“Muchas de las ideas que buscan desarrollar la inteligencia artificial están mal orientadas”

No lo ve claro. Yann LeCun, cientifico jefe de IA de Meta, a conglomerado empresarial que aglutina compañías como Facebook, WhatsApp e Instagram, ve todava lejano un horizonte en el que las machines puedan pensar de forma parecida a los humans.

De hecho, a decir de verdad, por ahora ni siquiera se acercan a los animals. “Si todavía no hemos consigado que una IA razone como un gato, ¿por qué no empezamos por ahí?”, se ha preguntado en una extensa interview en ZDnet.

The reason for the same has been an article published last June in which, basically, it raises a possible road map for the development of AI in the next few years.

Although at the beginning of the same it is warned that it is not a research article for us, but rather a set of reflections almost written on the fly and sustained in decades of experiences in the development of IA, this caused a certain revue among algunos de los más reputados expertos en IA.

El motivo es que, aunque no se llegaba a explicitar del todo, en muchos de sus planteamientos LeCun proponía poco menos que una enmienda a la totality.

Examining one by one many of the main ways of development of AI, LeCun came to underline the enormous distance that still exists between machines and human beings and the enormous road that remains to be covered before a robot can have a perception humana de la realidad.

Lejos de desmentirlo, el investigador de Meta ha terminado de dar forma a este reflexioni en su charla mantenida con ZDNet: “Vemos muchas afirmaciones sobre lo que debreimos hacer para advance hacia una IA de nivel humano, pero hay ideas que creo que están mal orientadas”.

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“No hemos llegado al punto de que nuestras máquinas inteligentes tengan tanto sentido como un cato, así que, ¿por qué no empezamos por ahí?”.

The question, points out LeCun, no es nada simple. Para empezar, porque por ahora entre muchos expertos cunde la impresión de que tener una AI algo más humana supone completar un inmenso rompecabezas del que todavía missing pieces.

LeCun alludes en este punto, por ejemplo, a GPT-3, el prometedor processor de lenguaje automático trained with deep learning by OpenAI.

“Quienes creen en modelos así creen que si lo are tokenized todo y entrenamos modelos gigantescos para que hagan predicciones a discreción, de algún modo surgirá la IA. No se equivocan en el sentido de que eso puede ser un componente de un futuro sistema inteligente, pero creo que le fastan piezas esenciales”, underlined the expert.

Nor does he have much faith in projects like AlphaZero, a computer program developed by the English AI company DeepMind that has shown a surprising capacity to dominate logical games like chess, el shogiconocido en occidente como ajedrez japonés, y el goel millenario juego de strategy chino.

“Estos programas basan mucho su aprendizaje en la action, en hacer cosas. Pero los seres humanos no aprendemos tanto a base de hacer. La majoja de las cosas las aprendemos observando”, contempla LeCun.

Otras vías de desarrollo le despiertan algo más de esperanza. Es el caso, por ejemplo, de la conducción autónoma, una tecnologia que ve feasible, aunque no del modo en que mucha gente se la está imaginando hoy.

“I think it’s totally possible that we have coches autonomos de nivel 5 [no requieren en absoluto la intervención del conductor] sin necessidad de desarrollar para ellas algo parecido a un sentido comun para las machines, pero para ello vamos a tener que disejar una barbaridad“.

This over-dimensioned self-driving technology, he affirms, will be something as complex and fragile as all computer vision programs that became obsolete with the arrival of deep learning.

Hay que subrayar que la suya no es una voz cualquiera dentro de la industria.

Considered como el padre de las redes neuronales convolutionales, que imitan de manera artificiale el modo en que processa la imagen el cerebro biológico, LeCun es, simplificando mucho, el hombre que enseñó a las máquinas a ver.

He is also, together with León Bottou and Patrick Haffner, one of the main creators of the DjVu image compression technology. Además, desarrolló con el propio Bottou el lenguaje de programming Lush y received el premio Turing en 2019he was considered as the Nobel prize for informatics.

But not even with his own trajectory, marked by decades of more or less successful research and those that have allowed him to advance a good step to automatic learning programs, he invites me to be much more optimistic.

“Hay que dar un paso atrás y reconcer que hemos construido una escalera, pero que lo que queremos es ir la luna, y no hay manera de que the escalera que hemos construido nos lleve hasta there. Basically, lo que digo en mi article es que necesitamos construir rockets. Aunque no puedo dar detalle sobre cómo construirlos, sí que apunto algunos principios básicos”.

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