La industria de la inteligencia artificial (AI) está cambiando su enfoque hacia la inteligencia general artificial (AGI), con expertos enfatizando la necesidad de una IA descentralizada para lograr un razonamiento y una realización de tareas a nivel humano.
IA descentralizada: clave para el futuro de AGI
La inteligencia artificial (AI), aprovechando una ola de crecimiento e innovación sin precedentes, ahora está fijando su mirada en la próxima frontera: la inteligencia general artificial (AGI). Si bien las recientes recaudaciones de capital por parte de destacados startups de IA, como las rondas de financiación multimillonarias de Anthropic y el rápido ascenso de Mistral AI a la categoría de unicornio, destacan la inmensa confianza de los inversores en la trayectoria actual de la IA, los expertos creen que el verdadero potencial del campo aún no se ha realizado por completo.
Himanshu Tyagi, cofundador de Sentient y profesor en el Instituto Indio de Ciencia, argumenta que el camino hacia AGI radica en adoptar la IA descentralizada. Abordando los desafíos de desarrollar IA capaz de razonamiento y finalización de tareas a nivel humano, Tyagi enfatizó la necesidad de "datos completamente nuevos sobre estrategias humanas y modelos especializados entrenados con estos datos."
Él sostiene que los datos necesarios para construir AGI van más allá de la información fácilmente disponible en internet. En cambio, abarcan "heurísticas y estrategias más profundas que los humanos utilizan para diferentes tareas", como técnicas de ventas complejas o diseño de marcas innovadoras. Estos datos, a menudo arraigados en competiciones estratégicas como entrevistas técnicas, presentan un desafío significativo de recolección. "Si elegimos silos centralizados para recopilar estos datos, serán de utilidad limitada", declaró Tyagi, abogando por "mecanismos descentralizados, abiertos e incentivados" para reunir datos verdaderamente valiosos.
Los desafíos se extienden al desarrollo de modelos, donde Tyagi enfatiza la necesidad de que "las personas contribuyan libremente con sus modelos entrenados con habilidades y alineación específicas." También señala la necesidad de proporcionar "recursos de computación a escala de Google para entrenar sus modelos." Según Tyagi, "la propiedad descentralizada de modelos con incentivos y el entrenamiento descentralizado resuelven estos problemas."
El impulso hacia la IA descentralizada está ganando fuerza a medida que la industria lidia con las limitaciones del desarrollo de datos y modelos centralizados. Con AGI representando el próximo gran salto en la evolución de la IA, la capacidad de aprovechar la inteligencia humana diversa y el entrenamiento colaborativo de modelos podría resultar fundamental.
Los conocimientos de Tyagi, compartidos con Bitcoin.com News, sugieren que el futuro de AGI puede no construirse en los laboratorios cerrados de los gigantes tecnológicos, sino a través de un ecosistema colaborativo y descentralizado. Esta visión se alinea con la tendencia más amplia de descentralización en diversas industrias, donde la innovación impulsada por la comunidad se considera cada vez más un poderoso catalizador para el progreso. A medida que la IA continúa evolucionando, el papel de las plataformas descentralizadas en la configuración de su futuro sigue siendo un área crítica de exploración.
Advertencia para los Jóvenes Desarrolladores
Mientras tanto, el cofundador de Sentient argumenta que construir la próxima generación de IA, particularmente soluciones destinadas a lograr AGI, es una tarea compleja llena de desafíos y que requiere un enfoque matizado. Advierte a los jóvenes desarrolladores sobre el “gran optimismo inicial” que a menudo acompaña la construcción de aplicaciones de IA, enfatizando que el camino desde la prueba de concepto hasta un producto estable y escalable está lleno de complejidades.
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs), aunque poderosos, introducen errores y vulnerabilidades, incluyendo alucinaciones, problemas de factualidad y riesgos de seguridad potenciales. Abordar estos desafíos, dice, requiere una nueva capa de software y un entrenamiento de modelo especializado—capacidades que los equipos en etapas tempranas pueden no tener.
Su consejo es "enfocarse claramente en su caso de uso específico y depender de ofertas externas para resolver estos problemas." Destaca que Sentient Chat está diseñado para proporcionar tales servicios, ofreciendo APIs de búsqueda de IA, modelos alojados, marcos agenticos y bibliotecas de Entorno de Ejecución Confiable (TEE) como herramientas accesibles para los constructores de agentes. Notablemente, los modelos de Sentient están adaptados para casos de uso específicos y comunidades y son de código abierto, lo que permite a los desarrolladores entender su funcionalidad y evitar el bloqueo por parte de proveedores.
La visión de Sentient se extiende más allá de simplemente proporcionar herramientas. Su objetivo es fomentar una "oferta de inteligencia colectiva agentiva" para los usuarios de IA, contribuyendo al objetivo más amplio de construir un ecosistema para una AGI verdaderamente abierta. Este compromiso con modelos y marcos de código abierto se alinea con el creciente énfasis en la IA descentralizada, donde el desarrollo colaborativo y la innovación impulsada por la comunidad se consideran cruciales para desbloquear todo el potencial de la AGI.
Además de proporcionar herramientas para los constructores de agentes, Sentient Chat se está posicionando como un competidor de los motores de búsqueda tradicionales al construir un chatbot de IA de propiedad comunitaria, reveló Tyagi. Este enfoque, argumenta, ofrece una ventaja significativa sobre los modelos existentes que se centran principalmente en la recuperación de información.
Tyagi explicó que, si bien Google ha dominado la búsqueda durante décadas, su modelo está fundamentalmente limitado a encontrar información en internet. "Dado que Google obtiene la mayor parte de sus ingresos de la publicidad a través de recomendar fuentes para esta información, será muy difícil para Google alejarse de esto", afirmó. Sin embargo, él cree que la IA presenta una oportunidad para trascender esta limitación.
Disruptiendo el Status Quo
“Podemos simplemente hacer las cosas directamente en lugar de recopilar información primero, analizarla y luego tomar acción”, dijo Tyagi. Para lograr esto, Sentient Chat está construyendo un ecosistema de agentes de IA impulsados por diversas fuentes de datos y contribuciones de una comunidad de desarrolladores.
“Para realizar este futuro loco, necesitamos muchas fuentes variadas de datos indexados y muchos constructores que ofrezcan agentes que tomen la acción final”, enfatizó Tyagi. Esto requiere un ecosistema transparente y abierto donde los proveedores de datos y los constructores de agentes estén incentivados a participar, todo bajo la gobernanza de la comunidad.
El cofundador destacó la importancia de que los proveedores de datos comprendan el valor que sus datos aportan a la plataforma y de que los constructores de agentes puedan integrar y ofrecer varios servicios sin problemas. Este enfoque gobernado por la comunidad es crucial para fomentar la innovación y crear una experiencia de búsqueda más dinámica y orientada a la acción, argumenta.
Tyagi también insinuó la rápida expansión de las capacidades de Sentient Chat, afirmando: “¡Por cierto, hay muchos más de 15 agentes que llegarán a Sentient Chat!” Esto sugiere una plataforma en crecimiento con una funcionalidad creciente y un compromiso de empoderar a su comunidad de usuarios y desarrolladores.
En esencia, Sentient Chat busca ir más allá de la búsqueda tradicional al construir una plataforma colaborativa y impulsada por la comunidad que permite a los usuarios realizar tareas directamente a través de agentes de IA, potencialmente interrumpiendo el paradigma de búsqueda actual.
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Co-Fundador de Sentient: La IA descentralizada es crucial para alcanzar la Inteligencia Artificial General
La industria de la inteligencia artificial (AI) está cambiando su enfoque hacia la inteligencia general artificial (AGI), con expertos enfatizando la necesidad de una IA descentralizada para lograr un razonamiento y una realización de tareas a nivel humano.
IA descentralizada: clave para el futuro de AGI
La inteligencia artificial (AI), aprovechando una ola de crecimiento e innovación sin precedentes, ahora está fijando su mirada en la próxima frontera: la inteligencia general artificial (AGI). Si bien las recientes recaudaciones de capital por parte de destacados startups de IA, como las rondas de financiación multimillonarias de Anthropic y el rápido ascenso de Mistral AI a la categoría de unicornio, destacan la inmensa confianza de los inversores en la trayectoria actual de la IA, los expertos creen que el verdadero potencial del campo aún no se ha realizado por completo.
Himanshu Tyagi, cofundador de Sentient y profesor en el Instituto Indio de Ciencia, argumenta que el camino hacia AGI radica en adoptar la IA descentralizada. Abordando los desafíos de desarrollar IA capaz de razonamiento y finalización de tareas a nivel humano, Tyagi enfatizó la necesidad de "datos completamente nuevos sobre estrategias humanas y modelos especializados entrenados con estos datos."
Él sostiene que los datos necesarios para construir AGI van más allá de la información fácilmente disponible en internet. En cambio, abarcan "heurísticas y estrategias más profundas que los humanos utilizan para diferentes tareas", como técnicas de ventas complejas o diseño de marcas innovadoras. Estos datos, a menudo arraigados en competiciones estratégicas como entrevistas técnicas, presentan un desafío significativo de recolección. "Si elegimos silos centralizados para recopilar estos datos, serán de utilidad limitada", declaró Tyagi, abogando por "mecanismos descentralizados, abiertos e incentivados" para reunir datos verdaderamente valiosos.
Los desafíos se extienden al desarrollo de modelos, donde Tyagi enfatiza la necesidad de que "las personas contribuyan libremente con sus modelos entrenados con habilidades y alineación específicas." También señala la necesidad de proporcionar "recursos de computación a escala de Google para entrenar sus modelos." Según Tyagi, "la propiedad descentralizada de modelos con incentivos y el entrenamiento descentralizado resuelven estos problemas."
El impulso hacia la IA descentralizada está ganando fuerza a medida que la industria lidia con las limitaciones del desarrollo de datos y modelos centralizados. Con AGI representando el próximo gran salto en la evolución de la IA, la capacidad de aprovechar la inteligencia humana diversa y el entrenamiento colaborativo de modelos podría resultar fundamental.
Los conocimientos de Tyagi, compartidos con Bitcoin.com News, sugieren que el futuro de AGI puede no construirse en los laboratorios cerrados de los gigantes tecnológicos, sino a través de un ecosistema colaborativo y descentralizado. Esta visión se alinea con la tendencia más amplia de descentralización en diversas industrias, donde la innovación impulsada por la comunidad se considera cada vez más un poderoso catalizador para el progreso. A medida que la IA continúa evolucionando, el papel de las plataformas descentralizadas en la configuración de su futuro sigue siendo un área crítica de exploración.
Advertencia para los Jóvenes Desarrolladores
Mientras tanto, el cofundador de Sentient argumenta que construir la próxima generación de IA, particularmente soluciones destinadas a lograr AGI, es una tarea compleja llena de desafíos y que requiere un enfoque matizado. Advierte a los jóvenes desarrolladores sobre el “gran optimismo inicial” que a menudo acompaña la construcción de aplicaciones de IA, enfatizando que el camino desde la prueba de concepto hasta un producto estable y escalable está lleno de complejidades.
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs), aunque poderosos, introducen errores y vulnerabilidades, incluyendo alucinaciones, problemas de factualidad y riesgos de seguridad potenciales. Abordar estos desafíos, dice, requiere una nueva capa de software y un entrenamiento de modelo especializado—capacidades que los equipos en etapas tempranas pueden no tener.
Su consejo es "enfocarse claramente en su caso de uso específico y depender de ofertas externas para resolver estos problemas." Destaca que Sentient Chat está diseñado para proporcionar tales servicios, ofreciendo APIs de búsqueda de IA, modelos alojados, marcos agenticos y bibliotecas de Entorno de Ejecución Confiable (TEE) como herramientas accesibles para los constructores de agentes. Notablemente, los modelos de Sentient están adaptados para casos de uso específicos y comunidades y son de código abierto, lo que permite a los desarrolladores entender su funcionalidad y evitar el bloqueo por parte de proveedores.
La visión de Sentient se extiende más allá de simplemente proporcionar herramientas. Su objetivo es fomentar una "oferta de inteligencia colectiva agentiva" para los usuarios de IA, contribuyendo al objetivo más amplio de construir un ecosistema para una AGI verdaderamente abierta. Este compromiso con modelos y marcos de código abierto se alinea con el creciente énfasis en la IA descentralizada, donde el desarrollo colaborativo y la innovación impulsada por la comunidad se consideran cruciales para desbloquear todo el potencial de la AGI.
Además de proporcionar herramientas para los constructores de agentes, Sentient Chat se está posicionando como un competidor de los motores de búsqueda tradicionales al construir un chatbot de IA de propiedad comunitaria, reveló Tyagi. Este enfoque, argumenta, ofrece una ventaja significativa sobre los modelos existentes que se centran principalmente en la recuperación de información.
Tyagi explicó que, si bien Google ha dominado la búsqueda durante décadas, su modelo está fundamentalmente limitado a encontrar información en internet. "Dado que Google obtiene la mayor parte de sus ingresos de la publicidad a través de recomendar fuentes para esta información, será muy difícil para Google alejarse de esto", afirmó. Sin embargo, él cree que la IA presenta una oportunidad para trascender esta limitación.
Disruptiendo el Status Quo
“Podemos simplemente hacer las cosas directamente en lugar de recopilar información primero, analizarla y luego tomar acción”, dijo Tyagi. Para lograr esto, Sentient Chat está construyendo un ecosistema de agentes de IA impulsados por diversas fuentes de datos y contribuciones de una comunidad de desarrolladores.
“Para realizar este futuro loco, necesitamos muchas fuentes variadas de datos indexados y muchos constructores que ofrezcan agentes que tomen la acción final”, enfatizó Tyagi. Esto requiere un ecosistema transparente y abierto donde los proveedores de datos y los constructores de agentes estén incentivados a participar, todo bajo la gobernanza de la comunidad.
El cofundador destacó la importancia de que los proveedores de datos comprendan el valor que sus datos aportan a la plataforma y de que los constructores de agentes puedan integrar y ofrecer varios servicios sin problemas. Este enfoque gobernado por la comunidad es crucial para fomentar la innovación y crear una experiencia de búsqueda más dinámica y orientada a la acción, argumenta.
Tyagi también insinuó la rápida expansión de las capacidades de Sentient Chat, afirmando: “¡Por cierto, hay muchos más de 15 agentes que llegarán a Sentient Chat!” Esto sugiere una plataforma en crecimiento con una funcionalidad creciente y un compromiso de empoderar a su comunidad de usuarios y desarrolladores.
En esencia, Sentient Chat busca ir más allá de la búsqueda tradicional al construir una plataforma colaborativa y impulsada por la comunidad que permite a los usuarios realizar tareas directamente a través de agentes de IA, potencialmente interrumpiendo el paradigma de búsqueda actual.