La inteligencia artificial (IA) abarca muchas tecnologías emergentes y complejas que antes requerían intervención humana y ahora pueden ejecutarse en una computadora. Las computadoras pueden realizar funciones avanzadas, que antes se usaban para comprender y recomendar información. Ahora, con la IA, las computadoras incluso pueden generar contenido nuevo.
El acrónimo AI a menudo se usa de forma indistinta para representar varios tipos de tecnologías que conforman el campo de la IA.
Conceptos comunes de la IA
Hay una serie de términos y conceptos que definen la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y que pueden resultarte útiles. Aquí se incluyen algunas formas en las que puedes trabajar con la IA en la práctica o en la Web
IA general
En términos generales, la IA general es un programa o modelo no humano que demuestra una amplia gama de soluciones de problemas y creatividad. Un model es una ecuación matemática muy grande, que incluye un conjunto de parámetros y estructura necesarios para que una máquina muestre un resultado.
Con la IA general, puedes realizar varios tipos de tareas, como analizar datos, traducir textos, componer música, identificar enfermedades y mucho más.
IA limitada
La IA limitada es un sistema que puede realizar un subconjunto de tareas único o específico. Por ejemplo, una computadora que juega un juego de ajedrez contra un oponente humano (no debe confundirse con el Turco mecánico). La IA estrecha tiene un conjunto predefinido de parámetros, restricciones y contextos que pueden parecer una comprensión, pero, de hecho, son solo respuestas a una ecuación.
Puedes verlo en la práctica con sistemas de reconocimiento facial, asistentes de voz y pronóstico del tiempo. Puedes usar modelos muy específicos para mejorar una funcionalidad determinada en tus sitios web y apps.
Por ejemplo, creaste un sitio dedicado a las películas, en el que los usuarios pueden acceder, calificar sus películas favoritas y descubrir otras nuevas para mirar. Podrías usar una base de datos prepropagada para recomendar películas según la página actual que estén visitando. O bien, puedes usar un modelo de IA limitado que analice el comportamiento y las preferencias de los usuarios para mostrar la información más relevante para ese lector.
IA generativa
Un modelo grande de lenguaje (LLM) es un modelo de IA de red neuronal con muchos parámetros que puedes usar para realizar una amplia variedad de tareas, como generar, clasificar o resumir texto o imágenes.
La IA generativa responde a las entradas y crea contenido basado en el contexto y la memoria de un LLM. Esto va más allá de la coincidencia de patrones y las predicciones. Estas son algunas de las herramientas de IA generativa más comunes:
Estas herramientas pueden crear prosa escrita, imágenes y muestras de código. Pueden ayudarte a planificar unas vacaciones, suavizar o profesionalizar el tono de un correo electrónico, o clasificar diferentes conjuntos de información en categorías.
Hay un sinfín de casos de uso, tanto para desarrolladores como para quienes no lo son.
Aprendizaje automático (AA)
El aprendizaje automático (AA) es una forma de IA, en la que una computadora aprende sin programación explícita. Mientras la IA se esfuerza por generar inteligencia, el AA permite que las computadoras aprendan de la experiencia. El AA consiste en algoritmos para hacer predicciones de conjuntos de datos.
El AA es el proceso de entrenar un modelo para que haga predicciones útiles o genere contenido a partir de datos.
Por ejemplo, supongamos que queremos crear un sitio web que califica el clima de un día determinado. Tradicionalmente, esto lo puede realizar uno o más meteorólogos, quienes podrían crear una representación de la atmósfera y la superficie de la Tierra, calcular y predecir los patrones climáticos, y determinar una calificación comparando los datos actuales con el contexto histórico.
En cambio, podríamos darle a un modelo de AA una enorme cantidad de datos meteorológicos, hasta que aprenda la relación matemática entre patrones climáticos, datos históricos y pautas sobre lo que hace que el clima sea bueno o malo en un día en particular. De hecho, creamos esto en la Web.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo (DL) es una clase de algoritmos de AA. Un ejemplo son las redes neuronales profundas (DNN), que intentan modelar la forma en que se cree que el cerebro humano procesa la información.
Desafíos de la IA
Existen varios desafíos cuando se compila y se usa la IA. Los siguientes son solo algunos aspectos destacados de lo que debes tener en cuenta.
Calidad de los datos y compras recientes
Los conjuntos de datos grandes que se usan para entrenar varios modelos de IA suelen estar inherentemente desactualizados poco después de su uso. Esto significa que cuando buscas la información más reciente, puedes beneficiarte de la ingeniería de instrucciones para mejorar el rendimiento de un modelo de IA en tareas específicas y producir mejores resultados.
Los conjuntos de datos pueden estar incompletos o ser demasiado pequeños para admitir algunos casos de uso de forma eficaz. Puede ser útil tratar de trabajar con varias herramientas o personalizar el modelo para adaptarlo a tus necesidades.
Inquietudes sobre la ética y los sesgos
La tecnología de IA es emocionante y tiene mucho potencial. Sin embargo, en última instancia, las computadoras y los algoritmos son creados por humanos, se entrenan con datos que pueden recopilarse y, por lo tanto, están sujetos a varios desafíos. Por ejemplo, los modelos pueden aprender y amplificar el sesgo humano y los estereotipos dañinos, lo que afecta directamente el resultado. Es importante abordar la creación de tecnología de IA con la mitigación de sesgos como prioridad.
Existen numerosas consideraciones éticas sobre los derechos de autor del contenido generado por IA; ¿quién es el propietario del resultado, en especial si está muy influenciado por material protegido por derechos de autor o se copió directamente de este?
Antes de generar ideas y contenido nuevos, ten en cuenta las políticas existentes sobre cómo usar el material que crees.
Seguridad y privacidad
Muchos desarrolladores web afirman que la privacidad y la seguridad son sus principales preocupaciones respecto del uso de las herramientas de IA. Esto es especialmente cierto en contextos empresariales con requisitos de datos estrictos, como los gobiernos y las empresas de atención médica. Exponer los datos del usuario a más terceros con las APIs de Cloud es una preocupación. Es importante que cualquier transmisión de datos sea segura y se supervise de forma continua.
La IA integrada en el dispositivo puede ser la clave para abordar estos casos de uso. MediaPipe es una solución de trabajo en curso para el problema, pero todavía hay mucho más investigación y desarrollo por hacer.
Comienza a usar la IA en la Web
Ahora que conoces los numerosos tipos de inteligencia artificial, puedes comenzar a considerar cómo usar los modelos existentes para ser más productivos y crear mejores sitios y aplicaciones web.
Podrías usar la IA para lo siguiente:
- Crea una mejor autocompletar para la búsqueda de tu sitio.
- Detecta la presencia de objetos comunes, como personas o mascotas, con una cámara inteligente.
- Aborda los comentarios spam con un modelo de lenguaje natural.
- Habilita la función de autocompletar en tu código para mejorar tu productividad.
- Crea una experiencia de escritura WYSIWYG con sugerencias para la siguiente palabra o oración.
- Proporcionar una explicación sencilla de un conjunto de datos
- Y más…
Los modelos de IA previamente entrenados pueden ser una excelente manera de mejorar nuestros sitios web, apps web y productividad, sin necesidad de comprender completamente cómo compilar los modelos matemáticos ni recopilar conjuntos de datos complejos que potencian las herramientas de IA más populares.
Es posible que la mayoría de los modelos satisfagan tus necesidades de inmediato, sin realizar ningún ajuste adicional. El ajuste es el proceso de tomar un modelo, que ya se entrenó en un conjunto de datos grande, y entrenamiento adicional para satisfacer tus necesidades de uso específicas. Existen varias técnicas para ajustar un modelo:
- El aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) es una técnica que usa comentarios humanos para mejorar la alineación de un modelo con las intenciones y preferencias humanas.
- La adaptación de rango bajo (LoRA) es un método eficiente en relación con los parámetros de los LLM que reduce la cantidad de parámetros entrenables y, al mismo tiempo, mantiene el rendimiento del modelo.