El principal investigador de Meta y pionero en Inteligencia Artificial (IA), Yann LeCun, opina que los sistemas actuales de inteligencia artificial están a varias décadas de lograr algo similar a la sensibilidad, más allá de simplemente resumir extensos textos de manera creativa.

Recientemente, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, afirmó que la IA será “bastante competitiva” con los humanos en menos de cinco años, superándolos en una variedad de tareas mentalmente intensivas. LeCun comentó que Nvidia tiene mucho que ganar en la fiebre de la IA, ya que “está suministrando las armas” en esta guerra tecnológica.

LeCun sostiene que es más probable que la sociedad tenga acceso a una IA con un nivel similar al de un gato o un perro antes de alcanzar una inteligencia a nivel humano. Además, señala que la actual atención de la industria tecnológica en modelos lingüísticos y datos textuales no será suficiente para crear sistemas avanzados de inteligencia artificial similares a los humanos que los investigadores han anhelado durante décadas.

En sus palabras, “El texto es una fuente de información muy pobre”, indicando que un humano necesitaría 20,000 años para leer la cantidad de texto utilizada en la capacitación de los modelos de lenguaje actuales. LeCun destaca que incluso después de entrenar un sistema con el equivalente a 20,000 años de material de lectura, aún no logra comprender conceptos básicos como la reciprocidad (si A es igual a B, entonces B es igual a A). Anticipa que los sistemas de IA multimodales son la próxima frontera, aunque su desarrollo será costoso. En este contexto, empresas como Meta y Alphabet, al perseguir modelos de IA más avanzados, podrían quedar rezagadas en comparación con Nvidia, especialmente si no surge competencia adicional.

Nvidia ha sido el principal beneficiario de la IA generativa, y sus costosas unidades de procesamiento de gráficos se han convertido en la herramienta estándar para entrenar modelos de lenguaje masivos. Por ejemplo, Meta utilizó 16,000 GPU Nvidia A100 para entrenar su software Llama AI.

LeCun también expresa escepticismo acerca de la computación cuántica, a pesar de las inversiones significativas de gigantes tecnológicos como Microsoft, IBM y Google. Contrariamente a la creencia de muchos investigadores, LeCun sostiene que la cantidad de problemas que pueden resolverse de manera eficiente con la computación cuántica también pueden abordarse de manera más eficaz con computadoras clásicas.