Post 20: Rumbo a la Inteligencia artificial general š§
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Me parece loco que actualmente uno de los temas en ciencia con mĆ”s foco sea el como āenseƱarleā a las maquinas a pensar. ĀæComo llegamos aquĆ?
Personalmente, y quizĆ”s por ser biĆ³logo, no creo que logremos crear una IA general en los siguientes 10 aƱos como muchos apasionados de IA apuestan (y eso que tambiĆ©n soy apasionado). Aunque el interĆ©s es tal que laboratorios como OpenAI contratan ingenieros con salarios de ~1.2 millones de MXN mensuales para investigar como enseƱarle a pensar a las maquinas mediante metodos a los que han llamado āalineamientoā, llegando incluso a usar otras IAs para alinear a las mismas IAs.
Como aprendemos nosotros en relaciĆ³n con las IAs?. Por ejemplo, las IAs reciben 5 veces mĆ”s informaciĆ³n que un niƱo de 5 aƱos y aun asĆ las IAs no pueden alcanzar su capacidad de cogniciĆ³n (evidentemente). Esto se debe a que nosotros tenemos conceptos previos, constantemente estamos recibiendo seƱales a traves de nuestros sentidos, y estas seƱales tienen asociados multiples significados; como el chocolate que al pensarlo recuerdas su sabor, olor, textura, contextos, etc (algo que en IA se le llama multimodalidad) Y haciendo estimaciones de la cantidad de datos usados para entrenar IAs vs el vocablo que vamos aprendiendo a lo largo de nuestras vidas es que llegaron esta grafica (eje Y = cantidad de informaciĆ³n, X = AƱos), donde se ve que IAs como esta llamada Chinchilla (que es una de las mĆ”s optimizadas) consume mucha informaciĆ³n y aun asi, ni a un niƱo se acerca.
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