Este año en Davos se llevó a cabo un notable panel de discusión sobre la inteligencia artificial general o ‘fuerte’, reuniendo a algunas de las mentes más influyentes en el campo.
Moderado por Nicholas Thompson, CEO de The Atlantic, el panel contó con Yann LeCun (científico jefe de IA en Facebook), Kai-Fu Lee (presidente del Consejo Global de IA del Foro Económico Mundial), Andrew Ng (director del laboratorio de Inteligencia Artificial en la Universidad de Stanford), Daphne Koller (catedrática de la Universidad de Stanford y cofundara junto a Andrew Ng de Coursera) y Aidan Gomez (cofundador y CEO de Cohere).
La inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés) tiene como objetivo el desarrollo de sistemas avanzados de inteligencia artificial que no solo igualen, sino que potencialmente superen, la capacidad humana en una amplia gama de tareas cognitivas, incluyendo, por ejemplo, la toma de decisiones éticas y morales.
Contento de estar rodeado de lo que podría considerarse parte del núcleo esencial de la intelligentsia actual en materia de IA, Thompson abrió la sesión con un chascarrillo, señalando que el hecho de que el aforo se hubiera llenado en menos de treinta segundos no se debía en absoluto a él, señalando así la importancia y el tirón mediático de los participantes. Presentó a cada panelista, destacando sus significativas contribuciones a la IA y el aprendizaje automático. Sus diversos antecedentes y el peso de sus contribuciones prometían una discusión rica y multidimensional.
La primera pregunta del panel abordó el futuro ritmo de desarrollo de la IA. Kai-Fu Lee predijo una leve desaceleración pero mantuvo un pronóstico optimista, citando recientes mejoras en la calidad de los modelos. Andrew Ng sugirió que, a pesar de la creciente dificultad de escalar, las innovaciones en áreas como procesamiento de texto, reconocimiento de imágenes y agentes autónomos harían que el progreso se pudiera sentir demasiado acelerado.
Yann LeCun y Daphne Koller destacaron la importancia de los datos, con Koller enfatizando el potencial sin explotar en campos como la atención médica y los vehículos autónomos. LeCun, haciendo una comparación con el aprendizaje humano, discutió las limitaciones de los modelos actuales y la necesidad de nuevas arquitecturas para procesar y aprender de las entradas sensoriales.
La conversación se desplazó hacia el concepto de AGI. Si bien reconocieron los desafíos, panelistas como Aidan Gomez y Andrew Ng expresaron optimismo sobre el potencial de la IA para resolver problemas complejos incluso sin alcanzar la AGI. Kai-Fu Lee enfatizó el valor actual de la IA en aplicaciones comerciales, sugiriendo que la AGI podría ser un objetivo; eso sí, a largo plazo.
Yann LeCun y Daphne Koller participaron en un animado debate sobre si los caminos actuales de investigación de la IA realmente imitan la cognición humana, con Koller cuestionando si la trayectoria actual de la IA llevará a una comprensión genuina de la inteligencia humana.
Una parte significativa de la discusión giró en torno al papel del open source en el desarrollo de la IA. LeCun abogó fuertemente por el open source, argumentando que es esencial para la democratización y el rápido avance de la IA. Sin embargo, surgieron opiniones diversas sobre las tensiones entre el open source y los modelos propietarios, con panelistas como Aidan Gomez y Kai-Fu Lee reconociendo el valor de mantener ciertos desarrollos en privado para fomentar la ventaja competitiva y la innovación.
La parte final del panel se centró en cómo la IA podría contribuir a una mayor igualdad en el mundo. Los panelistas coincidieron en que la clave está en el acceso y la educación, con Andrew Ng y Daphne Koller enfatizando la importancia de la formación en habilidades relevantes para la IA. Kai-Fu Lee resaltó la necesidad de una competencia global e igualitaria, mientras que Aidan Gomez subrayó el acceso a la tecnología como crucial para la igualdad.
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