¿Qué es la Inteligencia Artificial, cómo funciona y cómo se entrena?

En los últimos seis meses, hemos sido testigos de un fenómeno cultural en constante crecimiento protagonizado por los chatbots, como el caso de ChatGPT, y los generadores de imágenes, como Midjourney.

Comprendiendo a la Inteligencia Artificial

No obstante, es importante destacar que la inteligencia artificial (IA) y los modelos de aprendizaje automatizado (machine learning) llevan ya un tiempo entre nosotros.

En este artículo nos aventuraremos más allá de los chatbots para explorar diversos tipos de IA y cómo esta tecnología ya se ha integrado en nuestras vidas.

¿Cuál es el proceso de aprendizaje de la IA?

El núcleo fundamental de todo aprendizaje automatizado reside en un procedimiento conocido como entrenamiento, que involucra suministrar una gran cantidad de datos a un programa informático, en ocasiones acompañados de etiquetas que describen la naturaleza de esos datos, y una serie de instrucciones.

Estas instrucciones pueden adoptar diversas formas, como, por ejemplo: “identifica todas las imágenes que contengan caras” o “clasifica estos sonidos”. Acto seguido, el programa buscará patrones dentro de los datos proporcionados con el objetivo de cumplir la tarea que se le ha encomendado.

Es probable que durante el proceso pueda requerir cierta asistencia, como por ejemplo recibir retroalimentación del tipo “esto no es una cara” o “estos dos sonidos son distintos”. Sin embargo, lo que el programa aprende a partir de los datos y las indicaciones se convierte en el modelo de IA, y sus habilidades quedan definidas por el material de entrenamiento.

¿Qué es un chatbot?

Imagínate un chatbot como un loro. Es un imitador capaz de repetir palabras que ha escuchado, con cierta comprensión de su contexto, pero sin llegar a entender completamente su significado. Los chatbots hacen algo similar, pero a un nivel mucho más avanzado.

Estos chatbots son un tipo de IA conocido como Grandes Modelos de Lenguaje (GML), los cuales son entrenados con vastos conjuntos de textos.

Un GML es capaz de analizar no solo palabras individuales, sino también oraciones completas, comparando el uso de palabras y frases en un pasaje con otros ejemplos de sus datos de entrenamiento.

Mediante miles de millones de comparaciones entre palabras y oraciones, puede leer una pregunta y generar una respuesta, funcionando de manera similar al texto predictivo en tu teléfono, pero a una escala mucho mayor.

Lo asombroso de los GML radica en su habilidad para aprender las reglas gramaticales y comprender el significado de las palabras por sí mismos, sin necesidad de asistencia humana.

¿Cómo genera la IA nuevas imágenes?

Imagina una ilustración de un camaleón con su patrón de piel resaltado. Recientemente, el reconocimiento de imágenes ha dado paso a modelos de IA que han adquirido la capacidad camaleónica de manipular patrones y colores.

Estos modelos de IA de generación de imágenes pueden transformar los patrones visuales que han aprendido de millones de fotografías y dibujos en imágenes completamente originales. Es posible solicitarle a la IA que cree una imagen fotográfica de algo que nunca ha ocurrido, como, por ejemplo, una persona caminando sobre la superficie de Marte.

O también puedes ejercer un control creativo sobre el estilo de la imagen, por ejemplo, solicitando: “crea un retrato del entrenador de la selección inglesa de fútbol, pero con el estilo artístico de Picasso”.

Transformando imágenes existentes en una completamente nueva

El proceso de generación de estas nuevas imágenes en las últimas IA comienza con una colección de píxeles coloreados de manera aleatoria.

La IA examina detalladamente estos puntos aleatorios, buscando pistas de patrones que haya aprendido durante su entrenamiento, patrones que luego emplea para dar forma a diversos objetos y elementos en la imagen final.

Estos patrones son refinados gradualmente mediante la adición de más capas de puntos, manteniendo aquellos que desarrollan el patrón deseado y descartando otros, hasta que finalmente emerge una imagen que se asemeja a lo que se le solicitó.

Si la IA genera simultáneamente patrones como “superficie de Marte”, “astronauta” y “caminar”, puede producir una imagen completamente nueva.

Debido a que la nueva imagen se construye a partir de capas de píxeles aleatorios, el resultado es algo que nunca ha existido antes, aunque se basa en los innumerables patrones que la IA ha aprendido a partir de las imágenes originales con las que fue entrenada.

No obstante, esto plantea un desafío en términos de derechos de autor y ética, ya que una IA puede generar obras de arte utilizando el arduo trabajo de artistas, diseñadores y fotógrafos reales.

¿Cómo logra la IA aprender por sí misma?

El aprendizaje supervisado es una técnica de entrenamiento poderosa, pero muchos de los avances más recientes en IA se han dado gracias al aprendizaje no supervisado. En términos sencillos, esto significa que mediante el uso de algoritmos complejos y vastos conjuntos de datos, la IA puede aprender sin necesitar ninguna guía humana.

ChatGPT es uno de los ejemplos más destacados de esto. La cantidad de texto disponible en internet y en libros digitalizados es tan inmensa que, a lo largo de varios meses, ChatGPT ha sido capaz de aprender a combinar palabras de manera elocuente por sí mismo, siendo luego afinado en sus respuestas con la ayuda de humanos.

ChatGPT ha llevado a cabo un minucioso análisis de la relación entre palabras para construir un vasto modelo estadístico que utiliza para realizar predicciones y generar nuevas oraciones.

Este proceso se sustenta en una enorme cantidad de poder computacional que permite a la IA memorizar un vasto número de palabras, ya sea de forma individual, en grupos, en oraciones e incluso en páginas enteras. Luego, la IA puede leer y comparar cómo se utilizan estas palabras una y otra vez en cuestión de segundos.

Los notables avances logrados por los modelos de aprendizaje profundo en el último año han dado lugar a una nueva ola de entusiasmo y preocupación en torno al potencial de la inteligencia artificial.

Las promesas y advertencias que alguna vez vimos en la ciencia ficción parecen haberse materializado silenciosamente, y nos encontramos viviendo en un mundo donde la IA comienza a desvelar sus asombrosas y, en ocasiones, inquietantes habilidades inhumanas.