La inteligencia artificial está en todas partes. Y la reciente explosión de nuevas tecnologías y herramientas ha introducido muchos términos nuevos que debe conocer para comprenderlos.
La tecnología alimenta a los asistentes virtuales, como Siri de Apple, ayuda a los médicos a detectar el cáncer en las resonancias magnéticas y permite que su teléfono reconozca su rostro.
Las herramientas que generan contenido han reavivado el campo. Los chatbots, como ChatGPT y Bard, escriben código de software y capítulos de libros. Las herramientas de voz pueden manipular el habla de las celebridades. Los generadores de imágenes pueden hacer fotos hiperrealistas con solo un poco de texto.
Esta tecnología innovadora tiene el potencial de revolucionar industrias enteras, pero incluso los expertos tienen problemas para explicar cómo funcionan algunas herramientas. Y los líderes tecnológicos no están de acuerdo sobre si estos avances traerán un futuro utópico o una nueva realidad peligrosa, donde la verdad es indescifrable de la ficción.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es un término general para una amplia gama de tecnologías. No existe una definición única, e incluso los investigadores no están de acuerdo. En general, la IA es un campo de las ciencias de la computación que se enfoca en crear y entrenar máquinas para realizar tareas inteligentes, "algo que, si una persona lo estuviera haciendo, lo llamaríamos inteligencia", dijo Larry Birnbaum, profesor de ciencias de la computación en Northwestern University.
Durante décadas, la IA se ha utilizado en gran medida para el análisis, lo que permite a las personas detectar patrones y hacer predicciones mediante la evaluación de grandes conjuntos de datos.
Pero los avances en el campo han llevado a un auge en la IA generativa, una forma de inteligencia artificial que puede hacer cosas. La tecnología puede crear palabras, sonidos, imágenes y videos, a veces a un nivel de sofisticación que imita la creatividad humana. Respalda chatbots como ChatGPT y generadores de imágenes como DALL-E.
Aunque esta tecnología no puede "pensar" como lo hacen los humanos, a veces puede crear un trabajo de calidad similar. Los generadores de imágenes impulsados por IA han hecho fotos que engañaron a los jueces de arte para que pensaran que eran hechas por humanos, y el software de generación de voz ha preservado las voces de personas que padecen enfermedades degenerativas como la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA).
Los chatbots respaldados por IA generativa han deslumbrado a los usuarios al mantener conversaciones inquietantemente realistas, un sueño temprano del campo tal como lo imaginó Alan Turing. En 1950, desarrolló la "prueba de Turing", que juzgaba el éxito de una máquina de IA por lo bien que podía engañar a los usuarios haciéndoles creer que era humana.
Turing nunca dio mucho crédito a la idea de que una computadora realmente podía "pensar"; calificó esa pregunta como "demasiado sin sentido para merecer discusión".
¿Cómo aprende la IA?
El software de inteligencia artificial no es nada sin datos.
Las herramientas desarrollan inteligencia a través del aprendizaje automático, un proceso que permite que las computadoras “aprendan” por sí mismas, sin necesidad de que un programador les indique cada paso. Alimente a una computadora con cantidades masivas de datos y eventualmente podrá reconocer patrones y predecir resultados.
La clave de este proceso son las redes neuronales, sistemas matemáticos que actúan como un cerebro computarizado, ayudando a la tecnología a encontrar conexiones en los datos. Están modelados según el cerebro humano, con capas de "neuronas" artificiales que se comunican información entre sí. Incluso los expertos no necesariamente entienden todas las complejidades de cómo funcionan las redes neuronales.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son un tipo de red neuronal que aprende a escribir y conversar con los usuarios; respaldan todos los chatbots que han aparecido en escena en los últimos meses. Aprenden a "hablar" aspirando grandes cantidades de texto, a menudo sitios web extraídos de Internet, y encontrando relaciones estadísticas entre palabras. Cuando estos sistemas coinciden con los patrones, pueden llevar a hazañas de creatividad: un chatbot puede crear letras de canciones que coincidan estrechamente con el estilo de cualquier cantante porque absorbe los patrones de toda su discografía. Pero los LLM no tienen conciencia de los significados detrás de las palabras.
Los parámetros, que son puntos numéricos en los datos de entrenamiento de un modelo de lenguaje grande, dictan qué tan competente es en sus tareas, como predecir la siguiente palabra en una oración.
En el futuro, dicen algunos investigadores, la tecnología se acercará a la Inteligencia Artificial General (IAG), a un punto que iguala o supera la inteligencia de los humanos. La idea es fundamental para la misión de algunos laboratorios de inteligencia artificial, como OpenAI, que enumera el logro de IAG como su objetivo en sus documentos fundacionales. Otros expertos cuestionan que la IA esté cerca de lograr ese tipo de sofisticación, y algunos críticos sostienen que es un término de marketing.
¿Cómo interactuamos con la IA? Chatbots, como Chat GPT, Bard y más.
La forma más común en que las personas experimentan la inteligencia artificial es a través de chatbots, que funcionan como una forma avanzada de mensajería instantánea, respondiendo preguntas y formulando tareas a partir de indicaciones.
Estos bots están entrenados en tesoros de datos de Internet, incluidas conversaciones de Reddit y libros digitales. Los chatbots son increíblemente hábiles para encontrar patrones e imitar el habla, pero no interpretan los significados, dicen los expertos.
Desde su debut en noviembre, ChatGPT ha asombrado a los usuarios con su capacidad para producir un lenguaje fluido: generar novelas completas, código de computadora, episodios de TV y canciones. GPT significa "transformador preentrenado generativo". "Generativo", lo que significa que utiliza IA para crear cosas. "Pre-entrenado" significa que ya ha sido entrenado en una gran cantidad de datos. Y "transformador" es un tipo poderoso de red neuronal que puede procesar el lenguaje.
Creado por OpenAI, una empresa emergente de San Francisco, ChatGPT ha llevado a una avalancha de empresas a lanzar sus propios chatbots. El chatbot de Microsoft, Bing, utiliza la misma tecnología subyacente que ChatGPT. Y Google lanzó un chatbot, Bard, basado en el modelo LaMDA de la empresa.
Algunas personas piensan que los chatbots alterarán la forma en que las personas encuentran y consumen información en Internet. En lugar de ingresar un término en un motor de búsqueda, como Google, y revisar varios enlaces, las personas pueden terminar haciendo una pregunta a un chatbot y obteniendo una respuesta segura. (Aunque a veces estas respuestas son falsas, ¡estén atentos!)
Domando la IA: Deepfakes, alucinaciones y desinformación
El auge de la inteligencia artificial generativa trae posibilidades emocionantes, pero también preocupaciones de que la tecnología de punta pueda causar daño.
Los chatbots a veces pueden inventar fuentes o difundir información errónea con confianza. También puede producir teorías de conspiración y respuestas racistas. A veces expresa sesgos en su trabajo: en un experimento, los robots identificaron a los hombres negros cuando se les pidió que encontraran un "criminal" y marcaron a todas las "amas de casa" como mujeres.
Los especialistas en ética e investigadores de la IA han estado preocupados durante mucho tiempo porque, debido a que los chatbots se basan en cantidades masivas de habla humana, utilizando datos de Twitter a Wikipedia, absorben nuestros problemas y prejuicios. Las empresas han tratado de implementar barandillas semánticas para limitar lo que pueden decir los chatbots, pero eso no siempre funciona.
A veces, la inteligencia artificial produce información que suena plausible pero que es irrelevante, sin sentido o completamente falsa. Estos extraños desvíos se llaman alucinaciones. Otras personas se han sumergido tanto en los chatbots que creen falsamente que el software es sensible, lo que significa que puede pensar, sentir y actuar fuera del control humano. Los expertos dicen que no puede, al menos no todavía, pero puede hablar de manera fluida para imitar algo vivo.
Otra preocupación son las falsificaciones profundas, que son fotos, audio o video generados sintéticamente que son falsos pero parecen reales. La misma tecnología que puede producir imágenes asombrosas podría utilizarse para guerras falsas, hacer que las celebridades digan cosas que en realidad no dijeron o causar confusión o daño masivo.
Las empresas prueban sus modelos de inteligencia artificial en busca de vulnerabilidades, eliminando sesgos y debilidades mediante la simulación de fallas en un proceso llamado red teaming.
A pesar de los intentos de domar la tecnología, la innovación y la sofisticación de la IA generativa preocupa a algunos.
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