En medio de la ola de inversion masiva en el campo de los robots humanoides el profesor Yann LeCun ganador del Turing 2018 y actualmente cientifico de IA lider en Meta ha advertido que esta industria esta cayendo en una burbuja de expectativas similar a la fiebre de la IA creadora.
Hablando en la Conferencia tematica sobre el impacto de la IA generativa (MGAIC) organizada por el MIT LeCun dijo que la mayoria de las empresas emergentes se estan centrando en el diseño de hardware en lugar de resolver el nucleo del problema de la inteligencia real para los robots.
LeCun enfatizo que ninguna empresa actual sabe como crear robots lo suficientemente inteligentes como para ser utiles en la vida cotidiana.
Los robots pueden ser entrenados para tareas especificas como la produccion o la logistica pero para convertirse en robots domesticos inteligentes se necesitan avances fundamentales en la arquitectura de la IA' dijo LeCun.
Tambien dijo que este avance depende del desarrollo del modelo mundial (world model) un sistema que permite a los robots comprender predecir e interactuar con el mundo fisico humano.
El concepto de modelo mundial se refiere a la capacidad de la IA a partir de datos sensores y video de alta velocidad para predecir los resultados de las acciones.
Tomo como ejemplo su trabajo con la arquitectura V-JEPA (Video Joint Embedding Predictive Architecture) que es una forma de aprendizaje automatico que ayuda a la IA a detectar cuando algo es imposible en el video.
Segun LeCun este es el comienzo de la conciencia robotica allanando el camino para que los robots puedan aprender sin el entrenamiento manual.
La opinion de LeCun cuenta con el apoyo de muchos expertos. Andrej Karpathy cofundador de OpenAI tambien cree que los robots actuales no pueden aprender continuamente y tardaran al menos una decada en alcanzar la inteligencia artificial general (IAG) suficiente para servir a la vida.
LeCun afirma que los modelos de lenguaje masivo (LLM) actuales no pueden operar robots humanos porque solo aprenden de texto faltan datos y sensaciones reales.
Un niño de cuatro años ha visto una cantidad de datos visuales equivalente a toda la base de datos de entrenamiento de LLM' comparo LeCun.
Con mas de 40 años de investigacion LeCun es considerado uno de los tres padres del aprendizaje profundo junto con Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio.
Cree que solo cuando la IA aprenda del mundo fisico en lugar de solo leer y entender el texto el sueño de un robot inteligente realmente se hara realidad.
