El jefe de IA de Meta: los LLM podrían no alcanzar nunca la inteligencia humana

Habilidades como el lenguaje y las matemáticas de los seres humanos emergentes establecieron el estándar de inteligencia general desde el principio. Por el contrario, Yann LeCun, director de IA y también del otro bando, no cree que dicha inteligencia general pueda alcanzarse en un futuro próximo. LeCun mencionó la incertidumbre de la inteligencia artificial de la humanidad durante un evento reciente en el Centro de Ingeniería de Londres, ubicado en Europa. Además, destacó la incongruencia entre las capacidades de la persona y la inteligencia artificial.

Escepticismo respecto a la IAG

LeCun considera la cuestión de la IA general con inquietud, creyendo que esta inteligencia humana, sumamente compleja, representa un gran obstáculo. En lugar de eso, apoya la idea de una IA similar a la humana, que, sin embargo, considera un objetivo ambicioso. LeCun señala cuatro desafíos cognitivos innatos interconectados: la planificación, la retención permanente de recuerdos y el conocimiento del mundo, que los enfoques actuales de la IA ignoran.

El modelo lingüístico extenso es el principal blanco de la acusación de LeCun. Modelos como LLaMA de Meta, GPT-3 y Bard de OpenAI y Google, respectivamente, muestran un dominio impecable del lenguaje, pero su conocimiento permanece estático (es decir, el aprendizaje basado en texto impide una mejor comprensión de la realidad). LeCun afirma que el texto se representa como la vasta cantidad de datos estructurados y organizados, pero las experiencias físicas son cualitativamente distintas de los textos y se sitúan en el otro extremo del espectro.

El caso contra el hecho mental de los LLM

Lecun opina que la competencia lingüística de los LLM no implica la autenticidad de la inteligencia, ya que se les ha negado el lujo de la experiencia, la base de conocimientos existente y los misteriostracde la vida real. Este es el punto clave que enfatiza: bajo su actual arquitectura de aprendizaje basada en texto, la IA no podría actuar como los humanos, a menos que la IA comience a cambiar radicalmente su principio de aprendizaje; seguirá siendo imposible lograr una IA que pueda comprender y ejecutar idiomas como lo hacen los humanos. LeCun afirma que debería haber un cambio hacia una nueva línea de enfoque que se ocupe principalmente de sistemas de IA orientados a objetivos que deriven conocimiento a través del mundo real en lugar de solo datos textuales.

Si bien las metodologías centradas en el texto ofrecen una alternativa, LeCun propone la idea de una «IA basada en objetivos», con la directiva de cumplir objetivos definidosdefihumano para las máquinas. Estos sistemas aprovechan la información sensorial y los datos de vídeo para constituir un «modelo de mundo» superior, mediante el cual la planificación y la toma de decisiones posteriores pueden centrarse en un conjunto de opciones disponibles. Poder usar lo aprendido y comprender las consecuencias de sus acciones implica que las máquinas de Inteligencia Artificial con motivación basada en valores pueden abordar tareas más complejas con mayor rapidez.

Navegando por la evolución de la IA: la perspectiva de Yann LeCun

LeCun planteó este hecho sin, sin embargo, rechazar la idea de superar gradualmente la inteligencia humana, señalando que en tal proceso no se deben sobreestimar los plazos. Subraya la necesidad continua de que la investigación y el desarrollo de la IA se esfuercen por superar el punto intermedio entre las aplicaciones actuales y el asombroso concepto de la inteligencia artificial.

El hecho de que la postura de Yann LeCun contra la IA Generalizada (IAG) sea contraria a la filosofía inductora de la IA y a los futuristas contradice la concepción predominante sobre la evolución de la IA. Si bien LeCun reconoce las limitaciones de los LLM, promueve el uso de la IA para resolver objetivos específicos y, con ello, ofrece una visión compleja del camino hacia una inteligencia a nivel humano. Dado que los debates sobre el futuro de la IA siguen surgiendo, las opiniones de LeCun deberían plantear preguntas introspectivas sobre los matices subyacentes.