El jefe de Meta AI, Yann LeCun, se muestra escéptico sobre AGI y la computación cuántica

El científico jefe de Meta y pionero del aprendizaje profundo, Yann LeCun, dijo que cree que los sistemas de inteligencia artificial actuales están a décadas de alcanzar algo parecido a la sensibilidad, equipados con sentido común que pueda impulsar sus habilidades más allá de simplemente resumir montañas de texto de manera creativa.

Su punto de vista contrasta con el de NVIDIA El director ejecutivo Jensen Huang, quien recientemente dijo que la IA será “bastante competitiva” con los humanos en menos de cinco años, superando a las personas en una multitud de tareas mentalmente intensivas.

“Conozco a Jensen”, dijo LeCun en un evento reciente que destacó el décimo aniversario del equipo de investigación fundamental de IA de la empresa matriz de Facebook. LeCun dijo que NVIDIA El CEO tiene mucho que ganar con la moda de la IA. “Hay una guerra de IA y él está suministrando las armas”.

“[If] “Si crees que AGI está de moda, más GPU tendrás que comprar”, dijo LeCun, sobre los tecnólogos que intentan desarrollar inteligencia artificial general, el tipo de IA a la par con la inteligencia a nivel humano. Mientras los investigadores de empresas como OpenAI continúen con sus En busca de AGI, necesitarán más chips de computadora de Nvidia.

Es más probable que la sociedad obtenga una IA “a nivel de gato” o “a nivel de perro” años antes que la IA a nivel humano, dijo LeCun. Y el enfoque actual de la industria tecnológica en los modelos lingüísticos y los datos textuales no será suficiente para crear los tipos de sistemas avanzados de inteligencia artificial similares a los humanos con los que los investigadores han estado soñando durante décadas.

“El texto es una fuente de información muy pobre”, dijo LeCun, explicando que probablemente un ser humano tardaría 20.000 años en leer la cantidad de texto que se ha utilizado para entrenar modelos de lenguaje modernos. “Entrena un sistema con el equivalente a 20.000 años de material de lectura, y todavía no entiende que si A es igual a B, entonces B es igual a A”.

“Hay muchas cosas realmente básicas sobre el mundo que simplemente no logran comprender mediante este tipo de entrenamiento”, dijo LeCun.

Por lo tanto, LeCun y otros ejecutivos de Meta AI han estado investigando intensamente cómo los llamados modelos transformadores utilizados para crear aplicaciones como ChatGPT podrían adaptarse para trabajar con una variedad de datos, incluida información de audio, imagen y video. Se piensa que cuanto más puedan descubrir estos sistemas de inteligencia artificial los probables miles de millones de correlaciones ocultas entre estos diversos tipos de datos, más potencialmente podrían realizar hazañas más fantásticas.

Algunas de las investigaciones de Meta incluyen software que puede ayudar a enseñar a las personas cómo jugar mejor al tenis mientras usan las gafas de realidad aumentada Project Aria de la compañía, que combinan gráficos digitales con el mundo real. Los ejecutivos mostraron una demostración en la que una persona que usaba gafas AR mientras jugaba tenis pudo ver señales visuales que le enseñaban cómo sostener correctamente sus raquetas de tenis y mover los brazos en perfecta forma. Los tipos de modelos de IA necesarios para impulsar este tipo de asistente de tenis digital requieren una combinación de datos visuales tridimensionales además de texto y audio, en caso de que el asistente digital necesite hablar.

Estos sistemas de IA multimodales representan la próxima frontera, pero su desarrollo no será barato. Y a medida que más empresas como Meta y la matriz de Google Alfabeto Al investigar modelos de IA más avanzados, Nvidia podría obtener una ventaja aún mayor, especialmente si no surge otra competencia.

Nvidia ha sido el mayor benefactor de la IA generativa, y sus costosas unidades de procesamiento de gráficos se han convertido en la herramienta estándar utilizada para entrenar modelos de lenguaje masivos. Meta se basó en 16.000 GPU Nvidia A100 para entrenar su software Llama AI.

CNBC preguntó si la industria tecnológica necesitará más proveedores de hardware a medida que Meta y otros investigadores continúen su trabajo desarrollando este tipo de modelos sofisticados de IA.

“No lo requiere, pero sería bueno”, dijo LeCun, añadiendo que la tecnología GPU sigue siendo el estándar de oro cuando se trata de IA.

Aun así, es posible que los chips de computadora del futuro no se llamen GPU, afirmó.

“Lo que esperamos ver surgir son nuevos chips que no son unidades de procesamiento gráfico, sino simplemente aceleradores neuronales de aprendizaje profundo”, dijo LeCun.

LeCun también se muestra algo escéptico acerca de la computación cuántica, que gigantes tecnológicos como microsoft, IBMy Google han invertido todos sus recursos. Muchos investigadores fuera de Meta creen que las máquinas de computación cuántica podrían potenciar los avances en campos que requieren un uso intensivo de datos, como el descubrimiento de fármacos, ya que son capaces de realizar múltiples cálculos con los llamados bits cuánticos, a diferencia de los bits binarios convencionales utilizados en la informática moderna.

Pero LeCun tiene sus dudas.

“La cantidad de problemas que se pueden resolver con la computación cuántica se pueden resolver de manera más eficiente con las computadoras clásicas”, dijo LeCun.

“La computación cuántica es un tema científico fascinante”, dijo LeCun. Está menos claro acerca de la “relevancia práctica y la posibilidad de fabricar computadoras cuánticas que sean realmente útiles”.

Mike Schroepfer, miembro senior de Meta y exjefe de tecnología, estuvo de acuerdo y dijo que evalúa la tecnología cuántica cada pocos años y cree que las máquinas cuánticas útiles “pueden llegar en algún momento, pero tiene un horizonte temporal tan largo que es irrelevante para lo que estamos haciendo”. “.

“La razón por la que iniciamos un laboratorio de IA hace una década fue que era muy obvio que esta tecnología será comercializable en los próximos años”, dijo Schroepfer.

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