuando pienso en las clases de matem\u00e1ticas en la escuela.\u00a0Pero lo que aprendimos all\u00ed solo ara\u00f1\u00f3 la superficie de este mundo fant\u00e1stico.\u00a0Las matem\u00e1ticas no se tratan solo de n\u00fameros, \u00e1lgebra o geometr\u00eda.\u00a0Se asoma a las reglas fundamentales que pueden guiar el funcionamiento de nuestro mundo.\u00a0En t\u00e9rminos pr\u00e1cticos, sent\u00f3 las bases que nos dieron computadoras y ayud\u00f3 a habilitar los algoritmos de inteligencia artificial que ahora impulsan gran parte del mundo en l\u00ednea.<\/span><\/p>\n

La raz\u00f3n es que las matem\u00e1ticas intentan encontrar patrones en los datos.\u00a0Tomemos un ejemplo: la gravedad.\u00a0Al examinar c\u00f3mo caen las cosas, y sobre los hombros de gigantes como Galileo, Isaac Newton tom\u00f3 esas observaciones, encontr\u00f3 patrones en ellas y destil\u00f3 esos patrones en una ecuaci\u00f3n.\u00a0Si bien eso puede sonar aburrido, sin ese proceso no tendr\u00edamos\u00a0vuelos<\/a>\u00a0,\u00a0cohetes<\/a>\u00a0o\u00a0viajes\u00a0espaciales<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Las matem\u00e1ticas siguen un ciclo, dijo Stump.\u00a0Empiece con algunos ejemplos relevantes, por ejemplo, la forma de las cosas o arrojar cosas desde diferentes alturas, recopile datos y luego calcule algunas de sus propiedades y analice la posible relaci\u00f3n de esas propiedades hasta que surja un patr\u00f3n.\u00a0Luego, los matem\u00e1ticos siguen probando estas ideas en un entorno m\u00e1s general o m\u00e1s complicado.\u00a0Si aparecen cosas raras, es hora de actualizar el patr\u00f3n.\u00a0El ciclo contin\u00faa y eventualmente conduce a un nuevo teorema.<\/span><\/p>\n

Esta es una gran noticia en nuestro mundo digital.\u00a0Ahora estamos produciendo datos de manera exponencial, lo que significa que se han extra\u00eddo m\u00e1s datos que nunca.\u00a0\u00bfEl problema?\u00a0Es demasiado para que cualquier matem\u00e1tico lo entienda en su vida.<\/span><\/p>\n

Ingrese AI<\/span><\/h3>\n

Una cosa en la que la\u00a0IA<\/a>\u00a0es excepcionalmente buena es en encontrar patrones en grandes cantidades de datos.<\/span><\/p>\n

Los matem\u00e1ticos han utilizado previamente software para ayudar a hacer c\u00e1lculos num\u00e9ricos en su b\u00fasqueda de nuevos teoremas.\u00a0Pero el aprendizaje autom\u00e1tico ha sido persona non grata, en parte porque es intr\u00ednsecamente probabil\u00edstico.\u00a0Debido a su dise\u00f1o, estos algoritmos solo pueden proporcionar conjeturas, no certeza.\u00a0Y las matem\u00e1ticas requieren certeza.<\/span><\/p>\n

\u00bfLa soluci\u00f3n?\u00a0Un equipo de etiqueta hombre-m\u00e1quina.<\/span><\/p>\n

Con el razonamiento de que la IA puede proporcionar conocimientos que gu\u00eden nuevas ideas matem\u00e1ticas, DeepMind se asoci\u00f3 con Lackenby, el\u00a0Dr. Andr\u00e1s Juh\u00e1sz<\/a>\u00a0\u00a0en la Universidad de Oxford y el Dr. Geordie Williamson en la Universidad de Sydney para investigar dos mundos matem\u00e1ticos: la teor\u00eda de los nudos y el estudio de simetr\u00edas.\u00a0Ambos abordan preguntas abiertas de larga data que podr\u00edan influir en nuestra comprensi\u00f3n del mundo.<\/span><\/p>\n

Tomemos la teor\u00eda de los nudos.\u00a0En la superficie, se trata de c\u00f3mo se ata un trozo de cuerda en nudos y qu\u00e9 tipo de nudos (importante tanto para escaladores como para pescadores).\u00a0Pero en su esencia, la teor\u00eda contiene principios matem\u00e1ticos que\u00a0pueden ayudar a guiar<\/a>\u00a0la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, similar a c\u00f3mo las expansiones anteriores de las matem\u00e1ticas y la l\u00f3gica nos dieron nuestras computadoras actuales.<\/span><\/p>\n

La teor\u00eda de los nudos es especialmente atractiva porque diferentes ramas de las matem\u00e1ticas (\u00e1lgebra, geometr\u00eda y teor\u00eda cu\u00e1ntica) comparten “perspectivas \u00fanicas”,\u00a0escribi\u00f3<\/a>\u00a0el equipo de DeepMind en una publicaci\u00f3n de blog.\u00a0Pero “un misterio de larga data es c\u00f3mo se relacionan estas diferentes ramas”.<\/span><\/p>\n

En el estudio, el equipo entren\u00f3 un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para unir esas conexiones.\u00a0La IA fue influenciada por un truco en la visi\u00f3n por computadora llamado mapas de prominencia.\u00a0Brevemente, estos mapas son especialmente poderosos para encontrar puntos que contienen m\u00e1s informaci\u00f3n, similar a la diferencia entre los ojos de una persona que se enfocan en algo versus un fondo borroso al azar.\u00a0Aqu\u00ed, los mapas se\u00f1alaron propiedades especialmente interesantes sobre la geometr\u00eda, una \u201cfirma\u201d, que insin\u00faan un aspecto importante que anteriormente se hab\u00eda pasado por alto.<\/span><\/p>\n

\u201cJunto [con Lackenby] pudimos probar la naturaleza exacta de la relaci\u00f3n, estableciendo algunas de las primeras conexiones entre estas diferentes ramas de las matem\u00e1ticas\u201d,\u00a0escribieron<\/a>\u00a0los autores de DeepMind.<\/span><\/p>\n

En otra prueba de concepto, DeepMind se asoci\u00f3 con Williamson para resolver un problema de simetr\u00edas, que afecta a muchas otras ramas de las matem\u00e1ticas.\u00a0Tradicionalmente, los matem\u00e1ticos lo han estudiado mediante tablas o gr\u00e1ficos.\u00a0Pero al igual que renderizar una pel\u00edcula de alta definici\u00f3n en 3D, el trabajo r\u00e1pidamente se vuelve demasiado complicado, requiere mucho tiempo e incluso ”\u00a0m\u00e1s all\u00e1 de la comprensi\u00f3n humana<\/a>\u00a0“.<\/span><\/p>\n

Con una IA a medida, DeepMind descubri\u00f3 varios patrones interesantes en el campo, tan convincentes que Williamson los persigui\u00f3.\u00a0Formul\u00f3 una conjetura (algo que aparentemente es cierto sobre la base de todos los datos conocidos, pero que a\u00fan no se ha demostrado con matem\u00e1ticas rigurosas).<\/span><\/p>\n

\u201cMe qued\u00e9 impresionado por lo poderoso que es este material\u201d,\u00a0dijo<\/a>\u00a0Williamson.\u00a0“Creo que pas\u00e9 b\u00e1sicamente un a\u00f1o en la oscuridad sintiendo que las computadoras sab\u00edan algo que yo no”.<\/span><\/p>\n

\u00bfQue sigue?<\/span><\/h3>\n

DeepMind ha demostrado constantemente que el aprendizaje autom\u00e1tico no es solo para juegos y juegos, sino que tiene una multitud de usos pr\u00e1cticos, desde la resoluci\u00f3n de\u00a0principios\u00a0biol\u00f3gicos<\/a>\u00a0b\u00e1sicos hasta la\u00a0predicci\u00f3n de la expresi\u00f3n gen\u00e9tica<\/a>\u00a0con IA, y ahora ayuda a los matem\u00e1ticos en su b\u00fasqueda para encontrar nuevos teoremas, la IA es reforzando cada vez m\u00e1s los avances de la ciencia.<\/span><\/p>\n

Pero la intuici\u00f3n humana sigue siendo imposible de replicar.\u00a0Debido a la naturaleza probabil\u00edstica del algoritmo, es decir, solo puede proporcionar conjeturas, corresponde a los matem\u00e1ticos humanos utilizar los m\u00e9todos existentes para evaluar y probar formalmente los resultados de la IA.\u00a0Pero el algoritmo sirve de gu\u00eda.\u00a0Como un faro, se\u00f1ala a los matem\u00e1ticos en direcciones que son potencialmente correctas.\u00a0Pero, en \u00faltima instancia, depende de los humanos usar su juicio, intuici\u00f3n y trabajo riguroso para encontrar los avances resultantes.\u00a0De esta manera, los hombres y las m\u00e1quinas pueden impulsar los aprendizajes de los dem\u00e1s en un c\u00edrculo virtuoso.<\/span><\/p>\n

Por ahora, la IA solo se ha probado en casos limitados.\u00a0Esta IA en particular a\u00fan no se puede aplicar a todos los campos matem\u00e1ticos, en parte porque necesita relativamente datos.\u00a0Sin embargo, en comparaci\u00f3n con muchos algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, es energ\u00e9ticamente eficiente, lo suficiente como para ejecutarse en una computadora port\u00e1til.\u00a0Y la comunidad matem\u00e1tica es ”\u00a0casualmente de mente abierta<\/a>\u00a0“.<\/span><\/p>\n

\u201cNinguno de los resultados est\u00e1 necesariamente fuera del alcance de los investigadores en estas \u00e1reas, pero ambos proporcionan conocimientos genuinos que no hab\u00edan sido encontrados previamente por los especialistas\u201d, dijo Stump\u00a0.<\/i><\/span><\/p>\n

El equipo de DeepMind es muy consciente.\u00a0\u201cIncluso si ciertos tipos de patrones contin\u00faan eludiendo el aprendizaje autom\u00e1tico moderno, esperamos que nuestro\u00a0art\u00edculo de\u00a0Nature<\/i>\u00a0pueda inspirar a otros investigadores a considerar el potencial de la IA como una herramienta \u00fatil en matem\u00e1ticas puras\u201d,\u00a0escribieron<\/a>\u00a0.\u00a0Su c\u00f3digo est\u00e1 en\u00a0Github<\/a>\u00a0para que cualquiera pueda probarlo.<\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/p>\n

Fan, S. (2021c, diciembre 7). How DeepMind\u2019s AI Helped Crack Two Mathematical Puzzles That Stumped Humans for Decades<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 7 de diciembre de 2021, de https:\/\/singularityhub.com\/2021\/12\/07\/how-deepminds-ai-helped-crack-two-mathematical-puzzles-that-stumped-humans-for-decades\/<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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