{"id":338958,"date":"2024-08-22T13:07:34","date_gmt":"2024-08-22T11:07:34","guid":{"rendered":"https:\/\/sftarticles.wpenginepowered.com\/es\/?p=338958"},"modified":"2025-06-12T16:23:01","modified_gmt":"2025-06-12T14:23:01","slug":"una-inteligencia-artificial-autonoma-estaia-cientifica-es-capaz-de-crear-y-llevar-a-cabo-sus-propios-experimentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/una-inteligencia-artificial-autonoma-estaia-cientifica-es-capaz-de-crear-y-llevar-a-cabo-sus-propios-experimentos\/","title":{"rendered":"\u00bfUna inteligencia artificial aut\u00f3noma? Esta “IA cient\u00edfica” es capaz de crear y llevar a cabo sus propios experimentos"},"content":{"rendered":"\n

Un equipo de la Universidad de Columbia Brit\u00e1nica (UBC) en Vancouver ha desarrollado una “IA cient\u00edfica”<\/strong> capaz de inventar y ejecutar sus propios experimentos, un avance que podr\u00eda revolucionar por completo la investigaci\u00f3n en inteligencia artificial<\/strong>. Aunque los primeros resultados de esta IA no son especialmente innovadores, los investigadores consideran que es un importante primer paso hacia una IA que podr\u00eda aprender y crear de forma aut\u00f3noma<\/strong>.<\/p>\n\n\n

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El profesor Jeff Clune<\/strong>, l\u00edder del proyecto en la UBC, junto con colaboradores de la Universidad de Oxford y la startup Sakana AI<\/a><\/strong>, reconoce que las ideas generadas por esta IA a\u00fan \u201cno son revolucionarias\u201d. Sin embargo, subraya que este enfoque podr\u00eda desbloquear capacidades que superen lo que los humanos han ense\u00f1ado a los sistemas de IA hasta ahora<\/strong>. \u201cNo son tremendamente creativas, pero parecen ideas bastante geniales que alguien podr\u00eda probar\u201d, afirma Clune.<\/p>\n\n\n\n

La clave del proyecto radica en la capacidad de la IA para aprender de forma abierta<\/strong>, es decir, explorando ideas y experimentos sin la necesidad de datos de entrenamiento generados exclusivamente por humanos. Este enfoque se basa en el uso de grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM)<\/a><\/strong>, que permiten a la IA identificar y explorar lo que considera m\u00e1s interesante. Anteriormente, los programas de IA necesitaban instrucciones codificadas a mano para definir lo que era interesante; ahora, los LLM permiten una mayor autonom\u00eda<\/strong>.<\/p>\n\n\n

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A pesar de las cr\u00edticas, como las del profesor Tom Hope, de la Universidad Hebrea de Jerusal\u00e9n, que cuestiona la fiabilidad y originalidad de los resultados actuales, el equipo de la UBC sigue adelante. Su \u00faltimo avance es un programa de IA capaz de dise\u00f1ar otros agentes de IA<\/strong><\/a>, que en algunas tareas ya superan a los creados por humanos.<\/p>\n\n\n\n

Clune reconoce los riesgos potenciales de esta tecnolog\u00eda<\/a><\/strong> y subraya la importancia de desarrollar sistemas seguros. “Es potencialmente peligroso”, advierte, “pero creo que es posible hacerlo bien”.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Wired<\/a><\/strong><\/em><\/p>\n\n\n

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