Animashree Anandkumar en Congreso Futuro 2024: El sorprendente potencial de la IA generativa

En una destacada exposición en Congreso Futuro 2024, la renombrada catedrática de Informática y Matemáticas en el Instituto Tecnológico de California, Animashree Anandkumar, compartió su visión sobre el papel transformador de la inteligencia artificial (IA) generativa en diversos campos, desde la medicina hasta la climatología.

Anandkumar comenzó explicando la esencia de la inteligencia, definiéndola como “la habilidad para aprender y adaptarse”. En su enfoque, destacó que la IA puede aprender de “los datos y tomar decisiones fundamentadas en ellos“. Asimismo, resaltó la capacidad única de la IA generativa para crear contenido “completamente nuevo”, lo que se traduce en “un desarrollo emocionante en el ámbito de la inteligencia artificial“.

La experta subrayó la importancia de la IA generativa en la investigación científica, especialmente en la creación de nuevas moléculas que podrían dar lugar a medicamentos innovadores capaces de combatir diversas enfermedades. Según Anandkumar, “esta capacidad creativa de la IA generativa puede transformar radicalmente la forma en que se realiza la ciencia y la ingeniería“.

En el ámbito de la colaboración entre humanos y la IA, Anandkumar destacó cómo la “IA generativa ha ampliado las posibilidades, permitiendo a los robots recibir instrucciones para realizar diversas tareas en lugar de estar limitados a una sola función, como ocurría anteriormente”.

La catedrática también compartió avances significativos en la aplicación de la IA generativa en matemáticas, describiendo cómo la tecnología puede ayudar a los matemáticos a verificar teoremas de manera más eficiente.

En un enfoque ético, Anandkumar mencionó un proyecto en el que trabajan para prevenir alucinaciones en modelos de lenguaje, utilizando la colaboración entre la IA y humanos como copilotos para garantizar resultados más confiables.

Uno de los logros más destacados revelados por Anandkumar fue la capacidad de la IA para acelerar simulaciones, con un ejemplo específico de un modelo capaz de predecir el clima 45 mil veces más rápido que los sistemas actuales y a un costo operativo considerablemente inferior.