🔴 El Futuro de la IA ¿Burbuja o Realidad? ¿GPT-5 próximamente? | Feat. Andrés Torrubia

¿Qué avances podemos esperar del futuro de la IA? ¿Y cómo afectará a la sociedad en el trabajo, la educación, la ciencia...? Hablamos junto a Andrés Torrubia, experto en el área de Deep Learning y fundador del Master Ejecutivo de Inteligencia Artificial.

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[alpha-player]

Muy buen vídeo, pero nosotros queremos seguir viendo el lado técnico de la IA, autoencoder, el descenso del gradiente, espacio latente, etc. es un mundo fascinante, y queremos seguir aprendiendo <3

[juanjesusligero]

¡Como todos los directos con Andrés, ha sido la caña!

[chimosensei]

Siempre da gusto escucharos, muchas gracias!

[djtiner]

🎯 Key points for quick navigation:

🎤 Inicio del directo con la introducción de Andrés Torrubia como invitado recurrente.
🛠️ Se analiza el estado actual de la IA, destacando el estancamiento percibido en ciertos avances tecnológicos.
🚗 Comparación entre los modelos de lenguaje y el desarrollo de coches autónomos, con énfasis en los desafíos de ambos campos.
🧠 Aumento de la competencia con modelos de IA abiertos, impulsados por empresas como Meta, que alcanzan niveles cercanos a GPT-4.
🤖 Discusión sobre el uso creciente de modelos IA en tareas especializadas, como asistentes de código y generación de imágenes.
🏎️ Relato sobre la experiencia con coches autónomos en San Francisco, destacando que ya se ven avances reales en situaciones complejas.
🔧 Se menciona la evolución de los modelos predictivos en IA, capaces de anticipar acciones humanas en contextos como la conducción autónoma.
📈 Expectativa sobre el rápido despliegue de tecnologías autónomas y el potencial de escalabilidad en varias ciudades.
💻 El entrenamiento de modelos IA se basa en predecir la siguiente palabra usando grandes cantidades de datos.
🔋 Los modelos de lenguaje actuales requieren enormes cantidades de energía y potencia de procesamiento, lo que complica su escalabilidad.
🌍 Los centros de datos deben estar cerca físicamente para optimizar la comunicación entre GPUs, lo que limita su expansión.
📊 El avance en modelos de IA ha sido impulsado más por la capacidad bruta de datos que por innovaciones algorítmicas.
🏗️ La evolución hacia GPT-5 o modelos futuros se centrará en mejorar el razonamiento paso a paso, no solo la respuesta final.
🎓 Empresas como OpenAI están contratando personal altamente cualificado, como doctorados, para entrenar modelos avanzados.
🤖 El desarrollo de datos sintéticos está permitiendo mejorar los modelos sin depender exclusivamente de etiquetadores humanos.
💡 El costo por token de IA ha disminuido drásticamente, lo que hace la tecnología más accesible para diversas aplicaciones.
📉 Cambiar de un modelo a otro es fácil, lo que permite a las empresas adoptar rápidamente mejoras.
💰 OpenAI enfrenta presión económica y se adentra en la búsqueda web, un sector muy rentable.
🔍 La búsqueda en ChatGPT es comparable a Perplexity, pero no ha superado expectativas.
⚙️ OpenAI sigue siendo fuerte en la parte técnica, pero lento en el desarrollo de productos y mejoras en la interfaz.
🛠️ Herramientas como LibreChat permiten comparar respuestas entre modelos, ofreciendo alternativas útiles a ChatGPT.
🤖 OpenAI está tratando de crear una ventaja injusta mediante alianzas estratégicas en esferas gubernamentales.
🧠 Los avances futuros de IA, como "Strawberry", buscarán mejorar el razonamiento, ejecutando múltiples procesos en paralelo.
🧠 Las alucinaciones en modelos de IA siguen siendo un problema clave, especialmente en aplicaciones como el ámbito legal.
📚 El paradigma RAG (Retrieval-Augmented Generation) intenta reducir alucinaciones, pero los modelos aún inventan información fuera del contexto proporcionado.
📖 OpenAI ofrece una función de cargar documentos, pero los modelos aún responden incorrectamente a preguntas fuera del material suministrado.
🎯 El control sobre los modelos para que sigan instrucciones estrictas sigue siendo un reto, lo que genera vulnerabilidades en las respuestas.
💼 Empresas como Anthropic desarrollan enfoques de seguridad como el "Golden Bridge" para mejorar el control sobre la IA.
🏆 Resolver las alucinaciones sería un avance de miles de millones de dólares, debido a su impacto potencial en muchas industrias.
🔍 El uso de razonamiento avanzado en IA podría ayudar a mitigar ciertos tipos de alucinaciones, pero no resolvería todos los casos.
🚀 Los avances en hardware y velocidad, como los de Cerebras y Groq, aceleran el procesamiento de tokens, lo que influirá en el futuro de la inferencia de IA.
🖥️ El uso de asistentes como Cursor en programación recuerda la transición de ensamblador a lenguajes de alto nivel como C, donde "hacer trampas" parecía reducir la complejidad.
📚 Aunque la programación se simplifica, sigue siendo importante conocer los fundamentos para entender bien los procesos.
🎯 Cada vez es más crucial tener claro el destino (el resultado final) en lugar de centrarse en cómo llegar a él, ya que las herramientas aceleran la ejecución.
🤔 La importancia de aprender a pensar no debe subestimarse, ya que depender 100% de la IA para todo podría limitar nuestra capacidad de juicio.
💡 El uso eficiente de herramientas de IA en programación aumentará la productividad, y aquellos que las dominen tendrán una ventaja competitiva.
⚙️ Las IA pueden ayudar a mantener un nivel alto de exigencia en el desarrollo de software, eliminando tareas repetitivas y mejorando la calidad del código.
🚀 En el futuro cercano, la programación podría ser más sobre la supervisión de sistemas automatizados que crean código, dejando a los humanos en un rol más estratégico.
📉 Los bancos de imágenes han visto una disminución en ingresos del 20% anual, afectando a diseñadores y empresas.
🎨 La IA ha facilitado la creación de imágenes y contenido visual, lo que ha democratizado el acceso a herramientas creativas.
💼 Aunque algunos diseñadores se ven afectados, para los usuarios comunes la IA es positiva, ya que ahora tienen acceso a contenido casi gratuito.
🤔 La creatividad global podría verse afectada, ya que los profesionales que antes dependían económicamente de su arte ahora pierden incentivos.
📊 La disrupción de la IA varía según el sector, pero en muchos casos es innegable que está cambiando las reglas del juego.
💻 La demanda de buenos programadores sigue siendo alta, pero la definición de "buen programador" está cambiando hacia quienes coordinan IA y automatizan procesos.
🚀 El avance de la tecnología permite a los emprendedores hacer más con menos, subiendo el nivel de ambición en sus proyectos.
⚠️ Aunque la IA abre nuevas oportunidades, es inevitable que algunas profesiones desaparezcan o se transformen.
🌍 La IA está transformando múltiples industrias, permitiendo que los negocios sean más rápidos, baratos y eficientes.
🚀 La carrera por implementar IA en negocios es inevitable, ya que mejora la productividad y reduce costos.
🎨 2024 se está consolidando como el año de la generación de vídeo mediante IA, con herramientas que ya permiten crear anuncios sencillos.
👥 La interacción con avatares virtuales generados por IA podría convertirse en una tendencia masiva, afectando las relaciones humanas y el consumo de contenido.
🧠 La IA aplicada en asistentes de voz está avanzando rápidamente, personalizando cada vez más la experiencia de usuario.
🌐 La sobreabundancia de contenido generado por IA podría reducir su valor para el espectador, ya que lo "automático" pierde impacto emocional.
🎥 La sobreabundancia de contenido generado por IA podría llevar a que las personas se sientan saturadas y pierdan el interés por las creaciones artificiales.
🤖 En muchos sectores, ignorar la IA ya no es una opción, y quienes no la adopten podrían quedar rezagados en el mundo tecnológico.
🎧 La IA permite personalizar el contenido educativo y divulgativo, beneficiando a las personas que buscan aprender de manera más eficiente y adaptada.
💻 La programación asistida por IA puede aumentar la productividad significativamente, eliminando tareas tediosas y acelerando el desarrollo de proyectos.
🧠 La IA es una herramienta que todos deben aprender a dominar, ya que pronto será parte integral de la competencia profesional en muchos campos.
🔋 Los robots humanoides actuales tienen limitaciones en cuanto a energía y eficiencia, lo que dificulta su uso en aplicaciones prácticas más allá de fábricas.
🏭 La robótica se espera que primero tenga un impacto en entornos industriales antes de volverse accesible a los consumidores para tareas cotidianas.
⚙️ La autonomía en los robots requiere que puedan operar sin intervención humana, como recargarse solos y funcionar de forma continua.
🛠️ Las demos de robots humanoides a veces son engañosas o limitadas, lo que genera escepticismo sobre su viabilidad en el corto plazo.
💰 El mercado de robots humanoides aún no está listo para el consumo masivo, pero podría consolidarse primero en fábricas antes de llegar a los hogares.
📉 Las altas expectativas en la IA y robótica podrían llevar a una burbuja en algunos mercados, como en el caso de Nvidia.
🔋 La energía y la mecánica siguen siendo desafíos clave para la robótica avanzada y su adopción masiva.
🤖 Proyectos como Tiny Box buscan democratizar la IA local, haciendo más accesible el uso de grandes modelos en casa.
🖥️ Los avances en chips como los de ARM y el uso de modelos de IA locales abren nuevas posibilidades para ejecutar tareas complejas sin depender de servidores externos.
🚀 A pesar de los desafíos, se espera que los avances en robótica y la IA en los próximos años revolucionen tanto la industria como el uso personal.

Made with HARPA AI

[OpoTrader]

Qué gran contenido Carlos. Si inteligentes han sido las preguntas, tanto o más las respuestas. Haz más contenidos así. Gracias.

[gilant]

Gracias, conversación super-interesante.

[yoverale]

Al fin volvió a aparecer Andrés!! Se extraña el podcast Software 2.0

[jesus]

Una gran charla, el futuro es prometedor para la IA y espero que también para la humanidad.

[bugabea]

Y respecto del Master... la mejor recomendación. Hice la segunda edición, la edición "de Pandemia". Estuvo genial. Y me consta que mejora en cada edición. ¡Felicitaciones!

[albertofernandez]

Respecto al futuro de los programadores, está situación me recuerda a cuando yo iba a entrar a la universidad y me decían que no tenia futuro la informática porque la programación se acabaría en breve y no tendría trabajo, era el inicio de las apariciones de los IDEs y los lenguajes visuales, visual basic, etc

[greenyngchannel]

Brutal la charla, es mi segunda y he disfrutado más que con la primera, aunque os he tenido que escuchar en x2 😅

[DrakerDG]

No soy experto pero considero que la evolución de la IA irá hacia donde el modelo de negocio lo permita, la competencia marcará cambios de manera agresiva. Hoy esta es la mejor solución, mañana sera otra y así de manera iterativa

[x_xXx_x.]

Thanks 🎉 excelentes pensamientos 💭 🙂 👍🏼👍🏼 🏄🌊

[expandiendociencia]

Quieres ser experto en IA? tienes que ser pelado

[Javiergarcia-wkvm]

Bro buen directo deberias hacer uno con el canal de jonh de IA artificial

[THINKalittle-id]

Ya hay dos empresas en San Francisco compitiendo por la movilidad en autos autonomos.

[cursosprogramador]

Hace poco tiempo intenté jugar una partida al ajedrez y chatgpt 4 me decía q no tenía capacidad, a día de hoy me indica que cuando quiera, los avances están llegando aunque no lo veamos

[Dasereignis]

Muy buen punto el que significa razonar. Las IA's hoy en dia tienen una deducción bastante buena, una induccion mediocre a lo mucho y una abducción terrible. No creo que las IA's actuales superen las definiciones clásicas de razonamiento (deducción, inducción, abducción) de una maners holística e integral. Por otra parte, los algoritmos inductivos aún están verdes, un ejemplo clásico sería los algoritmos inductivos de tipo bayesiano.

[terogamer]

Ahhh que pena que la charla fue unos dias antes de o1! Necesitamos una nueva jeje.

[JosePerez-zwdr]

Pienso que que tienen de utilizar la lógica trivalente en ves de bivalente. Es decir Tiene de pensar en blanco negro y cenizo. Tambien no sé si la están utilizando.