El Premio Nobel de Física 2024 ha sido otorgado a dos científicos cuyas investigaciones han transformado el mundo de la inteligencia artificial (IA): Geoffrey Hinton y John Hopfield. Ambos han sido reconocidos por sus contribuciones fundamentales al desarrollo del aprendizaje automático, especialmente a través de redes neuronales artificiales, una tecnología que emula el funcionamiento del cerebro humano.
Geoffrey Hinton, apodado el «Padrino de la IA», es un científico británico-canadiense cuyo trabajo pionero en redes neuronales ha sentado las bases para la IA moderna. Su investigación ha permitido el desarrollo de sistemas avanzados como ChatGPT y otros modelos de lenguaje, que hoy en día juegan un papel crucial en diversas aplicaciones, desde el diagnóstico médico hasta la traducción de idiomas. John Hopfield, por su parte, es un físico estadounidense de la Universidad de Princeton, conocido por desarrollar la red de Hopfield, que utiliza principios de la física para recrear patrones de memoria en sistemas computacionales.
Ambos científicos, a pesar de sus notables contribuciones al avance de la tecnología, han mostrado cautela respecto al futuro de la inteligencia artificial. Geoffrey Hinton, quien renunció a Google en 2023, ha advertido sobre los peligros que plantea el desarrollo de máquinas que eventualmente podrían superar la inteligencia humana. En diversas entrevistas, Hinton ha expresado su preocupación de que, si no se regula adecuadamente, la IA podría llegar a tomar decisiones autónomas que escapen al control humano. “Es probable que en un plazo de entre cinco y veinte años nos enfrentemos al problema de la IA tratando de tomar el control», dijo Hinton en una entrevista reciente.
Las advertencias de Hinton sobre el impacto social de la IA no se limitan solo a cuestiones de control. En 2023, también señaló los efectos que esta tecnología podría tener en la economía y el empleo. Hinton sugirió que el avance acelerado de la IA podría desplazar muchos trabajos rutinarios, lo que incrementaría la desigualdad si no se toman medidas, como la implementación de una renta básica universal. Aunque reconoció el enorme potencial de la IA para aumentar la productividad y mejorar la vida en áreas como la salud, advirtió que los beneficios económicos podrían concentrarse en las élites, dejando atrás a quienes pierdan sus empleos debido a la automatización.
El trabajo de Hinton y Hopfield en la IA, que les ha valido este premio Nobel 2024, ha impulsado avances que ahora forman parte de nuestra vida cotidiana. Desde la mejora en los modelos de predicción climática hasta la creación de fármacos diseñados por IA, las contribuciones de estos científicos han tenido un impacto profundo. Sin embargo, Hinton, a lo largo de los últimos años, ha insistido en la necesidad de equilibrar el desarrollo tecnológico con una mayor atención a los riesgos éticos y sociales.
El Premio Nobel en Física de 2024 no solo celebra los logros científicos de Hinton y Hopfield, sino que también sirve como un recordatorio de la doble cara de la tecnología: mientras que su avance puede traer enormes beneficios, también plantea desafíos que la sociedad deberá enfrentar con seriedad y cautela.
Amazon está preparando el lanzamiento de una versión renovada de su asistente virtual, Alexa, impulsada por inteligencia artificial (IA) generativa. Esta actualización, prevista para octubre, promete transformar la experiencia del usuario con nuevas capacidades y funciones, pero también introduce un nuevo modelo de suscripción que podría alcanzar los 10 dólares al mes.
Alexa con IA Generativa: Un Nuevo Capítulo en Asistentes Virtuales
La integración de IA generativa en Alexa no es solo una actualización tecnológica, sino un cambio de paradigma en cómo los asistentes virtuales interactúan con los usuarios. La tecnología de IA generativa permitirá que Alexa mantenga conversaciones más naturales, responda a preguntas de seguimiento y use una voz más humana, similar a los chatbots avanzados como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google.
La nueva versión de Alexa, apodada «Remarkable Alexa,» ofrecerá características como «Smart Briefing,» una función que proporcionará resúmenes diarios de noticias generadas por IA basadas en las preferencias del usuario. Esta capacidad no solo mejorará la personalización de Alexa, sino que también fomentará una interacción constante con el asistente virtual, un aspecto que Amazon considera clave para aumentar la participación del cliente.
Un Modelo de Suscripción para la Nueva Alexa
Una de las novedades más significativas de esta actualización es que la nueva Alexa estará disponible bajo un modelo de suscripción. Según documentos internos de Amazon filtrados por The Washington Post, la suscripción podría costar hasta 10 dólares al mes. Esto marca un cambio importante, ya que Alexa ha sido tradicionalmente un servicio gratuito, disponible para cualquier usuario que comprara un dispositivo Echo.
La versión actual de Alexa será renombrada como «clásica Alexa» y permanecerá gratuita. Sin embargo, para aquellos interesados en las nuevas funcionalidades impulsadas por IA generativa, la suscripción será necesaria. Amazon aún está decidiendo sobre los detalles finales del precio y la estructura de suscripción, lo que indica que el modelo aún podría sufrir cambios antes del lanzamiento en octubre.
Nuevas Capacidades y Potenciales Aplicaciones
Más allá de las funciones conversacionales mejoradas, la nueva Alexa también promete funcionalidades adicionales que podrían redefinir su uso. Por ejemplo, podrá crear recetas personalizadas basadas en la dieta y los ingredientes disponibles de los usuarios, una capacidad que va mucho más allá de simplemente repetir comandos pregrabados.
Otra característica destacada es la capacidad de reconocer voces individuales y aprender sobre los usuarios a través de preguntas personalizadas, lo que podría hacer que la interacción con Alexa sea más personalizada y relevante. Además, la función “Explorar con Alexa 2.0” ofrecerá contenido educativo y de entretenimiento moderado para niños, demostrando la versatilidad de esta nueva versión.
Una Estrategia de Diferenciación en un Mercado Competitivo
El lanzamiento de Amazon con Alexa con IA generativa no solo busca mejorar la experiencia del usuario, sino también competir con otros gigantes tecnológicos en el espacio de la IA. Amazon, que ya lanzó un asistente de IA para aplicaciones comerciales llamado Q, ahora busca establecerse como líder en asistentes virtuales de consumo con esta nueva propuesta.
Además, Amazon también planea lanzar Project Metis, un chatbot que estará disponible a través de navegadores web, similar a ChatGPT, Claude, o Gemini. Esta expansión en servicios web indica un esfuerzo más amplio por parte de Amazon para tener una presencia significativa en el sector de la IA generativa.
¿Una Nueva Era para Alexa?
La llegada de esta nueva Alexa podría marcar un punto de inflexión en la evolución de los asistentes virtuales. Hasta ahora, los modelos como ChatGPT han sido limitados a aplicaciones textuales, sin la capacidad de controlar dispositivos del hogar o realizar funciones más complejas. Con Alexa, Amazon podría romper esta barrera y ofrecer un asistente virtual más interactivo y útil para la vida cotidiana.
El desafío estará en cómo los consumidores recibirán este cambio hacia un modelo de suscripción y si considerarán que las nuevas funcionalidades justifican el costo adicional. Con esta apuesta, Amazon espera no solo cambiar la experiencia del usuario, sino también recuperar terreno en el competitivo mercado de la IA generativa.
En física, una singularidad es un punto en el espacio-tiempo donde se produce un evento que no cumple ninguna de las leyes físicas previstas para el mismo. A nivel informático, la singularidad sería aquel evento en el que los sistemas no solo no se comportan como está previsto, sino que, súbitamente, ofrecen una respuesta no esperada basada en un criterio propio.
En este punto, cualquier predicción sobre lo que ocurrirá después fallaría. Y cuando el ser humano no puede, ni siquiera, controlar de forma imaginaria los posibles escenarios futuros, se comienza a inquietar.
Voces de alarma
Para algunos, no es algo lejano. Por ejemplo, el informático futurista Ray Kuzweil, en una entrevista del 2023, aseguraba que el comienzo de la singularidad tendría lugar en 2045.
Mientras, investigadores de gran prestigio, como Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio o Stuart Russell aparecen en los medios de comunicación alertándonos de un grave peligro emergente. Incluso uno de los fundadores de OpenAI, Sam Altman, ha llegado a pedir ante un comité del Senado de los Estados Unidos regular los avances de la inteligencia artificial (IA). ¿Realmente es tan preocupante?
Este libro del informático futurista Ray Kurzweil anunciaba, en 2006, que ‘la singularidad está cerca’. Penguin Random House
La consciencia en las máquinas
La clave de esta inquietud no está tanto en la singularidad, sino en el paso previo necesario para llegar a ella: la creación de una nueva inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés).
Nos referimos a aquella capaz de igualar a la inteligencia humana en sus procesos tanto cognitivos como relacionales, es decir, una IA capaz de dominar las 8 inteligencias múltiples.
De conseguirse, conformaría la tercera gran revolución en la historia de la IA. Tanto es así que existe una carrera geopolítica silenciosa al respecto de quién será el primero en conseguirla.
¿Inteligencia artificial con intenciones?
Aunque los sistemas de IA actuales, según algunos, puedan dar signos de cierta autoconsciencia –como publicó Blake Lemoine en sus “conversaciones” con LamDa o desde Microsoft a través de una publicación– las IA actuales, no “saben” o no son “conscientes” de lo que están generando.
Son solo buenos predictores de píxeles o de palabras, en base a los ítems anteriores, pero siempre en base a un entrenamiento. No pueden “reflexionar” si esas inferencias son correctas, ni son capaces de formular hipótesis sobre las razones de sus propias conclusiones.
Por lo tanto, tampoco son conscientes de su posicionamiento subjetivo ante las mismas. Simplemente, son muy buenas dando respuestas, pero no son capaces de desarrollar las preguntas adecuadas. Todavía.
La clave, imitar al cerebro humano
El psicólogo Frank Rosenblatt (11 de julio de 1928-11 de julio de 1971) inventó el perceptrón, la primera neurona artificial. CC BY
La primera revolución en el mundo de la IA vino dada por la implementación simplificada, in silico, del modelo de una neurona natural. En 1906, Frank Rosenblatt diseñó el “perceptrón”, la base de todas las redes artificiales actuales.
La segunda revolución en la IA vino, una vez más, al “copiar” una topología de redes neuronales humanas en un programa. Esta vez fue Kunihiko Fukushima quien, en 1980, inspirado en el modelo propuesto por los premios Nobel Hubel y Wiesel (1959), desarrolló la base de las actuales redes convolucionales y profundas.
Fue el nacimiento de una revolución tecnológica sin precedentes, mejorada de forma progresiva por parte de los informáticos Jan LeCun y de Dan Ciresan.
Para llegar a una IA general –o AGI–, debemos ir de la mano de la neurocomputación, investigando sobre la topología de una red artificial capaz de generar reglas formales, matemáticas, semánticas o lingüísticas, que formule hipótesis sobre las respuestas obtenidas por la IA tradicional. Pero el nivel de computación actual ya ha llegado a su límite para este objetivo.
La ley de Moore expresa que aproximadamente cada 2 años se duplica el número de transistores en un microprocesador. Seofilo / Wikimedia Commons, CC BY
El mismo Moore pronosticaba que, en 2021, una nueva tecnología vendría a suplir su actual modelo de crecimiento computacional. Y acertó.
La esfera de Bloch es una representación de un cúbit, el bloque de construcción fundamental de los computadores cuánticos. MuncherOfSpleens / Wikimedia Commons, CC BY
Esta tecnología es la computación cuántica. Con solo 40 cúbits, podemos procesar por “fuerza bruta” y en paralelo tantos estados computacionales como neuronas tiene nuestro cerebro.
Además, ciertas teorías indican que, no solo a nivel atómico, sino también a nivel cerebral, existe un comportamiento cuántico en la inferencia y comunicación entre neuronas de zonas no adyacentes.
El premio nobel de física Roger Penrose es uno de los mayores defensores de esta teoría, que se ve complementada por otros enfoques, como la teoría de Kauffman o la teoría de Bleck y Eccles.
¿Los primeros signos de singularidad?
Existen ya primeras aproximaciones a la AGI reflexiva, como los sistemas MuZero o LIDA. Centros de investigación muy punteros, como I3B (Ibermática Fundazioa), llevan años investigando en el desarrollo de una AGI basada en la inclusión de una topología de grafos semánticos dentro de sistemas profundos.
Esto supone unir los mundos de la neurocomputación, la computación cuántica y la inteligencia artificial en un trabajo multidisciplinar entre neurocientíficos, humanistas, antropólogos, ingenieros, informáticos, científicos de datos y programadores cuánticos.
En este contexto, una nueva AGI obligaría a implementar, necesariamente, una autoconsciencia artificial. El país que lo consiga liderará una cuarta revolución tecnológica consolidando una industria increíblemente rentable que lo posicionará como proveedor a nivel mundial. España posee de sobra capacidades y talento en IA, cuántica y en neurocomputación para conseguirlo.
Por otro lado, será el nacimiento de nuevos sistemas capaces de ayudarnos a comprender mejor nuestro universo y a nosotros mismos, proponiendo preguntas que, quizás, jamás nos hayamos hecho.
El superordenador Hal-9000 en la serie Odisea espacial analizando la conversación y realizando hipótesis sobre la misma. IMBD
Entonces, seguramente, habremos llegado a una nueva singularidad. Nuestro propio afán de avanzar científicamente nos llevará a lograrlo.
En la era de la inteligencia artificial, los juguetes clásicos están recibiendo una actualización futurística. Skyrocket, una empresa de tecnología y entretenimiento con sede en Los Ángeles, ha anunciado el lanzamiento de un osito de peluche revolucionario que está destinado a transformar la experiencia de los cuentos para dormir de los niños. Bautizado como «Poe the AI Story Bear», este osito utiliza la inteligencia artificial (IA) más avanzada para crear y narrar historias personalizadas en tiempo real.
Poe the AI Story Bear: Innovación en Juguetes
Poe the AI Story Bear es un osito de peluche que utiliza el modelo de IA GPT-4o de OpenAI para generar y contar historias. Este modelo es uno de los más avanzados desarrollados por OpenAI, con capacidades para procesar texto, audio y video. A través de una aplicación móvil, los niños pueden aportar ideas para los cuentos, y Poe las transformará en relatos únicos y personalizados. El osito tiene la capacidad de narrar en hasta 20 idiomas, gracias a la tecnología de Eleven Labs, que asegura que la voz suene lo más natural posible.
El juguete se lanzará en agosto a un precio de 50 dólares. Funciona con cuatro baterías AA y no tiene micrófonos ni cámaras incorporadas, lo que asegura la privacidad y seguridad de los niños. La aplicación móvil es esencial para generar las historias, que se envían al oso a través de una conexión Bluetooth. Una vez recibidos los archivos de audio, el osito mueve su boca al reproducir el audio, creando la ilusión de que está hablando.
Funcionamiento y Características Técnicas
El proceso de creación de historias con Poe es sencillo pero impresionante. Los niños utilizan la aplicación para seleccionar los ingredientes de su cuento, como personajes, objetos y escenarios. Las opciones van más allá de los cuentos de hadas típicos, permitiendo la inclusión de personajes como brujas, influencers de redes sociales, señores de la guerra alienígenas, zombis y arqueólogos. Esto permite una enorme variedad de combinaciones y creatividad.
Detrás de escena, la aplicación envía un mensaje al modelo GPT-4o para generar la historia. Skyrocket ha implementado varios filtros y guardarraíles en la programación para asegurarse de que las historias sean apropiadas para los niños, evitando temas controvertidos o inapropiados. La voz del oso, también generada por IA, convierte el texto en discurso en cuestión de segundos.
El osito Poe puede almacenar historias previamente generadas, permitiendo su reproducción en cualquier momento al presionar su oreja. Aunque la IA puede generar nuevas historias rápidamente, la longitud y la cantidad de cuentos están limitadas debido a los altos costos asociados con la tecnología. Cada osito Poe viene con créditos para crear 75 historias, y los padres pueden necesitar comprar créditos adicionales para seguir generando nuevos relatos.
Desafíos y Críticas
A pesar de su innovadora propuesta, Poe enfrenta desafíos significativos. Bridget Carey de CNET probó el juguete con sus hijos de cinco y ocho años, y aunque elogió la rapidez y funcionalidad de la aplicación, señaló problemas con la calidad literaria de los cuentos. Las historias, aunque rápidas de crear, a menudo contenían giros aleatorios y vocabulario inapropiado para los niños, lo que puede ser problemático.
Skyrocket ha intentado mitigar estos problemas implementando filtros y guardarraíles en la programación de la IA para asegurar que las historias sean adecuadas para los niños. Sin embargo, Carey destacó que la longitud de los cuentos y la cantidad de historias generables están limitadas, posiblemente debido al alto costo de uso de la tecnología.
El Futuro de los Juguetes con IA
Poe es solo el comienzo de una nueva generación de juguetes impulsados por IA. La tecnología detrás de este osito podría abrir camino a una amplia variedad de productos similares a medida que la inteligencia artificial continúa evolucionando. Skyrocket espera que futuras versiones de Poe puedan mejorar en términos de narrativa y adecuación al público infantil.
El reciente lanzamiento del modelo GPT-4o Mini por parte de OpenAI, que es más económico y pequeño, podría facilitar el desarrollo de nuevos juguetes basados en IA, haciendo que esta tecnología sea más accesible para los desarrolladores y, en consecuencia, para los consumidores.
Comparación con Juguetes Clásicos
El lanzamiento de Poe evoca recuerdos de Teddy Ruxpin, el primer osito de peluche animatrónico lanzado en 1985. Teddy Ruxpin movía su hocico y parpadeaba al ritmo de las historias reproducidas desde cintas de casete. Sin embargo, a diferencia de Teddy Ruxpin, Poe no cuenta con un equipo de escritores, músicos y actores de voz detrás de sus historias. En su lugar, la creatividad se deja en manos de la IA, lo que puede resultar en cuentos menos cohesionados y personalizados.
El osito de peluche Poe, con su capacidad para generar y contar historias personalizadas, simboliza un avance significativo en la intersección de la tecnología y el entretenimiento infantil. Aunque todavía presenta desafíos en términos de narrativa y adecuación para niños, su lanzamiento marca un paso importante hacia la integración de la IA en los juguetes. A medida que esta tecnología continúe avanzando, es probable que veamos una proliferación de juguetes similares que no solo entretengan, sino que también estimulen la creatividad y la imaginación de los niños de maneras antes inimaginables.
NVIDIA Corp. ha alcanzado un hito histórico, convirtiéndose en la empresa más valiosa del mundo por capitalización de mercado, superando a gigantes tecnológicos como Microsoft y Apple. Este logro destaca el impacto y la creciente importancia de la inteligencia artificial (IA) en el mercado tecnológico y financiero global.
El Ascenso de NVIDIA en el Mercado
A principios de junio de 2024, NVIDIA superó a Apple en valor de mercado por primera vez desde 2002. Posteriormente, también superó a Microsoft, situándose en la cima del mercado con una capitalización bursátil de aproximadamente 3.3 billones de dólares. Este ascenso meteórico ha sido impulsado principalmente por el auge de la inteligencia artificial y la demanda de los chips avanzados de NVIDIA, que son esenciales para las aplicaciones de IA.
Innovación y Liderazgo en IA
NVIDIA es conocida por sus unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alta eficiencia, que son fundamentales para los centros de datos que manejan tareas computacionales complejas. Sus aceleradores H100, en particular, han visto una demanda vertiginosa, contribuyendo a un incremento en las ventas del fabricante de chips en más de un 125% el año pasado. Esta tecnología no solo es crucial para la inteligencia artificial, sino también para el aprendizaje profundo y otras aplicaciones avanzadas.
El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, y su equipo han posicionado a la compañía no solo como un fabricante de chips, sino como un proveedor de sistemas completos que incluyen software propietario y un ecosistema de desarrollo robusto. Esto ha permitido a NVIDIA mantener una ventaja competitiva significativa en el mercado de la IA.
Competencia y Colaboración
Mientras NVIDIA se destaca, otras grandes tecnológicas como Microsoft y Apple también están haciendo movimientos estratégicos en el ámbito de la IA. Microsoft, por ejemplo, ha invertido y colaborado con OpenAI, la organización detrás de ChatGPT, lo que subraya su compromiso con el desarrollo de tecnologías avanzadas. Apple, por su parte, ha presentado recientemente su plan para incursionar en la inteligencia artificial, lo que ha calmado las expectativas de los inversores.
Impacto Financiero y Futuro
El impacto financiero de NVIDIA es innegable. Hasta la fecha, las acciones de la empresa han subido más de un 160% en 2024, agregando más de 2 billones de dólares a su capitalización de mercado. Este crecimiento fenomenal no solo refleja el valor de los productos de NVIDIA, sino también la creciente demanda y la importancia de la inteligencia artificial en la economía global.
Daniel Ives, analista de Wedbush Securities, describe los chips de GPU de NVIDIA como «el nuevo oro o petróleo del sector tecnológico», destacando su papel crucial en la cuarta Revolución Industrial. A medida que más empresas y consumidores adoptan tecnologías de IA, la demanda de los productos de NVIDIA seguirá aumentando.
NVIDIA, la empresa más valiosa del mundo.
NVIDIA ha demostrado ser una fuerza dominante en el mercado tecnológico, impulsada por su liderazgo en el desarrollo y la implementación de tecnologías de inteligencia artificial. Su capacidad para innovar y adaptarse a las necesidades del mercado ha permitido a la empresa superar a gigantes como Microsoft y Apple, consolidando su posición como la empresa más valiosa del mundo.
Este logro no solo subraya la importancia de la inteligencia artificial en la economía moderna, sino que también establece un nuevo estándar para la innovación y el crecimiento en el sector tecnológico. A medida que NVIDIA continúa liderando en el desarrollo de tecnologías avanzadas, el futuro parece prometedor tanto para la compañía como para la industria de la IA en su conjunto.
La idea de un algoritmo evolutivo es la de expresar el programa mediante un código, a imagen del código genético, capaz de representar un determinado comportamiento.
En 1959, Arthur Samuel (1901-1990), trabajador de IBM y graduado por el Instituto Técnico de Massachussets, escribió un artículo que cambió el modo de programar los ordenadores.
Arthur Samuel en el Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Standford en 1970. Standford InfoLab
El problema que afrontó Samuel no era de capital importancia: se trataba simplemente de desarrollar un programa capaz de jugar al juego de damas. Analizaba una posición del tablero en la que tenía en cuenta diversos factores. A cada uno de ellos le daba una mayor o menor importancia mediante un valor numérico, y producía el movimiento con más probabilidad de ganar la partida a partir de esa configuración analizada.
El inconveniente era que se desconocía qué factores eran más importantes para determinar el mejor movimiento a realizar. Y aquí es donde reside la gran aportación de Samuel.
Un jugador de damas muy perspicaz
En vez de asignar valores concretos, los asignó de manera aleatoria. Claro que de esta forma el resultado sería un programa con un pésimo rendimiento en el juego. La idea brillante fue la de hacerle jugar contra contrincantes humanos e intentar modificar los valores a partir de la experiencia en las partidas.
Cuando el software perdía una jugada, la analizaba poniéndose en la piel del humano, comparando la acción que este realizó en cada movimiento con la que el programa hubiera hecho en su lugar. Así, mejoraba su rendimiento estudiando al adversario y aprendiendo de los errores cometidos.
Las investigaciones de Samuel fueron el punto de partida para el desarrollo de la inteligencia artificial en IBM durante la década de 1990. IBM
Samuel no había programado un algoritmo para jugar a las damas, lo había diseñado para que aprendiera a jugar a las damas. Y fue capaz de hacerlo incluso por encima de las capacidades de su programador.
Fue una experiencia pionera de lo que hoy se conoce como aprendizaje automático, que está detrás de avances tan extendidos como el diagnóstico médico por inteligencia artificial, el reconocimiento de voz, los vehículos autónomos, los asistentes virtuales o los últimos modelos del lenguaje.
Autonomía para aprender
Muchos de ellos se han nutrido del perfeccionamiento de unos modelos, también paramétricos, que llamamos redes neuronales. En estos nuevos modelos no hay una función fija como en el programa de Samuel, sino que se puede aproximar cualquier función, y se pasa de unos pocos parámetros a cientos de millones de ellos.
Además, ya no hace falta un humano para que el programa aprenda de él: los sistemas actuales aprenden a partir de la miríada de datos que están disponibles en todos los dominios del conocimiento.
Sin embargo, la tecnología que hay detrás de todos estos modelos recientes no es demasiado revolucionaria. La manera de ajustar sus parámetros es una modificación del método de ajuste mediante descenso de gradiente, que data de finales del siglo XIX, aplicado a las redes neuronales en la década de los 80.
El éxito reciente reside en la sofisticación de los modelos y su complejidad, además de la enorme disponibilidad de datos de entrenamiento. Pero los científicos no han pasado por alto otro aspecto importante del aprendizaje automático: la evolución.
Algoritmos genéticos
Los seres vivos pueden, de manera simplificada, describirse también como funciones parametrizadas, cuyos parámetros son los genes. Dependiendo de los valores que tomen dichos genes, se produce un ser vivo u otro, con unas u otras características.
Es la evolución la que, de manera similar al programa de Samuel, ha ido seleccionado los valores adecuados de los genes, para generar seres vivos con mayor probabilidad de sobrevivir, descartando por el camino ingentes cantidades de valores inapropiados.
John Henry Holland desarrolló el primer programa de aprendizaje evolutivo en 1975. Wikimedia Commons, CC BY
Incluso los sistemas neuronales de los seres vivos son el producto de un proceso que ha ido probando soluciones alternativas, durante millones de años, hasta dar con la combinación más eficaz desde el punto de vista evolutivo.
Es a partir de esta idea que John Holland (1929-2015) diseñó, en el año 1975, el primer programa de aprendizaje evolutivo y desarrolló lo que denominó algoritmos genéticos.
La idea de un algoritmo evolutivo es la de expresar el programa mediante un código, a imagen del código genético, capaz de representar un determinado comportamiento. Si se modifica el código, el programa se comporta de manera diferente.
Si damos con una determinada codificación, será capaz de mostrar un comportamiento altamente eficaz. Como en los sistemas neuronales, se parte de un código aleatorio que se va mejorando mediante una versión artificial de la selección natural.
Los programas que tengan mejores rendimientos cruzarán su codificación, generando nuevos programas, en una versión computacional de la reproducción sexual.
La antena 2006 de la nave espacial de la NASA ST5. Esta forma complicada fue encontrada por un programa evolutivo del diseño de computadora para crear el mejor patrón de la radiación. Wikimedia Commons, CC BY
El futuro de la inteligencia artificial podría estar en combinar estas dos perspectivas, la neuronal y la evolutiva. Los sistemas evolutivos podrían ser útiles en la generación automática de modelos neuronales cada vez más complejos o, incluso, nuevos métodos de aprendizaje.
De la misma manera que la selección natural ha sido capaz de producir sistemas neuronales capaces de generar comportamientos más y más complejos a partir de una evolución gradual de los mismos, los algoritmos evolutivos podrían ser la clave para producir modelos de inteligencia artificial cada vez más sofisticados, mejor adaptados a los requerimientos que se necesiten y más inteligentes.
Apple y OpenAI (la organización detrás de ChatGPT) han anunciado una alianza estratégica para integrar esta avanzada tecnología de inteligencia artificial en los productos y servicios de Apple. Este movimiento, confirmado durante la Apple Worldwide Developers Conference (WWDC) 2024, promete revolucionar la interacción de los usuarios con los dispositivos de Apple al incorporar las capacidades de ChatGPT en el asistente de voz, Siri. A continuación, exploraremos los detalles de esta alianza, así como sus posibles pros y contras.
Detalles de la Alianza
En la WWDC 2024, el CEO de Apple, Tim Cook, reveló que la compañía comenzará a integrar modelos de inteligencia artificial externos en su software, comenzando con ChatGPT de OpenAI a finales de este año. Esta integración permitirá a Siri, el asistente de voz de Apple, aprovechar las capacidades avanzadas de ChatGPT 4.0, ofreciendo respuestas más precisas y útiles a las solicitudes de los usuarios.
Sam Altman, CEO de OpenAI, expresó su entusiasmo por esta colaboración, destacando que la asociación con Apple facilitará el acceso de los usuarios a la inteligencia artificial avanzada. Según Altman, esta alianza se alinea con la misión de OpenAI de hacer que la IA avanzada sea accesible para todos y promete innovaciones significativas en la forma en que las personas interactúan con sus dispositivos.
Integración de ChatGPT y Siri
La integración de ChatGPT con Siri será una de las características más destacadas de esta alianza. A partir de iOS 18, iPadOS 18 y macOS 15 Sequoia, los usuarios de Apple podrán utilizar las capacidades de ChatGPT de forma gratuita, sin necesidad de registrarse o iniciar sesión, a diferencia de los usuarios de Android. Siri podrá realizar consultas utilizando ChatGPT, lo que permitirá a los usuarios obtener respuestas más completas y contextualmente relevantes.
Además, OpenAI ha asegurado que la integración de ChatGPT en Siri incluirá robustas protecciones de privacidad. Las solicitudes enviadas a ChatGPT serán anonimizadas, y las direcciones IP de los usuarios estarán ocultas. Los usuarios también tendrán la opción de conectar su cuenta de ChatGPT, lo que permitirá que sus preferencias de datos se apliquen según las políticas de ChatGPT.
Pros de la Alianza
1. Mejora de la Experiencia del Usuario: La integración de ChatGPT con Siri promete mejorar significativamente la experiencia del usuario al proporcionar respuestas más precisas y útiles a las solicitudes. Esto podría hacer que Siri sea más competitivo frente a otros asistentes de voz en el mercado.
2. Acceso a Tecnología Avanzada: Los usuarios de Apple podrán beneficiarse de la avanzada tecnología de inteligencia artificial de OpenAI sin costo adicional. Esto puede hacer que los productos de Apple sean más atractivos para los consumidores que buscan tecnología de punta.
3. Innovación Continua: La colaboración entre Apple y OpenAI puede impulsar aún más la innovación dentro de Apple, al integrar continuamente las últimas capacidades de inteligencia artificial en sus productos.
Contras de la Alianza
1. Dependencia de Tecnología Externa: Al depender de la tecnología de OpenAI, Apple podría enfrentarse a desafíos si OpenAI cambia sus políticas o términos de servicio. Esto podría afectar la disponibilidad y funcionalidad de ChatGPT en los dispositivos de Apple.
2. Preocupaciones de Privacidad: Aunque se han implementado protecciones de privacidad, algunos usuarios pueden ser reacios a enviar sus datos a un servidor externo. La percepción de privacidad es un aspecto crucial, especialmente para los usuarios que son conscientes de la seguridad de sus datos.
3. Compatibilidad y Rendimiento: La integración de tecnologías avanzadas puede presentar desafíos técnicos, incluyendo problemas de compatibilidad y rendimiento. Apple deberá garantizar que la integración sea fluida y no afecte negativamente el rendimiento de sus dispositivos.
La alianza entre Apple y OpenAI representa un avance significativo en la integración de inteligencia artificial en productos de consumo masivo. Al incorporar ChatGPT en Siri, Apple está posicionándose a la vanguardia de la tecnología de asistentes de voz, ofreciendo a sus usuarios capacidades avanzadas sin comprometer la privacidad. Sin embargo, esta alianza también presenta desafíos que Apple deberá gestionar cuidadosamente para maximizar los beneficios y minimizar los riesgos. A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando, esta colaboración podría establecer un nuevo estándar en la interacción hombre-máquina, beneficiando tanto a los usuarios de Apple como a la industria tecnológica en general.
Un episodio de un programa de televisión suscitó hace unos meses un amplio debate público y profesional. En ese programa, varias personas fueron expuestas a recreaciones digitales de las voces de sus familiares fallecidos generadas mediante inteligencia artificial a partir de audios reales. Estas recreaciones no solo imitaban las voces sino que también formulaban preguntas evocadoras, provocando reacciones emocionales intensas en los participantes. El fenómeno, que podemos denominar “resurrección digital”, implica la recreación de aspectos de individuos fallecidos utilizando tecnologías avanzadas. Aunque pueda ofrecer un consuelo momentáneo, esta práctica abre un debate profundo sobre sus implicaciones éticas, filosóficas y jurídicas.
El riesgo de crear falsos recuerdos
¿Qué significa realmente “ser”? Al recrear la voz o imagen de alguien que ha fallecido, nos preguntamos si estamos extendiendo su existencia de alguna manera o simplemente creando una sombra sin sustancia. La esencia de un ser humano es indudablemente más que un conjunto de respuestas programadas o una imagen proyectada. La singularidad de la experiencia vivida, las emociones, los pensamientos, todo ello parece inalcanzable para la mera simulación digital.
Y entonces, ¿qué papel juega la memoria en este proceso? La resurrección digital podría considerarse un intento de preservar la memoria, de mantener viva la presencia de aquellos a los que hemos perdido. Pero ¿es ético aferrarse a una representación artificial en lugar de dejar que la memoria evolucione y se transforme con el tiempo?
La memoria humana no es estática: es selectiva, cambia y se adapta. Al recrear digitalmente a una persona, ¿corremos el riesgo de alterar nuestras propias memorias auténticas de ella?
La verdadera identidad
Además, surge la cuestión de la identidad. La identidad de una persona es un tejido complejo de experiencias y relaciones. Cuando tratamos de recrear a alguien, ¿podemos capturar verdaderamente su identidad o simplemente estamos creando una versión idealizada, una que se ajusta a nuestras propias expectativas y deseos?
Estos avances tecnológicos también nos llevan a preguntarnos sobre el duelo. La muerte es una parte natural de la vida, y el duelo un proceso necesario para aceptar esta pérdida. Al tratar de mantener una conexión con los fallecidos a través de la resurrección digital, ¿estamos interfiriendo con este proceso vital? ¿Podría esto impedirnos avanzar y encontrar paz en la aceptación de la pérdida?
Finalmente, la resurrección digital despierta interrogantes sobre el consentimiento y la propiedad. ¿Quién tiene derecho a decidir si una persona debe ser recreada digitalmente? ¿Y cómo se gestiona el consentimiento de alguien que ya no puede expresar su voluntad?
La perspectiva de que se hagan negocios a partir de algo tan profundamente humano y doloroso como la muerte y la pérdida de un ser querido suscita diversos interrogantes desde el ámbito de la filosofía, la ética y la moral.
Desde un punto de vista ético, esta práctica parece transgredir los principios fundamentales de respeto y dignidad que deberían guiar nuestras interacciones humanas. El duelo es un proceso íntimo y sagrado, un camino hacia la aceptación y la paz interior tras una pérdida significativa. La intrusión comercial en este proceso podría ser vista como una forma de explotación emocional, aprovechándose de aquellos que pasan por un momento especialmente vulnerable.
¿Y qué pasa con el proceso natural del duelo?
Además, este tipo de negocios podría distorsionar el proceso natural del duelo. El dolor y la pérdida son experiencias esenciales de la condición humana, y enfrentarlas es parte de nuestro crecimiento personal. Si la comercialización de la resurrección digital impide que las personas atraviesen estas etapas de manera saludable, ofreciendo una ilusión de presencia en lugar de ayudarles a aceptar la realidad de la ausencia, quizás no les beneficien
Por otro lado, desde una perspectiva moral, cabe preguntarse sobre la intención y el propósito detrás de estos negocios. En principio parece que se justifica por el objetivo de proporcionar consuelo y una forma de recordar a los seres queridos. Sin embargo, ¿dónde se traza la línea entre proporcionar consuelo y explotar el dolor para obtener beneficios?
En el corazón de la “resurrección digital” yace una paradoja profunda y perturbadora: la tecnología, en su intento de acercarnos a quienes hemos perdido, nos confronta con la ineludible realidad de su ausencia. Esta paradoja nos lleva a cuestionar no solo la naturaleza de la existencia, sino también la esencia de lo que significa ser humano.
Estas tecnologías, al intentar suplir una carencia o llenar un vacío dejado por un ser querido, no solo resaltan nuestro deseo de aferrarnos a lo que hemos perdido, sino también nuestra dificultad para enfrentar y procesar el duelo ante la ineludible realidad de la muerte.
La paradoja se extiende aún más al considerar que, en nuestro esfuerzo por preservar la memoria y la esencia de los seres queridos, recurrimos a simulaciones que, por su naturaleza artificial, nunca podrán capturar completamente la complejidad y profundidad de la experiencia humana real. Así, nos vemos enfrentados a la disyuntiva de abrazar una representación imperfecta y digitalizada que, aunque reconfortante en cierto modo, podría no hacer justicia a la verdadera esencia del ser amado.
La publicación del libro MANIAC, de Benjamin Labatut, renovó la atención sobre uno de los padres de la computación moderna, Jonh Von Neumann. A lo largo del texto, el lector percibe el relato como una herramienta cuyo destino es el verdadero tema de la obra: la influencia mutua que tienen la inteligencia artificial y la mente humana. Para ello, como no podía ser menos, dedica un buen número de páginas a la computadora MANIAC.
De esta forma, Labatut presenta MANIAC (Mathematical Analyzer, Numerical Integrator, and Computer) como una máquina capaz de hacer cualquier cálculo inimaginable para humanos. Es más, la presenta como una herramienta significativamente más poderosa que la mente humana y un artilugio al alcance de sólo unos pocos. Sin embargo, vista desde 2024, MANIAC no es más que un simple juguete computacional, un mero prototipo de lo que el futuro (nuestro presente) iba a deparar en materia de computación.
¿Qué tenía MANIAC de especial?
¿Qué hace de MANIAC una computadora tan singular como para situarla en el mismo eje del origen de la inteligencia artificial? No se trata de la computadora más potente, tampoco de la primera computadora. Es algo más.
El crédito de la creación de MANIAC hay que atribuírselo a Nicholas Constantine Metropolis, pero en el diseño hay una contribución muy importante por parte de Von Neumann.
MANIAC fue construida en 1952, pero sus bases de funcionamiento se crearon años antes, en 1945. Se trata de la arquitectura Princeton, también llamada arquitectura Von Neumann en reconocimiento a su creador.
Esta arquitectura aportaba una novedad muy importante sobre sus predecesoras, como puede ser la famosa ENIAC. Se trata de la posibilidad de almacenar programas en memoria, que serían leídos a partir de tarjetas perforadas.
Hasta entonces, los ordenadores (los pocos que había) requerían de cambios manuales para recibir nuevas instrucciones. Es decir, para cambiar las instrucciones los programadores debían cambiar cables y clavijas de sitio. Para poder dar instrucciones de funcionamiento a MANIAC, el programador las escribía en forma de tarjetas perforadas, que posteriormente introducía en la computadora.
Puede parecer un mero formalismo técnico, pero tiene implicaciones muy importantes. Con los cambios manuales de cables y clavijas, pasar de un programa a otro podía suponer semanas. Sin embargo, con los programas almacenados en memoria, en tarjetas, el proceso era mucho más ágil. Se podían ejecutar programas diferentes incluso el mismo día.
A pesar de su relevancia, MANIAC no fue la primera máquina en basarse en esta arquitectura. Von Neumann realizó el diseño en los trabajos de creación de EDVAC, que fue presentada en 1949. Incluso en 1948 se presentó SSEM, que se basaba en el mismo concepto.
Primera victoria en el ajedrez para una máquina
Hay que atribuirle a MANIAC un récord notable: en 1956 fue la primera computadora capaz de ganar una partida de ajedrez a una persona.
Los científicos de Los Álamos organizaron tres partidas de ajedrez para ponerla a prueba. La primera fue MANIAC contra MANIAC. La segunda fue MANIAC contra Martin Kruskal, que era matemático y físico de la Universidad de Princeton, además de un hábil jugador de ajedrez. La tercera fue MANIAC contra un anónimo que recibió un curso intensivo sobre conceptos básicos de ajedrez durante el lapso de una semana.
Es cierto que se trataba de una versión simplificada del juego (sin alfiles) y que MANIAC tardaba 20 minutos en emitir cada movimiento. También es cierto que la persona que jugó dicha partida apenas había aprendido a jugar una semana antes. Sin embargo, así se inició una batalla máquina-humano que, finalmente, concluyó con la victoria de Deep Blue sobre Kasparov 41 años después,en 1997. Esta vez, sin limitaciones.
Objetivo: la bomba H
La computadora no se construyó, ni mucho menos, para un propósito tan lúdico como el ajedrez. El propósito principal de la máquina fue la realización de los cálculos requeridos para la construcción de la bomba H, la bomba de fusión nuclear, 600 veces más potente que la lanzada sobre Hirosima y que requería de procesos mucho más complejos.
Sin embargo, la facilidad con la que MANIAC podía ser reprogramada permitía que se utilizara para otras tareas mientras no había nuevos cálculos por hacer. Por ejemplo, con MANIAC se consiguió la primera predicción meteorológica que tardaba menos de 24 horas en generarse, así como la primera ecuación de estado calculada con métodos de simulación de Monte Carlo.
MANIAC no sólo destacó por ser reprogramable. También presentó un innovador esquema de memoria en forma de matriz bidimensional. Esa forma de disponer las celdas de memoria conseguía una notable mejora de rendimiento, gracias a la cual se consiguieron los récord ya mencionados.
Setenta años después de la aparición de MANIAC, la computación ha evolucionado de forma asombrosa. Los supercomputadores actuales, como el español MareNostrum, dejan a MANIAC a la altura de un simple juguete de niños. En nuestros bolsillos llevamos dispositivos que sobradamente multiplican la capacidad de aquellas máquinas primigenias. Sin embargo, buena parte de los computadores actuales siguen utilizando la misma arquitectura o versiones con ligeras modificaciones. No es desencaminado, por tanto, hablar de John Von Neumann como uno de los padres de la computación, y con ello de la inteligencia artificial.
El juego (o la batalla) humano-máquina continuará…
La inteligencia artificial (AI), nos plantea el dilema que nos llegó con la computación que, como con todo adelanto tecnológico, va dejando patidifusos y contrariados a su paso; pero la AI va como el juego de póker cuando el bote de apuesta va en aumento lo cual, a su vez, aumenta la ansiedad de los jugadores. A todo ello y con la apuesta crecida se van produciendo otros fenómenos, tal como el del título de este escrito, que si alimentas a una PC con basura la misma te devolverá basura. Jamás olvido cuando un funcionario gubernamental me dijo: “…no señor, es que fue error de computadora”, y tuve que traducirle al castellano mi respuesta, “garbage in garbage out”.
La AI es un adelanto tecnológico maravilloso que permitirá, entre tantas otras cosas, eliminar la pobreza; siempre que no alimentemos los programas con elementos de Patacón. La realidad de que todo puede ser bien o mal usado no cambia, lo que sí cambia es que, en particular, adelantos como la AI aumentan de forma exponencial el bote de apuestas y con ello el potencial de pérdidas o ganancias.
Como bien nos dice Richard Rahn en el Mises Wire: “La AI no puede distinguir entre lo cierto y la ficción.” Podrá cambiar la mezcla de la ensalada pero no inventará una ensalada realmente nueva. Todo ello es propio de nuestra realidad humana. De hecho, ahora que les escribo estoy tomando pedazos de ideas del escrito de Rahn y las estoy sazonando a mi gusto y manera; lo cual no es lo mismo que inventar la bomba atómica y tal sino parte del dialogar humano.
A todo ello, el asunto que deseo sacar a relucir es el jaleo que ya tenemos y que va en aumento en cuanto a lo difícil que resulta hoy día distinguir entre la realidad y la falsedad; y la manipulación que se hace factible con la AI; que como bien nos advierte Rahn, “de ello se están valiendo los mercaderes de la agenda woke en cosas tales como no mostrar fotos de gente de raza blanca cuando se habla de los fundadores de los EE.UU.”
A medida que vaya evolucionando y adelantando la AI, la misma se prestará para ser usada por los políticamente interesados en controlar a la población o, digamos, a las gallinas del gallinero que tantos políticos creen que somos. Un buen ejemplo que también saca Rahn en este sentido es el del COVID, que se prestó para el engaño de control más grande de la historia y del cual aún falta mucho daño por delante.
Pero Rahn nos lleva a otra dimensión del asunto que es el tema de la conciencia humana, que como bien lo señala “aún los humanos no estamos nada claros en cuanto a lo que es la conciencia y mucho menos que la podamos crear con una AI.”
El otro aspecto del potencial económico de reducir el costo de vida es inmenso y es dónde debíamos enfocarnos; y no sólo estar pensando que nos va a dejar sin trabajo, aunque como ocurrió con el automóvil, este dejó sin trabajo a muchos, pero luego dio trabajo a muchos más y adelantó el camino hacia un nuevo estadio de desarrollo existencial.
Y, a fin de cuentas, en lo que debemos prestar atención y acción es en la corrupción, valga la cacofonía; ya que la AI sí es un instrumento que se presta para diseminar basura ideológica y de otras clases.
