Hoy en día, la inteligencia artificial está revolucionando nuestras vidas. Grandes gigantes tecnológicos como Microsoft, Google y Meta están invirtiendo fuertemente en estas tecnologías innovadoras para desarrollar sus propios programas de IA. La significativa inversión de Microsoft en la serie GPT a través de OpenAI, una empresa especializada en productos de inteligencia artificial, es una clara indicación de la dirección hacia la que se dirige la tecnología. Además, Google está trabajando en PaLM, mientras que Meta está construyendo LLaMA e IBM está desarrollando la serie Granite.
Estos programas de IA se encuentran dentro de la categoría de grandes modelos de lenguaje (LLMs). Los LLMs son básicamente computadoras autoaprendientes entrenadas con la vasta cantidad de datos generados por los humanos. Sin embargo, debido a su naturaleza intensiva en datos, estos programas requieren una gran potencia de procesamiento, a menudo dependiendo de supercomputadoras con CPUs altamente potentes. Actualmente, los LLMs se utilizan principalmente como herramientas internas para chatbots. Ejemplos destacados incluyen ChatGPT, que utiliza la serie GPT, y Bard, que utiliza PaLM. Estos chatbots operan procesando una entrada de texto dada y generando una respuesta, ya sea una pregunta, una conversación o una opinión.
El potencial de la IA para reemplazar el trabajo humano es un tema muy debatido. Si bien la IA ciertamente tiene la capacidad de asumir ciertas tareas, corre el riesgo de despersonalizar la interacción humana. Además, los modelos LLM todavía están lejos de ser perfectos, ya que sus respuestas no son consistentemente precisas y requieren mejoras significativas.
Yendo más allá de los modelos de IA basados en texto, existen otros tipos de modelos de IA, incluidos aquellos diseñados para el procesamiento de imágenes, audio, video y código. Los modelos de imágenes como la serie DALL-E de OpenAI, Imagen de Google, Stable Diffusion de StabilityAI y el modelo Midjourney de Midjourney Inc. están diseñados para ejecutar funciones de texto a imagen, generando imágenes basadas en entradas textuales. Estos modelos también pueden predecir y completar imágenes incompletas o crear nuevas completamente a través del aprendizaje profundo.
Los modelos de audio, por otro lado, pueden utilizar capacidades de texto a voz, lo que les permite producir habla basada en texto proporcionado. Ejemplos destacados incluyen las herramientas de síntesis contextuales de ElevenLabs y Voicebox de Meta. Además, existen modelos que utilizan entradas de audio para crear nuevos audios, como MusicLM y MusicGen.
Por último, los modelos de código, ejemplificados por OpenAI Codex, son capaces de procesar código a texto, lo que les permite generar nuevo código basado en textos o códigos proporcionados. Estos modelos, utilizados en aplicaciones como Github Copilot, sirven como herramientas avanzadas de autocompletado.
Además de estos modelos, también existen aplicaciones de IA para moléculas, robótica y planificación. Por ejemplo, AlphaFold, desarrollado por Alphabet (la empresa matriz de Google), se utiliza para la predicción de estructuras proteicas y el descubrimiento de fármacos en el campo del modelado molecular. Los modelos de robótica, como UniPi y RT-2 de Google, ejecutan movimientos robóticos básicos, como la manipulación de objetos, basados en indicaciones o entradas visuales. Por último, los modelos de planificación se utilizan para la planificación de procesos asistida por computadora en aplicaciones militares, de fabricación o diseño.
«El éxito en la creación de la IA sería el evento más grande en la historia humana. Desafortunadamente, también podría ser el último, a menos que aprendamos a evitar los riesgos.»
– Stephen Hawking
En conclusión, la inteligencia artificial tiene un notable potencial como herramienta con múltiples aplicaciones que pueden mejorar significativamente varios aspectos de la vida humana. Sin embargo, las posibles consecuencias, incluido el riesgo de deshumanización y la erosión de las habilidades interpersonales, requieren una cuidadosa consideración e investigación continua sobre las implicaciones sociales de la adopción de la IA. Es imperativo seguir explorando el desarrollo e impacto de la IA para comprender completamente su potencial y desafíos a medida que continúa desarrollándose.
