"¿Es un libro de cocina?"
Agrandar / «¡¿Es un libro de cocina?!»

Aurich Lawson | imágenes falsas

«Inteligencia artificial» como la conocemos hoy en día es un nombre inapropiado en el mejor de los casos. La IA no es de ninguna manera inteligente, pero es artificial. Sigue siendo uno de los temas más candentes de la industria y está gozando de un renovado interés en el mundo académico. Esto no es nuevo: el mundo ha visto una serie de picos y valles en la IA durante los últimos 50 años. Pero lo que hace que la avalancha actual de logros de IA sea diferente es que el hardware informático moderno finalmente es lo suficientemente poderoso como para implementar completamente algunas ideas descabelladas que han estado dando vueltas durante mucho tiempo.

Ya en la década de 1950, en los primeros días de lo que ahora llamamos inteligencia artificial, hubo un debate sobre cómo llamar al campo. Herbert Simon, co-desarrollador tanto de Logic Theory Machine como de General Problem Solver, argumentó que el campo debería recibir el nombre mucho más benigno de «procesamiento de información compleja». Eso ciertamente no inspira reverencia por la «inteligencia artificial» o la idea de que las máquinas pueden pensar como humanos.

Sin embargo, el «procesamiento de información compleja» describe mucho mejor lo que realmente es la inteligencia artificial: analizar conjuntos de datos complicados e intentar sacar conclusiones de la pila. Algunos ejemplos modernos de IA incluyen reconocimiento de voz (en forma de asistentes virtuales como Siri o Alexa) y sistemas que determinan qué hay en una foto o recomiendan qué comprar o ver a continuación. Ninguno de estos ejemplos se compara con la inteligencia humana, pero muestran que con suficiente procesamiento de información, podemos hacer cosas notables.

Ya sea que llamemos a este campo «procesamiento de información compleja» o «inteligencia artificial» (o el «aprendizaje automático» que suena más amenazante a Skynet) es irrelevante. Se ha invertido una increíble cantidad de trabajo e ingenio humano en el desarrollo de algunas aplicaciones absolutamente increíbles. Como ejemplo, considere GPT-3, un modelo de lenguaje natural de aprendizaje profundo que puede generar texto que es indistinguible del texto escrito por un humano (pero que también puede salir hilarantemente mal). Está alimentado por un modelo de red neuronal que utiliza más de 170 mil millones de parámetros para modelar el habla humana.

Sobre la base de GPT-3 está la herramienta llamada Dall-E que crea una imagen de cualquier cosa increíble que solicite un usuario. Con la versión actualizada de 2022 de la herramienta, Dall-E 2, puede ir aún más lejos, ya que puede «entender» estilos y conceptos bastante abstractos. Por ejemplo, si le pides a Dall-E que imagine “un astronauta a caballo, al estilo Andy Warhol”, te saldrán una serie de imágenes como esta:

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Agrandar / «Un astronauta a caballo al estilo de Andy Warhol», una imagen generada por Dall-E alimentado por IA.

Dall-E 2 no realiza una búsqueda en Google para encontrar una imagen similar; crea una imagen basada en su modelo interno. Esta es una nueva imagen compuesta solo de matemáticas.

No todas las aplicaciones de la IA son tan innovadoras como esta. La IA y el aprendizaje automático se utilizan en casi todas las industrias. El aprendizaje automático se está convirtiendo rápidamente en una necesidad en muchas industrias, impulsando todo, desde los motores de recomendación en el comercio minorista, hasta la seguridad de las tuberías en la industria del petróleo y el gas, hasta el diagnóstico y la privacidad del paciente en el cuidado de la salud. No todas las empresas tienen los recursos para crear herramientas como Dall-E desde cero, por lo que existe una gran demanda de conjuntos de herramientas asequibles. El desafío de satisfacer esta necesidad es paralelo a los primeros días de la informática comercial, cuando las computadoras y los programas de computadora se convirtieron rápidamente en un desarrollo. la Se necesita empresa de tecnología. Si bien no todos necesitan crear el próximo lenguaje de programación o sistema operativo, muchas empresas quieren aprovechar el poder de estas nuevas áreas de estudio y necesitan herramientas similares para ayudarlos a hacerlo.

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