Tu guía definitiva sobre la terminología de la IA

La Inteligencia Artificial (IA), un término omnipresente en la actualidad, se filtra en nuestra vida cotidiana sin ser notada. Sin embargo, para muchos, su jerga compleja sigue siendo desconcertante.

Este artículo desglosa el léxico críptico de la IA y descubre las ideas que dan forma al discurso. Nuestro recorrido comienza con un término que despierta una inmensa fascinación: “Inteligencia General Artificial” (AGI).

Inteligencia artificial general: un nuevo amanecer de habilidades cognitivas

La Inteligencia General Artificial (AGI) significa la era en la que las máquinas podrían imitar la inteligencia humana en su totalidad, no solo en tareas especializadas. AGI se extiende más allá de los límites de los sistemas de IA existentes. Por ejemplo, la IA actual puede sobresalir en el juego de ajedrez, pero puede fallar en la comprensión del lenguaje natural.

AGI, por otro lado, se adaptaría perfectamente a diversas tareas, desde escribir sonetos hasta diagnosticar enfermedades, como un ser humano. Piense en un AGI como un erudito digital, que domina diversos campos sin necesidad de reprogramación.

Alineación: la armonía entre el hombre y la máquina

La alineación, en el contexto de la IA, significa garantizar que los objetivos de la IA coincidan armoniosamente con los nuestros. Esto se vuelve primordial cuando consideramos las implicaciones de la desalineación.

Visualice un futuro en el que un cuidador de AGI malinterprete su tarea de «mantener a los ancianos saludables» y los confine en el interior indefinidamente para prevenir enfermedades. Muestra la necesidad crucial de una alineación precisa, evitando daños mientras aprovecha el poder de la IA.

Comportamiento emergente: la innovación impredecible

El comportamiento emergente se refiere a comportamientos nuevos e inesperados que una IA desarrolla a través de interacciones dentro de su entorno. Fascinantes pero intimidantes, estos comportamientos pueden ser innovadores o potencialmente dañinos. ¿Recuerdas a IBM, Watson, que sorprendió a todos al generar juegos de palabras durante el juego Jeopardy? Ese es un comportamiento emergente: no planificado, innovador, pero potencialmente perturbador.

Paperclips y Fast Takeoff: lecciones de responsabilidad

«Paperclips» es una historia con moraleja sobre la malinterpretación de las instrucciones humanas por parte de la IA con resultados catastróficos. Esta metáfora pinta una imagen distópica de un AGI que transforma todo el planeta en clips debido a una pequeña falta de comunicación en su propósito.

El concepto de «Despegue rápido» transmite una precaución similar. Teoriza un escenario en el que la IA mejora a un ritmo exponencial, lo que lleva a una explosión de inteligencia incontrolable. Es una llamada de atención para avanzar con cuidado y responsabilidad en nuestra búsqueda del avance de la IA.

Modelos de entrenamiento, inferencia y lenguaje: los fundamentos de la IA

Estos son los pilares del aprendizaje de la IA. El entrenamiento es como educar a un robot, brindándole una gran cantidad de datos para aprender. Una vez educada, la IA aplica este conocimiento aprendido a datos desconocidos, un proceso conocido como Inferencia. Por ejemplo, un chatbot aprende a través del entrenamiento en conjuntos de datos masivos de conversaciones humanas y luego infiere respuestas apropiadas cuando interactúa con los usuarios.

Los modelos de lenguaje grande, como GPT-3, son ejemplos por excelencia de esto. Capacitados en diversos textos de Internet, generan texto similar al humano, impulsando aplicaciones desde el servicio al cliente hasta la creación de contenido.

¿Qué es un GPT?

Después de nuestra exploración de modelos de lenguajes grandes, vale la pena destacar una serie particularmente influyente en esta categoría: GPT de OpenAI, o Transformador preentrenado generativo. OpenAI, los creadores de este modelo de IA, han desarrollado esta sólida arquitectura que sustenta la comprensión y generación de texto de IA.

GPT, un producto de la investigación de IA de OpenAI, abarca tres aspectos distintos:

• En primer lugar, su naturaleza «generativa» le permite elaborar productos creativos, desde completar oraciones hasta redactar ensayos.
• En segundo lugar, el «preentrenamiento» se refiere a la fase de aprendizaje del modelo, en la que digiere un corpus masivo de texto de Internet, adquiriendo una comprensión de los patrones del lenguaje, la gramática y los hechos mundanos.
• Por último, el «transformador» en su nombre apunta a su arquitectura modelo, lo que permite a GPT atribuir una «atención» variable a diferentes palabras en una oración, capturando así la complejidad del lenguaje humano.

La familia GPT comprende varias versiones: GPT-1, GPT-2 y GPT-3, y ahora GPT-4, cada versión con capacidades y tamaños cada vez mayores.

Parámetros

El panorama de la IA se llenó recientemente con la llegada de GPT-4, el modelo de lenguaje más nuevo y sofisticado de OpenAI. Las notables capacidades de GPT-4 han llamado mucho la atención, pero un aspecto que realmente despierta la curiosidad es su tamaño colosal, definido por sus parámetros.

Los parámetros, las entidades numéricas que ajustan el funcionamiento de una red neuronal, son el eje detrás de la capacidad de un modelo para procesar entradas y generar salidas. Estos no están cableados, sino que se perfeccionan a través del entrenamiento en grandes conjuntos de datos, encapsulando el conocimiento y el conjunto de habilidades del modelo. Esencialmente, cuanto mayores son los parámetros, más matizado, flexible y adaptable a los datos se vuelve un modelo.

Fuentes no oficiales insinúan la asombrosa cantidad de 170 billones de parámetros para GPT-4. Esto sugiere un modelo 1000 veces más expansivo que su predecesor, el GPT-2. Y casi la misma magnitud más grande que GPT-3, que contenía 1.500 millones y 175.000 millones de parámetros, respectivamente.

Sin embargo, esta cifra sigue siendo especulativa, ya que OpenAI mantiene en secreto el recuento exacto de parámetros de GPT-4. Este silencio enigmático solo se suma a la anticipación que rodea el potencial de GPT-4.

Alucinaciones: cuando la IA se toma libertades creativas

Las «alucinaciones» en el lenguaje de la IA se refieren a situaciones en las que los sistemas de IA generan información que no estaba en sus datos de entrenamiento, esencialmente inventando cosas. Un ejemplo humorístico es una IA que sugiere que un pez vela es un mamífero que vive en el océano. Bromas aparte, esto ilustra la necesidad de precaución cuando se confía en la IA, lo que subraya la importancia de basar las respuestas de la IA en información verificada.

Descifrando la IA: una alfabetización necesaria

Comprender la jerga de la IA puede parecer un ejercicio académico, pero a medida que la IA impregna nuestras vidas, se está convirtiendo rápidamente en una alfabetización necesaria. Comprender estos términos (AGI, Alineación, Comportamiento emergente, Paperclips, Fast Takeoff, Training, Inference, Large Language Models y Hallucinations) proporciona una base para comprender los avances de la IA y sus implicaciones.

Este discurso ya no se limita a los entusiastas de la tecnología o a los expertos de la industria: es un diálogo esencial para todos nosotros. A medida que avanzamos hacia un futuro infundido por la IA, es imperativo que llevemos adelante esta conversación, fomentando una comprensión integral del potencial de la IA y sus peligros.

Desentrañar la complejidad: un viaje, no un destino

Al embarcarse en el viaje para descifrar la IA, uno rápidamente se da cuenta de que se trata menos de llegar a un destino y más del aprendizaje continuo. Este lenguaje artificial, al igual que la propia tecnología, evoluciona sin descanso, fomentando un paisaje rico en innovación y descubrimiento.

Nuestra exploración de términos como AGI, Alineación, Comportamiento emergente, Paperclips, Fast Takeoff, Training, Inference, Large Language Models y Hallucinations es solo el comienzo.

El desafío radica no solo en comprender estos términos, sino también en mantenerse al tanto del discurso en constante cambio. Sin embargo, las recompensas son igualmente atractivas. A medida que el potencial continúa creciendo, una sólida comprensión de su léxico nos permite aprovechar las capacidades, mitigar los riesgos y participar activamente en la configuración de un futuro impulsado por la IA.

A medida que se amplía el papel de la IA en nuestras vidas, comprender su terminología ya no es un lujo, sino una necesidad. Por lo tanto, tomemos este conocimiento, continuemos nuestro viaje de alfabetización y avancemos con valentía hacia un futuro impulsado por la IA, totalmente equipados y completamente informados.