@abmedia_news · Post #23727 · 08/04/2026 11:32
【🚀AI 人工智慧|LeCun 一句話回應超級智慧之爭:沒有任何個人能掌控 AI 】 #LeCun#AI 📍請見報導: https://abmedia.io/lecun-no-single-person-controls-superintelligence 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io
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Chaîne source @Shutter · Post #4607 · 22 mai
Harbor, cargo port, ships #AI#artificial_Intelligence
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@abmedia_news · Post #23727 · 08/04/2026 11:32
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@hiaimediaes · Post #751 · 15/03/2025 16:57
🤩 Yann LeCun: "La IA inevitablemente desarrollará emociones" El científico jefe de IA de Meta y ganador del Premio Turing, Yann LeCun, compartió en una nueva entrevista sus perspectivas sobre los sistemas de IA emocionales, por qué el mundo físico es más complejo que el lenguaje y la próxima etapa en la evolución de los modelos de IA. Puntos destacados: 💬 Los futuros sistemas de IA tendrán emociones. Según LeCun, serán capaces de entender el mundo físico, planificar sus acciones e inevitablemente desarrollar emociones básicas como el miedo o la emoción. La IA también aprenderá a experimentar "felicidad" al alcanzar sus objetivos. 💬 "No deberíamos obsesionarnos con la pregunta de la conciencia", dice LeCun. La conciencia aún carece de una definición clara, pero tal vez simplemente estamos haciendo la pregunta equivocada, similar a cómo las personas en el pasado no entendían por qué percibimos el mundo normalmente a pesar de la imagen invertida en nuestra retina. Al final, el misterio perdió importancia: depende de la interpretación del cerebro. 💬El mundo físico es más difícil de modelar que el lenguaje. El lenguaje es discreto y finito, mientras que el mundo físico es continuo e impredecible. Podemos predecir la siguiente palabra en un texto, pero es imposible prever lo que una cámara podría capturar durante un giro repentino. 💬El aprendizaje autosupervisado es clave para el progreso de la IA. Este paradigma permite que un sistema aprenda no para una tarea específica, sino detectando patrones inherentes en los datos de entrada. "Así que la forma en que esto se utiliza para el lenguaje es que tomas un fragmento de texto, lo corrompes de alguna manera, por ejemplo, eliminando algunas palabras, y luego entrenas una gran red neuronal para predecir las palabras que faltan", explica Yann LeCun. 💬 El objetivo principal es enseñar a los sistemas a pensar de forma abstracta. Un algoritmo debería comprender lo que está representado en una parte oculta de una imagen como lo imaginaría un humano, en lugar de simplemente predecir píxel por píxel como hacen los modelos actuales de IA. 📺 Mira la entrevista completa aquí. Otras entrevistas con Yann LeCun: 👉Yann LeCun sobre el dominio de la IA, el secretismo de OpenAI y la superinteligencia 👉Yann LeCun sobre la creación de modelos de IA con sentido común #entrevista#LeCun@hiaimediaes
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