Actualizar un modelo no equivale a acumular conocimiento. Aprende a medir olvido, plasticidad, transferencia y coste mediante una matriz temporal.
Deep learning es una familia dentro de machine learning. Un mapa para elegir señal, modelo, objetivo y evaluación sin prometer IAG.
La Inteligencia Artificial General (AGI), a menudo llamada "IA fuerte", se refiere al tipo teórico de inteligencia artificial que tiene la habilidad de apren...
La inteligencia artificial (IA) está atravesando una revolución sin precedentes, impulsada por avances en modelos de lenguaje que prometen transformar intera...
Un experimento con mil estudiantes de secundaria encontró que quienes practicaron con un chatbot sin barreras sacaron un 17 % PEOR que quienes nunca lo tuvieron, en cuanto les retiraron la ayuda. Otro, en Harvard, midió mejoras de hasta 1,3 desviaciones estándar con un tutor diseñado por profesores. La diferencia no está en la IA: está en el diseño, y hay una forma concreta de comprobarlo.
Un sistema multiagente reúne entidades con observaciones, objetivos y acciones propias que comparten un entorno. La pieza delimita el error costoso: Más agentes no significan más inteligencia: pueden duplicar errores, competir, bloquearse o amplificar información falsa. Enseña cómo exigir objetivos, protocolo, permisos y criterio de parada antes de atribuir capacidad general a un colectivo de agentes.
Von Neumann no publicó una teoría de la singularidad. Ulam recordó una conversación, Good formuló una explosión condicional y Vinge añadió mecanismos y fecha. Así se evalúa cada afirmación.
En mayo de 2025, Anthropic activó formalmente un nivel superior de protecciones para uno de sus modelos. No fue un comunicado de buenas intenciones: llevaba clasificadores de contenido y más de cien controles de seguridad detrás. Distinguir un documento que obliga de uno que solo declara es una destreza concreta, y hay tres señales que la resuelven.
Una red no copia el cerebro y un teorema no garantiza aprendizaje. Cinco ejes para auditar avances sin convertirlos en promesas de IAG.
Generar una obra no prueba IAG ni creatividad. Un método para evaluar el artefacto, el proceso, la selección y la procedencia.
La emulación cerebral completa es una propuesta de reproducir computacionalmente la dinámica funcional de un cerebro a partir de su estructura medida. La pieza delimita el error costoso: Es una agenda hipotética con incertidumbres sobre detalle necesario, medición, cómputo, validación e identidad; no una tecnología disponible. Enseña cómo convertir una promesa de emulación en una cadena de requisitos y pruebas independientes.
Compartir parámetros puede ayudar o perjudicar. Esta guía enseña a medir transferencia positiva, interferencia, pesos de tarea y adaptación real.
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