Yann LeCun: Obstáculos matemáticos en el camino a la AGI 5b1a3r

Yann LeCun es uno de los padres del campo de la inteligencia artificial.

Inventó las redes convolucionales que tan usadas son para visión y actualmente es uno de los mandamases de meta.

Hoy en La Tertulia comentamos una provocadora charla reciente suya donde no deja títere con cabeza.

Yann sugiere que hay que abandonar el aprendizaje por refuerzo y los modelos de lenguaje.

La Tertulia de la Inteligencia Artificial Ya falta menos para la singularidad.

Bienvenidas, bienvenidos a La Tertulia de la Inteligencia Artificial.

Hoy está conmigo Paco Zamora.

Hola, encantado de estar otra vez por aquí.

También está con nosotros Josu Gorostegui.

Buenas tardes, un placer aquí, estar con luz, con todo bien.

Y también está con nosotros Imanol Solano, bienvenido.

Buenas tardes, gracias por invitarme una vez más.

Te refieres a Paco en ese cubo.

Exactamente.

Han pasado ya, han pasado décadas.

Ha pasado mucho tiempo ya.

Y este que os habla Guillermo Barbadillo.

Hoy Imanol nos trae un tema muy interesante.

Es una charla que podéis encontrar en YouTube que se titula Matemática, los obstáculos on the way to human level AI.

Y es una charla que da Yann LeCun, probablemente os sonará.

Yann LeCun está considerado uno de los padres de la inteligencia artificial.

Por ejemplo, yo creo que se podría considerar el inventor de las redes convolucionales.

Él hizo la red LENET para poder leer texto en los códigos postales de las cartas de Estados Unidos.

Y notas bancarias creo también que leían.

Y bueno, ha recibido bastantes premios.

Normalmente en compañía de otros como Geoffrey Hinton también.

Probablemente el mayor de los padres de la inteligencia artificial.

Aunque ahora está un poco advirtiendo del posible apocalipsis de la inteligencia artificial.

Está decepcionado con su hijo.

Está muy decepcionado.

Yann no ve tanto los riesgos.

Pero sí que ha hecho una charla bastante rompedora.

O que un poco se sale de lo establecido.

Tiene algunos pensamientos bastante originales comparados con la visión general.

El hype.

Sí, que tenemos a día de hoy en la inteligencia artificial.

Y en el programa de hoy lo que vamos a hacer es comentar un poco qué cosas de la charla nos han llamado la atención.

Y transmitirlas a vosotros.

Y Manuel, ¿para ti qué serían? ¿Qué aspectos comentarios de la charla? ¿Qué es lo que más interesante te ha parecido? Muchas gracias por la introducción, Guille.

Yann LeCun, entre las muchas cosas que ha aportado en los últimos años, con lo que lo veo más obsesionado o que promueve más.

Es todo este tema de lo que hice el título de este vídeo, que es Human Level AI.

De cómo llegar a una inteligencia artificial que tenga la capacidad de razonar que tendría un ser humano.

Y también lo hace a través de una perspectiva que intenta imitar mucho el cómo pensamos los seres humanos.

Que a lo mejor, la gente que sepa más de estos temas podrá dar una opinión mejor.

A lo mejor no tiene por qué ser el camino a seguir.

Quiero decir, pueden haber muchas otras formas de razonar.

Entonces, una de las cosas con las que yo he visto que introducen muchas otras charlas.

También recuerdo de ver un podcast de, ¿cómo se llama este americano que tiene un podcast muy famoso? Joe Regan, creo que es.

No, Joe Regan no. Uno que es informático.

Lex Freeman. Eso es.

Yo esta charla la he visto y muchos de los...

Hace podcasts cortitos.

Tiene alguno también.

Sí. Y tocaban muchos temas parecidos.

Por ejemplo, una de las cosas que mencionaba aquí en esta charla de Jan LeCun, era una comparación entre las magnitudes de datos que ve un modelo del lenguaje en comparación con un niño de 4 años.

Que yo tampoco sé cómo comparan exactamente lo que ha visto un niño de 4 años.

Pero bueno, así a grosso modo hacen unos cálculos de, bueno, pues teniendo en cuenta cómo ha sido entrenado un niño.