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En este episodio, tenemos a Gerald Friedland, un destacado experto en IA y aprendizaje automático. Gerald es científico principal en Amazon Web Services, profesor asistente adjunto en UC Berkeley y cofundador de Brainome. Ha trabajado en el Lawrence Livermore National Laboratory y fundó Audeme.

Gerald es reconocido como uno de los académicos más influyentes en IA. Prepárate para una conversación emocionante sobre su carrera y el futuro de la tecnología.

Transcripción Resumida

Jordi: ¡Bienvenido al podcast de Torras AI, Gerald! ¿Cómo estás?

Gerald: Gracias por la introducción. Estoy bien, gracias. Es genial estar aquí y discutir algunos de los emocionantes avances en IA.

Jordi: Es un placer tenerte aquí. Entonces, ¿cómo es tu trabajo diario como científico principal en Amazon Web Services?

Gerald: Mi trabajo diario es bastante dinámico e implica una mezcla de investigación y aplicación. En Amazon Web Services, nos enfocamos en empujar los límites de la tecnología y llevar soluciones innovadoras a problemas prácticos. Una parte significativa de mi rol implica aplicar conceptos teóricos a escenarios del mundo real y asegurarnos de que nuestras soluciones sean eficientes y escalables. Dado el ritmo acelerado de Amazon, es crucial reducir experimentos innecesarios y enfocarse en lo que realmente impacta.

Jordi: Increíble. Este año ha visto avances significativos en IA. ¿Cuáles consideras que son los principales logros?

Gerald: Uno de los logros más significativos este año es la realización de que la IA ya no se trata solo de aprendizaje automático. El surgimiento de la IA generativa, especialmente en lenguaje, video e imágenes, ha demostrado que la IA puede ser productiva y valiosa de formas que no habíamos apreciado completamente antes. Este cambio hacia la IA generativa ha sido un cambio de juego, haciendo que la IA sea más común y reconocida por su potencial para crear e innovar.

Jordi: Absolutamente. Hay mucha expectación y a veces sobreexpectativas. ¿Cuáles son tus pensamientos al respecto?

Gerald: La expectación puede ser una espada de doble filo. Por un lado, atrae atención e inversión al campo, lo cual es genial. Por otro lado, puede llevar a promesas exageradas y eventualmente a la decepción si la tecnología no cumple con las expectativas infladas. Hemos visto esto antes con los inviernos de la IA, donde el entusiasmo disminuye debido a promesas incumplidas. Es crucial gestionar las expectativas de manera realista y comprender las capacidades y limitaciones actuales de la IA para evitar este ciclo.

Jordi: Mencionaste la historia de la IA reemplazando ciertos trabajos. ¿Cuál es tu opinión sobre el impacto de la IA en los trabajos hoy en día?

Gerald: La IA ha impactado ciertos trabajos, pero no necesariamente de manera negativa. Si bien algunas tareas han sido automatizadas, la IA ha aumentado principalmente la productividad y ha permitido nuevos tipos de trabajos. Por ejemplo, los ingenieros de software ahora utilizan IA generativa para escribir fragmentos de código, lo que mejora su productividad en lugar de reemplazarlos. La clave es ver la IA como una herramienta que aumenta las capacidades humanas en lugar de reemplazar completamente a los humanos.

Jordi: Tiene sentido. Con el surgimiento de la IA generativa, ¿cómo ves su papel en el desarrollo de software?

Gerald: La IA generativa desempeña un papel de apoyo en el desarrollo de software. Puede manejar tareas repetitivas y mundanas, como escribir pequeños fragmentos de código o generar documentación, lo que libera a los desarrolladores para enfocarse en aspectos más complejos y creativos de su trabajo. Sin embargo, las tareas fundamentales de la ingeniería de software, como diseñar arquitecturas, integrar sistemas y gestionar dependencias, aún requieren experiencia humana y supervisión.

Jordi: De acuerdo. La IA elimina tareas mundanas, haciendo el trabajo más eficiente. Has acuñado el término "computics". ¿Puedes explicar qué significa?

Gerald: Computics es un término que acuñé para combinar la informática y la física. Enfatiza la importancia de comprender los principios físicos subyacentes a la ciencia de datos y la IA. Al comprender estos fundamentos, podemos adaptarnos mejor a nuevos desafíos y asegurar que nuestras soluciones sean robustas y eficientes. Este enfoque une la brecha entre los conceptos teóricos y las aplicaciones prácticas, proporcionando una comprensión más completa de cómo operan los sistemas de IA.

Jordi: Fascinante. Has escrito un libro sobre Aprendizaje Automático e IA. ¿Puedes contarnos más al respecto?

Gerald: Por supuesto. El libro se titula "Information-Driven Machine Learning." Explora los principios de ingeniería detrás de la ciencia de datos y la IA, ofreciendo una exploración detallada de cómo funcionan estas tecnologías. El libro está disponible en Amazon y otras librerías, y me complace anunciar que pronto habrá una traducción al alemán. Está diseñado para ser accesible tanto para recién llegados como para profesionales experimentados en el campo.

Jordi: Genial. ¿Cómo pueden contactarte las personas?

Gerald: Estoy activo en LinkedIn. Es una gran plataforma para establecer contactos profesionales y discutir ideas dentro de nuestro campo. Siempre estoy abierto a conectar con otros apasionados por la IA y el aprendizaje automático.

Jordi: Muchas gracias, Gerald. Ha sido una conversación increíble. Para nuestra audiencia, incluiré un enlace al LinkedIn de Gerald. Estén atentos al próximo episodio de Torras AI.