{"id":31400,"date":"2023-06-12T11:00:26","date_gmt":"2023-06-12T09:00:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/?p=31400"},"modified":"2023-11-28T09:11:28","modified_gmt":"2023-11-28T08:11:28","slug":"sobre-la-inteligencia-artificial-en-la-actualidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/sobre-la-inteligencia-artificial-en-la-actualidad\/","title":{"rendered":"Estado del arte de las IAs: la inteligencia artificial en la actualidad"},"content":{"rendered":"

Dudo que vaya a descubrir nada nuevo a nadie si digo que el impacto en lo que llevamos de a\u00f1o de ChatGPT<\/strong> es notable y que mucho se est\u00e1 diciendo sobre la inteligencia artificial en la actualidad. Incluso para los esc\u00e9pticos, los n\u00fameros est\u00e1n ah\u00ed. El aumento en las consultas de Bing, el uso extendido de Copilot<\/strong><\/a> o las crecientes implementaciones de Microsoft Azure<\/a> OpenAI<\/strong> hablan por s\u00ed solas. Y todo eso a falta del nuevo Codex (o el nombre que finalmente le den al asistente para la programaci\u00f3n que est\u00e1n cocinando, no el actual codex, deprecado), de Copilot 365, y de las soluciones espec\u00edficas LLM (Large Language Model, es decir, similares a GPT) de Google y Amazon.<\/p>\n

El acierto de OpenAI con su motor ha generado y sigue generando numerosas reacciones que cubren todo el abanico desde la euforia extrema hasta el rechazo absoluto, e incluso miedo a lo que traer\u00e1n. Pero \u00bfqu\u00e9 ha cambiado realmente en el estado del arte de las IAs?<\/strong><\/p>\n

Pues en t\u00e9rminos absolutos, poco. La adquisici\u00f3n y validaci\u00f3n del conocimiento<\/strong>, por ejemplo. Los modelos LLM no presentan grandes cambios frente a lo que ya hab\u00eda, ni en comprensi\u00f3n de lenguaje natural, ni en cognitivo. \u00bfQu\u00e9 ha cambiado entonces? \u00bfLa anal\u00edtica? Pues tampoco demasiado. S\u00ed se est\u00e1 optimizando la forma en la que se obtienen resultados, sobre todo buscando eficiencia en las iteraciones de afinamiento de respuesta<\/strong>. Eficiencia sobre algo ya existente. \u00bfEl entrenamiento entonces? Tampoco, al menos a nivel tecnol\u00f3gico. Lo que s\u00ed ha cuidado OpenAI hasta el extremo es el aspecto funcional de dicho entrenamiento, la validaci\u00f3n manual de la \u201cfuente de verdad\u201d del modelo<\/strong>, blindando el entrenamiento abierto. Esto sobre todo lo que ha conseguido es evitar en gran medida las respuestas moralmente cuestionables.<\/p>\n

Desde el punto de vista tecnol\u00f3gico lo que tenemos es que seguimos trabajando con tecnolog\u00edas de IA d\u00e9biles cuyos recursos t\u00e9cnicos son en su inmensa mayor\u00eda preexistentes al boom actual. \u00bfQu\u00e9 es lo que s\u00ed ha cambiado? Una de las cosas que s\u00ed ha cambiado es el prop\u00f3sito generativo de los LLM<\/strong>, en contraposici\u00f3n a los \u201csabores\u201d anteriores, como predictivo, mining, etc. Sin embargo, lo que me parece verdaderamente relevante es la aproximaci\u00f3n al lenguaje natural<\/strong>. Tanto a nivel de comprensi\u00f3n como de respuesta. \u00bfEso es mucho? Pues a la vez no y s\u00ed.<\/p>\n

No es mucho en el sentido de que realmente los motores de IA no son m\u00e1s potentes<\/strong>, no hay un cambio significativo en su capacidad anal\u00edtica o de deliberaci\u00f3n. Pero s\u00ed es mucho en cuanto a la percepci\u00f3n, y sobre todo la capacidad de interacci\u00f3n de los seres humanos con las IAs<\/strong>.<\/p>\n

En cuanto a la percepci\u00f3n, se est\u00e1 evidenciando lo que los t\u00e9cnicos se tiraban de los pelos para explicar desde hace tiempo sobre las bondades y capacidades de las IA. Nos dec\u00edan que la tecnolog\u00eda ya estaba suficientemente desarrollada como para aportar cambios significativos, pero les costaba convencer. Demostrar. El enfoque de OpenAI ha puesto en evidencia todas esas afirmaciones, \u00absimplemente\u00bb a\u00f1adiendo amigabilidad tanto en la comprensi\u00f3n de las peticiones como en la respuesta de las mismas<\/strong>.<\/p>\n

Siendo todo lo anterior si no llamativo al menos curioso, en mi opini\u00f3n el cambio m\u00e1s relevante consiste en la capacidad de interacci\u00f3n<\/strong>. La primera iteraci\u00f3n de una respuesta de ChatGPT sigue siendo tan insatisfactoria como ven\u00edan si\u00e9ndolo la de todos los motores preexistentes. Pero el conseguir una segunda iteraci\u00f3n m\u00e1s precisa en cuanto a nuestra expectativa de respuesta es inmediato<\/strong>. Y una tercera, y una cuarta. Antes no lo era. No para cualquiera al menos. Hab\u00eda que saber. Y pese a que s\u00e9 que va a haber gente en desacuerdo, repreguntar era costoso. El gran cambio en el estado del arte de la IA que portan los nuevos LLM es en mi opini\u00f3n precisamente que cualquiera, sin conocimiento alguno sobre el funcionamiento interno de los modelos, puede interactuar con ellos con un grado de satisfacci\u00f3n muy elevado<\/strong>.<\/p>\n

Con todo lo anterior, teniendo en cuenta que el estado del arte de la tecnolog\u00eda no ha cambiado tanto, \u00bftiene sentido el auge que estamos viviendo? Aqu\u00ed es donde me toca mojarme. A mi forma de ver s\u00ed que lo tiene. La tecnolog\u00eda por s\u00ed misma presenta un valor relativo; es su aplicaci\u00f3n la que define realmente su aporte<\/strong>. Que lo que ya hubiera fuera capaz de ofrecer los mismos casos de uso no sirve de nada si no se adoptaba. Hay numerosos ejemplos de tecnolog\u00edas ‘mejores’ que no han triunfado debido a la ausencia de implementaci\u00f3n y adopci\u00f3n (Para los que les guste la pol\u00e9mica, dejo un par de ejemplos, siempre subjetivos; VHS vs Beta o WhatsApp vs. Telegram). La gran interacci\u00f3n de cualquier espectro personal o profesional est\u00e1 haciendo que todos esos casos de uso afloren. Da igual que antes fueran posibles. Es ahora cuando est\u00e1n siendo explorados.<\/p>\n

Y van a ser explorados de forma exhaustiva. A lo largo de la historia de la humanidad la curiosidad siempre se ha impuesto al miedo, y dudo que en este caso vaya a ser diferente. Tal vez se ralentice la adopci\u00f3n mediante legislaci\u00f3n a nivel gubernamental (ya hay precedentes), pero \u00e9se es todo el margen al que podremos aspirar. Los nuevos casos de uso ya est\u00e1n siendo explorados, tanto a nivel personal como profesional<\/strong>. Y la velocidad con que la oferta de interacci\u00f3n est\u00e1 creciendo s\u00f3lo va a acelerar el proceso. Si eso supondr\u00e1 el cambio social que predicen los m\u00e1s entusiastas, bueno, ah\u00ed soy algo m\u00e1s comedido. Considero que s\u00ed habr\u00e1 cambio, pero que la sociedad lo absorber\u00e1, como ha hecho con todas las mejoras productivas. No hace falta irse muy atr\u00e1s en el tiempo para disponer de ejemplos reales; desde la aparici\u00f3n del smartphone, por ejemplo, la capacidad productiva ha aumentado exponencialmente, y sin embargo el sistema de la semana laboral de 40 horas se mantiene sin visos de cambiar. Si eso est\u00e1 bien o no, es una discusi\u00f3n diferente.<\/p>\n

Este escrito se trata de un art\u00edculo de opini\u00f3n, y por lo tanto su contenido es subjetivo. A nivel profesional entre otras cosas trabajo con las soluciones de IA como Machine Learning<\/a><\/strong>\u00a0y estoy por lo tanto lo suficientemente pr\u00f3ximo al cambiante estado del arte como para considerar que este art\u00edculo podr\u00eda ser interesante; si no te ha aportado nada, o incluso te ha ofendido, mis disculpas, no era esa mi intenci\u00f3n.<\/p>\n

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