22 de diciembre de 2023

Guilermo Garza

Como un apasionado de la inteligencia artificial, me emocioné al descubrir el documento “Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023”.

Este paper me parecio muy bueno pues toca temas cruciales como los desafíos aún no resueltos en la inteligencia artificial, la enigmática naturaleza del deep learning, la necesidad de modelos interpretables, el impacto de los Transformers y el futuro de la academia en esta área. Estos puntos ofrecen una visión integral y accesible sobre el rumbo actual y futuro del deep learning, una tecnología que está modelando nuestro mundo.

Desafíos sin resolver en AI: A pesar de los avances, hay problemas fundamentales que aún necesitamos abordar. ¿Cómo podemos hacer que las máquinas realmente “entiendan”?

1. El enigma del deep learning: Estos modelos son poderosos, pero ¿por qué funcionan tan bien? Aún estamos en el proceso de desvelar este misterio. En mi opinión uno de los elementos principales de este reto conlleva poder describir con “reglas” lo que significa tener una conciencia, se imaginan poder parametrizar lo que implica ser consiente de ti mismo, de tu entorno, de tu naturaleza y de tu rol en el mundo?
2. La importancia de la interpretabilidad: Es esencial tener modelos que no solo sean efectivos, sino también comprensibles. Llevamos décadas debatiendo en un marco legal cuál es la responsabilidad del algoritmo en su toma de decisiones, el clásico ejemplo es lo que esperas que un auto autónomo haga ante un inminente accidente involucrando a un niño, adultos mayores y un autobús lleno de personas. Si no hay forma de evitar una fatalidad, que decisión debe tomar el AI? esa decisión en qué se basa?
3. El auge de los Transformers: Estos modelos están marcando una diferencia significativa, pero ¿serán la solución a largo plazo? Actualmente esta forma de analizar ya tiene todo un reto tanto energético como en procesamiento con “apenas” unos cientos de millones de usuarios, somos 8 billones de humanos, ¿Cómo vamos a llevar esta tecnología a las masas?
4. El papel de la academia: ¿Cómo se adaptará la academia a estos rápidos desarrollos tecnológicos? hablo desde la forma en la que educamos y hasta la forma en la que investigamos. Si comparamos la velocidad en la que un niño aprende cosas en un año contra lo que ha mejorado Chatgpt en ese mismo lapso, claramente hay evidencia de una velocidad nunca antes vista en tecnología, la academia cómo se va a adaptar? hoy más que nunca necesitamos reinventar las profesiones y el rol del investigador

Reflexionar sobre estos temas nos ayuda a comprender mejor hacia dónde se dirige el campo del deep learning pero sobre todo, hacia dónde va el mundo.

Yo soy partidario de los Co-Pilots, o sea, no creo que las AI van a remplazarnos, creo que van a ayudarnos a mejorar, pero para que eso suceda tenemos que evolucionar como sociedad, se han detenido a pensar qué futuro le depara a la humanidad si una AI llegara a ser más “inteligente” durante siglos nos hemos adaptado a depredadores, cambios climáticos y un sin fin de contratiempos y siempre hemos sobrevivido por nuestro intelecto, nunca nos hemos enfrentado a “algo” más inteligente que nosotros ¿Qué opinan al respecto? ¡Me encantaría leer sus comentarios!

[Fuente: Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023]

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