El padre del deep learning advierte: la IA actual no entiende el mundo ni sabe razonar como un ser humano

Yann LeCun, científico jefe de IA en Meta y ganador del Premio Turing, advierte que los sistemas actuales carecen de comprensión real, memoria persistente y capacidad genuina de razonamiento

Yann LeCun, director científico de inteligencia artificial en Meta y uno de los tres pioneros galardonados con el Premio Turing 2018 por revolucionar el deep learning, ha lanzado una contundente advertencia sobre las limitaciones fundamentales de los sistemas de IA más populares de la actualidad. En una conferencia magistral ante estudiantes de ingeniería, el experto francés desmontó la creencia generalizada de que estamos al borde de alcanzar la inteligencia artificial general.

La IA actual: Un sistema sin comprensión real

LeCun, quien desarrolló las redes neuronales convolucionales que hoy impulsan prácticamente todos los sistemas de visión artificial en tiempo real, fue categórico al describir las carencias de los grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT:

«Hay un problema esencial con esto: no hay capacidad de razonamiento real en un sistema como este. Solo se dedica a predecir la siguiente palabra y luego tiene el problema de la ‘alucinación’, del que tanto se ha hablado», afirmó el científico.

Según el experto, estas limitaciones no son meros fallos técnicos corregibles, sino características inherentes a la arquitectura actual. Los sistemas basados en transformers «no entienden el mundo físico, no tienen memoria persistente, no tienen capacidad de razonamiento real, y ciertamente no tienen capacidad de planificación», explicó LeCun, a menos que sean entrenados sistemáticamente con miles de ejemplos específicos.

El dato que desafía la carrera de la IA

Para ilustrar la brecha fundamental entre la IA actual y la inteligencia humana, LeCun presentó una comparación reveladora sobre el volumen de datos procesados:

Un niño de cuatro años, que ha estado despierto aproximadamente 16,000 horas en su vida, ha procesado alrededor de 10^14 bytes de información visual. Esta cifra es equivalente al volumen total de datos textuales con los que se entrenan los modelos de lenguaje más grandes del mundo, que incluyen prácticamente todo el texto disponible públicamente en Internet.

«No vamos a alcanzar un sistema con inteligencia humana o sobrehumana simplemente entrenando con texto. Eso no puede suceder», sentenció el investigador, desafiando directamente las afirmaciones de quienes pronostican la llegada de la superinteligencia artificial en los próximos años.

El mito de la Inteligencia Artificial «General»

LeCun también cuestionó el concepto mismo de «inteligencia artificial general» (AGI, por sus siglas en inglés), argumentando que presupone erróneamente que la inteligencia humana es general cuando, en realidad, está altamente especializada.

«Pueden comprar un dispositivo en una tienda de juguetes que jugará al ajedrez y los vencerá por completo. Ese sistema es más inteligente que ustedes para jugar al ajedrez», ejemplificó, señalando que existen numerosos sistemas informáticos más inteligentes que los humanos en dominios específicos.

Desde una perspectiva matemática, el científico demostró que el número de funciones posibles que el cerebro humano puede realizar es infinitesimal comparado con el espacio total de funciones posibles, concluyendo que «decir que tenemos inteligencia general es un completo contrasentido».

La Próxima Revolución: Modelos del Mundo

La solución para superar estas barreras fundamentales, según LeCun, reside en una nueva generación de arquitecturas de IA que él mismo está desarrollando: los «Modelos del Mundo» (World Models).

Estos sistemas se basan en la capacidad de predecir las consecuencias de las acciones sobre el estado del mundo, similar a cómo los humanos y animales construyen representaciones abstractas de la realidad para hacer predicciones. «El futuro de la IA, en mi opinión, pasa por las JAPA (Joint Embedding Predictive Architecture), por los modelos del mundo, y por sistemas que, una vez que tienen este tipo de modelo del mundo, podrán planificar una secuencia de acciones para alcanzar un objetivo particular», explicó.

Esta arquitectura JAPA, propuesta recientemente por LeCun, ya ha generado entre 700 y 800 publicaciones académicas según Google Scholar, evidenciando el creciente interés de la comunidad científica.

Cronología realista: Entre 5 y 20 Años

A diferencia de los pronósticos más optimistas de la industria, LeCun ofreció una visión pragmática del futuro:

• Los más optimistas: 5 años para alcanzar la inteligencia humana
• Los optimistas: 10 años
• Los menos optimistas: 20 años
• Los escépticos: nunca (aunque LeCun considera que carecen de buenos argumentos)

«No hay ninguna duda de que lo lograremos, pero no está claro cuánto tiempo tomará. Probablemente tendremos buenas ideas basadas en JAPA en 3 a 5 años. Y luego encontraremos obstáculos que no habíamos previsto, por lo que tomará más tiempo del esperado», proyectó el científico, reconociendo que «siempre ha sido así en la historia de la IA».

La posición de europa en la carrera de la IA

LeCun también abordó la preocupación sobre la dependencia europea de la tecnología estadounidense, destacando que el talento europeo sigue siendo fundamental en el desarrollo de la IA:

El modelo open source LLaMA de Meta fue resultado de un proyecto de investigación realizado por una docena de personas, «casi todos franceses», en el laboratorio de París. De ese equipo, dos investigadores cofundaron posteriormente Mistral AI, una de las startups europeas más prometedoras del sector.

«En Europa tenemos el talento, y eso es lo más difícil de construir si no lo tienes», afirmó LeCun, aunque reconoció que persisten desafíos en el acceso al capital de riesgo comparado con Estados Unidos.

Visión a largo plazo: IA como amplificador de inteligencia

A pesar de sus advertencias sobre las limitaciones actuales, LeCun mantiene una visión optimista del futuro de la IA, comparándola con la invención de la imprenta en el siglo XV.

«La IA, si se utiliza correctamente, permitirá una amplificación de la inteligencia humana. Permitirá a cada individuo tomar decisiones quizás más racionales de lo que normalmente son», pronosticó el científico.

Sin embargo, advirtió sobre la necesidad de gestionar los riesgos, citando cómo la imprenta causó 200 años de conflictos religiosos en Europa tras permitir que las personas leyeran la Biblia directamente, evitando la intermediación del clero.

Con más de 140 investigadores en el laboratorio FAIR de Meta en París, incluyendo unos 40 estudiantes de doctorado en residencia, LeCun está preparando la próxima generación de científicos de IA para liderar la revolución que él predice llegará justo cuando los estudiantes actuales completen sus estudios. Una revolución que, según el padre del deep learning, finalmente dotará a las máquinas de una comprensión genuina del mundo.