La IA mejora por datos, no por inteligencia: la dura tesis de Dwarkesh Patel

Una nueva reflexión de Dwarkesh Patel plantea que el gran motor del avance reciente en inteligencia artificial no sería una mejora radical en la capacidad de aprender, sino una expansión descomunal del volumen de datos y cómputo. La tesis apunta a una brecha incómoda: los modelos exhiben capacidades impresionantes, pero aún aprenden con una eficiencia muy inferior a la humana. *** Dwarkesh Patel sostiene que el progreso reciente de la IA depende sobre todo de más datos, más cómputo y más aprendizaje por refuerzo. El autor compara la experiencia humana con el entrenamiento de modelos y concluye que existe una...