Un ganador del Premio Turing apuesta contra el aprendizaje profundo con su nueva startup Oak Lab
Richard Sutton, cofundador del aprendizaje por refuerzo moderno, ha creado Oak Lab en Toronto. Su objetivo: agentes de IA que aprendan continuamente de la experiencia, porque considera que los métodos actuales son «débiles e ineficientes».
Richard Sutton, ganador del Premio Turing de 2024, el equivalente al Nobel de la informática, ha fundado junto al investigador Khurram Javed una nueva startup de IA llamada Oak Lab en Toronto. Ambos trabajaron anteriormente en Keen Technologies, la empresa de IA dirigida por el legendario programador John Carmack.
Sutton es una de las figuras fundacionales del aprendizaje por refuerzo, la rama de la IA en la que los sistemas aprenden mediante ensayo y error y reciben recompensas por los buenos movimientos, la técnica que hay detrás de AlphaGo y que hoy también forma parte del acabado final de los chatbots. Por eso tiene cierto peso que afirme que los métodos actuales de aprendizaje profundo son «débiles e ineficientes» y necesitan «no más retoques, sino ideas fundamentalmente nuevas». Este es el argumento que ha repetido durante el último año: los modelos de lenguaje actuales imitan el texto humano de forma brillante, pero no pueden evaluar de verdad sus propias respuestas ni descubrir cosas realmente nuevas. El objetivo declarado de Oak Lab es un agente que aprenda continuamente de su entorno mientras funciona, en vez de entrenarse una vez con un gigantesco conjunto de datos estático y quedar después congelado. La ambición a largo plazo parece casi ciencia ficción: un agente con «un billón de parámetros que aprende y planifica en tiempo real con 20 vatios de energía». Como referencia, 20 vatios es aproximadamente la potencia con la que funciona un cerebro humano.
¿Qué hay detrás? Bajo esta noticia sobre una startup se esconde una verdadera división científica. Los grandes laboratorios, OpenAI, Anthropic y Google, apuestan por que seguir ampliando los modelos actuales continuará funcionando, y sus resultados hasta ahora los respaldan. Un grupo pequeño pero distinguido de investigadores, entre ellos Sutton y Yann LeCun, antiguo científico jefe de Meta, quien se marchó para fundar su propia startup con un enfoque alternativo diferente, cree que este camino acabará estancándose y que falta aprender de la experiencia. Conviene saber que Sutton también es famoso por «La amarga lección», un ensayo muy citado que sostiene que los métodos generales unidos a más capacidad de computación siempre triunfan a largo plazo. No se opone a la escala; piensa que estamos ampliando el tipo de aprendiz equivocado.
Qué significa esto para ti: no cambia nada en tu uso diario de la IA; Oak Lab no tiene ningún producto, y es probable que sus primeros resultados tarden años. Pero constituye una comprobación útil frente al relato de que el progreso de la IA es un camino establecido y en una única dirección. Algunos de los investigadores más galardonados del sector creen que la fórmula actual tiene un techo. Saber si están en lo cierto es una de las preguntas abiertas más interesantes de la IA, y la respuesta puede determinar de dónde procede el próximo salto.
Fuentes
Fuentes: https://oaklab.ai/
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