Por Geovanni Roldán, Gerente de IT y Operaciones de Bangara
La Inteligencia Artificial (IA) se encuentra de moda en su versión de IA generativa conocida por alternativas como ChatGPT, Bard, Claude y otros. Sin embargo, esta versión no fue la inicial ni será la final, ¿Cuáles fueron sus orígenes y cuál será su evolución?
Se pueden definir 4 etapas de evolución: 1) herramienta, 2) asistente, 3) copiloto y 4) asesor. En este contexto, en la actualidad estamos en la etapa 3 de la IA (la generativa) como copiloto para las actividades diarias.
En su primera etapa la IA como herramienta tuvo un largo período de desarrollo desde 1950 hasta finales de la década de los 2000, encontrando aplicaciones como: los denominados sistemas expertos, sistema de recomendación de compras, asociaciones de productos para cross-selling y up-selling. Sus muestras más visibles fueron evidentes al realizar compras en Amazon, escuchar música en Spotify o ver videos en YouTube. De entre los algoritmos de IA no se evidencia predominio.
En la etapa de asistente, predomina el procesamiento del lenguaje natural para que el usuario pueda hacer peticiones o tener interacciones. Se evidencia su mayor uso a través de los smartphones y destacan aplicaciones como Alexa, Siri, Google Assistant entre otros. En esta etapa predominan los algoritmos de IA denominados Machine Learning tanto en sus versiones supervisadas como no supervisadas (clasificación, reconocimiento, inferencia, etc).
En la etapa actual de la IA generativa, su uso es comparable a la de un copiloto. A la hora de escribir un documento, el copiloto sugiere ideas, propone correcciones, complementa con información adicional, etc. Cuando se requiere una imagen para cualquier tipo de trabajo, el copiloto genera ilustraciones de diversa índole. Incluso el copiloto ahorra tiempo a los programadores generando código para muchas de las rutinas conocidas, o corrigiendo errores, o haciendo pruebas del código generado. Los casos de uso son del copiloto ya casi son infinitos y aplicables en casi todas las actividades humanas. El momento de la IA generativa se caracteriza por el empleo de las redes neuronales y del entrenamiento por refuerzo como algoritmos.
¿Y entonces cuál será la siguiente etapa? Asimilando a las actividades humanas, la siguiente aplicación de la IA será la de asesor. Un asesor tiene las capacidades de poner las cosas tanto en contexto como en perspectiva. La IA generativa ya se destaca por sus capacidades de contextualizar, por tanto, es la perspectiva la dimensión en la cual se deben alcanzar desarrollos importantes. Esta nueva etapa ya tiene nombre, será la etapa de la “IA general” (IAG). Todavía no hay claridad en los algoritmos que prevalecerán la etapa general IAG. En la actualidad predominan los algoritmos basados en el aprendizaje de máquina (machine learning). La nueva etapa IAG parece que decantará en el uso de algoritmos basados en arquitecturas cognitivas y bases de conocimiento de grafos (propuesta por Peter Voss y otros en el 2017) que comprende aspectos como: abstracción, comprensión profunda, planeamiento y resolución de problemas.
La IAG permitiría tener orientaciones a preguntas de otro nivel; por ejemplo: cómo resolver el problema del hambre, de la desnutrición infantil, del calentamiento global, conflictos entre grupos, etc.