Terminé hace poco la versión en audiolibro de las memorias de Fei-Fei Li, *El mundo que veo*. Quería compartir algunas reflexiones sobre el libro.
Al principio me atrajeron tres palabras clave: inmigración, IA y asiáticos. Pero lo que de verdad se me quedó fue una cuarta: la curiosidad.
El libro tiene dos hilos paralelos. Uno cuenta su crecimiento personal: nació en Pekín, creció en Chengdu y se mudó a Estados Unidos a los quince años. Mientras trabajaba para ayudar a su familia a pagar sus deudas, buscaba su lugar en un sistema educativo que le era completamente desconocido. Al final, estudió Física en Princeton, se doctoró en Caltech y dirigió un laboratorio de IA en Stanford. El otro hilo es la historia científica de cómo las máquinas aprendieron a «ver» el mundo. En el centro está ImageNet, un conjunto de datos de referencia público que contiene decenas de millones de imágenes etiquetadas y clasificadas, y permite comparar distintos algoritmos en igualdad de condiciones.
Hay un detalle de la historia de ImageNet que me impresionó: en aquel entonces, muchos se centraban en competir con algoritmos, mientras que el equipo de Fei-Fei Li dedicaba sus esfuerzos a la escala y diversidad de los datos. Al principio, ese enfoque parecía tosco, incluso poco «inteligente». ¿Y qué pasó? Más adelante, la convergencia de tres elementos —grandes volúmenes de datos, GPU y redes neuronales profundas— propició un verdadero salto adelante en la visión por computadora.
Esto cambió mi manera de imaginar los «avances tecnológicos». Cuanto más limitado sea el material de entrenamiento, más limitado será el mundo en el que el modelo pueda ser inteligente. El valor de una amplia variedad de datos está en que te obliga a distinguir constantemente qué es el objeto en sí y qué es solo el trasfondo al que estás acostumbrado.
Esta idea también influyó en cómo estoy planificando mi propio aprendizaje de vocabulario. Tengo cerca de ochocientas palabras en mi lista de vocabulario… Hablé de esto con más detalle en el pódcast.
Este episodio es ideal para quienes sienten curiosidad por la historia de la IA o están leyendo este libro. El enlace está abajo 👇
https://redcircle.com/shows/936a3212-92e5-41c7-b6f9-39e3596adeb8/episodes/6d6ed2ed-7068-47c7-a7b5-84c34cb6a5f8
Al principio me atrajeron tres palabras clave: inmigración, IA y asiáticos. Pero lo que de verdad se me quedó fue una cuarta: la curiosidad.
El libro tiene dos hilos paralelos. Uno cuenta su crecimiento personal: nació en Pekín, creció en Chengdu y se mudó a Estados Unidos a los quince años. Mientras trabajaba para ayudar a su familia a pagar sus deudas, buscaba su lugar en un sistema educativo que le era completamente desconocido. Al final, estudió Física en Princeton, se doctoró en Caltech y dirigió un laboratorio de IA en Stanford. El otro hilo es la historia científica de cómo las máquinas aprendieron a «ver» el mundo. En el centro está ImageNet, un conjunto de datos de referencia público que contiene decenas de millones de imágenes etiquetadas y clasificadas, y permite comparar distintos algoritmos en igualdad de condiciones.
Hay un detalle de la historia de ImageNet que me impresionó: en aquel entonces, muchos se centraban en competir con algoritmos, mientras que el equipo de Fei-Fei Li dedicaba sus esfuerzos a la escala y diversidad de los datos. Al principio, ese enfoque parecía tosco, incluso poco «inteligente». ¿Y qué pasó? Más adelante, la convergencia de tres elementos —grandes volúmenes de datos, GPU y redes neuronales profundas— propició un verdadero salto adelante en la visión por computadora.
Esto cambió mi manera de imaginar los «avances tecnológicos». Cuanto más limitado sea el material de entrenamiento, más limitado será el mundo en el que el modelo pueda ser inteligente. El valor de una amplia variedad de datos está en que te obliga a distinguir constantemente qué es el objeto en sí y qué es solo el trasfondo al que estás acostumbrado.
Esta idea también influyó en cómo estoy planificando mi propio aprendizaje de vocabulario. Tengo cerca de ochocientas palabras en mi lista de vocabulario… Hablé de esto con más detalle en el pódcast.
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