La IA ha sido un tema de debate durante muchos años y su desarrollo ha sido rápido. Sin embargo, según Yann LeCun, científico jefe de IA de la empresa matriz de Facebook, Meta, la IA aún no es tan inteligente como un perro. Hizo la declaración en el evento Viva Tech en París ayer. Afirma que el nivel actual de inteligencia de la IA no es tan bueno como el de los perros y, por lo tanto, no debe considerarse una amenaza para la humanidad. Esta declaración puede sorprender a muchos, dados los avances en la tecnología de IA. En este artículo, veremos por qué LeCun cree que la IA aún no es tan inteligente como un perro y qué se debe hacer para cerrar la brecha.
¿Qué es la IA?
IA se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Estas tareas incluyen el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas. Los sistemas de IA se pueden clasificar en dos categorías: IA estrecha o débil e IA general o fuerte. La IA estrecha está diseñada para realizar tareas específicas, mientras que la IA general está diseñada para realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar.
¿Por qué la inteligencia de la IA no es tan alta como la de un perro?
A pesar de los avances en Inteligencia de IA, la IA aún no es tan inteligente como un perro, ¿por qué LeCun hizo esta declaración? Según LeCun, los sistemas de IA deben crearse como”sistemas controlables y entrenables”. Esto significa que los sistemas de IA deben diseñarse para aprender de su entorno y adaptarse a nuevas situaciones. Los perros, por otro lado, nacen con la capacidad de aprender de su entorno y adaptarse a nuevas situaciones. También pueden comprender las emociones humanas y responder a ellas en consecuencia.
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Otra razón por la que la IA no es tan inteligente como un perro es que los sistemas de IA carecen de sentido común. El sentido común es la capacidad de comprender el mundo que nos rodea y tomar decisiones basadas en esa comprensión. Los sistemas de IA, por otro lado, carecen de esta capacidad. Solo pueden tomar decisiones basadas en los datos en los que han sido capacitados. Esto significa que los sistemas de IA pueden cometer errores cuando se enfrentan a nuevas situaciones para las que no han sido entrenados.
¿Qué se debe hacer para cerrar la brecha?
Para cerrar la brecha, Los sistemas de IA deben diseñarse para aprender de su entorno y adaptarse a nuevas situaciones. Esto significa que los sistemas de IA deben crearse como”sistemas controlables y entrenables”. Los sistemas de IA también deben diseñarse para comprender las emociones humanas y responder a ellas en consecuencia. Esto requerirá que los sistemas de IA se entrenen en datos que incluyan señales emocionales.
Otra forma de cerrar la brecha es desarrollar sistemas de IA que tengan sentido común. Esto requerirá que los sistemas de IA estén entrenados en datos que incluyan información sobre el mundo que nos rodea. Los sistemas de IA también deberán diseñarse para comprender el contexto de una situación y tomar decisiones basadas en esa comprensión.
Conclusión
La IA aún no es tan inteligente como un perro a pesar de los avances. en tecnología de IA. Estos sistemas carecen de la capacidad de aprender de su entorno y adaptarse a nuevas situaciones. También carecen de sentido común, que es la capacidad de comprender el mundo que nos rodea y tomar decisiones basadas en esa comprensión. Para cerrar la brecha, los sistemas de IA deben diseñarse para aprender de su entorno y adaptarse a nuevas situaciones. También deben diseñarse para comprender las emociones humanas y responder a ellas en consecuencia. Por último, los sistemas de IA deben entrenarse con datos que incluyan información sobre el mundo que nos rodea y el contexto de una situación.
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