Rodney Brooks, un reconocido robotista y pionero del MIT, cree que la gente está sobreestimando enormemente las capacidades de la IA generativa. Aquí está la razón:

1. La IA generativa no es como los humanos: Brooks argumenta que los sistemas de IA generativa como ChatGPT no son humanos y ni siquiera se parecen a los humanos. Es erróneo intentar asignarles capacidades humanas. La gente tiende a sobreestimar la competencia de estos sistemas en función de su desempeño en tareas específicas.

2. La IA generativa tiene limitaciones: Si bien la IA generativa es capaz de realizar ciertas tareas, no puede hacer todo lo que puede hacer un ser humano. Brooks dice que la gente a menudo generaliza las capacidades de estos sistemas más allá de su competencia real.

3. Las aplicaciones prácticas pueden no tener sentido: Brooks ofrece el ejemplo de usar un modelo de lenguaje grande para controlar robots de almacén. En su opinión, esto sería un uso ineficiente e impracticable de la IA generativa, ya que ralentizaría el sistema. En su lugar, es mucho más simple conectar los robots directamente al software de gestión del almacén.

4. No se garantiza un crecimiento exponencial: Brooks cuestiona la creencia de que la tecnología siempre crecerá exponencialmente, como sugiere la Ley de Moore. Utiliza el ejemplo del iPod, donde la capacidad de almacenamiento no continuó duplicándose indefinidamente.

5. Los robots humanoides enfrentan desafíos significativos: Brooks tiene una amplia experiencia en la construcción de robots humanoides y cree que la creencia común en su potencial a corto plazo está equivocada. Predice que pasarán al menos otros 25 años antes de que los robots humanoides desempeñen un papel significativo, en contra de las afirmaciones de algunos emprendedores.

En resumen, Rodney Brooks ofrece una perspectiva más cautelosa y fundamentada sobre el estado actual y el potencial futuro de la IA generativa y la robótica. Advierte contra el hype y la excesiva confianza que rodean a estas tecnologías, enfatizando la necesidad de una evaluación más realista de sus capacidades y limitaciones.

Rodney Brooks, un reconocido robotista y pionero del MIT, cree que la gente está sobreestimando enormemente las capacidades de la IA generativa. Si bien reconoce la impresionante naturaleza de estas tecnologías, advierte contra la sobreestimación de sus habilidades.

Brooks explica que el problema con la IA generativa es que puede realizar un cierto conjunto de tareas bien, pero no puede hacer todo lo que puede hacer un ser humano. Los humanos tienden a generalizar las capacidades de los sistemas de IA en función de su desempeño en tareas específicas, a menudo siendo demasiado optimistas sobre su competencia general.

Enfatiza que la IA generativa no es humana y ni siquiera se parece a los humanos, y es erróneo intentar asignarle capacidades humanas. La gente la ve tan capaz que quiere usarla para aplicaciones que no tienen sentido, como usar modelos de lenguaje grandes para controlar robots de almacén, lo que en realidad ralentizaría las cosas.

Brooks también cuestiona la creencia de que la tecnología siempre crecerá exponencialmente, como se observa con la Ley de Moore. Utiliza el ejemplo del iPod, donde la capacidad de almacenamiento no continuó duplicándose indefinidamente, como muchos habían esperado. De manera similar, cree que el crecimiento exponencial en las capacidades de los modelos de lenguaje puede no continuar indefinidamente.

Si bien Brooks reconoce que los modelos de lenguaje grandes podrían ayudar potencialmente con tareas específicas, como asistir con robots domésticos para una población envejecida, advierte que incluso esto conlleva su propio conjunto único de desafíos. El problema, dice, no se trata de poder hacer las tareas, sino más bien de la teoría de control y la optimización subyacentes requeridas.

En resumen, Rodney Brooks, una voz respetada en el campo de la robótica y la IA, insta a la cautela ante el hype que rodea a la IA generativa. Cree que estos sistemas tienen limitaciones y que es importante mantener una perspectiva realista sobre sus capacidades y posibles aplicaciones.

Rodney Brooks, un reconocido robotista y pionero del MIT, cree que el hype en torno a los robots humanoides está enormemente sobreestimado. Ha aprendido de sus décadas de experiencia en el campo que el factor de forma de los robots humanoides no es la solución más efectiva para aplicaciones prácticas.

Brooks explica que la clave es hacer que la tecnología sea accesible y diseñada para un propósito específico, en lugar de centrarse en crear robots con apariencia humana. Utiliza el ejemplo de su empresa actual, Robust.AI, donde los robots se asemejan a carritos de compras con manubrios. Este diseño permite una fácil intervención por parte de los humanos si hay algún problema con el robot.

Según Brooks, el problema con los robots humanoides es que no son humanos y ni siquiera se parecen a los humanos. Intentar asignarles capacidades humanas es un enfoque erróneo. Ha descubierto que es mucho más efectivo diseñar robots que puedan trabajar junto a los humanos, en lugar de intentar replicar la forma y la función humana.

Brooks también advierte contra el malentendido de que la tecnología siempre crecerá exponencialmente, como sugiere la Ley de Moore. Utiliza el ejemplo del iPod para ilustrar que la tecnología no siempre sigue una trayectoria lineal. El mismo principio se aplica al desarrollo de los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los sistemas de IA.

Si bien Brooks reconoce que los LLM podrían asistir potencialmente con tareas específicas, como en el contexto de una población envejecida, enfatiza que los verdaderos desafíos radican en la teoría de control y otras optimizaciones matemáticas fundamentales, en lugar de simplemente replicar las capacidades humanas.

En resumen, la perspectiva de Rodney Brooks desafía el hype predominante en torno a los robots humanoides y sugiere un enfoque más pragmático centrado en diseñar soluciones robóticas accesibles y diseñadas para un propósito específico, que puedan colaborar eficazmente con los seres humanos.

Brooks reconoce que existe una creencia equivocada, en gran parte gracias a la Ley de Moore, de que siempre habrá un crecimiento exponencial cuando se trata de tecnología. La idea de que si ChatGPT 4 es tan bueno, imagina cómo serán ChatGPT 5, 6 y 7.

Dice que esta lógica es errónea y que la tecnología no siempre crece exponencialmente, a pesar de la Ley de Moore. Utiliza el ejemplo del iPod: durante las primeras iteraciones, de hecho se duplicó en tamaño de almacenamiento de 10 a 160 GB. Si hubiera continuado en esa trayectoria, calcula que habríamos tenido un iPod con 160 TB para 2017. Pero, por supuesto, eso no sucedió. Los modelos que se vendían en 2017 tenían 256 GB o 160 GB porque, como señaló, nadie realmente necesitaba más que eso.

Si bien este es un punto válido de que la Ley de Moore no siempre se aplica a cada análisis de la tecnología, el ejemplo del iPod de Brooks puede no ser la comparación más aplicable. Una comparación más relevante sería analizar la velocidad del procesador, ya que eso se asemeja más a la potencia de cálculo y las capacidades de los modelos de lenguaje como ChatGPT.

No obstante, el argumento principal de Brooks es que debemos ser cautelosos al extrapolar un crecimiento exponencial indefinido cuando se trata de tecnología. El hecho de que un sistema demuestre capacidades impresionantes hoy, no significa necesariamente que esas capacidades seguirán creciendo a la misma velocidad en el futuro. Las limitaciones del mundo real y las necesidades prácticas a menudo moderan el ritmo del avance tecnológico.

Rodney Brooks reconoce que los modelos de lenguaje grandes (LLM) podrían ayudar potencialmente con robots domésticos, especialmente para asistir a una población envejecida donde no hay suficientes personas para brindar atención. Sin embargo, advierte que esto podría conllevar su propio conjunto único de desafíos.

Brooks explica que el problema no se trata de poder hacer las tareas, sino más bien de la teoría de control y otras optimizaciones matemáticas fundamentales requeridas. Afirma que "la gente dice que oh, los modelos de lenguaje grandes van a hacer que los robots hagan cosas que no podrían hacer, pero ese no es el problema".

Si bien los LLM pueden ayudar con tareas específicas para robots domésticos, Brooks cree que aún existen obstáculos técnicos significativos por superar. Enfatiza que los avances fundamentales en investigación requeridos para robots domésticos prácticos no son triviales, a pesar del optimismo de algunos emprendedores ingenuos.

En general, Brooks adopta un enfoque medido y cauteloso sobre las posibles aplicaciones de la IA generativa en robots domésticos. Reconoce los posibles beneficios, pero también resalta los desafíos sustanciales que deben abordarse antes de que dichos sistemas puedan implementarse y ser efectivos a gran escala.

Rodney Brooks, un reconocido robotista y pionero del MIT, ofrece una advertencia sobre el estado actual de la IA y el ecosistema de startups. Enfatiza la necesidad de un pensamiento racional en medio del hype y la sobreestimación que rodean a la IA generativa.

Brooks reconoce las impresionantes capacidades de los modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT, pero advierte contra la sobreestimación de sus habilidades. Explica que si bien estos sistemas pueden realizar ciertas tareas bien, no son humanos y carecen del rango completo de capacidades humanas. Esta tendencia a generalizar el desempeño de un sistema de IA en una tarea específica a una competencia más amplia es un error común.

En cuanto a los robots humanoides, Brooks tiene una perspectiva única. A pesar de haber construido y entregado más robots humanoides que nadie más, cree que el enfoque actual está equivocado. Aboga por robots prácticos y diseñados para un propósito específico que prioricen la accesibilidad y la facilidad de uso, en lugar de formas humanoides.

Brooks también aborda la preocupante tendencia del fraude y las afirmaciones infladas en la industria tecnológica. Cita ejemplos de directores ejecutivos en Silicon Valley que se han enfrentado a consecuencias legales por engañar a los inversores y al público. Este patrón, argumenta, es el resultado de la mentalidad de "fingir hasta que lo logres" que se ha vuelto predominante en la cultura de las startups.

El blog del autor, donde mantiene un marcador de sus predicciones, proporciona valiosos conocimientos sobre su enfoque racional hacia los avances tecnológicos. Sus predicciones, que en su mayoría han sido precisas, sugieren una perspectiva medida y basada en evidencia sobre el futuro de la IA y la robótica.

En conclusión, los conocimientos de Rodney Brooks sirven como un recordatorio de abordar el hype que rodea a la IA y las startups con una mentalidad crítica y racional. A medida que el panorama tecnológico continúa evolucionando, es esencial separar los hechos de la ficción y mantener una comprensión equilibrada de las capacidades y limitaciones de estas tecnologías emergentes.

Rodney Brooks, un reconocido robotista y pionero del MIT, cree que la gente está sobreestimando enormemente las capacidades de la IA generativa. Si bien reconoce la impresionante naturaleza de los modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT, advierte contra la excesiva confianza en sus habilidades.

Brooks explica que el problema con la IA generativa es que, si bien puede realizar ciertas tareas bien, no puede hacer todo lo que puede hacer un ser humano. Los humanos tienden a sobreestimar la competencia de los sistemas de IA, generalizando su desempeño en tareas específicas a un rango más amplio de capacidades. Sin embargo, Brooks enfatiza que la IA generativa no es humana y ni siquiera se parece a los humanos, y es erróneo intentar asignarle capacidades similares a las humanas.

Ofrece el ejemplo de su propia empresa, Robust.ai, donde alguien sugirió usar un LLM para controlar los robots del almacén. Brooks cree que este no sería un caso de uso razonable para la IA generativa y, de hecho, ralentizaría las cosas. En su lugar, prefiere conectar los robots directamente al software de gestión del almacén, lo cual es una solución más simple y efectiva.

Brooks también cuestiona la creencia común de que la tecnología siempre crecerá exponencialmente, como sugiere la Ley de Moore. Utiliza el ejemplo del iPod, donde la capacidad de almacenamiento no continuó duplicándose indefinidamente, como muchos habían esperado. De manera similar, cree que el crecimiento exponencial en las capacidades de los LLM puede no ser un predictor confiable del progreso futuro.

Si bien Brooks reconoce que los LLM podrían ayudar potencialmente con robots domésticos, especialmente en el cuidado de una población envejecida, advierte que esto también podría conllevar sus propios desafíos únicos. Enfatiza que el problema no se trata solo de poder realizar las tareas, sino también de la teoría de control y otras optimizaciones matemáticas complejas.

En general, la perspectiva de Brooks proporciona una visión más matizada y cautelosa sobre el estado actual y el potencial futuro de la IA generativa. Sus décadas de experiencia en el campo de la robótica y la investigación en IA le dan un peso significativo a sus conocimientos, y sus predicciones sobre la aparición del "próximo gran avance" en IA, que cree que será la IA neurosimbólica, merecen ser consideradas a medida que el campo continúa evolucionando.

Rodney Brooks, un reconocido robotista y pionero del MIT, ha hecho varias predicciones sobre el futuro de la robótica y la IA. Aquí se presentan algunas de sus ideas clave:

Hype de la IA Generativa

Brooks cree que la gente está sobreestimando enormemente las capacidades de la IA generativa. Si bien son impresionantes, estos sistemas tienen limitaciones y no pueden hacer todo lo que puede hacer un ser humano. Advierte contra asignarles capacidades similares a las humanas.

Robots Humanoides

Brooks es escéptico sobre el potencial a corto plazo de los robots humanoides. Basándose en su amplia experiencia, predice que pasarán al menos otros 25 años antes de que los robots humanoides desempeñen un papel significativo.