{"id":27349,"date":"2024-08-20T14:41:00","date_gmt":"2024-08-20T14:41:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iprofesional.com\/tecnologia\/411879-inteligencia-artificial-entender-de-que-se-trata-para-dejar-de-temerle"},"modified":"2024-08-20T14:41:00","modified_gmt":"2024-08-20T14:41:00","slug":"la-necesidad-de-entender-la-inteligencia-artificial-para-dejar-de-temerle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latecordoba.com\/index.php\/2024\/08\/20\/la-necesidad-de-entender-la-inteligencia-artificial-para-dejar-de-temerle\/","title":{"rendered":"La necesidad de entender la inteligencia artificial para dejar de temerle"},"content":{"rendered":"\n
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En los \u00faltimos a\u00f1os la inteligencia artificial<\/a> <\/strong>(IA) se puso de moda y est\u00e1 en boca de todos. El peligro con las modas es que terminamos subi\u00e9ndonos a la tendencia del momento casi sin cuestionamientos.\n<\/p>\n

Pero a diferencia de otros avances tecnol\u00f3gicos que han quedado en el camino, la IA lleg\u00f3 para quedarse<\/strong>: la clave est\u00e1 en entender qu\u00e9 es, para qu\u00e9 nos puede servir, c\u00f3mo aprovecharla y si fuese necesario decir, en alg\u00fan caso, “te agradezco, pero no”.\n<\/p>\n

En 1895 durante la proyecci\u00f3n de “La llegada del tren” de los hermanos Lumi\u00e8re, se dice que el p\u00fablico que estaba sentado sali\u00f3 corriendo por temor a que el tren los pise. Con el avance de la IA, donde todos los d\u00edas tenemos una noticia al respecto, nos sucede algo similar: el instinto b\u00e1sico de supervivencia nos indica que hay que correr<\/span>, aunque muchas veces los miedos se curen al entender lo que tenemos enfrente. En un contexto donde la sigla IA no para de repetirse, se hace indispensable comprenderla mejor para no querer huir de esta locomotora que se aproxima a toda velocidad.\n<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la inteligencia artificial?<\/h2>\n

La inteligencia artificial<\/a> es un t\u00e9rmino que se refiere en general a sistemas (m\u00e1quinas) que act\u00faan como si fueran inteligentes, a la capacidad de realizar tareas cognitivas <\/strong>como el aprendizaje, la resoluci\u00f3n de problemas y la toma de decisiones. Pero entre cada subconjunto de IA, hay diferencias significativas y me parece interesante repasar cada una de ellas:\n<\/p>\n

IA fuerte o Strong AI<\/h3>\n

Tiene como objetivo replicar la inteligencia humana en todos los aspectos. Es el estilo de IA que vemos en las pel\u00edculas apocal\u00edpticas donde las m\u00e1quinas nos conquistan y toman el poder. El objetivo final ser\u00eda la superinteligencia o singularidad: una IA que iguale o supere la inteligencia humana en todos los \u00e1mbitos. <\/strong>Tranquilos, porque es algo que para los investigadores est\u00e1 muy lejos de que sea posible.\n<\/p>\n

IA estrecha o Narrow AI<\/h3>\n

Se refiere a algoritmos que han sido dise\u00f1ados para tareas espec\u00edficas, tales como la traducci\u00f3n de idiomas o el reconocimiento de im\u00e1genes<\/strong>. A diferencia de la IA fuerte, \u00e9sta no pretende replicar la inteligencia humana en todos los aspectos.\n<\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico o Machine Learning<\/h3>\n

Es una tecnolog\u00eda que permite a los algoritmos aprender de forma iterativa a partir de grandes vol\u00famenes de datos; para luego identificar patrones y tomar decisiones con una m\u00ednima intervenci\u00f3n humana<\/strong>, lo cual se diferencia de la programaci\u00f3n tradicional que estaba basada en reglas (si sucede X, luego Y).\n<\/p>\n

Aprendizaje profundo o Deep Learning<\/h3>\n

Utiliza modelos m\u00e1s complejos de Machine Learning: las llamadas redes neuronales artificiales <\/strong>(RNA), que contienen muchas capas (de ah\u00ed lo “profundo”). Si bien el concepto de RNA se inspir\u00f3 en el cerebro humano, su funcionamiento es muy diferente, pero estamos b\u00e1sicamente frente a un modelo de Machine Learning m\u00e1s complejo.\n<\/p>\n

IA generativa<\/h3>\n

Es una rama del Deep Learning cuyo objetivo es crear o modificar contenido original. No tiene inherentemente una mente creativa, sino que utiliza patrones en los datos para generar contenido basado en la probabilidad estad\u00edstica <\/strong>de que un elemento (ya sea una nota musical o una palabra, por ejemplo) suceda a otro.\n<\/p>\n

La IA generativa<\/a> abarca m\u00faltiples dominios y enfoques, como la generaci\u00f3n de texto, m\u00fasica, im\u00e1genes y videos. <\/strong>Un ejemplo muy popular son los Deep Fakes, donde el contenido visual y de audio se altera hasta tal punto que es dif\u00edcil distinguir qu\u00e9 es real y qu\u00e9 no.\n<\/p>\n

Grandes modelos de lenguaje modernos<\/h3>\n

Los LLM, por su sigla en ingl\u00e9s, pertenecen al subconjunto de la IA generativa y suelen tener varios cientos de millones o incluso miles de millones de par\u00e1metros que pueden ayudarnos a resolver desde tareas simples como responder preguntas, hasta escribir ensayos, resumir documentos extensos, traducir idiomas, generar c\u00f3digos<\/strong>, etc.\n<\/p>\n

Sus respuestas se basan en patrones aprendidos durante el entrenamiento<\/strong>, no en el conocimiento del lenguaje o la comprensi\u00f3n inherente del mundo. Tal es as\u00ed que a veces se les llama “autocompletado sofisticado” ya que esencialmente intentan completar entradas de texto prediciendo lo que viene a continuaci\u00f3n en funci\u00f3n de un contexto y patrones determinados en sus datos de entrenamiento.\n<\/p>\n

Transformadores generativos preentrenados<\/h3>\n

Los GPT, por su sigla en ingl\u00e9s, son un tipo especial de LLM<\/strong>. En general se entrenan con un corpus de datos muy grande a partir del cual aprenden los patrones y estructuras del lenguaje para generar texto. Si bien sus capacidades son extraordinarias, es crucial tener en cuenta que incluso el GPT m\u00e1s avanzado no “entiende” el contenido que genera como s\u00ed lo hacen las personas.\n<\/p>\n

Esto se debe a que es un enfoque cl\u00e1sico de Machine Learning: un GPT reconoce y predice patrones estad\u00edsticos a partir de los datos con los que fue entrenado<\/strong>. Los LLM m\u00e1s poderosos en la actualidad son todos ejemplos de GPT, incluida la familia GPT de OpenAI, PaLM 2 de Google o LLaMA 3 de Meta (Facebook), presentado en abril de este a\u00f1o.\n<\/p>\n

Aun as\u00ed, hasta los sistemas m\u00e1s avanzados tienen limitaciones, llamadas “alucinaciones<\/strong>“: esto ocurre por ejemplo, cuando el modelo brinda resultados que no se basan en conocimientos o datos reales; o cuando reproducen sesgos de los datos que us\u00f3 para entrenarse (no hay que olvidarse que estos algoritmos son programados por seres humanos que tienen sus propios preconceptos).\n<\/p>\n

\"Joy<\/p>\n

Joy Calic<\/p>\n<\/div>\n

No huyas de la locomotora, sub\u00edte<\/h2>\n

Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 la llamamos inteligencia artificial<\/a>? Porque de alguna forma emula la manera en que funciona la inteligencia humana. <\/span>Todos creamos -y aprendemos- a partir de, entre otras cosas, referencias, mezclas, remixes e intervenciones.\n<\/p>\n

La creatividad y el pensamiento divergente<\/strong>, se basa justamente en asociar ideas y conceptos conocidos, pero “mezclados” de una nueva forma. Lo fundamental en esto es el criterio con el que se hace esa asociaci\u00f3n.\n<\/p>\n

El verdadero momento de inspiraci\u00f3n creativa aparece cuando las ideas subconscientes y no relacionadas entre s\u00ed se unen de repente, y llegan a nuestra conciencia a trav\u00e9s de una de las redes de nuestro cerebro, llamada “red de prominencia<\/strong>“.\n<\/p>\n

Por el contrario, los algoritmos <\/strong>crean a partir de ciertos par\u00e1metros pero, en \u00faltima instancia, es siempre una cuesti\u00f3n de probabilidad estad\u00edstica. La IA est\u00e1 inherentemente incapacitada de ser creativa como lo somos los seres humanos.\n<\/p>\n

Pero si los LLM se van a convertir en herramientas que nos asistan en infinidad de tareas y van a transformar m\u00faltiples industrias laborales, es imperativo que aprendamos a comunicarnos con ellos: as\u00ed como en un momento programar se volvi\u00f3 el nuevo escribir, hoy “promptear” es el nuevo programar<\/strong>. De hecho, “promptear” es el nuevo… casi todo.\n<\/p>\n

Ahora que ya entendimos qu\u00e9 es la IA y sus diferentes tipos, podemos disipar uno de los temores m\u00e1s grandes y afirmar que la inteligencia artificial no va a reemplazar al ser humano<\/strong>. Pero que vamos a tener que aprender a convivir, de eso no hay dudas.\n<\/p>\n

(*) Fundadora y directora creativa de Cinco Juanes<\/strong><\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n

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En un contexto donde la inteligencia artificial se menciona en todos lados, se hace indispensable comprenderla mejor para no querer huir de ella