Desde Meta creen que no se desarrollará una Super IA a corto plazo

El científico jefe de Meta, Yann Le Cun, afirma que puede tardar décadas desarrollar una IA a nivel humano. "La IA actual solo sirve para resumir montañas de texto de forma creativa", afirmó.

Por Eric Nesich

Periodista especializado en Economía y Finanzas

Lunes 04 de diciembre del 2023 a las 10:45 am

El científico jefe de Meta y pionero de la Inteligencia Artiicial (IA), Yann LeCun, cree que los sistemas de inteligencia artificial actuales están a décadas de alcanzar algo parecido a la sensibilidad, más allá de simplemente resumir montañas de texto de manera creativa.

Días atrás el director ejecutivo Jensen Huang de Nvidia, dijo que la IA será “ bastante competitiva ” con los humanos en menos de cinco años, superando a las personas en una multitud de tareas mentalmente intensivas. LeCun dijo que Nvidia tiene mucho que ganar con la moda de la IA. “Hay una guerra de IA y él está suministrando las armas”.

Es más probable que la sociedad obtenga una IA “a nivel de gato” o “a nivel de perro” años antes que la IA a nivel humano, afirmó LeCun. Y el enfoque actual de la industria tecnológica en los modelos lingüísticos y los datos textuales no será suficiente para crear los tipos de sistemas avanzados de inteligencia artificial similares a los humanos con los que los investigadores han estado soñando durante décadas.

“El texto es una fuente de información muy pobre”, dijo LeCun, explicando que probablemente un ser humano tardaría 20.000 años en leer la cantidad de texto que se ha utilizado para entrenar modelos de lenguaje modernos. “Entrena un sistema con el equivalente a 20.000 años de material de lectura, y todavía no entiende que si A es igual a B, entonces B es igual a A”.

“Hay muchas cosas realmente básicas sobre el mundo que la IA simplemente no logra comprender”, dijo LeCun.

Los sistemas de IA multimodales representan la próxima frontera, pero su desarrollo no será barato. Y a medida que más empresas como Meta y Alphabet , corren de atrás al investigar modelos de IA más avanzados, Nvidia podría obtener una ventaja aún mayor, especialmente si no surge otra competencia.

Nvidia ha sido el mayor benefactor de la IA generativa, y sus costosas unidades de procesamiento de gráficos se han convertido en la herramienta estándar utilizada para entrenar modelos de lenguaje masivos. Meta se basó en 16.000 GPU Nvidia A100 para entrenar su software Llama AI.

LeCun también se muestra algo escéptico acerca de la computación cuántica en la cual gigantes tecnológicos como Microsoft, IBM y Google han invertido todos sus recursos. Muchos investigadores fuera de Meta creen que las máquinas de computación cuántica podrían potenciar los avances en campos que requieren un uso intensivo de datos, como el descubrimiento de fármacos, ya que son capaces de realizar múltiples cálculos con los llamados bits cuánticos, a diferencia de los bits binarios convencionales utilizados en la informática moderna.

“La cantidad de problemas que se pueden resolver con la computación cuántica se pueden resolver de manera mucho más eficiente con las computadoras clásicas”, dijo el investigador.