La inteligencia artificial es uno de los temas más interesantes del momento y, recientemente, Yann LeCun, líder de IA en Meta, ha dejado claro que sistemas como ChatGPT no podrán superar la inteligencia humana. LeCun, conocido por estar entrenado con enormes cantidades de texto, cree que esto no desarrollará una lógica avanzada ni una comprensión del mundo.
Para ello, LeCun propone un enfoque diferente al de los modelos de lenguajes grandes (LLM). La principal apuesta de este investigador está en la “modelado mundial”. Pero ¿de qué se trata este nuevo paradigma de la IA?
En primer lugar, es una buena idea tener en cuenta ¿Quién es Yann LeCun?, ya que no se trata de un investigador de IA cualquiera. LeCun es un informático que en 2018 recibió el Premio Turing, el máximo galardón en informática, por sus contribuciones a la inteligencia artificial.
Además, LeCun es uno de los “padres” de la Aprendizaje profundo tal como lo conocemos hoy y fue responsable de modelar redes neuronales convolucionales (CNN). Las CNN se utilizan hoy en día en infinidad de aplicaciones, entre las que destacan los vehículos autónomos o la detección de objetos extragalácticos. De hecho, recientemente discutió con Elon Musk respecto a CNN, pues el polémico millonario cree que ya son inútiles (gran error).
Bueno, LeCun es una autoridad en el mundo de la IA y tanto el equipo de desarrollo de Meta como Mark Zuckerberg lo saben. Es por eso que actualmente lidera los esfuerzos de la empresa para crear una inteligencia artificial general (AIG). Los AGI son sistemas que van más allá de lo mostrado hasta ahora por LLM como ChatGPT. Esto se debe a que buscan formar un agente con la capacidad de comprender, aprender y aplicar el conocimiento de manera humana.
El problema de los LLM como GPT, Gemini o Alphabet es que están condicionados a la información (normalmente solo texto) con la que se entrenan. De esa forma, sus respuestas están predeterminadas por lo que han leído previamente, sea correcto o no, ya que hemos visto que los LLM se equivocan en todo tipo de cosas. Podemos mencionar el caso del pegamento para pizza que recomendó utilizar la IA de Google.
La “conformación del mundo”
Para superar este condicionamiento, LeCun propone el “modelado mundial”o modelado mundial. La clave detrás del modelado mundial es la capacidad que se busca para Desarrollar una comprensión profunda y dinámica del entorno físico y social. donde se encuentra el agente inteligente. Este enfoque busca imitar la inteligencia de humanos y animales.
Entre las muchas diferencias que tiene la modelización del mundo con el LLM está que no sólo se responderían las preguntas en base a datos ya existentes (texto en Internet o libros), sino que el razonamiento se desarrollaría de forma autónoma y efectiva. Eso es, más o menos, lo que se busca para AGI.
El caso es que quieren crear máquinas que aprendan de la experiencia, como niños. Además, tendrían memoria persistente para recordar información relevante, planificación jerárquica y comprensión de la física del mundo. Sin embargo, LeCun y Meta no son los únicos contendientes en el modelado AGI.
Como es natural pensar, los primeros contendientes son los LLM. OpenAI y Google presentan continuas mejoras en sus sistemas de generación de textos, mostrando incluso cierto grado de razonamiento. DeepMind, por su parte, apuesta más por el aprendizaje por refuerzo, utilizando técnicas como entornos simulados e incluso videojuegos, para que los agentes aprendan a interactuar con su entorno.
El modelado del mundo por el que apuesta Meta es una opción más. Aunque LeCun piensa que Podría llevarnos al menos una década crear algo similar a un AGI, la tecnología cambia constantemente. Quizás en un par de años encontremos el clavo para acelerar el proceso, o no. En cualquier caso, 10 años no parece tan lejos del “verano de la IA”.
