Cómo comenzar con el aprendizaje automático y la IA

"¿Es un libro de cocina?"
Agrandar / “¡¿Es un libro de cocina?!”

Aurich Lawson | imágenes falsas

“Inteligencia artificial” como la conocemos hoy en día es, en el mejor de los casos, un nombre inapropiado. La IA no es de ninguna manera inteligente, pero es artificial. Sigue siendo uno de los temas más candentes en la industria y está disfrutando de un renovado interés en el mundo académico. Esto no es nuevo: el mundo ha pasado por una serie de picos y valles de IA en los últimos 50 años. Pero lo que hace que la actual oleada de éxitos de la IA sea diferente es que el hardware informático moderno finalmente es lo suficientemente poderoso como para implementar completamente algunas ideas descabelladas que han estado dando vueltas durante mucho tiempo.

En la década de 1950, en los primeros días de lo que ahora llamamos inteligencia artificial, hubo un debate sobre cómo llamar al campo. Herbert Simon, co-desarrollador tanto de la maquina de teoria logica y el Solucionador de problemas generales, argumentó que el campo debería tener el nombre mucho más anodino de “procesamiento de información compleja”. Esto ciertamente no inspira el asombro que genera la “inteligencia artificial”, ni transmite la idea de que las máquinas pueden pensar como humanos.

Sin embargo, el “procesamiento de información compleja” es una descripción mucho mejor de lo que realmente es la inteligencia artificial: analizar conjuntos de datos complicados e intentar hacer inferencias a partir de la pila. Algunos ejemplos modernos de IA incluyen reconocimiento de voz (en forma de asistentes virtuales como Siri o Alexa) y sistemas que determinan qué hay en una fotografía o recomiendan qué comprar o ver a continuación. Ninguno de estos ejemplos es comparable a la inteligencia humana, pero muestran que podemos hacer cosas notables con suficiente procesamiento de información.

Ya sea que nos refiramos a este campo como “procesamiento de información compleja” o “inteligencia artificial” (o el “aprendizaje automático” que suena más siniestramente a Skynet) es irrelevante. Se han invertido enormes cantidades de trabajo e ingenio humano en la construcción de algunas aplicaciones absolutamente increíbles. Como ejemplo, mira GPT-3

, un modelo de aprendizaje profundo para lenguajes naturales que puede generar texto que es indistinguible del texto escrito por una persona (aunque también puede salir hilarantemente mal). Está respaldado por un modelo de red neuronal que utiliza más de 170 000 millones de parámetros para modelar el lenguaje humano.

Construida sobre GPT-3 está la herramienta llamada Darle, que producirá una imagen de cualquier cosa fantástica que solicite un usuario. La versión actualizada de 2022 de la herramienta, Desde E 2, te permite ir más allá, ya que puede “entender” estilos y conceptos bastante abstractos. Por ejemplo, pedirle a Dall-E que visualice “Un astronauta montando un caballo al estilo de Andy Warhol” producirá una serie de imágenes como esta:

Agrandar / “Un astronauta montando un caballo al estilo de Andy Warhol”, una imagen generada por Dall-E impulsado por IA.

Dall-E 2 no realiza una búsqueda en Google para encontrar una imagen similar; crea una imagen basada en su modelo interno. Esta es una nueva imagen construida a partir de nada más que matemáticas.

No todas las aplicaciones de la IA son tan innovadoras como estas. La IA y el aprendizaje automático están encontrando usos en casi todas las industrias. El aprendizaje automático se está convirtiendo rápidamente en una herramienta imprescindible en muchas industrias, desde los motores de recomendación en el sector minorista hasta la seguridad de las tuberías en la industria del petróleo y el gas, y el diagnóstico y la privacidad del paciente en la industria de la salud. No todas las empresas tienen los recursos para crear herramientas como Dall-E desde cero, por lo que existe una gran demanda de conjuntos de herramientas accesibles y asequibles. El desafío de satisfacer esa demanda tiene un paralelismo con los primeros días de la informática comercial, cuando las computadoras y los programas informáticos se estaban volviendo rápidamente la las empresas de tecnología necesitaban. Si bien no todos necesitan desarrollar el próximo lenguaje de programación o sistema operativo, muchas empresas quieren aprovechar el poder de estos nuevos campos de estudio y necesitan herramientas similares para ayudarlos.

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