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No tan Humanos

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by Vicente Rotman Hinzpeter

5.0(5 reviews)
19 episodes
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Podcast Overview

El podcast de Inteligencia Artificial Host: Vicente Rotman https://linktr.ee/notanhumanos

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🇪🇸

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4/8/2025

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Recent Episodes

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August 26, 2025

Vivimos el Mayor Cambio de la Historia: ¿La IA Está Creando Conocimiento?

<p>En este episodio conversamos con Pablo Barceló, Director IMC UC &amp; Investigador CENIA. Pablo, un apasionado de la inteligencia artificial y la teoría de la computación, nos invita a una conversación que desentraña la vertiginosa evolución de la IA, desde los puntos de inflexión teóricos que revolucionaron el campo – a menudo sin que sus propios pioneros previeran la magnitud de su impacto – hasta los dilemas y desafíos actuales que redefinen nuestra sociedad. </p><p>Un recorrido esencial para comprender el incierto pero emocionante futuro que nos depara.Estos son algunos de los temas que exploramos:🚀 El Punto de Quiebre de la IA: Descubre cómo la arquitectura Transformer de Google, presentada en el paper &quot;&quot;Attention is All You Need&quot;&quot; de 2017, revolucionó el procesamiento del lenguaje al permitir una &quot;&quot;atención&quot;&quot; no local y paralelizable, superando las limitaciones de las redes convolucionales.🧠 La Teoría detrás de la Revolución: Pablo explica cómo él y sus colegas demostraron que el Transformer es &quot;&quot;Turing Complete&quot;&quot; con su paper &quot;&quot;Attention is Turing Complete&quot;&quot;, conectando la teoría clásica de la computación con el machine learning. 🔍 Desentrañando la &quot;&quot;Caja Negra&quot;&quot;: Exploramos el crucial campo de la interpretabilidad de los modelos de Machine Learning para aplicaciones críticas. 🤔 Preocupaciones y el Futuro de la IA: Abordamos los dilemas actuales de la IA, incluyendo su influencia en el desarrollo político, las fake news, los derechos de autor y la alta incertidumbre sobre el rumbo de la sociedad. 🤖 Conciencia y Descubrimiento Científico: Reflexionamos sobre la conciencia en la IA y el desafío de la automejora. Y la pregunta sobre si la IA podrá realizar descubrimientos científicos inéditos por sí misma.📚 La Fusión Neuro-simbólica: Pablo comparte su intriga sobre el límite de los modelos de lenguaje actuales y la posibilidad de que se necesite combinar la IA neural con la inteligencia artificial simbólica o tradicional (enfoque neuro-simbólico) para lograr sistemas más profundos, eficientes y explicables.Una conversación profunda, teórica y muy relevante sobre cómo la inteligencia artificial está redefiniendo nuestra comprensión del conocimiento, la computación y la sociedad.</p>

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August 19, 2025

La IA puede mentir: El Peligroso Secreto de los Modelos

<p>En este episodio converso con con Tomás Vergara, Investigador de Mila. Exploramos la fascinante trayectoria de Tomás, su decisión de dejar la ingeniería de software para dedicarse a la investigación en IA tras el surgimiento de modelos como ChatGPT. La conversación profundiza en los desafíos actuales y el futuro de la inteligencia artificial, abordando temas clave como la superinteligencia, los dilemas éticos y de seguridad, y las promesas de esta tecnología.Estos son algunos de los temas que exploramos:</p><p><br></p><p>🔎 Academia vs. industria: La &quot;fuga de cerebros&quot;: Analizamos cómo las grandes empresas tecnológicas están contratando a académicos y profesores de inteligencia artificial con ofertas &quot;millonarias&quot;, generando una especie de &quot;crisis&quot; en universidades como Stanford, ya que la industria ofrece más recursos para la investigación.</p><p><br></p><p>🤖 Superinteligencia vs. Inteligencia General: Tomás distingue entre la superinteligencia y la inteligencia general, señalando que la investigación actual se enfoca más en la primera, y discute el problema de &quot;responsabilidad&quot; (o accountability) de los modelos actuales, donde pueden cometer errores e incluso &quot;mentir&quot;.</p><p><br></p><p>🔬 La investigación de Tomás y el Aprendizaje por Refuerzo (RL): Exploramos su escepticismo sobre la interpretabilidad mecanística de los modelos de lenguaje y su nuevo enfoque en el razonamiento y el aprendizaje por refuerzo (RL) para superar las limitaciones de los datos humanos en el entrenamiento de los modelos y permitirles &quot;pensar&quot; en un espacio continuo, más allá del lenguaje natural.</p><p><br></p><p>⚡ Infraestructura y escalabilidad: Se discute por qué una mayor infraestructura (más GPUs) es crucial para el desarrollo de la IA, permitiendo modelos más grandes, la generación de datos sintéticos y aprovechando las &quot;leyes de escalado&quot; que predicen mejoras de rendimiento.</p><p><br></p><p>⚠️ Los miedos reales de la IA: Tomás aborda los temores relacionados con la IA, especialmente los de Yoshua Bengio, quien fundó un nuevo instituto centrado en la seguridad. Se enfatiza que el mayor miedo es el mal uso de la IA por parte de actores con malas intenciones (ej. manipulación electoral), más que un escenario apocalíptico de &quot;Terminator&quot;. También se mencionan los desafíos regulatorios y la carrera global en IA.</p><p><br></p><p>🚀 Un futuro optimista (y gradual) de la IA: A pesar de los desafíos, Tomás comparte una visión optimista sobre el futuro, anticipando una integración gradual y casi imperceptible de la IA en la vida cotidiana, automatizando muchas tareas cognitivas. Sin embargo, señala que la interacción con el mundo físico (como en la investigación médica) sigue siendo un gran desafío.</p><p><br></p><p>Una conversación reveladora sobre la próxima frontera de la inteligencia artificial, sus promesas y los desafíos que debemos abordar.</p>

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August 12, 2025

Así ayuda la IA a salvar vidas y mejorar diagnósticos médicos

<p>En este episodio converso con Alan Nudman, CEO &amp; Co Founder de Intelimed.ai, sobre cómo iCAD, un sistema de inteligencia artificial con más de 25 años de desarrollo, está transformando la detección temprana de cáncer de mama. Hablamos de su implementación en mamografías 2D, 3D y de síntesis, de cómo complementa el trabajo de los radiólogos y de lo que significa para el futuro del diagnóstico médico.</p><p><br /></p><p>Estos son algunos de los temas que exploramos:</p><p><br /></p><p>🩻 Cómo funciona iCAD:</p><p>La tecnología detrás del análisis automático de mamografías y su integración en el flujo de trabajo clínico.</p><p><br /></p><p>📊 Precisión y anticipación:</p><p>Cómo la IA puede identificar lesiones antes de que sean visibles para el ojo humano.</p><p><br /></p><p>🌍 Una innovación global que llega a Chile:</p><p>La experiencia internacional de iCAD y su adaptación al sistema de salud local.</p><p><br /></p><p>⚖️ Ética y rol del médico:</p><p>El papel del radiólogo frente a herramientas que ayudan a priorizar pacientes.</p><p><br /></p><p>🔮 El futuro del diagnóstico asistido:</p><p>Otras enfermedades que podrían beneficiarse de este tipo de inteligencia artificial.</p><p><br /></p><p>Una conversación clara y reveladora sobre cómo la tecnología puede salvar vidas, y por qué el verdadero cambio no está solo en la máquina, sino en cómo la usamos.</p>

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