Mis principales conclusiones de @drfeifei: Hace tan solo nueve años, autodenominarse empresa de IA se consideraba perjudicial para el negocio. En 2016, nadie creía que la tecnología funcionaría. Para 2017, las empresas comenzaron a adoptar el término. Hoy en día, prácticamente todas las empresas se autodenominan empresas de IA. 2. La revolución moderna de la IA comenzó con una idea simple pero a menudo ignorada de Fei Fei: los modelos de IA necesitaban grandes cantidades de datos etiquetados. Mientras los investigadores se centraban en sofisticados modelos matemáticos y algoritmos, ella se dio cuenta de que el ingrediente que faltaba eran los datos. Su equipo dedicó tres años a trabajar con decenas de miles de personas en más de 100 países para etiquetar 15 millones de imágenes, creando ImageNet. Este conjunto de datos se convirtió en la base de los sistemas de IA actuales. 3. La eficiencia del cerebro humano supera con creces la de los sistemas de IA actuales. Los humanos funcionan con unos 20 vatios de energía —menos que una bombilla— y, sin embargo, realizan tareas que requieren que los sistemas de IA utilicen enormes recursos computacionales. La IA actual aún no puede hacer cosas que a los niños de primaria les resultan fáciles. 4. Ampliar simplemente los enfoques actuales no será suficiente. Si bien la incorporación de más datos, potencia de cómputo y modelos más grandes seguirá impulsando la IA, aún se necesitan innovaciones fundamentales. A lo largo de la historia de la IA, los enfoques más sencillos combinados con enormes conjuntos de datos han superado sistemáticamente a los algoritmos sofisticados con datos limitados. 5. Las tecnologías revolucionarias a menudo comienzan como juguetes o experimentos divertidos antes de cambiar el mundo. Sam Altman tuiteó ChatGPT con el mensaje: «Aquí hay algo interesante con lo que estamos jugando», y se convirtió en el producto de mayor crecimiento en la historia. Lo que hoy parece un juego podría transformar la civilización mañana. 6. La inteligencia espacial es tan crucial como el lenguaje para las aplicaciones del mundo real. En situaciones de emergencia como incendios o desastres naturales, los equipos de primera intervención organizan las labores de rescate mediante la percepción espacial, la coordinación de movimientos y la comprensión del entorno físico, no principalmente a través del lenguaje. Por ello, los modelos del mundo que comprenden el espacio tridimensional representan la próxima frontera más allá de los chatbots basados en texto. 7. Los robots físicos se enfrentan a retos mucho mayores que los coches autónomos, que tardaron 20 años desde el prototipo hasta su despliegue en las calles y aún no están terminados. Los coches autónomos son cajas de metal que se desplazan sobre superficies planas, intentando no tocar nada. Los robots son objetos tridimensionales que se mueven en espacios tridimensionales, intentando específicamente tocar y manipular objetos. Esto hace que la robótica sea mucho más difícil que la creación de chatbots. 8. Todos tenemos un papel que desempeñar en el futuro de la IA, independientemente de nuestra profesión. Ya seas un artista que utiliza herramientas de IA para contar historias únicas, un agricultor que participa en las decisiones comunitarias sobre la implementación de la IA o un enfermero que podría beneficiarse de la asistencia de la IA en un sistema sanitario sobrecargado, puedes y debes involucrarte con esta tecnología. La IA debe potenciar la dignidad y la autonomía humanas, no sustituirlas; lo que implica tanto utilizar la IA como herramienta como tener voz en su gobernanza.
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