Aquí están mis notas de las charlas TED en TEDAI Viena 2025 (26 de septiembre de 2025) Sesión 1: Fundación Walter Werzowa (Artista, Beca de la Royal Society of Arts, Academia de Grabación), Olivier Oullier (Inclusive Brains, Biotech Dental, MBZUAI) - Introducción - Orquesta, interfaz cerebral, DJ, músico - Actuación que traduce las ondas cerebrales a música a través de IA Shaden Alshammari (Investigadora, MIT) - Tabla periódica de química como inspiración para el marco de aprendizaje automático - Tabla periódica de aprendizaje automático organizando algoritmos, distribuciones y funciones objetivo - Enfoque de aprendizaje de representación conectando métodos dispares - Nuevo algoritmo de agrupamiento de imágenes que mejora el algoritmo de agrupamiento K-means de 60 años - Variables R y Q representando relaciones reales (con y sin anotación) y relaciones aprendidas respectivamente - Estructura de tabla periódica para algoritmos de aprendizaje automático revelando brechas para nuevos métodos - Señal de aprendizaje supervisado a través de representaciones aprendidas Lukasz Kaiser (Investigador, OpenAI) - Coches autónomos - ¿por qué no están conduciendo por todas partes como los taxistas? - ¿Por qué es tan difícil la IA para curar enfermedades? Las máquinas necesitan aprender de menos datos - Modelos aprendibles más poderosos - RNNs - caracol caminando alrededor de las palabras - Transformadores - caracol llevando una mochila con todas las palabras anteriores - Los transformadores aprenden de menos datos - Modelos de razonamiento/razonadores - todavía llevando todas las palabras, pero también produciendo sus propias palabras entre ellas (tiempo de prueba), pueden hacer matemáticas y pensar en contexto - Investigadores - modelos poderosos + datos arbitrarios aprendibles, tiempo de prueba arbitrario, paralelismo (ya no secuencial) - Descubrimientos científicos, el próximo tipo de modelos - Cronograma - más cerca que más lejos, meses/un año pero no décadas; no un futuro muy distante - Sorpresa de que los transformadores y razonadores funcionaran tan bien Oriol Vinyals (Co-Líder Técnico de Gemini, VP de Investigación, Google DeepMind) - Científico - resolviendo la inteligencia para avanzar en la ciencia y beneficiar a la humanidad - "Lo que no puedo crear, no lo entiendo" (Feynman) - El dilema del constructor - científicos creando sistemas de IA que podrían reemplazarlos - Desplazamiento humano - transformación que afecta a todos, incluidos los científicos - Herramientas especializadas - AlphaFold (predicción de estructura de proteínas) - Evolución de sistemas de propósito general - el año pasado modelos especializados (AlphaProof, AlphaGeometry), este año un solo modelo general (Deep Think) - Deep Think - medalla de oro en IMO e ICPC - Científico de IA - prototipo interno en Google DeepMind para investigación científica automatizada - Pregunta central - ¿científico construyendo Científico de IA, reemplazándose a sí mismo? Verity Harding (Fundadora, Directora y Autora, Universidad de Cambridge y Formation Advisory) - Otra carrera armamentista mundial - IA - Optimismo en ese entonces - IA global, colaborativamente, asociaciones globales - La cooperación y colaboración dieron paso a medida que la IA se volvía más poderosa - Lanzamiento de ChatGPT - Combinación de factores que llevan a un cambio rápido - Controles de exportación, discursos defensivos - Primero tienes que ganar - ¿qué harías para ganar cuando no puedes sobrevivir para perder? - La IA continuará, pero no hay línea de meta, la adopción de IA no es binaria - Metáfora alternativa - es la carrera espacial (no carrera nuclear) - "Vinimos en paz para toda la humanidad" (estrategia geopolítica deliberada de EE. UU.) - El espacio - provincia de toda la humanidad, sin armas de destrucción masiva en el espacio, nadie colonizará la luna - "Creamos nuestras metáforas y luego nuestras metáforas nos crean" - Hablemos de liderar, no de ganar - Carrera hacia la dominación mundial o la nueva frontera Tullio Ghi (MD, PhD, Hospital Universitario Agostino Gemelli) - Riesgo de complicaciones durante el parto - Decisión sobre qué intervención utilizar cuando el suministro de oxígeno está comprometido durante el parto (extracción con ventosas, cesárea) dependiendo de cuán lejos ha descendido el bebé - Ultrasonido transperineal, medición de la distancia cabeza-perineo - Medición automática basada en IA de la distancia cabeza-perineo - Evaluación del grado de rotación y posición de la cabeza fetal en el canal de parto - 3 redes neuronales convolucionales trabajando simultáneamente - 2,154 imágenes de ultrasonido de 16 centros en todo el mundo, precisión general del 94.5% y sensibilidad del 95.6%

OpenAI y NVIDIA anunciaron una carta de intención para una asociación estratégica histórica para desplegar al menos 10 gigavatios de sistemas NVIDIA que representan millones de GPUs para la infraestructura de IA de próxima generación de OpenAI, con el fin de entrenar y ejecutar su próxima generación de modelos en el camino hacia el despliegue de la superinteligencia. NVIDIA tiene la intención de invertir hasta 100 mil millones de dólares en OpenAI de manera progresiva a medida que se despliega cada gigavatio, y la primera fase está prevista para entrar en funcionamiento en la segunda mitad de 2026 utilizando la plataforma Vera Rubin de NVIDIA.