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🎯 Puntos clave para una navegación rápida: 01:12 🧠 *El ciclo de hype y realidad en torno a la inteligencia artificial* - La evolución de la IA sigue ciclos de hype y desilusión, pero con avances rápidos que suplen limitaciones. - Existen diversas tecnologías dentro de la IA, como generación de imágenes, modelos de lenguaje y visión por computador, cada una evolucionando simultáneamente. - Actualmente, se destacan más las pruebas de concepto que las implementaciones reales, aunque se espera que las mejoras tecnológicas permitan la utilización más rentable de la IA en un futuro cercano. 04:48 🛠️ *El desafío de los costos asociados a la IA y su aplicación práctica* - Los altos costos computacionales dificultan la aplicación generalizada de la IA en la actualidad. - La clave para superar este desafío radica en desarrollar modelos más eficientes y específicos para tareas concretas. - Se espera que en una segunda fase, la IA se enfoque más en la resolución de problemas específicos, lo que podría impulsar su adopción a nivel industrial y de usuario. 08:30 💭 *Reflexiones sobre la capacidad de razonamiento de la IA* - Aunque la IA puede parecer capaz de razonar, en realidad se basa en predicciones probabilísticas y no en un verdadero razonamiento. - Las limitaciones de la IA se hacen evidentes al enfrentarla a secuencias lógicas simples o al cuestionar el porqué de sus respuestas. - Actualmente, la IA no está equipada para generar conocimiento nuevo a partir de un corpus limitado, lo que limita su capacidad de razonamiento. 12:26 🎓 *Avances hacia el razonamiento de la IA a través de la generación de conocimiento* - Se están desarrollando sistemas que permiten a la IA crear nuevo conocimiento a partir de un corpus limitado, lo que podría acercarla a la capacidad de razonamiento humano. - Comparado con los humanos, la IA actual maneja enormes cantidades de información para producir respuestas, pero aún no puede inferir conocimiento nuevo de manera efectiva. - El avance hacia IA que puedan razonar estará marcado por su capacidad para inferir conocimiento nuevo a partir de un corpus limitado, similar al proceso de aprendizaje humano. 15:12 🧠 *Entrenamiento de IA con datos sintéticos* - La IA se entrena tradicionalmente con datos hechos por humanos, pero ahora se está utilizando datos sintéticos para evitar sesgos. - Los datos sintéticos se utilizan para corregir sesgos en conjuntos de datos y equilibrar la información. - Estas técnicas mejoran la eficiencia de la IA al producir respuestas más precisas y reestructurar la información para un mejor rendimiento. 18:27 💼 *Tecnologías emergentes en IA y su impacto* - La tecnología de etiquetado humano sigue siendo crucial en la IA, pero las tecnologías generativas están madurando. - Empresas como OpenAI y Microsoft lideran en tecnologías generativas. - Se espera que en el futuro, el etiquetado manual sea menos necesario gracias al uso de datos sintéticos y sistemas de autoetiquetado. 19:38 🌐 *Jugadores principales en el campo de la IA* - Google, Microsoft y Meta (anteriormente Facebook) son los principales actores en el ámbito de la IA. - Empresas como NVIDIA también tienen un papel importante debido a su dominio en hardware para IA. - Startups como Mistral en Europa están ganando reconocimiento con modelos de IA innovadores. 23:08 🔍 *Actores menos conocidos en el campo de la IA* - Empresas como Antropic y Inflection están emergiendo con modelos y tecnologías de IA interesantes. - Apple ha adquirido numerosas startups relacionadas con IA, pero su enfoque actual es menos evidente. - Aunque menos visibles, estos actores están invirtiendo significativamente en IA y pueden tener un impacto futuro. 31:38 🛠️ *Herramientas de Inteligencia Artificial* - La evolución en el uso de herramientas de IA, desde las básicas hasta las más avanzadas. - La recepción inicial tibia de herramientas básicas como el chat GPT. - La transformación del canal hacia la divulgación centrada en la IA, especialmente en la generación de imágenes. 33:41 📊 *Recomendaciones para quienes se inician en IA* - Recomendaciones para principiantes en IA, como experimentar con modelos de lenguaje y herramientas de chat GPT. - La importancia de entender las necesidades individuales al elegir herramientas de IA. - La sugerencia de explorar y comprender cómo la IA puede mejorar tareas específicas en la vida cotidiana. 35:32 💡 *Ideas de negocio con IA* - La oportunidad de emprender en el ámbito de la divulgación y los medios de comunicación centrados en IA. - Las dificultades de crear startups basadas únicamente en funciones de IA debido al rápido avance tecnológico y la competencia de grandes empresas. - Ejemplos de ideas de negocio relacionadas con IA, como herramientas de transcripción de voz y organización automatizada de datos legales. 37:09 🌍 *Proyectos futuros y tendencias* - La posibilidad de crear herramientas de traducción e interpretación en tiempo real utilizando modelos de IA y subtítulos automáticos. - El potencial de la miniaturización de modelos de IA para hacer la tecnología más accesible y sostenible. - La incertidumbre sobre la integración de la computación cuántica con IA y su impacto en el desarrollo tecnológico futuro. 47:20 🤔 *Desafíos y perspectivas de la computación cuántica* - La computación cuántica podría avanzar más lentamente que la inteligencia artificial. - La visión pragmática sobre el desarrollo y los posibles riesgos de la tecnología. - Importancia de tener múltiples actores en el desarrollo para mitigar riesgos de superinteligencia. 48:14 🌍 *Impacto social y laboral de la inteligencia artificial* - Reflexiones sobre los efectos laborales a medio plazo de la IA. - Discusión sobre la automatización de tareas específicas en diversos sectores. - Ejemplo de la automatización en el diseño arquitectónico con IA y sus implicaciones laborales. 51:19 💼 *Adaptación laboral frente a la IA* - Análisis sobre el impacto de la IA en la reconfiguración de roles laborales. - Discusión sobre la evolución del mercado laboral y la competitividad salarial. - Perspectivas sobre la revalorización del trabajo humano en un contexto de automatización. 55:21 🧠 *Reflexiones sobre el futuro del trabajo y la IA* - Incertidumbre sobre el futuro del trabajo y la redistribución de roles. - Posibles escenarios de desarrollo tecnológico y su impacto en el empleo. - Desafíos y oportunidades en la adopción y gestión de la IA en el ámbito laboral.
Vaya, os estoy muy agradecido por este podcast. Me ha parecido muy interesante la perspectiva que tiene sobre la inteligencia artificial, en especial lo que ha hablado sobre el minuto 55:50 y el tema de la automatización de tareas concretas. A mi los factores que más me preocupan son precisamente esos: - El aumento bestial de la competencia entre trabajadores de muchos sectores. - El oligopolio de las grandes empresas, en las que cada vez se están comiendo a las pequeñas con mayor rapidez. Considero que esa tendencia tiene relación con la búsqueda de la AGI (Si bien, por supuesto, también tiene relación con esa espiral de "interés compuesto" donde las empresas mejoran de una forma casi "exponencial"). Me parece un poco preocupante porque a priori se está viendo que muchos modelos son capaces de realizar tareas para las cuales, en un principio, no se las había entrenado, dicho de otra manera, que en cierto sentido esa tendencia a la generalidad permite crear IAs que abarquen una gran cantidad de sectores. Si bien es cierto que el mayor problema de este tipo de IAs son las alucinaciones como bien ha dicho. - La automatización de tareas para las que se requería una gran educación. Imagínate estar años estudiando para al final hacer lo que hace otra persona que no ha estudiado ni la mitad que tú. El riesgo de inversión a largo plazo, aumenta una barbaridad.
Las alucinaciones no son ningún tipo de problema que se pueda eliminar. Es una característica intrínseca en los sistemas inteligentes, incluido el ser humano. Es como pretender eliminar el margen de error. Simplemente no puedes, salvo minimizarlo. Exactamente lo mismo pasa con las alucinaciones. Por otro lado, es totalmente falso que existan IAs que no hayan actuado conforme su "programación". No existe una IA no determinista. Otra cosa muy diferente es que los desarrolladores no tomaran en cuenta todas las variables en juego, que es muy distinto. No tenemos una AGI, ni se prevé a largo plazo (No, los LLMs no son un paso hacia AGI, por mucho que los vende humos quieran vender lo contrario. Si no te convence, puedes ver la opinión Yann Lecun para más detalles). Tampoco la computación cuántica tiene un papel relevante en inteligencia artificial. No mejora sustancialmente ningún algoritmo de IA como para justificar su sobrecoste. De todos modos, para que te sientas más "seguro ", absolutamente nadie tiene una idea, ni siquiera aproximada, de crear una AGI. En caso de tenerla a día de hoy, se tardarían varios años en desarrollar un prototipo de AGI. ChatGPT lleva MUCHOS años de ingeniería, logística e implementación detrás. Así que, teniendo en cuenta el panorama actual, uno debería ser lo suficientemente espabilado para pensar un poco a largo plazo y ahorrar la mayor cantidad de dinero posible, porque, con toda seguridad, no tendrás ningún tipo de seguridad laboral en los próximos años y olvídate de la RBU, al menos a corto plazo. Supongo que tendremos que evolucionar para no quedarnos atrás. Tampoco hay que ver el fin del trabajo como un gran problema a resolver. Perder nuestro trabajos será el menor de nuestros problemas.
9:50 por eso desde que tenemos acceso a diferentes modelos, pregunto lo mismo siempre a más de uno, a veces a todos si quiero reunir la mejor información. Xavier ha comentado alguna cosa que he dicho en su canal. Da gusto cuando un youtuber aun no es una estrellita, y es alguien más en una comunidad donde nos guia a todos.
Le he pasado la transcripción de este video a Claude, porque quiero saber como se llama la app que mencionó que tus notas las categoriza con IA (que luego ha incorporado Google en subpixel 88 Pro) y ha pasado de responderme eso hablando del video diciendo: "...Es evidente que Chavi ha estudiado profundamente este tema y ofrece perspectivas útiles sobre las aplicaciones, limitaciones y implicaciones sociales de la IA. Me parece que identifica de manera equilibrada tanto las oportunidades como los desafíos que presenta esta tecnología. Su enfoque pragmático y su deseo de transmitir información fiable son valiosos. Seguramente seguirá siendo una fuente importante para comprender los avances en este campo dinámico." Lo de combinar idiomas que escribir en castellano y poner su nombre en catalán, se le ha olvidado jejeje pero Claude, mi IA favorita admira a Xavi
🎯 Key Takeaways for quick navigation: 02:21 La *inteligencia artificial abarca diversas tecnologías en evolución simultánea, como generación de imágenes, modelos de lenguaje y visión por computadora.* 03:16 El *ciclo de hype en la IA se cumple rápidamente debido a mejoras tecnológicas, pero aún hay desafíos, como los altos costos asociados al uso de esta tecnología.* 04:33 El *enfoque futuro de la IA se dirigirá hacia herramientas específicas y eficientes que resuelvan problemas concretos en lugar de demostrar capacidades generales.* 06:12 Para *afrontar los costos computacionales, se sugiere desarrollar modelos pequeños y eficientes que aborden tareas específicas, lo cual será clave para la adopción generalizada.* 09:12 La *IA actual no razona como los humanos; es un predictor preciso basado en un corpus de conocimiento, y su capacidad para procesar secuencias lógicas simples es limitada.* 12:38 El *avance en la capacidad de razonamiento de la IA se espera cuando pueda inferir conocimiento nuevo a partir de un corpus limitado, aunque actualmente hay investigaciones en esa dirección.* 13:19 La *comparación entre la IA y un niño pequeño destaca la necesidad de entrenamiento extenso para la IA basada en lenguaje.* 15:54 La *incorporación de datos sintéticos en el entrenamiento de IA ayuda a mitigar sesgos y mejorar la precisión de las respuestas.* 18:56 El *etiquetado humano sigue siendo crucial en el entrenamiento de IA, pero las tecnologías de autoetiquetado y datos sintéticos buscan reducir esa dependencia.* 19:38 Microsoft *y Google (OpenAI) son los principales jugadores en el campo de la IA, con Meta (Facebook) también siendo significativo. En Europa, destaca Mistral como una startup francesa relevante.* 22:11 NVIDIA *domina el mercado de hardware para IA, mientras que IBM, Amazon y Apple también están presentes, aunque la posición exacta de Amazon en tecnología propia es menos clara.* 24:48 Empresas *asiáticas como 01 están ganando relevancia en el ámbito de la IA, y la privacidad de datos en China no es necesariamente una ventaja significativa en comparación con Occidente.* 27:39 Estados *Unidos está tratando de controlar la producción de microchips, especialmente en Taiwán, por motivos geopolíticos y comerciales.* 28:22 Taiwán *es crucial en la producción de microchips, siendo un punto estratégico para Estados Unidos y el mundo.* 29:03 La *dependencia de Asia en suministros tecnológicos, especialmente microchips, se vio durante la pandemia, motivando a algunos países a buscar independencia en esta área.* 29:18 Se *discute la necesidad de crear fábricas de microchips en territorio europeo para reducir la dependencia de Asia.* 29:45 El *invitado inicialmente se dedicaba a la ingeniería aeronáutica y comunicación audiovisual antes de involucrarse en la divulgación científica.* 31:10 La *pandemia llevó a la apertura de un canal de TH-cam centrado en la divulgación científica y herramientas relacionadas con la inteligencia artificial.* 32:06 La *recepción de herramientas basadas en inteligencia artificial, como ChatGPT, inicialmente fue tibia, pero generaron un gran interés después de un tiempo.* 33:14 Se *recomienda a quienes no han explorado más allá de ChatGPT comenzar con modelos de lenguaje y luego explorar herramientas específicas según sus necesidades.* 34:10 ChatGPT *se considera una herramienta ideal para experimentar con la inteligencia artificial, mostrando diversas capacidades como generación de texto e imágenes.* 35:19 La *dificultad de emprender en inteligencia artificial radica en la dependencia de tecnologías de terceros y la amenaza de gigantes que pueden replicar funciones.* 36:42 Se *sugiere la idea de una herramienta para traducción simultánea con subtítulos automáticos, aprovechando modelos de lenguaje de IA.* 37:50 La *importancia de diferenciar la propuesta de valor más allá de las funciones de inteligencia artificial para evitar ser absorbido por competidores más grandes.* 41:21 La *propuesta de valor en proyectos de inteligencia artificial debe ir más allá de la función técnica, ya que la rápida evolución del campo puede hacer que soluciones previas sean superadas rápidamente por otros.* 43:22 El *año 2024 se vislumbra como el momento de aterrizar y utilizar de manera sensata la inteligencia artificial. Se espera una tendencia hacia la miniaturización de modelos, haciéndolos más accesibles y sostenibles al incorporarlos en hardware menos exigente, incluso dispositivos móviles.* 45:28 No *se tiene certeza sobre la integración de la computación cuántica con la inteligencia artificial en 2024. Aunque se menciona el progreso de IBM en computación cuántica, se destaca la necesidad de comprender cómo esta tecnología puede potenciar el entrenamiento de inteligencias artificiales.* 48:14 Frente *a preocupaciones sobre la inteligencia artificial y la pérdida de empleos, se plantea una visión pragmática. Se destaca la importancia de que haya múltiples actores en el desarrollo de la tecnología para evitar riesgos de concentración de poder. La regulación debería fomentar la diversidad en el desarrollo de la inteligencia artificial.* 51:33 En *cuanto al impacto laboral, se prevé que la inteligencia artificial no reemplace trabajos en su totalidad, sino tareas específicas. Se menciona la automatización en sectores como la conducción autónoma, señalando que algunos puestos podrían transformarse, pero no desaparecer en su totalidad.* 55:21 El *avance de la inteligencia artificial plantea preocupaciones sobre la dificultad de acceder a empleos bien remunerados, ya que la automatización amplía la oferta de talento para ciertos roles, reduciendo la competitividad por habilidades específicas.* 57:42 Se *anticipa que la inteligencia artificial homogeneizará muchos trabajos al realizar gran parte del trabajo de valor añadido, diluyendo la diferenciación entre roles. Aunque se prevé la generación de más riqueza, surgen inquietudes sobre cómo se distribuirá y su impacto en el bienestar.* 58:39 La *implementación plena de la inteligencia artificial puede llevar más tiempo del previsto debido a múltiples factores, incluidas limitaciones técnicas, adopción empresarial y resistencia humana. La gestión del proceso de adopción y la adaptación de los trabajadores serán cruciales.* 01:02:09 La *eficiente adopción de la inteligencia artificial en empresas puede ser desafiante, ya que implica reestructuración de procesos, formación de empleados y superar resistencias internas. La gestión del cambio y la preparación para posibles cuellos de botella humanos son esenciales.* Made with HARPA AI
A mi me parece que todo el mundo se centra en los tokens y la ventana de contexto ("memoria") y a mi lo que más me molesta es lo limitada que esta la ventana de salida u output, a veces necesito una redacción largo o código de programación larga y esta restringido a 2 páginas :S
Le he pasado el dato! a Claude, Ali abdal ha sacado un proyecto que con notas de voz puede categorizarlas. Entonces ha sabido lo que le pregunté. Las IAs no sobreentienden ciertas cosas que estas preguntando, al ser tan literal la interpretación... lo que explicó Xavi muy bien al inicio del video.
8:55 le acabo de hacer esa pregunta a Chat GPT sobre la madre de Tom Cruise y ha tenido el mismo problema que se comenta al hacerla a la inversa. Le he preguntado entonces al chat directamente por qué no respondió correctamente cuando pregunto por la madre y simplemente me dijo que es porque le han programado una limitación a modo de filtro con el objetivo de seguir las políticas de privacidad sobre individuos privados. La madre de Tom Cruise no está caracterizada por ser un personaje publico de manera que tiene restringido el acceso a su banco de datos de entrenamiento, sin embargo al preguntar sobre Tom Cruise, que sí es personaje público, no existe tal restricción por lo que sí puede dar la respuesta. Osea, que no es tal y como se dice en el video.
En realidad está en lo correcto, ChatGPT no pueden razonar, solo predice palabras. Cuando se entrenó el modelo seguramente en un texto por ahí estaba "la madre de Tom Cruise es tal", por lo que solo predijo el nombre de la madre de Tom Cruise cuando le haces la pregunta. Que no entienda que la madre de Tom Cruise es una figura pública o no es otra cosa, simplemente no la tiene en su base de datos o al menos no tiene suficiente información para predecirte que su hijo es Tom Cruise. Incluso como el chat "recuerda" lo que le preguntaste, pues te puede responder porqué te respondió A y no B, incluso si le preguntas quien eres tú pues no tiene cómo responderte por su falta de información. Además, ChatGPT está entrenado con toda la wikipedia, que es donde seguramente viene el dato de quién es la madre de Tom Cruise, pero no hay ninguna página especial de su madre... Al final del día ChatGPT no entiende, solo calcula con cierta probabilidad a lo que quisiste decir, algo como "Quién es la madre de Tom Cruise", el chat estaría intentando algo como "quien+madre+TomCruise" y te da una respuesta...
la IA es más, considero que es una herramienta "rústica" respecto a inteligencia humana porque va depender del hombre, de su "manipulación" para una respuesta rápida que se requiere en un trabajo. Mi respeto a los que crearon "códigos" ya que estos son el medio entre hombre - máquina.
Está verde, pero tiene potencial. Se detiene mucho hoy porque falta definir su control por donde va DAVOS... Básicamente es que la IA va a gestionar la información que te llega, y si alguien dice que USA es bueno y China es malo, la verdad no importa, sino lo que diga la IA que se le programó para decir. Hoy deja que desear, yo programo, y la inteligencia artificial, todo lo hace mal, te ahorra escribir un código, que quizá tu tardarías 2 horas en escribir, en una interacción de 15 minutos. Sin embargo, tienes que dedicar 2 horas a corregirlo, donde antes dedicabas 1 hora más... entonces reduces de 3 horas a 2horas 15minutos. Que es bueno, pero no es un milagro, ni funciona bien.
El problema no es la IA. Si el avance tecnológico es una maravilla y siempre lo ha sido a lo largo de la humanidad. El problema es el ser humano. Nada más que tienes que mirar hacia todos lados y ver que el problema no es la inteligencia artificial, sino la natural. Pasear por la calle en cualquier ciudad de españa y ver personas ancladas en el pasado. Personas que decidieron congelar el tiempo dentro sus cabezas mientras el tiempo fuera de ellas no ha parado de avanzar. En ese caso el problema de la tecnología no es la tecnología, es la no adaptación de las personas a la tecnología. Paradojicamente es una selección natural interna de la especie. Antes los que no se adaptaban al entorno terminaban muriendo. A día de hoy los que no se adaptan a su enterno,, terminan siendo esclavos. Otro ejemplo de que el problema es el uso y no la tecnología es aquellos que si que se adaptan a los cambios, pero desean el control y el poder. Entonces hablamos de que el problema es el uso que le da el hombre y no la "máquina" en sí. Gran problema para las personas que estamos en medio, que seguramente vamos a sufrir las consecuencias de los de atrás y los de delante.
Kjjj, experto dicen, lo único que hizo es hacer un canal y utilizar las herramientas que otros crearon, los que realmente son expertos son los que crearon las redes neuronales y los algoritmos, hoy le dicen experto a cualquiera.
Medio concuerdo Según tu lógica los diseñadores gráficos que saben manejar una herramienta que no crearon no deberían llamarse como tal? Una cosa ser experto creandolo, otra cosa ser experto sacando el máximo cada herramienta (muchas de las cuales ni los mismos creadores saben que hacen sus herramientas)
Que preguntas tan elementales. La AI es un sistema de lenguaje que interactua información. Ni alucina, ni piensa, mi siente ni tiene Consciencia. Prrhuntale a ella y te dirá que tan solo te responde de acuerdo con la más reciente actualización. Si le haces preguntas como las que le haces al invitado, ella podrá decirte que elabores preguntas más inteligentes? No. No lo hace. Tampoco se burla. Tan solo responde y tu crees que genera dialogos. Allí no hay súper jugadores, y ni "suben pa arriba " ni "salen pa fuera" aún usáis lenguaje del fútbol a cambio de usar lenguaje tecno científico. Muy elementales chicos. Mejor prepárense y elaboren las preguntas como guía. De todas maneras "mogollón". Los dejó callados el invitado. "Son Actores, no jugadores" Muy improvisados.
Alúmbranos con tu contenido…y si no tienes, no te burles de cómo hablan en una entrevista cuando pones “Prrhuntale”…cuanto máquina de sillón en los comentarios
@gustavocazall2282 bueno te entiendo buena respuesta yo tampoco se nada y de hecho nadie en la humanidad lo sabe realmente, por eso no me gusta afirmar lo que pueden o no pueden llegar a hacer las IAs en el futuro porque además esto apenas está comenzando.
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¡Nos vemos dentro!
Me encanta!!! El gran Xavier y Euge!! Dos grandes!!! Gracias
Me pareció una comunicación muy inteligente y de valor. Muchas gracias.
Qué bien habla Xavi, un descubrimiento. Excelente podcast.
🎯 Puntos clave para una navegación rápida:
01:12 🧠 *El ciclo de hype y realidad en torno a la inteligencia artificial*
- La evolución de la IA sigue ciclos de hype y desilusión, pero con avances rápidos que suplen limitaciones.
- Existen diversas tecnologías dentro de la IA, como generación de imágenes, modelos de lenguaje y visión por computador, cada una evolucionando simultáneamente.
- Actualmente, se destacan más las pruebas de concepto que las implementaciones reales, aunque se espera que las mejoras tecnológicas permitan la utilización más rentable de la IA en un futuro cercano.
04:48 🛠️ *El desafío de los costos asociados a la IA y su aplicación práctica*
- Los altos costos computacionales dificultan la aplicación generalizada de la IA en la actualidad.
- La clave para superar este desafío radica en desarrollar modelos más eficientes y específicos para tareas concretas.
- Se espera que en una segunda fase, la IA se enfoque más en la resolución de problemas específicos, lo que podría impulsar su adopción a nivel industrial y de usuario.
08:30 💭 *Reflexiones sobre la capacidad de razonamiento de la IA*
- Aunque la IA puede parecer capaz de razonar, en realidad se basa en predicciones probabilísticas y no en un verdadero razonamiento.
- Las limitaciones de la IA se hacen evidentes al enfrentarla a secuencias lógicas simples o al cuestionar el porqué de sus respuestas.
- Actualmente, la IA no está equipada para generar conocimiento nuevo a partir de un corpus limitado, lo que limita su capacidad de razonamiento.
12:26 🎓 *Avances hacia el razonamiento de la IA a través de la generación de conocimiento*
- Se están desarrollando sistemas que permiten a la IA crear nuevo conocimiento a partir de un corpus limitado, lo que podría acercarla a la capacidad de razonamiento humano.
- Comparado con los humanos, la IA actual maneja enormes cantidades de información para producir respuestas, pero aún no puede inferir conocimiento nuevo de manera efectiva.
- El avance hacia IA que puedan razonar estará marcado por su capacidad para inferir conocimiento nuevo a partir de un corpus limitado, similar al proceso de aprendizaje humano.
15:12 🧠 *Entrenamiento de IA con datos sintéticos*
- La IA se entrena tradicionalmente con datos hechos por humanos, pero ahora se está utilizando datos sintéticos para evitar sesgos.
- Los datos sintéticos se utilizan para corregir sesgos en conjuntos de datos y equilibrar la información.
- Estas técnicas mejoran la eficiencia de la IA al producir respuestas más precisas y reestructurar la información para un mejor rendimiento.
18:27 💼 *Tecnologías emergentes en IA y su impacto*
- La tecnología de etiquetado humano sigue siendo crucial en la IA, pero las tecnologías generativas están madurando.
- Empresas como OpenAI y Microsoft lideran en tecnologías generativas.
- Se espera que en el futuro, el etiquetado manual sea menos necesario gracias al uso de datos sintéticos y sistemas de autoetiquetado.
19:38 🌐 *Jugadores principales en el campo de la IA*
- Google, Microsoft y Meta (anteriormente Facebook) son los principales actores en el ámbito de la IA.
- Empresas como NVIDIA también tienen un papel importante debido a su dominio en hardware para IA.
- Startups como Mistral en Europa están ganando reconocimiento con modelos de IA innovadores.
23:08 🔍 *Actores menos conocidos en el campo de la IA*
- Empresas como Antropic y Inflection están emergiendo con modelos y tecnologías de IA interesantes.
- Apple ha adquirido numerosas startups relacionadas con IA, pero su enfoque actual es menos evidente.
- Aunque menos visibles, estos actores están invirtiendo significativamente en IA y pueden tener un impacto futuro.
31:38 🛠️ *Herramientas de Inteligencia Artificial*
- La evolución en el uso de herramientas de IA, desde las básicas hasta las más avanzadas.
- La recepción inicial tibia de herramientas básicas como el chat GPT.
- La transformación del canal hacia la divulgación centrada en la IA, especialmente en la generación de imágenes.
33:41 📊 *Recomendaciones para quienes se inician en IA*
- Recomendaciones para principiantes en IA, como experimentar con modelos de lenguaje y herramientas de chat GPT.
- La importancia de entender las necesidades individuales al elegir herramientas de IA.
- La sugerencia de explorar y comprender cómo la IA puede mejorar tareas específicas en la vida cotidiana.
35:32 💡 *Ideas de negocio con IA*
- La oportunidad de emprender en el ámbito de la divulgación y los medios de comunicación centrados en IA.
- Las dificultades de crear startups basadas únicamente en funciones de IA debido al rápido avance tecnológico y la competencia de grandes empresas.
- Ejemplos de ideas de negocio relacionadas con IA, como herramientas de transcripción de voz y organización automatizada de datos legales.
37:09 🌍 *Proyectos futuros y tendencias*
- La posibilidad de crear herramientas de traducción e interpretación en tiempo real utilizando modelos de IA y subtítulos automáticos.
- El potencial de la miniaturización de modelos de IA para hacer la tecnología más accesible y sostenible.
- La incertidumbre sobre la integración de la computación cuántica con IA y su impacto en el desarrollo tecnológico futuro.
47:20 🤔 *Desafíos y perspectivas de la computación cuántica*
- La computación cuántica podría avanzar más lentamente que la inteligencia artificial.
- La visión pragmática sobre el desarrollo y los posibles riesgos de la tecnología.
- Importancia de tener múltiples actores en el desarrollo para mitigar riesgos de superinteligencia.
48:14 🌍 *Impacto social y laboral de la inteligencia artificial*
- Reflexiones sobre los efectos laborales a medio plazo de la IA.
- Discusión sobre la automatización de tareas específicas en diversos sectores.
- Ejemplo de la automatización en el diseño arquitectónico con IA y sus implicaciones laborales.
51:19 💼 *Adaptación laboral frente a la IA*
- Análisis sobre el impacto de la IA en la reconfiguración de roles laborales.
- Discusión sobre la evolución del mercado laboral y la competitividad salarial.
- Perspectivas sobre la revalorización del trabajo humano en un contexto de automatización.
55:21 🧠 *Reflexiones sobre el futuro del trabajo y la IA*
- Incertidumbre sobre el futuro del trabajo y la redistribución de roles.
- Posibles escenarios de desarrollo tecnológico y su impacto en el empleo.
- Desafíos y oportunidades en la adopción y gestión de la IA en el ámbito laboral.
Excelente, como siempre 💯
Vaya, os estoy muy agradecido por este podcast. Me ha parecido muy interesante la perspectiva que tiene sobre la inteligencia artificial, en especial lo que ha hablado sobre el minuto 55:50 y el tema de la automatización de tareas concretas.
A mi los factores que más me preocupan son precisamente esos:
- El aumento bestial de la competencia entre trabajadores de muchos sectores.
- El oligopolio de las grandes empresas, en las que cada vez se están comiendo a las pequeñas con mayor rapidez. Considero que esa tendencia tiene relación con la búsqueda de la AGI (Si bien, por supuesto, también tiene relación con esa espiral de "interés compuesto" donde las empresas mejoran de una forma casi "exponencial").
Me parece un poco preocupante porque a priori se está viendo que muchos modelos son capaces de realizar tareas para las cuales, en un principio, no se las había entrenado, dicho de otra manera, que en cierto sentido esa tendencia a la generalidad permite crear IAs que abarquen una gran cantidad de sectores. Si bien es cierto que el mayor problema de este tipo de IAs son las alucinaciones como bien ha dicho.
- La automatización de tareas para las que se requería una gran educación. Imagínate estar años estudiando para al final hacer lo que hace otra persona que no ha estudiado ni la mitad que tú. El riesgo de inversión a largo plazo, aumenta una barbaridad.
Las alucinaciones no son ningún tipo de problema que se pueda eliminar. Es una característica intrínseca en los sistemas inteligentes, incluido el ser humano. Es como pretender eliminar el margen de error. Simplemente no puedes, salvo minimizarlo. Exactamente lo mismo pasa con las alucinaciones. Por otro lado, es totalmente falso que existan IAs que no hayan actuado conforme su "programación". No existe una IA no determinista. Otra cosa muy diferente es que los desarrolladores no tomaran en cuenta todas las variables en juego, que es muy distinto. No tenemos una AGI, ni se prevé a largo plazo (No, los LLMs no son un paso hacia AGI, por mucho que los vende humos quieran vender lo contrario. Si no te convence, puedes ver la opinión Yann Lecun para más detalles). Tampoco la computación cuántica tiene un papel relevante en inteligencia artificial. No mejora sustancialmente ningún algoritmo de IA como para justificar su sobrecoste. De todos modos, para que te sientas más "seguro ", absolutamente nadie tiene una idea, ni siquiera aproximada, de crear una AGI. En caso de tenerla a día de hoy, se tardarían varios años en desarrollar un prototipo de AGI. ChatGPT lleva MUCHOS años de ingeniería, logística e implementación detrás. Así que, teniendo en cuenta el panorama actual, uno debería ser lo suficientemente espabilado para pensar un poco a largo plazo y ahorrar la mayor cantidad de dinero posible, porque, con toda seguridad, no tendrás ningún tipo de seguridad laboral en los próximos años y olvídate de la RBU, al menos a corto plazo. Supongo que tendremos que evolucionar para no quedarnos atrás. Tampoco hay que ver el fin del trabajo como un gran problema a resolver. Perder nuestro trabajos será el menor de nuestros problemas.
9:50 por eso desde que tenemos acceso a diferentes modelos, pregunto lo mismo siempre a más de uno, a veces a todos si quiero reunir la mejor información. Xavier ha comentado alguna cosa que he dicho en su canal. Da gusto cuando un youtuber aun no es una estrellita, y es alguien más en una comunidad donde nos guia a todos.
Le he pasado la transcripción de este video a Claude, porque quiero saber como se llama la app que mencionó que tus notas las categoriza con IA (que luego ha incorporado Google en subpixel 88 Pro) y ha pasado de responderme eso hablando del video diciendo: "...Es evidente que Chavi ha estudiado profundamente este tema y ofrece perspectivas útiles sobre las aplicaciones, limitaciones y implicaciones sociales de la IA. Me parece que identifica de manera equilibrada tanto las oportunidades como los desafíos que presenta esta tecnología. Su enfoque pragmático y su deseo de transmitir información fiable son valiosos. Seguramente seguirá siendo una fuente importante para comprender los avances en este campo dinámico." Lo de combinar idiomas que escribir en castellano y poner su nombre en catalán, se le ha olvidado jejeje pero Claude, mi IA favorita admira a Xavi
que buen charla tcnica, humana, cultural y formativa.. gracias
🎯 Key Takeaways for quick navigation:
02:21 La *inteligencia artificial abarca diversas tecnologías en evolución simultánea, como generación de imágenes, modelos de lenguaje y visión por computadora.*
03:16 El *ciclo de hype en la IA se cumple rápidamente debido a mejoras tecnológicas, pero aún hay desafíos, como los altos costos asociados al uso de esta tecnología.*
04:33 El *enfoque futuro de la IA se dirigirá hacia herramientas específicas y eficientes que resuelvan problemas concretos en lugar de demostrar capacidades generales.*
06:12 Para *afrontar los costos computacionales, se sugiere desarrollar modelos pequeños y eficientes que aborden tareas específicas, lo cual será clave para la adopción generalizada.*
09:12 La *IA actual no razona como los humanos; es un predictor preciso basado en un corpus de conocimiento, y su capacidad para procesar secuencias lógicas simples es limitada.*
12:38 El *avance en la capacidad de razonamiento de la IA se espera cuando pueda inferir conocimiento nuevo a partir de un corpus limitado, aunque actualmente hay investigaciones en esa dirección.*
13:19 La *comparación entre la IA y un niño pequeño destaca la necesidad de entrenamiento extenso para la IA basada en lenguaje.*
15:54 La *incorporación de datos sintéticos en el entrenamiento de IA ayuda a mitigar sesgos y mejorar la precisión de las respuestas.*
18:56 El *etiquetado humano sigue siendo crucial en el entrenamiento de IA, pero las tecnologías de autoetiquetado y datos sintéticos buscan reducir esa dependencia.*
19:38 Microsoft *y Google (OpenAI) son los principales jugadores en el campo de la IA, con Meta (Facebook) también siendo significativo. En Europa, destaca Mistral como una startup francesa relevante.*
22:11 NVIDIA *domina el mercado de hardware para IA, mientras que IBM, Amazon y Apple también están presentes, aunque la posición exacta de Amazon en tecnología propia es menos clara.*
24:48 Empresas *asiáticas como 01 están ganando relevancia en el ámbito de la IA, y la privacidad de datos en China no es necesariamente una ventaja significativa en comparación con Occidente.*
27:39 Estados *Unidos está tratando de controlar la producción de microchips, especialmente en Taiwán, por motivos geopolíticos y comerciales.*
28:22 Taiwán *es crucial en la producción de microchips, siendo un punto estratégico para Estados Unidos y el mundo.*
29:03 La *dependencia de Asia en suministros tecnológicos, especialmente microchips, se vio durante la pandemia, motivando a algunos países a buscar independencia en esta área.*
29:18 Se *discute la necesidad de crear fábricas de microchips en territorio europeo para reducir la dependencia de Asia.*
29:45 El *invitado inicialmente se dedicaba a la ingeniería aeronáutica y comunicación audiovisual antes de involucrarse en la divulgación científica.*
31:10 La *pandemia llevó a la apertura de un canal de TH-cam centrado en la divulgación científica y herramientas relacionadas con la inteligencia artificial.*
32:06 La *recepción de herramientas basadas en inteligencia artificial, como ChatGPT, inicialmente fue tibia, pero generaron un gran interés después de un tiempo.*
33:14 Se *recomienda a quienes no han explorado más allá de ChatGPT comenzar con modelos de lenguaje y luego explorar herramientas específicas según sus necesidades.*
34:10 ChatGPT *se considera una herramienta ideal para experimentar con la inteligencia artificial, mostrando diversas capacidades como generación de texto e imágenes.*
35:19 La *dificultad de emprender en inteligencia artificial radica en la dependencia de tecnologías de terceros y la amenaza de gigantes que pueden replicar funciones.*
36:42 Se *sugiere la idea de una herramienta para traducción simultánea con subtítulos automáticos, aprovechando modelos de lenguaje de IA.*
37:50 La *importancia de diferenciar la propuesta de valor más allá de las funciones de inteligencia artificial para evitar ser absorbido por competidores más grandes.*
41:21 La *propuesta de valor en proyectos de inteligencia artificial debe ir más allá de la función técnica, ya que la rápida evolución del campo puede hacer que soluciones previas sean superadas rápidamente por otros.*
43:22 El *año 2024 se vislumbra como el momento de aterrizar y utilizar de manera sensata la inteligencia artificial. Se espera una tendencia hacia la miniaturización de modelos, haciéndolos más accesibles y sostenibles al incorporarlos en hardware menos exigente, incluso dispositivos móviles.*
45:28 No *se tiene certeza sobre la integración de la computación cuántica con la inteligencia artificial en 2024. Aunque se menciona el progreso de IBM en computación cuántica, se destaca la necesidad de comprender cómo esta tecnología puede potenciar el entrenamiento de inteligencias artificiales.*
48:14 Frente *a preocupaciones sobre la inteligencia artificial y la pérdida de empleos, se plantea una visión pragmática. Se destaca la importancia de que haya múltiples actores en el desarrollo de la tecnología para evitar riesgos de concentración de poder. La regulación debería fomentar la diversidad en el desarrollo de la inteligencia artificial.*
51:33 En *cuanto al impacto laboral, se prevé que la inteligencia artificial no reemplace trabajos en su totalidad, sino tareas específicas. Se menciona la automatización en sectores como la conducción autónoma, señalando que algunos puestos podrían transformarse, pero no desaparecer en su totalidad.*
55:21 El *avance de la inteligencia artificial plantea preocupaciones sobre la dificultad de acceder a empleos bien remunerados, ya que la automatización amplía la oferta de talento para ciertos roles, reduciendo la competitividad por habilidades específicas.*
57:42 Se *anticipa que la inteligencia artificial homogeneizará muchos trabajos al realizar gran parte del trabajo de valor añadido, diluyendo la diferenciación entre roles. Aunque se prevé la generación de más riqueza, surgen inquietudes sobre cómo se distribuirá y su impacto en el bienestar.*
58:39 La *implementación plena de la inteligencia artificial puede llevar más tiempo del previsto debido a múltiples factores, incluidas limitaciones técnicas, adopción empresarial y resistencia humana. La gestión del proceso de adopción y la adaptación de los trabajadores serán cruciales.*
01:02:09 La *eficiente adopción de la inteligencia artificial en empresas puede ser desafiante, ya que implica reestructuración de procesos, formación de empleados y superar resistencias internas. La gestión del cambio y la preparación para posibles cuellos de botella humanos son esenciales.*
Made with HARPA AI
A mi me parece que todo el mundo se centra en los tokens y la ventana de contexto ("memoria") y a mi lo que más me molesta es lo limitada que esta la ventana de salida u output, a veces necesito una redacción largo o código de programación larga y esta restringido a 2 páginas :S
Le he pasado el dato! a Claude, Ali abdal ha sacado un proyecto que con notas de voz puede categorizarlas. Entonces ha sabido lo que le pregunté. Las IAs no sobreentienden ciertas cosas que estas preguntando, al ser tan literal la interpretación... lo que explicó Xavi muy bien al inicio del video.
8:55 le acabo de hacer esa pregunta a Chat GPT sobre la madre de Tom Cruise y ha tenido el mismo problema que se comenta al hacerla a la inversa. Le he preguntado entonces al chat directamente por qué no respondió correctamente cuando pregunto por la madre y simplemente me dijo que es porque le han programado una limitación a modo de filtro con el objetivo de seguir las políticas de privacidad sobre individuos privados. La madre de Tom Cruise no está caracterizada por ser un personaje publico de manera que tiene restringido el acceso a su banco de datos de entrenamiento, sin embargo al preguntar sobre Tom Cruise, que sí es personaje público, no existe tal restricción por lo que sí puede dar la respuesta. Osea, que no es tal y como se dice en el video.
En realidad está en lo correcto, ChatGPT no pueden razonar, solo predice palabras.
Cuando se entrenó el modelo seguramente en un texto por ahí estaba "la madre de Tom Cruise es tal", por lo que solo predijo el nombre de la madre de Tom Cruise cuando le haces la pregunta. Que no entienda que la madre de Tom Cruise es una figura pública o no es otra cosa, simplemente no la tiene en su base de datos o al menos no tiene suficiente información para predecirte que su hijo es Tom Cruise. Incluso como el chat "recuerda" lo que le preguntaste, pues te puede responder porqué te respondió A y no B, incluso si le preguntas quien eres tú pues no tiene cómo responderte por su falta de información.
Además, ChatGPT está entrenado con toda la wikipedia, que es donde seguramente viene el dato de quién es la madre de Tom Cruise, pero no hay ninguna página especial de su madre...
Al final del día ChatGPT no entiende, solo calcula con cierta probabilidad a lo que quisiste decir, algo como "Quién es la madre de Tom Cruise", el chat estaría intentando algo como "quien+madre+TomCruise" y te da una respuesta...
experto en AI 😂😂😂
es un tipo normal que usa las tecnologias que construyen los verdaderos expertos.
Es experto de esta materia para poder divulgar y contar a los “normales”. Creo que confundes Experto con Creador
la IA es más, considero que es una herramienta "rústica" respecto a inteligencia humana porque va depender del hombre, de su "manipulación" para una respuesta rápida que se requiere en un trabajo. Mi respeto a los que crearon "códigos" ya que estos son el medio entre hombre - máquina.
Faltó una buena estructura en esta entrevista.
Está verde, pero tiene potencial. Se detiene mucho hoy porque falta definir su control por donde va DAVOS... Básicamente es que la IA va a gestionar la información que te llega, y si alguien dice que USA es bueno y China es malo, la verdad no importa, sino lo que diga la IA que se le programó para decir.
Hoy deja que desear, yo programo, y la inteligencia artificial, todo lo hace mal, te ahorra escribir un código, que quizá tu tardarías 2 horas en escribir, en una interacción de 15 minutos. Sin embargo, tienes que dedicar 2 horas a corregirlo, donde antes dedicabas 1 hora más... entonces reduces de 3 horas a 2horas 15minutos. Que es bueno, pero no es un milagro, ni funciona bien.
El problema no es la IA. Si el avance tecnológico es una maravilla y siempre lo ha sido a lo largo de la humanidad. El problema es el ser humano. Nada más que tienes que mirar hacia todos lados y ver que el problema no es la inteligencia artificial, sino la natural. Pasear por la calle en cualquier ciudad de españa y ver personas ancladas en el pasado. Personas que decidieron congelar el tiempo dentro sus cabezas mientras el tiempo fuera de ellas no ha parado de avanzar. En ese caso el problema de la tecnología no es la tecnología, es la no adaptación de las personas a la tecnología. Paradojicamente es una selección natural interna de la especie. Antes los que no se adaptaban al entorno terminaban muriendo. A día de hoy los que no se adaptan a su enterno,, terminan siendo esclavos. Otro ejemplo de que el problema es el uso y no la tecnología es aquellos que si que se adaptan a los cambios, pero desean el control y el poder. Entonces hablamos de que el problema es el uso que le da el hombre y no la "máquina" en sí. Gran problema para las personas que estamos en medio, que seguramente vamos a sufrir las consecuencias de los de atrás y los de delante.
Permítanme diferir. Pero a Xavier no lo noto tan motivado. Ahora tengo ganas de tirarme de un puente 😅
🚨☝️Ninguna i.A que están hablando es de grado militar, solo civil comercial....
Kjjj, experto dicen, lo único que hizo es hacer un canal y utilizar las herramientas que otros crearon, los que realmente son expertos son los que crearon las redes neuronales y los algoritmos, hoy le dicen experto a cualquiera.
Medio concuerdo
Según tu lógica los diseñadores gráficos que saben manejar una herramienta que no crearon no deberían llamarse como tal?
Una cosa ser experto creandolo, otra cosa ser experto sacando el máximo cada herramienta (muchas de las cuales ni los mismos creadores saben que hacen sus herramientas)
Shhhhh . silencio señor!... Deje escuchar 😮 o usted sabe mas?
@@LuisFreites Puedes escuchar o yo te estoy tapando los oídos?😄
No deberías hablar ZeroCool. Porque a pesar de eso, no tiene un canal con mil suscriptores y trabajando en el 10 años xD
Ya siéntese señora y deje ver el video!
Muchas fantasías.
Que preguntas tan elementales. La AI es un sistema de lenguaje que interactua información.
Ni alucina, ni piensa, mi siente ni tiene Consciencia. Prrhuntale a ella y te dirá que tan solo te responde de acuerdo con la más reciente actualización. Si le haces preguntas como las que le haces al invitado, ella podrá decirte que elabores preguntas más inteligentes? No. No lo hace. Tampoco se burla. Tan solo responde y tu crees que genera dialogos.
Allí no hay súper jugadores, y ni "suben pa arriba " ni "salen pa fuera" aún usáis lenguaje del fútbol a cambio de usar lenguaje tecno científico. Muy elementales chicos.
Mejor prepárense y elaboren las preguntas como guía. De todas maneras "mogollón".
Los dejó callados el invitado. "Son Actores, no jugadores"
Muy improvisados.
Alúmbranos con tu contenido…y si no tienes, no te burles de cómo hablan en una entrevista cuando pones “Prrhuntale”…cuanto máquina de sillón en los comentarios
Entonces no aceptan retroalimentacion porque la intolerancia les conduce? Lee de nuevo y notarás las sugerencias.
Gustado no sabes nada
@@azhuransmx126 Así. Es. Solo se que nada se, porque soy un permanente aprendiz. Pero hay quienes saben todo, y aman figurar como sabios.
@gustavocazall2282 bueno te entiendo buena respuesta yo tampoco se nada y de hecho nadie en la humanidad lo sabe realmente, por eso no me gusta afirmar lo que pueden o no pueden llegar a hacer las IAs en el futuro porque además esto apenas está comenzando.