1 comentarios

 
GN⁺ 2024-10-09
Comentarios de Hacker News
  • La base está en https://www.nobelprize.org/uploads/2024/09/advanced-physicsp...
    Parece un premio sobre la red de Hopfield y la máquina de Boltzmann, así que sorprende que Terry Sejnowski, que tuvo un papel importante en esta última, haya quedado fuera

    • Como su nombre aparece en el documento de respaldo, supongo que sí fue considerado, pero podría ser una de esas omisiones lamentables que surgen porque en la historia del Nobel es difícil medir la influencia
    • Me pregunto si esta es la historia de las redes neuronales ampliamente aceptada. Conozco a Rosenblatt y el perceptrón, pero nunca había escuchado que la red de Hopfield o la máquina de Boltzmann ocuparan un lugar tan grande en la historia
      Todas las explicaciones que leí eran matemáticas y se enfocaban en grafos computacionales, incluyendo la magia de la retropropagación. Sinceramente, veo la retropropagación más como una especie de memoización de cálculos intermedios. Esas explicaciones también insistían en evitar expresiones como “sinapsis” y usar términos como “unidades” en su lugar
    • Esta sería la segunda vez, después del Turing Award, que Terry Sejnowski queda fuera
    • Que estas áreas se distingan de manera significativa es más una cuestión de gusto. Hoy está de moda imaginar que existen varias áreas autónomas aunque conectadas entre sí
  • Excelente repaso de carrera de John Hopfield: https://pni.princeton.edu/sites/g/files/toruqf321/files/docu...
    “Como miembro de la Academy, podía publicar esos artículos sin revisión. Eso ya no es así, lo cual es un comentario triste sobre ciertos aspectos de la publicación científica y del fomento de la originalidad”

    • Los miembros de la National Academy todavía pueden elegir esa vía en lugar del envío normal y escoger directamente a los revisores, y la revisión no es anónima
      El contenido de la revisión no se hace público, pero la identidad de los revisores sí se revela después de que se publica el artículo. Así que no es que un miembro pueda decir cualquier tontería, pero sigue siendo un procedimiento muy inusual
  • Esto parece la forma en que la Royal Academy of Sciences reconoce que la investigación en física se ha estancado
    La teoría de cuerdas ha asfixiado la física teórica de altas energías durante casi medio siglo sin mostrar resultados, y muchas otras áreas de la física fundamental también parecen, hasta cierto punto, agotadas

    • Me parece muy inexacto. Más bien se siente como un intento de subirse al tema candente del boom de machine learning/IA
      La física como disciplina en su conjunto no está estancada en absoluto. Se puede argumentar que la física fundamental sí lo está, porque nadie tiene claro cómo diseñar experimentos que distingan entre teorías rivales. Aun así, en los últimos años ha habido avances interesantes, como el trabajo de Jonathan Oppenheim y sus colaboradores
      Además, “física” no es lo mismo que “física fundamental”. La física de sistemas complejos, desde electrones correlacionados y materia condensada hasta galaxias y cosmología, está lejísimos de estar muerta; sigue muy activa
    • Para nada. La física no es solo altas energías y cosmología, y no faltan contribuciones en escalas más pequeñas que merezcan un Nobel. Que deep learning haya quedado como el principal candidato sí resulta realmente extraño
    • En altas energías o física fundamental, siento que quizá hemos llegado al límite de lo que podemos hacer, a menos que podamos acceder a niveles de energía o estados extremos que hoy no es posible producir
      Por lo que he leído, aunque no soy físico profesional, la teoría de cuerdas no se puede comprobar a menos que podamos estudiar agujeros negros directamente o, al menos, construir un acelerador de partículas del tamaño de la órbita lunar. Muchas otras teorías propuestas están en una situación parecida
      También existe la especulación de que el hipotético noveno planeta podría ser un agujero negro primordial capturado por el sistema solar. A partir de las órbitas de cometas y de objetos del cinturón de Kuiper/TNO, se predice un planeta de entre 1 y 5 masas terrestres en el sistema solar exterior distante; un agujero negro de esa masa tendría un tamaño entre una canica y una pelota de golf, pero a una distancia equivalente al radio de la Tierra tendría una gravedad de entre 1 y 5 g
      Si un objeto así realmente existe, estaría dentro del alcance de una sonda espacial y podríamos estudiar un agujero negro, lo que podría dar pistas para resolver el misterio
      Si eso no es posible, quizá convendría más enfocarse en otras áreas de la física más accesibles y con mayor impacto práctico, como superconductividad, física de materia condensada o plasma/fusión
    • A Max Planck también un profesor le dijo que no estudiara física porque “casi todo ya había sido descubierto”. Planck respondió que no quería descubrir algo, sino aprender los fundamentos
    • ¿Y si el próximo gran avance es demasiado complejo como para abordarlo directamente con nuestra forma actual de pensar en matemáticas/física?
      No parece haber ninguna razón para esperar un progreso constante. Por ejemplo, nadie sabe cuánto tomará demostrar la hipótesis de Riemann
  • Esto de verdad huele a desesperación. Y eso da mucha tristeza
    El avance de la física de verdad es clave para la transición de sostenibilidad que tanto necesitamos. En una sociedad normal que valore su propia preservación, no debería hacer falta aferrarse ni a pajitas secundarias para justificar la necesidad de la investigación en física, tanto básica como aplicada
    Deberíamos pensar seriamente si hemos llegado a algún punto crítico que debilita nuestra propia capacidad de actuar en función de nuestros intereses de largo plazo, incluyendo el juego de palabras de nuestra alucinación colectiva. Y aclaro: no pretendo restarle valor a los ganadores

  • Es realmente asombroso que Hopfield haya hecho contribuciones de nivel Nobel en varios campos
    Corrección cinética (bioquímica/biofísica), red de Hopfield (machine learning), transferencia electrónica de largo alcance (física), y mucho más. Qué bueno que por fin haya sido reconocido

  • Desde la perspectiva de alguien con doctorado en física teórica y que ha trabajado en deep learning durante los últimos 4 años, este premio no tiene ningún sentido como premio de física
    Incluso leyendo tal cual el anuncio oficial del comité Nobel, el intento de conectar las redes neuronales con la física se siente bastante forzado. Si uno empieza a preguntarse cuál fue el impacto real en la física, o si el trabajo más importante de Hinton y Hopfield realmente estuvo influido por la física, esa lógica deja de sostenerse
    También es falso decir que premiar investigación en IA tiene sentido porque la física está estancada. La teoría de cuerdas es solo una parte de la física teórica de altas energías, y aunque puede decirse que ha pasado por momentos parecidos a un “invierno de la IA”, muchas otras áreas de la física avanzan rápido y están produciendo resultados interesantes
    El Nobel muchas veces se otorga bastante tarde, así que entre los trabajos de gran influencia de los años 80 todavía hay muchos que no han sido premiados. El microscopio de fuerza atómica es un buen ejemplo
    También es un error mirar solo resultados recientes de algún subcampo y decir “en esta área no hubo nada valioso”. Por ejemplo, incluso si uno descartara por completo la teoría de cuerdas como una ficción, hubo resultados importantes de la física teórica como la creación de la teoría de campos conformes, y nunca fueron reconocidos con un Nobel. Si el premio hubiera ido a otro trabajo importante de física, estaría bien, pero viendo el anuncio de hoy, se siente bastante extraño
    Para cerrar con una broma de un amigo que sigue en física: “Parece que el comité revisó a todos los físicos que dejaron la academia y decidió que cualquier cosa que hagan merece un premio. Después capaz premian a las criptomonedas o al trading de alta frecuencia”

    • Aunque la física no esté completamente estancada, ¿no hará falta cierto grado de autocrítica?
      Entiendo que crear teorías nuevas es importante y gratificante, pero en los últimos 30 años gran parte de la física parece haberse dividido en dos ramas. Una es chocar partículas y analizar datos, y la otra son modelos matemáticos imposibles de refutar
      Si aparece el próximo descubrimiento de “nueva física” que haga posibles mejores chips o propulsión de cohetes, creo que podría recibir un Nobel bastante rápido, como pasó con el mRNA
    • Las redes de Hopfield están mucho más cerca de la física que de la biología. Aun así, estoy de acuerdo en que quienes trabajaron en teoría de campos conformes debieron ser reconocidos antes que Hopfield o Hinton
      También creo que Jim Simons lo merecía. Personalmente, incluso más por su trabajo en RenTec que por la teoría de Chern-Simons
    • El artículo de Hopfield se publicó en la sección de biofísica de Proc. Natl. Acad. Sci., y después salieron montones de artículos sobre spin glass en lugares como Phys Review A. Así que sí hay cierta conexión con la física
  • Acabo de escuchar una entrevista radial en vivo que Hinton dio bastante desconcertado, después de enterarse de la noticia en una pequeña habitación de hotel en algún lugar de California
    El conductor estaba feliz, pero cuando intentó profundizar en por qué le dieron el premio, Hinton empezó a hablar de las preocupaciones sobre la IA, y la entrevista no duró mucho. Su discurso de aceptación podría ser bastante interesante

    • Ojalá diga muchas verdades frente al poder
    • Puede que la obsesión se esté apoderando de Hinton. O tal vez sea una culpa al estilo Oppenheimer
  • El próximo año les tocará a los creadores de Excel. Al fin y al cabo, es una implementación del universo matemático

    • En ese caso, podría aceptar a su predecesor Lotus 123. Si las redes neuronales artificiales merecen un Nobel de física, eso también lo merecería
  • En cierto sentido, tiene lógica que la comunidad de física premie a investigadores de IA en representación propia. Conozco a muchos doctores en física que consiguieron trabajo gracias a la IA y ahora trabajan como científicos de datos
    Bromas aparte, según entiendo, la física está algo trabada porque es difícil experimentar en las fronteras de lo que conocemos. Si es así, también tiene cierto sentido premiar a quienes construyeron herramientas útiles para la física

    • Eso de que “es difícil experimentar en las fronteras de lo que conocemos” aplica sobre todo a la física fundamental
      En muchas áreas de la física aplicada, como materiales, fusión, biofísica o física atmosférica, la principal limitación está en entender sistemas complejos. Estas áreas también son muy importantes socialmente
  • El PDF de “Advanced information” explica un poco mejor la lógica del premio que el comunicado enlazado
    https://www.nobelprize.org/uploads/2024/09/advanced-physicsp...

    • Según la página 10 de ese enlace, partículas fundamentales como el bosón de Higgs solo existen durante un tiempo muy breve después de colisiones de alta energía, y su existencia debe inferirse a partir de la información de trazas y depósitos de energía en grandes detectores electrónicos
      Como las señales esperadas del detector son muy raras y procesos de fondo más comunes pueden imitarlas, se entrenaron redes neuronales artificiales para identificar decaimientos de partículas y mejorar la eficiencia del análisis, haciendo que seleccionaran patrones específicos dentro del enorme volumen de datos del detector generado a alta velocidad
      Leer frases así sin matices me preocupa. Se podrían encontrar expresiones parecidas en la primera detección de ondas gravitacionales de LIGO. Me gustaría que se justificara por qué esto no debería sonar como “hicimos algo entrenado de forma iterativa suponiendo de antemano la conclusión”
      A nivel de confianza social, hay razones suficientes para creer que esos descubrimientos trascendentales son como se reportaron. Aun así, cuando la observación misma es nueva por definición, nunca se ha detectado antes y fuera de la simulación no hay una línea de base de conjunto de prueba previo, me gustaría ver cómo luce la base estadística que garantiza la validez de la observación. Incluso si es muy posible que yo no lo esté entendiendo bien
    • Interesante. En este texto también se menciona junto con ellos a LeCun, Bengio, Schmidhuber y Hochreiter