Me encanta la idea de que el auge que estamos viviendo de la Inteligencia Artificial se base en el concepto de aprendizaje y no tanto en el de conocimiento. Que las máquinas estén logrando hacer cosas sorprendentes no se debe a que de por sí sean muy inteligentes o tengan un gran conocimiento, sino a su capacidad de aprender, y al igual que hacemos los humanos, de imitar. Esto derriba mucho mitos y debe hacernos pensar en la importancia que tiene ser un aprendiz frente a la que hemos dado durante mucho tiempo a ser un experto.

De hecho en el ámbito de la Inteligencia Artificial la competición durante décadas en lo que se refiere a desarrollo tecnológico se refiere, se produjo entre los que apostaban por el desarrollo de sistemas expertos, donde se diseñaba la máquina siguiendo las instrucciones que le proporcionaba un experto en determinada materia, frente a los que consideraron que era mejor replicar la forma en la que las personas aprendemos y la manera en la que funciona nuestro cerebro, gracias a la estructura de las redes neuronales.

Sin entrenamiento no hay victoria

Durante mucho tiempo la gente ha asociado la inteligencia con aquellas cosas que resultaban complicadas, por ejemplo la capacidad de cálculo, la memorización de grandes cantidades de información o el desarrollo de la ingeniería, sin embargo no era tan habitual decir que alguien era muy inteligente porque supiera hacer cosas complejas, como comunicar muy bien, tomar buenas decisiones o ser capaz de plasmar la esencia de la vida a través del arte. En lo primero, lo que normalmente consideramos como inteligencia, hacer cosas complicadas, hace décadas que la Inteligencia Artificial nos gana por goleada. Pero esto no era suficiente, porque la mayoría de las cosas que hacemos en la vida no son complicadas sino complejas, como socializar y  comunicarnos, desenvolvernos por el mundo y poner en marcha nuevos negocios.

Y aquí es donde se ha producido un gran salto en el último año con la irrupción de las Inteligencias Artificiales Generativas a partir de la invención de los transformers, que son una arquitectura de red neuronal utilizada para tareas de procesamiento del lenguaje natural, como el análisis de sentimientos, la traducción automática y la generación de texto. Una arquitectura introducida por Google en el artículo Attention Is All You Need en 2017.

Entender de dónde venimos también puede ayudarnos a ser conscientes de la relevancia de lo que está ocurriendo en estos momentos y sobre todo a ser conscientes de que el entrenamiento que ha estado haciendo la Inteligencia Artificial en los últimos años comienza ahora a ofrecer las primeras victorias:

• Filtros de SPAM: probablemente la primera gran aplicación del aprendizaje profundo que la mayoría pudimos disfrutar, aunque muchas veces sin ser conscientes de ello, pero que sin duda es algo de lo que tenemos que estar muy agradecidos por el gran valor que nos aporta. Un ejemplo de la alta especialización con la que comenzó a trabajar la Inteligencia Artificial y un caso con el que compararse de cara a la gran evolución que se ha producido desde entonces.
• Traducciones automáticas: la típica actividad en la que de primeras te encuentras con mucha incredulidad u oposición, pero que poco a poco va demostrando la gran efectividad que puede ofrecer la Inteligencia Artificial cuando realiza funciones muy específicas. Y precisamente esa misma oposición que vimos hacia las traducciones hace pocos años la estamos viendo repetida ahora con herramientas de generación de texto como ChatGPT.
• Algoritmos de recomendación: el gran beneficio que muchas empresas, como por ejemplo Amazon o Netflix han podido obtener gracias a los sistemas de recomendación de productos o contenidos, ha incentivado enormemente la inversión en este tipo de tecnologías, lo cual por otro lado ha abierto la puerta a determinadas problemáticas como el excesivo control que estas empresas han llegado a tener sobre los intereses de sus clientes.
• Asistentes virtuales: con el furor que estamos viendo tras la presentación de ChatGPT, el trabajo que hacían los asistentes virtuales, como Siri y Alexa, ha quedado eclipsado. Quizás una razón de la que ahora estamos tan sorprendidos por la capacidad de ChatGPT se puede deber a la gran diferencia que muestra respecto de los modelos anteriores. En todo caso siempre es importante ser conscientes del valor que tenía que estos asistentes virtuales fueran capaces de entender lo que les decimos , aunque luego no pudieran hacer mucho al respecto.
• Sugerencia de textos: cada vez que Google iba introduciendo más utilidades en Gmail, como los filtros de spam, el traductor automático y luego la sugerencia de textos, nos fuimos dando cuenta del valor que podía tener la Inteligencia Artificial Generativa, pero las dosis de utilidad que nos iban ofreciendo eran tan pequeñas que ahora lo de ChatGPT sí que es una verdadera explosión de utilidad en relación con las iniciativas anteriores.
• Conducción autónoma: cambiando totalmente de tercio, dejamos el reconocimiento de texto y de voz para tratar el reconocimiento de imagen y pensar en lo importante que es que podamos depositar nuestra confianza en una tecnología que toma decisiones por nosotros a la hora de conducir un vehículo, con el riesgo que esto supone y sin embargo se haya comprobado que precisamente resulta más seguro que cuando conducimos exclusivamente las personas.

Matemáticas + Informática + Internet = Inteligencia Artificial

También resulta interesante pensar en que ha sido la socialización digital, la que se ha producido a través de redes sociales, blogs, foros, wikis, … lo que ha permitido que podamos contar con los datos, que son el último eslabón necesario en la cadena del desarrollo de la Inteligencia Artificial,  lo cual también coincide con la forma en la que se produce el aprendizaje humano: en sociedad y a través de las interacciones con otras personas.

Podíamos tener las matemáticas con algoritmos de redes neuronales desarrollados por gente muy inteligente, podíamos tener infraestructuras tecnológicas enormes, creadas con la inteligencia ingenieril del ser humano, pero no ha sido hasta que hemos sido capaces de añadir a esta tecnología el componente social que proporcionan los datos generados por las propias personas a través de su actividad en la red,  que no hemos podido decir que contamos con una Inteligencia Artificial que resuelve necesidades genéricas de las personas y no solo aspectos concretos de su actividad.

Attention Is All You Need

Aprovechando el titular del artículo sobre los transformers vamos a intentar visualizar escenarios futuros para nuestra sociedad en base a la evolución que está teniendo la Inteligencia Artificial:

1. Se cumplen las predicciones de la ciencia ficción: esperemos que no ocurra lo de Terminator, pero quizás es más probable que vayamos a algo parecido a lo que nos muestra la película WALL-E, cuyo nombre precisamente ha servido de inspiración a DALL-E, que es el primer modelo de generación de imágenes basado en redes neuronales que conocimos de OpenAI y también a otro más reciente llamado VALL-E desarrollado por Microsoft. Ante este posible escenario, donde las máquinas toman tanto protagonismo que nos dejan a los seres humanos en la cuneta, es muy importante que estemos preparados para ir llevando la iniciativa en cada momento, como por ejemplo ahora que ChatGPT puede hacer muchas cosas que hace poco parecerían ciencia ficción. Por lo tanto deberíamos prestar mucha atención a lo que está sucediendo y usar estas innovaciones todo lo que sea posible, porque eso nos generará una ventaja frente a los que se queden impasibles viendo llegar el tsunami de la Inteligencia Artificial sin hacer nada al respecto.
2. La Inteligencia Artificial nos ayuda a crear un mundo mejor: con ChatGPT tenemos dos opciones, dedicarnos a inundar Internet con refritos de contenido tremendamente optimizados para el SEO, o usar todo su potencial para solucionar los Big F**king Problems que enfrenta la humanidad. Por eso lo primero que hemos hecho nosotros ha sido organizar un grupo de trabajo entre leinners y sngulares en el que buscar oportunidades de proyectos que se puedan desarrollar con esta tecnología y también lanzar el curso de GenAI y ChatGPT con el que queremos que cada vez más profesionales aprendan a usar esta tecnología para lograr un mayor impacto con el trabajo que realizan cada día. A este respecto la Inteligencia Artificial debería ayudarnos a ser más productivos y a las empresas a ser más competitivas, para poder ofrecer mejores productos y servicios a la sociedad, lo cual nos permita mantener el progreso que la digitalización nos ha proporcionado en las últimas décadas en materia de salud, educación, energía, alimentación, cultura, …

Etiquetas: aprendizaje profundo, deep learning, machine learning, redes neuronales