Yann LeCun, reconocido como uno de los arquitectos del deep learning y un referente esencial del avance de la inteligencia artificial, lanzó una serie de críticas y reflexiones sobre el futuro de esta tecnología y el avance que debe tener de aquí en adelante.
La principal crítica que hace el experto es que el futuro de la IA está siendo marcado por la presión comercial de las grandes empresas tecnológicas y la tensión porque haya un verdadero progreso a largo plazo.
Quién es Yann LeCun y cuál es su importancia en la IA
La fascinación de LeCun por la inteligencia artificial comenzó en su infancia, tras ver la película “2001: una odisea del espacio”, con su emblemática escena del superordenador rebelde HAL 9000. Este primer contacto audiovisual le llevó a indagar sobre la posibilidad de crear máquinas autoconscientes, mucho antes de que la IA se convirtiera en el fenomeno que es hoy.
Influido por su entorno familiar y, sobre todo, por su padre ingeniero, LeCun fue forjando una mente orientada hacia la resolución de problemas reales.
Durante su formación, primero en la Escuela Superior de Ingenieros en Electrotecnia y Electrónica y después con un doctorado en informática en la Universidad Pierre y Marie Curie, LeCun profundizó en el machine learning y muy pronto se integró en círculos claves de la investigación global.
A partir de entonces se consolidó como figura de referencia, colaborando con científicos legendarios como Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio, con quienes comparte el prestigioso Premio Turing, equiparado al Nobel en su ámbito.
Después de recorrer el mundo académico y empresas como AT&T, donde refinó técnicas de reconocimiento óptico y compresión de imagen, LeCun entró en Facebook (luego Meta) en 2013 para liderar el área de investigación en inteligencia artificial.
Su llegada a esa compañía se produjo, según sus propias palabras, por el interés en una cultura aperturista y de código abierto, un enfoque que, con el tiempo, fue diluyéndose dentro de la compañía.
La evolución de Meta hacia una estructura marcada por intereses comerciales y mayor secretismo alteró profundamente el entusiasmo del investigador. El creciente cierre de los sistemas y la priorización de lanzamientos rápidos y masivos empujaron a LeCun a cuestionar el rumbo adoptado por la empresa y, finalmente, a planificar su salida para iniciar su propio proyecto emprendedor.
Cuál debería ser el futuro de la IA
LeCun sostiene que la mayor parte del actual desarrollo en IA, liderado por grandes modelos de lenguaje (LLM), persigue una meta de eficiencia productiva que, a su entender, resulta limitada y restrictiva respecto al verdadero potencial de la tecnología.
Según el propio LeCun, “es sorprendente cómo funcionan (los LLM) si se entrenan a gran escala, pero son muy limitados. Vemos que esos sistemas alucinan, que en realidad no comprenden el mundo real. Requieren enormes cantidades de datos para alcanzar un nivel de inteligencia que, al final, no es tan grande”, declaró a la revista Time en febrero de 2024.
Frente al avance de productos como ChatGPT y otros asistentes que imitan el lenguaje con fluidez, LeCun subraya la carencia de comprensión auténtica detrás de estos sistemas. Para él, centrar el avance de la IA en modelos que solo refinan la generación de texto supone “un callejón sin salida”.
Esto conduce, en sus palabras, a un mercado saturado de chatbots y aplicaciones repetitivas que no logran aportar soluciones efectivas a los problemas reales de la sociedad.
LeCun enfatiza que este problema no reside en la tecnología en sí, sino en la lógica capitalista y competitiva que domina la industria tecnológica actual.
“En un mundo capitalista, todo acaba por capitalizarse, y las grandes empresas tecnológicas son las principales responsables de haber tomado un camino en el que lo único importante es producir masivamente y ser las primeras en lanzar una nueva versión”, afirmó.
De esta manera, observa cómo la presión comercial corta de raíz las investigaciones a largo plazo, sacrificando el desarrollo de soluciones que exijan tiempo, experimentación y paciencia.
Para LeCun, la próxima generación de inteligencia artificial debe ir mucho más allá de predecir palabras o construir diálogos artificiales. Sus investigaciones más recientes y su proyecto personal apuntan a los llamados world models: sistemas capaces de percibir, recordar y razonar sobre el mundo físico, siguiendo mecanismos más próximos a la cognición humana y animal que a la simple correlación estadística de lenguaje.
“La próxima generación de inteligencia artificial debe entender el mundo físico, no solo predecir palabras”, dijo el científico. En este sentido, ha señalado en diversas ocasiones que el objetivo real de la IA pasa por desarrollar una inteligencia adaptativa y sensible al entorno, apta para resolver situaciones fuera del ámbito digital.
Considera que solo al dotar a la IA de la capacidad de observar cómo funciona el mundo, sumar capacidades de planificación y memoria de corto plazo, y combinarlo con un aprendizaje activo, se abrirá la puerta hacia la llamada inteligencia artificial general (IAG).
