El auge de la inteligencia artificial ha abierto el debate sobre si esta tecnología llegará a reemplazar por completo a los seres humanos. Frente a esta discusión, Jeff Dean, científico jefe de Google DeepMind, fue claro al señalar que, al menos en tareas no físicas, los modelos actuales ya alcanzan un nivel comparable al de muchas personas.
“En el caso de tareas no físicas, probablemente ya estemos en ese punto, porque la mayoría de las personas no son muy buenas en una actividad aleatoria que nunca han hecho antes”, afirmó Dean en el podcast X, The Moonshot Factory.
El experto explicó que algunos de los sistemas actuales “son bastante razonables en la mayoría de las cosas”, aunque reconoció que aún tienen limitaciones: “Fallan en muchas tareas y todavía no alcanzan el nivel de un experto humano en ciertos campos”.
Para Dean, esa diferencia es clave: “Una cosa es que los modelos puedan igualar o superar a personas promedio en distintas tareas, y otra muy distinta es ser mejores que el mejor experto del mundo en cada una de ellas”.
El conductor del pódcast le preguntó a Jeff Dean qué tan cerca están los modelos actuales de superar a los humanos en la velocidad de sus avances. El científico respondió: “De hecho, probablemente ya estemos cerca de eso en algunos ámbitos”
Dean destacó que “habrá muchos campos en los que la búsqueda y la computación automatizadas podrán acelerar de forma significativa el progreso, tanto científico como en ingeniería”.
“Todas estas cosas serán fundamentales para potenciar lo que podemos lograr como humanidad en los próximos cinco, diez, quince o veinte años”, añadió.
A qué se dedica Jeff Dean en Google DeepMind
Jeff Dean, científico jefe de Google DeepMind y uno de los primeros miembros del proyecto Google Brain, el equipo pionero en el estudio de redes neuronales a gran escala, ha liderado buena parte de los avances en inteligencia artificial dentro de la compañía.
Durante el podcast, Dean habló sobre uno de los principales desafíos actuales: reducir el costo de los modelos más avanzados para que puedan llegar a más personas.
“Quiero dedicar tiempo a descubrir cómo podemos desarrollar modelos increíblemente capaces, pero mucho más eficientes en términos de costos y que puedan ser desplegados para miles de millones de personas”, afirmó.
El científico reconoció que, por ahora, “los modelos más potentes siguen siendo relativamente costosos en términos computacionales”.
Sin embargo, mostró optimismo frente al futuro: “Me gustaría construir sistemas que mejoren mucho en ese aspecto. Tengo algunas ideas en mente que quizá funcionen o quizá no, pero esa es precisamente la belleza de intentar avanzar en una nueva dirección”.
Jensen Huang, inteligencia artificial y programación
A la visión de Jeff Dean se suman otras voces influyentes en la industria tecnológica, como la de Jensen Huang, director ejecutivo de NVIDIA. Durante su participación en la Cumbre Mundial de Gobiernos, junto al Ministro de Inteligencia Artificial de Emiratos Árabes, Huang sorprendió al afirmar que ya no es necesario estudiar programación.
Desde su perspectiva, el papel de la inteligencia artificial es precisamente eliminar esa barrera técnica.
“Durante años, todos los que se han presentado aquí han resaltado la importancia de que los jóvenes se eduquen en informática y aprendan a programar. Pero hoy la realidad es prácticamente la opuesta: nuestra tarea es desarrollar la tecnología de tal manera que la programación no sea una necesidad”, aseguró.
El directivo destacó que en NVIDIA trabajan para que cualquier persona pueda crear soluciones sin necesidad de conocimientos previos en informática. “Ahora, cualquier persona en el mundo puede programar. Esto es lo maravilloso de la inteligencia artificial. Por primera vez, hemos eliminado las barreras tecnológicas”.
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