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Inteligencia Artificial: ¿un ser inteligente o un gran simulador?
Los avances tecnológicos, sobre todo cuando son abruptos y vertiginosos, pueden generar cierta preocupación entre las personas. De hecho, el CEO de Open AI y creador de Chat GPT, Sam Altman, indicó estar “un poco asustado” con la evolución que tomó desde su lanzamiento. Hoy es foco de muchas discusiones, pero, ¿de qué se trata?
La Inteligencia Artificial (IA) actual es un desarrollo de muchos años que hoy está generando una verdadera revolución tecnológica. Son algoritmos generales, conocidos como redes neuronales artificiales, inspirados en modelos simples de cómo funciona el cerebro humano, que tienen parámetros libres, como clavijas que se pueden ajustar, y que, mediante un proceso iterativo matemático de optimización, permiten manipular esas clavijas hasta que dan los resultados que pueden observarse en un conjunto de datos ya preexistente. Para esto, hacen uso de hardware muy potente.
Se están utilizando para realizar tareas complejas para las que antes eran necesarias las personas, como la comunicación en línea con los clientes, la resolución de problemas de visión artificial, lograr mayor capacidad generativa para crear arte, entre otros.
Este último tiempo, la gran estrella es ChatGPT, un modelo que genera de forma autónoma textos: responde preguntas, traduce información, hace resúmenes e incluso si le pedís un poema, puede generarlo sin dificultades.
Sin dudas, ChatGPT y todos los desarrollos nuevos de Large Language Models han movido la barra de lo que era posible a un nuevo punto, realmente inimaginable algunos años atrás. Ahora bien, es necesario ver de cerca esa revolución para separar exactamente lo que pueden hacer y las cosas que todavía no, aun cuando puedan simularlo y darnos esa sensación.
El éxito de los desarrollos de redes neuronales en el procesamiento del lenguaje natural se debe, en gran medida, a que se encontró un procedimiento que permite convertir las palabras y la relación entre ellas en números, es decir, en un espacio particular matemático. Esta transformación nos permite hacer “cuentas” con las palabras, sus relaciones y los conceptos, de manera tal que para nuestra interpretación tenga sentido. Un ejemplo de esto pueden ser los conceptos como “almuerzo” y “cena”. Si alguien quisiese calcular el punto medio con una cuenta, en ese espacio terminaría la palabra “merienda”. Es decir, se puede operar matemáticamente sobre ese espacio, sobre las representaciones de los conceptos y llegar a resultados - que cuando los relacionamos con los operandos originales - tienen un sentido.
ChatGPT fue entrenada con cantidades masivas de información recabada de Internet y, además, todos esos datos fueron anotados por personas contratadas para señalar imágenes o aclarar conceptos y así enriquecer el conjunto de datos original. Sin embargo, cuenta con un almacenamiento que es una especie de versión comprimida de Internet. Es decir, como no se puede almacenar todo, ChatGPT transforma gran parte de esa información en un espacio donde puede operar matemáticamente, de manera que cuando haya que regenerar contenido, pueda ver lo que estaba en el medio de dos conceptos y recuperarlo. Esta es la manera en la que realmente opera y permite explicar los motivos por los que a veces genera respuestas totalmente inesperadas y contrarias a lo buscado, alucina, uno de los puntos que quedan por mejorar.
La IA es la frontera de lo que aún no es automatizable, por eso, a medida que va pasando el tiempo, lo que ingresa o sale dentro de la definición de Inteligencia Artificial, va cambiando. Estos avances se deben enmarcar dentro de lo que es un proceso de digitalización masivo. La sociedad se digitaliza cada vez más, permitiendo generar nuevos automatismos.
Estamos en un momento bisagra, en el que todas aquellas tareas realizadas por muchas personas, hoy se pueden hacer con menos. Sin que esto implique un reemplazo de los seres humanos por máquinas, sino un aumento de la eficiencia en el trabajo final, donde se pueda comenzar a usar esta herramienta para ganar tiempo y aplicarla en algo superior o en un proceso más grande, es decir, una redistribución del trabajo.
Dr. en Ingeniería Informática. Docente de grado, posgrado e investigador del ITBA
