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La visión de Jensen Huang, CEO de Nvidia, sobre la Inteligencia Artificial

Expertos en el tema están a la expectativa sobre las actualizaciones que presentará la compañía.

Zaída Romero
Fotoarte: D1/Cecilia Ramos
Fotoarte: D1/Cecilia Ramos

La Inteligencia Artificial tradicional es entendida hoy por hoy como un software que aprendió a realizar una tarea específica para mecanizar un proceso y ejecutarlo de la forma más óptima posible, tal como lo explica el periodista Jorge Garay del medio Wired; sin embargo, Jensen Huang, CEO de Nvidia ha introducido un nuevo concepto: Inteligencia Artificial General (AGI, por sus siglas en inglés).

La AGI llegará en los próximos cinco años, según indicó el ejecutivo en el marco de la conferencia anual de desarrolladores GTC que organiza la firma tecnológica.

La IA que conocemos actualmente y que convive entre nosotros desde al menos una década es la que está capacitada para producir imágenes, generar textos, reconocer canciones, ser asistentes de voz o encontrar una mejor ruta para llegar a un lugar determinado.

Pero la AGI es el siguiente escalón en la construcción de máquinas que aprendan y tomen decisiones, indica Garay en una publicación de Wired.

Jensen Huang dijo durante dicha conferencia que predecir el tiempo en el que aparecerá una AGI depende en gran medida de cómo se entienda una Inteligencia Artificial General aceptable.

“Si especificamos que AGI es algo muy específico, un conjunto de pruebas en las que un programa de software puede funcionar muy bien (o tal vez un 8% mejor que la mayoría de las personas), llegaremos ahí dentro de cinco años”, detalló Huang.

Entre las pruebas de éxito que podría realizar una AGI se encuentran realizar exámenes de derechos, pruebas de lógica, además podrá tener la capacidad de resolver pruebas de ingreso a una carrera universitaria.

En los últimos días Nvidia presentó su último proyecto: los superchips enfocados en el entrenamiento de la inteligencia artificial.

Los llamados Blackwell B200 y GB200 prometen reducir el consumo de energía asociado al aprendizaje automático y aumentar el rendimiento hasta 30 veces en comparación con el chip más avanzado de Nvidia en el mercado actual.

Expertos en el tema de Inteligencia Artificial se encuentran a la expectativa sobre las actualizaciones que presentará más adelante, o en los próximos años la compañía.

La Inteligencia Artificial tradicional es entendida hoy por hoy como un software que aprendió a realizar una tarea específica para mecanizar un proceso y ejecutarlo de la forma más óptima posible, tal como lo explica el periodista Jorge Garay del medio Wired; sin embargo, Jensen Huang, CEO de Nvidia ha introducido un nuevo concepto: Inteligencia Artificial General (AGI, por sus siglas en inglés).

La AGI llegará en los próximos cinco años, según indicó el ejecutivo en el marco de la conferencia anual de desarrolladores GTC que organiza la firma tecnológica.

La IA que conocemos actualmente y que convive entre nosotros desde al menos una década es la que está capacitada para producir imágenes, generar textos, reconocer canciones, ser asistentes de voz o encontrar una mejor ruta para llegar a un lugar determinado.

Pero la AGI es el siguiente escalón en la construcción de máquinas que aprendan y tomen decisiones, indica Garay en una publicación de Wired.

Jensen Huang dijo durante dicha conferencia que predecir el tiempo en el que aparecerá una AGI depende en gran medida de cómo se entienda una Inteligencia Artificial General aceptable.

“Si especificamos que AGI es algo muy específico, un conjunto de pruebas en las que un programa de software puede funcionar muy bien (o tal vez un 8% mejor que la mayoría de las personas), llegaremos ahí dentro de cinco años”, detalló Huang.

Entre las pruebas de éxito que podría realizar una AGI se encuentran realizar exámenes de derechos, pruebas de lógica, además podrá tener la capacidad de resolver pruebas de ingreso a una carrera universitaria.

En los últimos días Nvidia presentó su último proyecto: los superchips enfocados en el entrenamiento de la inteligencia artificial.

Los llamados Blackwell B200 y GB200 prometen reducir el consumo de energía asociado al aprendizaje automático y aumentar el rendimiento hasta 30 veces en comparación con el chip más avanzado de Nvidia en el mercado actual.

Expertos en el tema de Inteligencia Artificial se encuentran a la expectativa sobre las actualizaciones que presentará más adelante, o en los próximos años la compañía.

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