No se pierda a los líderes de OpenAI, Chevron, Nvidia, Kaiser Permanente y Capital One únicamente en VentureBeat Transform 2024. Obtenga información esencial sobre GenAI y amplíe su red en este evento exclusivo de tres días. Más información ¿Está la humanidad a punto de crear su superior intelectual? Algunos piensan que estamos en la cúspide de tal evolución. La semana pasada, Ilya Sutskever presentó su nueva startup, Safe Superintelligence, Inc. (SSI), que se dedica a construir modelos avanzados de superinteligencia artificial (ASI), una IA hipotética mucho más allá de la capacidad humana. En una declaración sobre el lanzamiento de SSI, dijo que «la superinteligencia está a nuestro alcance» y añadió: «Abordamos la seguridad y las capacidades en conjunto». Sutskever tiene las credenciales para aspirar a un modelo tan avanzado. Fue miembro fundador de OpenAI y anteriormente se desempeñó como científico jefe de la empresa. Antes de eso, trabajó con Geoffrey Hinton y Alex Krizhevsky en la Universidad de Toronto para desarrollar «AlexNet», un modelo de clasificación de imágenes que transformó el aprendizaje profundo en 2012. Más que cualquier otro, este desarrollo impulsó el auge de la IA en los últimos años. década, en parte al demostrar el valor del procesamiento de instrucciones paralelo mediante unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para acelerar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje profundo. Sutskever no es el único que cree en la superinteligencia. El director ejecutivo de SoftBank, Masayoshi Son, dijo a fines de la semana pasada que la IA “en 10 años estará aquí 10.000 veces más inteligente que los humanos”. Agregó que lograr ASI es ahora la misión de su vida. ¿AGI dentro de 5 años? La superinteligencia va mucho más allá de la inteligencia artificial general (AGI), que también sigue siendo una hipotética tecnología de IA. La AGI superaría las capacidades humanas en la mayoría de las tareas económicamente valiosas. Hinton cree que podríamos ver AGI dentro de cinco años. Ray Kurzweil, investigador principal y visionario de la IA en Google, define AGI como «IA que puede realizar cualquier tarea cognitiva que un ser humano educado pueda realizar». Él cree que esto ocurrirá en 2029. Aunque, en realidad, no existe una definición comúnmente aceptada de AGI, lo que hace imposible predecir con precisión su llegada. ¿Cómo lo sabríamos? Cuenta atrás para VB Transform 2024 Únase a los líderes empresariales en San Francisco del 9 al 11 de julio para nuestro evento emblemático de IA. Conéctese con pares, explore las oportunidades y desafíos de la IA generativa y aprenda cómo integrar aplicaciones de IA en su industria. Regístrese ahora Lo mismo podría decirse de la superinteligencia. Sin embargo, al menos un pronosticador ha declarado que la superinteligencia podría llegar poco después de la AGI, posiblemente para 2030. A pesar de estas opiniones de expertos, sigue siendo una pregunta abierta si la AGI o la superinteligencia se lograrán en cinco años, o alguna vez. Algunos, como el investigador de IA Gary Marcus, creen que el enfoque actual en el aprendizaje profundo y los modelos de lenguaje nunca alcanzará la AGI (y mucho menos la superinteligencia), considerándolas tecnologías fundamentalmente defectuosas y débiles que sólo pueden avanzar a través de la fuerza bruta de más datos y computación. fuerza. Pedro Domingos, profesor de informática de la Universidad de Washington y autor de The Master Algorithm, ve la superinteligencia como una quimera. «La nueva empresa de Ilya Sutskever tiene garantizado el éxito, porque la superinteligencia que nunca se logra tiene la garantía de ser segura», publicó en X (antes Twitter). Lo que viene después Uno de estos puntos de vista podría resultar correcto. Nadie sabe con certeza si llegará la AGI o la superinteligencia ni cuándo. Mientras este debate continúa, es crucial reconocer el abismo entre estos conceptos y nuestras capacidades actuales de IA. En lugar de especular únicamente sobre posibilidades de futuro lejano que están alimentando los sueños exuberantes del mercado de valores y la ansiedad pública, es al menos igualmente importante considerar los avances más inmediatos que probablemente darán forma al panorama de la IA en los próximos años. Estos avances, si bien son menos sensacionales que los sueños más grandiosos de la IA, tendrán importantes impactos en el mundo real y allanarán el camino para futuros avances. De cara al futuro, es probable que en los próximos años los modelos de lenguaje, audio, imagen y vídeo de IA (todas las formas de aprendizaje profundo) sigan evolucionando y proliferando. Si bien es posible que estos avances no alcancen la AGI o la superinteligencia, sin duda mejorarán las capacidades, la utilidad, la confiabilidad y la aplicación de la IA. Dicho esto, estos modelos aún enfrentan varios desafíos importantes. Una deficiencia importante es su tendencia a alucinar o confabular ocasionalmente, esencialmente inventando respuestas. Esta falta de fiabilidad sigue siendo una barrera clara para la adopción generalizada en la actualidad. Un enfoque para mejorar la precisión de la IA es la generación aumentada de recuperación (RAG), que integra información actual de fuentes externas para proporcionar respuestas más precisas. Otra podría ser la “entropía semántica”, que utiliza un modelo de lenguaje grande para comprobar el trabajo de otro. No hay respuestas universales sobre la IA (todavía) A medida que los bots se vuelvan más confiables durante los próximos dos años, se incorporarán cada vez más a las aplicaciones y flujos de trabajo empresariales. Hasta la fecha, muchos de estos esfuerzos no han estado a la altura de las expectativas. Este resultado no es sorprendente, ya que la incorporación de la IA equivale a un cambio de paradigma. Mi opinión es que todavía es temprano y que la gente todavía está recopilando información y aprendiendo sobre la mejor manera de implementar la IA. El profesor de Wharton, Ethan Mollick, se hace eco de esta opinión en su boletín One Useful Thing: “En este momento, nadie –desde los consultores hasta los típicos proveedores de software– tiene respuestas universales sobre cómo utilizar la IA para desbloquear nuevas oportunidades en una industria en particular”. Mollick sostiene que gran parte del progreso en la implementación de la IA generativa provendrá de trabajadores y gerentes que experimenten aplicando las herramientas en sus áreas de especialización para aprender qué funciona y agrega valor. A medida que las herramientas de IA se vuelvan más capaces, más personas podrán mejorar su rendimiento laboral, creando un volante de innovación impulsada por la IA dentro de las empresas. Los avances recientes demuestran este potencial de innovación. Por ejemplo, los microservicios de inferencia de Nvidia pueden acelerar las implementaciones de aplicaciones de IA y, según se informa, el nuevo chatbot Claude Sonnet 3.5 de Anthropic supera a todos los competidores. Las tecnologías de inteligencia artificial están encontrando cada vez más aplicaciones en diversos campos, desde las aulas hasta los concesionarios de automóviles e incluso en el descubrimiento de nuevos materiales. Es probable que el progreso se acelere constantemente. Una señal clara de esta aceleración provino de Apple con su reciente lanzamiento de Apple Intelligence. Como empresa, Apple tiene un historial de esperar para ingresar a un mercado hasta que haya suficiente madurez tecnológica y demanda. Esta noticia sugiere que la IA ha llegado a ese punto de inflexión. Apple Intelligence va más allá de otros anuncios de IA al prometer una integración profunda entre aplicaciones manteniendo el contexto para el usuario, creando una experiencia profundamente personalizada. Con el tiempo, Apple permitirá a los usuarios encadenar implícitamente varios comandos en una sola solicitud. Estos pueden ejecutarse en varias aplicaciones, pero aparecerán como un único resultado. Otra palabra para esto es «agentes». Durante el evento de lanzamiento de Apple Intelligence, el vicepresidente senior de ingeniería de software, Craig Federighi, describió un escenario para mostrar cómo funcionarán. Como informó Technology Review, “llega un correo electrónico retrasando una reunión de trabajo, pero su hija aparece en una obra de teatro esa noche. Su teléfono ahora puede encontrar el PDF con información sobre el rendimiento, predecir el tráfico local y avisarle si llegará a tiempo». Esta visión de agentes de IA realizando tareas complejas de varios pasos no es exclusiva de Apple. De hecho, representa un cambio más amplio en la industria de la IA hacia lo que algunos llaman la “era agencia”. La IA se está convirtiendo en un verdadero asistente personal. En los últimos meses ha habido un creciente debate en la industria sobre cómo ir más allá de los chatbots y entrar en el ámbito de los “agentes autónomos” que pueden realizar múltiples tareas vinculadas basándose en un solo mensaje. Más que simplemente responder preguntas y compartir información, esta nueva generación de sistemas utiliza LLM para completar acciones de varios pasos, desde desarrollar software hasta reservar vuelos. Según los informes, Microsoft, OpenAI y Google DeepMind están preparando agentes de IA diseñados para automatizar tareas de varios pasos más difíciles. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, describió la visión del agente como un «colega súper competente que sabe absolutamente todo sobre mi vida, cada correo electrónico, cada conversación que he tenido, pero no se siente como una extensión». En otras palabras, un verdadero asistente personal. Los agentes también atenderán aplicaciones en todos los usos empresariales. Lari Hämäläinen, socio principal de McKinsey, describe este avance como “entidades de software que pueden orquestar flujos de trabajo complejos, coordinar actividades entre múltiples agentes, aplicar lógica y evaluar respuestas. Estos agentes pueden ayudar a automatizar procesos en las organizaciones o ayudar a los trabajadores y clientes a medida que realizan procesos”. También están apareciendo empresas emergentes centradas en agentes empresariales, como Emergence, que acaba de salir del modo sigiloso. Según TechCrunch, la empresa afirma estar construyendo un sistema basado en agentes que puede realizar muchas de las tareas que normalmente realizan los trabajadores del conocimiento. El camino a seguir Con la llegada pendiente de los agentes de IA, nos uniremos aún más efectivamente al mundo siempre interconectado, tanto para uso personal como para el trabajo. De esta manera, dialogaremos e interactuaremos cada vez más con la inteligencia digital en todas partes. El camino hacia la AGI y la superinteligencia sigue envuelto en incertidumbre, y los expertos están divididos sobre su viabilidad y cronograma. Sin embargo, la rápida evolución de las tecnologías de IA es innegable y promete avances transformadores. A medida que las empresas y las personas navegan por este panorama que cambia rápidamente, el potencial para la innovación y la mejora impulsadas por la IA sigue siendo enorme. El viaje que tenemos por delante es tan apasionante como impredecible, y los límites entre la inteligencia humana y la artificial siguen difuminándose. Al trazar pasos proactivos ahora para invertir y participar en la IA, mejorar las habilidades de nuestra fuerza laboral y atender consideraciones éticas, las empresas y las personas pueden posicionarse para prosperar en el futuro impulsado por la IA. Gary Grossman es vicepresidente ejecutivo de práctica tecnológica en Edelman y líder global del Centro de Excelencia de IA de Edelman. DataDecisionMakers ¡Bienvenido a la comunidad VentureBeat! DataDecisionMakers es el lugar donde los expertos, incluidos los técnicos que trabajan con datos, pueden compartir conocimientos e innovación relacionados con los datos. 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