La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un fenómeno transformador que está revolucionando todos los aspectos de nuestra vida. Con avances constantes y una cantidad abrumadora de información, mantenerse al día con las innovaciones puede parecer una tarea imposible.
En este artículo, hemos recopilado los conceptos más relevantes sobre la IA: el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo (DL) y los modelos de lenguaje grande (LLM), para ofrecerte una visión clara y comprensible de su evolución y su verdadero impacto en el mundo actual. Nuestro objetivo es ayudarte a entender cómo estas tecnologías están redefiniendo industrias, mejorando procesos y abriendo nuevas posibilidades para el futuro. ¡Empecemos!
Lo que ves en la imagen de arriba es la composición de la inteligencia artificial y lo que da vida a lo que conocemos hoy en día. A primera vista, podría parecer sencillo, pero muchas personas todavía se confunden en los términos. ¡Llegó el momento de aclararlos!
¿Qué es AI?
Según Microsoft, la inteligencia artificial es la capacidad de un sistema informático de imitar funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje, la solución de problemas o la realización de tareas.
En nuestra investigación encontramos que diversas organizaciones y personas utilizan definiciones diferentes para la inteligencia artificial, por lo que aún no existe una definición formal y universalmente aceptada, debido a las muchas formas en que esta tecnología respalda, potencia y automatiza las actividades humanas.
Creemos que el concepto que nos da Microsoft funciona para entender la base de este desarrollo, pero esto es solo la punta del iceberg. Sigamos conociendo más.
¿Qué es Machine Learning (ML)?
Para Oracle, el machine learning o aprendizaje automático es el subapartado de la inteligencia artificial (IA) que se centra en desarrollar sistemas que aprenden, o mejoran el rendimiento, en función de los datos que consumen.
El machine learning y la IA suelen nombrarse juntos, pero no significan lo mismo. Un aspecto importante que hay que destacar es que, aunque todo aprendizaje automático es IA, no toda la IA es aprendizaje automático.
Un ejemplo sencillo para entender uno de los tipos de machine learning es: en lugar de decirle a una máquina cómo identificar un gato en una foto, le mostramos muchas fotos de gatos y le decimos que encuentre por sí misma los rasgos que hacen que un gato sea un gato. A medida que la computadora ve más fotos, mejora su capacidad para reconocer gatos y puede hacerlo en fotos nuevas.
Imagínate el impacto tan grande que está teniendo que los científicos de datos pueden entrenar una aplicación médica para diagnosticar el cáncer con imágenes de rayos X a partir del almacenamiento de millones de imágenes escaneadas y diagnósticos correspondientes.
¿Vamos bien? Recuerda que siempre puedes guardar este artículo en tus notas para consultarlo cada vez que lo necesites. ¡Sigamos aprendiendo!
¿Qué es Deep Learning (DL)?
El deep learning o aprendizaje profundo es un sistema que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano para procesar información.
Cuenta con una red interconectada de neuronas artificiales que, mientras procesan y transmiten información, se fortalecen a medida que reciben más datos. Aquí ya no le dices a una computadora cómo resolver un problema, ahora la entrenas para que resuelva el problema por sí misma.
La principal diferencia entre el deep learning y el machine learning es la estructura de la arquitectura de las “neuronas”. Los modelos tradicionales de machine learning utilizan redes neuronales simples con una o dos capas, mientras que los modelos de deep learning utilizan cientos o miles de capas para entrenar los modelos.
¿Qué son los Large Lenguage Models (LLM)? Aquí es donde está el futuro de la inteligencia artificial
Los modelos largos de lenguaje, modelos de aprendizaje profundo o modelos de lenguaje grande son una tecnología avanzada de la AI entrenada por millones de datos (de ahí viene la palabra “large”). Son más avanzados que los modelos que ya mencionamos porque son capaces de comprender las complejidades del lenguaje natural. Esto les permite reconocer, traducir, predecir o generar texto u otro contenido.
¿Cómo funcionan los LLM?
Si lo hablamos desde un enfoque muy superficial, los LLM están basados en el aprendizaje automático o machine learning debido a que son entrenados con una gran cantidad de datos para que identifiquen patrones. Pero también cuentan con un componente de aprendizaje profundo que les da la posibilidad de comprender la relación, matices, semejanzas o diferencias entre las palabras, frases o audios.
Además, los large lenguage models son capaces de entrenarse sin necesidad de la intervención humana, aunque suele ser necesario una participación mínima.
Cloudfare da un ejemplo que nos gustó mucho: en la frase "El rápido zorro marrón saltó sobre el perro perezoso," las letras "e" y "o" son las más comunes, ya que aparecen varias veces cada una. A partir de esto, un modelo de aprendizaje profundo (LLM) podría concluir (correctamente) que estos caracteres se encuentran entre los que tienen más probabilidades de aparecer en un texto en español.
Aunque un LLM no puede concluir nada con base en una sola frase, el análisis de billones de frases le darán el conocimiento necesario para terminar lógicamente una frase incompleta o generar sus propias frases.
Los LLM en el servicio al cliente
Estos modelos permiten que los bots conversacionales respondan y sostengan diálogos complejos basados en extensas bases de conocimiento. A diferencia de los métodos tradicionales que dependen de flujos conversacionales predefinidos, los LLM acceden y utilizan vastos volúmenes de datos para proporcionar respuestas precisas e instantáneas. Por ejemplo, un asistente virtual de un banco equipado con un LLM puede acceder a toda la información de la institución, tanto de cara al cliente como a nivel interno, para resolver cualquier consulta de manera eficaz.
Además, al analizar y extraer información de conversaciones pasadas y grabaciones de agentes humanos, los LLM mejoran su capacidad para manejar consultas de manera autónoma. Los agentes humanos se convierten así en la base de conocimiento de estos asistentes virtuales, quienes aprenden de sus interacciones y generan respuestas más naturales. Este enfoque elimina la necesidad de crear flujos conversacionales estáticos e inflexibles y reduce el tiempo de entrenamiento de nuevos agentes. Las empresas pueden implementar y optimizar sus asistentes virtuales en cuestión de semanas.
¡Pero, el viaje de la inteligencia artificial no se detiene aquí!
La evolución de los LLM es solo el comienzo de una nueva era con la inteligencia artificial generativa o GEN AI, esta tecnología emergente está llevando los LLM, la creatividad y la innovación a niveles sin precedentes. A medida que continuamos explorando el potencial de estas herramientas, nos encontramos en el umbral de un futuro emocionante en el que la colaboración entre humanos y máquinas dará lugar a nuevas formas de expresión y descubrimiento. ¿Quieres seguir aprendiendo de GEN AI? Ve a nuestro blog y no te pierdas nuestro próximo artículo.
