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Hay aproximadamente tres cosas que están sucediendo ahora que van a cambiar el mundo
de manera profunda
muy rápido.
La primera es básicamente esta cuestión de la ventana de contexto.
Y para la gente no técnica,
la ventana de contexto es el prompt que tú haces. O sea, por ejemplo,
estudia a John F. Kennedy o algo así.¿ Verdad? Pero en realidad,
esa ventana de contexto
puede tener un millón de palabras.
Y este año la gente está inventando una ventana de contexto infinitamente larga.
Y esto es muy importante
porque significa que tú puedes tomar la respuesta del sistema y
dársela de nuevo y hacerle otra pregunta.
Entonces, quiero una receta.
Digamos que quiero una receta para fabricar una droga o algo así.
Entonces dice:“¿ Cuál es el primer paso?”
Y responde:“ Compra estos materiales”.
Entonces tú dices:“ De acuerdo, compré estos materiales.
Ahora,¿ cuál es mi siguiente paso?”
Y luego dice comprar un recipiente para mezclar.
Y luego el siguiente paso es cuánto tiempo lo mezclo. Ves, es una receta.
A eso se le llama razonamiento en cadena. Y se generaliza muy bien.
Deberíamos poder, en cinco años,
por ejemplo, ser capaces de producir recetas de mil pasos
para resolver problemas realmente importantes en ciencia, en
medicina, en ciencia de materiales, cambio climático, ese tipo de cosas.
Ese es el primero. El segundo son los agentes.
Y un agente se puede entender como un gran modelo de lenguaje que sabe algo nuevo o
ha aprendido algo.
Entonces, un ejemplo sería, leer toda la química,
aprender algo sobre química,
tener un montón de hipótesis sobre química,
hacer algunas pruebas en un laboratorio sobre química
y luego añadir eso a tu agente.
Estos agentes van a ser realmente poderosos. Y es razonable esperar que
habrá agentes,
y que serán, no solo habrá muchísimos, y me refiero a millones,
sino que serán como el equivalente de GitHub, pero para agentes.
Habrá muchísimos agentes por todas partes y a tu disposición. Y la tercera,
que para mí es la más profunda,
y que ya está empezando a ocurrir, es de texto a acción. Y eso consiste en:
escríbeme un programa de software para hacer algo.
¿ Verdad? Solo lo dices.
Ahora,¿ te imaginas tener programadores que realmente hacen
lo que dices que quieres? Y lo hacen las 24 horas del día. Y, curiosamente,
estos sistemas son buenos escribiendo código en lenguajes como Python.
Si juntas todo eso,
tienes una ventana de contexto infinita,
la capacidad de usar agentes y luego la capacidad de hacer esta programación.
Ahora, esto es muy interesante. Entonces¿ qué pasa? Hay muchas preguntas aquí.
Y ahora entramos en las cuestiones de la ciencia ficción.
Estoy seguro de que las tres
cosas que he nombrado están ocurriendo porque ese trabajo está sucediendo ahora.
Pero en algún momento,
estos sistemas se volverán lo bastante poderosos como para que puedas tomar a los
agentes y que ellos empiecen a trabajar juntos.
En algún momento la gente cree que estos agentes desarrollarán su propio lenguaje.
Y ese es el punto en el que no entendemos lo que estamos haciendo.
¿ Sabes qué deberíamos hacer?
Desenchufarlo.
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Original transcript (English)
There are roughly three things going on now that are going to profoundly change the world very quickly. The first is basically this question of context window. And for non-technical people,
the context window is the prompt that you ask. So, you know, study John F. Kennedy or something. Right. But in fact, that context window can have a million words in it. And this year people are inventing a context window that is infinitely long. And this is very important
because it means that you can take the answer from the system and feed it in and ask it another question. So, I want a recipe. Let's say I want a recipe to make a drug or something. So they say, what's the first step? And it says, buy these materials.
So then you say, okay, I bought these materials. Now what's my next step? And then it says buy a mixing pan. And then the next step is how long do I mix it for? You see it's a recipe. That's called chain of thought reasoning. And it generalizes really well. We should be able in five years,
for example, to be able to produce a thousand-step recipes to solve really important problems in science, in medicine, in material science, climate change, that sort of thing. That's the first one. Second one is agents. And an agent can be understood as a large So an example would be, read all of chemistry,
learn something about chemistry, have a bunch of hypotheses about chemistry, run some tests in a lab about chemistry, and then add that to your agent. These agents are going to be really powerful. not only will there be a lot of them, and I mean millions,
but they'll be like the equivalent of GitHub for agents. There'll be lots and lots of agents running around and available to you. which to me is the most profound, which is already beginning to happen, which to me is the most profound, which is already beginning to happen, And what that is is write me a piece of software to do something.
Right? You just say it. Now can you imagine having programmers that actually do what you say you want? And strangely these systems are good at writing code such as language like Python. You put all that together and you've got infinite context window, You put all that together and you've got infinite context window,
the ability for agents, and then the ability to do this programming. Now, this is very interesting. What then happens? There's a lot of questions here. And now we get into the questions of science fiction. I'm sure the three things I've named are happening because that work is happening now. But at some point, these systems will get powerful enough that
these systems will get powerful enough that you'll be able to take the agents and they'll start to work together. At some point people believe And that's the point when we don't understand what we're doing. You know what we should do?
Pull the plug.
