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...