Inteligencia Artificial: esto es lo básico que debes saber

Es difícil seguirle el paso. Y es que la Inteligencia Artificial (IA) está avanzando tan rápido que puede llegar hasta a confundir: que si puede escribir un ensayo, un poema, ¡hasta quiere destruir a la humanidad! Día a día leemos cientos de noticias de todo lo que puede llegar a hacer, pero, ¿sabes qué puedes hacer tú con ella?

Aquí un repaso sobre qué es, su historia, reflexiones y un glosario para entenderla mejor, según los expertos en tecnología e IA de The New York Times, Kevin Roose y Cade Metz.

Con seguridad, lo primero que se viene a tu mente al pensar en Inteligencia Artificial es un robot. Y es que no es por nada que la asocie con cualquier término “futurista”.

A fines de 1950, un grupo de académicos se propuso construir una máquina igual a un humano, que pudiese hacer todo lo que el cerebro humano es capaz: razonar, resolver problemas, aprender y comunicarse.

Pero no fue hasta muchas décadas después, en 2012, cuando se logró una idea que revolucionó la tecnología: la red neuronal. En simples palabras, se trata de un sistema matemático capaz de aprender habilidades al encontrar patrones en una enorme cantidad de datos.

Por ejemplo, entre miles de imágenes de gatos, podía aprender a reconocer uno en específico. Al igual que Siri o Alexa pueden entender palabras, identificar personas y objetos y traducir al instante muchos idiomas. Así es como funciona la red neuronal.

El siguiente gran paso fueron los grandes modelos de lenguaje. Gracias a las redes neuronales, se puede capacitar a estos sistemas y crear un modelo de lenguaje que puede saber qué tan probable es que una secuencia de palabras sea válida.

En 2018, Google, Microsoft y OpenAI empezaron a construir redes neuronales y a entrenarlas con grandes cantidades de texto de Internet. Y es que mientras más grande sea su base de textos, más cosas podrá hacer, como lo que vemos ahora: IA generativa que puede escribir ensayos, poemas y códigos de computadora únicos, además de mantener conversaciones como si detrás hubiera otra persona.

Entonces, en resumen, el inicio de la IA comenzó con las redes neuronales y se ha desarrollado rápidamente con los grandes modelos de lenguaje que ocupan estas redes para entrenarse con la mayor cantidad de textos posibles.

En estos últimos meses, todas y todos hemos estado experimentando la llegada de una IA que parece sacada de una película de ciencia ficción. No solo porque ya no la vemos solo en las noticias, sino que podemos ocuparla por cuenta propia, al alcance de unos cuantos clicks.

“El lanzamiento de ChatGPT realmente abrió los ojos de la gente (...) Los gigantes tecnológicos como Google y Meta se habían mostrado reacios a lanzar esta tecnología, pero ahora están compitiendo por ganarle a OpenAI”, comentó Cade Metz. Y es que se ha desatado una carrera entre las grandes empresas para mostrar quién tiene el mejor chatbot.

Y aunque tienen grandes habilidades que cada día sorprenden más, además de ser herramientas que realmente pueden ayudar y cambiar la vida cotidiana, dejan un sabor a miedo al no conocer los límites de lo que pueden llegar a hacer. Y es que hace tan solo cuatro meses que estamos experimentando con ellos pero llega a ser abrumador la cantidad de información nueva que sale cada día: “Todavía no hemos descubierto todo lo que pueden hacer”, advirtió Kevin Roose.

Red neuronal: un sistema matemático, modelado en el cerebro humano, que aprende habilidades encontrando patrones estadísticos en los datos. Consiste en capas de neuronas artificiales: la primera capa recibe los datos de entrada y la última capa genera los resultados. Incluso los expertos que crean redes neuronales no siempre entienden lo que sucede en el medio.

Modelo de lenguaje grande: un tipo de red neuronal que aprende habilidades, incluida la generación de prosa, la conducción de conversaciones y la escritura de código de computadora, mediante el análisis de grandes cantidades de texto de Internet. La función básica es predecir la siguiente palabra en una secuencia, pero estos modelos han sorprendido a los expertos al aprender nuevas habilidades.

I.A. generativa: tecnología que crea contenido, incluidos texto, imágenes, video y código de computadora, identificando patrones en grandes cantidades de datos de entrenamiento y luego creando material nuevo y original que tiene características similares. Los ejemplos incluyen ChatGPT para texto y DALL-E y Midjourney para imágenes.