La frase «La IA es la nueva electricidad» procede de Andrew Ng, un reputado informático, empresario y profesor de la Universidad de Stanford.
Al igual que la electricidad transformó muchas industrias en el pasado, la IA tiene el potencial de tener un impacto igualmente revolucionario en muchos ámbitos de la sociedad contemporánea.
En este escenario, la IA está emergiendo como una fuerza transformadora, dando forma a nuestras vidas de maneras que antes eran inimaginables.
Es posible que estemos entrando en una nueva era, la de la economía basada en la IA, en la que toda nuestra vida estaría impregnada de aplicaciones y agentes de IA.
La IA representa sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, abarcando habilidades como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje natural, el reconocimiento de patrones y la percepción visual.
El potencial de la tecnología de IA es abrumador y, por primera vez, podríamos tener en nuestro planeta una inteligencia superior a la nuestra.
Al igual que nosotros, los sistemas de IA necesitan ser entrenados, necesitan aprender primero, para luego poder ofrecer algún tipo de inteligencia.
Al principio, el entrenamiento de los sistemas de IA requería una intervención humana significativa, lo que imponía retos sustanciales en términos de organización de datos, etiquetado, tiempo, costes y actualizaciones.
Con la llegada de los modelos de IA denominados redes neuronales, se ha producido una revolución, y ahora los sistemas de IA pueden entrenarse sin necesidad de intervención humana directa, lo que supone un extraordinario aumento de la eficiencia.
Esta transición explosiva, que hoy solemos llamar IA Generativa, no sólo marca un avance tecnológico, sino que redefine la forma en que concebimos la interacción entre humanos y máquinas.
IA básica e IA avanzada
La Inteligencia Artificial (IA) se manifiesta actualmente en al menos dos categorías distintas, cada una con sus propias características y aplicaciones específicas:
IA Básica
IA Avanzada
A) IA básica
La IA básica, conocida como IA especializada, está diseñada para realizar tareas específicas dentro de unos límites bien definidos.
Estos sistemas dependen en gran medida de datos de entrenamiento específicos relacionados con su área de especialización o con las tareas para las que están diseñados.
Las aplicaciones de IA para evaluar si un correo electrónico es spam o no constituyen una categoría específica de aplicación y, por tanto, entran dentro de esta categoría.
LLM
Otro ejemplo serían los modelos entrenados para reconocer patrones en imágenes médicas para diagnóstico. Se trata de una aplicación específica, como la evaluación de una imagen de rayos X para identificar la presencia de enfermedades y, basándose en las características de esa enfermedad, evaluar si puede ser benigno o maligno.
SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE VOZ
Los sistemas de reconocimiento de voz, los algoritmos de recomendación en plataformas de streaming y los chatbots especializados en servicios concretos, como la atención al cliente y los asistentes virtuales para tareas específicas, representan otras aplicaciones de la IA básica
La IA básica demuestra una gran eficacia en contextos específicos, pero su aplicación se limita a las tareas para las que fue programada.
Debido a su eficiencia en actividades especializadas, se enfrenta a retos cuando tiene que adaptarse a nuevos escenarios para los que no fue programada originalmente.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
IA Avanzada
La IA avanzada, también conocida como AGI (Inteligencia Artificial General), representa un nivel más avanzado y ambicioso de IA, diseñado para abordar cualquier tarea intelectual que pueda realizar un ser humano.
Las principales características de la AGI incluyen la capacidad de generalización y adaptación, siendo capaz de comprender y resolver una amplia gama de problemas, incluso en contextos desconocidos. Para ello, debe tener un aprendizaje autónomo a partir de diversas fuentes de datos, una comprensión del contexto y un conocimiento más profundo del lenguaje, la lógica y el razonamiento.
Los sistemas y modelos multimodales de IA Generativa, como ChatGPT, Bard, Claude y otros, son sólo una pequeña muestra de lo que la IA avanzada puede lograr en el futuro.
La IA robusta se encuentra en las primeras fases de desarrollo, y su progreso depende de la evolución continua de algoritmos avanzados, hardware más potente y una comprensión más profunda de los principios de la inteligencia artificial.
Los retos son enormes, tanto técnica como éticamente, en términos de seguridad, controles, gobernanza y otras áreas críticas que podrían influir en el orden mundial.
Enfoques de Inteligencia Artificial Generativa
Lo que está atrayendo la atención y la inversión en estos momentos son los enfoques de IA denominados IA Generativa, que pueden ser específicos o multimodales, capaces de comprender y reproducir datos de diferentes tipos.
La IA Generativa se refiere a una categoría de algoritmos y modelos de inteligencia artificial que tienen la capacidad de generar nuevos datos de forma autónoma, basándose en patrones e información aprendidos durante el entrenamiento.
Uno de estos modelos entrenado con imágenes de gatos puede crear nuevas imágenes de gatos que no existen en el conjunto de datos original, lo que demuestra su capacidad para generar contenido original a partir de lo que ha aprendido durante el entrenamiento.
ChatGPT es un modelo de IA Generativa, donde todo comienza con un prompt, enviando texto, imágenes, videos u otros tipos de datos para ser interpretados.
El resultado final de la salida es un nuevo contenido producido a partir de datos de entrenamiento que también se pueden traducir en texto, imágenes, vídeos, código, entornos virtuales, entre otros tipos de datos.
Algunos modelos de IA Generativa conocidos en el mercado
El GPT de OpenAI
Pionero en su categoría, ha dado lugar a una nueva era de interacción entre los seres humanos y la IA, mientras que modelos como Gemini de Google están ampliando los horizontes de la creatividad artificial.
El modelo de IA generativa más conocido del mercado es el GPT (Generative Pretrained Transformer) de OpenAI, utilizado por ChatGPT.
Existen otros modelos como BART de Google, Llama de Meta, Turing-NLG de MS, ERNIE de China, Claude de Anthropic, entre otros.
Estos modelos empezaron con una única función, como generar texto, y han evolucionado para crear otros tipos de contenido, como imágenes, vídeos y audio, por ejemplo.
Los modelos de IA que operan con un único tipo de datos se denominan Unimodales, evolucionando a Bimodales y Multimodales.
Hay modelos muy buenos para generar imágenes, como Midjourney y DALL-E, otros para producir vídeos, como Pika y Synthesia, y otros para generar código informático, como Github Copilot y AlphaCode.
La IA generativa se ha aplicado en distintos ámbitos con resultados sorprendentes.
Las redes neuronales y el avance de los LLM
La IA Generativa genera los llamados contenidos Sintéticos que son muy parecidos a los generados por humanos, tan parecidos que la mayoría de las veces no se sabe si han sido generados por máquinas o no.
Los principales algoritmos y técnicas para aprovechar esta capacidad de la IA Generativa proceden de las llamadas Redes Neuronales Artificiales, que son similares a las neuronas humanas en la forma en que procesan los datos, siendo capaces de aprender a partir de grandes cantidades de datos.
Cuantos más datos de entrenamiento, mejor.
El Aprendizaje Profundo consiste en Redes Neuronales profundas, con muchos elementos y neuronas, que presentan una enorme capacidad para generar conocimiento.
Las redes neuronales llamadas LLM (Large Language Models) se aplican al uso de contenidos textuales y se entrenan para comprender el lenguaje humano.
Esta área de estudio de la IA se denomina PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural), que son redes neuronales que utilizan el lenguaje humano como base del aprendizaje.
Los LLM, con sus redes de decenas de capas de neuronas y miles de millones de parámetros, se despliegan como vastos depósitos de conocimiento, ampliando nuestra comprensión de las capacidades de la IA Generativa.
Aplicaciones de la IA Generativa - Impacto multidisciplinar
Las aplicaciones de la IA Generativa, desde la producción de contenidos al desarrollo de software, impregnan sectores tan diversos como las artes visuales, la educación y los juegos.
La influencia de la IA Generativa ya se deja sentir en la educación, el diseño de productos, la robótica y la industria cinematográfica.
El potencial transformador de esta tecnología es evidente, promoviendo cambios profundos en la forma en que realizamos las actividades cotidianas.
Algunas áreas y aplicaciones:
- Edición de producción de contenidos (ChatGPT, Bard, MS Copilot).
- Artes visuales, diseño gráfico, publicidad (DALL-E, Midjourney).
- Producción de vídeo, publicidad, efectos visuales (Synthesia, Pika).
- Desarrollo de software (AlphaCode, Github Copilot).
- Composición musical, bandas sonoras (AIVA, Jukedeck).
- Juegos, animación, narración de historias (Artbreeder).
Muchos otros ámbitos se están viendo afectados, como la educación y la formación, el diseño de productos, la robótica, la biología o la industria cinematográfica, entre otros.
Conclusiones finales
Retos, oportunidades y perspectivas de futuro
Mientras nos maravillamos con los logros de la IA Generativa, es crucial reconocer los retos éticos y técnicos que se plantean. Debemos equilibrar el entusiasmo con una cuidadosa reflexión sobre su impacto en la sociedad.
A medida que avanzamos hacia el futuro, la IA Generativa seguirá dando forma a la intersección entre tecnología y creatividad.
La colaboración entre modelos lingüísticos, redes neuronales avanzadas y el inmenso potencial de los LLM promete abrir nuevas fronteras a la innovación.
En última instancia, nos corresponde a nosotros como sociedad guiar el uso de esta tecnología para garantizar que contribuya positivamente al progreso humano.
En este escenario dinámico, la Inteligencia Artificial Generativa se revela no sólo como una herramienta, sino como un socio en el viaje hacia el desbloqueo de nuevas posibilidades y la configuración del futuro de la innovación.
