Microsoft está invirtiendo $ 1 mil millones en OpenAI para crear máquinas similares al cerebro

Categoría: Inteligencia artificial Al corriente Jul 22

El laboratorio de IA tiene la oportunidad de utilizar la fuerza de la computación en la nube y la supercomputación de Microsoft en su intento de construir inteligencia general artificial (AGI).

Las noticias: Microsoft dice que OpenAI lo ayudará a desarrollar y entrenar conjuntamente nuevas tecnologías de IA para su servicio de computación en la nube Azure. También trabajará con él para desarrollar nuevo hardware de supercomputación para tratar de lograr AGI: máquinas con la capacidad de aprender tareas como lo hacen los seres humanos. Ese es un santo grial de la IA que aún permanece (y puede permanecer siempre) fuera de alcance. Los fundadores de OpenAI, que incluyen a Elon Musk y otros líderes tecnológicos, consideran que AGI podría ayudar a resolver desafíos de larga data en áreas que van desde el cambio climático hasta la atención médica.

Muéstrame el dinero: Desde que se creó en 2015, OpenAI ha desarrollado una IA que busca derrotar a los jugadores humanos en juegos como Dota 2 y una IA de lenguaje aterradoramente efectiva, entre otras cosas. Comenzó como un laboratorio de investigación sin fines de lucro con la misión de desarrollar AGI seguro, pero los modelos de IA necesitan montañas de datos para procesarlos, y eso requiere enormes cantidades de costosa potencia informática. Entonces, a principios de este año, OpenAI creó un nuevo brazo con fines de lucro para ayudar a pagar su trabajo. (OpenAI llama a su modelo ganancia limitada porque los inversores pueden lograr un máximo de 100 veces el retorno de su inversión. Aún así, no está mal).

Ve a lo grande o vete a casa: La inversión es parte de la nueva estrategia de Microsoft y ayudará a la empresa a seguir el ritmo de rivales como Google, Facebook y Amazon, que han gastado mucho en IA en los últimos años.

Si bien muchos investigadores de IA creen que AGI es inalcanzable, OpenAI puede esperar alcanzarlo escalando masivamente los enfoques de aprendizaje profundo existentes en lugar de desarrollar otros nuevos. No hay garantía de que arrojar más potencia informática bruta al problema lo resuelva, si es que poder incluso ser descifrado, por lo que la apuesta de mil millones de dólares de Microsoft es definitivamente arriesgada.

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