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Los Ingenieros Electrónicos y de Control tuvieron orgasmos al ver este video. Precisamente mi tesis de maestría es sobre teoría de control Predictivo y PID óptimo, y este video es oro puro.

🎯 Key Takeaways for quick navigation: 00:00 *🧠 Modelo del Mundo en IA* - La capacidad de las inteligencias artificiales para simular internamente el mundo real, anticipar consecuencias y aprender de simulaciones propias es esencial. - Las IA del futuro podrían utilizar un "modelo del mundo" interno para planificar acciones y predecir resultados antes de actuar, lo que las haría más capaces y potentes con el tiempo. 02:49 *🌐 Construcción del Modelo del Mundo* - Los humanos desarrollan un modelo mental del mundo basado en la percepción sensorial limitada. - La idea es replicar este proceso en agentes artificiales, permitiéndoles tomar decisiones y acciones basadas en un modelo interno de su entorno. 04:23 *🏎️ Aplicación Práctica: Aprendizaje de Conducción* - Para enseñar a una IA a conducir en un entorno simulado, se utilizan redes neuronales para procesar información visual y temporal. - Se entrena un modelo que aprende a prever los próximos estados del entorno virtual, anticipando así las acciones a tomar, como girar a la derecha o frenar. 08:23 *🎮 Simuladores de Mundo y Acción Interactiva* - La clave es ir más allá de simuladores como Sora, que generan vídeos realistas pero no responden a acciones interactivas. - Se busca un modelo que no solo prediga imágenes futuras, sino que también reaccione y planifique acciones específicas en función de las interacciones con su entorno simulado. 10:41 *🧠🎮 Integración Completa: Visión, Memoria y Control* - Se integran módulos de visión y memoria en un controlador neuronal para predecir y ejecutar acciones en un entorno simulado. - El sistema funciona en bucle cerrado, donde las acciones ejecutadas generan nuevos estados perceptivos, permitiendo un aprendizaje continuo y una interacción dinámica con el entorno simulado. 12:57 *🚗 Modelo del Mundo y Aprendizaje Interactivo* - El modelo del mundo en IA se basa en el aprendizaje interactivo, similar a cómo los humanos adquieren conocimiento al interactuar con el entorno. - La interacción con el mundo enriquece el modelo mental a través de experiencias con consecuencias. - El entrenamiento de la IA se beneficia enormemente al usar un modelo del mundo que proporciona información relevante para la tarea. 14:08 *🤔 Impacto de la Información del Modelo del Mundo* - Al quitar información clave del modelo del mundo, como la memoria visual, el rendimiento del controlador decae significativamente. - El controlador necesita información del modelo del mundo para conducir de manera eficaz y planificada, no solo improvisando con la visión actual. - La capacidad de la IA para aprender y mejorar se ve potenciada cuando utiliza información anticipada y simulada del modelo del mundo. 16:31 *🧠 Simulación Mental y Aprendizaje Continuo* - La IA puede simular futuros posibles utilizando su modelo mental del mundo incluso sin acceso al simulador original. - Utilizando predicciones visuales, la IA puede cerrar el ciclo de aprendizaje, generando nuevas acciones y fotogramas imaginarios. - La capacidad de la IA para aprender dentro de su propia simulación mental representa un avance impresionante en el desarrollo de sistemas autónomos. 19:35 *🌍 Aplicaciones Prácticas del Modelo del Mundo* - Proyectos recientes como GAIA demuestran cómo los modelos del mundo pueden aplicarse a la generación de vídeos realistas de conducción autónoma. - Un modelo del mundo potente permite la simulación de diversas condiciones y situaciones, lo que mejora el entrenamiento de IA para enfrentar escenarios reales. - La capacidad de planificar y simular escenarios futuros dentro del modelo del mundo es fundamental para el desarrollo de sistemas inteligentes y robóticos. 26:34 *🔍 Futuro de la Inteligencia Artificial y Modelos del Mundo* - El desarrollo de modelos del mundo es una prioridad en laboratorios como OpenAI, Google, y Meta, con el objetivo de mejorar la inteligencia artificial. - No existe una receta única para desarrollar internamente un modelo del mundo en IA; diferentes enfoques incluyen redes neuronales para visión y memoria, o modelos de lenguaje como GPT-4. - El concepto de modelo del mundo es crucial para el futuro de la IA, permitiendo una planificación y razonamiento más sofisticados. 27:59 *🌱 Emocionante Futuro de la IA* - El desarrollo de modelos del mundo abre emocionantes posibilidades en el campo de la IA, similar a los avances en convoluciones neuronales y redes neuronales de hace décadas. - El potencial de alcanzar una comprensión más humana de la inteligencia artificial se vislumbra a través de los modelos del mundo y sus capacidades de anticipación. - La evolución futura de la IA podría estar impulsada por la capacidad de las máquinas para prever y planificar consecuencias de acciones. 28:53 *🧠 Proyecto V-JEPA: Enseñanza No Supervisada de Modelos del Mundo* - Proyectos como JEPA buscan permitir que la IA aprenda modelos del mundo de forma no supervisada a partir de la observación de imágenes, vídeos y textos. - La capacidad de la IA para desarrollar sus propios modelos del mundo podría ser revolucionaria, ofreciendo un camino hacia IA más generalizada y con mayor capacidad de razonamiento. - El concepto de modelo del mundo podría impactar enormemente en futuros modelos de IA, como GPT-5 o GPT-6, abriendo nuevas posibilidades y desafíos. Made with HARPA AI

Pronto los robots podrán soñar con ovejas eléctricas

Gracias por currartelo tanto 🙌 ... Eres un gran divulgador 🫶

Basta hermano, no me das tiempo a procesar en mi cabeza tu video de hace 2 días... Ya no puedo imaginar más nada... Necesito más memoriaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa

es genial la divulgacion que estas haciendo, justo ayer hable de mi primo de ti y los modelos de mundo, un poco de neurociencia y la sorprendente similitud que tienen las IA y nosotros de entender el mundo y acceder a él

No puedo más que decir, que buen video!!! Sigue con este tipo de videos , haces que lo complejo sea entendible. A ver si un día hablas sobre autogen Autodev combinado con semantic-kernel .

Espectacular video!! Gracias por contenidos de tanta calidad!

espectacular Carlos, como todo el contenido que creas y compartes con nosotros.

¡Gracias! por el trabajo de divulgación con contenido de altísima calidad

Silencio que comenzó mi novela 😅

Es largo, pero léelo, y es interesante (este comentario) Con el ejemplo del coche en 2D del principio, incluso después de practicar mucho, podríamos apagarle la realidad a la IA y ponerla a practicar en su imaginación cambiando el objetivo a uno por ejemplo materialmente más costoso y arriesgado, como implementar árboles y un indicador de cuanto se ha roto el coche en cada choque, después de practicar en el mundo real y coger experiencia, podría practicar en su imaginación para pasar lo más rápido posible cerca de los árboles sin chocarse o haciendo zig zag, ahorrando dinero en el mundo material al chocarse y evitar romper muchos coches

Tremendo vídeo! Saludos

¡Excelente vídeo!. Apuesto totalmente que los "World Models"; será parte fundamental de la arquitectura que necesita la IA actual, para alcanzar el camino a AGI 🤖

Una explicación magistral y tan ilustrativa de los modelos del mundo que sorprende. Sinceramente, con lo visto hecho por Sora y con esta explicación, no me cabe mayor duda que tendremos en GPT-5 lo que Google intentó vendernos con sus videos en el lanzamiento de Gemini, una interpretación real por parte del modelo sobre lo que sucede en el momento preciso 🤯

Que pedazo de video.. gracias por traer todas estas novedades y sus respectivos devates. Saludos desde 🇦🇷

Me recuerda a mí luego de jugar una ronda de "Splatoon 3: La cara del orden". Cuando cerraba los ojos podía ver como mi mente empezaba a simular distintas situaciones del juego, y se veía igual a esas imágenes residuales de la IA con los patrones aprendidos a lo largo de su entrenamiento, dígase, que veía esquealetas y explosiones en todos lados, y duplicados en efecto espejo. Lo mismo me pasó luego de jugar varias horas al Red Dead Redemption 2, pero lo que veía era el Dead Eye y el sombreado rojo en la cabeza de los npc.

Excelente vídeo e interesantísimo tema. Esperando ansioso el vídeo de los modelos JEPA que investiga activamente Yann LeCun.

Un video de los de antes aplicado a lo de ahora. Gran trabajo!

Genial. Por mi formación en Ingeniería de Control, es importante destacar los modelos. En el caso de la IA, los modelos del mundo, permitirán hacer de forma eficiente y en tiempo real acciones de planificación e imaginación con aplicaciones maravillosas por ejemplo en Robótica.

espectacular tu trabajo! sigue asi!

Excelente la explicación, me encanta lo didáctico de tus videos

Hace rato no comento, excelente video, estoy intentando pasarme del desarrollo web al diseño de soluciones con IA para negocios, cada video tuyo me renueva las pilas, grande Carlos ❤

excelente calidad de contenido!

Tu canal es impresionante, te felicito.

Excelente Carlos, 👍👍👍

Un video de excelente calidad, como siempre.

Que buen video hicisteeeeeeee gracias!!!

Gracias por tu trabajo!

La película de la que muestra escenas de un conductor muy joven con un coche rojo, se llama "Baby Driver"... Media hora me he pasado leyendo páginas de Tops de robos con coche, hasta encontrar de qué peli se trataba. Dale like hijo de mala IA!!!

Excelente uso de las animaciones, soy subscriptor por este tipo de explicaciones

Por favor, un video sobre IA's en "matematicas". ¿Acaso estamos cerca de la capacidad de abstraccion?. Gracias Carlos

Buen trabajo 👌

Muchas gracias por su contenido.😊

Mil gracias!

Así creamos la realidad que nos rodea. Recibiendo inputs y realizando predicciones que reflejamos de alguna manera

Si cogiésemos las cámaras onboard de cada coche de F1 (existen) y sus correspondientes telemetrías (también existen esos datos), podríamos hacer una IA que aprendiese a conducir F1 al nivel o mejor que los mejores?

Gracias por compartir tu conocimiento......

Gran vídeo, gran trabajo Gracias

Enhorabuena por tu trabajo, es increíble con la facilidad que explicas conceptos tan complejos. Una duda, con qué programa haces las animaciones de las explicaciones, son muy didácticas. Muchas gracias!

Esto es Model Predictive Control de toda la vida, pero sustituyendo cada uno de los componentes con redes neuronales.

Impresionante!!

Exelente video.....

este video la vaa romper en KZfaq ❤

Excelente video. Saludos.

Eres brillante, Carlos

buen diagrama de control, bien didáctico y fácil de entender

Excelente explicación

Sos un capo carlos! Abrazo!

wow ya me lo esperaba, siempre pensé que sin memoria era imposible que se avance mucho, si en definitiva lo que se intenta simular es una inteligencia humana y tenemos mucha memoria... solo falta un agente autónomo que controle ya que el agente seguimos siendo nosotros, nuestra curiosidad y conciencia.

O sea que si le llenamos internet de videos falsos, también aprenden sobre esa realidad ? Esta difícil la tarea de donde aprender !!! Fascinante todo este tema !!! Cada vez que mas estudio, cada vez entiendo menos

Solo aquello que pudiera complementar es que por ejemplo los juegos arcade en el momento en que tú no jugabas te hacías una presentación del juego haciendo conocer los diferentes momentos más trascendentes del juego

Me ecanta estos videos, me llenan de tanta esperanza por el futuro de la inteligencia artificial

Gracias por hacer videos tan increibles ❤...

O sea, que sirven para generar datos sintéticos y así tener un entrenamiento más completo. Recuerdo haber visto que Tesla está muy metido en eso también

Eres el mejor en esto ❤

Soy ingeniero informático y sigo aprendiendo día a día contigo, gracias

Sorpendente lo que se parece esta estructura de modelos del mundo al cerebro humano real Memoria --> lobulo temporal Controlador --> lobulo frontal Vision --> lobulo occipital

Cada vez más cerca de la app de citas de Hang the DJ.

Excelente Carlos, muy buen video. Gracias! Me remite a pensar en la propuesta de Inferencia Activa de Karl Friston, basada en el principio de energia libre. Hace poco lo escuche a Javier Ideami (@ideami) hablando de esto en una master class alucinante que dio en el Master de IA del IIA.

Qué increíble video

Tu enfoque me parece acertado pero en el caso de generar un modelo del mundo, vistas como un gamer; desde los resultados para un editor de videos con conocimientos básicos ya puede generar una película con pequeñas correcciones, con mejores pronpt se puede corregir los pequeños errores. creo es un avance sorprendentemente para la conducción automática y otras aplicaciones de uso en la vida real.

Hola Carlos, no conocía tu canal hasta hace 2 o 3 meses que me apareció un buen día como recomendación por el algoritmo de youtube. Tampoco por ende conocía de tu persona o existencia, y dicho sea de paso, increíble debido a la cercanía. Yo no sé si a la inversa es así, o dicho de otro modo, si tu tenías conocimiento de mis investigaciones y mi persona con anterioridad al día de hoy. Aunque teniendo en cuenta tu formación y consecución del antiguo título - posteriormente a mi- que ofertaba nuestra querida ulpgc de doble grado en informática y ade y conociendo tu entusiasmo por los papers en IA, supongo que leíste mi "Master thesis disertation" del 2013-2014. Y finalizado este preámbulo te preguntaras, ¿Porqué toda esta turra? Pues bien, por que has minimizado en tu video un paper solamente por ser del 2018. Y sí, todo hijo de vecino sabe que que esto avanza a un ritmo que da vértigo, pero no se debe minimizar o despreciar papers investigaciones por ser "antiguas" porque te puedes estar dejando atrás -queriendo o sin querer- los denominados "trabajos seminales" en un determinado campo o área. Así que aunque me han dicho por aquí en Canarias que conocer mi trabajo en IA, te invito a que lo revisites porque fue una idea seminal llamada Redes Neuronales Dinámicas Quasi-MonteCarlo en la predicción de Series temporales. Todo muy a colación de tu video. Y otro apunte, lo que has divulgado en el vídeo, es una evolución y combinación de algo muy antiguo que es el Q-learning, la teoría de agentes y un poquito de mi trabajo previo. Estamos en contacto si quieres. Porque según veo tenemos los mismos gustos e intereses 😉 y viva Finlandia.

Aqui no hay limites señores, ojala sigan desarrollandose

Grande ❤

Como pervivimos la realidad se llama conciencia, hay autores que clasifican en niveles como el reptil, animal y humano.

Viendo este video aun no entiendo como hay personas que piensa que una IA nunca los va a reemplazar, como programador veo muchos videos de programadores que dicen que una IA NUNCA los va a reemplazar, pero yo pienso que en 5 años muchos habrán cambiado esa opinión.

00:31 Matrix

Hola Basilisco de Roko, TQM.

Me siento un poquito abrumado después de ber este video. Como QC, ewtoy tratando de ponerme ña dia con los skills que debo tener para mi puesto de trabajo. Pero el ritmo al que la IA avanza hace que todo se sienta irreal o inalcanzable 😅

Es como si sé hubiera copiado como aprende el humano. Excelente video.

Esta parte la ví en la IA que había sacado Google hace unas semanas sobre como una IA puede entender y jugar videojuegos en línea con la gente.

La gente está dormida todavía y no saben que openia enseño a gpt a jugar Minecraft un juego con una diversidad de mundos y ahora le hacen un simulador del mundo real, ¿ A dónde creen que va ésto ? Abran lo ojos.

Se realizará un video de las herramientas que se liberaron en el Next24 de Google. Esta impresionante!! Estaría increíble poder analizarlas en este canal...

Hola Carlos, ante todo muchas gracias por todo el trabajo divulgativo que haces, estoy aprendiendo mucho. Voy a ponerme en serio con el tema IA y me gustaría saber si tienes consejos sobre el hardware a utilizar, para tanto procesamiento de datos como imagen. C/GPU, RAM... gracias!

gracias

Como psicopedagogo especialista en el aprendizaje me sorprende enormemente todo esto! Si lograran exportar esos aprendizajes al cerebro e integrarlo en la memoria los procesos de la metacognicion afinarian mucho! Los avances en distintas condiciones y trastornos

Hola buen video.

Estan creando la matrix👏🏻

Buen video

Una de las supestas explicaciones de los sueños es el cerebro que vuelve a simular lo vivido para reforzar aprendizaje ....

Me parece maravilloso todo este avance mostrado en el video, pero que queda la duda si las capacidades de computo del hardware actual esta a la altura para que estos modelos puedan imaginar y predecir escenarios posiblemente peligrosos en décimas de segundos antes de tomar una acción (suponiendo el ejemplo del auto que conduce por la calle). buen video saludos

La memoria "aprendible" en modelos de series temporales, es algo que si o si tiene que estar, rompe con el tamaño fijo de una ventana y recuerda lo que necesita.

Genial, dotaremos de sueños a las maquinas, me encanta.

Solo espero que la IA sea mas competente a la hora de predecir el mundo. Si fuésemos capaces de predecir lo que se viene, nunca habríamos desarrollado hasta este punto la IA. Ya me estoy imaginando una IA paranoica.

Me parece increíble, en la manera cómo cada vez se acercan más a la arquitectura interna humana para ser mejores que nosotros. El paper literalmente lo describe Day dreaming tanto para la IA cómo para nosotros, al rato parecer un sueño.

Me ha explotado la cabeza

Carlos! estoy haciendo un PhD en ciencias de la computacion y tengo un colega trabajando en World Models. Le hablo mucho de tus videos pero el problema es que no habla español :/ estaría muy guapo que metieras subtitulos en ingles! me encantaria poder enseñarle este video

Qué es lo que quiero expresar es que visualmente de las acciones aprende sobremanera inclusive por ejemplo si carro puede aprender de la fórmula a1

Eres un genio

Ahora imagínense que la IA aprenda de observar el mundo de un "Avión" o de un "Futbolista" o de una "Gimnasta" o de un "Soldado..." y por lo tanto puedes tener Modelos MOE, que dependiendo de la situación simularán el mundo que corresponda a esa situación en especifico y por lo tanto el mundo de la robótica tendrá un verdadero futuro.

buah, si es q meterse a youtube y ver un video de dot de hace un min es como DIOOOOOOOOOOOS

ahora puedes tambien darle a un modelo de generación un prompt elegido por la IA misma, para crear un escenario ficticio, y procesar ese escenario para aprender de el. Similar a como los niños imaginan que un palo es una espada y que cazan monstruos en el patio de la casa imaginando que ese patio es un bosque encantado. O llevarlo a un nivel más maduro y hacer que esas acciones también se ejecuten en la mente de la IA en lugar de en el simulador real o en la vida real, permitiendo a la IA planear sus acciones para con escenarios ficticios, o imaginar el contenido de lo que se le está contando de forma auditiva o textual para permitirle conocer mejor el contexto. Incluso podría utilizar su posición actual, deducir donde estará al terminar una micro tarea, e imaginar lo que hará despues para planearlo antes de hacerlo, más que imaginar lo que podría pasar para tomar la acción más informada. cortarle la simulación pero dejar que la IA siga desarrollandose dentro de su propio simulador mental no es imaginar... es soñar :3 se puede decir que la IA de Yo Robot se nos ha adelantado. "Las maquinas ahora pueden imaginar y soñar"

Como se expone en el artículo académico "Language Models Represent Space and Time" por Wes Gurnee y Max Tegmark, todo sistema de AI, al menos los basados en redes neuronales con una complejidad como la de Llama-2-7b, exhiben un modelo del mundo (más claro por ejemplo en Llama-2-70b), pero uno accidental que surgió, o más bien se hizo visible, debido a la mayor "emergencia" a mayor escala. Si estas IAs ya tienen un modelo del mundo, acaso diseñarles modelos del mundo intencionalmente haría que tuviese al menos dos? Uno que "surge" "por emergencia" y otro "deliberado por diseño"? Qué implica todo eso? Supongo que ya veremos.

Eclipse solar 🌘 en México

man me estoy quedando atrás y ya solo me puedo sorprender

Me gustaría saber como quitarle las normas estrictas a seguir que le ponen a estas I.A's.

muy buen video e interesante. Pero me surgen dos dudas: el ejemplo q mencionas sobre la conduccion autónoma en el minuto 22. Esto no lo aplican ya los vehiculos autonomos? . Y lo segundo es q suponemos q todo se va a hacer con buena intencion y qel modelo del mundo q se hace la IA y su imaginacion y planificacion son inocentes. Que ocurre si este modelo del mundo va por mal camino?. habra algun modo de atar en corto estas ias para q no caigan en malas manos?

Básicamente le enseñamos a soñar a una máquina Podrá acarrear algunos problemas el desarrollo tan rapido de la IA y reemplazar algunos labores pero no puedo evitar pensar en lo hermoso que es