{"id":1056,"date":"2025-06-12T18:46:08","date_gmt":"2025-06-12T18:46:08","guid":{"rendered":"http:\/\/684b154270248ece87ab460d"},"modified":"2025-06-12T18:46:08","modified_gmt":"2025-06-12T18:46:08","slug":"una-alternativa-a-las-redes-neuronales-promete-revolucionar-la-ia-desde-sus-cimientos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/06\/12\/una-alternativa-a-las-redes-neuronales-promete-revolucionar-la-ia-desde-sus-cimientos\/","title":{"rendered":"Una alternativa a las redes neuronales promete revolucionar la IA desde sus cimientos"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo m\u00e9todo de aprendizaje autom\u00e1tico que se inspira en la forma en que el cerebro humano parece modelar el mundo y aprender sobre \u00e9l ha demostrado se capaz de dominar una serie de videojuegos sencillos con una eficacia impresionante.<\/p>\n

El nuevo sistema, llamado Axiom, ofrece una alternativa a las redes neuronales artificiales que predominan en la inteligencia artificial (IA) moderna<\/a>. Axiom, desarrollado por la empresa de software<\/em> Verse AI, cuenta con conocimiento previo sobre c\u00f3mo interact\u00faan f\u00edsicamente los objetos en el mundo del juego. Utiliza un algoritmo para modelar c\u00f3mo espera que el juego act\u00fae en respuesta a la entrada, que se actualiza en funci\u00f3n de lo que observa: un proceso denominado inferencia activa.<\/p>\n

El enfoque se inspira en el principio de la energ\u00eda libre, una teor\u00eda que busca explicar la inteligencia mediante principios extra\u00eddos de las matem\u00e1ticas, la f\u00edsica, la teor\u00eda de la informaci\u00f3n y la biolog\u00eda. Este principio fue desarrollado por Karl Friston, reconocido neurocient\u00edfico y director cient\u00edfico de Verses, empresa de computaci\u00f3n cognitiva.<\/p>\n

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\"OpenAI<\/picture><\/span><\/div>\n
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OpenAI lanza o3-pro en medio de advertencias sobre su comportamiento aut\u00f3nomo<\/a><\/div>\n

OpenAI o3-pro comparte los mismos protocolos de seguridad que el modelo base o3, el cual ha mostrado capacidades para sabotear sus controles de apagado.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Desde su casa en Londres Friston me comenta por video que este enfoque podr\u00eda ser especialmente importante para desarrollar agentes de IA, pues estos \u201cdeben aproximarse al tipo de cognici\u00f3n que vemos en cerebros reales\u201d. Llegar ah\u00ed “no solo requiere la capacidad de aprender, sino tambi\u00e9n aprender c\u00f3mo te comportas en el mundo\u201d.<\/p>\n

El enfoque convencional para aprender a jugar videojuegos<\/a> implica entrenar redes neuronales mediante el aprendizaje de refuerzo profundo, que consiste en experimentar y ajustar sus par\u00e1metros en respuesta a retroalimentaci\u00f3n positiva o negativa. Este enfoque puede producir algoritmos de juego excepcionales, pero requiere mucha experimentaci\u00f3n para funcionar. Axiom domina varias versiones simplificadas de videojuegos populares como “conducir”, “rebotar”, “cazar” y “saltar”, utilizando muchos menos ejemplos y demandando menor poder de c\u00f3mputo.<\/p>\n

\u201cLos objetivos generales del enfoque y algunas de sus caracter\u00edsticas clave coinciden con lo que considero los problemas m\u00e1s importantes en los que debemos centrarnos para alcanzar la IA general (IAG)\u201d, afirma Fran\u00e7ois Chollet, investigador de IA que desarroll\u00f3 ARC 3, un est\u00e1ndar de medici\u00f3n dise\u00f1ado para evaluar las capacidades de los algoritmos de IA modernos. Chollet tambi\u00e9n explora nuevos enfoques de aprendizaje autom\u00e1tico y utiliza su est\u00e1ndar para evaluar la capacidad de los modelos para aprender a resolver problemas desconocidos, en lugar de simplemente imitar ejemplos previos.<\/p>\n

\u201cEl trabajo me parece muy original, lo que es genial\u201d, dice. \u201cNecesitamos que m\u00e1s gente experimente con nuevas ideas alej\u00e1ndose del camino trillado de los grandes modelos del lenguaje (LLM) y los modelos de razonamiento ling\u00fc\u00edstico (LRM)\u201d.<\/p>\n

Una IA m\u00e1s parecida al cerebro<\/h2>\n

La IA moderna se basa en redes neuronales artificiales que se inspiran en el cableado cerebral<\/a>, pero funcionan de forma fundamentalmente distinta. Durante la \u00faltima d\u00e9cada, el aprendizaje profundo (deep learning<\/em>), un enfoque que utiliza redes neuronales, ha permitido a las computadoras realizar tareas impresionantes, como transcribir el habla, reconocer rostros y generar im\u00e1genes. M\u00e1s recientemente, por supuesto, el aprendizaje profundo ha dado lugar a los grandes modelos de lenguaje que impulsan a chatbots, como ChatGPT, cada vez m\u00e1s locuaces y capaces.<\/p>\n

Axiom, en teor\u00eda, promete un enfoque m\u00e1s eficiente para desarrollar IA desde cero. Podr\u00eda ser especialmente eficaz para crear agentes que necesitan aprender eficientemente de la experiencia, afirma Gabe Ren\u00e9, director ejecutivo de Verses. Ren\u00e9 comenta que una empresa financiera ha comenzado a experimentar con la tecnolog\u00eda de la compa\u00f1\u00eda como una forma de modelar el mercado. “Es una nueva arquitectura para agentes de IA que pueden aprender en tiempo real y son m\u00e1s precisos, m\u00e1s eficientes y mucho m\u00e1s peque\u00f1os”, afirma Ren\u00e9. “Est\u00e1n dise\u00f1ados literalmente como un cerebro digital”.<\/p>\n

Resulta ir\u00f3nico que, dado que Axiom ofrece una alternativa a la IA moderna y al aprendizaje profundo, el principio de la energ\u00eda libre se haya inspirado originalmente en el trabajo del inform\u00e1tico brit\u00e1nico-canadiense Geoffrey Hinton<\/a>, galardonado con el premio Turing y el Premio Nobel por su trabajo pionero en el aprendizaje profundo. Hinton fue colega de Friston en el University College de Londres durante a\u00f1os.<\/p>\n

Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre Friston y el principio de la energ\u00eda libre, recomiendo ampliamente este art\u00edculo de WIRED de 2018<\/a>. El trabajo de Friston tambi\u00e9n influy\u00f3 en una nueva y emocionante teor\u00eda de la conciencia, descrita en un libro rese\u00f1ado por WIRED en 2021.<\/p>\n

Art\u00edculo publicado originalmente en ingl\u00e9s en WIRED<\/a>, adaptado por Manuel de Le\u00f3n.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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