BApenas pasa un día sin que haya una nueva historia sobre IA o inteligencia artificial. La emoción al respecto es palpable: las posibilidades, dicen algunos, son infinitas. Los temores al respecto también se están extendiendo rápidamente.
Puede haber mucho conocimiento y comprensión asumidos sobre la IA, lo que puede ser desconcertante para las personas que no han seguido cada giro y vuelta del debate.
Entonces, los editores de tecnología de The Guardian, Dan Milmo y Alex Hern, están volviendo a lo básico, respondiendo las preguntas que millones de lectores pueden haber tenido demasiado miedo de hacer.
¿Qué es la inteligencia artificial?
El término es casi tan antiguo como las propias computadoras electrónicas, acuñado en 1955 por un equipo que incluía al legendario científico informático de Harvard, Marvin Minsky.
En algunos aspectos, ya está en nuestras vidas de maneras que quizás no te des cuenta. Los efectos especiales en algunas películas y asistentes de voz como Alexa de Amazon usan formas simples de inteligencia artificial. Pero en el debate actual, la IA ha pasado a significar algo más.
Todo se reduce a esto: la mayoría de las computadoras de la vieja escuela hacen lo que se les dice. Siguen las instrucciones que se les dan en forma de código. Pero si queremos que las computadoras resuelvan tareas más complejas, deben hacer más que eso. Para ser más inteligentes, estamos tratando de entrenarlos para que aprendan de una manera que imite el comportamiento humano.
No se puede enseñar a las computadoras a pensar por sí mismas, pero se les puede enseñar cómo analizar información y sacar inferencias de patrones dentro de conjuntos de datos. Y cuanto más les proporcione (los sistemas informáticos ahora pueden manejar cantidades realmente grandes de información), mejor deberían hacerlo.
Las versiones más exitosas de aprendizaje automático en los últimos años han utilizado un sistema conocido como red neuronal, que se modela en un nivel muy simple sobre cómo pensamos que funciona un cerebro.
¿Cuáles son los diferentes tipos de inteligencia artificial?
Sin una definición estricta de la frase, y el atractivo de miles de millones de dólares de financiación para cualquiera que rocíe IA en documentos de tono, casi cualquier cosa más compleja que una calculadora ha sido llamada inteligencia artificial por alguien.
No existe una categorización fácil de la inteligencia artificial y el campo está creciendo tan rápido que incluso en la vanguardia, se descubren nuevos enfoques cada mes. Estos son algunos de los principales de los que puede escuchar:
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Aprendizaje reforzado
Quizás la forma más básica de entrenamiento que existe, el aprendizaje por refuerzo implica dar retroalimentación cada vez que el sistema realiza una tarea, para que aprenda haciendo las cosas correctamente. Puede ser un proceso lento y costoso, pero para los sistemas que interactúan con el mundo real, a veces no hay mejor manera.
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Grande-modelos de lenguaje
Esta es una de las llamadas redes neuronales. Los modelos de lenguaje extenso se entrenan vertiendo en ellos miles de millones de palabras de texto cotidiano, recopiladas de fuentes que van desde libros hasta tweets y todo lo demás. Los LLM se basan en todo este material para predecir palabras y oraciones en ciertas secuencias.
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Generativo contradictorio redes (GAN)
Esta es una forma de emparejar dos redes neuronales para hacer algo nuevo. Las redes se utilizan en trabajos creativos en música, artes visuales o cine. A una red se le asigna el rol de creador mientras que a la segunda se le asigna el rol de marcador, y la primera aprende a crear cosas que la segunda aprobará.
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IA simbólica
Incluso hay técnicas de IA que buscan inspiración en el pasado. La IA simbólica es un enfoque que rechaza la idea de que una red neuronal simple es la mejor opción y trata de combinar el aprendizaje automático con hechos estructurados más diligentemente sobre el mundo.
¿Qué es un chatbot?
Un chatbot se basa en la IA que acabamos de ver con los modelos de lenguaje grande. Un chatbot está entrenado en una gran cantidad de información extraída de Internet. Responde a las indicaciones de texto con respuestas de estilo conversacional.
El ejemplo más famoso es ChatGPT. Ha sido desarrollado por OpenAI, una empresa con sede en San Francisco respaldada por Microsoft. Lanzado como un sitio web simple en noviembre del año pasado, rápidamente se convirtió en una sensación, llegando a más de 100 millones de usuarios en dos meses.
El chatbot da respuestas plausibles, aunque a veces inexactas, a las preguntas. También puede escribir poemas, resumir documentos extensos y, para alarma de los profesores, redactar ensayos.
Cuéntame más sobre cómo funcionan estos chatbots
La última generación de chatbots, como ChatGPT, se basa en cantidades astronómicas de material: prácticamente toda la producción escrita de la humanidad, o la mayor cantidad que sus propietarios pueden adquirir.
Luego, esos sistemas intentan responder una pregunta engañosamente simple: dado un fragmento de texto, ¿qué sigue después?
Si la entrada es: “Ser o no ser”, es muy probable que la salida sea: “esa es la cuestión”; si es: “La montaña más alta del mundo es”, las siguientes palabras probablemente serán: “Monte Everest”.
Pero la IA también puede ser más creativa: si la entrada es un párrafo de prosa vagamente dickensiana, entonces el chatbot continuará de la misma manera, con el modelo escribiendo su propia historia corta sucedánea al estilo del aviso.
O, si la entrada es una serie de preguntas sobre la naturaleza de la inteligencia, es probable que la salida se base en novelas de ciencia ficción.
¿Por qué los chatbots cometen errores?
Los LLM no entienden las cosas en un sentido convencional, y son tan buenos o tan precisos como la información que se les proporciona.
Son esencialmente máquinas para emparejar patrones. Si la salida es “verdadera” no es el punto, siempre que coincida con el patrón.
Si le pides a un chatbot que escriba una biografía de una persona moderadamente famosa, es posible que acierte en algunos datos, pero luego inventa otros detalles que parecen encajar en las biografías de ese tipo de persona.
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Y puede equivocarse: pregúntele a ChatGPT si una libra de plumas pesa más que dos libras de acero, se centrará en el hecho de que la pregunta parece la clásica pregunta capciosa. No notará que los números han sido cambiados.
El rival de Google para ChatGPT, llamado Bard, tuvo un debut vergonzoso este mes cuando una demostración en video del chatbot mostró que daba una respuesta incorrecta a una pregunta sobre el telescopio espacial James Webb.
Lo que nos lleva a una creciente preocupación por la cantidad de información errónea en línea y cómo se utiliza la IA para generarla.
¿Qué es una falsificación profunda?
Deepfake es el término para un engaño sofisticado que usa IA para crear imágenes falsas, particularmente de personas. Hay algunos ejemplos notables de aficionados, como un falso Volodymyr Zelenskiy que pidió a sus soldados que depongan las armas el año pasado, pero también hay algunos inquietantemente plausibles. En 2021, una cuenta de TikTok llamada DeepTomCruise publicó clips de un falso Tom Cruise jugando al golf y dando tumbos en su casa, creados por IA. ITV ha lanzado un programa de bocetos compuesto por deepfakes de celebridades, incluidos Stormzy y Harry Kane, llamado Deep Fake Neighbor Wars.
En el mundo del audio, una startup llamada ElevenLabs admitió que su plataforma de creación de voz se había utilizado para “casos de uso indebido de clonación de voz”. Esto siguió a un informe de que se había utilizado para crear Versiones de audio falsas de Emma Watson y Joe Rogan soltando abusos y otro material inaceptable.
Los expertos temen una ola de desinformación y estafas a medida que la tecnología esté más disponible. Los posibles fraudes incluyen correos electrónicos de phishing personalizados, que intentan engañar a los usuarios para que entreguen datos como los datos de inicio de sesión, producidos a gran escala y suplantaciones de identidad de amigos o familiares.
“Sospecho firmemente que pronto habrá una avalancha de videos, imágenes y audio falsos y, desafortunadamente, muchos de ellos estarán en el contexto de estafas”, dice Noah Giansiracusa, profesor asistente de ciencias matemáticas en la Universidad de Bentley en los EE. UU.
¿Puede la IA representar una amenaza para la vida humana y la estabilidad social?
Los temores distópicos sobre la IA generalmente están representados por un clip de The Terminator, la película de Arnold Schwarzenegger protagonizada por un villano robot de IA casi indestructible. Clips en las redes sociales de las últimas maquinaciones de Boston Dynamics, una empresa de robótica con sede en EE. UU., a menudo van acompañadas de comentarios en broma sobre la inminente adquisición de una máquina.
Elon Musk, cofundador de OpenAI, ha describió el peligro de la IA como “mucho mayor que el peligro de las ojivas nucleares”, mientras que Bill Gates ha expresado su preocupación por el papel de AI en sistemas de armas. El Future of Life Institute, una organización que investiga las amenazas existenciales para la humanidad, ha advertido sobre el potencial de enjambres de drones asesinos impulsados por IA, por ejemplo.
De manera más prosaica, también existe la preocupación de que fallas invisibles en los sistemas de inteligencia artificial den lugar a crisis imprevistas, por ejemplo, en el comercio financiero.
Como resultado de estos temores, hay llamados a un marco regulatorio para la IA, que es apoyado incluso por archilibertarios como Musk, cuya principal preocupación no son las “cosas a corto plazo” como armamento mejorado, sino la “superinteligencia digital”. Kai-Fu Lee, expresidente de Google China y experto en inteligencia artificial, le dijo a The Guardian que los gobiernos deberían tomar nota de las preocupaciones de los profesionales de inteligencia artificial sobre las implicaciones militares.
Él dijo: “Así como los químicos hablaron sobre las armas químicas y los biólogos sobre las armas biológicas, espero que los gobiernos comiencen a escuchar a los científicos de IA. Probablemente sea imposible detenerlo por completo. Pero debería haber algunas formas de al menos reducir o minimizar los usos más atroces”.
¿La IA tomará nuestros trabajos?
A corto plazo, algunos expertos creen que la IA mejorará los trabajos en lugar de eliminarlos, aunque incluso ahora hay impactos obvios: una aplicación llamada Otter ha hecho de la transcripción una profesión difícil de mantener; Google Translate hace que la traducción básica esté disponible para todos. Según un estudio publicado esta semana, la IA podría reducir la cantidad de tiempo que las personas dedican a las tareas del hogar y al cuidado, con robots capaces de realizar alrededor del 39% de las tareas domésticas en una década.
Por ahora, el impacto será incremental, aunque está claro que los trabajos administrativos se verán afectados en el futuro. Allen & Overy, una firma de abogados líder en el Reino Unido, está buscando integrar herramientas basadas en GPT en sus operaciones, mientras que los editores, incluidos BuzzFeed y el propietario de Daily Mirror, Reach, también están buscando usar la tecnología.
“La IA ciertamente va a tomar algunos trabajos, de la misma manera que la automatización tomó trabajos en las fábricas a fines de la década de 1970”, dice Michael Wooldridge, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Oxford. “Pero para la mayoría de las personas, creo que la IA será solo otra herramienta que usarán en su vida laboral, de la misma manera que usan los navegadores web, los procesadores de texto y el correo electrónico. En muchos casos, ni siquiera se darán cuenta de que están usando IA: estará allí en segundo plano, trabajando entre bastidores”.
Si quiero probar ejemplos de IA por mí mismo, ¿dónde debo buscar?
Bing Chat de Microsoft y ChatGPT de OpenAI son los dos chatbots gratuitos más avanzados del mercado, pero ambos se ven abrumados por el peso del interés: Bing Chat tiene una larga lista de espera, en la que los usuarios pueden registrarse a través de la aplicación de la empresa en iOS y Android. mientras ChatGPT está ocasionalmente fuera de línea para los usuarios que no pagan.
Para experimentar con la generación de imágenes, Dall de OpenAIE 2 es gratis por una pequeña cantidad de imágenes al mesmientras que los usuarios más avanzados puede unirse a la beta de Midjourney a través de la aplicación de chat Discord.
O puede usar la amplia gama de aplicaciones que ya tiene en su teléfono y que usan IA de manera invisible, desde las aplicaciones de traducción integradas en iOS y Android, pasando por las funciones de búsqueda en Google y las aplicaciones Fotos de Apple, hasta las herramientas de “fotografía computacional”, que usan Procesamiento de imágenes basado en redes neuronales para retocar las fotos a medida que se toman.
