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FUTURO DE LA IA

¡La forma que tomará la IA en el futuro! Yann LeCun en la Cumbre de Acción sobre IA 2025

DSAI by Dr. Osbert Tay
Febrero 2025

En su intervención en el AI Action Summit 2025, Yann LeCun, Científico Principal de IA en Meta, discute el futuro de la inteligencia artificial (IA) y aboga por el desarrollo de IA a nivel humano. Critica los modelos actuales de aprendizaje automático, particularmente los sistemas basados en transformadores, por su incapacidad para replicar la flexibilidad y la inteligencia general que se observa en humanos y animales. A pesar de su éxito en tareas específicas, estos modelos tienen dificultades para comprender el mundo real, razonar y aplicar sentido común. LeCun resalta que la inteligencia humana está impulsada por el conocimiento previo y la capacidad de aprender rápidamente a través de la interacción con el entorno, habilidades que los sistemas actuales de IA carecen.

LeCun propone un cambio hacia lo que llama "Inteligencia de Máquina Avanzada" (AMI), que se centra en crear sistemas de IA que puedan construir modelos mentales del mundo, razonar sobre las acciones y planificar en entornos complejos. Destaca la necesidad de modelos basados en energía, que priorizan minimizar los errores de predicción, lo que permite un razonamiento más eficiente y confiable. También subraya la importancia de la planificación jerárquica en la IA, donde las tareas complejas se descomponen en sub-objetivos más simples, una capacidad que los humanos y los animales poseen de manera natural pero que actualmente es difícil de lograr en la IA.

LeCun presenta la Arquitectura Predictiva de Incrustación Conjunta (JEPA), que aprende representaciones abstractas del mundo en lugar de generar predicciones pixel por pixel. Este método permite una mejor planificación y razonamiento en entornos dinámicos. En conclusión, LeCun aboga por plataformas de IA de código abierto que faciliten la colaboración global, asegurando que el desarrollo de la IA sea accesible para todos y no monopolizado por unas pocas entidades, mientras advierte que el secretismo geopolítico podría frenar el progreso.

• La IA debe alcanzar una inteligencia a nivel humano para crear asistentes virtuales intuitivos y efectivos.

• Los sistemas actuales de aprendizaje automático, incluidos los modelos tipo GPT, carecen de una verdadera comprensión y sentido común.

• La inteligencia humana requiere más que solo procesar grandes cantidades de datos; necesita conocimiento de fondo y capacidades de razonamiento.

• La "paradoja de Moravec" destaca la dificultad que enfrenta la IA al tratar de replicar tareas simples que los humanos y los animales realizan sin esfuerzo.

• Los procesos de aprendizaje de la IA hoy en día son demasiado limitados, dependiendo en gran medida de modelos autoregresivos que son propensos a errores y alucinaciones.

• Es necesario un cambio hacia la "Inteligencia de Máquinas Avanzada" (AMI), enfocándose en el aprendizaje a partir de entradas sensoriales, la memoria y la planificación.

• Los modelos basados en energía (EBM) son más adecuados para el razonamiento similar al humano y la resolución de problemas complejos que los modelos actuales de aprendizaje automático.

• Los sistemas de IA deben construir "modelos del mundo" para entender y planificar acciones basadas en representaciones abstractas del mundo.

• La predicción de video puede servir como una herramienta para que la IA aprenda sobre interacciones físicas, guiando una mejor toma de decisiones.

• Las plataformas de IA de código abierto, impulsadas por la colaboración, son esenciales para avanzar en la IA y satisfacer las necesidades de una población global y diversa.

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