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Geoffrey Hinton: La IA actual parecerá prehistórica en 5 años

Hinton Premio Nobel de Física y figura clave en el desarrollo de las redes neuronales modernas. A lo largo de la charla, Hinton aterriza qué avances de la IA ve más transformadores en la próxima década y por qué. Empieza por sanidad: explica cómo la interpretación de imágenes médicas ya está cambiando, por qué su vieja predicción sobre “sustituir radiólogos” falló en plazos, y cuál cree que será el modelo realista: radiólogo + IA. Conecta esto con el impacto directo en errores de diagnóstico, la mejora de la toma de decisiones clínicas y el salto en diseño de fármacos y ensayos clínicos. El segundo bloque se centra en educación: defiende que la tutoría personalizada es el patrón oro y argumenta que la IA puede escalar ese efecto a millones de estudiantes, adaptando explicaciones al punto exacto de bloqueo de cada persona. También menciona el uso corporativo: formación interna, habilidades de liderazgo y aprendizaje interactivo frente a cursos pasivos. Desde ahí pasa a lo que considera una de las líneas más potentes: la IA como motor de progreso científico. Pone a las matemáticas como ejemplo de “sistema cerrado” donde los modelos pueden proponer conjeturas, probar ideas y generar datos propios, y extiende esa intuición al resto de ciencias con una aceleración gradual: primero partes pequeñas del proceso, luego cada vez más. En el tramo técnico, entra en razonamiento y en por qué le sorprendió la velocidad a la que han avanzado los modelos recientes. Critica la idea de que el razonamiento requiera “traducción a lógica simbólica” y propone una metáfora para entender cómo un modelo representa significado con vectores, contexto y atención. En paralelo, comenta robótica y sensores: no los presenta como requisito filosófico para “entender el mundo”, pero sí como vía más eficiente de aprendizaje cuando puedes interactuar físicamente. También aborda temas que están en el centro del debate actual: agentes (automatizar acciones reales como reservar, comprar, coordinar tareas entre agentes), leyes de escala y límites por datos/energía, mejoras por ingeniería y la posibilidad de nuevos saltos arquitectónicos (incluyendo más cómputo en “tiempo de uso”, no solo en entrenamiento). Cierra con una discusión sobre memoria a corto plazo en modelos y una comparación con el cerebro: qué cambia rápido, qué cambia lento y por qué podría hacer falta una tercera escala temporal. Si te interesa IA sin eslóganes, esta conversación es un mapa claro de: dónde ya hay impacto real, qué viene después, y qué debates técnicos están ganando o perdiendo terreno según uno de los protagonistas del campo.