La Cátedra Tracasa de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) ha organizado para el próximo jueves, 7 de diciembre, una conferencia sobre los desafíos, perspectivas e implicaciones sociales de los sistemas de inteligencia artificial de propósito general (GPAIS), aquellos capaces de afrontar múltiples tareas, incluso para las que no han sido entrenados, y sus diferencias con la inteligencia artificial general (IAG), donde se espera que una máquina pueda pensar por sí misma, igualando o superando capacidades humanas. Ejemplos de GPAIS son los grandes modelos del lenguaje natural (Chat GPT o LlaMa2) o los modelos generativos de imagen como Midjourney, Stable Difussion o DALL-E. La charla, que tendrá lugar a las 12 horas en la Sala de Conferencias del edificio Jerónimo de Ayanz del campus de Arrosadia de Pamplona, será impartida por Isaac Triguero Velázquez, investigador sénior de la Universidad de Granada y profesor titular en excedencia de Ciencia de Datos de la Universidad de Nottingham (Reino Unido), con entrada libre hasta completar aforo.
La mayoría de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) están diseñadas para tareas específicas y limitadas, caso de las herramientas arriba citadas. Sin embargo, la necesidad de una inteligencia artificial más general, capaz de abordar una amplia variedad de cometidos sin estar específicamente diseñada para ellos, ha dado lugar a los sistemas de inteligencia artificial de propósito general (GPAIS). Isaac Triguero, que ha titulado su conferencia “Una introducción a los sistemas de inteligencia artificial de propósito general”, explorará las definiciones de estos sistemas y presentará una clasificación que permita diferenciar entre los tipos existentes según sus propiedades y limitaciones. La charla abordará temas como la autonomía, la capacidad de adaptación a nuevas tareas y la competencia en dominios no específicamente entrenados.
El ponente, Isaac Triguero, se doctoró en Ciencias de la Computación en la Universidad de Granada en 2014. Su trabajo se centra, principalmente, en la investigación de metodologías innovadoras para el análisis de grandes volúmenes de datos, con más de noventa publicaciones internacionales sobre “big data” (macrodatos), “machine learning” (aprendizaje automático) y optimización.