Ilya Sutskever, exdirector científico de OpenAI y una de las figuras más destacadas en el campo de la inteligencia artificial (IA), hizo una predicción importante durante su intervención en la conferencia NeurIPS en Vancouver. Según Sutskever, la evolución de la IA llegará a un punto en el que el aumento de capacidades de razonamiento hará que las máquinas sean mucho menos predecibles.
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Fin del “preentrenamiento” tradicional
Durante su charla, Sutskever destacó que el enfoque actual de “preentrenamiento” de modelos de IA, basado en la acumulación de grandes cantidades de datos, está alcanzando sus límites. Aunque el preentrenamiento impulsado por datos y potencia de cálculo llevó al desarrollo de sistemas como ChatGPT, lanzado por OpenAI en 2022, Sutskever afirmó que este enfoque está llegando a su fin. Según él, mientras la computación sigue avanzando, los datos no crecen al mismo ritmo, ya que dependen de un recurso limitado: el internet.
“El preentrenamiento tal y como lo conocemos terminará sin lugar a dudas”, aseguró Sutskever ante miles de asistentes. A pesar de este desafío, el experto sugirió que los sistemas de IA podrían superar este obstáculo generando nuevos datos por sí mismos o evaluando múltiples respuestas para seleccionar la más precisa.
Un futuro de IA más inteligente y menos predecible
Sutskever, quien cofundó Safe Superintelligence Inc. en 2023, expuso su visión sobre el futuro de la IA. Según él, en un futuro cercano, las máquinas alcanzarán una superinteligencia capaz de razonar de forma más profunda, al igual que los humanos. Sin embargo, advirtió que este salto hacia una mayor capacidad de razonamiento conllevará un reto importante: la imprevisibilidad.
“Cuanto más razone la IA, más impredecible será”, explicó Sutskever. El razonamiento de las máquinas, que implicará analizar millones de opciones antes de tomar una decisión, hará que sus resultados sean difíciles de anticipar, incluso para los expertos. Este fenómeno ya se observó en el juego de mesa Go, cuando AlphaGo, desarrollado por DeepMind de Alphabet, sorprendió a los expertos con un movimiento enigmático que ayudó al sistema a derrotar a Lee Sedol en 2016.
La IA de ajedrez y el ejemplo de AlphaGo
Sutskever comparó el fenómeno de la imprevisibilidad de la IA con el desempeño de los programas de ajedrez. Aseguró que las IA de ajedrez más avanzadas son impredecibles incluso para los mejores jugadores humanos. Este tipo de imprevisibilidad podría convertirse en una característica común en los sistemas de IA del futuro.
Fuentes: Latinus
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