El plan LeCun
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What is the background of Yann LeCun and his departure from Meta?
Hola, soy Javier Lacorte y esto es Loop Infinito, podcast diario de Sataka. ¡Empezamos! Antes de comenzar, os recuerdo que hemos lanzado Sataka Extra, sin la E de Extra, empezando también por X como Sataka, que es nuestra suscripción, que tiene newsletters exclusivas, tiene un consultorio con los editores, tiene sorteos y descuentos y un montón de cosas. Yo estoy sobre todo en la parte de las newsletters, en Próxima X, donde mi compañero Javier Jiménez y yo nos vamos torrando para pensar en voz alta sobre hacia dónde va la tecnología y, en su caso, la ciencia. También están las newsletters Caras B y Guerra de Chips, con el descuento que ahora, que es vitalicio, sale por 2 euros al mes o 15 euros al año.
Os dejo en la nota del episodio el enlace con todos los detalles y el lugar apropiado para suscribirse. Dicho eso, paso al tema del día. En abril de 2024, hace ya casi dos años, estuve en París a las oficinas de Meta AI. Meta EI es el laboratorio de investigación en IA de Meta.
What are the limitations of current Large Language Models (LLMs) according to LeCun?
Fui con un grupo que éramos ocho o nueve periodistas europeos y de algún otro sitio. El otro español del grupo era Antonio Ortiz, de monos estocásticos y mi antiguo jefe en SATACA. Y en esos dos días que estuvimos allí nos presentaron a varios directivos. Pero la pieza central, digamos, de aquella visita era sobre todo una sesión en una mesa redonda con Jan Lecun en la que nosotros le preguntábamos y él nos respondía. Lecun, entonces todavía era el vicepresidente y científico jefe de IA de Meta, en 2018 había sido el premio Turing, que en el mundo de la informática es un poco el Nobel, y fue uno de los tres grandes padres de las redes neuronales profundas. fue en definitiva el hombre que puso en el mapa la investigación de IA en meta desde 2013, desde que era Facebook.
Y lo que aquel hombre nos contó en aquella sala fue básicamente que la IA, tal y como la estábamos desarrollando, en ese momento apenas hacía un año y medio del momento 8GPT, iba por el camino equivocado. Y hoy, dos años después de aquella sesión, Lecun, que ya no está en meta, tiene mil millones de dólares para demostrarlo. Vamos con ello. Lecun lleva años diciendo lo mismo.
How does LeCun's new approach differ from traditional AI models?
Si le seguís en X, veréis que él lo dice de más con una constancia que más que constancia es obstinación. Aunque a estas alturas hay que dar el beneficio de la duda. Su argumento de fondo es el siguiente. Según él, los grandes modelos de lenguaje, los LLM, los que están detrás de ChagPT, de Cloud, de Gemini, etc., no son inteligencia, son estadística. Súper avanzada, pero estadística al fin y al cabo. aprenden a predecir qué palabra viene después de otra. Por eso cuando escribimos un chatbot vemos que nos responde palabra a palabra en lugar de darnos una respuesta de un plumazo. Se entrenan con cantidades brutales de texto humano y el resultado es impresionante. Nadie lo niega. Son útiles, generan texto, generan código, responden preguntas, pero LeCun insistía y sigue insistiendo en que ese enfoque tiene un techo y que ese techo está más cerca de lo que nos puede parecer.
What is the significance of the Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA)?
¿Por qué? Porque los LLM no entienden el mundo, sino que lo simulan con palabras. Lecun puso varios ejemplos, el del gato, que si seguís a Lecun ya lo habréis visto mil veces, pero puso otro muy sencillo también, que es una cosa muy habitual en él. Decía que un niño de dos años que jamás ha oído hablar de la ley de la gravedad, ni de Newton, ni de los 9,8 metros por segundo, sabe perfectamente que si suelta un vaso, ese vaso cae al suelo. y lo sabe porque ha interactuado con el mundo físico, ha tocado cosas, las ha tirado, las ha visto caer y se ha construido en su cabecita un modelo interno de cómo funciona la realidad, de cómo funciona el mundo, sin que nadie le haya explicado nada.
Un modelo de lenguaje, por muy grande que sea, por muy avanzado que sea, no tiene eso. Lo que tiene son millones de frases sobre la gravedad. Podrías escribir un ensayo sobre ella, pero no la ha experimentado. No tiene un modelo del mundo, tiene un modelo de texto sobre el mundo.
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Chapters
8 chapters
1
What is the background of Yann LeCun and his departure from Meta?
0:05–0:59
2
What are the limitations of current Large Language Models (LLMs) according to LeCun?
0:59–1:57
3
How does LeCun's new approach differ from traditional AI models?
1:57–2:40
4
What is the significance of the Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA)?
2:40–3:33
5
Why did LeCun leave Meta and what were the underlying issues?
3:33–4:39
6
How does the funding of LeCun's new startup reflect industry trends?
4:39–6:02
7
What are the implications of LeCun's approach for the future of AI?
6:02–7:02
8
What challenges does LeCun face in convincing the market of his vision?
7:02–12:12