Improvisar no es ausencia de estructura; es crear estructura en tiempo real. El contexto se convierte en el instrumento principal
22.02.2026 16:55
👍 0
🔁 0
💬 0
📌 0
Improvisar no es ausencia de estructura; es crear estructura en tiempo real. El contexto se convierte en el instrumento principal
Todo esto lo puedes ver en el último episodio del podcast "Investigando la Investigación". https://www.youtube.com/watch?v=ijohzEwIqI4 #IA #SistemasMultiagente #InvestigandoLaInvestigación #Podcast #Ciencia #IIIA #CSIC #InteligenciaArtificial #TeoríaDeJuegos #Hanabi 🧵 15/15
En la parte final, reflexiona sobre su trayectoria, los momentos que más satisfacción le han dado como investigador y ofrece recomendaciones claras para quienes quieran adentrarse en este tipo de investigación. 🧵 14/15
Carles comparte su visión sobre la evolución de este campo, los retos futuros y el contexto global, con referencias al crecimiento exponencial de la investigación en inteligencia artificial en países como China. 🧵 13/15
Hablamos además de la conexión con la teoría de juegos y la racionalidad, de cuellos de botella técnicos como la comunicación entre agentes, y de cómo los modelos de lenguaje actuales están empezando a ofrecer soluciones en ese frente. 🧵 12/15
En todos estos escenarios es clave el trabajo conjunto con expertos en psicología, sociología o cuerpos de emergencia, lo que refuerza la dimensión multidisciplinar de esta línea de investigación. 🧵 11/15
La charla también aborda aplicaciones prácticas como la simulación de evacuaciones en contextos de emergencia o el uso de realidad virtual para entrenamiento. 🧵 10/15
Este tipo de simulaciones no solo permite mejorar el diseño de agentes más sofisticados, sino también plantear hipótesis sobre el comportamiento humano desde una perspectiva computacional. 🧵 9/15
Un ejemplo especialmente interesante es el uso del juego cooperativo Hanabi como laboratorio para estudiar la teoría de la mente en agentes, es decir, su capacidad para inferir lo que otros agentes saben o creen. 🧵 8/15
Carles explica con detalle cómo su grupo utiliza estos enfoques para simular situaciones sociales reales. 🧵 7/15
Además, hablamos del papel creciente de los modelos híbridos, que combinan grandes modelos de lenguaje con razonamiento simbólico para sortear algunas de las limitaciones actuales. 🧵 6/15
Discutimos también dos enfoques principales para su diseño: los modelos basados en conocimientos, donde las reglas se programan explícitamente, y los modelos basados en datos, donde los agentes aprenden a partir de ejemplos. 🧵 5/15
Durante la conversación abordamos qué es exactamente un agente, cómo se define formalmente y qué implica que tenga autonomía, reactividad, proactividad y una dimensión social. 🧵 4/15
este campo, sobre cómo los sistemas formados por múltiples agentes autónomos pueden ayudarnos a entender fenómenos sociales complejos como la cooperación, el conflicto, las normas o la confianza. 🧵 3/15
Hoy exploramos el estudio de lo social desde la inteligencia artificial, centrándonos en los sistemas multiagente y en la conversación con un referente en el campo. Hablamos con Carles Sierra, investigador del IIIA-CSIC y referente internacional en 🧵 2/15
Cooperación, conflicto, normas y confianza: ¿cómo simularlos con IA? Sistemas multiagente con Carles Sierra (IIIA-CSIC), referente internacional. Hilo. 🧵 1/15
Nature research paper: Phenome-wide analysis of copy number variants in 470,727 UK Biobank genomes
go.nature.com/4qhKvT2
Todo esto lo puedes... https://open.spotify.com/episode/77BNt83aVjvAK790vm95UI?si=a28299ed8b0c453b #Investigación #InvestigaciónExploratoria #InvestigandoLaInvestigación #Podcast #Ciencia #CreaciónSonora #Metodología #CribadoComputacional #InvestigaciónAcadémica 🧵 20/20
En próximos episodios entraré en ejemplos más concretos y compartiré material sonoro como apoyo, entendiendo ese resultado final casi como material suplementario, mientras que el foco principal sigue siendo el proceso investigador. 🧵 19/20
Este episodio sirve además como punto de partida de una nueva línea dentro del podcast, centrada en procesos de investigación exploratoria, especialmente en contextos donde la pregunta y la metodología se definen a posteriori. 🧵 18/20
Estas decisiones, aunque personales, forman parte del resultado de la investigación y pueden ser compartidas y discutidas. 🧵 17/20
También he observado la importancia del caos y la aleatoriedad frente a enfoques completamente deterministas, tanto en la preparación del sistema como en la ejecución. 🧵 16/20
Por ejemplo, he identificado flujos de trabajo que para mí resultan más eficientes, como trabajar con un número reducido de pistas o instrumentos. 🧵 15/20
En ambos casos, sin embargo, existe un proceso sistemático de acumulación de experiencia, reflexión y generación de conocimiento. De esta exploración musical surgen también conclusiones metodológicas concretas. 🧵 14/20
En el cribado de compuestos químicos, la molécula no responde al investigador; en la exploración sonora, el sonido sí lo hace, generando sensaciones que informan el proceso. 🧵 13/20
En este sentido, la diferencia entre una investigación más objetiva y una exploratoria no es la existencia o no de rigor, sino el tipo de señal que se obtiene. 🧵 12/20
Además, el hecho de trabajar con respuestas subjetivas, como ocurre en la investigación sonora, no convierte la investigación en algo arbitrario: esas respuestas forman parte del propio objeto de estudio y proporcionan un feedback relevante. 🧵 11/20
En los contextos exploratorios, la pregunta, la metodología y los criterios de evaluación pueden emerger progresivamente, a medida que el investigador interactúa con el sistema que está explorando. 🧵 10/20
A partir de esta comparación, una de las conclusiones centrales del episodio es que la ausencia de una pregunta de investigación clara al inicio no invalida el proceso investigador. 🧵 9/20
Por otro lado, mi exploración personal en la creación sonora y musical, utilizando herramientas de producción digital desde una posición no profesional y completamente autodidacta. 🧵 8/20