Sobre los límites de los LRM o modelos de lenguaje razonadores: el aprendizaje por refuerza los lleva a gran nivel en programación y matemáticas... ¿los llevará en cualquier tarea del conocimiento?
El futuro de la IA me parece impredecible. No creo que nada de lo que ahora especulamos con qué va a pasar se cumpla en el futuro. Lo veo tan claro que creo que las inversiones multimillonarias en IA están haciendo más profundo el agujero y muchas empresas y proyectos acabarán en un estrepitoso fracaso. Quizá estemos en el fin de un comienzo fallido que de paso a otra visión del tema mucho más exitosa
Antonio los modelos de lenguaje, incluso con aprendizaje por refuerzo, están lejos de entender o crear. Estoy muy de acuerdo con la idea de que automatizar tareas no equivale a replicar el conocimiento humano. El reto no es técnico, es entender qué significa realmente comprender.
No creo que con las técnicas actuales, LLM y LRM, se pueda hablar de comprender, el camino pasa por las aproximaciones neurosimbólicas: mezclarlo con semántica, knowledge graphs y cosas así.
La parte de crear, ya no estoy tan seguro. Aunque sea probabilístico, si genera una combinación que antes no existía ¿se puede considerar que crea? Claro, que le faltaría uan parte que aparecía ya en las primeras definiciones de la IA: la "aleatorización consciente"
El futuro de la IA me parece impredecible. No creo que nada de lo que ahora especulamos con qué va a pasar se cumpla en el futuro. Lo veo tan claro que creo que las inversiones multimillonarias en IA están haciendo más profundo el agujero y muchas empresas y proyectos acabarán en un estrepitoso fracaso. Quizá estemos en el fin de un comienzo fallido que de paso a otra visión del tema mucho más exitosa
Antonio los modelos de lenguaje, incluso con aprendizaje por refuerzo, están lejos de entender o crear. Estoy muy de acuerdo con la idea de que automatizar tareas no equivale a replicar el conocimiento humano. El reto no es técnico, es entender qué significa realmente comprender.
No creo que con las técnicas actuales, LLM y LRM, se pueda hablar de comprender, el camino pasa por las aproximaciones neurosimbólicas: mezclarlo con semántica, knowledge graphs y cosas así.
La parte de crear, ya no estoy tan seguro. Aunque sea probabilístico, si genera una combinación que antes no existía ¿se puede considerar que crea? Claro, que le faltaría uan parte que aparecía ya en las primeras definiciones de la IA: la "aleatorización consciente"