Disponible online el último número de eVOLUCIÓN, la revista de la Sociedad Española de Biología Evolutiva (SESBE).
sesbe.org/revista-evolucion/
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La nueva tecnología empieza a producir verdades que ningún ser humano comprende. Saber y entender podrían dejar de avanzar juntos
La inteligencia artificial y el fin del misterio x @cultrun abc.es/economia/inteligencia… a través de @ABCeconomia
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¡Malagueños! Mañana charlaré con @AstridBarrio en el @CC_LaMalagueta sobre la "España desordenada" en la que vivimos y las próximas elecciones. Será a las 19:00; no sé todavía si habrá streaming en vivo, mañana lo aclaro, pero se colgará seguro ex post:
cclamalagueta.com/eventos/es…
Me llegan mensajes de personas en las que confío que han puesto en Pangram trabajos suyos de hace 25 años y les ha dado 100% de hechos con IA. O sea, que Pangram también falla.
Antonio Dieguez retweeted
Habrá streaming, me confirman: la llamada se extiende a todos los hispanohablantes.
¡Malagueños! Mañana charlaré con @AstridBarrio en el @CC_LaMalagueta sobre la "España desordenada" en la que vivimos y las próximas elecciones. Será a las 19:00; no sé todavía si habrá streaming en vivo, mañana lo aclaro, pero se colgará seguro ex post:
cclamalagueta.com/eventos/es…
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Otro que se suma a la crítica desde el biologicismo iai.tv/video/consciousness-i…
Muy interesante artículo de sociología de la ciencia acerca de la controversia sobre las teorías de la consciencia
Barberá-Tomás, Signorelli & Diaz-Faes
When theories become movements The controversy in consciousness science from a sociological perspective
nature.com/articles/s41599-0…
Antonio Dieguez retweeted
Thoughts on "Three reasons why AI is not conscious..." by @anilkseth, @De_dicto & Tononi in Nature.
nature.com/articles/d41586-0…
I agree with critics on a mismatch between title and content; it's a "Why we will tend to overestimate the probability..." article. 1/
Antonio Dieguez retweeted
El dilema de matar al bebé Hitler:
Imagina que viajas al pasado y ves a un niño de 4 años ahogándose en un río en Alemania. Un sacerdote (Johann Kuehberger, en un episodio histórico real de 1894) está a punto de salvarlo. Tú sabes que ese niño es Adolf Hitler y que, si vive, será responsable de las atrocidades del Holocausto (unos 11 millones de muertes). ¿Lo salvas o lo dejas morir?
Este estudio introduce un nuevo paradigma experimental llamado el dilema de matar al bebé Hitler para investigar cómo la distancia causal-temporal influye en las decisiones morales. Es decir, cómo cambia nuestro juicio cuando la consecuencia grave de una acción (o inacción) está más lejos en el tiempo y en la cadena causal que la une al resultado.
Lo innovador es que los investigadores varían quién es el niño:
-El propio Hitler (48 años antes del Holocausto).
-El padre de Hitler (101 años antes).
-El abuelo de Hitler (131 años antes).
Es decir, mantienen constante el acto inmediato (salvar o no a un niño que se ahoga) y solo cambian la distancia temporal y causal respecto a las consecuencias futuras.
Los resultados fueron:
En general, la mayoría salvó al niño (73,2 % deontológicos vs. 26,8 % utilitaristas).
A mayor distancia, más gente elegía salvar al niño:
-Condición Hitler (48 años): ≈ 38 % utilitaristas (dejarlo morir).
-Condición padre (101 años): ≈ 21 % utilitaristas.
-Condición abuelo (131 años): ≈ 21 % utilitaristas.
La asociación fue estadísticamente significativa: a más distancia, menos probabilidad de elegir la opción utilitarista, incluso controlando por tendencias utilitaristas personales y variables sociodemográficas.
En resumen, el estudio muestra de forma clara que la estructura temporal y causal de un dilema moral influye de manera sistemática en si priorizamos principios deontológicos o cálculos de consecuencias, y también ofrece una herramienta nueva para investigar esa dimensión a menudo descuidada en la psicología moral.
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Un célebre estudio llevado a cabo por John Ioannidis, un epidemiólogo y profesor de medicina conocido por sus trabajos sobre la fiabilidad de la investigación médica, argumenta que una gran proporción de los estudios científicos, especialmente aquellos con hallazgos llamativos en campos donde se realizan múltiples estudios sobre pequeñas muestras o dimensiones, son propensos a reportar resultados que en realidad podrían ser falsos.[330]
Ioannidis sostiene que varios factores contribuyen a este fenómeno, incluyendo el sesgo de publicación (la tendencia a publicar solo resultados positivos o significativos), la variabilidad en el diseño de los estudios, la calidad de los métodos de investigación, y la flexibilidad en cómo se analizan y se interpretan los datos. Además, señala que cuanto más pequeño es el tamaño de un estudio, mayor es el riesgo de encontrar relaciones que en realidad no existen debido a la variabilidad aleatoria.
Uno de los proyectos de reproducibilidad más sólidos realizados hasta la fecha revela que más del 50 % de las investigaciones preclínicas en oncología no superaron la prueba de replicación.[331]
Esta situación es aún más alarmante cuando se consideran los datos de 2009, donde un pequeño porcentaje de científicos admitió haber falsificado estudios. Aunque el 2 % puede parecer un número pequeño, en el contexto de la ciencia, donde la integridad y la precisión son fundamentales, cualquier incidencia de falsificación es sumamente grave. Además, el hecho de que el 14 % de los encuestados conociera personalmente a alguien que había falsificado resultados subraya que este no es un problema aislado.
Otro problema inherente al conocimiento científico, y que también se retroalimenta de la crisis de replicación, es la incapacidad de estudiar detenidamente todo el nuevo conocimiento que se produce cada día. Básicamente, como ya exploramos en los primeros capítulos, estamos produciendo tanta información que somos incapaces de procesarla: en los últimos veinte años se ha producido la mitad de toda la investigación científica conocida en la historia.[332]
Dicho de otro modo, como civilización hemos depositado una gran confianza en los procedimientos de la ciencia, pero no podemos hacer tanto de lo mismo acerca de sus resultados. Es cierto que la ciencia ofrece, a nivel epistemológico, el conocimiento de mejor calidad, pero no es menos cierto que sigue siendo precario.
Antonio Dieguez retweeted
Si de verdad fue alumno de Mosterín hace 30 años, esta persona corroboraría al fin la famosa y curiosa anécdota de J. Mosterín respecto a Derrida.
Me alegra bastante saber que no es un mito o mero sesgo de mal recuerdo.
La anécdota en cuestión:
sinpermiso.info/textos/una-f…
Otro libro imprescindible para entender la época en que nos ha tocado vivir, tan compleja que no da uno abasto para leer explicaciones.
Antonio Dieguez retweeted
Eso que hace Carla Carmona es parte del verdadero trabajo de un traductor: arqueología textual.
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Más sobre "Leontiel".
Replying to @SanzIrles @PdPagina
Cardos, espinas… sangre brotando… mejores vellones y malos hombres.
Después de leerla, un regusto a tierra, a boca seca, a óxido en las manos. Una sensación de haber entrevisto un pasado muy nuestro.
Una maravilla.
Muy interesante artículo. Yo creo que los argumentos esgrimidos son convincentes.
Spectacular Nature piece on why AI is not conscious and probably will never be.
Three arguments:
1) Intelligence is not consciousness.
Intelligence is about solving problems. Consciousness is about having subjective experiences.
AlphaFold can solve super difficult problems. By contrast, our brains performs complex operations entirely outside awareness.
Problem-solving and consciousness are two separate things.
2. Biology is essential.
Our brains are alive, down to every cell. Their activity is inseparable from the living tissue that produces it.
The idea that consciousness can be reproduced simply by running the right computations on silicon components who do not fight for their life is a very far fetching and, I would add, almost religious, assumption.
3) The physical organization may matter more than the computation.
According to integrated information theory, consciousness requires specific causal relationships between a system’s physical components.
The computer architectures running today’s AI lack this organization.
The comparison with AlphaFold is particularly revealing:
Almost nobody things AlphaFold is conscious, despite its inner working is very similar to an LLM
Why?
Because it does not speak.
LLMs do speak like us and therefore we fall into an illusion:
Since they speak like us, they must be like us.
But this inference is wrong.
LLMs are just a series of matrix multiplications.
They are not conscious, and they will never be.
*
Paper in the first reply
El desarrollo de sistemas de IA capaces de resolver centenares de problemas matemáticos irresueltos (se supone), le da un nuevo significado a aquel lema que apareció en los 70 pintado en un campus californiano: "La tecnología es la respuesta, pero ¿cuál era la pregunta?".

























