Usted trabajaba en IA mucho antes de que los LLM se convirtieran en un enfoque generalizado. Pero desde que estalló ChatGPT, los LLM se han convertido casi en sinónimo de inteligencia artificial.
Sí, y lo cambiaremos. La cara pública de la inteligencia artificial, quizás, esté representada principalmente por LLM y chatbots de varios tipos. Pero los últimos no son LLM puros. Son LLM y también muchas cosas, como sistemas de percepción y códigos que resuelven problemas particulares. Así que veremos a los LLM como una especie de orquestadores de sistemas, un poco.
Más allá de los LLM, hay mucha inteligencia artificial detrás de escena que dirige gran parte de nuestra sociedad. Hay programas de asistencia al conductor en los automóviles, imágenes de resonancia magnética que giran rápidamente, algoritmos que impulsan las redes sociales: todo es inteligencia artificial.
Ha sido franco al argumentar que los LLM solo pueden llevarnos hasta cierto punto. ¿Crees que los LLM están sobrevalorados en estos días? ¿Puede resumir a nuestros lectores por qué cree que los LLM no son suficientes?
En cierto sentido, no han sido sobrevalorados, es decir, son extremadamente útiles para muchas personas, especialmente si escribes texto, investigas o escribes código. Los LLM manipulan muy bien el lenguaje. Pero la gente ha tenido este engaño, o engaño, de que es cuestión de tiempo antes de que consigamos que tengan una inteligencia a nivel humano, y eso simplemente no es cierto.
La parte realmente difícil es entender el mundo real. Ésta es la paradoja de Moravec (un fenómeno observado por el informático Hans Moravec en 1988): lo que es fácil para nosotros, como la percepción y la navegación, es difícil para las computadoras, y viceversa. Los LLM se limitan al mundo discreto del texto. Realmente no pueden razonar ni planificar porque no tienen un modelo del mundo. No pueden predecir las consecuencias de sus acciones. Por eso no tenemos un robot doméstico tan ágil como un gato doméstico, ni un coche verdaderamente autónomo.
Tendremos sistemas de IA que tendrán inteligencia humana a nivel humano, pero no se construirán sobre LLM y no sucederá el próximo año o dentro de dos años. Tomará un tiempo. Hay avances conceptuales importantes que deben ocurrir antes de que tengamos sistemas de IA con inteligencia a nivel humano. Y en eso estoy trabajando. Y esta empresa, AMI Labs, se centra en la próxima generación.
Y su solución son los modelos mundiales y la arquitectura JEPA (JEPA, o “arquitectura predictiva de integración conjunta”, es un marco de aprendizaje que entrena modelos de IA para comprender el mundo, creado por LeCun mientras estaba en Meta). ¿Qué es el discurso del ascensor?
