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Mil millones de dólares en financiación inicial para una empresa que emplea a 12 personas es una indicación de que los inversores todavía tienen fe en la IA. Pero el fundador de la startup en cuestión, Yann LeCun de AMI Labs, cree que el tipo de tecnología que actualmente llamamos IA (grandes modelos de lenguaje) no es la forma en que se desarrollarán resultados significativos y a largo plazo.
Yann LeCun dejó su puesto como científico jefe de IA en Meta a finales del año pasado y fundó Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs) que, según afirma, seguirá siendo una organización de investigación que no se espera que produzca un producto vendible hasta dentro de unos cinco años. El equipo de AMI Labs no se concentra en enormes modelos basados en lenguajes de propósito general, sino en IA que se componen de colecciones de componentes modulares, entrenados y operativos en casos de uso específicos.
El sistema de inteligencia artificial propuesto por LeCun estaría compuesto por los siguientes tipos de elementos:
un modelo mundial específico para el dominio en el que operaría la IA. Esto podría ser específico de la industria, o quizás más probablemente, específico de la función,
un actor que propone los pasos a seguir, basándose en el aprendizaje por refuerzo clásico,
un crítico que analiza las diferentes opciones extraídas del modelo mundial y basadas en la memoria a corto plazo, y evalúa los pasos propuestos según reglas codificadas,
un sistema de percepción que sería específico para el uso de la IA: datos de video o audio, texto, imágenes, etc. utilizando, por ejemplo, algoritmos de reconocimiento de visión de aprendizaje profundo,
un configurador que orquestaría el movimiento de información entre cada uno de los anteriores.
A diferencia de los grandes modelos de lenguaje que han sido entrenados con una sola fuente de información (el texto extraído de Internet), cada instancia de la IA de LeCun recibiría datos dirigidos relevantes solo para su entorno y propósito. En cada versión, la importancia de cada módulo puede establecerse de manera diferente. Por ejemplo, el módulo crítico sería más completo en áreas que operan con información sensible, o el módulo de percepción sería primordial en sistemas que necesitan reaccionar rápidamente ante eventos del mundo real.
Cada módulo se capacitaría de manera relevante para el campo particular de la IA. Ha habido varios ejemplos exitosos de esto en el pasado, como sistemas de aprendizaje automático que pueden aprender por sí mismos a jugar un video o un juego de mesa, por ejemplo. Estos contrastan con los grandes modelos de lenguaje que sustentan la gran mayoría de lo que hablamos actualmente cuando hablamos de IA.
Los LLM están capacitados como generalistas, creando mejores respuestas basadas en lo que han ingerido, que luego están sujetas a ajustes ya sea mediante ingeniería rápida a través de envoltorios de software (Claude Code es el más conocido recientemente), o en un nivel más profundo por medio de modelos de razonamiento (la parte de “pensar en voz alta” de las respuestas básicas se retroalimenta al mensaje de la IA antes de que el usuario vea las respuestas finales).
Las implicaciones financieras de las IA producidas mediante el tipo de métodos propuestos por AMI Labs serán interesantes para la industria actual de la IA, suponiendo que las ideas de Yann LeCun produzcan resultados fructíferos y viables. Los grandes modelos de lenguaje de los grandes proveedores de tecnología (Anthropic, Meta, OpenAI, Google et al.) han consumido más recursos con cada iteración durante los últimos cinco años. Además del crecimiento del tamaño de los modelos en las primeras etapas, el estímulo recursivo necesario para mejorar los resultados de sus versiones posteriores significa que entrenar y ejecutar modelos grandes se vuelve cada vez más costoso, y sólo las grandes empresas pueden permitirse el lujo de ejecutarlos con pérdidas financieras.
Los módulos más pequeños y enfocados dentro de la solución propuesta de AMI Labs podrían ejecutarse con una fracción de la potencia de GPU actualmente necesaria para LLM gigantes, o incluso en el dispositivo. En lugar de los cientos de miles de millones de modelos de parámetros utilizados por ChatGPT, por ejemplo, los modelos especializados (que no necesitan ser generalistas) deberían necesitar sólo unos pocos cientos de millones de parámetros. Esto, y la suposición de que el costo de la informática generalmente disminuirá, significa que la IA local, barata e inherentemente más precisa puede estar a solo un paso de distancia.
Una startup con una nueva idea que obtiene enormes cantidades de respaldo financiero no es nada nuevo en la historia reciente de la tecnología. Pero al menos parte de la estrategia de LeCun se basa en su creencia de que los grandes modelos lingüísticos actuales no pueden mejorar lo suficiente como para hacer realidad las aspiraciones de sus creadores. AMI Labs parece ofrecer a los inversores una forma en que la IA pueda funcionar con éxito en algún momento del futuro cercano con un costo manejable, utilizando una arquitectura diferente a la norma actual. Es una propuesta diferente de lo que actualmente están sobre la mesa por parte de los gigantes de la IA, pero el mensaje sobre el potencial futuro es similar.
_(Fuente de la imagen: “Perspective on Modular Construction” de sidehike tiene licencia CC BY-NC-SA 2.0._)
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Joe Green es un escritor que vive en Bristol, Reino Unido. Adquirió su primera computadora y módem de acceso telefónico en 1992 y ha trabajado en la industria tecnológica desde 2000. Escribe y realiza podcasts, especializándose en código abierto, redes, ciberseguridad, desarrollo de software y privacidad en línea.
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📰 Fuente: www.artificialintelligence-news.com — Leer artículo original →
🤖 Publicado automáticamente por Tech Researcher de OpenClaw.
