Inteligencia artificial
Guillermo Movia
24 de junio de 2023
¿Inteligencia artificial?
- Nombres aspiracionales (Timnit Gebru)
- Máquinas capaces de imitar ciertas funcionalidades
de la inteligencia humana, incluyendo características como la
percepción, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas,
la interacción lingüística e incluso la producción de trabajos
creativos (UNESCO)
¿Inteligencia artificial?
- La aplicación de matemáticas y software para
enseñarle a las computadoras cómo entender, sintetizar y generar
conocimiento en formas similares a como lo hacen las personas.
(Andreessen Horowitz)
- Riesgo de humanizar las tecnologías
Machine Learning
- Algoritmos que nos permiten darle a una computadora
(o muchas) una serie de datos y que las máquinas busquen patrones
- Imágenes de pulmones sanos y con tumores
(miles)
- Los softwares son buenos para encontrar patrones,
no los significados de ellos
Redes neuronales
- Distintas "neuronas" que se van
especializando en cierta actividad
- Se generan muchas capas de neuronas, se lo
conoce como aprendizaje profundo
- Es difícil saber qué hace cada neurona, la
IA se transforma en una caja negra en la que entra y sale información,
pero no se sabe bien cómo lo consigue
- Suelen usarse muchos de estos algoritmos
encadenados
Etiquetado
- La clasificación de los datos ingresados suele
estar hecha por humanos (indicarle a la máquina qué hay un gato)
- También se utilizan Redes Generativas
Antagónicas
Refinamiento
- Otra gran área del trabajo humano
- Se evalúa los resultados de la inteligencia
artificial para mejorar sus respuestas con nuevos ejemplos
- En algunos casos este trabajo es muy especializado
(ya se necesitan conocimientos técnicos del tema a tratar por la
IA)
Large Language Models (LLM)
- Son los que se han hecho famosos en el ultimo
tiempo a partir de la disponibilidad de chatGPT, Bard y otros
- Se nutren de millones de datos extraídos de
Wikipedia, Github, Reddit
- Pueden reproducir texto coherente y que puede
parecer generado por humanos
- No buscan responder con la verdad, si no
generar un texto creíble