Inteligencias
Inteligencias está en plural porque la mente humana ya no basta como molde. Aquí entran modelos de lenguaje, aprendizaje por refuerzo, sistemas bioeléctricos, biobots, redes neuronales interpretables, cerebros colectivos y máquinas que aprenden por escala.
El eje no pregunta solo si una IA “piensa”. Pregunta cuántas formas de resolver problemas, perseguir metas, adaptarse y producir conducta inteligente caben bajo una misma palabra.
Clusters principales
- IA moderna y escala. lección amarga, aprendizaje por refuerzo, leyes de escalamiento en IA, calidad de datos y Richard Sutton.
- Interpretabilidad de modelos. interpretabilidad mecánica, neurona, característica, circuito, superposición, alucinación y Chris Olah.
- Alineamiento y valores. función de utilidad, ley de la variedad requerida, W. Ross Ashby, dilema del prisionero, mierdificación y zorros y erizos.
- Cognición basal y vida artificial. cognición basal, Michael Levin, biobots, autoorganización y endosimbiosis.
- Inteligencia colectiva. cerebro colectivo, evolución cultural y transmisión cultural acumulativa.
Entradas recomendadas
Para empezar: lección amarga, interpretabilidad mecánica, cognición basal, función de utilidad, biobots y cerebro colectivo.
Ensayos madre
- La lección amarga: cómputo, escala y aprendizaje como lección incómoda de la historia de la IA.
- ¿Qué dicen las máquinas?: interpretabilidad mecánica, circuitos y alucinaciones en modelos de lenguaje.
- Neurobots: células, redes neuronales y cognición basal en sistemas vivos reensamblados.
- Dioses, mascotas y centauros: futuros posibles de la relación humano-máquina.
Minilabs
- Somos pasajeros: cuatro voces sobre futuros de la IA.
- La función de utilidad: ajuste de valores y tensiones de alineación.
Puentes
Inteligencias conversa con Humanos cuando una herramienta cognitiva cambia cómo aprendemos; con Evolución cuando una forma de organización cruza umbrales; y con Tierra cuando la cognición deja de ser solo cerebral o solo humana.