"¿Cómo se perfila el avance de la inteligencia artificial en 2024?
En 2024, se espera que la inteligencia artificial avance rápidamente, ganando más potencia y expandiéndose a aplicaciones en el mundo físico. Durante un evento en San Francisco en noviembre, Sam Altman, CEO de OpenAI, fue preguntado sobre las sorpresas que traerá este campo en 2024.
Los chatbots en línea como ChatGPT de OpenAI tendrán “un avance inesperado”, respondió de inmediato Altman.
Este año, el campo de la inteligencia artificial se distinguirá por un avance notablemente rápido de la tecnología a medida que se acumulen los progresos. Esto habilitará a la IA para crear nuevos tipos de medios, emular el razonamiento humano de formas novedosas y penetrar en el mundo físico mediante un nuevo tipo de robots.
En los meses venideros, los generadores de imágenes impulsados por IA, como DALL-E y Midjourney, proporcionarán videos e imágenes estáticas al instante. Además, se integrarán progresivamente con chatbots como ChatGPT.
Esto significa que los chatbots irán mucho más allá del texto digital y manejarán fotos, videos, diagramas, gráficos y otros medios. Su comportamiento se parecerá cada vez más al razonamiento humano y realizarán tareas cada vez más complejas en campos como las matemáticas y la ciencia. A medida que la tecnología avance hacia los robots, también ayudará a resolver problemas más allá del mundo digital.
Muchos de estos avances ya han empezado a surgir en los principales laboratorios de investigación y en productos tecnológicos. Pero en 2024, la potencia de estos productos crecerá de manera significativa y será utilizada por mucha más gente.
OpenAI, Google y otras empresas tecnológicas están haciendo avanzar la IA mucho más rápido que otras tecnologías debido al modo en que se construyen los sistemas subyacentes.
La mayoría de las aplicaciones de software son creadas de forma manual por ingenieros, lo que puede ser un proceso lento y tedioso. Sin embargo, las empresas están avanzando más rápidamente en IA, ya que esta tecnología se basa en redes neuronales, sistemas matemáticos que pueden aprender habilidades analizando datos digitales. Al proporcionar a estos sistemas una gran cantidad de datos, incluyendo imágenes, sonidos y texto, provenientes de fuentes como Wikipedia, libros y textos en línea, las empresas esperan que las redes neuronales aprendan a generar texto por sí mismas y resuelvan problemas cada vez más complejos, preparándose así para el mundo físico.
Nada de esto significa que la IA podrá igualar al cerebro humano en el futuro cercano. Si bien las compañías de IA y los empresarios buscan crear lo que llaman “inteligencia artificial general” —una máquina que puede hacer cualquier cosa que el cerebro humano pueda hacer— esto sigue siendo una tarea de enormes proporciones. A pesar de sus rápidos avances, la IA sigue estando en sus etapas iniciales.
A continuación, una guía de cómo va a cambiar la IA este año, empezando por los avances a más corto plazo, que conducirán a nuevos progresos en sus capacidades.
Las aplicaciones basadas en IA, que solían generar principalmente texto e imágenes estáticas, ahora están avanzando hacia la generación de videos instantáneos. Por ejemplo, DALL-E puede crear rápidamente imágenes fotorrealistas a partir de descripciones como "un rinoceronte zambulléndose en el puente Golden Gate". Se espera que las empresas tecnológicas integren estas capacidades de generación de imágenes y videos en los chatbots, mejorando así su funcionalidad.
Los chatbots están evolucionando hacia una forma "multimodal", lo que significa que pueden manejar diferentes tipos de medios, como imágenes y texto, de manera integrada. Esto implica que pueden analizar y generar no solo texto, sino también imágenes y, potencialmente, otros tipos de medios, como diagramas, gráficos, sonidos y videos. Además, estos chatbots pueden aprender las relaciones entre distintos tipos de medios, lo que les permite comprender y responder con diferentes tipos de medios. Por ejemplo, podrían responder a una imagen con texto.
Aunque los chatbots multimodales aún cometen errores, las empresas tecnológicas están trabajando para reducirlos y mejorar su capacidad para razonar de manera más similar a los humanos.