IBM ha presentado su nueva plataforma de Inteligencia Artificial llamada WatsonX. Con esta innovadora herramienta, IBM aspira a convertirse en la vanguardia de la próxima generación de IA. WatsonX destaca por su capacidad para escalar proyectos y potenciar la IA generativa de una manera que supera con creces las capacidades actuales de ChatGPT y otros sistemas similares.
Desarrollo intensivo de IA
El desafío fundamental residía en el hecho de que, en general, los problemas abordados por la IA resultaron ser mucho más difíciles de lo inicialmente pensado (según lo expresado por Marvin Minsky). Por ejemplo, los sistemas expertos, que prometían emular el conocimiento de expertos humanos en diversos campos, tuvieron resultados relativamente modestos.
Del mismo modo, los programas de traducción entre idiomas se encontraron con la incapacidad del software “inteligente” para comprender comparaciones coloquiales y figuras retóricas, lo que resultaba en traducciones insatisfactorias. Fue precisamente Minsky quien en la década de 1970 le pidió a un estudiante de posgrado que desarrollara un programa de computadora capaz de describir el contenido de una fotografía como parte de su proyecto de verano.
Minsky mismo descubrió que esta tarea era mucho menos trivial de lo que había imaginado, y hasta el día de hoy, aproximadamente 50 años después de asignarla al estudiante, parece haberse resuelto solo de manera insatisfactoria. En la actualidad, contamos con numerosos sitios web que realizan tareas sorprendentes gracias a la IA moderna.
ChatGPT se ha convertido en un referente
Por ejemplo, son capaces de eliminar marcas de agua, resumir textos, redactar ensayos con una ortografía impecable e incluso programar en una variedad de lenguajes de programación. Hoy en día, ChatGPT puede escribir un ensayo sobre cualquier tema en 300 palabras, y existe otro sistema que reescribe el contenido generado por ChatGPT para evitar que los profesores detecten que fue creado por un sistema inteligente.
Por lo tanto, resulta muy interesante el anuncio de IBM sobre WatsonX, una nueva plataforma que combina la IA y la gestión de datos. Según IBM, se trata de un sistema de desarrollo de IA que ofrece acceso a modelos predefinidos de código abierto desarrollados por la propia IBM. Además, incluye un conjunto de herramientas para el control de proyectos de IA y una biblioteca de acceso a datos.
IBM aspira a convertirse en la próxima generación de la IA con su plataforma WatsonX, ya que permite escalar proyectos y potenciar la IA generativa de una manera mucho más poderosa que lo que actualmente ofrece ChatGPT, por ejemplo.
Para lograr esto, WatsonX utiliza herramientas especialmente diseñadas y es capaz de construir versiones altamente sofisticadas de IA utilizando conjuntos de datos propios, o afinar y ajustar modelos ya existentes. Una vez creados estos modelos, pueden ser presentados al público en general.
IBM se enfoca en tres productos
La plataforma WatsonX consta de tres productos principales:
- WatsonX Enterprise Studio: Se prevé que estará disponible a partir de julio de 2023. Esta herramienta permitirá entrenar, probar, ajustar y mejorar modelos de aprendizaje automático. La plataforma incluye una variedad de modelos fundamentales, así como herramientas de entrenamiento y ajuste. La biblioteca de IBM abarca modelos basados en datos empresariales y entrenados en lenguaje natural, código, series de tiempo, datos tabulares, datos geoespaciales y fenómenos tecnológicos. El conjunto inicial de modelos fundamentales incluye algunos capaces de generar código de programación utilizando una interfaz de lenguaje natural.Además, se aprovechan las bibliotecas de código abierto proporcionadas por Hugging Face, ofreciendo miles de modelos y conjuntos de datos abiertos.
- Arquitectura abierta y formatos de código y datos: La suite proporciona una arquitectura abierta que permite realizar consultas y compartir tanto código como datos de manera accesible.
- Kit de IA para análisis de flujo de trabajo: Se espera que este kit esté disponible en un par de meses. Su objetivo es analizar los flujos de trabajo relacionados con la IA, brindando herramientas y recursos adicionales para mejorar la eficiencia y efectividad de los procesos de inteligencia artificial.
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