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 (Cerebros Inclusivos, Biotecnología Dental, MBZUAI) - Introducción - Orquesta, interfaz cerebral, DJ, músico - Interpretación traduciendo ondas cerebrales a través de IA a música Shaden Alshammari (Investigador, MIT) - Inspiración de la tabla periódica de química para el marco de aprendizaje automático - Algoritmos de organización de tablas periódicas de aprendizaje automático, distribuciones y funciones objetivas - Enfoque de aprendizaje de representación que conecta métodos dispares - Nuevo algoritmo de agrupación de imágenes que mejora el algoritmo de agrupación de K-medias de 60 años de antigüedad - Variables R y Q que representan relaciones reales (con y sin anotación) y relaciones aprendidas respectivamente - Estructura de tabla periódica para algoritmos de aprendizaje automático que revela brechas para nuevos métodos - Señal de aprendizaje supervisado a través de representaciones aprendidas Lukasz Kaiser (Investigador, OpenAI) - Coches autónomos: ¿por qué no conducen a todas partes como los taxistas? - ¿Por qué es tan difícil la IA para curar enfermedades? Las máquinas necesitan aprender de menos datos - Modelos de aprendizaje más potentes - RNN - caracol caminando alrededor de las palabras - Transformers - mochila de transporte de caracoles con todas las palabras anteriores - Los transformadores aprenden con menos datos - Modelos de razonamiento / razonadores: aún llevan todas las palabras, pero también producen sus propias palabras en el medio (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 - Línea de tiempo: más cerca en lugar de más lejos, meses/un año, pero no décadas; Un futuro no muy lejano...