Inteligencia artificial: ¿una moda o la tecnología del futuro?

En el ámbito tecnológico de este año va cobrando mucha fuerza la inteligencia artificial (IA) y los avances que va presentando con la creación de imágenes y también el reconocido ChatGPT que algunos señalan como una combinación del buscador de Google y una persona “sabelotodo”.

"ChatGPT" está siendo masivamente utilizado y mediante este, se va explorando una de las presentaciones de la inteligencia artificial.
"ChatGPT" está siendo masivamente utilizado y mediante este se va explorando una de las presentaciones de la inteligencia artificial.Shutterstock

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Pero no solamente en este 2023, ya que para la Real Academia Española (RAE) la “palabra” del año del 2022 fue “inteligencia artificial”, pese a ser dos palabras. Su definición en el diccionario es la siguiente: disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico.

Trasladándonos más al campo informático, uno sin duda alguna en algún momento se habrá preguntado: ¿Qué es la inteligencia artificial? y aquí intentamos encontrar respuestas.

La inteligencia artificial es un tipo de tecnología que permite a las computadoras realizar tareas que comúnmente solo puede realizar una persona. Estas tareas pueden ser reconocimiento de patrones, ya sean imágenes o sonidos, como también entender el lenguaje natural escrito o hablado y tomar decisiones con base en datos que se utilizan como referencia.

Para que esto sea posible es necesario tener una inmensa cantidad de esos datos de referencia, los cuales son “ejemplos” de diversos casos o combinaciones de parámetros. Estos datos son procesados por los algoritmos de “aprendizaje de máquina” (Machine Learning, en inglés), en una forma repetitiva y constante para lograr mayor precisión en los resultados que eventualmente el “modelo” predice.

Una vez que el algoritmo haya “practicado” por medio del proceso de “simulación” una grandísima cantidad de casos posibles y sus resultados, va a estar listo para hacer predicciones sobre datos nuevos de entrada.

Simplificando, su primer paso es la obtención de los datos que se usarán para “entrenar” al modelo que aprende y una serie de algoritmos o reglas definen cómo procesar los datos que se reciben. Estos datos se categorizan o clasifican según dichos algoritmos y reglas para lograr que la inteligencia artificial “entienda” lo que representa cada entrada.

Un modelo sencillo de reconocimiento visual por ejemplo podría entrenarse con imágenes de frutas y las reglas deben ser clasificar las entradas para separarlas por color; una vez que se haya entrenado con suficientes datos, la idea es que podamos ingresar un elemento nuevo –que no haya sido ingresado antes– y debería clasificarse correctamente. De no ser así, el modelo deberá ser refinado nuevamente y este proceso puede llegar repetitivo.

Con el mismo ejemplo, una inteligencia artificial que reconoce patrones visuales podría empezar distinguiendo solamente colores, pero luego también podría distinguir formas, letras, patrones de objetos, curvas, entre otras cosas, pero debemos recordar que obviamente no es perfecta.

Un modelo de IA puede realizar una predicción incorrecta, ya sea por insuficiencia de datos o un error de diseño, pero justamente las correcciones sobre el modelo buscan reducir estos casos para que no se repitan y así la siguiente vez que se inserte la misma entrada, sí pueda realizarse la predicción correcta.

Un tipo de algoritmo muy utilizado en la IA es la red neuronal artificial. Esta se llama así porque está modelada en la forma que el cerebro humano funciona: a través de capas de “nodos” interconectados –que serían equivalentes a las neuronas–. Cada nodo recibe un dato de entrada y realiza un proceso de cálculo sobre dicho dato para pasarlo a la siguiente capa de nodos. Esto se repite hasta llegar a la última capa de nodos, donde la salida es la predicción realizada por la red.

Inteligencia artificial: ¿algo nuevo?

Trasladándonos al plural, las inteligencias artificiales no son algo nuevo. Los videojuegos utilizan sistemas de aprendizaje para operar a los “bots” o personajes que no son controlados por el jugador hace años.

Lo que sí ha cambiado recientemente es que con el nivel actual de tecnologías disponibles al consumidor y el costo más accesible de almacenamiento, es posible ejecutar modelos propios de inteligencia artificial más compleja en un equipo personal, claramente a menor escala.

Los algoritmos de IA se afinan para una tarea específica y el ya conocido ChatGPT que en Paraguay también ya puede ser utilizado sin inconvenientes, es solamente un modelo en particular de la compañía OpenAI.

¿Y ChatGPT?

En referencia al popular y masivamente usado ChatGPT, su modelo de IA toma como entrada texto en lenguaje natural y devuelve una respuesta en la misma forma. Pero otros algoritmos de IA pueden hacer tareas completamente distintas, con entrada y salida que también difieren.

Por ejemplo, un algoritmo de ilustración puede recibir una entrada en texto como “paisaje, pintura al óleo, río, bosque, día soleado” y devolver como salida una imagen que contiene los atributos indicados.

Otro tipo de algoritmo es el auditivo. Los asistentes de voz como Alexa y Siri reciben como entrada una pista de audio, como la voz del usuario y esta debe procesarse primero para identificar el lenguaje y las palabras y luego interpretar lo deseado por el usuario.

Además, un modelo de lenguaje dentro de este tipo de asistentes se encarga de buscar la respuesta más adecuada a cada pregunta y reduciendo así la ambigüedad en casos donde podría haber más de una interpretación.

Esto puede basarse en los comandos previos del usuario y sus patrones de uso, los modelos predictivos constantemente mejoran su precisión a medida que se van usando. Con suficientes entradas de diferentes usuarios, el modelo eventualmente puede “aprender” a diferenciar la voz de una persona y otra que usan diariamente al asistente.

Otro tipo de IA auditiva reciente es la Prime Voice AI de Eleven Labs. Esta recibe como entrada dos cosas: por un lado, pistas de audio que contienen la voz de una persona, y por el otro, un texto que indica a la IA la respuesta que generará, pero usando la voz de referencia que se ha insertado.

El resultado es altamente convincente al punto de parecerse a la “tecnología casi mágica” que se puede observar en películas de ciencia ficción donde se imitan voces. Este modelo en particular despertó una cantidad considerable de controversias, especialmente del lado de los actores de voz, ya que uno puede tomar una muestra del actor, sacada de algún tipo de producción suya y generar líneas de diálogo con la voz de dicho actor, completamente sin su participación.

En otros casos se utilizaron muestras de voz de actores ya fallecidos para generar nuevas frases y esto va agregando un dilema legal más al uso de estas tecnologías: ¿Quién tendría la autoría de la voz? Porque claramente un difunto no puede. ¿Podrían ser los descendientes? ¿Pero es el tono de voz algo que se puede registrar? Entonces, ¿qué pasaría si usáramos como entrada de audio la voz del actor, pero de una película que está en el dominio público?

Una situación así ya se presentó en un episodio de la serie distópica Black Mirror, donde una mujer “obtiene” una versión artificial de su fallecido esposo usando un producto de inteligencia artificial y este “esposo artificial” tiene su voz y cara, además su personalidad se basa en el historial de redes sociales del hombre.

La tecnología actual aún no está a ese nivel, pero considerando el uso masivo y diario de las redes sociales, no sería descabellado considerar que eventualmente se pueda ofrecer un servicio de esta clase.

Red neuronal

En esencia, ChatGPT está basado en una red neuronal y su modelo se entrenó con una cantidad inmensa de datos en forma de texto, desde libros y artículos en línea hasta sitios web completos y las redes sociales.

En su proceso de entrenamiento, la red identifica patrones en el texto y forma asociaciones entre palabras y frases que lee. El objetivo de este proceso es lograr que el modelo pueda predecir qué frases serían las que apliquen después del texto de entrada que se haya planteado y, por ello, se lo denomina un modelo predictivo.

Al escribir un mensaje a ChatGPT, la red analiza la entrada y procesa el texto recibido para así generar una respuesta basada en lo que se haya aprendido en el proceso de entrenamiento. Cabe destacar que ChatGPT no es “humano”, es decir, no tiene emociones ni “entiende” los conceptos como nosotros, sino simplemente realiza múltiples análisis en los patrones de texto y genera respuestas basadas en esos patrones.

ChatGPT en particular fue configurado para especializarse en áreas de trabajo y tareas específicas, además de tener unas “protecciones” en constante revisión que evitan que genere contenido ofensivo o inapropiado. Esto también es objeto de críticas, ya que indica un nivel de “sesgo” artificial que va en contra de las predicciones que podría realizar el modelo.

¿La inteligencia artificial reemplazaría a los humanos?

Otra pregunta muy frecuente referente a la inteligencia artificial es si esta llegaría a reemplazar a los seres humanos, siendo un pensamiento probablemente muy exagerado, pero que tampoco debe dejarse de lado.

El potencial de que la IA automatice tareas de forma de que reemplace a los humanos es un tema controversial que no tiene una respuesta certera. Aunque es cierto que algunas tareas, especialmente las que son repetitivas y rutinarias, pueden ser ejecutadas por IA, esto no es necesariamente nuevo: las líneas de ensamblado industriales hace muchos años llevan automatizando procesos para armar autos, placas electrónicas, circuitos, entre otros productos.

Este nivel de automatización ha sido esencial para poder alcanzar los estándares de fabricación modernos, de modo a reducir los tiempos de fabricación, errores de ensamblado y costos, sin reemplazo de la mano de obra humana.

Al fin y al cabo, la IA no es un reemplazo del humano, porque como se menciona: la IA no es humana para empezar. Es cierto que puede automatizar tareas y simplificar decisiones, pero no reemplazar el proceso creativo, el pensamiento crítico y los sentimientos.

Finalmente, también recordemos que la inteligencia artificial no es perfecta y todo tipo de modelo o presentación de IA debe ser supervisada y monitoreada por un ser humano a modo de poder confirmar si el funcionamiento es correcto.

La IA debería considerarse una herramienta que puede aumentar las capacidades y eficiencia en el trabajo, no así un reemplazo completo a los procesos y herramientas ya existentes.

Google no se quiere quedar atrás

Claramente Google no iba a quedarse atrás con todo el avance de la inteligencia artificial y por eso ya venía trabajando con “Bard”, tratándose de un sistema de IA desarrollado por este gigante informático que es propietario del buscador web más utilizado en todo el mundo.

Bard funciona de forma similar al popular “ChatGPT” y algunos detallan que este último podría ir siendo desplazado con todo el soporte y tecnología que implica Google.

De momento este “chat” con inteligencia artificial se encuentra disponible de forma gratuita en 180 países –incluyendo a Paraguay–, pero todavía no puede ser utilizado en español, sino solamente en inglés, japonés o coreano.

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