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Karen Hao

Inteligencia Artificial

¿Cómo saber si está usando una IA? Descúbralo con este gráfico

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La inteligencia artificial está cada vez más presente en más productos y servicios. Pero… ¿qué es la IA exactamente? Puede que le parezca una pregunta tonta, pero la respuesta es algo complicada

  • por Karen Hao | traducido por Ana Milutinovic
  • 02 Enero, 2019

La inteligencia artificial (IA) está cada vez más presente en cada vez más productos y servicios. Pero… ¿qué es la IA exactamente? Puede que le parezca una pregunta tonta, pero la respuesta es algo complicada.

En su sentido más amplio, el término inteligencia artificial hace referencia a máquinas capaces de aprender, razonar y actuar por sí mismas. Pueden tomar sus propias decisiones ante situaciones nuevas, igual que los humanos y los animales.

En su estado actual, la gran mayoría de los avances y aplicaciones de inteligencia artificial que se conocen se refieren a un tipo de algoritmos conocidos como aprendizaje automático. Estos algoritmos utilizan estadísticas para encontrar patrones ocultos en cantidades masivas de datos. Luego usan esos patrones para hacer predicciones sobre, por ejemplo, lo que nos gustaría en Netflix, lo que se dice cuando habla con Alexa o si alguien tiene cáncer a partir de su resonancia magnética.

El aprendizaje automático y el subconjunto del aprendizaje profundo (que básicamente es una forma de aprendizaje automático mucho más potente) son increíblemente poderosos. Estas técnicas han permitido muchos avances importantes, como el reconocimiento facial, la creación de imágenes hiperrealistas y la síntesis de voz, y AlphaGo, el programa que derrotó al mejor jugador humano en el complejo juego de Go. Pero todo esto solo representa una pequeña fracción de lo que podría ser una IA.

El gran reto consiste en desarrollar algo que se asemeje a una verdadera inteligencia humana, algo que a menudo se denomina "inteligencia artificial general" o "AIG". Algunos expertos creen que, con suficiente información, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo acabarán desembocando en una AIG, pero la mayoría estará de acuerdo en que todavía estamos muy lejos. La IA puede dominar el Go, pero en algunas situaciones todavía es mucho más torpe que un niño pequeño.

En ese sentido, la IA también es ambiciosa, y su definición está en constante evolución. Lo que se pudo haber considerado como inteligencia artificial en el pasado podría no serlo hoy en día.

Debido a esto, los límites de la IA pueden resultar realmente confusos, y el término a menudo se usa mal para incluir cualquier tipo de algoritmo o programa informático. Podemos agradecer a Silicon Valley (EE.UU.) por inflar constantemente las capacidades de la IA para su propia conveniencia (gracias a Mark Zuckerberg, por ejemplo, ejem).

Para aclarar las cosas, dibujé este diagrama en una servilleta para que pueda averiguar si lo que está usando es una IA o no.

Inteligencia Artificial

 

La inteligencia artificial y los robots están transofrmando nuestra forma de trabajar y nuestro estilo de vida.

  1. Los grandes modelos de IA han disparado el consumo de potencia informática

    Históricamente, la potencia computacional requerida para entrenar sistemas de inteligencia artificial se duplicaba cada dos años, pero ahora lo hace cada 3,4 meses, siete veces más rápido, una tendencia que no hace más que aumentar la brecha de capacidades entre investigadores públicos y privados

  2. 2021: el año de los modelos de inteligencia artificial gigantes

    La tendencia empezó en 2020 con el modelo de lenguaje GPT-3, con 175.000 millones de parámetros, una cifra que no ha dejado de crecer gracias a los rivales del sector. Pero nadie sabe por qué el tamaño importa tanto y el enfoque no resuelve el problema de los sesgos de los datos de entrenamiento ni supone innovaciones disruptivas

  3. RETRO, la pequeña IA de lenguaje de DeepMind que iguala a los gigantes del campo

    Con 7.000 millones de parámetros, compite con modelos mucho más grandes como GPT-3 y sus 175.000 millones de parámetros. Para lograrlo utiliza una memoria externa a la que recurre para trabajar sobre la marcha. Con este nuevo enfoque, Google se coloca en buena posición en un terreno que no había pisado hasta ahora