El ascenso de Nvidia sorprende incluso a los investigadores que iniciaron el auge de la IA
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Consecuencias imprevistas
Una enorme fila de personas serpenteaba por el suelo el miércoles por la mañana en la conferencia tecnológica del fabricante de chips de inteligencia artificial Nvidia Corp. en San José, California. Todos esperaban poder entrar en la sala donde el director ejecutivo, Jensen Huang, presidiría una reunión de casi todos los autores de un artículo de investigación clave de 2017 que condujo al actual auge de la inteligencia artificial. En cierto sentido, era volver a unir a la banda.
Huang reunió a siete de los ocho autores de “La atención es todo lo que necesitas”, que se volvió enormemente influyente en la IA en los años transcurridos desde su publicación. El artículo, cuyo trabajo se completó cuando todos sus autores trabajaban en Google. (tHola a todos desde que se fueron), introdujo el concepto de transformadores, tecnología que permitió a empresas como OpenAI crear grandes modelos de lenguaje (esa es la "T" en GPT-4, que ayuda a impulsar ChatGPT), y a Nvidia vender montones de patatas fritas necesario para entrenar tales modelos.
Huang, vestido con su característica chaqueta de cuero negra, subió al escenario y comenzó arengando suavemente a los que llegaban tarde que intentaban encontrar asientos en la parte de atrás (“¡Vamos chicos, apúrate, voy a empezar!”). Luego preguntó a los miembros del panel (Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Aidan Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin, Jakob Uszkoreit y Llion Jones) sobre los orígenes y el impacto de su trabajo. La autora del artículo, Niki Parmar, estuvo ausente debido a una emergencia familiar, dijo Huang.
Polosukhin, cofundador de NEAR Protocol, dijo que el documento surgió de los esfuerzos por mejorar la respuesta asistida por máquinas a las preguntas de los usuarios. Google requiere respuestas rápidas a las preguntas, señaló, por lo que era necesario diseñar modelos de IA para procesar información rápidamente. Los modelos existentes en aquella época simplemente no eran lo suficientemente ágiles.
Jones, cofundador y director de tecnología de Sakana AI, dijo que los investigadores estaban tratando de desarrollar tecnología que pudiera generalizarse en una amplia gama de tareas. Pero no predijeron qué tan bien funcionaría, afirmó.
Varios de los autores del artículo abandonaron Google para iniciar sus propias empresas de inteligencia artificial, precisamente porque sentían que necesitaban estar fuera del laboratorio de investigación para convertir la tecnología que desarrollaron en Google en algo que pudiera ser útil para muchas personas.
"No se podrían hacer estos modelos más inteligentes en el vacío de un laboratorio", dijo Vaswani, cofundador Essential AI con Parmar.
Sólo Kaiser, que es miembro del personal técnico de OpenAI, no se lanzó por su cuenta, pero trabaja en la empresa que posiblemente se haya beneficiado más del desarrollo del transformador.
Los potentes chips de Nvidia y el ascenso de la empresa hasta convertirse en una de las cinco empresas globales más valiosas han llevado a Huang a la prominencia como evangelista de los beneficios de la IA. Y dejando a un lado las bromas y los recuerdos, las interacciones entre Huang y el grupo en el escenario dejaron una cosa muy clara: mientras que el CEO de Nvidia expresó su aprecio por su desarrollo tecnológico: "Tenemos toda una industria que está agradecida por el trabajo que ustedes hicieron", dijo. En un momento dado, los investigadores, ahora casi todos empresarios, lo necesitan tanto como él los necesita a ellos.
"Gracias a Dios por darnos esta increíble tecnología y gracias a Jensen", dijo Shazeer, cofundador y director ejecutivo de Character.ai.
Podría haber estado exagerando, pero claro, tal vez no.
La gran historia
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