Jensen Huang destaca que, como estudiante, se enfocaría en las ciencias físicas para avanzar en inteligencia artificial física
Jensen Huang, CEO de Nvidia, comparte su visión sobre la importancia de las ciencias físicas para el futuro de la inteligencia artificial y la robótica.
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, compartió en una visita a Pekín que si volviera a ser estudiante en la actualidad, optaría por centrarse en las ciencias físicas en lugar de las ciencias de la vida. Huang, graduado en ingeniería eléctrica en la Universidad de Oregón en 1984 y con una maestría en la misma disciplina por Stanford en 1992, afirmó que su interés se dirigiría hacia campos que estudian sistemas no vivos como la física, la química, la astronomía y las ciencias terrestres.
Desde su fundación en 1993 junto a sus colegas Chris Malachowsky y Curtis Priem en un restaurante Denny’s en San José, Nvidia ha experimentado un crecimiento espectacular bajo su liderazgo como CEO, convirtiéndose en la compañía más valiosa del mundo, con una capitalización de mercado que alcanzó los 4 billones de dólares la semana pasada.
Huang explicó que durante los últimos 12–14 años la inteligencia artificial (IA) ha atravesado varias fases: la primera, conocida como «Perception AI», surgió en 2012 con el desarrollo de AlexNet, que revolucionó la visión por computadora; luego llegó la «Generative AI», que comprende modelos capaces de entender y traducir información en diferentes formatos, como idiomas y gráficos; y actualmente estamos en la etapa de «Reasoning AI», donde la IA puede comprender, resolver problemas y reconocer condiciones nuevas, además de crear agentes digitales que actúan como robots de trabajo digital con razonamiento y capacidades de toma de decisiones.
De cara al futuro, Huang pronostica la llegada de la «Physical AI», una fase en la que la IA deberá aprender y comprender leyes físicas como el movimiento, la fricción y la causa y efecto. Estas habilidades permitirán que los sistemas de IA predigan resultados, como el movimiento de objetos, la fuerza necesaria para manipular elementos sin dañarlos e incluso inferir la presencia de peatones ocultos tras obstáculos. Cuando esta inteligencia física se integre en robots, se abrirá la puerta a aplicaciones en robótica y automatización industrial, fundamentales para afrontar la crisis de mano de obra y mejorar los procesos en fábricas y plantas de todo el mundo.