Concepto y funcionamiento de los modelos grandes de lenguaje (LLM)
Inteligencia Artificial: origen del término
El término Inteligencia Artificial fue acuñado en 1956 por John McCarthy, durante la Conferencia de Darmouth.
La conferencia de Darmouth College, una universidad localizada en Hanover, New Hampshire, Estados Unides, reunió a científicos para discutir la posibilidad de que la inteligencia humana pudiera ser trasladada a una máquina.
El prepósito de la conferencia, en palabras de sus convocantes, entre ellos John McCarthy fue:
Proceder sobre la base de la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, ser descrita con tanta precisión que puede fabricarse una máquina para simularlo. Se intentará averiguar come fabricar máquinas que utilicen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan Ias clases de problemas ahora reservados para los seres humanos, y mejoren por si mismas. Creemos que puede llevarse a cabo un avance significativo en uno o más de estos problemas si un grupo de científicos cuidadosamente seleccionados trabajan en ello conjuntamente durante un verano. (McCarthy et al, 1955)
¿Cómo se define la Inteligencia Artificial?
Cuando nos referimos a Inteligencia, no existe una definición universal. Lo mismo ocurre cuando nos referimos a Inteligencia Artificial.
Pese a le anterior, si es posible describir ambos conceptos y sus características básicas.
¿Qué es la inteligencia?
La inteligencia es la capacidad de aprender y realizar los procesos y técnicas apropiadas para resolver problemas y lograr objetivos adecuados al contexto, en un mundo incierto y en constante cambio. (Manning, 2020)
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Algoritmo que se programa en un ordenador, o en un servidor, y que alcanza un objetivo aprendiendo de los datos que le han sido dados. (Valdivia, 2024)
¿Qué es un algoritmo?
Un algoritmo enumera los pasos precisos a seguir, como los que escribe una persona en un programa de computadora. Los sistemas de inteligencia artificial contienen algoritmos, pero a menudo solo para unas pocas partes, como un método de aprendizaje o cálculo de recompensas. Gran parte de su comportamiento surge a través del aprendizaje a partir de dates o de la experiencia. (Manning, 2020)
Propósitos y dimensiones de la Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial: evolución que permitió la IA generativa
Para lograr los avances que se tienen actualmente, los científicos de la IA hicieron diversos experimentos y desarrollaron diferentes principios como el principio del cómputo relativo al comportamiento equivalente de Horswill (2008) donde una máquina o persona llevan a cabo el proceso correcto que lleva a un propósito específico, como sería por ejemplo, preparar una café, conducir un coche o jugar juegos de estrategia come el Go y el ajedrez.
La IA evoluciona desde Ias tareas simples hasta el aprendizaje, fenómeno que los humanos considerábamos como una aptitud exclusiva de las personas y de otros organismos vivos como los animales.
Del Machine Learning a la IA actual
En el siguiente video, el científico de la computación Jeff Crume, explica de forma sencilla qué son el Machine Learning, el Deep Learning y su relación con la IA que utilizan CreepSeek y ChatGPT.
Alcances de la IA
La IA ha aprendido a realizar actividades cada vez más complejas, como determinar procesos a seguir, realizar actividades como preparar café, atender clientes, asistir en la construcción de productos, en el manejo de vehículos y la creación de textos, música, videos e imágenes.
En los siguientes videos se muestran ejemplos de lo que puede hacer la IA.
La IA como una ayuda para el ser humano
La inteligencia artificial es uno de los pilares sobre los que descansa las mejores esperanzas y las peores pesadillas del ser humano. Esperanza porque puede servir para identificar, por ejemplo, patrones de enfermedades mediante Ia visualización de datos:
Fundamentos de la IA que permitieron Ia IA Generativa o ChatG PT y DeepSeek
Marco Carlos Avalos Rosado, con ayuda DeepSeek y motores de búsqueda.
A continuación, se presenta una tabla que explica los conceptos de Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Modelos Grandes de Lenguaje (LLMs) y Agentes de IA, utilizando analogías y reflexiones filosóficas inspiradas en Descartes y McLuhan. Cada concepto se aborda desde su propósito y se complementa con una reflexión filosófica breve.
Reflexion Final:
La IA y sus derivados nos invitan a replanteamos preguntas filosóficas fundamentales sobre la naturaleza del pensamiento, Ia existencia y la relación entre humanos y tecnología. Descartes nos recuerda que el pensamiento es la esencia de la existencia, mientras que McLuhan nos advierte que la tecnología no es neutral, sino que redefine nuestra percepción del mundo. En este contexto, estamos creando herramientas que nos complementan o que nos transforman en algo distinto?
Referencias:
- Descartes, R. (1637). Discurso del método.
- McLuhan, M. (1964). Understanding Media: The Extensions of Man.