La ÚLTIMA LECCIÓN que aprenderá la IA antes de DOMINAR EL MUNDO

0:00 Mira este experimento que hice hace unos días con CH GPT. ¿Cuántos rotuladores y cuántos bolígrafos hay encima de mi mesa? Pues a simple vista diría que veo unos seis rotuladores de colores y un par de bolígrafos negros por ahí. Así que en total tienes como ocho cosas repartidas en el escritorio. Las sías se equivocan al interpretar lo que tienen delante. Ahora mira este otro vídeo. Es un señor que sufre una parálisis y que está cocinando un plato japonés, un sukiiyaki, a través de su mente. Los impulsos eléctricos de su cerebro han sido captados por un encefalograma y en medio hay un modelo de inteligencia artificial que es el que actúa sobre la realidad. Pero entre la realidad a día de hoy de CH GPT, que no

0:45 es capaz de enumerar los rotuladores que hay en mi mesa y la demo del señor cocinando, hay un mundo, hay un abismo. ¿Por qué? Como nos contó Asley Loren, director de Microsoft Research en un vídeo que enlazó aquí arriba, los modelos que usamos a día de hoy manejan con maestría una dimensión de la inteligencia humana, la dimensión del lenguaje. Pueden hacer cosas asombrosas con su dominio del idioma, pero son incapaces todavía de ver un espacio, entender lo que significa e intervenir en ese espacio modificando los objetos. ¿Qué falta? mucho y tanto las mejores cabezas de la IA como los inversores se están moviendo en esa dirección. Bienvenidos a los grandes modelos del mundo, el siguiente gran salto de la IA.

1:35 Esta que veis en pantalla es Fe Fe Lee, una investigadora de Stanford, considerada por muchos como la madre de la IA y autora del experimento que acabéis de ver en el que una persona discapacitada es capaz de cocinar. Y aquí tenéis a Andrey Carpaz, su mejor discípulo, una persona que ha aparecido varias veces en este canal. Pues bien, Carpaci acaba de participar recientemente en una discusión que en el fondo trata de averiguar qué elementos o qué facetas de la inteligencia humana necesita tener la IA para poder operar en el mundo y para poder ser verdaderamente una inteligencia artificial general. ¿Vale? Viene a decir en el tweet lo siguiente. Los animales, incluidos los humanos,

2:20 somos un tipo de inteligencia que la naturaleza fue inventando poco a poco durante millones de años. La evolución nos fue moldeando para sobrevivir, para reproducirnos, para alimentarnos, para estar juntos, para sobrevivir también. Y por eso sentimos miedo, sentimos hambre, sentimos cariño, dolor y todo esto nos ayudó a seguir vivos y forma parte esencial de la inteligencia humana o de la inteligencia biológica animal, ¿no? Sin embargo, los modelos de IA, dice Carpacci como Chatipt, como Grock o como Gemini, son otro tipo de inteligencia completamente distinto. Nadie los diseñó para sobrevivir en la selva o tener crías. Los crearon empresas para que escribieran texto que a la gente le guste leer y le dé muchos

3:07 me gusta o clics. Los entrenaron copiando billones de frases que escribieron humanos en internet y premiando las respuestas que más enganchan. Entonces, hay una diferencia radical entre esa inteligencia biológica, por ejemplo, la inteligencia biológica de un perro que sabe que no quiere morirse y lo tiene muy presente y por eso se alimenta, eh, sabe cuando tiene hambre y también agradece mucho el cariño de los seres humanos. No hay mucha diferencia entre ese tipo de inteligencia y la inteligencia de un modelo de IA, que en el fondo lo que piensa es, ¿qué frase hará que esta persona eh me dé más puntos o más likes? eh que esa persona eh diga que la respuesta que le he dado es adecuada, ¿no? Por tanto, son dos cerebros, los cerebros biológicos y los cerebros,

3:54 entre comillas, de inteligencia artificial hechos de materiales completamente distintos. Uno tiene carne, el otro tiene chips de silicio que aprenden de formas distintas y que quieren cosas distintas, ¿no? Por tanto, viene a decir Carpazi, lo que todavía separa mucho a la inteligencia artificial de las inteligencias humanas o de las inteligencias de las personas es eh que son una especie nueva de de mente que nunca antes había existido en el planeta. Con lo cual esto explica por qué a la IA le falta todavía mucho para responder a la promesa con la que fue diseñada originalmente. En el vídeo de hoy vamos a hablar sobre cómo la no corporeidad de la inteligencia artificial, el hecho de que no es capaz de ver, tocar, sentir las cosas, moverse

4:43 por el mundo, hace que todavía esté muy lejos de poder hacer todas las tareas que un ser humano es capaz de hacer. Y esa es la definición de la inteligencia artificial general, que puede hacer una IA y que y que no puede hacer, ¿vale? Pues la IA puede hacer de forma limitada un 20% de los trabajos que hacemos los humanos ahora, que son trabajos puramente intelectuales y además los puede hacer de un modo muy limitado. No tiene creatividad, no tiene capacidad de innovación y no es capaz todavía de poner en marcha procesos por sí misma. O sea, requiere todavía de la supervisión de un ser humano para hacer la mayoría de las tareas que hace un ser humano eh de tipo intelectual. Pero hay un 80% de las tareas que una IA no puede hacer

5:31 porque no sabe cómo es el mundo, porque no es capaz de orientarse, porque no es capaz de manipular objetos, porque no es capaz de hacer muchísimas cosas que nosotros los seres humanos damos por descontado, como por ejemplo esta. Hum. use our sense of spatial intelligence and world understanding to do so many things and they are beyond language. Think about a very chaotic first responder scene whether it's fire or some traffic accident or or some natural disaster. And if you immerse yourself in the scene and think about how people organize themselves to rescue people, to stop further disasters to put

6:17 down fires, a lot of that is movements is spontaneous understanding of objects, world human situational awareness language is part of that. But a lot of those situations language cannot get you to put down the fire. ¿Y qué impacto tendrá que las inteligencias artificiales adquieran esa capacidad de moverse por el mundo, de interiorizar lo que están viendo, de poder manipular los objetos? Pues va a ser una un cambio absolutamente brutal. Pensad que hace 540 millones de años el mundo era así. Esto era el mundo para las criaturas que había entonces. Pero, ¿qué ocurrió? pues ocurrió que

7:03 algunas especies marinas desarrollaron como una especie de milagro biológico la capacidad de percibir la luz. Antes de eso, el mundo era básicamente un escenario como este que tengo ahora, ¿no? De sombras y de reacciones automáticas. Pero cuando surgieron las primeras estructuras capaces de recibir imágenes, capaces de recibir la luz, todo cambió. Y ahora voy a volver a cambiar mi mundo para que no me requiera tanto esfuerzo seguir con este vídeo. Entonces, la visión permitió anticipar, explorar y rediseñar por completo las relaciones entre las especies, desencadenando lo que se dio en llamar la explosión cambriana, un periodo de diversidad extraordinario.

7:49 Hoy los modelos de lenguaje tienen capacidades de visión, sí, pero son capacidades muy limitadas porque no tienen un mapa del mundo real y no actúan en ese mundo, solo predicen palabras. Pero lo que realmente puede cambiarlo todo son los grandes modelos del mundo, los large world models, sistemas capaces de formar representaciones internas del entorno. Y hay un grupo de científicos de primer nivel y algún billonario que os sonará que están luchando y invirtiendo mucho tiempo y mucho esfuerzo en que esto ocurra. Uno de ellos es el investigador mexicano Alan Aspuru Guthik, catedrático en la Universidad de Toronto. El tequil artificial no tiene manos y ojos y no está en el mundo físico. Tú le dices al

8:35 chat GPT, "Oye, este, ¿qué onda con mi barba? ¿Te gusta mi barba estilo italiano?" No. Y Chat GPT a lo mejor te dice que sí, que está bonita, pero un día le vas a decir a chat GPT, "Oye, córtame la barba tipo italiano." Y va a llegar y va a ser un pelujero, un robot y te va a cortar la barba. Eso se llama el embodiment, la corporidad de la inteligencia artificial. Hey, ¿qué tal? A menudo nos decís que os encanta el trabajo que hacemos en este canal y sí, es mucho trabajo, trabajo que hago con la colaboración de un gran equipo y eso requiere la contribución de nuestros patrocinadores. El patrocinador de hoy es Make Make es una plataforma que ayuda a cualquier equipo a llevar la automatización de su empresa al siguiente nivel, creando agentes de guía sin esfuerzo y

9:21 orquestrando operaciones complejas sin escribir código. Con Make podéis conectar vuestras aplicaciones, vuestros agentes de IA y vuestros datos en un único espacio visual, un lugar donde podéis ver literalmente cómo fluye todo y donde mantenéis el control total. Eso es exactamente lo que es y lo que ofrece Make, orquestación visual en tiempo real para agentes de IA y automatizaciones. Con más de 3,000 aplicaciones preconstruidas y un entorno sin código, podéis crear flujos de trabajo sofisticados, monitorizarlos mientras se ejecutan y ajustar cualquier detalle en el momento. Make convierte lo complicado en algo fácil y manejable. No necesita ser un ingeniero para conectar una IA

10:06 con vuestras herramientas favoritas o para escalar procesos de negocio completos en vuestra empresa. Y aquí es donde entra una de las características más potentes de Make, Make Grid. Grid os da una vista panorámica de todo vuestro ecosistema, un mapa en vivo que muestra qué escenarios dependen de qué datos, qué conexiones son críticas y cómo está rindiendo todo el sistema en tiempo real. con grid escalas, pero además mantienes el control sobre la operación y la mejor parte, todo lo que viene en 2026 lo han anunciado en el evento Make Waves. Nuevas herramientas para ayudarlos a construir, acelerar y escalar automatizaciones impulsadas por IA. Si queréis probarlo, he dejado un

10:52 enlace en la descripción. Obtendréis un mes gratuito de Make Pro con 10,000 operaciones incluidas. Crea tu cuenta hoy y empieza. gratis hoy mismo. Parte esencial de esa corporeidad deía será, por tanto, lograr que vean algo, que lo entiendan y que sepan cómo operar en esa realidad. Ahora las ideas están entrenadas con billones de fotografías y vídeos, pero no tienen inteligencia espacial y por eso instrucciones básicas como acércame el plato o busca más al fondo del cajón. son imposibles para ellas.

11:44 can have infinite possibilities that is shown on image. You really need to show it millions of El camino para nosotros tan simple de ver reconocer objetos e interactuar con objetos es muy fácil, pero las máquinas van a necesitar un volumen brutal de aprendizaje, necesitan un modelo de la realidad. Piensa en las dimensiones que tiene ese concepto, modelo de la realidad. que es por tanto un gran modelo del mundo, un cuerpo de conocimiento y de experiencias de la realidad. Ahí es nada. No basta con todos los vídeos de YouTube, como dice Elon Musk. Las necesitan tener dentro una representación del mundo en todas sus

12:30 condiciones posibles. Y el mundo es todo, los accidentes geográficos, el clima, los alimentos de la materia, todos los objetos. La superficie de entrenamiento de la corporea es casi infinita. Por eso, los primeros modelos del mundo disponibles se tienen que basar en la simulación, en crear un matrix en el que cada y cada robot puedan entrenarse. Es lo que hace Marvel, un modelo del mundo creado por World Labs, la compañía iniciada por Feile. Marvel permite crear universos navegables a partir de fotografías o de vídeos de la realidad. Nvidia va un paso a más allá con Cosmos,

13:16 una colección de espacios open source que pueden utilizar empresas e instituciones. En Cosmos, lo que vemos en pantalla, tiene la incorporada la realidad física de los objetos representados. Cuando se cae una caja al suelo, la caja se comporta como lo haría una caja real. En esos espacios, las empresas pueden crear simulaciones de cualquier escenario, el comportamiento de un robot en una fábrica de automóviles, un cambio en el sistema de refrigeración de una habitación de un hotel, pero durante 2026 vamos a ver avances grandes en este mundo de los world models. de Miss Hasabi, Premio Nobel y máximo jefe de la IA en Google, ha dicho hace unos días que está totalmente centrado en la investigación y el desarrollo de

14:01 modelos del mundo a partir de Deep Mind, el laboratorio que dirige en Londres. Uno de esos modelos es Weather Next 2, su nuevo modelo climático, capaz de predecir el clima con mayor precisión que los modelos tradicionales. En definitiva, esto es lo que Demis Hasabi lleva intentando hacer desde que educó a la IA a jugar al ajedrez, a jugar al Breakout, a jugar al Pong, etcétera. Pero Hasabi dice estar centrado en esto que estás viendo ahora. Es Sima 2, una que genera mundos virtuales, pero es mucho más. Dentro de uno de esos mundos, Sima cumple las misiones que se le proporcionan y mientras lo hace adquiere nuevas destrezas.

14:48 La IA se adapta a cualquier mundo virtual y aprende las leyes de ese mundo sin supervisión. Esto es un piloto de lo que Google cree que será su academia de formación de agentes de IA, por así decirlo. Jan Lecun, uno de los padres de la IA moderna, ha dejado meta y está poniendo en marcha una empresa de modelos del mundo. Cree que ese es el único camino para la superinteligencia. Jeff Pisos ha vuelto al trabajo y ahora es coceo de Prosmicius, un laboratorio de especializado en la fabricación de productos. ha prometido invertir más de 6,000 millones de dólares en esta nueva startup. ¿Qué aplicaciones reales hay de estos modelos a día de hoy? El más obvio

15:34 es el de la conducción autónoma. Tesla, Google con Wimo y firmas chinas como Guidu con su robotaxi Apollo Go, cuentan con modelos enriquecidos por la conducción de sus propios usuarios. Tesla es la compañía que cuenta con más kilómetros de imágenes guardadas y de vídeos guardados en sus sistemas de IA. Pero hay otros ejemplos con un enorme potencial, los laboratorios de investigación autónomos. He visto uno por dentro y te voy a contar cómo es. Visité la Universidad de Toronto poco antes del otoño. Es una de las instituciones más punteras del mundo venía. Allí fue donde entrevisté a Gef Himpton, el padre de la IA. Pero además

16:22 visité unos laboratorios en los que está pasando una cosa difícil de creer. Hay máquinas supervisadas por científicos que están llevando a cabo experimentos a una velocidad inédita. Nosotros dijimos en 2017, hicimos una conferencia en México y trajimos a toda la gente que estaba empezando a pensar en el mundo, en la idea que en esa época les llamábamos Matías Acceleration Platforms, les llamábamos Self driving Labs, laboratorios auto manejables como se driving car. I a le dice al laboratorio cuál es el siguiente experimento que hacer. El laboratorio es un robot y lo hace. Durante mi estancia en Toronto pude visitar los laboratorios de materiales, de moléculas y eh de descubrimiento de nuevos fármacos. Ahora

17:07 los experimentos están supervisados por humanos y lo que aporta la inteligencia artificial es esa capacidad absolutamente exponencial de hacer experimentos y hacerlos en un tiempo muy rápido. Pero pronto Alan me contó que las propias sías empezarán a diseñar los experimentos. Esto supondrá menos riesgos para las personas que trabajan en ese laboratorio y una velocidad mucho mayor en la experimentación. Un ejemplo de esto es que los investigadores de ese consorcio revelaron hace poco que han usado la esta tecnología para desarrollar un fármaco contra el cáncer en solo 30 días, un proceso que normalmente lleva años o incluso décadas. Por tanto, los modelos del mundo permitirán a la ver la realidad, entender la realidad y actuar

17:54 sobre ella. ¿Cuándo podremos tener uno de estos robots en casa al que le digamos, "Haz la plancha y guarda la ropa en los armarios?" La pregunta es, ¿cuándo se producirá este cambio y cuándo tendremos a nuestro alcance eh productos a un precio razonable que puedan hacer nuestro trabajo o que puedan ayudarnos en casa? pues va a llevar bastante tiempo. Eh, no hagamos mucho caso a la publicidad, como por ejemplo la de esta compañía que se llama Onex, que es una compañía de origen noruego, pero que tiene su sede en San Francisco, que es la primera empresa que pone androides, o sea, un robot con forma de humano, a la venta por $,000 ya

18:42 puedes disponer de Neo, que es como se llama su robot, en tu casa, ayudándote a hacer determinadas tareas. Pero eso sí tiene truco la oferta porque va a haber siempre una persona supervisando lo que haga Neo. No se fían mucho de ese robot todavía para que funcione de forma autónoma y pueda hacer cargos que le pidamos. Pero me pareció mucho más profunda incluso esta reflexión que hace Ilverber, discípulo de G of Hinton, cofundador de Open AI y ahora en su propia empresa, como he contado en un vídeo en mi canal, pues Silver cree que estamos en una fase de la inteligencia artificial que no va a responder a nuestras

19:27 expectativas de una manera tan rápida y sin embargo, como vais a ver ahora, hace una reflexión muy interesante. sobre cómo fue entrenado el ser humano y las capacidades que tiene a día de hoy. Yeah, like locomotion. All our ancestors needed great locomotion squirrels like so locomotion maybe like we've got like some unbelievable pr you could make the same case for vision you know I believe made the point like children learn to drive after hour after hours of practice which is true.

20:15 Y esta reflexión de Il Suter me ha hecho pensar, me ha hecho pensar en lo maravilloso que es el ser humano. En ese pack que tenemos eh de tenemos un cerebro que por lo visto funciona con 20 W de energía, que es capaz de hacer muchísimas cosas con esos 20 W de energía. Mientras que los sistemas de inteligencia artificial que ahora van a tener mucha mayor capacidad necesitan 1 GW de potencia. Y este pack eh que tenemos, estas capacidades que tenemos de aprendizaje, según algunos son resultado de la evolución. Según otros muchos, entre los cuales yo me sitúo, efectivamente ha habido evolución, pero esa evolución no ha sido fruto del azar, sino que está

21:00 movida por un agente creador. Y claro, la pregunta es, ¿hasta qué punto queremos crear estas réplicas del ser humano eh que ya en un momento dado empiezan a aprender por sí mismas y empiezan a hacer cosas por su cuenta? Como apareció en mi entrevista con Jef Himpton, pues es una buena pregunta. ¿Ha habido algún medio de comunicación aquí en España? que ha comparado eh la creación de de JF Hinton y de todos sus sucesores con Frankenstein. Yo no sé si estoy todavía en esa fase tan distópica, ¿no?, de respecto de la inteligencia artificial. Pero sí que me hago la pregunta de queremos máquinas que nos ayuden, máquinas que hagan parte de nuestro trabajo sí queremos eh inteligencias que

21:46 nos ayuden a resolver problemas de este mundo como el cáncer o como el hambre. o a hacer nuevos descubrimientos materiales. Evidentemente sí, todo lo que ayude a desarrollar al ser humano nos interesa. Pero no estoy tan convencido de la necesidad que tenemos de contar con máquinas que repliquen nuestra inteligencia, por así decirlo. Encuentro entre atractiva y divertida esa cosa que dice Elon Mark al respecto de su robot Optimus, en el que señala que quién no va a querer tener un C3PO eh, que le ayude en las tareas diarias. dices, "Bien, vale, pero en realidad hay que decirle a Ilon más que él sabe muy bien que el la demanda fundamental que va a

22:32 existir de esos robots que supuestamente harán trabajos humanos, no van a ser los individuos que tengan un robot de esos en casa, sino que probablemente serán centenares, millones de robots que van a trabajar en fabricar productos que podamos necesitar en el futuro. Con lo cual, como resumen de de este vídeo, estamos educando a la IA para que adquiera capacidades humanas y cada vez se parezca más a ese su cerebro se parezca más al cerebro biológico nuestro, que puedan operar en el mundo, cosa que está muy bien en muchos sentidos, pero eh aunque vamos a ver resultados parciales de esa apuesta, pues veremos

23:18 vehículos autónomos, veremos qué sé yo, pues quizá máquinas especializadas que sepan hacer cosas y que nos ayuden tanto a los individuos como a las empresas, pero estamos bastante lejos de replicar eh o de clonar, por así decirlo, en una máquina las capacidades tan sorprendentes y tan limitadas que tiene un ser humano. Muchas gracias por terminar este vídeo y espero veros en el siguiente, que haremos todo lo posible para que sea aún mejor. Chao. Suscribiros al canal. M.