El CEO de Nvidia, Jensen Huang, ha declarado recientemente que la industria no podrá resolver el problema de las alucinaciones en la inteligencia artificial durante varios años más. Este fenómeno ocurre cuando una IA inventa información para llenar sus vacíos de conocimiento.
Durante una entrevista en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong, Huang explicó los tres pilares fundamentales en el desarrollo actual de la IA:
Pre-entrenamiento: Similar a ir a la universidad, donde la IA absorbe datos globales para descubrir conocimiento.
Post-entrenamiento: La IA se especializa en habilidades específicas mediante diversas técnicas como el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana y de IA.
Escalado en Tiempo de Prueba: También llamado "pensamiento", donde la IA descompone problemas paso a paso para encontrar soluciones.
A pesar de estos avances, Huang reconoce que aún no podemos confiar plenamente en las respuestas que proporciona la IA. "Necesitamos llegar a un punto donde las respuestas sean confiables, sin tener que evaluar si son alucinaciones o tienen sentido", explicó.
Durante la entrevista también se abordó el tema del poder computacional. El anfitrión mencionó que la demanda de capacidad de cómputo para IA se cuadruplica anualmente, lo que explica el aumento del 300% en las acciones de Nvidia. Huang argumentó que los GPUs de Nvidia, aunque costosos, han logrado reducir los costos computacionales en un factor de un millón durante la última década.
La discusión también incluyó momentos personales, como cuando Huang compartió la historia de cómo conoció a su esposa Lori en la universidad, utilizando la peculiar táctica de ofrecerse a ayudarla con sus tareas, lo que llevó a citas semanales de estudio y eventualmente al matrimonio.