¿Qué tienen en común la Teoría de la Relatividad, el Manifiesto Comunista… y un PDF de 11 páginas publicado en 2017? Todos cambiaron el curso de la historia. Este es el origen de “Attention Is All You Need”, el documento que enseñó a las máquinas a pensar.
En esta primera entrega de un reportaje en tres partes, Francisco Gallo Razo nos transporta al corazón del Googleplex en Mountain View, donde ocho científicos —hoy conocidos como los “Transformer 8”— desafiaron los dogmas de la inteligencia artificial y apostaron por una idea radical: eliminar la secuencialidad y confiar todo al mecanismo de atención.
Pero esta no es solo una historia de código y algoritmos. Es una crónica humana.
Para entender el salto que representó esta arquitectura, conversamos con Gabriel Cárdenas, matemático egresado de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), cuya tesis de titulación en los años 90 ya exploraba los fundamentos de la IA. Desde el perceptrón hasta las redes recurrentes, Gabriel nos guía con claridad a través de la evolución de las redes neuronales… y por qué el Transformer fue el parteaguas que todos esperaban.
Este episodio explora cómo un acto profundamente humano —prestar atención— se convirtió en el núcleo del pensamiento artificial moderno… y cómo ese giro silencioso en una oficina de California encendió la chispa detrás de la ia como la conocemos hoy en día.
Un documental sonoro en 3 partes.
Producción: Masscer Media
Con investigación enriquecida por Notebook LLM
Escrito y narrado por Francisco Gallo Razo
Invitado: Lic. Gabriel Cárdenas. Los Cabos, Baja California
Imagen de portada: Flux Kontext Max
Voces adicionales: Minimax studio
Música: Pixabay
🎧 Próximamente: En la Parte 2, seguimos el rastro de los Transformer 8: sus caminos después de Google, sus startups multimillonarias y cómo están transformando campos tan diversos como la biotecnología, el blockchain y la ciencia abierta.
Enlaces clave: https://arxiv.org/abs/1706.03762
El documento ATTENTION IT´S ALL YOU NEED está disponible para descarga y análisis universal en: https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf
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