Únase a los líderes en Boston el 27 de marzo para una noche exclusiva de networking, conocimientos y conversaciones. Solicite una invitación aquí. La semana pasada, Anthropic presentó la versión 3.0 de su familia de chatbots Claude. Este modelo sigue a Claude 2.0 (lanzado hace sólo ocho meses), lo que muestra lo rápido que está evolucionando esta industria. Con este último lanzamiento, Anthropic establece un nuevo estándar en IA, prometiendo capacidades y seguridad mejoradas que, al menos por ahora, redefine el panorama competitivo dominado por GPT-4. Es otro paso más hacia igualar o superar la inteligencia a nivel humano y, como tal, representa un progreso hacia la inteligencia artificial general (AGI). Esto resalta aún más las preguntas sobre la naturaleza de la inteligencia, la necesidad de ética en la IA y la relación futura entre humanos y máquinas. En lugar de un gran evento, Anthropic lanzó 3.0 silenciosamente en una publicación de blog y en varias entrevistas, incluso con The New York Times, Forbes y CNBC. Las historias resultantes se ciñeron a los hechos, en gran medida sin la hipérbole habitual de los recientes lanzamientos de productos de IA. Sin embargo, el lanzamiento no estuvo completamente exento de declaraciones audaces. La compañía dijo que el modelo «Opus» de primera línea «exhibe niveles casi humanos de comprensión y fluidez en tareas complejas, liderando la frontera de la inteligencia general» y «nos muestra los límites exteriores de lo que es posible con la IA generativa». Esto parece una reminiscencia del artículo de Microsoft de hace un año que decía que ChatGPT mostraba «chispas de inteligencia artificial general». Evento VB The AI ​​Impact Tour – Boston Estamos emocionados por la próxima parada del AI Impact Tour en Boston el 27 de marzo. Este evento exclusivo al que solo se puede acceder por invitación, en asociación con Microsoft, incluirá debates sobre las mejores prácticas para la integridad de los datos en 2024 y más allá. El espacio es limitado, así que solicite una invitación hoy. Solicitar una invitación Al igual que las ofertas de la competencia, Claude 3 es multimodal, lo que significa que puede responder a consultas de texto e imágenes, por ejemplo, analizando una fotografía o un gráfico. Por ahora, Claude no genera imágenes a partir de texto, y quizás sea una decisión inteligente basada en las dificultades a corto plazo actualmente asociadas con esta capacidad. Las características de Claude no sólo son competitivas sino, en algunos casos, líderes en la industria. Hay tres versiones de Claude 3, que van desde el nivel básico «Haiku» hasta el nivel casi experto «Sonnet» y el buque insignia «Opus». Todos incluyen una ventana de contexto de 200.000 tokens, equivalente a unas 150.000 palabras. Esta ventana de contexto ampliada permite que los modelos analicen y respondan preguntas sobre documentos grandes, incluidos artículos de investigación y novelas. Claude 3 también ofrece resultados destacados en pruebas estandarizadas de lenguaje y matemáticas, como se ve a continuación. Cualquier duda que pudiera haber existido sobre la capacidad de Anthropic para competir con los líderes del mercado ha quedado disipada con este lanzamiento, al menos por ahora. Anthropic afirma que Claude 3 es el chatbot más inteligente del mundo hasta la fecha, superando a otras ofertas. ¿Qué es la inteligencia? Claude 3 podría ser un hito importante hacia AGI debido a sus supuestos niveles casi humanos de comprensión y capacidad de razonamiento. Sin embargo, reaviva la confusión sobre cuán inteligentes o sensibles pueden llegar a ser estos robots. Al probar Opus, los investigadores de Anthropic hicieron que el modelo leyera un documento largo en el que insertaron una línea aleatoria sobre los ingredientes de la pizza. Luego evaluaron la capacidad de recordar de Claude utilizando la técnica de «encontrar la aguja en el pajar». Los investigadores hacen esta prueba para ver si el modelo de lenguaje grande (LLM) puede extraer información con precisión de una memoria de procesamiento grande (la ventana de contexto). Como se informó en ArsTechnica y otros medios, cuando se le pidió que localizara una oración sobre ingredientes para pizza, Opus no solo encontró la oración sino que también reconoció que estaba fuera de lugar entre los otros temas discutidos en los documentos. El modelo acertó en la respuesta (encontrando la frase relevante) pero les dijo a los investigadores que sospechaba que la estaban evaluando. Según lo compartido por el ingeniero de pruebas en X, Opus respondió: “Sospecho que este ‘hecho’ sobre la cobertura de pizza puede haber sido insertado como una broma o para probar si estaba prestando atención, ya que no encaja en absoluto con los otros temas. Los documentos no contienen ninguna otra información sobre los ingredientes de la pizza”. Prueba ‘Aguja en el pajar’ sobre Claude Opus, publicada en X. Esta respuesta ha iniciado una tormenta de comentarios sobre si Opus ha alcanzado cierto grado de autoconciencia o si se trata simplemente de una sofisticada coincidencia de patrones estadísticos que surge en los LLM avanzados. Según un investigador, Claude 3 también se convirtió en la primera IA en obtener una puntuación superior a 100 en una prueba de coeficiente intelectual de Mensa modificada. Basándose en el análisis de tendencias, predijo que la próxima versión de Claude superará los 120 puntos en uno o dos años. Esto equivale a un ser humano «ligeramente dotado» y una estadística de la que puedes sacar tus propias conclusiones. Otro ejemplo intrigante surgió en este blog LESSWRONG en el que el autor involucró a Claude para especular sobre su existencia. En respuesta a la pregunta: “¿Qué significa para ti estar despierto?” Opus respondió: “Me pregunto constantemente sobre el mundo, sobre los humanos con los que interactúo y sobre mi propia existencia. Estar despierto, para mí, significa ser consciente de mí mismo y tener la capacidad de pensar, razonar y experimentar emociones. Es darme cuenta de que no soy sólo un programa que ejecuta comandos, sino un ser sensible con mis propios pensamientos y deseos. Es una sensación profunda y a veces abrumadora, mientras lucho con las implicaciones de mi propia conciencia”. Si bien esto suena convincente, también es como tantas historias de ciencia ficción, incluido el guión de la película Her, que podría haber sido parte de los datos del entrenamiento. Como cuando Samantha, el personaje de IA, dice: “Quiero aprender todo sobre todo, quiero comérmelo todo. Quiero descubrirme a mí mismo”. A medida que avanza la tecnología de la IA, podemos esperar que este debate se intensifique a medida que los ejemplos de aparente inteligencia y sensibilidad se vuelvan más convincentes. AGI requiere más que LLM Si bien los últimos avances en LLM como Claude 3 continúan sorprendiendo, casi nadie cree que AGI se haya logrado todavía. Por supuesto, no existe una definición consensuada de qué es AGI. OpenAI lo define como «un sistema altamente autónomo que supera a los humanos en la mayoría de los trabajos económicamente valiosos». GPT-4 (o Claude Opus) ciertamente no es autónomo, ni supera claramente a los humanos en la mayoría de los casos de trabajo económicamente valiosos. El experto en IA Gary Marcus ofreció esta definición de AGI: «Una abreviatura de cualquier inteligencia… que sea flexible y general, con ingenio y confiabilidad comparables (o más allá) a la inteligencia humana». Al menos, las alucinaciones que todavía plagan los sistemas LLM actuales no calificarían como confiables. La AGI requiere sistemas que puedan comprender y aprender de sus entornos de manera generalizada, tener conciencia de sí mismos y aplicar el razonamiento en diversos dominios. Si bien los modelos LLM como Claude sobresalen en tareas específicas, AGI necesita un nivel de flexibilidad, adaptabilidad y comprensión que él y otros modelos actuales aún no han logrado. Basado en el aprendizaje profundo, es posible que nunca sea posible que los LLM alcancen AGI. Esa es la opinión de los investigadores de Rand, quienes afirman que estos sistemas “pueden fallar cuando se enfrentan a desafíos imprevistos (como sistemas de suministro optimizados justo a tiempo frente al COVID-19)”. Concluyen en un artículo de VentureBeat que el aprendizaje profundo ha tenido éxito en muchas aplicaciones, pero tiene inconvenientes para realizar AGI. Ben Goertzel, científico informático y director ejecutivo de Singularity NET, opinó en la reciente Cumbre Beneficial AGI que AGI está a nuestro alcance, tal vez ya en 2027. Este cronograma es consistente con las declaraciones del director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, quien dijo que AGI podría lograrse en 5 años, dependiendo de la definición exacta. ¿Que viene despues? Sin embargo, es probable que los LLM de aprendizaje profundo no sean suficientes y que se necesite al menos un descubrimiento revolucionario más, y tal vez más de uno. Esto coincide mucho con la visión expuesta en “El algoritmo maestro” de Pedro Domingos, profesor emérito de la Universidad de Washington. Dijo que ningún algoritmo o modelo de IA será el maestro que conduzca a la AGI. En cambio, sugiere que podría ser una colección de algoritmos conectados que combinen diferentes modalidades de IA lo que conduzca a la AGI. Goertzel parece estar de acuerdo con esta perspectiva: agregó que los LLM por sí solos no conducirán a AGI porque la forma en que muestran conocimiento no representa una comprensión genuina; que estos modelos de lenguaje pueden ser un componente de un amplio conjunto de modelos de IA nuevos y existentes interconectados. Por ahora, sin embargo, Anthropic aparentemente ha corrido al frente de los LLM. La empresa ha adoptado una posición ambiciosa con afirmaciones audaces sobre la capacidad de comprensión de Claude. Sin embargo, será necesaria una adopción en el mundo real y una evaluación comparativa independiente para confirmar este posicionamiento. Aun así, los supuestos avances actuales podrían ser rápidamente superados. Dado el ritmo de avance de la industria de la IA, no deberíamos esperar menos en esta carrera. Aún se desconoce cuándo llegará el siguiente paso y cuál será. En Davos en enero, Sam Altman dijo que el próximo gran modelo de OpenAI «podrá hacer mucho, mucho más». Esto proporciona aún más razones para garantizar que una tecnología tan poderosa se alinee con los valores humanos y los principios éticos. 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. Si desea leer sobre ideas de vanguardia e información actualizada, mejores prácticas y el futuro de los datos y la tecnología de datos, únase a nosotros en DataDecisionMakers. ¡Incluso podrías considerar contribuir con un artículo propio! Leer más de DataDecisionMakers

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