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¿Está la inteligencia artificial atrapada en una rutina?
No se deje engañar por todo el dinero que se invierte en proyectos de inteligencia artificial en estos días. El exjefe del laboratorio de inteligencia artificial de Uber, Gary Marcus, advierte que el campo no se está moviendo tan rápido como mucha gente piensa.
Hablando en Revisión de tecnología del MIT En la conferencia EmTech Digital de San Francisco esta semana, Marcus dijo que la obsesión actual con el aprendizaje automático estadístico, combinada con el enfoque a corto plazo de las empresas que están invirtiendo en IA, estaba limitando el progreso hacia la inteligencia artificial a nivel humano.
Mi mayor temor no es Skynet, dijo Marcus, refiriéndose a la inteligencia artificial asesina en el Terminator Película (s. Se está atascando.
Marcus argumentó que a pesar de los avances técnicos recientes, hay muchas cosas simples que las computadoras no pueden hacer, y que estas limitaciones están frenando los esfuerzos para avanzar hacia una inteligencia general real.
Marcus es un conocido crítico de la exageración de la IA, pero sus comentarios contrastan marcadamente con los de Ilya Sutskever, el director de investigación de OpenAI, un no proyecto creado por Elon Musk y otros para realizar una investigación fundamental y abierta sobre la IA.
En una charla anterior, en la que Sutskever describió un nuevo enfoque para el aprendizaje automático , sugirió que la IA general, o a nivel humano, podría no estar tan lejos.
[Parece] lejano en este momento, pero [estaba] mucho más lejano hace cinco años, dijo. La cantidad de personas y la cantidad de esfuerzo que se dedica a desarrollar estos algoritmos es extremadamente alta: las cosas avanzan a un ritmo muy saludable.
Marcus, quien dejó Uber a principios de este mes para pasar más tiempo con su familia, y quien también es profesor en la Universidad de Nueva York , dijo durante su charla que la inversión corporativa en IA podría no ser tan buena para los objetivos a largo plazo del campo. En tiempos pasados, la falta de progreso provocó que la inversión en IA se agotara. Esta vez, sugirió Marcus, demasiada inversión podría hacer que los investigadores pierdan de vista los objetivos a largo plazo.
Cuando se le preguntó si el interés comercial en la IA, que está atrayendo a muchos académicos a la industria, era algo bueno, Marcus dijo que era un arma de doble filo. Ciertas cosas se pueden hacer en una empresa como Uber, tienen enormes recursos, dijo Marcus. El problema con el mercado corporativo es que hay un enfoque a corto plazo. ¿Cómo se gana dinero con el aprendizaje profundo hoy?