¿Qué puede decirnos ChatGPT sobre la evolución de la inteligencia artificial?

En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha suscitado sueños de una transformación masiva en la industria tecnológica y una profunda ansiedad en torno a sus posibles ramificaciones. Elon Musk, una voz líder en la industria tecnológica, ha demostrado esta dualidad. Simultáneamente, promete un mundo de autos autónomos alimentados por IA mientras advirtiéndonos de los riesgos asociados con la IA, incluso pidiendo una pausa en el desarrollo de la IA. Esto es especialmente irónico considerando que Musk fue uno de los primeros inversores en OpenAI, fundada en 2015.

Uno de los desarrollos más emocionantes y preocupantes de la ola actual de investigación de IA es la IA autónoma. Los sistemas autónomos de IA pueden realizar tareas, tomar decisiones y adaptarse a nuevas situaciones por sí mismos, sin supervisión humana continua ni programación tarea por tarea. Uno de los ejemplos más conocidos en este momento es ChatGPT, un gran hito en la evolución de la inteligencia artificial. Veamos cómo surgió ChatGPT, hacia dónde se dirige y qué puede decirnos la tecnología sobre el futuro de la IA.

Construyendo hacia la IA autónoma

La historia de la inteligencia artificial es cautivadora de progreso y colaboración entre disciplinas. Comenzó a principios del siglo XX con los esfuerzos pioneros de Santiago Ramón y Cajal, un neurocientífico que utilizó su conocimiento del cerebro humano para crear el concepto de redes neuronales, piedra angular de la IA moderna. Las redes neuronales son sistemas informáticos que emulan la estructura del cerebro y el sistema nervioso humanos para producir inteligencia basada en máquinas. Algún tiempo después, Alan Turing estaba ocupado desarrollando la computadora moderna y proponiendo la Prueba de Turing, un medio para evaluar si una máquina podía mostrar un comportamiento inteligente similar al humano. Estos avances estimularon una ola de interés en la IA.

Como resultado, en la década de 1950 John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon exploraron las perspectivas de la IA, y Frank Rosenblatt acuñó el término “inteligencia artificial”. En las décadas siguientes se produjeron dos avances importantes. El primero fueron los sistemas expertos, que son sistemas de inteligencia artificial diseñados individualmente para realizar tareas específicas de la industria. El segundo fueron las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, como los primeros chatbots. Con la llegada de grandes conjuntos de datos y una potencia informática en constante mejora en las décadas de 2000 y 2010, las técnicas de aprendizaje automático florecieron, lo que nos llevó a la IA autónoma.

Este importante paso permite que los sistemas de IA realicen tareas complejas sin necesidad de una programación caso por caso, lo que los abre a una amplia gama de usos. Uno de esos sistemas autónomos, Chat GPT de OpenAI, por supuesto, se ha vuelto ampliamente conocido recientemente por su asombrosa capacidad para aprender de grandes cantidades de datos y generar respuestas coherentes similares a las de los humanos.

¿Qué hizo posible la IA autónoma?

Entonces, ¿cuál es la base de ChatGPT? Los humanos tenemos dos capacidades básicas que nos permiten pensar. Poseemos conocimiento, ya sea sobre objetos físicos o conceptos, y poseemos una comprensión de esas cosas en relación con estructuras complejas como el lenguaje, la lógica, etc. Ser capaz de transferir ese conocimiento y comprensión a las máquinas es uno de los desafíos más difíciles de la IA. .

Solo con el conocimiento, el modelo GPT-4 de OpenAI no podía manejar más de una sola pieza de información. Solo con el contexto, la tecnología no podía entender nada sobre los objetos o conceptos que estaba contextualizando. Pero combine ambos, y sucede algo notable. El modelo puede llegar a ser autónomo. Puede entender y aprender. Aplique eso al texto y tendrá ChatGPT. Aplíquelo a los automóviles, y tendrá conducción autónoma, y ​​así sucesivamente.

OpenAI no está solo en su campo, y muchas empresas han estado desarrollando algoritmos de aprendizaje automático y utilizando redes neuronales para producir algoritmos que pueden manejar tanto el conocimiento como el contexto durante décadas. Entonces, ¿qué cambió cuando ChatGPT llegó al mercado? Algunas personas han señalado la asombrosa cantidad de datos proporcionados por Internet como el gran cambio que impulsó ChatGPT. Sin embargo, si eso fuera todo lo que se necesitaba, es probable que Google hubiera vencido a OpenAI debido al dominio de Google sobre todos esos datos. Entonces, ¿cómo lo hizo OpenAI?

Una de las armas secretas de OpenAI es una nueva herramienta llamada aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF). OpenAI usó RHLF para entrenar el algoritmo OpenAI para comprender tanto el conocimiento como el contexto. OpenAI no creó la idea de RLHF, pero la empresa fue una de las primeras en confiar completamente en él para el desarrollo de un modelo de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT.

RLHF simplemente permitió que el algoritmo se corrigiera a sí mismo en función de los comentarios. Entonces, si bien ChatGPT es autónomo en la forma en que produce una respuesta inicial a un aviso, tiene un sistema de retroalimentación que le permite saber si su respuesta fue precisa o de alguna manera problemática. Eso significa que puede mejorar constantemente sin cambios significativos en la programación. Este modelo dio como resultado un sistema de chat de aprendizaje rápido que rápidamente cautivó al mundo.

¿La IA autónoma reemplazará a los trabajadores humanos?

La nueva era de la IA autónoma ha comenzado. En el pasado, teníamos máquinas que podían comprender varios conceptos hasta cierto punto, pero solo en dominios e industrias muy específicos. Por ejemplo, el software de IA específico de la industria se ha utilizado en medicina durante algún tiempo. Pero la búsqueda de IA autónoma o general, es decir, IA que podría funcionar por sí sola para realizar una amplia variedad de tareas en varios campos con un grado de inteligencia similar a la humana, finalmente produjo resultados notables a nivel mundial en 2022, cuando Chat GPT de manera práctica y decisiva. pasó la prueba de Turing.

Es comprensible que algunas personas comiencen a temer que su experiencia, trabajos e incluso cualidades humanas únicas puedan ser reemplazadas por sistemas inteligentes de inteligencia artificial como ChatGPT. Por otro lado, pasar la prueba de Turing no es un indicador ideal de cuán "humano" puede ser un sistema de IA en particular.

Por ejemplo, Roger Penrose, quien ganó el Premio Nobel de Física en 2020, argumenta que pasar la prueba de Turing no necesariamente indica verdadera inteligencia o conciencia. Argumenta que existe una diferencia fundamental entre la forma en que las computadoras y los humanos procesan la información y que las máquinas nunca podrán replicar el tipo de procesos de pensamiento humano que dan lugar a la conciencia.

Por lo tanto, pasar la prueba de Turing no es una verdadera medida de inteligencia, porque simplemente prueba la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano, en lugar de su capacidad para comprender y razonar verdaderamente sobre el mundo. La verdadera inteligencia requiere conciencia y la capacidad de comprender la naturaleza de la realidad, que no puede ser replicada por una máquina. Eso significa que, lejos de reemplazarnos, ChatGPT y otro software similar simplemente proporcionarán herramientas para ayudarnos a mejorar y aumentar la eficiencia en una variedad de campos.

Reflexiones finales

Por lo tanto, las máquinas podrán realizar muchas tareas de manera autónoma, de maneras que nunca creímos posibles, desde comprender y escribir contenido, hasta asegurar grandes cantidades de información, realizar cirugías delicadas y conducir nuestros automóviles. Pero, por ahora, al menos en esta era tecnológica actual, los trabajadores capaces no deben temer por sus trabajos. Incluso los sistemas autónomos de IA no tienen inteligencia humana. Simplemente pueden entender y desempeñarse mejor que nosotros los humanos en ciertas tareas. No son más inteligentes que nosotros en general, y no representan una amenaza significativa para nuestra forma de vida; al menos, no en esta ola de desarrollo de IA.