La revolución de la inteligencia artificial

La irrupción en el mercado de Chat-GPT marca un antes y un después en la percepción del gran público sobre las posibilidades de la inteligencia artificial avanzada. Su lanzamiento coincidió exactamente con la celebración de nuestro último think tank Future Trends Forum bajo el lema Quantum e inteligencia artificial: la revolución silenciosa, que reunió a más de cuarenta expertos con perfiles científicos, investigadores, emprendedores y directivos, que analizaron el estado del arte de la inteligencia artificial y de las tecnologías cuánticas y apuntaron los retos y oportunidades ante la intersección de estas dos disciplinas.

Entre los expertos participantes, se encontraba el reconocido experto mundial en inteligencia artificial, Calum Chace, que ha escrito varios libros superventas sobre el impacto potencial de la IA en la sociedad.

Calum impartió una lección magistral sobre el presente y el futuro de la inteligencia artificial en el mencionado think tank. Aquí puedes verla:

A continuación, se exponen algunas de las ideas y reflexiones más importantes que comparte Calum Chace en su presentación:

Algunos antecedentes de por qué la inteligencia artificial ha avanzado tanto y seguirá avanzando

En 2012, hubo un gran impulso en la IA cuando Geoffrey Hinton y algunos colegas reintrodujeron y renovaron un antiguo proceso de IA llamado redes neuronales y lo llamaron aprendizaje profundo (deep learning). El aprendizaje profundo es, de alguna manera, la forma en que funciona la mente humana. Funciona por capas; procesa los datos por capas: cada capa toma una entrada, la procesa y la pasa a la siguiente capa. La diferencia fundamental entre deep learning y las primeras formas de redes neuronales es realmente el número de capas.

Este tipo de sistemas son creativos, es decir, pueden crear cosas nuevas y, además, aprenden. A día de hoy, ya son capaces de reconocer caras mejor que una persona y también de reconocer el habla mejor que una persona.

El segundo gran impulso de la IA, menos conocido, ocurrió en 2017, cuando investigadores de Google publicaron un artículo titulado Attention is All You Need (la atención es todo lo que necesitas). Y que introdujo el concepto de IAs transformadoras. Las IAs transformadoras (o basadas en modelos de transformadores) predicen el siguiente token de una secuencia. El token puede ser una palabra, parte de una palabra, una imagen, o una secuencia de código.

De estos modelos de transformadores surge la denominada IA generativa, que se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que pueden generar nuevos contenidos basados en alguna entrada. La evolución de este tipo de sistemas es imparable. A modo de ejemplo, Calum nos cuenta que el generador de texto GPT-3 de OpenAI cuenta con 175 mil millones de parámetros y su sucesor, GPT-4, multiplicará esta cifra por más de 600, hasta los 100 billones de parámetros.

El futuro de la inteligencia artificial

El diseño de nuevos circuitos integrados (chips) cada vez más potentes y más especializados, así como el desarrollo de chips 3D y chips neuromórficos, junto con el desarrollo de la computación cuántica, va a llevar a ordenadores 100 veces más potentes que los de hoy en diez años y 10.000 veces más potentes en otros diez años, según pronostica Calum Chace. Este fenómeno hará cambiar drásticamente cuatro áreas de productos, según el experto:

Teléfonos inteligentes: en 10 años, será habitual el uso de “smart glasses” que sustituirán a los “smart phones”, que tendrán capacidades de realidad aumentada y serán asistentes personales capaces de resolver un gran número de peticiones gracias al procesamiento del lenguaje natural.

Vehículos autónomos: Iniciativa como Waymo y Cruise, le llevan a Calum Chace a prever que en 10 años los vehículos autónomos serán una realidad a gran escala.

Robots: Los robots son la manifestación física de la IA, y es muy posible que en 2023 tengamos la primera fábrica o almacén completamente robotizado, sin intervención humana. Además, se producirán innovaciones muy importantes en drones.

Metaverso: la inteligencia artificial potenciará las aplicaciones del metaverso, incluyendo la realidad virtual y aumentada, creando nuevos modelos sociales, económicos y financieros. 

Y también hará cambiar drásticamente el sector de la salud: en primer lugar con dispositivos wearables que serán capaces de recoger información y también de proveerla y llevar a cabo acciones, con el desarrollo de dispositivos cada vez más sofisticados de AIoT, que dispondrán de aprendizaje automático. En segundo lugar, con el uso de deep learning para el descubrimiento de nuevos medicamentos, con pioneros como Insilico Medicine marcando el camino. En tercer lugar, ayudando a realizar descubrimientos científicos básicos, en la línea del sistema AlphaFold desarrollado por DeepMind, que ha realizado más de 200 millones de predicciones de estructuras de proteínas para acelerar la investigación científica.

El papel de Europa en la inteligencia artificial avanzada

La inteligencia artificial que tendremos en Europa en 10 años probablemente no se desarrolle aquí. La desarrollarán empresas tecnológicas norteamericanas y sus homólogas en China, nos dice Calum. Y cree que es un problema que la tecnología más poderosa de la humanidad sea un duopolio entre Estados Unidos y China. Europa producen grandes investigadores en IA, pero estos talentos no se quedan en Europa. Para evitarlo, Europa debe embarcarse en proyectos visionarios y de alto presupuesto.

Fundamentos de la inteligencia artificial generativa

Para ahondar en los fundamentos de la IA generativa, el Future Trends Forum contó con Iryna Gurevych, profesora del Departamento de Informática de la Universidad Técnica de Darmstadt y Directora del Laboratorio de Procesamiento Ubicuo del Conocimiento. Experta en procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, cuenta con más de 350 artículos publicados en revistas científicas.

En su presentación, la Prof. Gurevych explica los modelos fundacionales de IA, y las tendencias recientes que hacen que esta tecnología sea cada vez más potente.

Si quieres conocerlo de primera mano, accede a la ponencia de Iryna Gurevych en el Future Trends Forum:

Los modelos fundacionales de Inteligencia Artificial Avanzada (o fundamentales o básicos, del inglés foundation models) son modelos enormes que tienen miles de millones de parámetros que se entrenan con enormes cantidades de datos y que se pueden adaptar a una amplia gama de tareas posteriores. El pre entrenamiento se realiza mediante autosupervisión. Este pre entreno se hace una sola vez y luego se adapta y transfiera a muchas tareas, en función del resultado deseado.

Para realizar la autosupervisión se emplean diferentes métodos, como por ejemplo el modelado de lenguaje enmascarado, que consiste en enmascarar aleatoriamente los elementos de una frase y que el sistema realice la predicción del token que falta.

La IA generativa trabaja con este tipo de modelos: utilizan técnicas de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos y aprender a generar contenido que imita la forma en que ese contenido es creado por las personas. 

La tendencia más reciente se llama prompting -también, prompt engineering). La idea básica que subyace tras el prompting es que podemos interactuar con el modelo lingüístico con la ayuda del lenguaje natural que llamamos instrucciones de texto cortas o prompts. El modelo puede automáticamente, basándose en la instrucción y en unos cuantos ejemplos, realizar la misma tarea. Es decir, modelamos la tarea de una forma que está relacionada con el entrenamiento autosupervisado, y el modelo convierte automáticamente estas instrucciones y ejemplos en una especie de entrenamiento autosupervisado más complejo y rico.

BERT y ChatGTP son ejemplos de IA generativas de lenguaje natural.

DALL-E 2, Stable Diffusion, eDiff-I y Midjourney son ejemplos de IA generativas para imágenes.

Si quieres ver qué tipo de cosas se pueden hacer con estas herramientas, no te pierdas el webinar Inteligencia artificial generativa, con Asier Arranz.

Si quieres profundizar en el estado del arte y las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial, te invitamos a visitar nuestra web. Si deseas ver cómo es y será la intersección de la IA con las tecnologías cuánticas, puedes leer el resumen del Future Trends Forum Quantum e inteligencia artificial: la revolución silenciosa.