Kelvin Chan: De las matemáticas a la IA de Google, Nano Banana, cómo se construye y hacia dónde se dirige – E657

1 de enero

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Espero que la IA se convierta en un aliado de las personas, en lugar de algo que las reemplace o las elimine. Creo que en diez años la IA será más fiable, lo que nos permitirá confiarle muchas tareas. Si los robots se generalizan, será positivo, ya que ahorrarán tiempo en tareas como lavar platos. Hoy en día, los modelos de lenguaje aún alucinan, por lo que verificamos su trabajo. En el futuro, espero que podamos confiar en la IA sin verificación constante, coexistiendo con ella y siendo mucho más productivos juntos. - Kelvin Chan, investigador de IA en Google

Hace un año, no esperaba que la edición y generación de imágenes se volvieran tan buenas. Siempre hay algo nuevo en este campo, por eso me entusiasma trabajar en IA en Google. No sabemos dónde está el límite, y esa incertidumbre me impulsa cada día. Irónicamente, no tengo ningún sentido artístico, pero trabajo con imágenes. Cuando tomo fotos para mis amigos, suelen repetirlas porque no consigo encuadrar bien. Eso me motivó a trabajar en la edición y generación de imágenes, porque ahora puedo tomar una foto al azar y pedirle a la IA que ajuste el ángulo o la haga más artística. Es realmente útil y me salva del sarcasmo de mis amigos. - Kelvin Chan, investigador de IA en Google

Google nos anima a usar las herramientas de IA que desarrollamos porque es la forma más rápida de comprender las necesidades de las personas y las mejoras que se pueden realizar. Al desarrollar las herramientas y usarlas nosotros mismos, aprendemos a perfeccionarlas y a crear mejores modelos para el público. Este ciclo de retroalimentación hace que el trabajo sea más eficaz y es lo que hace que este sea un momento emocionante para trabajar en la vanguardia de la IA. - Kelvin Chan, investigador de IA en Google

Kelvin Chan, investigador de IA en Google, se une a Jeremy Au para desvelar su trayectoria poco convencional, desde las matemáticas en Hong Kong hasta la investigación aplicada en IA en Singapur y Estados Unidos. Exploran cómo la investigación en IA difiere del trabajo académico tradicional, por qué la iteración y los resultados suelen ser más importantes que la teoría, y cómo la escala ha transformado la cultura de la investigación, pasando de pequeños experimentos a sistemas altamente colaborativos y con un alto consumo de recursos computacionales. La conversación abarca la rápida evolución de los modelos de imagen y vídeo, incluyendo el modelo Nano Banana de Google, el impulso hacia el modelado del mundo y la IA incorporada, y cómo las herramientas de IA están transformando la productividad diaria de los ingenieros. Kelvin también reflexiona sobre la elección de la IA en 2018, antes de que se generalizara, y por qué cree que el futuro a largo plazo reside en la IA como un socio de confianza que complementa el trabajo humano en lugar de reemplazarlo.

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