Crear las condiciones para el máximo deseo intrínseco de adquirir nuevos conocimientos continuamente ... Uno debe minimizar contraintuitivamente el volumen de "conocimiento" a priori para que la mente esté libre de convenciones. Creo que esto es cierto con cada fibra de mi ser. Por esta razón, creo que el 100% de los modelos de IA que se utilizan hoy en día están atrasados en su enfoque fundamental para destilar información que los humanos luego infieren de ellos. Para modelos entrenados con billones de datos etiquetados por humanos (sesgados) y RLHF (una abominación): No hay razonamiento. No hay inteligencia. Simplemente hay regurgitación y alucinación disfrazadas de conocimiento. Dicho esto, las herramientas disponibles hoy en día tienen un profundo impacto y aceleran claramente el progreso digital de manera profunda. Pero como dijo @amasad en un podcast reciente, no podemos distraernos demasiado con la emoción industrial de los métodos actuales. Real RL aún no se ha probado. No debemos rendirnos. Debemos reconocer que se necesita mucha más exploración... a nivel de arquitecturas de software (sí, alternativas de Transformers y mucho más allá), sustratos de hardware (analógicos, memristores, etc.), representaciones de datos (nuevas dimensiones superiores de 4D + tensores) y mucho más!