“L. a. naturaleza está tratando de decirnos algo aquí, que es que esto realmente no funciona, pero el campo cree tanto en sus propios recortes de prensa que simplemente no puede ver eso”, agrega.
Incluso los colegas de DeepMind de De Freitas, Jackie Kay y Scott Reed, que trabajaron con él en Gato, fueron más circunspectos cuando les pregunté directamente sobre sus afirmaciones. Cuando se les preguntó si Gato se dirigía hacia AGI, no se sintieron atraídos. “En realidad, no creo que sea factible hacer predicciones con este tipo de cosas. Trato de evitar eso. Es como predecir el mercado de valores”, dijo Kay.
Reed dijo que los angeles pregunta generation difícil. “Creo que los angeles mayoría de las personas que aprenden máquinas evitarán cuidadosamente responder. Es muy difícil de predecir, pero, ya sabes, con suerte llegaremos allí algún día”.
En cierto modo, el hecho de que DeepMind llamara a Gato un “generalista” podría haberlo convertido en víctima de los angeles exageración exagerada del sector de los angeles IA en torno a AGI. Los sistemas de IA de hoy en día se denominan IA “estrecha”, lo que significa que solo pueden realizar un conjunto específico y restringido de tareas, como generar texto.
Algunos tecnólogos, incluso en Deepmind, piensan que algún día los humanos desarrollarán sistemas de inteligencia synthetic “más amplios” que podrán funcionar tan bien o incluso mejor que los humanos. Algunos llaman a esto inteligencia synthetic “basic”. Otros dicen que es como “creer en los angeles magia”. Muchos investigadores destacados, como el científico jefe de IA de Meta, Yann LeCun pregunta si es posible en absoluto.
Gato es un “generalista” en el sentido de que puede hacer muchas cosas diferentes al mismo tiempo. Pero ese es un mundo aparte de una IA “basic” que puede adaptarse de manera significativa a nuevas tareas que son diferentes de las que se entrenaron en el modelo, cube Andreas del MIT. “Todavía estamos bastante lejos de poder hacer eso”.
Hacer modelos más grandes tampoco abordará el problema de que los modelos no tienen un “aprendizaje permanente”, lo que significa que se les puede enseñar cosas una vez y comprenderán todas las implicaciones y las usarán para informar todas las demás decisiones que van a tomar. hacer, cube.
L. a. exageración en torno a herramientas como Gato es perjudicial para el desarrollo basic de los angeles IA, argumenta Emmanuel Kahembwe, investigador de IA/robótica y parte de los angeles organización Black in AI cofundada por Timnit Gebru. “Hay muchos temas interesantes que se dejan de lado, que no cuentan con fondos suficientes, que merecen más atención, pero eso no es lo que les interesa a las grandes empresas tecnológicas y al grueso de los investigadores de dichas empresas tecnológicas”, cube.
Las empresas tecnológicas deberían dar un paso atrás y hacer un steadiness de por qué están construyendo lo que están construyendo, cube Vilas Dhar, presidente de los angeles Fundación Patrick J. McGovern, una organización benéfica que financia proyectos de IA “para siempre”.
“AGI habla de algo profundamente humano: los angeles thought de que podemos llegar a ser más de lo que somos, construyendo herramientas que nos impulsen a los angeles grandeza”, cube. “Y eso es realmente bueno, excepto que también es una forma de distraernos del hecho de que tenemos problemas reales que enfrentamos hoy y que deberíamos tratar de abordar utilizando IA”.