Grandes modelos de acción (LAM): la próxima frontera en la interacción impulsada por IA

Hace casi un año, Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind, previsto que la era de IA generativa Pronto daría paso a algo más interactivo: sistemas capaces de realizar tareas interactuando con aplicaciones de software y recursos humanos. Hoy, estamos empezando a ver que esta visión toma forma con el desarrollo de IA de conejoEl nuevo sistema operativo impulsado por IA, R1. Este sistema ha demostrado una capacidad impresionante para monitorear e imitar las interacciones humanas con las aplicaciones. En el corazón de R1 se encuentra el Modelo de acción grande (LAM), un asistente avanzado de IA experto en comprender las intenciones de los usuarios y ejecutar tareas en su nombre. Aunque anteriormente se conocía con otros términos como IA interactiva y Modelo agente grande, el concepto de LAM está ganando impulso como una innovación fundamental en las interacciones impulsadas por la IA. Este artículo explora los detalles de los LAM y en qué se diferencian de los tradicionales.Grandes modelos de lenguaje. (LLM), presenta el sistema R1 de Rabbit AI y analiza cómo Apple avanza hacia un enfoque similar al LAM. También analiza los usos potenciales de los LAM y los desafíos que enfrentan.

Comprensión de los modelos agentes o de acción grande (LAM)

Un LAM es un agente de IA avanzado diseñado para captar las intenciones humanas y ejecutar objetivos específicos. Estos modelos destacan por comprender las necesidades humanas, planificar tareas complejas e interactuar con varios modelos, aplicaciones o personas para llevar a cabo sus planes. Los LAM van más allá de simples tareas de IA como generar respuestas o imágenes; Son sistemas completos diseñados para manejar actividades complejas como la planificación de viajes, la programación de citas y la gestión de correos electrónicos. Por ejemplo, en la planificación de viajes, un LAM se coordinaría con una aplicación meteorológica para obtener pronósticos, interactuaría con los servicios de reserva de vuelos para encontrar vuelos apropiados y colaboraría con los sistemas de reserva de hoteles para asegurar el alojamiento. A diferencia de muchos modelos de IA tradicionales que dependen únicamente de redes neuronales, los LAM utilizan un enfoque híbrido que combina programación neurosimbólica. Esta integración de programación simbólica ayuda en el razonamiento lógico y la planificación, mientras que las redes neuronales contribuyen al reconocimiento de patrones sensoriales complejos. Esta combinación permite a los LAM abordar un amplio espectro de tareas, lo que las marca como un desarrollo matizado en las interacciones impulsadas por la IA.

Comparación de LAM con LLM

A diferencia de los LAM, los LLM son agentes de inteligencia artificial que se destacan en la interpretación de indicaciones de los usuarios y en la generación de respuestas basadas en texto, asistiendo principalmente con tareas que involucran el procesamiento del lenguaje. Sin embargo, su alcance generalmente se limita a actividades relacionadas con el texto. Por otro lado, los LAM amplían las capacidades de la IA más allá del lenguaje, permitiéndoles realizar acciones complejas para lograr objetivos específicos. Por ejemplo, mientras que un LLM puede redactar efectivamente un correo electrónico basándose en las instrucciones del usuario, un LAM va más allá no solo redactando sino también comprendiendo el contexto, decidiendo la respuesta adecuada y gestionando la entrega del correo electrónico.

Además, los LLM suelen estar diseñados para predecir el siguiente token en una secuencia de texto y ejecutar instrucciones escritas. Por el contrario, los LAM están equipados no sólo con la comprensión del lenguaje sino también con la capacidad de interactuar con diversas aplicaciones y sistemas del mundo real, como los dispositivos IoT. Pueden realizar acciones físicas, controlar dispositivos y gestionar tareas que requieren interactuar con el entorno externo, como concertar citas o hacer reservas. Esta integración de habilidades lingüísticas con ejecución práctica permite a los LAM operar en escenarios más diversos que los LLM.

LAM en acción: el Rabbit R1

La Conejo R1 es un excelente ejemplo de LAM en uso práctico. Este dispositivo impulsado por IA puede administrar múltiples aplicaciones a través de una única interfaz fácil de usar. Equipado con una pantalla táctil de 2.88 pulgadas, una cámara giratoria y una rueda de desplazamiento, el R1 está alojado en un chasis elegante y redondeado diseñado en colaboración con Teenage Engineering. Funciona con un procesador MediaTek de 2.3 GHz, reforzado por 4 GB de memoria y 128 GB de almacenamiento.

En el corazón del R1 se encuentra su LAM, que supervisa de manera inteligente las funcionalidades de la aplicación y simplifica tareas complejas como controlar la música, reservar transporte, ordenar alimentos y enviar mensajes, todo desde un único punto de interacción. De esta manera, R1 elimina la molestia de cambiar entre múltiples aplicaciones o múltiples inicios de sesión para realizar estas tareas.

El LAM del R1 se entrenó inicialmente observando las interacciones humanas con aplicaciones populares como Spotify y Uber. Esta capacitación ha permitido a LAM navegar por interfaces de usuario, reconocer íconos y procesar transacciones. Esta amplia formación permite que el R1 se adapte con fluidez a prácticamente cualquier aplicación. Además, un modo de entrenamiento especial permite a los usuarios introducir y automatizar nuevas tareas, ampliando continuamente la gama de capacidades del R1 y convirtiéndolo en una herramienta dinámica en el ámbito de las interacciones impulsadas por la IA.

Los avances de Apple hacia capacidades inspiradas en LAM en Siri

El equipo de investigación de IA de Apple compartió recientemente información sobre sus esfuerzos para mejorar las capacidades de Siri a través de una nueva iniciativa, similar a las de los LAM. La iniciativa, descrita en un artículo de investigación sobre Resolución de referencia como modelado de lenguaje (ReALM), tiene como objetivo mejorar la capacidad de Siri para comprender el contexto conversacional, procesar contenido visual en la pantalla y detectar actividades ambientales. El enfoque adoptado por ReALM en el manejo de entradas de la interfaz de usuario (UI) establece paralelismos con las funcionalidades observadas en el R1 de Rabbit AI, lo que muestra la intención de Apple de mejorar la comprensión de Siri de las interacciones del usuario.

Este desarrollo Indica que Apple está considerando la adopción de tecnologías LAM para perfeccionar la forma en que los usuarios interactúan con sus dispositivos. Aunque no hay anuncios explícitos sobre la implementación de ReALM, el potencial para mejorar significativamente la interacción de Siri con las aplicaciones sugiere avances prometedores para hacer que el asistente sea más intuitivo y receptivo.

Aplicaciones potenciales de los LAM

Los LAM tienen el potencial de ampliar su impacto mucho más allá de mejorar las interacciones entre usuarios y dispositivos; podrían proporcionar beneficios significativos en múltiples industrias.   

• Servicios al cliente: Los LAM pueden mejorar el servicio al cliente al manejar consultas y quejas de forma independiente a través de diferentes canales. Estos modelos pueden procesar consultas utilizando lenguaje natural, automatizar resoluciones y gestionar la programación, brindando un servicio personalizado basado en el historial del cliente para mejorar la satisfacción.
• Cuidado de la salud: En el sector sanitario, los LAM pueden ayudar a gestionar la atención al paciente organizando citas, gestionando recetas y facilitando la comunicación entre servicios. También son útiles para el monitoreo remoto, la interpretación de datos médicos y alertar al personal en emergencias, lo que es particularmente beneficioso para la gestión de la atención crónica y de personas mayores.
• Finanzas: Los LAM pueden ofrecer asesoramiento financiero personalizado y gestionar tareas como el equilibrio de cartera y sugerencias de inversión. También pueden monitorear transacciones para detectar y prevenir fraudes, integrándose perfectamente con los sistemas bancarios para abordar rápidamente actividades sospechosas.

Desafíos de los LAM

A pesar de su importante potencial, los LAM enfrentan varios desafíos que es necesario abordar.

• Privacidad y seguridad de datos: Dado el amplio acceso a la información personal y sensible que los LAM necesitan para funcionar, garantizar la privacidad y la seguridad de los datos es un desafío importante. Los LAM interactúan con datos personales a través de múltiples aplicaciones y plataformas, lo que genera preocupaciones sobre el manejo, almacenamiento y procesamiento seguro de esta información.
• Preocupaciones éticas y regulatorias: A medida que los LAM asumen roles más autónomos en la toma de decisiones y la interacción con entornos humanos, las consideraciones éticas se vuelven cada vez más importantes. Las cuestiones sobre la responsabilidad, la transparencia y el alcance de la toma de decisiones delegadas a las máquinas son fundamentales. Además, puede haber desafíos regulatorios en la implementación de sistemas de inteligencia artificial tan avanzados en diversas industrias.
• Complejidad de la Integración: Los LAM requieren integración con una variedad de sistemas de software y hardware para realizar tareas de manera efectiva. Esta integración es compleja y puede resultar difícil de gestionar, especialmente cuando se coordinan acciones entre diferentes plataformas y servicios, como reservar vuelos, alojamiento y otros detalles logísticos en tiempo real.
• Escalabilidad y Adaptabilidad: Si bien los LAM están diseñados para adaptarse a una amplia gama de escenarios y aplicaciones, ampliar estas soluciones para manejar diversos entornos del mundo real de manera consistente y eficiente sigue siendo un desafío. Garantizar que los LAM puedan adaptarse a las condiciones cambiantes y mantener el rendimiento en diferentes tareas y necesidades de los usuarios es crucial para su éxito a largo plazo.

Lo más importante es...

Los grandes modelos de acción (LAM) están surgiendo como una innovación significativa en IA, que influye no solo en las interacciones de los dispositivos sino también en aplicaciones industriales más amplias. Demostrado por el R1 de Rabbit AI y explorado en los avances de Apple con Siri, los LAM están preparando el escenario para sistemas de IA más interactivos e intuitivos. Estos modelos están preparados para mejorar la eficiencia y la personalización en sectores como el servicio al cliente, la atención sanitaria y las finanzas.

Sin embargo, la implementación de LAM conlleva desafíos, que incluyen preocupaciones sobre la privacidad de los datos, cuestiones éticas, complejidades de integración y escalabilidad. Abordar estos problemas es esencial a medida que avanzamos hacia una adopción más amplia de tecnologías LAM, con el objetivo de aprovechar sus capacidades de manera responsable y efectiva. A medida que los LAM continúan desarrollándose, su potencial para transformar las interacciones digitales sigue siendo sustancial, lo que subraya su importancia en el panorama futuro de la IA.