Zuckerberg entrena su inteligencia artificial con Taylor Swift y su hijo Max

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Esta es una de las canciones favoritas de su hija Max (Instagram: zuck)

Mark Zuckerberg publicó un vídeo en Instagram mostrando su talento para tocar la guitarra y cómo estaría involucrada la inteligencia artificial del futuro.

En el vídeo aparece tocando en la guitarra 'How You Get the Girl' de Taylor Swift, y no está solo, sino acompañado de su hija.

Pero no sólo quería compartir un momento musical familiar; También hubo una sorpresa tecnológica. Zuckerberg enseñó cómo se entrenaba V-JEPA, inteligencia artificial centrada en el análisis de vídeo.

V-JEPA, la inteligencia artificial, aprende viendo muchos vídeos por sí sola. Lo hace de una manera especial: intenta adivinar qué pasa en partes de los vídeos que no puede ver porque están tapados.

La IA podría tener la capacidad de predecir los movimientos humanos. (Instagram: zuck)

Imagina que estás viendo el vídeo que compartió Mark Zuckerberg, tocando la guitarra con su hija. Si en algún momento una parte del vídeo queda oscurecida (por ejemplo, no se pueden ver las cuerdas de la guitarra que está tocando), V-JEPA intentará adivinar qué notas está tocando Zuckerberg en esa parte oculta, basándose en lo que ve. Aprendí de otros videos de personas tocando la guitarra.

Así, incluso si no puedes ver el vídeo completo, puedes comprender y predecir lo que está sucediendo.

“V-JEPA es un paso hacia una comprensión más sólida del mundo para que las máquinas puedan lograr un razonamiento y una planificación más generalizados”, dice Yann LeCun, vicepresidente de Meta y científico jefe de IA, quien propuso las Arquitecturas de Integración Predictiva Original (JEPA) en 2022.

V-JEPA no fue diseñado para comprender solo un tipo de acción en videos. De hecho, aprendió de una gran variedad de ellos a través de un método de aprendizaje donde observa y descubre por sí mismo, sin que nadie le diga exactamente qué buscar.

La IA fue entrenada con una gran cantidad de vídeos. (Fotocomposición: Infobae)

El equipo detrás de V-JEPA ha pensado mucho en cómo enseñarte. Descubrieron que si sólo ocultan partes pequeñas o muy específicas del vídeo, el aprendizaje se vuelve demasiado fácil y V-JEPA no puede comprender cosas más complejas sobre cómo funciona el movimiento en el mundo real.

Además, se dieron cuenta de que en la mayoría de los vídeos los elementos no cambian tan rápidamente de un momento a otro.

Si ocultaran una parte del vídeo, pero solo por un breve momento, la IA podría ver lo que estaba sucediendo antes y después de ese momento, por lo que aprender sería muy fácil.

La IA puede predecir movimientos. (Meta)

Por lo tanto, optaron por ocultar partes del vídeo no sólo en diferentes ubicaciones, sino también en diferentes momentos. Esto obligó a V-JEPA a trabajar más duro para comprender y predecir lo que sucedería, lo que le ayudó a desarrollar una mejor comprensión del mundo.

Para bien o para mal, como dice la canción de Taylor Swift que suena Zuckerberg en el vídeo, esta inteligencia artificial podría tener implicaciones inesperadas en distintos sectores.

Una posible aplicación específica de la V-JEPA sería en el ámbito de la seguridad y la vigilancia. Se puede implementar en sistemas de cámaras de seguridad que funcionan las 24 horas del día, tanto en entornos públicos como privados.

Estas cámaras generalmente generan enormes volúmenes de vídeo, que son imposibles de monitorear en su totalidad en tiempo real. V-JEPA, con su capacidad para aprender y hacer predicciones a partir de vídeos, podría analizar estos flujos de vídeo continuos.

La IA es de código abierto. (Github)

En situaciones en las que la visión de la cámara se ve obstruida, ya sea por una persona que camina delante de ella o por un objeto que cae y bloquea parte de la escena, V-JEPA podría utilizar su aprendizaje para predecir lo que sucede en las áreas no visibles. .

Si bien V-JEPA AI tiene el potencial de usarse en aplicaciones muy beneficiosas, como mejorar la seguridad y la vigilancia, existe la posibilidad de que también tenga un uso no tan positivo.

Por ello, Meta destacó la importancia de revisar rigurosamente los videos utilizados para entrenarla, especialmente considerando que esta IA es de código abierto y está disponible públicamente en GitHub.

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