¿Crees que los chips neuromórficos son legítimos? ¿Crees que eventualmente reemplazarán las GPUs actuales y impulsarán la próxima generación de IA? ¿Qué piensas sobre las redes neuronales de picos? ¿Crees que este es el camino a seguir y que eventualmente reemplazará las redes neuronales actuales? y la pregunta del millón, ¿Crees que llegaremos a la AGI con los chips neuromórficos?
Que video tan valioso! Es maravilloso poder juntar el presente con el futuro de una manera tan sencilla y bien explicado. Se lo pondré a mis alumnos, muchas gracias por dar un contenido tan exclusivo en una plataforma como youtube.
Muchas gracias Igor por tu valoración. Desde el primer momento estuvo pensado así pero llevamos poco tiempo y queremos hacer de este canal una gran comunidad, demostrar todo el potencial que tenemos y en un futuro para vídeos únicos, sería lo normal. Se agradece mucho comentarios como el tuyo. ¡Mil gracias!
Brainchip Akida es súper interesante: chips neuromórficos como estos podrían realmente llevar la eficiencia de la IA a nuevos niveles. Es genial ver que tecnología como esta finalmente salga a la luz. Excelente video!
Que gran video! Me siento muy optimista sobre el desarrollo de hardware para IA. Combinado con soluciones arquitectónicas inteligentes en software, claro que sí, será supereficiente! Me quito el sombrero!
Este video es increíblemente futurista e iluminador! Es refrescante ver que finalmente se está abordando estos increíbles chips. Gracias por compartir un video tan informativo y conmovedor, estoy realmente impresionado por la profundidad de la información presentada. El último chip me explotó el cerebro!
Gran video como siempre, estoy realmente interesado en la IA 'spiky' ya que parece muy prometedora y puede cambiarlo todo si pueden ejecutar IA de primera línea con mucho menos poder de procesamiento. Muy interesante, muchas gracias por su esfuerzo.
Sin duda será el futuro las redes neuronales de picos, cada vez tienen mejor desarrollo y más implementación en más sistemas. ¡Muchas gracias por comentar!
Tienes toda la razón: uno de los grandes desafíos actuales en IA es hacer los modelos más eficientes, tanto en el uso de datos como en el consumo energético. Actualmente, muchos modelos de IA requieren cantidades masivas de datos para entrenarse, lo cual no es sostenible a largo plazo. Se está investigando en técnicas como el aprendizaje por transferencia y los modelos de bajo consumo de datos, donde los sistemas pueden generalizar mejor con menos información. Además, la precisión y la exactitud en las respuestas es clave. Para mejorar en estos aspectos, se están desarrollando mejores algoritmos de validación y modelos que entienden mejor el contexto, así como el uso de verificadores o reward models que aseguran que los pasos en el razonamiento sean correctos, no solo el resultado final. En resumen, el futuro de la IA va hacia sistemas más inteligentes y eficientes, capaces de entrenarse con menos datos y dar respuestas más precisas. ¡Muchas gracias por comentar!
Si esta tecnología finalmente es adoptada por la gran mayoría gracias a su ratio calidad-precio la I.A junto a la robótica estarán elevando su capacidad hacia nuevos horizontes
Sería bueno preguntarles a las IAs más potentes cómo pueden ser más eficientes sin tener que construirles centrales nucleares, que siempre son un riesgo potencial.
Bien enfocado. Se está estudiando como hacer para ser lo más respetuoso con el medio ambiente, muy buen comentario y esperemos que los científicos siempre lo tengan como prioridad. ¡Muchas gracias por comentar!
Osea que si estudio desarrollo de IA no me serviría mucho al menos que tenga capacidad de procesamiento de grandes empresas o gobiernos? 😬 Si ellos se tardan meses no se que haría yo con una laptop 🫠
Es una excelente pregunta, y es cierto que entrenar modelos de IA a gran escala, como los de GPT o similares, requiere una capacidad de procesamiento masiva que solo grandes empresas o centros de investigación poseen. Sin embargo, no todo el desarrollo de IA depende de entrenar modelos gigantes desde cero. Existen enfoques más accesibles como el fine-tuning (ajuste fino), donde puedes tomar un modelo preentrenado y ajustarlo a tus necesidades con mucho menos poder de cómputo y en tiempos más razonables. Además, hay plataformas en la nube (como AWS, Google Cloud o Azure) que te permiten acceder a recursos de computación avanzados sin tener que poseer los servidores tú mismo. También hay modelos más pequeños y eficientes, como los que usan técnicas de compresión o redes neuronales ligeras, que son más viables para entrenar en equipos modestos. El campo de la IA no solo trata de entrenar modelos enormes; también se enfoca en diseñar algoritmos, mejorar arquitecturas y optimizar modelos, áreas en las que tu laptop sería más que suficiente para comenzar. Así que, no te desanimes. Hay muchas oportunidades y herramientas que te permitirán avanzar en el desarrollo de IA sin tener acceso a supercomputadoras. ¡Muchas gracias por tu comentario!
¿Crees que los chips neuromórficos son legítimos? ¿Crees que eventualmente reemplazarán las GPUs actuales y impulsarán la próxima generación de IA? ¿Qué piensas sobre las redes neuronales de picos? ¿Crees que este es el camino a seguir y que eventualmente reemplazará las redes neuronales actuales? y la pregunta del millón, ¿Crees que llegaremos a la AGI con los chips neuromórficos?
nunca llegaremos a la agi es imposible
@@angelgarcia82747 acuérdate de esta fecha, 2029. ¡Muchas gracias por comentar Angela!
Que video tan valioso! Es maravilloso poder juntar el presente con el futuro de una manera tan sencilla y bien explicado. Se lo pondré a mis alumnos, muchas gracias por dar un contenido tan exclusivo en una plataforma como youtube.
Muchas gracias por sus palabras, no sabe como nos llena de orgullo ❤
La calidad de este video está a la altura de una suscripción de pago.
Muchas gracias Igor por tu valoración. Desde el primer momento estuvo pensado así pero llevamos poco tiempo y queremos hacer de este canal una gran comunidad, demostrar todo el potencial que tenemos y en un futuro para vídeos únicos, sería lo normal. Se agradece mucho comentarios como el tuyo. ¡Mil gracias!
Enhorabuena por el documental, el avance es fundamental en todos los medios, felicidades.!!!
Totalmente de acuerdo. ¡Gracias por sus palabras Antonio!
Felicidades por el vídeo.
¡Gracias a ti por verlo!
Brainchip Akida es súper interesante: chips neuromórficos como estos podrían realmente llevar la eficiencia de la IA a nuevos niveles. Es genial ver que tecnología como esta finalmente salga a la luz. Excelente video!
Akida hará que hablar en no mucho tiempo. ¡Gracias a ti por verlo!
Que gran video! Me siento muy optimista sobre el desarrollo de hardware para IA. Combinado con soluciones arquitectónicas inteligentes en software, claro que sí, será supereficiente! Me quito el sombrero!
Ese es el camino. ¡Muchas gracias por sus palabras!
Este video es increíblemente futurista e iluminador! Es refrescante ver que finalmente se está abordando estos increíbles chips. Gracias por compartir un video tan informativo y conmovedor, estoy realmente impresionado por la profundidad de la información presentada. El último chip me explotó el cerebro!
Es una locura, no somos conscientes de lo que se viene. ¡Muchas gracias por sus palabras!
Gran video como siempre, estoy realmente interesado en la IA 'spiky' ya que parece muy prometedora y puede cambiarlo todo si pueden ejecutar IA de primera línea con mucho menos poder de procesamiento. Muy interesante, muchas gracias por su esfuerzo.
Sin duda será el futuro las redes neuronales de picos, cada vez tienen mejor desarrollo y más implementación en más sistemas. ¡Muchas gracias por comentar!
Buen vídeo. La IA en un futuro debería poder entrenarse, dandole menos información. A parte, las respuestas deben ser precisas y acertadas.
Tienes toda la razón: uno de los grandes desafíos actuales en IA es hacer los modelos más eficientes, tanto en el uso de datos como en el consumo energético. Actualmente, muchos modelos de IA requieren cantidades masivas de datos para entrenarse, lo cual no es sostenible a largo plazo. Se está investigando en técnicas como el aprendizaje por transferencia y los modelos de bajo consumo de datos, donde los sistemas pueden generalizar mejor con menos información.
Además, la precisión y la exactitud en las respuestas es clave. Para mejorar en estos aspectos, se están desarrollando mejores algoritmos de validación y modelos que entienden mejor el contexto, así como el uso de verificadores o reward models que aseguran que los pasos en el razonamiento sean correctos, no solo el resultado final. En resumen, el futuro de la IA va hacia sistemas más inteligentes y eficientes, capaces de entrenarse con menos datos y dar respuestas más precisas. ¡Muchas gracias por comentar!
Pedazo de video. Nivel doctorado, siga así.
Gracias por sus palabras.
Buen video
👍
¡Gracias a ti Juan por verlo!
Si esta tecnología finalmente es adoptada por la gran mayoría gracias a su ratio calidad-precio la I.A junto a la robótica estarán elevando su capacidad hacia nuevos horizontes
Totalmente de acuerdo contigo y seguro que será así. Nos esperan avances muy interesantes. ¡Muchas gracias por comentar!
estoy de acuerdo que este es el futuro de la IA.
¡Así es! ¡Muchas gracias por comentar!
Sería bueno preguntarles a las IAs más potentes cómo pueden ser más eficientes sin tener que construirles centrales nucleares, que siempre son un riesgo potencial.
Bien enfocado. Se está estudiando como hacer para ser lo más respetuoso con el medio ambiente, muy buen comentario y esperemos que los científicos siempre lo tengan como prioridad. ¡Muchas gracias por comentar!
La respuesta es preguntarle a una IA como pueden automejorarse eficazmente?
Crees que nvidia, Microsoft ... Están invirtiendo . Creo que es un excelente camino
Ahí lo has dado, los grandes nunca fallan. ¡Muchas gracias por comentar!
Osea que si estudio desarrollo de IA no me serviría mucho al menos que tenga capacidad de procesamiento de grandes empresas o gobiernos? 😬 Si ellos se tardan meses no se que haría yo con una laptop 🫠
Es una excelente pregunta, y es cierto que entrenar modelos de IA a gran escala, como los de GPT o similares, requiere una capacidad de procesamiento masiva que solo grandes empresas o centros de investigación poseen. Sin embargo, no todo el desarrollo de IA depende de entrenar modelos gigantes desde cero. Existen enfoques más accesibles como el fine-tuning (ajuste fino), donde puedes tomar un modelo preentrenado y ajustarlo a tus necesidades con mucho menos poder de cómputo y en tiempos más razonables. Además, hay plataformas en la nube (como AWS, Google Cloud o Azure) que te permiten acceder a recursos de computación avanzados sin tener que poseer los servidores tú mismo.
También hay modelos más pequeños y eficientes, como los que usan técnicas de compresión o redes neuronales ligeras, que son más viables para entrenar en equipos modestos. El campo de la IA no solo trata de entrenar modelos enormes; también se enfoca en diseñar algoritmos, mejorar arquitecturas y optimizar modelos, áreas en las que tu laptop sería más que suficiente para comenzar.
Así que, no te desanimes. Hay muchas oportunidades y herramientas que te permitirán avanzar en el desarrollo de IA sin tener acceso a supercomputadoras. ¡Muchas gracias por tu comentario!
La voz por IA aburre
¡Sentimos que le aburra!