En la conferencia GTC 2025 celebrada en San Francisco, Noam Brown, líder de investigación de razonamiento en IA de OpenAI, afirmo que algunos modelos de inteligencia artificial con capacidades de razonamiento pudieron llegar 20 años antes, si se hubiera usado el enfoque y algoritmos adecuados. Brown, reconocido por su trabajo en IA aplicada a juegos de azar en la Universidad Carnegie Mellon, incluyendo el desarrollo de Pluribus, una IA que venció a profesionales de élite en póquer, destacó la importancia de que las máquinas «piensen» antes de actuar en situaciones complejas, emulando el comportamiento humano, «me di cuenta a lo largo de mi investigación de que faltaba algo. Los humanos dedican mucho tiempo a pensar antes de actuar en una situación complicada. Quizás esto sería muy útil en la IA», añadió.
Noam Brown también ha sido una pieza fundamental en la elaboración del modelo de razonamiento o1 de OpenAI, un modelo capaz de hacer deducciones en un tiempo de prueba para mejorar la precisión y la fiabilidad en sus respuestas, sobre todo en ámbitos como la matemática y las ciencias. La falta de recursos informáticos supone un problema para los académicos Durante la conferencia, le preguntaron a Brown si el mundo académico podría, algún día, realizar experimentos a la escala de laboratorios de IA como OpenAI, dada la falta de acceso a recursos informáticos.
Él reconoció que esto se ha vuelto más difícil en los últimos años a medida que los modelos requieren más cómputo, pero señaló que los académicos pueden contribuir explorando ámbitos que requieren menos recursos, como el diseño de la arquitectura de modelos. Brown mencionó que «hay una oportunidad de colaboración entre los laboratorios de vanguardia y el mundo académico».
Esta pregunta y la posterior contestación de Brown llegan en un momento en el que la administración de Donald Trump está realizando recortes drásticos en las subvenciones científicas. Algunos expertos en IA, incluyendo el ganador de un premio Nobel Geoffrey Hinton han criticado de forma severa estos recortes, argumentando que podría acabar con los esfuerzos de investigación en inteligencia artificial nacionales e internacionales.
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