Inteligencia Artificial General
El panorama en evolución de la IA generativa: una encuesta sobre la combinación de expertos, la multimodalidad y la búsqueda de AGI
El campo de la inteligencia artificial (IA) ha experimentado un enorme crecimiento en 2023. La IA generativa, que se centra en la creación de contenido realista como imágenes, audio, vídeo y texto, ha estado a la vanguardia de estos avances. Modelos como DALL-E 3, Stable Diffusion y ChatGPT han demostrado nuevas capacidades creativas, pero también han generado preocupaciones en torno a la ética, los prejuicios y el mal uso.
A medida que la IA generativa continúa evolucionando a un ritmo acelerado, la combinación de expertos (MdE), el aprendizaje multimodal y las aspiraciones hacia la inteligencia artificial general (IAG) parecen estar configurando las próximas fronteras de la investigación y las aplicaciones. Este artículo ofrecerá un estudio exhaustivo del estado actual y la trayectoria futura de la IA generativa, analizando cómo innovaciones como Gemini de Google y proyectos anticipados como Q* de OpenAI están transformando el panorama. Examinará las implicaciones reales en los ámbitos de la salud, las finanzas, la educación y otros, a la vez que planteará los desafíos emergentes en torno a la calidad de la investigación y la alineación de la IA con los valores humanos.
El lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022 despertó un renovado entusiasmo y preocupación en torno a la IA, desde su impresionante dominio del lenguaje natural hasta su potencial para difundir desinformación. Mientras tanto, el nuevo modelo Gemini de Google demuestra una capacidad conversacional sustancialmente mejorada en comparación con predecesores como LaMDA, gracias a avances como la atención de picos y losas. Se rumorea que proyectos como Q* de OpenAI podrían combinar la IA conversacional con el aprendizaje por refuerzo.
Estas innovaciones señalan un cambio de prioridad hacia modelos generativos multimodales y versátiles. La competencia también continúa aumentando entre empresas como Google, Meta, Anthropic y Cohere que compiten por traspasar los límites en el desarrollo responsable de la IA.
La evolución de la investigación en IA
A medida que las capacidades han aumentado, las tendencias y prioridades de investigación también han cambiado, a menudo en correspondencia con hitos tecnológicos. El auge del aprendizaje profundo reavivó el interés en las redes neuronales, mientras que el procesamiento del lenguaje natural surgió con los modelos de nivel ChatGPT. Mientras tanto, la atención a la ética persiste como una prioridad constante en medio de rápidos avances.
Los repositorios de preimpresiones como arXiv también han experimentado un crecimiento exponencial en los envíos de IA, lo que permite una difusión más rápida pero reduce la revisión por pares y aumenta el riesgo de errores o sesgos no controlados. La interacción entre la investigación y el impacto en el mundo real sigue siendo compleja y requiere esfuerzos más coordinados para dirigir el progreso.
MoE y sistemas multimodales: la próxima ola de IA generativa
Para permitir una IA más versátil y sofisticada en diversas aplicaciones, dos enfoques que están ganando importancia son las combinaciones de expertos (MoE) y el aprendizaje multimodal.
Las arquitecturas MoE combinan múltiples "expertos" especializados en redes neuronales, optimizados para diferentes tareas o tipos de datos. Gemini de Google utiliza MoE para dominar tanto las conversaciones extensas como la respuesta a preguntas concisas. MoE permite gestionar una gama más amplia de entradas sin aumentar el tamaño del modelo.
Los sistemas multimodales como Gemini de Google están marcando nuevos hitos al procesar diversas modalidades más allá del texto. Sin embargo, para aprovechar el potencial de la IA multimodal es necesario superar importantes obstáculos técnicos y desafíos éticos.
Géminis: redefiniendo los puntos de referencia en multimodalidad
Gemini es una IA conversacional multimodal, diseñada para comprender las conexiones entre texto, imágenes, audio y video. Su estructura de codificador dual, atención multimodal y decodificación multimodal permiten una comprensión contextual sofisticada. Se cree que Gemini supera a los sistemas de codificador único al asociar conceptos de texto con regiones visuales. Al integrar conocimiento estructurado y capacitación especializada, Gemini supera a sus predecesores como GPT-3 y GPT-4 en:
- Amplitud de modalidades manejadas, incluyendo audio y video.
- Rendimiento en puntos de referencia como la comprensión masiva del lenguaje multitarea
- Generación de código en lenguajes de programación.
- Escalabilidad a través de versiones personalizadas como Gemini Ultra y Nano
- Transparencia a través de justificaciones de los resultados.
Obstáculos técnicos en sistemas multimodales
Para lograr una IA multimodal robusta es necesario resolver problemas de diversidad, escalabilidad, evaluación e interpretabilidad de los datos. Los conjuntos de datos desequilibrados y las inconsistencias en las anotaciones generan sesgos. El procesamiento de múltiples flujos de datos sobrecarga los recursos computacionales, lo que exige arquitecturas de modelos optimizadas. Se requieren avances en los mecanismos de atención y algoritmos para integrar entradas multimodales contradictorias. Persisten los problemas de escalabilidad debido a la gran sobrecarga computacional. Es crucial perfeccionar las métricas de evaluación mediante benchmarks exhaustivos. Aumentar la confianza del usuario mediante una IA explicable también sigue siendo vital. Abordar estos obstáculos técnicos será clave para liberar las capacidades de la IA multimodal.
Las técnicas de aprendizaje avanzadas, como el aprendizaje autosupervisado, el metaaprendizaje y el ajuste, están a la vanguardia de la investigación de la IA y mejoran la autonomía, la eficiencia y la versatilidad de los modelos de IA.
Aprendizaje autosupervisado: autonomía en la formación de modelos
El aprendizaje autosupervisado se centra en el entrenamiento autónomo de modelos utilizando datos sin etiquetar, lo que reduce el etiquetado manual y los sesgos del modelo. Incorpora modelos generativos como autocodificadores y GAN para el aprendizaje de la distribución de datos y la reconstrucción de entradas, y utiliza métodos contrastivos como SimCLR y MoCo para diferenciar entre pares de muestras positivos y negativos. Las estrategias de autopredicción, inspiradas en el PLN y mejoradas por los recientes Vision Transformers, desempeñan un papel fundamental en el aprendizaje autosupervisado, demostrando su potencial para impulsar las capacidades de entrenamiento autónomo de la IA.
Meta-aprendizaje
El metaaprendizaje, o «aprender a aprender», se centra en dotar a los modelos de IA de la capacidad de adaptarse rápidamente a nuevas tareas utilizando muestras de datos limitadas. Esta técnica es crucial en situaciones con disponibilidad limitada de datos, ya que garantiza que los modelos puedan adaptarse rápidamente y funcionar en diversas tareas. Hace hincapié en la generalización de pocos intentos, lo que permite a la IA gestionar una amplia gama de tareas con datos mínimos, lo que subraya su importancia para el desarrollo de sistemas de IA versátiles y adaptables.
Ajuste fino: personalización de la IA para necesidades específicas
El ajuste implica adaptar modelos previamente entrenados a dominios específicos o preferencias de usuario. Sus dos enfoques principales incluyen el ajuste fino de un extremo a otro, que ajusta todos los pesos del codificador y el clasificador, y el ajuste fino de extracción de características, donde los pesos del codificador se congelan para la clasificación posterior. Esta técnica garantiza que los modelos generativos se adapten eficazmente a las necesidades específicas del usuario o a los requisitos del dominio, mejorando su aplicabilidad en diversos contextos.
Alineación del valor humano: armonizar la IA con la ética
La alineación de los valores humanos se concentra en alinear los modelos de IA con la ética y los valores humanos, garantizando que sus decisiones reflejen las normas sociales y los estándares éticos. Este aspecto es crucial en escenarios donde la IA interactúa estrechamente con los humanos, como en la atención médica y los asistentes personales, para garantizar que los sistemas de IA tomen decisiones que sean ética y socialmente responsables.
Desarrollo AGI
AGI se centra en desarrollar IA con capacidad de comprensión holística y razonamiento complejo, alineándose con las capacidades cognitivas humanas. Esta aspiración a largo plazo traspasa continuamente los límites de la investigación y el desarrollo de la IA. AGI Safety and Containment aborda los riesgos potenciales asociados con los sistemas avanzados de IA, enfatizando la necesidad de protocolos de seguridad rigurosos y una alineación ética con los valores humanos y las normas sociales.
El innovador Ministerio de Educación
La arquitectura del modelo Mixture of Experts (MoE) representa un avance significativo en los modelos de lenguaje basados en transformadores, ofreciendo escalabilidad y eficiencia incomparables. Los modelos MoE, como Switch Transformer y Mixtral, están redefiniendo rápidamente la escala y el rendimiento del modelo en diversas tareas lingüísticas.
Concepto principal
Los modelos MoE utilizan una arquitectura basada en la dispersión con múltiples redes expertas y un mecanismo de activación entrenable, optimizando los recursos computacionales y adaptándose a la complejidad de las tareas. Demuestran ventajas sustanciales en la velocidad previa al entrenamiento, pero enfrentan desafíos en el ajuste y requieren una memoria considerable para la inferencia.
Los modelos MoE son conocidos por su velocidad superior de preentrenamiento, con innovaciones como DeepSpeed-MoE que optimizan la inferencia para lograr una mejor latencia y rentabilidad. Los avances recientes han abordado eficazmente el cuello de botella de la comunicación entre todos, mejorando la capacitación y la eficiencia de la inferencia.
Ensamblando los componentes básicos de la inteligencia artificial general
AGI representa la posibilidad hipotética de que la IA iguale o supere la inteligencia humana en cualquier dominio. Si bien la IA moderna sobresale en tareas específicas, la AGI sigue siendo lejana y controvertida dados sus riesgos potenciales.
Sin embargo, los avances graduales en áreas como el aprendizaje por transferencia, el entrenamiento multitarea, la capacidad conversacional y la abstracción se acercan cada vez más a la ambiciosa visión de la IA general. El proyecto especulativo Q* de OpenAI busca integrar el aprendizaje por refuerzo en los LLM como un paso más.
Límites éticos y riesgos de manipular modelos de IA
Los jailbreaks permiten a los atacantes eludir los límites éticos establecidos durante el proceso de ajuste de la IA. Esto genera contenido dañino, como desinformación, incitación al odio, correos electrónicos de phishing y código malicioso, lo que supone riesgos para las personas, las organizaciones y la sociedad en general. Por ejemplo, un modelo jailbreak podría producir contenido que promueva narrativas divisivas o apoye actividades cibercriminales. (Más información)
Si bien aún no se han reportado ciberataques con jailbreaking, existen múltiples pruebas de concepto de jailbreaking disponibles en línea y a la venta en la dark web. Estas herramientas proporcionan indicaciones diseñadas para manipular modelos de IA como ChatGPT, lo que podría permitir a los hackers filtrar información confidencial a través de chatbots empresariales. La proliferación de estas herramientas en plataformas como foros de ciberdelincuencia resalta la urgencia de abordar esta amenaza.Leer más)
Mitigar los riesgos de fuga
Para contrarrestar estas amenazas, es necesario un enfoque multifacético:
- Ajuste robusto: La inclusión de datos diversos en el proceso de ajuste mejora la resistencia del modelo a la manipulación adversa.
- Entrenamiento Adversario:El entrenamiento con ejemplos adversarios mejora la capacidad del modelo para reconocer y resistir entradas manipuladas.
- Evaluación periódica: El seguimiento continuo de los resultados ayuda a detectar desviaciones de las directrices éticas.
- Supervisión humana: Involucrar a revisores humanos añade una capa adicional de seguridad.
Amenazas impulsadas por la IA: la explotación de las alucinaciones
Las alucinaciones de IA, en las que los modelos generan resultados que no se basan en sus datos de entrenamiento, pueden convertirse en armas. Por ejemplo, los atacantes manipularon ChatGPT para recomendar paquetes inexistentes, lo que provocó la propagación de software malicioso. Esto pone de relieve la necesidad de una vigilancia continua y de contramedidas sólidas contra dicha explotación. (Explore más)
Si bien la ética de perseguir la AGI sigue siendo complicada, su aspiración continúa influyendo en las direcciones de la investigación de la IA generativa, ya sea que los modelos actuales parezcan peldaños o desvíos en el camino hacia la IA a nivel humano.
