Huang explicó que el progreso actual de la IA es asombroso y que la tecnología se está desarrollando a un ritmo acelerado. La capacidad de la IA para realizar tareas complejas y tomar decisiones de manera autónoma ha mejorado drásticamente en los últimos años, lo que ha generado un gran interés en su potencial. Sin embargo, también señaló que la IA todavía tiene desafíos por delante, como la comprensión del lenguaje natural y la empatía, que son habilidades difíciles de replicar. A pesar de estos obstáculos, Huang se mostró optimista sobre el futuro de la IA y el papel que podría desempeñar en diversas industrias, desde la salud hasta la automoción.
La inteligencia artificial (IA) está avanzando a un ritmo sin precedentes, según Huang, líder en la fabricación de chips de IA que potencian sistemas como ChatGPT de OpenAI. En un foro económico celebrado en la Universidad de Stanford, Huang reflexionó sobre el tiempo necesario para alcanzar uno de los objetivos más ambicionados de Silicon Valley: crear computadoras que puedan pensar como humanos. La llegada de la inteligencia general artificial (AGI, por sus siglas en inglés) depende en gran medida de cómo se defina este objetivo. Huang es optimista y cree que, si se trata de superar pruebas diseñadas por humanos, la AGI podría ser una realidad pronto.
Actualmente, la IA es capaz de aprobar exámenes como el de la barra de abogacía, pero todavía encuentra dificultades en pruebas médicas especializadas, como las de gastroenterología. Sin embargo, Huang estima que en cinco años, la IA también podrá superar cualquier prueba médica especializada. Este pronóstico se basa en la mejora continua de los algoritmos y el procesamiento de la IA, así como en el desarrollo de chips más avanzados. La firma de Huang alcanzó recientemente un valor de mercado de 2 billones de dólares, reflejando el potencial económico de estos avances.
A pesar de estos avances, Huang señala que el camino hacia la AGI aún enfrenta importantes desafíos. Los científicos todavía no se ponen de acuerdo sobre cómo describir el funcionamiento de la mente humana, lo que dificulta la tarea de los ingenieros, que necesitan objetivos claramente definidos. Además, Huang abordó la cuestión de la necesidad de más fábricas de chips, conocidas como «fabs», para soportar la expansión de la industria de la IA. Aunque se necesitarán más fabs, la mejora continua de los chips y los algoritmos ayudará a limitar la cantidad necesaria. Huang concluyó que, aunque la eficiencia del cómputo mejora, la demanda de chips seguirá creciendo, pero se compensará con avances en la tecnología de procesamiento de la IA.
