Existen innumerables avances científicos olvidados en los archivos de investigaciones previas, que en su momento fueron descartadas por obsoletas. La próxima frontera quizá no resida en matemáticas o algoritmos completamente nuevos, sino en la síntesis de lo que ya existe. La ciencia avanza al reunir las ideas más plausibles, encadenarlas y descartar el resto, hasta que llega el momento en que esas ideas descartadas vuelven a demostrar su relevancia. La retropropagación surgió de dicha síntesis, basada en la regla de la cadena del cálculo, el descenso de gradiente y las primeras teorías de corrección de errores y sistemas de control. Sin embargo, esa recombinación se convirtió en el algoritmo central del aprendizaje supervisado moderno. El próximo gran avance en IA podría surgir del mismo modo: no por invención, sino por redescubrimiento.
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