Para comprender hacia dónde vamos, es esencial explorar sus orígenes y los avances más recientes en modelos de lenguaje.
El término ‘inteligencia artificial’ fue acuñado por John McCarthy en 1956, intentando replicar la inteligencia humana en las máquinas. En esta travesía, el perceptrón, concepto desarrollado por Frank Rosenblatt en la década de 1950, se convirtió en uno de los primeros intentos de imitar la capacidad del cerebro para reconocer patrones. El acceso a grandes cantidades de datos se ha convertido en un pilar fundamental, permitiendo a los algoritmos aprender patrones complejos y mejorar su rendimiento, así como la paralelización de la computación. La capacidad de procesar información de manera simultánea también ha acelerado el entrenamiento de modelos, llevándolos a niveles de sofisticación inimaginables en el pasado.
Un hito importante aquí fue la introducción del modelo Transformer en el artículo ‘Attention is All You Need’ en 2017. Este modelo incorpora mecanismos de atención, permitiendo a las máquinas entender la relación entre diferentes partes de una secuencia, dando lugar a avances extraordinarios en tareas de procesamiento de lenguaje natural. Hoy en día, estamos inmersos en la era de los grandes modelos de lenguaje (LLM). Estos modelos, como GPT-4, son capaces de comprender contextos complejos, generar texto coherente y realizar tareas sofisticadas, desde traducciones hasta generación de contenido o código.
Si bien parece que el estado del arte actual es aún incipiente, en LKS Next creemos que ya cuenta con la madurez suficiente como para incorporar esta tecnología demostrando la utilidad real con algunos casos de éxito mostrados en artículos previos: ‘Cómo tener un héroe gracias a la IA generativa’ (identificamos qué persona de una organización específica puede ayudarnos en un momento concreto) y ‘Optimización de Field Services aplicando IA cognitiva’ (permitimos a los servicios de postventa optimizar el proceso de intervención, anticipando las necesidades del cliente).
"Mientras celebramos las proezas de la IA actual, debemos contemplar las implicaciones éticas que surgen de su integración en nuestra sociedad".
Así, la IA parece llevarnos hacia la creación de sistemas más inteligentes y adaptables, capaces de comprender no solo el lenguaje, sino también el contexto y la intención detrás de las interacciones. Desde los modestos inicios de la IA hasta la actualidad, hemos recorrido un camino a una velocidad que acelera de forma exponencial. Y hay que tener en cuenta que este viaje no ha hecho más que comenzar.
Esta velocidad del avance tecnológico, sin embargo, se enfrenta a la necesidad de una consideración ética. Mientras celebramos las proezas de la IA actual, debemos contemplar las implicaciones éticas que surgen de su integración en nuestra sociedad. En este punto, la travesía hacia la inteligencia artificial del mañana demanda conjugar el ingenio técnico y la conciencia ética; el camino, no solo se medirá por la capacidad tecnológica, sino por la integridad de los principios que guían nuestro camino hacia la inteligencia del futuro. Seguramente, los modelos open source (entendidos como el modelo en sí, los pesos, las fuentes de datos para los procesos de entrenamiento, etc.) tengan un papel importante en todo esto en el futuro próximo, abriendo el camino a una tecnología más ética y no menos capaz; estaremos pendientes.
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