Hitzaldia: “Una introducción a los sistemas de inteligencia artificial de propósito general”

Isaac Triguero ikertzailea helburu orokorreko adimen artifizialeko sistemen (GPAIS) erronka, perspektiba eta inplikazio sozialei buruzko hitzaldi bat

Mikel Galar (ezkerrean), Katedraren zuzendaria, eta Isaac Triguero, hizlaria.

2023ko abenduaren 7an, ostegunean, hitzaldi bat egin zen helburu orokorreko adimen artifizialeko sistemen (GPAIS) erronka, perspektiba eta inplikazio sozialei buruz, lan askori aurre egiteko gai direnei buruz, baita entrenatu ez direnentzat ere, eta adimen artifizial orokorrarekin (IAG) dituzten desberdintasunei buruz. Bertan, makina batek bere kabuz pentsatu ahal izatea espero da, giza gaitasunak berdinduz edo gaindituz. GPAISen adibideak dira lengoaia naturalaren eredu nagusiak (Chat GPT edo LlaMa2) edo irudia sortzeko ereduak, hala nola Midjourney, Stable Difussion edo DALL-E. 

Adimen artifizialeko aplikazio gehienak zeregin espezifiko eta mugatuetarako diseinatuta daude, goian aipatutako tresnen kasuan. Hala eta guztiz ere, adimen artifizial orokorrago baten beharrak, zeregin ugariri heltzeko gai denak, zeregin horietarako berariaz diseinatuta egon gabe, helburu orokorreko adimen artifizialeko sistemak (GPAIS) sortu ditu. Isaac Triguerok, "Asmo orokorreko adimen artifizialeko sistemetarako sarrera" izenburuarekin, sistema horien definizioak aztertuko ditu, eta dauden motak propietateen eta mugen arabera bereiztea ahalbidetuko duen sailkapena aurkeztuko du. Hitzaldian hainbat gai jorratuko dira, hala nola autonomia, zeregin berrietara egokitzeko gaitasuna eta berariaz entrenatu gabeko eremuetako gaitasuna.

Hizlariak, Isaac Triguerok, M.Sc. eta Ph. D. Granadako Unibertsitateko Konputazio Zientzietan 2009 eta 2014an, hurrenez hurren. Gaur egun, Ikertzaile Senior Gailena da Granadako Unibertsitatean, eta Nottinghameko Unibertsitateko Datu Zientzietako irakasle titular kargua hartu zuen. Bere lana, batez ere, datu-bolumen handiak aztertzeko metodologia berritzaileen ikerketan oinarritzen da, Big Data, Machine Learning eta Optimizazioan 90 nazioarteko argitalpen baino gehiago argitaratuz.