Dónde están los límites de ChatGPT |  

que bueno encontrar otras personas tan potentes en lo que hacen teniendo dudas sobre el futuro. Muy buena la explicación.

Los límites inherentes de la inteligencia artificial se encuentran no solo en su hardware en términos de velocidad o capacidad de memoria, sino en las restricciones fundamentales de lo que efectivamente puede hacer. Consideremos, por ejemplo, los efectos como la corriente inducida o los saltos de corriente estática; en el contexto de las computadoras modernas, estos fenómenos generalmente son vistos como perturbaciones que deben ser eliminadas. Sin embargo, en el cerebro, tanto humano como no humano, las corrientes eléctricas generan campos magnéticos que de hecho contribuyen a su funcionalidad. Esto sugiere que la inteligencia, tal como se manifiesta biológicamente, no es simplemente el resultado de conexiones neuronales. En contraste, la inteligencia artificial, limitada por su diseño y los principios de la ingeniería que la rigen, no está equipada para replicar plenamente las operaciones del cerebro humano. Por ende, la IA debe ser vista como lo que es: una herramienta artificial creada para ampliar y complementar las capacidades humanas, más que un intento de duplicar la naturaleza intrínsecamente adaptativa y holística de nuestro cerebro. La IA, por tanto, sigue siendo una herramienta valiosa pero fundamentalmente limitada, diseñada para asistir y potenciar la actividad humana, más que para replicar la esencia de la inteligencia humana.

Muy buena entrevista, buen canal. Me suscribo. Y estaria genial hablar del paper

Me encant{o el directo este, super esclarecedor y rompedor de cabeza. Vamos a ver a que nos dedicamos en 5 años todos los desarrolladores de software, estamos en camino a la extincion! jajaj. Somos los dinosaurios viendo como el cometa se va acercando.... Excelente Javi la entrevista.

buena entrevista. sería interesante entrar más a fondo de la propuesta de Angel

Grande Ángel! Excelente profe!!

Qué interesante!!! Me gustaría saber más del paper ✨✨✨✨

Gracias Ángel, aprendí mucho en muy poco tiempo, excelentes ejemplos y explicaciones.

Al inicio se menciona la conferencia anual en España en la que diserta ANGEL, por favor CUÁL ES ESA CONFERENCIA??? El sitio web de esa conferencia?? Gracias 🫂

Se ha quedado pendiente ese segunda vista. Para mí la red de árbol de decisiones lo comparo como el árbol genialogico de la IA

Muchas gracias Ángel, muy interesante el planteamiento de tu algoritmo y que lo bases en una forma de pensar binaria, tal como hacen los árboles pero con el factor de extrapolacion, me encantaría tener la oportunidad de otro directo donde profundizaras mas. Yo tb soy ingeniero y tomo decisiones tal que así, mi mujer es creativa y hace todo lo contrario, impulsos, intuición, estados de ánimo, etc. ¿Que clases de algoritmos se asemejan mas a esa forma de pensar? Las redes?

Muy buena entrevista no me he enterado mucho, pero buena y el entrevistador un crack

Bonita entrevista pero creo que falta un poco más debido a que "gpt5" ya no está entrenado solo con texto sino que sus datos de voz y video son embebido en el propio sistema osea ya no es que hacen la transcripción a texto y con eso entrenar al modelo sino que el propio audio y video es el lenguaje del modelo y ahí es donde tiene todo el sentido al comentario de Sam que chatgpt4 es aburrido

Estuvo genial. Aunque, siento que mis conocimientos a priori no me permiten sacarle más provecho a la IA 😢

Salvo el colapso de la humanidad tal y como la conocemos... No le veo gran problema ^__^U Gracias por los últimos vídeos, estaría genial tener algún curso en la plataforma del tema (además del comentado en el video).

Yo desearia investigarse el HARDWARE de entrenamiento no digital para todos,IA analógica,neuromorfica,cuántica,hardware tridimensional,fotónica,basada en termodinámica(exotropic),para tener modelos que aprenden en tiempo real,la IA que tenemos más potente los usuarios es su inferencia,su resultado,mientras que aprender es continuo,nones suficiente con muchos gigas de Vram o ram de cpu para tener inteligencia artificial,deberia la libertad desarrollar el hardware de entrenamiento mas barato,sin servidores,poder aprender,esas GPUs son demasiado caras. Datos(Sintaxis)

⁉️¿Qué tal si ese sistema que el diseñó solo falta escalarlo, tal como ocurrió con las redes neuronales hechas para predecir la siguiente palabra?, tal vez emerjan capacidades nuevas