Notas Sesión 3

Date

September 3, 2026

Estado

Publicado

Obligatoriedad

Recomendado

Semana

Semana 3

Tipo

Notas de clase

Last edited by

Miss Pili Piñones

Last edited time

Sep 4, 2026 1:37 AM

N

6

Concepto

La sesión se centró en la evolución de la inteligencia artificial, transitando de los Modelos de Lenguaje (LLM) hacia los Modelos de Mundo, que buscan comprender y recrear entornos tridimensionales y espaciales. Asimismo, se discutió la IA Agéntica y el concepto de Human-in-the-Loop, analizando la tensión entre la autonomía de los agentes y la supervisión humana.

Lo que entendí

• Nuevas Herramientas de IA:
• World Atlas: Un modelo espacial que reconstruye escenarios 360° a partir de unas pocas imágenes, funcionando píxel por píxel en lugar de palabra por palabra.
• Orbis 1.0: Permite la generación de video en streaming continuo, permitiendo modificar el contenido sobre la marcha sin detener la creación.
• Gemini 1.5 Flash: Destaca por un equilibrio competitivo entre desempeño y bajo costo operativo (reducción de costo por millón de tokens).
• Debates Éticos y Educativos:
• Prohibiciones: En Nueva York se prohibió el uso de IA para estudiantes hasta octavo grado, aunque se permite a los docentes para planeación.
• Aprendizaje y Fricción: El aprendizaje real ocurre a través de la "fricción" o el reto; el uso de IA para obtener respuestas inmediatas evita la creación de rutas neuronales, mientras que un tutor socrático (que hace preguntas en lugar de dar respuestas) sí promueve el conocimiento.
• Hitos Históricos: Se repasaron casos como ELIZA (simulación de psicoterapeuta en 1966) , el "Invierno de la IA" provocado por el informe Lighthill , y la importancia de la motricidad fina en la robótica actual (Optimus de Musk) .

Comentarios al margen

• Diferencia técnica entre SLM y LLM: Aunque se mencionaron los Small Language Models (SLM) y Large Language Models (LLM), la explicación fue breve y se centró más en la longitud del lenguaje que en la arquitectura técnica .
• Capacidad existencial de la IA: Se planteó la duda de si la IA puede tener sentimientos o preguntas existenciales, concluyendo que probablemente sea una réplica de los datos humanos con los que fue entrenada.

Must know

• Modelos de Mundo vs. Modelos de Lenguaje: Distinción entre la predicción de patrones textuales frente a la reconstrucción espacial/tridimensional.
• Human-in-the-Loop: Definición del rol humano como validador en el flujo de trabajo de la IA y el riesgo de la "fatiga de aprobación".
• IA Agéntica: Capacidad de los agentes para tomar decisiones autónomas en bucles de trabajo sin intervención constante .
• Sintaxis vs. Semántica: Ejemplo de ELIZA, que operaba basándose en la estructura del lenguaje (sintaxis) y disparadores (triggers) sin comprender el significado real (semántica) .