Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas a continuación pertenecen únicamente al autor. El 30 de noviembre de 2022, el día en que OpenAI lanzó ChatGPT al público, nos sumergimos en una realidad completamente nueva, aunque no desconocida, dada la cantidad de novelas y películas de ciencia ficción que predecían que algún día estaríamos conversando con máquinas inteligentes. . Lanzados casi al mismo tiempo, los modelos de difusión nos mostraron que las computadoras pueden aprender a generar imágenes a voluntad, seguidas de secuencias de video cada vez más sofisticadas, como lo demostró recientemente Sora de OpenAI. De la noche a la mañana, a las computadoras se les han otorgado poderes para hacer cosas que hasta ahora sólo los humanos podían hacer: crear, hablar, diseñar, dibujar y escribir. Desde entonces, la moda de la IA se ha apoderado del mundo. Estamos discutiendo cómo y cuándo los robots quitarán nuestros trabajos, dejando a millones de personas en el despido, antes de conquistar el planeta y amenazar nuestra existencia misma. En su camino hacia el dominio total, parecen haber conquistado ya el mundo de los negocios. Se está invirtiendo a nivel mundial un flujo aparentemente interminable de miles de millones de dólares en empresas que construyen modelos de IA competitivos y el hardware necesario para ejecutarlos. Y todo el mundo quiere quedarse con un trozo del pastel. Ahora no solo tenemos computadoras portátiles o teléfonos inteligentes con funciones de inteligencia artificial, sino también aspiradoras y cortadoras de césped con inteligencia artificial. Millones de dispositivos electrónicos inanimados parecen estar adquiriendo habilidades de razonamiento que se espera que pongan nuestro mundo patas arriba en unos pocos años. Algunos expertos en el campo hacen predicciones audaces de que la Inteligencia General Artificial (máquinas con capacidad de razonamiento igual a la de los seres humanos) podría llegar en tan solo tres a ocho años. Incluso el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, predijo que la IA podría superar todas las pruebas en humanos dentro de cinco años. Sin embargo, si la historia nos enseña algo, es posible que la espera sea mucho más larga. La ley de los rendimientos decrecientes Con la llegada de las lavadoras y refrigeradores compatibles con IA, creo que vale la pena hacer una pausa y pensar si no nos estamos adelantando. Samsung promociona una lavadora con inteligencia artificial, pero ¿qué tan inteligente es realmente y en qué medida es solo exageración de marketing? / Crédito de imagen: Samsung La naturaleza del desarrollo tecnológico es que normalmente comienza con un gran avance antes de disminuir gradualmente a medida que la evolución y el refinamiento de la nueva invención inevitablemente toman cada vez más tiempo. No hay ninguna razón por la que la IA deba ser diferente. Visualización ilustrativa de la utilidad marginal decreciente de un producto, servicio o cualquier otra actividad. Piénselo de esta manera: la primera porción de pizza suele brindar la mayor satisfacción. También obtienes bastante con la segunda o tercera rebanada. Pero en algún momento, para satisfacer su hambre, cada bocado que dé le proporcionará cada vez menos gratificación: menos “retorno marginal” o “utilidad marginal”. ¿Recuerda cómo se promovió el 5G como el próximo gran avance tecnológico? Pero ¿cuántos de nosotros hemos notado realmente alguna diferencia? 4G era lo suficientemente bueno para la gran mayoría de los usos cotidianos. 3G supuso un gran salto en rendimiento con respecto a 2G, que a su vez proporcionó el mayor salto marginal al hacer que la Web fuera razonablemente accesible en dispositivos móviles por primera vez. Los avances tecnológicos que cambian vidas siempre han requerido un esfuerzo enorme, incluso si el camino estaba claro para ingenieros e inversores. También requieren mucho tiempo. Se necesitaron 25 años para que las computadoras de propósito general abandonaran los complejos militares y las universidades, haciendo su debut en los hogares a principios de la década de 1970, y otros 40 años antes de alcanzar la saturación global. Hoy en día, están siendo superados por dispositivos móviles personales, como los teléfonos inteligentes, que pueden realizar muchas de las mismas funciones. En cuanto a los teléfonos móviles, el primero del mundo se lanzó en 1983, pero tuvieron que pasar otros 20 años hasta que se convirtió en un dispositivo omnipresente incluso en el mundo desarrollado. Hoy en día, la mayoría de los seres humanos tienen un teléfono inteligente en el bolsillo, una “revolución” tecnológica que, sin embargo, ha necesitado cuatro décadas para desarrollarse por completo. O tomemos un ejemplo más reciente: Tesla. La innovadora compañía de vehículos eléctricos lanzó el sistema de asistencia al conductor Autopilot para sus automóviles en 2013 y, desde entonces, nos prometieron que los vehículos autónomos estaban a la vuelta de la esquina. Elon Musk, de Tesla, nos prometió coches autónomos hace una década, pero no parece que estemos más cerca. / Crédito de imagen: Tesla De hecho, Elon Musk ha hecho tantas predicciones fallidas sobre el tema que tiene una página de Wikipedia dedicada. Muchas personas, tal vez incluso la mayoría, aceptaron estas visiones porque el piloto automático original ya era muy bueno. Si podemos enseñar al automóvil a conducirse solo en la mayoría de las situaciones, ¿qué tan difícil puede ser mejorarlo para que pueda conducirnos de manera confiable todo el tiempo? La respuesta es: mucho. De hecho, el paralelo entre la conducción autónoma y la IA es particularmente relevante, ya que ambas tecnologías tienen como objetivo enseñar a las máquinas a comportarse y pensar como un ser humano. Y es por eso que es probable que la IA tenga dificultades en el futuro, tal como lo han hecho las tecnologías de conducción autónoma. Es fácil enseñar a un automóvil a cambiar de carril de manera confiable, ajustar la velocidad o evitar obstáculos en la mayoría de las condiciones, pero es muy difícil lograr que se adapte a aquellas que son menos predecibles y juzgan con flexibilidad la situación cambiante en la carretera. De la misma manera, es mucho más fácil hacer que una máquina aprenda a imitar el habla y la escritura humanas en la mayoría de las situaciones, dándole una impresión de inteligencia. Sin embargo, es mucho más difícil hacerlo pensar. Si no confía en mí en esto, no tiene que buscar muy lejos para confirmar la desaceleración en el desarrollo de la IA; basta con mirar el progreso de los últimos 15 meses. ¿Qué tan grande fue el salto entre ChatGPT 3.5 y 4? ¿Cuántas características nuevas e importantes se agregaron el año pasado? Llevamos 15 meses en la revolución de la IA y, sin embargo, casi todo lo que hacen los chatbots «inteligentes» es lo mismo que el día 1: resumir documentos, brindar sugerencias simples, escribir o reescribir documentos, responder preguntas, escribir código simple. Lo mismo ocurre con los generadores de imágenes, tan universalmente vilipendiados por artistas y diseñadores. Después de las mejoras iniciales que hicieron que las imágenes que producen fueran más utilizables y con la reciente incorporación de un mejor manejo del texto, sus resultados no han mejorado exactamente a pasos agigantados. La mayoría todavía está limitada a una resolución bastante insignificante de 1 megapíxel (1024x1024px) y tiene problemas de precisión o coherencia. Dar esa primera impresión de hacer algo de la nada fue mucho más fácil (y mucho más notable) que pasar meses trabajando solo para asegurarse de que los humanos generados por IA tengan cinco dedos en cada mano. El ex presidente de Estados Unidos, Donald Trump, lo experimentó “de primera mano” hace dos meses cuando publicó una imagen generada por IA de sí mismo orando con… seis dedos en las manos. Incluso después de más de un año desde el lanzamiento al público de los generadores de imágenes de IA, todavía están luchando con cosas que son obvias y muy básicas para los humanos. Repararlos sigue consumiendo un esfuerzo significativo, algo bastante inesperado, considerando que nos dicen que la IA está a punto de ser más astuta que nosotros. Aquí es donde se encuentra actualmente la revolución de la IA: su “fase de trabajo”, donde miles de ingenieros de todo el mundo están trabajando muy duro para refinar cosas que deberían ser bastante fáciles si la tecnología fuera realmente avanzada. Asegurarse de que los modelos “inteligentes” no alucinen, que proporcionen resultados precisos en todo momento, que no engañen ni insulten a sus usuarios. Un millón de detalles que todavía requieren sudor humano para salir bien. Los insumos crecientes producen productos incrementales cada vez más pequeños. Yann LeCun, investigador principal de IA de Meta, destacó el problema con el enfoque actual tras la revelación de OpenAI de Sora, su herramienta de generación de texto a video: realmente no puede pensar ni percibir los objetos, escenas, personas o animales que crea. Permítanme aclarar un *enorme* malentendido aquí. La generación de videos en su mayoría de aspecto realista a partir de indicaciones *no* indica que un sistema comprenda el mundo físico. La generación es muy diferente de la predicción causal de un modelo mundial. El espacio de los videos plausibles es… https://t.co/gBCdTOnDbp—Yann LeCun (@ylectun) 17 de febrero de 2024 Simplemente intenta predecir con precisión cuáles deberían ser los siguientes píxeles de la secuencia, sin comprender lo que realmente representa (incluso si es notablemente convincente). en ello). Es una aproximación realmente convincente más que una creación inteligente, y aún es sólo un prototipo que no se espera que se lance pronto. La lentitud es buena Estamos en un punto en el que producir mejoras cada vez más pequeñas requerirá inversiones cada vez mayores. Sin embargo, esa es la realidad del progreso en todos los ámbitos de la vida (pensemos en lo difícil que es hoy establecer un nuevo récord mundial en 100 m lisos que hace 50 años). Es posible que ya hayamos superado el «¡guau!» Momento que fue el lanzamiento de ChatGPT. Es probable que cada nuevo servicio o producto de IA sea menos impresionante, aunque sigue siendo importante y, en última instancia, transformador para nuestras vidas (al igual que toda la tecnología anterior). La inevitable desaceleración no es una mala señal. Al contrario, así ha sido siempre. El primer iPhone supuso un avance mayor que el iPhone 15, pero no cambiarías el nuevo por el antiguo, ¿verdad? Dado que todavía estamos en los inicios de la IA, ocasionalmente podemos ver grandes avances, especialmente a medida que la tecnología ingresa a nuevos campos. Pero también tenemos que aceptar que incluso las personas que están impulsando la revolución dicen que requerirá billones de dólares y años de inversiones, lo que la convertirá en una de las iniciativas globales más costosas jamás emprendidas por el hombre. Por lo tanto, no debemos dejarnos engañar por conversaciones muy humanas con robots de inteligencia artificial haciéndonos pensar que los androides inteligentes están a la vuelta de la esquina, ni por las predicciones pesimistas de los detractores, que afirman que la humanidad está a punto de terminar. Probablemente estemos al menos a décadas de crear una máquina verdaderamente pensante, pero es poco probable que sea Terminator. Imagen destacada: Nvidia

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