BREVE GLOSARIO SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Ai Generativa

El tipo de inteligencia artificial en boga, que crea contenidos nuevos -ya sean textos imágenes o videos-, sin intervención humana, mediante algoritmos alimentados por billones de datos (fotos, libros, etc) introducidos en su entrenamiento. Es la tecnología detrás de Midjourney, ChatGPT, Dall-E y muchos otras.

Machine Learning

En uso desde hace varios años, el aprendizaje automático es una categoría muy amplia de elementos que, a la vez, es englobado por el concepto de AI. Como todo, posee un alto nivel de complejidad, pero se puede entender como el proceso que permite a un sistema tecnológico reconocer patrones, aprender sobre ellos y realizar predicciones basadas en datos.

Deep Learning

Una de las principales técnicas de aprendizaje automático. La información que ingresa pasa por múltiples «capas» de redes neuronales, generando un modelo no lineal muy complejo, más cercano al funcionamiento del cerebro humano. Es capaz de funcionar con una gigantesca cantidad de datos sin sufrir significativamente en su performance.

Deep Reinforcement Learning

Una técnica en la IA se entrenan mediante prueba y error. El humano puede encargarse de ofrecer la recompensa y guiar a la IA en el camino correcto. Se le ha utilizado para enseñar a jugar al ajedrez (Deep Blue), el go (AlphaGo) o, más recientemente, el Atari Breakout (DeepMind). También se utiliza mucho en la robótica.

Large Scale Language Models

Conocidos como LLM, estos modelos de redes neuronales han sido entrenados con una gran cantidad de datos buscando aprender y poder reproducir el lenguaje en el que se especializan. Los LLM (o LVM, si trabajan con imágenes) están detrás de los chatbots y tecnologías similares. Son la pieza clave del negocio de empresas como OpenAI, que vende paquetes de suscripción a potentes versioens de esta tecnología, cuyo precio varía según la cantidad de palabras que pueden producir.

El futuro del trabajo

En materia de trabajo, esta revolución se parece mucho a las anteriores: algunos trabajos desaparecerán y otros, que aún no imaginamos, serán creados por la presencia de la inteligencia artificial.

«La revolución industrial planteó un desafío para el trabajo. También lo hizo la pandemia. El trabajo ante toda revolución tecnológica debe adaptarse», comenta Lecumberry.

«La tecnología y los sistemas pueden solucionar cosas tediosas o trabajos hasta peligrosos. También hay que invertir en la reconversión laboral y en formaciones de calidad. Las carreras deben mantenerse y valerse de estas herramientas. Son ayudas que debemos aceptar».

Si bien el profesor advierte sobre lo significativo de los cambios que se avecinan -«estos son procesos que implican cambios sociales grandes, por ejemplo en materia de seguridad social»- no puede dejar de ser optimista sobre el futuro de la IA: «Estando en el área que estoy, no podría ser otra cosa», afirma.

Transformer

La T en Chat GPT. Un tipo de arquitectura que facilita la comprensión de lenguajes. El transformer le permite a la red neuronal aprender el contexto y el significado de una oración mediante el análisis de las relaciones de las palabras, que no son otra cosa que datos secuenciales. Transforma las oraciones en diferentes vectores -uno sobre la secuencia de palabras, otro sobre las posiciones de las mismasy luego pasa esta información a representaciones numéricas para que sean procesadas por la red.