Gabriel León
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La tarea completa le tomó una semana entera de arduo trabajo.
La solución técnica es elegante en su brutalidad.
Las neuronas no ven el juego, no reciben imágenes.
Reciben señales eléctricas codificadas con información del entorno.
Distancia a las paredes, posición de los enemigos, orientación en el espacio.
Cada electrodo del arreglo corresponde a una coordenada o a un tipo de información.
Cuando aparece un enemigo a la izquierda, se estimula una región específica del chip.
Cuando el pasillo se estrecha, otra región recibe una señal diferente.
Y las respuestas colectivas de las neuronas se traducen en acciones.
Girar, avanzar o disparar.
El resultado no gana torneos.
Las neuronas cometen errores que ningún jugador humano cometería.
Caminan contra paredes, disparan al techo y se desorientan en pasillos simples.
Pero hacen algo más que disparar aleatoriamente.
Y lo más notable, aprendieron más rápido de lo que aprendieron los sistemas convencionales de Machine Learning.
sin millones de parámetros, sin conjuntos de datos masivos, sin semanas de entrenamiento, solo neuronas vivas respondiendo a estímulos eléctricos.
No es solo una demostración de que algo curioso funciona, es evidencia de un aprendizaje adaptativo en sistemas biológicos reales, operando de una manera que los sistemas de silicio no logran replicar.
La pregunta que nadie puede responder todavía, y que sería absolutamente irresponsable pretender que sí, es ¿qué está experimentando ese conjunto de neuronas mientras juega?
Si hay algo que se parezca a algo.