sábado, 02 de mayo del 2026 Fecha
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¿Después de la muerte? ¡Qué cosas!

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Está claro que no losabemos todo, que nuestra imaginación es mucho más grande que el Universo mismo, que los pensamientos no se pueden sujetar, que… que…Y, así podemos seguir hasta el infinito

La Relatividad General y la Cuántica no se quieren juntar

Autor por Emilio Silvera    ~    Archivo Clasificado en General    ~    Comentarios Comments (0)

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Cuando se formula un problema en el que la Cuántica (lo muy pequeño) y la Relatividad General (lo muy grande), se junta, aquello parece explotar y aparecen los dichosos infinitos no se podían re-normalizar.

Tratan de buscar una Teoría del Todo, la que elimine a los infinitos, aquella en la que debe subyacer una Teoría Cuántica de la Gravedad.

¿Será la Teoría de cuerdas la Teoría?

Claro que dicha teoría en sus distintas versiones, que se desarrollaban  en un universo de 10 dimensiones y 11 dimensiones, incluso una de ellas es de 26 dimensiones, y, en nuestro Universo sólo se perciben tres de Espacio y una de Tiempo.

El problema de dicha Teoría de Cuerdas (ahora unificada en la Teoría M), está en que, para verificarla se necesitaría la Energía de Planck, es decir 10 con exponente 19 GeV. Energía que no tenemos ni podremos tener en muchos años venideros.

Que nos querrá decir el número 496 que no deja de aparecer en la Teoría

¿La Conciencia? ¡Qué complejidad!

Autor por Emilio Silvera    ~    Archivo Clasificado en General    ~    Comentarios Comments (1)

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das anteriores

                             

xisten escenarios que te hacen pensar que eres parte de algo grande

  

 

El camino de la razón es ineficaz para intentar analizar el ...7 Grandes Misterios del ser Humano – Mundo Desconocido

                                 Es el enigma más grande del Universo: No sabemos quiénes somos

Desde que tuvimos entendimiento nos hemos preguntado: ¿Quiénes somos? ¿De donde venimos? ¿Hacia donde vamos? ¿Que es la Mente y la consciencia? ¿Surgimos a partir de la “materia inerte” evolucionada?

Autoengaño - Fundación Instituto Spiral

                                                                     Auto engaño y adicciones

            “Nada es tan difícil como evitar el autoengaño” Decía Ludwig Wittgestein

Nuestra estrategia para explicar la base neuronal de la conciencia consiste en centrarse en las propiedades más generales de la experiencia consciente, es decir, aquellas que todos los estados conscientes comparten. De estas propiedades, una de las más importantes es la integración o unidad. La integración se refiere a que el sujeto de la experiencia no puede en ningún momento dividir un estado consciente en una serie de componentes independientes. Esta propiedad está relacionada con nuestra incapacidad para hacer consciente-Mente dos cosas al mismo tiempo, como por ejemplo, estar ahora escribiendo este trabajo para ustedes y al mismo tiempo mantener una conversación sobre el Universo con otros amigos.

 

                         

Muchas y variadas son las opciones que tenemos a nuestro alcance. No pocas veces nos encontramos ante una encrucijada entre la razón y el corazón y nos perdemos sin saber cuál es la decisión correcta. No siempre resulta fácil elegir el camino a seguir y… ¡Es tan importante acertar!

 

                                     Camino Correcto Imágenes Y Fotos - 123RF

 

Otra propiedad clave de la experiencia consciente, y una que aparentemente contrasta con la anterior, es su extraordinaria diferenciación. En cada momento podemos seleccionar uno entre miles de millones de estados conscientes posibles en apenas una fracción de segundo. Nos enfrentamos, pues, a la aparente paradoja de que la unidad encierra la complejidad: el cerebro tiene que afrontar la sobreabundancia sin perder la unidad o coherencia. La tarea de la ciencia consiste en mostrar de qué manera la consigue.

 

                            ConstructivismoConstructivismo

Los últimos pensamientos sobre la mente y la conciencia están centrados en el constructivismo y nos viene a decir que cada cual, se fabrica su propia realidad, y, al hilo de ese pensamiento se me vienen a la mente algunas lecciones de neuropsicología y lo que es la integración bajo tensión, me explico:

 

                                     

Hay quien vive toda su vida dentro de una burbuja

Algunas de las indicaciones más sobresalientes de la ineludible unidad de la experiencia consciente provienen del examen de ciertos fenómenos patológicos. Muchos trastornos neuropsicológicos demuestran que la conciencia puede doblarse o encogerse y, en ocasiones, incluso dividirse, pero que nunca tolera que se rompa la coherencia. Por ejemplo, aunque un derrame cerebral en el hemisferio derecho deja a muchas personas con ese lado del cuerpo paralizado y afectado por una pérdida sensorial completa, algunas personas niegan su parálisis, un fenómeno que se conoce como anosognosia.

 

                                     QUÉ ES LA ANOSOGNOSIA?

                         “Aunque esta palabreja difícil de pronunciar os pueda sonar bastante extraña, y nunca o casi la halláis leído o escuchado, su significado es muy, pero que muy conocido entre los familiares y cuidadores de las personas que sufren demencia tipo alzhéimer.

Y es que la anosognosia es la incapacidad del enfermo para reconocer su propia enfermedad. Ellos consideran que no les pasa nada, que están sanos, que no se despistan ni se olvidan de las cosas, que lo hacen todo en casa, que cuando hay algún fallo la culpa siempre es de los demás.”

 

                                                    "</p

Nada es tan triste como llegar a una edad en la que no tengas la soltura y energía necesarias para valerte por tí mismo. Y, lo peor de todo es cuando se han perdido facultades esenciales, sobre todo, la lucidez mental.

 

                                                 La Conciencia es un gran ¿misterio?

Lo cierto es que, cuando se habla de la Conciencia, entramos en un entramado tan complejo que, la Ciencia no sabe explicar lo que es, y, se echa mano a la Metafísica, es decir, una rama de la Filosofía que trata de explicar las cosas inexplicables mediante conjeturas profundas del pensamiento..

Qué es la conciencia

Siempre ha resultado complicado definir el concepto de conciencia (o consciencia: provienen del mismo origen latino conscientia, “con conocimiento”). La ciencia no tiene medios para estudiar algo que carece de materia o de cualquier tipo de fuerza o energía medible.

La idea evolucionó con el desarrollo de la psicología y la neurofisiología en paralelo con la filosofía. Ésta insistió en el aspecto subjetivo, mientras que las otras dos disciplinas se fijaban en el comportamiento o en propiedades fisiológicas. Cada área de estudio ofrece sus definiciones arbitrarias según su campo de investigación.

 

Conciencia: ¿Qué es? ¿Cómo se desarrolla?

 

El continuo de la conciencia

“La conciencia anida dentro de un continuum entre inconsciencia y diversos niveles de conciencia, dependiendo del grado de inactividad o actividad neuronal del cerebro (el coma constituye el nivel mínimo, la pérdida total de conciencia). El estado de vigilia equivale a la conciencia misma (la autoconciencia), en contraposición al estado fisiológico del sueño.

La conciencia garantiza un proceso continuo de información y adaptación entre nuestro yo subjetivo, nuestro sistema nervioso y nuestro entorno perceptivo.

Además suele diferenciarse entre conciencia sensorial o primaria (seguramente habitual en el mundo animal) y conciencia de nivel superior o metacognición (ser conscientes de nuestra conciencia), que se cree única en la raza humana. Es necesario un cierto nivel de conciencia para poder experimentar sentimientos.”

Lo único cierto es que, lo mismo que nos pasa con la Vida y con tantas otras cuestiones, de la conciencia no tenemos ni la menor idea de donde pudo venir y por qué en nosotros (y, muy probablemente en otras muchas criaturas por todo el Universo).

Emilio Silvera Vázquez

Siempre hemos querido saber quiénes somos

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Personas reunidas en torno a una fogata

Desde los primeros humanos que frotaron dos palos para hacer fuego, hasta los combustibles fósiles que impulsaron la revolución industrial, la energía ha jugado un papel central en nuestro desarrollo como especie. Pero la manera en que la consumen nuestras sociedades también ha creado el mayor reto para la humanidad. Uno que requerirá todo nuestro ingenio para resolver.

 

https://youtu.be/ebDTdHvh4is

                                                                    Profundicemos un poco más

 

Estamos expuestos a muchas cosas y no podemos evitar los cambios que vendrán

En realidad ¿De dónde venimos?

 

El futuro está aquí, y, no se si me gusta

Autor por Emilio Silvera    ~    Archivo Clasificado en General    ~    Comentarios Comments (0)

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                    La próxima frontera de la inteligencia artificial: sistemas que dudan de sí mismos
La próxima frontera de la inteligencia artificial: sistemas que dudan de sí mismos

metadatos – juandon. Innovación y conocimiento

La comunicación del “deep learning” y modelos probabilísticos permiten diseñar algoritmos capaces de lidias con la incertidumbre

                        Inteligencia artificial - Wikipedia, la enciclopedia libre

                                           Máquinas que tomarán las decisiones del Futuro

Avanzamos sin darnos cuenta hacia una sociedad en la que las máquinas tomarán decisiones cada vez más complicadas. De su presencia en tareas altamente automatizables hasta su introducción en las llamadas compañías data driven —gobernadas por datos informatizados—, el potencial de los algoritmos para sustituir el control humano es tan enorme que asusta.

Al margen de los miedos que despierta la posibilidad de que sistemas de inteligencia artificial nos quiten el trabajo —y si permitimos sus virtudes en la medida en que nos simplifiquen la vida—, es vital que, al menos, respondan correctamente y de forma eficiente si les vamos a dejar tomar cierto tipo de decisiones. Porque las máquinas también son susceptibles de equivocarse.

 

El algoritmo de la felicidad Parte 6 de 12 – Blog SoyNeuroMKTInteligencia artificial y educación: guía para las personas a cargo de formular políticas

 

Quienes diseñan sus algoritmos parten de suposiciones basadas en sus propios datos sobre cómo deberían hacerlos funcionar, y estas suposiciones no son siempre acertadas. “Como hemos aprendido de los grandes bancos durante el colapso financiero, los modelos matemáticos basados en suposiciones equivocadas  pueden ser peligrosos cuando depositamos demasiada confianza en sus predicciones sin considerar lo que podría ir mal”, afirma Jennifer Wortman, investigadora senior en Microsoft especializada en aprendizaje automático y economía algorítmica.

  • Afrontando el problema

 

Fotograma de la película 'Yo, robot'
Fotograma de la película ‘Yo, robot’

Pero, ¿Qué pasaría si estos sistemas fueran conscientes de ello? ¿Si supieran que pueden haber cometido un error y fueran capaces de enmendarlo? Una de las ramas más interesantes que se están desarrollando actualmente en aprendizaje automático está destinada a este propósito: que las máquinas puedan lidiar con la incertidumbre. Compañías como Uber o Google ya trabajan en modificar los marcos tradicionales de aprendizaje profundo —más conocido por su denominación inglesa, deep learning— para construir programas de inteligencia artificial que midan su confianza en una decisión para saber cuándo deberían dudar de sí mismos y sean menos propensos a fallar.

 

Google prueba por primera vez su carro que se maneja solo sin asistencia humana | Audiencia Electrónica

“Si un automóvil que se conduce solo no sabe que es capaz de equivocarse, puede cometer un error fatal, y eso puede ser catastrófico”, afirmaba durante un congreso en California Dustin Tran, que trabaja en el desarrollo de este tipo de sistemas en Google. Normalmente, el vehículo reconoce objetos en las imágenes que captura por sus cámaras y estima la distancia a la que se encuentran. Con esta nueva aproximación, calcularía la probabilidad de que sus estimaciones fueran correctas y la de cada una de las posibles consecuencias de sus decisiones, y lo tendría en cuenta antes de actuar.

 

En este sentido, la aplicación de dichas mecánicas también es relevante en ámbitos como la salud, donde los algoritmos podrían determinar la posibilidad de acierto en el diagnóstico de un paciente y sus potenciales respuestas al aplicarle un determinado tratamiento.

Para alcanzar este ideal, que se enmarca como la próxima frontera de la inteligencia artificial —máquinas capaces de realizar labores complejas teniendo en cuenta parámetros de incertidumbre a la hora de establecer sus predicciones— es necesaria la combinación de modelos de aprendizaje profundo con sistemas probabilísticos.

 

El aprendizaje profundo (deep learning) en la optimización de estructuras – El blog de Víctor Yepes

“El aprendizaje profundo es un tipo de machine learning que utiliza redes neuronales. Además de aplicarse en el campo de la investigación, lo emplean Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Netflix, Spotify y Uber para describir con lenguaje natural el contenido de una imagen o para el reconocimiento de voz”, ilustra Francisco Rodríguez Ruiz, investigador en las universidades de Columbia y Cambridge con experiencia en estos sistemas. “Su principal ventaja es que permite modelar relaciones complejas entre entradas y salidas (inputs y outputs)”.

 

 

Por su parte, los sistemas probabilísticos son modelos estadísticos que introducen una serie de parámetros para estimar la incertidumbre. “Esto es particularmente útil a la hora de entender lo que puede pasar. Si el modelo duda de sí mismo, este hecho se reflejará en sus predicciones para que puedan tenerlo en cuenta”, aclara Rodríguez.

Pero estos sistemas no encajan tan fácilmente y su combinación presenta varios retos técnicos en el medio plazo. La complejidad que añade el aprendizaje automático cuando se aplica a modelos probabilísticos dificulta que el cálculo sobre la incertidumbre de los parámetros fijados sea preciso. “Esto representa un problema en aplicaciones en tiempo real donde sea necesaria una respuesta en un período limitado de tiempo”, expone Rodríguez. “Por ejemplo, un vehículo autónomo necesitaría responder a determinados estímulos en cuestión de una fracción de segundo”.

El camino a recorrer se antoja largo y empinado. El tiempo determinará si este enfoque permitirá disfrutar de las ventajas de ambos modelos y desarrollar sistemas cuyas dudas les ayuden a ser más eficientes.