Los modelos de IA de propósito general son sistemas versátiles capaces de manejar diversas tareas, en contraste con los modelos especializados. También conocidos como “modelos fundamentales”, son complejos y costosos de desarrollar, pero pueden ser adaptados para diferentes usos mediante fine-tuning.
Se distingue entre Inteligencia Artificial Estrecha (ANI) y General (AGI). La AGI puede realizar una amplia gama de tareas al nivel humano o superior, incluyendo conversación, planificación, programación y manipulación de objetos.
Sistemas avanzados de Procesamiento de Lenguaje Natural, como ChatGPT, demuestran capacidades que superan a los humanos en ciertas áreas, como aprobar exámenes estandarizados o programar sitios web. Aunque hay debate sobre si la AGI podría igualar la inteligencia humana en todos los aspectos, es evidente que los sistemas de IA ya superan a los humanos en muchas tareas.
Existen muchos ejemplos de modelos de IA generativa, sistemas capaces de crear diversos tipos de contenido:
Generadores de texto (modelos de lenguaje): Como ChatGPT, LLaMa, Ernie y Bard. Generan texto coherente, conversan y escriben código. Generadores de imágenes: Crean imágenes basadas en descripciones textuales. Ejemplos incluyen DALL-E, Midjourney y Stable Diffusion. Generadores de contenido de audio: Producen voz y música a partir de texto. Ejemplos son Elevenlabs, Coqui.ai y OpenAI Jukebox. Generadores de video: Crean videos basados en instrucciones textuales. Ejemplos incluyen Runway, Synthesia.io y D-ID.
Estos sistemas de IA pueden ser de código abierto o accesibles mediante APIs. La variedad de soluciones disponibles facilita la innovación en el campo de la IA generativa.
el funcionamiento de ChatGPT, un ejemplo destacado de IA generativa:
Significado de GPT (Generative Pre-trained Transformer):
Generativo: Crea contenido (texto, imágenes, videos).
Pre-entrenado: Alimentado con gran cantidad de datos para comprender el mundo.
Transformer: Algoritmo base que permite enfocarse en información relevante.
Funcionamiento de ChatGPT:
Predice la siguiente palabra más probable en una secuencia de texto. No tiene concepto de verdad, solo probabilidades basadas en su entrenamiento. Es no determinista, por lo que puede dar respuestas diferentes a la misma pregunta.
Limitaciones:
Puede dar respuestas plausibles pero no necesariamente correctas.
Su conocimiento está limitado a la fecha de su último entrenamiento.
OpenAI ha implementado técnicas como el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) para mejorar la coherencia y seguridad de ChatGPT, evitando respuestas peligrosas. El uso de la IA generativa ha evolucionado de tareas simples a realizar actividades complejas no anticipadas, como reescribir, traducir y analizar textos. Estos avances plantean preocupaciones sobre desinformación, sesgo y ética, mientras que la capacidad de la IA para realizar múltiples tareas sigue sorprendiendo a los investigadores. es de suma importancia del pensamiento crítico al usar estas tecnologías.
ChatGPT y mejoras:
Usa el modelo GPT con estrategias adicionales para mayor coherencia y seguridad.
Implementa aprendizaje por refuerzo de retroalimentación humana (RLHF).
Desafíos y preocupaciones:
Dificultad para distinguir contenido generado por IA del humano.
Riesgos de desinformación, sesgo e impacto en el empleo.
Necesidad de pensamiento crítico y posible regulación.
Evolución de la IA estrecha a general:
ChatGPT ha adquirido capacidades no programadas inicialmente.
Sistemas de procesamiento de imágenes como DALL-E también han desarrollado nuevas funciones.
Efecto umbral:
Al aumentar datos y capacidad de procesamiento, los modelos de IA adquieren nuevas habilidades inesperadamente.
Implicaciones:
Rápido avance tecnológico plantea preguntas fundamentales para la sociedad.
Los modelos de IA de propósito general pueden realizar múltiples tareas, a menudo superando a los humanos.
Limitaciones:
Sistemas como ChatGPT predicen palabras basándose en probabilidades, sin distinguir verdad de falsedad.