La primera charla sí también la primera charlas
se titula descubriendo, como bien saben,
que no es ni engaño ni introducción al modelado de sesgos cognitivos;
la Alejandro Martínez individuo, es de la UNED,
del departamento de metodología de las tintas del comportamiento,
y bueno,
y el investigan un es ese experto.
Justamente.
El moderado de los cognitivos,
no va a hacer una introducción de lo que son los sesgos cognitivos,
y después nos va a hablar un poco del modelo vale nada
todo y muchísimas gracias saben bueno pues como referencia la introducción
porque bueno vamos a hablar
ya que la charla es en memoria de Daniel Kahneman,
mi idea también es partir un poco de de los trabajos iniciales
de Carlemany universo en los años 70,
viendo cómo ha evolucionado el estudio de ser de sesgos cognitivos
y de heurística o salvo del tiempo,
pasando también por por la nueva adquisición,
digamos, a la psicología de un nuevo premio Nobel
que, bueno, no se puede considerar que sea de la.
Si estudio psicología estudios,
psicología experimentales psicofísica,
no juntos prolongó la adquisición.
No hemos perdido de alemán,
hemos ganado 100 en esta vez dentro de la del premio
Nobel de Física no de este año 2024.
Entonces bueno,
vamos a intentar hilar todos esos conceptos,
no partiendo del canon, van volviendo a 100 tramposo,
tarde ver cómo la inteligencia artificial
o cómo vamos a ver cómo vamos a dar una respuesta negativa nuevas
a pregunta inicial de escapada,
o el estamos, es capaz de asumir esos sesgos
y de no replicarlos la inteligencia artificial, que es un poco
la pregunta que plantearse,
sabrán antes no, mi idea es tratar de justificar,
porque por qué no, porque no es capaz de de de ayudarnos en esa tarea,
sino que va a replicarlos en muchas ocasiones
y va a confundirnos en muchas otras los objetivos de la charla,
que yo iba a ser más bien didáctica.
La charla que preparado no es demasiado técnica a solicitud
del equipo que ha preparado la jornada te quiero plantear un poco
en esta esta línea quiero hablar primeramente de dónde
venimos o sea cuáles son los inicios de los estudios en heurística
o si esos cognitivos después cómo nos organizamos porque muchas veces
nos cuesta encontrar una organización a toda esta serie de sesgos
no que llamamos es lo que llamamos heurística que llamamos
falacia no entonces vamos a tratar de organizarnos vamos
a tratar de definir una taxonomía voy a proponer una taxonomía.
Aquí no vamos a hablar de todos los tipos de sesgos,
porque no daría tiempo y nos vamos a centrar
o el coro de la charla vasta centrada en la de la parte más de modelado
y en este sentido no queremos hablar de modelado
para ver todos los tipos de modelos,
sino vamos a hablar de modelado de una forma muy genérica
y vamos a presentar algunos ejemplos.
No voy a presentar algunos ejemplos de los trabajos
que hemos realizado recientemente, pero no nos vamos a centrar en eso
porque sería otra sala distinta.
Finalmente, me gustaría dar algunas hipótesis,
no formular una hipótesis
de hacia dónde vamos de manera muy cienciaficción,
porque, bueno, de nuevo hablamos de una forma muy didáctica,
y de aquí es dejar volar, nos también nuestra imaginación
y tratar de ver hacia dónde va todo este mundo
de la inteligencia artificial relacionada con los sesgos
cognitivos.
Bueno, a modo introducción
ya nos ha hecho una breve introducción antes saber
acerca de donde se originan el estudio de sesgos cognitivos,
podemos darla, vamos a dar en los inicios de los estudios
sobre esos cognitivos, en el 74 del siglo pasado,
no de donde ves que Kahneman introduce unos conceptos heurística
y sus sesgos cognitivos.
Para hacer una para entendernos entre nosotros,
a partir de ahora no vamos a entender.
Los subtítulos, operísticos como atajos mentales,
no que nos va a ayudar por algún tema de alguna forma turísticos.
Tienen una connotación positiva
y los sesgos tiene una connotación negativa,
no los turísticos van a ser atajos mentales,
que nos ayudan a tomar decisiones de forma más rápida.
Mientras que los sesgos van a ser desviaciones,
van a ser desviaciones del sistema lógico
que tenemos nosotros a nivel cognitivo
y que nos van a a producir errores no en la toma de decisiones
en definitiva vamos a ver más tarde que a la hora
de organizar toda esta información no vamos a distinguir
no vamos a ubicarlos todos dentro de una misma taxonomía
más orientado a qué tipo de problemas tratan de resolver,
ya hemos hablado ya hablado antes donde los turísticos comunes
no que introducían, vertical alemana
en su, los primeros trabajos sobre representatividad,
hemos visto ese dilema del jugador no donde lo que lo que esperamos
o el prototipo que tenemos de una respuesta al azar
es una respuesta que cambia de patronos una respuesta que repite
el patrón, sino que es una respuesta en el que se cambia la tendencia,
el sesgo de disponibilidad que sería aquel en el que vamos
a recordar todo aquello que vemos que tenemos más disponible
no es un ejemplo muy común de esto es los accidentes de aviones.
No.
Si vemos en las noticias muchos accidentes de bienes,
a pesar de que aprobaban ideas real de sufrir un accidente de avión,
no es muy alta.
La nuestros sesgo disponible o nuestro turístico de disponibilidad
nos se da a pensar que vamos a tener una probabilidad tanto de sufrir,
de sufrir, nacientes horarios
y, finalmente, al de anclaje ajuste.
Otro ejemplo, por dar algunos ejemplos más
sería no voy a explicar explicarlos.
Los turísticos sería que en el que nos preguntan
cuál es la población de una, el número de habitantes
que hay una población, no, si os pregunto aquí a la audiencia
cuántos habitantes creéis que hay en Shanghái, por ejemplo, ahora mismo
y os doy como referencia a la población en Madrid,
que ronda los 4.000.000 medio de habitantes,
vais a decirme un número distinto que si os doy
como referencia a población de Londres,
que a lo mejor ronda los 8, 10.000.000 habitantes nuevos
realmente unos pigmentos.
Entonces, bueno, esta es un poco
la la explicación de los distintos turísticos
más famosos o de base de estos autores.
No vamos a ver un problema muy concreto.
El problema del linda y lo quiero introducir al principio
porque más adelante vamos a ver un tipo de modelo concreto
que va a tratar de modo de modelar de explicar cómo se produce esto
en una máquina no lo voy a leer muy brevemente, vale,
vamos a tratar de contestar.
Es todo.
Lo que os voy a pedir a toda la audiencia
es que tratemos de responder lo más rápido posible.
Vale lindas una mujer de 31 años.
Siempre estaba demasiado vedat, soltera,
esto vertida y muy brillante.
Recordemos que este ejemplo es de los años 70, estudio Filosofía.
La universidad en su época de estudiante
mostró preocupación por temas de discriminación y justicia,
justicia social y participó en manifestaciones
en contra del uso de la energía nuclear.
Tenemos que responder muy rápido ahora vale
cuál de las siguientes opciones es más probable,
linda es cajera de banco, es banquera,
trabaja en un banco o lindas cajera de banco
y es activistas del movimiento feminista,
aunque era todo el mundo, aunque era creo,
de la gente.
Hay alguien dice lados no apoyarme un bobo.
Bueno, aquí vamos a ver que esto se reproduce el sesgo
de que hablábamos antes, el de representatividad;
no estamos ubicando al lindan un prototipo de persona
no a partir de su descripción, y vamos a asumir ese prototipo
para dar una respuesta.
No.
Entonces ahí encontramos un sesgo,
porque nuestra respuesta va a ser esta más común,
va a ser que lindas cajera de banco y además activistas
del movimiento feminista, porque la asumimos
que es más cercanas el prototipo de persona
cuando lo más correcto o lo más probable
es que en línea sea cajera de banco.
Por qué?
Porque la probabilidad de una intersección
siempre va a ser menor,
que la probabilidad de cualquiera de los eventos
por separado.
No es probabilidad clásica, porque pensamos así bueno Kahneman
planteaba.
Bueno y otros autores también han trabajado sobre esta teoría,
no la teoría del procesamiento dual, donde tenemos dos sistemas.
Un sistema más rápido automático
-intuitivo, y seguimos supuestamente utilizado, no todos,
porque ya no sabíamos el ejemplo.
No, pero supuestamente utilizamos cuando tratamos de resolver
un problema que nos requiere cierta prisa.
No tenemos que tener una decisión rápida
y un segundo sistema que es más lento más deliberado más analítico
que se activa cuando necesitamos pensar algo más
profundamente algo que tenemos que darle un pensamiento más clara
durante más tiempo más tiempo ya para concluir
con esta introducción muy breve diremos entonces que Kahneman
es uno de los mayores exponentes de la psicología ganador de un premio
Nobel vamos a decirlo entre comillas pondrán en realidad
el premio del Banco de Suecia en ciencias económicas se memoria
Alfred Nobel, cuáles y qué bueno de desafío
esta noción de racionalidad en el mercado
e introdujo la idea de la economía conductual
de cómo la psicología podía afectar a nuestras decisiones que tomábamos
dentro de como consumidores y también dentro de decisiones
financiado el premio Nobel se dio en reconocimiento del impacto
de los sesgos cognitivos la teoría económica
vale terminada la introducción vamos a tratar de ver una taxonomía
que ya adelanto que no vamos a ver por porque es imposible.
Se me planteó un poco este reto.
En pensé yo en este reto me lo plantea el mismo en realidad,
porque me dicen.
Oye prepara una charla que sea introductoria
y que explique más o menos un poco de qué va es
todo el modelado asesor cognitivos
y dije pues vamos a ver que son los sesgos no porque yo trabajo
sobre algunos de ellos pero muchos no los conozco entonces
voy a intentar ver cuál es que otros sesgos
yo no conozco no trabajo sobre ellos qué modelos hay y vamos
a tratar de hacer un poco un resumen no me encontré con infinitos
en mi navegador con un montón de de cruzados en Wikipedia
que no tenía ningún sentido en realidad
no entonces yo no encontré a partir de leer artículos
de un wikipedia no encontraba una taxonomía concreta.
Hasta que digo.
En esta persona.
Va a estar pensé bastante va a ser pensión.
Plantea una taxonomía sobre los sesgos cognitivos.
Los turísticos,
y las falacias, agrupa todo, en una misma taxonomía,
que está fundamentada en cuatro dilemas
no, cuatro dilemas esenciales,
que después vamos a ver representados en los sesgos cognitivos,
no que nos nos contribuyen a resolver en este caso.
El primer; sería demasiado información
o podríamos agruparlo.
En demasiada información tenemos demasiada información
y tenemos que sobre algún problema necesidad actuar rápidamente
es el tercero, sería la falta de significado;
y el cuarto sería más relacionado con temas de memoria
que debemos recordar el cognitiva.
Varias cortes.
Por supuesto no vamos a centrarnos en estos.
Esta charla vale; pero si algún oyente
está interesado en acceder a este hasta codificación,
está disponible en Internet.
Quedo a disposición de cualquiera que quiera mandar
un correo para pasarle todos los realidad presente.
Esa hice la presentación.
Con toda la personación.
Tiene de irse a todos los lados,
pero si quieren metemos aquí vamos a.
Ha cometido varias Codex a la página oficial.
Entonces,
si alguien quiere la presentación como material de estudio,
pues estoy encantado de proporcionarla.
En cualquier momento.
Como he dicho, nos vamos a centrar en la economía
porque no tiene ningún sentido.
Vamos a centrarnos más en dados estos problemas.
Vamos a ver qué tipos de modelos tenemos para
para tratar de analizar, explorar, predecir sesgos cognitivos,
en sistemas computacionales.
En realidad, en este caso o estadísticos,
bueno, recogimos estadísticos, pero para plantear este problema
tenemos que definir que es un modelo muy rápido.
Vale?
En los últimos años yo doy clase
de llevo seis años dando clase de metodologías cualitativas
en una universidad y de simulación y modelan otra imaginaos cacao mental
que tengo a veces.
Entonces bueno, me di cuenta hace poco
que introdujo los temas tanto de metodologías cualitativas
como de simulación y modelo.
De la misma manera, hace poco me di cuenta.
Dice usted.
Tengo el mismo debate epistemológico, con esta gente
de aquí de con distintas computacionales,
que con esta gente, de aquí de Psicología,
que está siendo un máster de metodología,
y este debate tiene que ver con qué entendemos por sistema
y que entendemos por modelo.
Muchas veces este es el debate.
Planteo enciendes, computacionales.
En realidad tenemos que definir qué es un sistema,
un sistema sevillano,
dos nuevos.
El objeto de estudio
no tenemos que definir que su sistema si queremos estudiarlo
si no sabemos cómo es el sistema como una dices.
Vamos a definir una mala manera de acceder a la información que hay
en ese sistema.
Entonces vamos a decir un sistema como un conjunto de entidades
que tienen una serie de tributos
y que se interrelacionan que interactúan entre ellas
llevando a cabo actividades que van a dar lugar a resultados
en el sistema que puede cambiar el estado del sistema.
Puede cambiar el estado de ciertos atributos
de esas entidades
y para poner un ejemplo vamos a hablar de una fiesta.
Vale, Imaginemos, que estamos organiza una fiesta
en nuestra casa?
Distintas entidades pueden ser nuestros amigos
que van a a fiesta pueden ser la comida que vamos a poner
en la fiesta de la música.
La decoración vamos a tener entidades que tienen atributos.
Los tributos puede ser la personalidad
de cada uno de nuestros invitados.
Puede ser el tipo de comida,
que puede ser vegetariana.
Puede ser distintos tipos de comida que podamos tener
y la música que puede ser distintos tipos.
Vamos a ver cómo interactúa, vamos a ver cómo nuestros amigos
se como en la comida y como resultado van
a acabar satisfechos, no vamos a ver con nuestros amigos,
mientras interactúan con la música -bailando no bailan, se aburren,
o nos aburren como resultado.
Va a dar un cambio en el sistema o un cambio en ciertos atributos
o ciertas características de nuestros de nuestras entidades
en el sistema, que sería un modelo como respondemos a esta pregunta
de que es un modelo?
Entonces, un modelo entonces va a ser cualquier abstracción
que nos permita representar una realidad,
no respecto a ese sistema.
Entonces, un modelo en este caso puede ser, por ejemplo,
hacernos una pregunta sobre cómo hay que qué valoración van
a dar en general nuestros amigos acerca de la fiesta y este modelo
puede tener una simplificación que puede poder reducirse
a lo más simple posible y puede simplemente recoger opiniones
de los nuestros amigos al final de la fiesta
para ver cómo ha resultado todo, si es satisfecho o no satisfecho.
Solo eso o podemos intentar introducir distintos elementos.
Podemos intentar introducir cómo ha afectado la variable,
comida, cómo ha afectado a la variable música,
cómo ha afectado la variable de personalidad de nuestros amigos
para a la hora de venir al fiestas un ejemplo muy tonto,
pero al final bajo este paraguas
no de que su sistema y que es un modelo que es el juntos,
que queremos estudiar y que es el episodio que es
cuáles son las preguntas que nos vamos a hacer acerca de ese hondos
vamos a empezar a comprender porque necesitamos distintos enfoques
para modelos en los cognitivos.
Es un poco el siguiente punto de que quería hablar reunido algunos.
Seguramente seguro que aquí no están.
Todos he puesto en otros enfoques, algunos más,
pero pero en realidad podemos aproximar aproximarnos
al estudios cognitivos que es nuestro sistema,
en este caso no que si queremos definir va
a ser muy difícil realidad.
Entonces vamos a definir distintas partes
o distintos aspectos de ese sistema sobre los que nos vamos a centrarnos
y podemos hablar de modelos muy básicos como modelos basados
en reglas, que serían los conocidos como modelos simbólicos
que tienen desventajas por su rigidez.
Nosotros vamos a crear un sistema computacionales,
modelos que nos va a permitir replicar estos sesgos cognitivos.
Lo vamos a algún ejemplo,
ahora podemos hablar de modelos de aprendizaje automático.
Aquí englobaríamos también todos aquellos algoritmos estadísticos
no, no, no hablo de estadística diferenciar en este caso,
pero en muchos casos podemos plantear un sistema experimental
para estudiárselo, sesgos cognitivos donde nos apoyamos.
En modelos estadísticos
también vale englobó en aprendizajes aprendizaje automático,
todos los algoritmos estadísticos que sean supervisados,
supervisados y semi supervisados.
Podemos hablar de modelos vallesanos creo que más tarde
una charla sobre la que nos van a hablar de este modelo,
pero ya sean los en la que se combina una creencia a priori
con una nueva evidencia para obtener una resultado no y tratar de modelar
estas decisiones que nos sirven un comportamiento lógico
a partir de estos modelos con creencias a priori y derivación
de una decisión a posteriori aprendizaje
por refuerzo que simplemente, pues van a asignar valores a acciones
dependiendo de si obtenemos un refuerzo
o no a partir de esas acciones,
y quería introducir muy brevemente modelos conexiones,
porque vamos a hablar sobre ellos a continuación,
que van a ser.
Aquellos que imitan tratan dignidad una estructura de nuevos y listas
en realidad utiliza una estructura de datos que sería
de tipo debajo no, y con esa estructura de tipógrafo
va a tratar de replicar un comportamiento a nivel cerebral.
Es una analogía que se trata de hacer dentro los modelos con anexionistas,
a través de ciertos presos que vamos a encontrar en esta estructura
vamos a verlo también más adelante otros enfoques.
Podemos mencionar como modelos dinámicos evolutivos genéticos,
arquitecturas cognitivas modelos
basados en agentes, modelos de comunicación cuántica,
que son los que yo vas a una investigación
y vamos a hablar también un poco yo es un poco más adelante.
Empecemos un ejemplo muy tonto
de cómo podemos replicar un sesgo con un modelo basado en reglas.
Vamos a ver un ejemplo.
Si templos, planteo esta esta situación
en la que tenemos cuadro cartas.
En dos de ellas hay dos letras, en otras dos hay dos números
y plantea una regla.
Vale una carta?
Si una carta tiene una vocal en un lado entonces tiene un número
para en el otro y una pregunta.
Qué carta o cartas debemos de voltear para comprobar
si las reglas verdadero es falsa qué qué pensáis podríais
una dos tres cuatro cartas todas cuantas mínimo de nuevos modos
debemos darle la vuelta para comprobar que las reglas,
verdadero aguas.
Gracias.
Dos cartas pueden ser y cuáles serían digamos
que la primera es uno después 2, 3,
cuatro la e y la cuatro esa es la respuesta más común,
no quedamos estaríamos en ese que en ese caso
cometiendo un sesgo cognitivo, el sesgo de razón
de ser sesgo de confirmación sería vale
dentro de razonamiento deductivo; no;
en realidad la cuatro si le damos la vuelta
la regla inicial no dice nada acerca de que un número
no pueda tener una consigna ante el otro lado.
Entonces en ese caso
no estaríamos pasando nuestra primera regla,
no estaríamos encontrando una forma de falsearla,
lo que tendríamos que hacer es dar la vuelta al 7,
serán si vemos que detrás del siete tenemos una vocal,
estaremos falseando la regla inicial sería la opción correcta
en este sentido.
Si utilizásemos un razonamiento deductivo, esto se da
por el sesgo de confirmación, no es,
tratamos de darle la vuelta a las cartas
que confirman nuestras creencias.
Nuestra, nuestra idea de de vamos a dar la vuelta
a aquellas que cumplen el requisito que nos han dado.
Podemos utilizar modelos basados en reglas de con las lógicas tipo,
sí entonces para tratar de modelar este,
está comportamiento de una manera muy sencilla,
no hay que darle una vuelta de tuerca a este modelo.
Es un modelo muy sencillo en el que sea una vocal,
un lado.
Entonces hay un número para otro.
Si hay una persona ante un lado
entonces no se puede inferir nada y podemos introducir una regla
de sesgo donde decimos.
Si hay una Carche,
una carta puede confirmar la regla.
Entonces tratamos de seleccionar entonces
vamos a definir un sistema computacional
que trata de replicar este sesgo punitivo,
como hemos dicho antes.
Este tipo de modelos tienen la desventaja
de que son muy estrictos, no son muy, muy flexibles,
no más que muy estrictos, muy inflexibles puesto aquí
el trabajo fundacional de los modelos
basados en reglas o uno de los que considero que puede
ser un trabajo fundacional de los modelos basados en reglas,
si hay quien está interesado, puede acceder a este trabajo,
vale y vayamos a otro tipo de modelos.
No vamos a poder ver todos.
Obviamente vamos a trabajar sobre modelos,
conexiones estas y modelos de cognición cuántica
y no tenéis que tener miedo, vale modelos coleccionistas,
voy a hacerlo de una forma muy didáctica
la idea de presentaciones que sea muy didáctica.
Entonces modelo coleccionista es lo que hemos dicho antes,
una estructura de bajos como la que vemos a la derecha vale.
Se basan en la una idea muy simple, que es que a partir de unos pesos,
a partir de unos presos que asignamos de probabilidad a unos nodos
que van a ser distintas variables
o características que nos permiten predecir algo,
no vamos a poder tener una probabilidad de siguiese algo,
es positivo o negativo, en caso de dicotómico
y vamos a utilizar para ello una función de activación
básicamente es una seis la función de activación
es una inmunidad, esto es una revisión logística,
es un modelo muy básico dentro de la de las estadísticas
y que se utiliza para multitud de problemáticas
dentro del campo de la medicina, dentro el campo de la psicología no,
pero aplicado con un número de capas ocultas,
que es lo que se desarrolle un poco más grandes.
Bueno, este modelo de percepción fue desarrollado por Franco
sembrado;
inicialmente vale; después hubo una serie de avances
en los modelos conexiones estás liderados por primero,
miles y papel que proponían.
Los modelos modificaba después un poco más adelante,
que pasaba a nuestros modelos, múltiples capa,
que no éramos capaces de estimar los,
con lo cual llegaron después Robert y quinto ni dijeron;
mirábamos a proponer un algoritmo que se llama de propagación
propagación hacia atrás.
No vamos a ser capaces,
con este ritmo de aprobación hacia atrás,
de estimar cuáles son los pesos que hay en sus modelos mundo y capa.
Sin más.
No.
La idea no es aquí hacer una clase sobre redes neuronales,
sino simplemente de presentar estos modelos.
Qué nos permiten estos modelos de presentar información
de una manera en la que no podíamos representarla
antes un un ejemplo muy clásico de información representada,
información de que clásicamente se ha representado
en nuestro sistema cognitivo vale y que somos capaces
de presentar en máquinas a día de hoy gracias a este tipo de modelos
es huerto v.
Su sistema es un modelo de lengua, un modelo lenguajes,
modelo de representación semántica.
Vamos a decir y sintáctica en muchos casos también que hace due
no vamos a entender.
La estructura interna de arte no es la idea,
pero asignó a serie pesos a este tipo de modelos
de de ocultas,
y esos presos se van a utilizar para más adelante.
Vamos a volver a esta diapositiva.
Tener vectores de representación.
Estos vectores de representación nos permiten definir
espacios semánticos sintácticos,
espacios de lenguaje, de representación del lenguaje,
donde vamos a tener distintos números en distintas dimensiones que nos va
a dar información de qué relación hay entre las palabras
dentro de ese sistema de representación
vamos a poner un ejemplo
para entender qué significa todo, está toda esta maraña de términos
que acabo de darles.
El sistema de representación del lenguaje vectores.
Todo esto quiero que lo entendamos bien vale
para entender los ejemplos que vamos a ver a continuación
y vamos a poner el ejemplo clásico de la psicología
la personalidad e imaginemos que estamos tratando de entender
las diferencias individuales de dos personas y tenemos
dos dimensiones de personalidad, una base de extracción introversión,
tenemos la parte positiva y negativa.
Iremos una puntuación de en términos muy uno otro va a ser,
vamos a oponer.
Si conductismo empatía, vale en la dimensión horizontal
entonces ya hay en este caso.
Este ejemplo saco de de la junta que tenemos ahí
por si queréis consultarla ya hay en este caso
tiene una puntuación de nuestro punto 4,
es una persona muy introvertido, bastante introvertido
y un puntuación del punto ocho en el rasgo de continuismo,
empatía, que es una puntuación relativamente alta,
es una persona que antes nos vale digamos poco empática.
Entonces, entonces vamos a ver cómo se relaciona con otras personas
otras personas van a ser otras puntuaciones en este sistema
no esas puntuaciones las podemos representar con vectores que es
un vector, es un punto.
En el espacio tenemos una coordenada
allí una coordenada equis y significa estuvo sin introversión,
que significa empatía y sigo densísimo vector en el espacio
significa un punto si auguramos un coser o entre dos vectores.
Nos dicen nivel de relación.
Es una medida de similitud.
Luego hablaremos de esto
y de cómo ves que plantea en su trabajo, filosofía similar,
eti, algunos problemas.
Estas medidas de similitud
y nos vamos a entrar en eso entonces quería introducirlas ahora un coste.
No es una medida de similitud.
Entonces, vemos que el cose no entre hay
y la persona, 1, que sería la persona verde,
va a ser más alto, vemos que están,
tiene un coste no más cercano que lleva la persona,
dos la persona hoja va bien.
Quería introducir esto
porque veces nos permite hacer una representación.
Representación muy similar en muchas más dimensiones.
Vamos a tener ese trescientas 1.400 dimensiones,
da igual el número de un número dimensiones que va a venir dada
por el número de nuevos que la capa oculta
nos da iguales todavía, a día de hoy.
Os ahora mismo nos nos no nos importa,
lo que nos importa es que tenemos un sistema de representación
en este caso de tres dimensiones en lugar de 2,
donde vamos a poder ubicar términos y va a tener
cierto tipo de relaciones.
Por ejemplo, semánticas.
En este caso, vemos que hay una relación entre mujer y hombre,
y otra relación entre reina y rey,
y a partir de ahí podemos llevar a cabo tareas de analogías
por ejemplo, hombres, mujeres, a hombre,
lo que reinas a reinserir sería en este caso
la analogía que se está planteando o relaciones de tipo sintáctico viga
es lo que es Moisés MOOCs, en este caso sería entonces.
Entendemos que este sistema de representación del lenguaje
nos permite ubicar ubicar los términos dentro de ese sistema
y encontrar cuál es que vivo relaciones tenemos.
Esto es todo lo que nos importa.
Qué significan esas dimensiones?
Absolutamente nada, no tiene por qué significar nada.
Después vamos a poder darle una interpretada civilidad
a las dimensiones dentro o a los a las capas ocultas
dentro de un modelo de redes.
De hecho, hay muchos trabajos que tratan
de darle una interpretabilidad a esas capas ocultas,
pero ahora mismo no nos importa para nada.
Simplemente es un sistema de representación
y le metemos ahí los términos y vemos qué relación tiene entre ellos.
Volvemos al problema del linda,
porque esto llega a algún sitio vale.
Volvemos a problema del linda.
Nos acordamos de que el mundo tenía un vector
del representado chau, tenía un un una representación,
no que definimos a través de su descripción de Indias,
una mujer de 31 años, habla, podemos definir otro vector
que sea en el espacio que serán lindas,
cajera de banco y otro vector en el espacio
que sea lindas, café de banco,
y esa activista en el movimiento feminista,
como se definen,
los vectores normalmente en ese tipo de espacios con la suma
suma de todas las palabras que hay en la descripción.
Cogemos la suma de todos esos vectores
y definimos el vector de descripción cogemos la suma de las palabras.
Linda.
Es cajera.
De banco y hacemos el vector de banco
y cogemos la suma de lindas cajera de banco
y ese activista del movimiento feminista
y hacemos la suma de esos vectores determinó
y encontramos.
Qué nos da este efecto?
Es un trabajo muy reconocido,
publicado por vacía en 17 creo que es si no me equivoco, sí 17,
donde planteaba que éramos capaces de modelar el problema
de la conjunción de series como se llama hacia conjunciones.
Es cómo se llama hasta hasta este sesgo cognitivo
representado en el problema de linda
a través de modelos de representación del lenguaje, computacionales,
y lo hace con tres modelos distintos.
Nos da igual.
Vamos a centrarnos en cuarto.
Ve?
Vale?
Por poner el ejemplo que hemos puesto antes,
tenemos el método de representación del linda ele.
Vemos que las proximitat, semántica o sintácticas
nos da igual lo que representa lo mismo,
oportú vez con respecto a feminista.
Es muy pequeña.
Por qué?
Porque semánticamente vamos
a hablar semánticamente solo semánticamente feminista,
está muy cerca de linda porque su descripción está muy cerca
de lo que entendemos por feminista,
no la descripción del linda de del problema
de la de la conjunción.
Y vemos qué van teler que sería cajera,
no en ese caso está muy lejos, es un vector dentro del espacio
que está muy lejos.
Entonces, cuando calculamos el cocino entre linda y feminista,
va a ser mucho más pequeño que entre feminista y mantener,
y, lo que es más importante, cuando calculamos el costero
entre linda y aunque de feminista también va a ser más pequeño
y el coste no que entre linda,
ahí cajera de banco esto es un efecto muy importante
para replicar el sesgo de la conjunción
en modelos de lenguaje desde su introducido esto.
Vamos a hablar muy brevemente.
Modelos de cognición cuántica, muy brevemente.
Vale.
Asumiendo que sea comprendido esta idea de volvamos
a representar los vectores de palabra en un espacio de representación,
enedimensional, vamos a utilizar esta misma idea
para representar el lugar de vectores para cada palabra.
Sube espacios
que, que es un sube espacio en un modelo de tres dimensiones,
un plano.
Vamos a tratar de visualizarlo.
Tenemos un modelo tres dimensiones,
un plano nuestra mesa aquí en su su espacio.
Aquí podemos proyectar cosas y yo pongo aquí el pasado.
Las sombras, muy la proyección.
En el plano.
Entonces, yo puedo ver una representación más simple
de lo que es el pasado por dentro de este plano,
yo lo veo ahí pero bueno, más o menos se entiende.
Yo creo entonces,
dentro de esta nueva este nuevo concepto de eventos,
no que no van a ser solo vectores, sino que van a ser su espacios.
Podemos representar el evento de feminista y el evento
de mantener de cajera.
Aquí introducimos un nuevo elemento también
que sería el estado del sistema, que está representado
por si en este modelo de representación,
vectorial que dentro del de los medios de condición cuántica
va a ser cuál es el estado mental en el que nos encontramos
ahora mismo.
En este caso sería la descripción del.
Cogemos todas la suma de todas las palabras de la descripción
del linda y trazamos un vector en el nuevo modelo de representación
Victoria.
Qué es lo que planteamos?
El modelo de munición cuántica
si yo proyecto directamente sí sobre banquera.
La amplitud de esa proyección va a ser mucho más pequeña
que si yo primero proyecto, sí sobre feminista
y después sobre banquera.
Por qué?
Porque ha proyectado sobre feminista y actualizar el Estado
no entrar en esa explicación de cosas tan tan técnicas pero bueno
si yo proyecto sobre feminista y después sobre Bankia,
he visto cómo ha crecido esa amplitud,
me ha permitido crecer esa amplitud de una forma
así como muy muy didáctica.
En este trabajo que se ha publicado este año,
recomiendo encarecidamente la lectura, este trabajo, trabajos,
y si estáis trabajando en el modelado de sus cognitivos,
vale otros obuses medio
con otros que son los mayores representantes o mayores exponentes
de los trabajos realizados.
En condición cuántica, junto a otros compañeros,
tratan de comparar modelos.
Váyase llanos para la, para el modelado de este sesgo,
en concreto con modelos de cognición cuántica,
los modelos riosellanos en este caso va a determinar
que una vez hemos representado las dos eventos al actualizar,
o sea, al definir una, una categoría a priori que es en este caso,
sería la intersección entre las 2.
Vamos a actualizar nuestros probabilidades
y vamos a obtener una mayor probabilidad
de que, mientras sea cajera y feminista,
una vez actualizada nuestra creencia,
que en el escenario del escenario original.
Pero por qué nos lo va a explicar mucho mejor,
más adelante con otro ejemplo que seguro que es mucho más adecuado
en realidad?
Bueno, entonces para qué se aplica todo esto,
para qué se aplican a estos modelos de cognición cuántica
y esto es lo último que voy a explicarles.
Lo prometo.
En el trabajo de ves y de citrus asimilar que hablábamos antes,
ves que proponía
o planteaba tres sesgos principales que nos encontramos
a la hora de trabajar con similitudes en espacios.
Vectoriales vale, y esto es de este artículo.
Es de 77.
Esta antigua de 67 se planteaban problemáticas
que nos encontramos a día de hoy.
La inteligencia artificial planteaba tres problemáticas clave.
La primera es la asimetría.
Cognitivamente cuando evaluamos dos conceptos,
no somos simétricos a la hora de evaluarlo,
y él lo demostró con varios ejemplos.
Un ejemplo muy común es el de los países.
Cuál es la similitud entre Corea del Norte y China?
Se lo planteaba 500 personas.
Cuál es la similitud entre China y Corea del Norte?
Se planteaba 500 personas era mucho más alta,
la similitud entre Corea del Norte y China, que entre China,
y Corea del Norte no explicaba por un efecto de salió en cia
-Corea del Norte, tiene menos características que China,
con lo cual a la hora de yo comparar cuantas características
comparte Corea del Norte con China, el ejemplo de China,
China de ese orden voy a encontrar más características
con que se planteó primero China y Escolano,
es el experimento clásico de;
ves que y por eso planteó este ejemplo aquí pero bueno,
lo desarrolla en muchas otras vertientes.
El segundo sesgo sería el de desigualdad.
La violación de la desigualdad angular
imaginamos un triángulo la suma de dos lados de ese triángulo
nunca puede ser mayor que el tercer lado del triángulo
es una ley de la geometría clásica vale,
y es una ley que es claramente visible.
En cualquier espacio vectoriales huían,
pues ves que demuestra con un ejemplo también muy tonto
en la época, que es la similitud entre.
Cuba y la hubs;
recordemos que estamos en el 77 entre Cuba y Jamaica,
y entre la Uz s.
Y Jamaica que la distancia entre la Hubs y Jamaica
excede la suma de las distancias conceptuales
de relación conceptual entre Cúa y Jamaica;
y Jamaica,
que van a estar muy relacionadas por ser ambos.
Países del Caribe y Cuba,
y la por ser ambos.
Países comunistas se comprende este sesgo.
Finalmente, plantea también el sesgo de en efecto diagnóstico,
diagnóstico, donde plantea una situación experimental
en la que tiene el sujeto.
Tiene que decir cuál, qué país de, de los tres que se plantean,
abajo es más similar a Austria.
Entonces, bueno,
cuando dentro de los dos opciones tenemos por la Unión Hungría,
donde el distractor es Polonia, la gente tiende a agrupar Polonia
con Hungría y a relacionar austriaca con Suecia,
pero cuando distractores Noruega los sujetos tienen agrupar Suecia
con Noruega y asociar a usted con Hungría
vuelvo a repetir 1977.
Esto es un trabajo clásico de ves que que a priori
no tiene por qué tener nada que ver con los modelos computacionales
de lengua,
pero a día de hoy nos damos cuenta de que no podemos dedicar
a estos sesgos.
Si yo quiero hacer una réplica de ustedes lo cognitivo
dentro de un modelo del lenguaje, no voy a poder hacerlo.
Por qué?
Porque está basado un espacio euclídeo.
Volvemos a la diapositiva de ver.
Es un espacio euclídeo.
Yo aquí no puedo determinar un coste, no lo puedo hacer,
un apaño, un modelo donde donde me meto otras variables,
no a la hora de estimar esa relación,
pero nunca se no una medida de producto interno
yo no puedo hacerlo de manera asimétrica.
Baina y rey la similitud entre reina del rey
va a ser la misma que la similitud interprovincial
reina, vale, es simétrico, con lo cual tengo ese problema.
Tampoco puedo birlar la desigualdad angular?
Vale y hemos nos hemos dado cuenta.
Además es uno de los de las mayores desventajas
de los modelos de lenguaje actuales.
Los efectos de contexto, los efectos de contexto,
son muy dependientes del tipo de enterramiento
que estamos utilizando y de los datos de entrenamiento.
Entonces muchas veces no nos dan libertad
para determinar contextos que puede tener efectos de contexto.
Puedo tener representaciones del lenguaje.
En ciertos contextos, dado un entrenamiento.
Unos datos tendrán de entrenamiento,
pero yo no voy a poder plantear contextos,
al modelo lenguaje y que se mueve lenguaje base
todas sus relaciones entre las palabras en ese contexto.
Bien.
Por eso hemos planteado un trabajo hace ya un año con mi compañero
juego José Ángel Martín, de puertas que estaba,
determina quién presente publicado incógnito, impresiones Systems,
que se llama cuando un proyecto o un conceptual
sobre especies planteamos una metodología donde somos capaces
de representar los términos, los conceptos en este caso
como su espacios en lugar de representamos
como vectores,
y esto nos permiten hacer un correo correcto
modelado de los sesgos cognitivos de asimetría desigualdad regular
y efecto diagnóstico en modelos de lenguaje
en este caso en este esta publicación sería con el desea,
pero sería aplicable a modelos tipo b o incluso modelos contextuales,
tipo, oeer, o para dar un poco, un, una matiz a un poco de información
acerca de este tipo de modelos, pues con la metodología
que hemos desarrollado podemos, por ejemplo, para el país China,
extraer cuatro dimensiones.
Estas cuatro dimensiones esta se podrían explicar
con una nube de palabras, cada una de ellas.
La primera dimensión que hemos extraído del desea tiene que ver
lo vemos ahí bicha, baitu Alibabá con marcas comerciales,
marcas tecnológicas que hay en China,
la segunda tiene que ver con maó, si revolución cultural
nos va a tener más que ver con la República China,
con la revolución comunista, China la tercera va
a tener más que ver con los aranceles, la importación,
pues la relación entre China y Estados Unidos
y la cuarta va a tener más más que ver
con la los problemas que han tenido China,
con Juan con Juan con palabras clave como con encarrilan con esa bueno
pues bueno para bastante que tienen más
que ver con esa dinámica.
Si extraemos en su espacio de Corea,
vamos a ver, en este caso supongo que será por el corpus
que teníamos Corea del Norte,
nos da se ocho dimensiones que son muchas más que las de China.
No cumpliríamos la importancia que tiene China y Corea del Norte
en el experimento de esquí que en realidad nos importa.
Lo que nos interesa aquí
es ver que dependiendo de las de inventada dimensión,
a la que accedamos en la segunda dimensión de China,
la relación góngora de no te vas mucho más alta
que en la cuarta.
Dimensión de China vale sala la dimensión comunista de China,
vamos a tener una relación con Corea del Norte
mucho más elevada la dimensión principal de gordianos
de que en la última dimensión de China
empezamos a ver distintos métodos para relacionar conceptos
en espacios lingüísticos que no son los que teníamos antes.
Resultados últimos resultados, como los que vamos,
que todavía no se han publicado, se publicaron en mi tesis,
pero no están publicados todavía ninguna revista.
Vemos que se dan sesgos de asimetría en participantes reales,
en resultados experimentales,
que también se dan en datos computacionales.
No hemos encontrado la concordancia en este mismo de países.
Tiene el mismo sesgo la asimetría que este mismo
por de países en modelo en participantes reales.
Creemos que eso también se debe un poco al corpus de entrenamiento
que nos mueven.
Sé quién está interesado dejado aquí un link a mi tesis
que están español, pero también al artículo hacia atrás.
En inglés revista bien lo que comentaba,
plantear un de ejemplos de modelados cognitivos que conozco bien.
Hemos planteado también cómo estudiar estos.
Esos cognitivos nos ha movido.
Tiempo?
Nos dan una mira va
y por último, me gustaría proponer una serie de desafíos,
como decía antes, hipótesis, porque en realidad, bueno
hablando grandes, con José Ángel
tampoco hay algunos que son un poco cienciaficción?
Vale, pero bueno.
Da idea.
Quiera dejar volar un poco nuestra vida,
nuestra imaginación y ver hacia dónde va todo esto, no?
Primero no estoy nada cienciaficción.
Realmente es algo que se está hablando mucho a día de hoy
y que creo que nuestro tercer ponente
va a tener algo que decir acerca de esto?
Me parece.
No tengo alguna intuición por lo que me ha dicho antes,
a lo mejor no?
Igual no soy el mecanismo de control de la inteligencia artificial.
Tenemos que saber cómo controlarlas a lo que plantean la pregunta inicial
de la, del arché de la del, la del conjunto de ponencias,
no nos va a permitir la Inteligencia Artificial,
tomar mejores decisiones, mis respuestas
no a día de hoy vale.
No sé si a futuro encontraremos alguna solución
a las problemáticas que hoy a día de hoy no;
yo creo que en muchos casos, todo lo contrario, disco,
porque muchas veces va replicar sesgos que se encuentran
en los datos de entrenamiento, que van a hacer,
que se acumule más información acerca de sesgos que se dan ya a día
de hoy en la cultura, es decir, nos van a hacer un freno.
En muchas ocasiones.
Si tenemos un sesgo de género y entrenamos un modelo de lenguaje
con sesgo de género y la la humanidad evoluciona desprendiéndose
de esa problemática.
El modo de lenguaje va a retener ese sesgo de género?
Vale?
Entonces, en muchas ocasiones
se ha visto que algunos sesgos tienen,
tienden a mantenerse en modelos de lenguaje,
cuando ya son sesgos que están superados.
En una cultura hay trabajos muy importantes en respecto
que tienen más que ver con los pueblos, hombres.
Hay dos trabajos, uno de que parte de Open
hay de su y otro que van de parte de Madrid.
La empresa de Inteligencia Artificial,
de Google deben, son trabajos muy populares,
donde se habla de estos mecanismos de control
que tenemos que ejercer sobre la inteligencia artificial
y como el estudio sesgo cognitivo y modelos
aplicados a esos sesgos cognitivos, nos van a permitir neutralidad,
darle un control a la inteligencia artificial,
no darle una restricción.
Si yo planteo su espacio donde y meto dentro de esa conceptualización
de género o método,
toda esa conceptualización
de problemas de problemática de género en su espacio,
voy a permitir al modelo tomar una decisión
basada en su en su espacio, basada en ese contexto perdón,
que igual necesito ver un poco de agua para vocalizar un poco más,
vale Entonces, bueno, uno de los desafíos a futuro
sería hablar de esos mecanismos de control,
y cómo podemos ejercerlos gracias a los modelos de modelado
de sesgos.
Otro segundo sería el rol de la computación cuántica,
y esto me me toca a mí personal,
más personalmente no académicamente por la investigación que hago
y como estaba ser clave en la inteligencia artificial
del futuro por qué porque opinión personal académica personal no creo
que la inteligencia artificial vaya a tener suficiente potencia
con va a tener inteligencias artificiales de bolsillo,
que podamos utilizar con toda su potencia
un todos esplendor.
Entonces vamos a hacer a necesitar de la aplicación de modelos
de Inteligencia Artificial en Computadores,
cuánticos para realmente dar este salto a futuro
de una inteligencia artificial de bolsillo, con toda su potencia,
por supuesto aquí si todos los trabajos,
el primero de vuelo y tiene este impuesto
ahí es un proyecto de la Comisión Europea
de modelos de lenguaje cuánticos,
es decir, quantum natural Lewis profesión, que sería un poco
la línea de investigación que estaría orientada desde la Comisión Europea
a investigar sobre nuevos modelos de lenguaje que se puedan implementar
en computadoras, cuánticas.
Esto es una línea que creo que va a tener,
va a dar mucho que hablar en el futuro,
y el segundo es la primera evidencia, que ya veremos
si se replica.
Se ha publicado hace unos unas semanas
del total de la universidad,
creo que es da la universidad fue un con igual.
Hay mi pueblo donde plantean o donde descubren
o encuentran una cosa que se llama.
No quiero entrar en términos muy técnicos,
pero una cosa que se llama entrelazamiento cuántico
entre fotones dentro de la baña de mínina de los actuales.
Esto es bastante novedoso y revolución
hay esto es la hipótesis de nombre.
Este físico no me voy a acordar de perros cuando hipótesis de perros
del cerebro cuántico sí ya ya bueno,
pero Pedro los basaba en dos micro títulos basados o hipótesis,
o en el comportamiento de los autobuses vas a las hipótesis
de que existía.
Cierto comportamiento cuántico dentro de la estructura.
Celebrar?
No?
Esto es un descubrimiento real,
nunca llegó a nunca a final nunca llegó a comprobar
a contrastar esa hipótesis de manera satisfactoria.
Pero estos estos investigadores de la, vuelvo a decir,
la unidad de universidad, con con tomar estado, con pinzas,
porque no estoy seguro, vale, sí que han demostrado que hay efectos
entrelazamiento entre fotones
dentro de las vainas vainas angelina, es decir,
como un botón, puede cambiar su estado energético
teniendo en cuenta la información de otro botón que viene derivado
o se da por un efecto no local,
es decir, otro foro, aunque no, no incide directamente
localmente en cómo cambiar en estado energético,
de disfrute, audiencia.
Dejo la referencia también al final referencias
por ser ingresado.
Nuestro trabajo hay que cogerlo con cuidado
porque es un trabajo recién publicado,
tiene que replicarse.
Entonces, bueno, pues hay que coger un cuidado por ahora, pero bueno,
sería la primera evidencia de que hay comportamiento cuántico
dentro nuestra nuestro de nuestra estructura cerebral,
y finalmente y esto es lo que hablaba con José Ángel,
antes de esto es completamente de ciencia ficción,
pero bueno, a mí me parece un tema muy interesante,
que son los ganadores inteligente, sin Addis; no el cerebro,
en un plato, la inteligencia,
en un plato, la condición en un plato.
Cómo podemos generar órgano idees que sean capaces de replicar,
nuestra estructura a nivel biológico no celebra a nivel biológico
y somos capaces de definir esos cognitivos.
No; sí sí; un un conjunto de señales
que podamos emitir a ese órgano,
nos devuelve otras señales que vienen dadas por sesgos
de representatividad, por sesgos de accesibilidad,
porque es información que está más accesible
o porque son conjuntos de neuronas que están más afianzados,
no lo que daría lugar a un sesgo de representatividad
dado por un prototipo no por una estructura concreta.
Entonces, bueno, me parece también algo muy curioso y digno
de estudio a futuro, y lo quería meter
como desafíos a futuro, hablando, como siempre,
como algo muy cienciaficción.
Eso sería todos.
No sé cómo voy de tiempo.
La verdad es que no mirado reloj,
pero bien dejo aquí todas las referencias
que he trabajado para hacer esta charla.
Da las gracias a la organización
y quedo a disposición de cualquier pregunta.
Por supuesto que muchas gracias.
Si hay alguna pregunta aquí en la sala,
si avale, vale Valeta lo que quiere llevar el micro.
Muchas gracias.
Gracias, alejándolo muy interesante
de todo lo que nos cuenta con muchas ideas novedosas,
por lo que, por lo que veo especialmente la relacionada
con la condición cuántica y la duda creo que has comentado
que habéis comparado directamente vuestro modelo de cognición cuántica
cuando estaba estudiando la semejanza entre conceptos 6,
se agradece haciendo que va a estar refiere
esa esta diapositiva comparado con otras herramientas clásicas,
algunas de las cuales están en la base de cómo funciona,
por ejemplo probablemente.
Entonces mi pregunta
es qué posibilidades hay de integrar ambos.
Estamos trabajando.
Es un poco la línea que estamos haciendo
para para algunos artículos nuevos vamos preparando de cómo podemos.
De hecho tenemos un estudiantes de nuevo doctorando
que vas a su tesis
en cómo podemos replicar esto que estamos ya haciendo
en el sea en modelos contextuales,
como ver porque en realidad a estructuras distintas
donde él desea tienen una característica muy concreta,
que es que es un espacio ortogonal.
Yo sé dónde están las dimensiones
y puedo ubicarme dentro de ese espacio,
porque conozco que todas las dimensiones son ortogonales
entre sí ver, no garantizase ortogonal ya
de hecho la Norton realidad de ver lo que le da tanta potencia.
Muchas veces entonces estamos trabajando en ello.
Estamos trabajando en cómo podemos representar su espacios
también en modelos como ver,
vale y poder replicar este tipo de sesgos.
También en otros modelos más potentes del lenguaje
y ver después cómo aplicarlo,
lo que hablábamos antes hace poco hablé con un compañero
de de Físicas de la Autónoma y el trabajo con un equipo que es,
se dedica a hacerles no a la investigación en justicia.
En Inteligencia Artificial, y me decía.
Si podemos poner un mecanismo de control
en cualquier, en una entrada de eje,
de o de cualquier modelo de generación de lenguaje,
donde antes de generar cualquier palabra decida
si es una palabra sesgada en su espacio sesgada,
como con un sesgo de género o como un sesgo racista,
como sesgo de cualquier otro tipo vamos a poder controlarla
no entonces es una es una idea simplemente pero bueno
como plantear yo respondo ante a todas las ideas
y después hay que llevarlos a cabo.
Entonces, bueno, hay poca gente que está investigando esto
es cualquier persona que esté aquí y le animo, y le animo a contactar
en cualquier momento para para colaborar,
porque en realidad somos pocos.
Entonces, yo creo que hay mucho, mucho camino
que recorrer, y creo que, si funcionando,
si la principal limitación de la condición cuántica,
es decir, porque a pesar de que se lleva bastante tiempo
hablando de ella no solo de la conducción cuántica
sino de la computación cuántica en general,
por qué crees que todavía pues no, no, no termina de explotar.
Yo creo que hay algún bueno,
lo mejor que piensa dar ahora a veces a a nivel académico,
tiene mucho recorrido.
Hay muchos autores que han basado su carrera académica
en la comunicación cuántica abusa me ayer por dos ya autores
más de la rama de la física, como ha hecho, por ejemplo, fachos,
que han trabajado más desde el punto de vista
de la física.
También hay autores, desde el punto de vista computacional,
como wal.
Vende igual, que ha trabajado mucho en temas de condición cuántica,
pero aplicado a ciencias computacionales,
yo creo que académicamente tiene recorrido y tienen,
tiene un impacto.
Lo que creo es que hay una barrera muy fuerte a nivel de de comprensión
no hay una barrera muy fuerte que es la mecánica cuántica,
es una una son dos palabras que da mucho miedo y más a un psicólogo.
Entonces, esa barrera de empezar a trabajar
con ese tipo de modelos lo hace muy difícil para investigadores
que están empezando.
Entonces, bueno, pues yo creo que se abordar hay que romperlo
de alguna forma y la única forma es así didácticamente,
tratando de explicarlo de una manera sencilla.
Yo creo, pero sí yo creo que esto redunda ahí un poco
la problemática y bueno, por último, algo un poco más general.
Esto es algo que surgió la creo recordar
la sesión que tuvimos el año pasado,
donde claro, Túnez se está contando, trabajo que tratan de reproducirse.
Se pregunta es por qué queremos producirse,
si realmente queremos que cada punto de vista psicológico,
pero un puente de bien para braker no para que hacemos esto
yo diría que es para controlarlos, no sea así?
Nos conocemos.
Si la presentación inicial está teniendo sesgos
y digo inteligente artificial a nivel de yo hablo mucho de lenguaje,
pero puede ser visión o puede ser modelos predictivos
que no tienen que ver con lenguaje o visión,
que producen sesgos que reproducen problemáticas en la sociedad,
no tienen por qué tampoco ser sesgos cognitivos;
como los que vemos, debe explicar alemán,
pueden ser problemáticas en la sociedad que tenemos
que ser capaces de controlar.
Queremos ser capaces de ser mejores
de lo que éramos antes de lo queramos cuando definit.
Definimos todos los datos que entregan más allá
y implementar sistemas de mecanismos de control que la las mejores.
Muchas gracias.
Sí bueno, claro,
si basamos la las sillas en nuestro modelo de cognición
o, pues es muy probable que reproduzca nuestros nuestros deseos
pero podíamos partir de cero basarlo directamente en modelos lógicos,
ya tiene ese caso, posiblemente no repitiese los mismos
es nuestro mejor aparecieron otros fenómenos interesantes,
pero es que te parece a ti.
Qué lógico es que los sacrificios y aparte de la base perdón
en terminado, porque creéis que la inteligencia artificial
no va a mejorar nuestras decisiones sí señor
minándolos es bueno claro se ha partiéndola
si veo responder a la segunda pregunta, primero,
partiendo de la base que somos capaces de crear mecanismos
de control, creo que en ese caso y si veo difícil,
llegara a un control total no de todos los sesgos
y problemáticas que pueda tener la vida en el futuro.
Pero si llegamos a ese escenario hipotético,
por supuesto sí que nos pueden ayudar a tomar mejores decisiones.
Claro, yo digo a día de hoy yo creo que no nos ayudan a tomar
mejores decisiones en muchos escenarios.
Creo que no se dan incluso muchas veces,
porque le estamos dando un valor
a y estamos dando una credibilidad.
Ahí ya que muchas veces no debería tener
y respecto a los modelos lógicos se ha tratado, o sea, es decir,
hay trabajos que están orientados a solo sistemas lógicos
tengo hay dos dos problemáticas una creo que los sistemas lógicos
están creados por humanos con la lógica humana,
y creo que van a reproducir ciertos sesgos
de todas formas, a pesar de ser sistemas lógicos,
y por otro lado tienen una problemática de abarca habilidad
-San necesitamos tanta o tan tanto adif,
editamos crear sistemas tan complejos, que es muy difícil
implementarlo a nivel computacional.
Muchas veces entonces es lo que ha demostrado
uno de los coleccionistas, no digo que no sea una línea
de trabajo que se ha que tendrá que tener futuro,
digo que los medios propios instalas coleccionistas
hasta ahora han demostrado tener mucha más aplicabilidad
o que son un modelo.
Conexión instal abarque más que un modelo basado en reglas,
modelo o sistema, lógico, simbólico.
No sé si he contestado un poco Sí; sí;
en principio sí precisamente puedo simbólicos una habitación se piensa
por sistema arqueológicos o o sexto.
Claro, está lógicamente esto técnica, no;
después.
También hay lógica de muchos tipos.
Nuevos lógica, difusa;
por ejemplo, sí que trata de solucionar esta problemática,
de cómo nos acercamos a los concretamente, pero bueno,
resuelve de alguna forma esa problemática
de acercarnos a los usos cognitivos, utilizando lógica difusa.
No soy experto en lógicas, no sé contesta
seguramente adecuadamente a esta pregunta,
pero, pero si pienso, por supuesto que tienen,
tiene que tener un recorrido y tiene que haber una aplicación
de sistemas lógicos dentro de la inteligencia oficial
y que,
y que tienen, se pueden complementar,
o sea, que no son que no van a ser y juntos me refiero,
que yo hay interacción entre ellos.
Gracias.
Sí es.
Acción es una presentación así súper interesante,
pero yo me estoy encontrando un poco incómodo,
principio también con la presentación inicial
y creo que tiene que ver con el hecho de que probablemente
sea de las pocas personas que hay aquí que no sabe nada de Psicología.
Entonces las de mi formación como ingeniero informático
y después del intereses artificial, vengo dándole vueltas,
por qué esa incomodidad
y creo que tiene que ver con una una cuestión que es
que entendéis como por condición vale.
He tirado de 2, 2.
Las dos primeras definiciones.
Si me perdona y sé que es una pregunta del nivel de nivel 0,
pero pero bueno, he tirado claro, he tirado de dinero.
De las dos primeras definiciones que he encontrado en Internet
y es una dice.
Término condición se puede definir como la capacidad de unos seres vivos
de obtener información de su entorno
y a partir de su procesamiento por parte del cerebro,
interpretar la y darle un significado.
La otra es acto y resultado de conocer, saber
y comprender va entonces obviando la parte de los seres vivos.
Creo que desde mi punto de vista la inteligencia artificial
puede obtener información de su entorno
y procesarla incluso de alguna manera poder interpretarla.
Pero darle un significado
es totalmente fuera de lo que le interesa,
noticia sabe hacer y por supuesto saber
y comprender sobre todo comprender es algo que está totalmente fuera.
Entonces la pregunta
es cuando decimos cognición en este contexto,
yo digo.
Para estar más tranquilo,
el resto de la mañana nos referimos a esa fase inicial
que puede permitir luego esas otras partes que son tan complejas
que no entendemos o donde yo sé como digo no sé nada de psicología
o si nos referimos al conjunto completo del proceso cognitivo
tal y como está definido a estas dos definiciones que,
como digo,
son las primeras que me han salido perdonarme por el nivel tan básico
de la cuestión, pero es que algo garante
ya preparaba charla para para psicólogos
intentando simplificar aspectos tan bingos.
Pero claro, era por Búho, por supuesto muchas cosas sí claro,
la definición de condición quiero decir
se queda corta en ese caso yo creo y hay muchos elementos que se pierde
en esa esas definiciones que nos ha planteado,
pero sí por supuesto no planteamos o a día de hoy
que desde la Psicología no se plantea que un sistema de inteligencia
artificial sea capaz de replicar la condición humana,
por supuesto, o sea, se da por supuesto,
y adquisición, adquisición y representación
de la información todavía que hablábamos
algunos sistemas dan ciertos, no tiene significado 9.
Podemos decir que hay una semántica detrás de modelos de lenguaje,
por ejemplo, pero una semántica muy básica
no hay cosas que, por ejemplo, a día de hoy todavía no se resuelven,
o muchas veces el razonamiento más más básico de causa
-efecto, la mayoría de sistemas inteligentes utilizados
no son capaces de verlo a nivel semántico ya sistemas más novedosos,
pues tratan de hacerlo.
Pero vamos a lo que me refiero es, por supuesto, lo que es la.
La réplica de la condición en sistemas de inteligencia artificial
estaban en estadios muy iniciales.
La condición es un concepto muy complejo.
Tiene muchas aristas no,
y que normalmente hablamos de sistemas cognitivos
y sistemas cognitivos, poder entrar lenguaje,
pero pero también la percepción sí si nos vamos a hablar de pensamiento
ya entramos en otra dimensió completamente distinta,
vale?
Pero bueno, si esa a nivel de filosofía de la ciencia,
si queremos ir a ver un poco ese nivel más más han
al tono de debate.
Hay una falta de falta de mecanismos en la inteligencia artificial,
que nos permite explicar lo que entendemos por pensamiento,
por ejemplo, la, la condición humana.
Entonces nosotros trabajamos un poco también un poco en esa línea
de datos vectoriales bases muy pobres como para representar conceptos
que pueden tener muchas acciones.
Por eso planteamos vuestra haya dado su espacios, por ejemplo,
por poner un ejemplo, aplicado a tu pregunta
y ya para cerrar esta yo supremo iniciales, o sea,
no estamos tratando de replicar la condición humana
dentro de la inteligencia artificial.
Por supuesto, o sea,
no es no es algo que se haga para que te quedas tranquilo.
No sé si hay alguna pregunta.
El Micro un segundito siempre, es el micro vale
y no para la gente online, para la gente del sí.
Muchas gracias a Alejandro por la presentación al hilo
un poco con lo que ha dicho el compañero partiendo de un nivel
un poquito más básico.
Yo también he echado de menos que habláramos pues,
de la economía cognitiva,
porque se ha hablado de leo, que es la economía, conducta actual,
pero la la economía cognitiva, que creo que es una de las bases,
que uno de los hechos que sí que se tiene que tener en cuenta al menos
para que el aprendizaje de las máquinas vale.
Nos referimos con economía y economía cognitiva a cosas tipos, nets plan
no, no soy experto en economía cognitiva,
con lo cual no, no conozco muy bien y cuento en tanto
en la tendencia de modo de pensar,
de pensar en base a las creen creencias
y confirmar las creencias que una persona tiene
sobre un tema o un una forma de funcionamiento.
Nosotros tenemos esquemas, funcionamos con esquemas
con creencias que están muy instauradas.
Esto, es más, digo la parte de cognitiva a nivel psicológico.
Entonces, esas creencias pueden estar sesgando la información
en tu aula, aprendiendo las máquinas;
a eso me refería, o algo por eso,
y echaba de menos que no hubiéramos hablado de ese sesgo
vale sí sí entiendo la pregunta vale muchas gracias por la pregunta
si yo creo que es una problemática, planteo en esa.
Se plantea de forma mucho más profunda en estos actos
artículos de su archivo vende y tiene mucho
que ver también con con que estamos utilizando
para entrenar a las interesadas inteligencias artificiales.
No, si estamos utilizando toda la toda la información
que hay disponible en Internet,
queremos utilizarlas realmente y qué mecanismos
utilizan estas empresas como operada
y o como main para para limitar la información,
qué información limitan y por qué?
Porque les interesa limitar una información
y no otra, no quienes el investigador,
quienes la institución, que toma esas decisiones muchas veces
ahí también estamos sesgando a los modelos no solo poco,
no solo con los los los propios cognitivos
que podamos replicar nosotros en modelos,
sino también con la información que hagamos disponible para sus modelos,
y es una muy buena.
Bup muy buen punto, que sí es verdad que tiene
mucha importancia no se puede abarcar todo no pero pero bueno
tiene mucha importancia y que lo planteo un poco
como la parte final.
Lo quería explicar un poco la parte de desafíos.
Tenemos que tener mucho cuidado, no a quien dejamos decidir esto.
No sé si he contestado a la pregunta más o menos.
Y si hay alguna pregunta,
si por ahí tenemos otra tampoco sé cómo vamos de tiempo.
Si hay online alguna pregunta no ah vale vale gracias los sesgos sí sí.
Buenas, bueno, yo también vengo.
El mundo de tecnología entonces a mí preguntaba,
orienta a si has encontrado alguna correlación,
y ni en la cantidad de data que usa este para los procesos
de entrenamiento, el modelo que en el modelo cuántico
que mostrase pero no entiendo a pregunta de la cantidad de datos
para datos que que usa que usaron para mejorar la predicción,
si no, no vamos, no hemos hecho distintos,
tendrá miento con sacro.
Decir.
Planteamos el modelo de desea con un cuerpo periodístico.
Si se está interesada en trabajo concreto,
tomamos artículos del mundo,
y el país desde 4.000, 9, 2007 hasta 2012 a 2019.
Bueno, si estoy equivocado, y, y con sus activos periodísticos,
trabajamos sobre el ese a.
Es un modelo,
un modelo de representación del lenguaje puramente semántico,
no que descompone una, en una materia
determinados documentos mediante una metodología que se llama
o una Goiri moverse, Messegué singular, valido,
de composición.
Entonces reducimos la dimensionalidad de la materia términos,
documentos en no, matriz, de términos y dimensiones
y toma de dimensiones y documentos con esa materia.
Determinados dimensiones escolares
trabajamos para para generar estos sube espacios
que tenemos aquí puesto que tenemos aquí si locas
hacía algo; hay varias metodologías que hemos propuesto,
una a través de vecinos semánticos, otra vez,
otra a través de documentos; libros que aparece el término o no hay
como diversas estrategias que podemos utilizar
para generar lo que sea un contorno y a partir de ese contornos
hace una reducción de dimensionalidad con otras metodologías distintas
como componentes principales o como ya metodologías
más del de la rama de la psicología y la psicometría como factorial.
Pero exploratorio no lo contaba.
Tu pregunta no hemos definido distintos conjuntos de datos
para la problemática en concreto y visto
cómo se replican estos efectos en distintos conjuntos de datos,
porque la el objetivo de estudio era más.
Si podíamos utilizar estos modelos de condición cuántica
para replicar los sesgos clásicos de,
ves que idea, asimetría, desigualdad emular
y efecto diagnóstico era un poco el objetivo del estudio.
Gracias.
Vale pues muchísimas gracias gracias gracias gracias.