Biblioteca Online : ¡La Suscripción ENI por 9,90 € el primer mes!, con el código PRIMER9. Pulse aquí
¡Acceso ilimitado 24/7 a todos nuestros libros y vídeos! Descubra la Biblioteca Online ENI. Pulse aquí

La historia de la inteligencia artificial y ChatGPT

Introducción

Hoy en día es difícil de creer, pero la Inteligencia Artificial (IA) ha decepcionado durante mucho tiempo. Las esperanzas bien fundadas en la IA se han visto frustradas de manera regular. No fue hasta la década de 2010 cuando surgieron verdaderos avances. Por lo tanto, ChatGPT ha sido la culminación de décadas de investigación, sembradas de torpeza y desilusión temporal.

Nacimiento de la Inteligencia Artificial

En 1937, en un artículo llamado a hacer historia, On Computable Numbers (Números Computables), el matemático Alan M. Turing expuso en detalle los principios de lo que podría ser un ordenador, es decir, una máquina programable que calculara a la velocidad de la electrónica, capaz de procesar enormes volúmenes de información codificada en forma booleana (0 y 1). Turing estaba convencido de que una máquina como esta podría, tarde o temprano, resolver cualquier problema representado por un algoritmo: la descripción de una secuencia de pasos para lograr un resultado. Su artículo se convirtió en un texto fundacional de la ciencia informática.

En 1939, cuando se declaró la guerra, Turing fue destinado a Bletchley Park, la sede de la inteligencia británica. Su misión era crear una máquina capaz de descifrar los códigos secretos alemanes. Después de su trabajo, apareció un primer ordenador en 1943 y contribuyó para descifrar el código Enigma desarrollado por los nazis para sus intercambios de mensajes. Se ha estimado que el trabajo de Turing habría acortado el conflicto en, al menos, dos años.

Posteriormente, en 1950, Alan Turing publicó en la revista Mind otro texto fundacional: Computing Machinery and Intelligence (Maquinaria computacional e inteligencia). Plantea la pregunta: ¿cómo determinar si una máquina se acerca...

De Star Wars a XCON

En 1977, la Inteligencia Artificial volvió a escena de una manera inesperada, gracias a la simpatía de los robots de Star Wars de George Lucas.

Star Wars marcó un punto de inflexión en el cine de ciencia ficción, con una puesta en escena y efectos especiales sin precedentes. La película batió récords de asistencia a las salas de cine y provocó la comercialización de productos de merchandising a gran escala, especialmente en el caso de los dos robots C-3PO y R2-D2.

El travieso R2-D2 fue diseñado para reparar ordenadores y naves espaciales. Un poco pesado, tiene problemas para moverse y se expresa a través de pequeños ruidos electrónicos mientras que su cabeza, con forma de media esfera, gira. Su aspecto humorístico lo convirtió en el personaje más apreciado por el público.

A R2-D2 le ayuda un traductor de su idioma, C-3PO, un androide que George Lucas tuvo la buena idea de retratar como un mayordomo estirado, tan cobarde como culto (domina 6 millones de idiomas). C-3PO es tan humano como la vida misma, a pesar de su cuerpo de metal dorado.

images/04RB02.png

C-3PO durante el rodaje de Star Wars. Este robot tiene forma humana y domina millones de idiomas que traduce al instante. © NPS

Star Wars llegó en el momento oportuno porque, en 1978, resurgió el interés por la IA. El fabricante Digital Equipment Corp. (DEC) lanzó...

Los sistemas expertos: ascenso y caída

El éxito de XCON/R1 renovó el interés en la investigación de la Inteligencia Artificial, tanto en los Estados Unidos como en Japón y condujo al desarrollo de la industria relacionada.

Durante la década de 1980, vivimos el surgimiento de una locura por los sistemas expertos, con la aparición de muchos programas para el público en general. Se basaban esencialmente en reglas de tipo "si" (se detecta tal situación), "entonces" (realizar una acción específica). Los sistemas expertos sedujeron al mundo financiero y se utilizan especialmente para detectar fraudes, como en el uso de tarjetas de crédito.

Desafortunadamente, el final de la década de 1980 estuvo marcado por el poco éxito de las principales empresas en esta área: LISP Machines, Symbolic, etc. Una vez más, la IA experimentó la travesía por el desierto con el abandono de los principales proyectos de investigación que lanzaron los gobiernos de Estados Unidos y Japón, y la sensación de haber desperdiciado miles de millones de dólares en vano.

Desde 1990, el consultor neoyorquino Hugh Loebner organiza un concurso anual dotado con una importante cantidad económica. Los ordenadores que compiten deben participar en una conversación lo suficientemente smart (inteligente) como para hacerse pasar...

La Inteligencia Artificial invade los videojuegos

Sin embargo, a mediados de la década de 1990, la Inteligencia Artificial vio cómo se restauraba su imagen en un ámbito muy diferente a la investigación científica. De hecho, se ha convertido en un ingrediente importante de los videojuegos e, incluso mejor, en un elemento que los fabricantes nunca dejan de destacar.

La integración de la inteligencia en los juegos no es nueva. La programación de Sim City, publicada en 1989, llevó a su creador Will Wright a modelar matemáticamente elementos como la gestión y la planificación urbanística.

images/05RB02.png

Simulación de la gestión de una ciudad, el juego Sim City lleva al jugador a construir una ciudad y luego a desempeñar el papel de alcalde. © Maxis

La IA cobró impulso en el mundo de los videojuegos a partir de 1995, gracias a la moda de los juegos de estrategia como Warcraft, Red Alert o Age of Empires. Bruce Shelley, creador de Age of Empire, dijo:

"Si queremos que hoy en día un juego tenga una audiencia adecuada, debe ser capaz de jugar de manera competente contra un humano".

Kasparov derrotado por Deep Blue

El 12 de mayo de 1997 tuvo lugar un acontecimiento decisivo. Ese día, un superordenador de IBM, Deep Blue, salió victorioso de una partida contra Gary Kasparov, campeón mundial de ajedrez.

Deep Blue tenía 256 microprocesadores funcionando en paralelo y capaces de analizar 200 millones de posiciones por segundo. Reunía las estrategias ganadoras de los mejores ajedrecistas del siglo y, utilizando un enfoque de eliminación, conseguía analizar hasta trece posiciones o más por adelantado.

Después de ganar a todos los ordenadores de ajedrez desarrollados por IBM durante más de diez años, Kasparov finalmente fue derrotado por Deep Blue. El campeón intentó relativizar este fracaso:

"En lugar de un ordenador dotado de pensamiento y capaz de jugar al ajedrez con la creatividad y la intuición de un humano, se ha creado un ordenador que juega como una máquina, evalúa sistemáticamente 200 millones de movimientos posibles por segundo y ha ganado por fuerza bruta".

Eso no impidió que IBM usara la victoria con fines publicitarios. De hecho, la noticia tuvo un efecto impactante y se presentó como el presagio de que la IA tarde o temprano superaría a los humanos. Sin embargo, algunos argumentaron que en realidad fueron los programadores de IBM (humanos) los que vencieron al campeón de ajedrez (también...

Hacia una fusión hombre-máquina

A principios de la década de 2000, surgió una corriente de pensamiento: la fusión del cuerpo humano y los chips informáticos programados debería poder generar una especie de superhombre, con una inteligencia superior.

Uno de los impulsores de esta tendencia fue Raymond Kurzveil, autor de varios bestsellers sobre Inteligencia Artificial y el más famoso es The Singularity is Close (2005).

¿Qué es esta famosa Singularidad? Para Raymond Kurzveil, hay tres fuerzas que trabajan para conducir a la humanidad hacia una nueva transformación de la evolución, un nuevo paradigma.

  1. La primera fuerza es la de la genética, que permite reprogramar el cuerpo como se programa a un ordenador.

  2. La segunda fuerza proviene de la nanotecnología. Se trata de construir micromáquinas que puedan hacer casi cualquier cosa imaginable. Kurzweil elaboró un inventario de máquinas autorreproducibles, cada una más extraordinaria que la anterior.

  3. La tercera fuerza transformadora es la robótica. Raymond Kurzell anticipó la aparición de robots inteligentes, capaces de realizar las tareas más diversas desde entregas de Amazon hasta el control de aviones o transbordadores espaciales a Marte.

Todo esto se mezcla, se poliniza de forma cruzada y progresa a un ritmo exponencial hasta que interviene la famosa Singularidad.

Según Raymond...

La IA invade la vida diaria

En realidad, la Inteligencia Artificial está ganando terreno a través de logros prácticos que muchas veces están lejos de ser tan espectaculares. Poco a poco, la IA está interfiriendo en una gran cantidad de aplicaciones comúnmente utilizadas por todos:

  1. sistemas de traducción automática,

  2. aplicaciones de reconocimiento de voz,

  3. sugerencias de artículos que nos podrían gustar en una página web como Amazon,

  4. robot aspirador como el que ofrece Roomba,

  5. programa de ajedrez u otros juegos,

  6. vehículo autónomo,

  7. simulación de nuevos materiales,

  8. etc.

Watson ganador de un concurso

Un acontecimiento en 2011 marcó un nuevo avance de la IA. Está relacionado con el programa concurso televisivo estadounidense por excelencia: Jeopardy! En este original concurso, los participantes deben deducir qué pregunta puede haber provocado una respuesta concreta.

En febrero de 2011, IBM hizo participar a su programa de Inteligencia Artificial, Watson, y ganó holgadamente, sin dejar prácticamente ninguna oportunidad a los dos campeones humanos del juego.

La novedad de que parecía disponer Watson, es que este sistema era capaz de hazañas que nunca pensamos que pudieran alcanzar los ordenadores: podía detectar chistes y frases con doble sentido, que hasta ahora estaba restringidas al dominio humano, y utilizarlo en provecho propio.

images/08RB02.png

Demostración de las capacidades del sistema IBM Watson en el programa concurso televisado Jeopardy!. © Rosemaryetoufee

¿Un aumento excesivo de la potencia de la IA?

A partir de la década de 2010, la Inteligencia Artificial alcanzó un nuevo nivel gracias a la madurez adquirida por tecnologías como el machine learning y el deep learning.

El machine learning es un subdominio de la IA que permite la programación de una máquina para que pueda aprender por sí misma. Basado en datos experimentales, el machine learning desarrolla un modelo matemático de alta fiabilidad y cuantificable. Una vez definidas las reglas de esta manera, es posible aplicarlas a nuevos datos, con el fin de hacer predicciones o deducir conocimiento.

Por otro parte, el deep learning es una rama del machine learning que se centra en resolver problemas complejos, emulando la actividad de la mente humana. Para lograr sus objetivos, el deep learning utiliza redes neuronales artificiales, un enfoque computacional potencialmente capaz de aprender a realizar cualquier tarea.

Ya en 2012, el Dr. Andrew Ng de la Universidad de Stanford, en California, entrenó a una red neuronal haciéndola consumir 10 millones de imágenes de videos de YouTube. Este sistema de deep learning, patrocinado por Google, necesitó la potencia de 16 000 procesadores. Al final, esta red neuronal aprendió a identificar a un gato de forma segura. En ese momento, este avance fue visto como un logro.

En junio de 2014, Facebook dio a conocer un sistema de reconocimiento facial...

Google se convierte en una empresa insignia de IA

Sin hacer ruido, Google se ha ido consolidando poco a poco como empresa insignia en Inteligencia Artificial. Desde 2008, ha hecho grandes avances en el reconocimiento de voz y ha implementado el fruto de sus hallazgos en su sistema Android para smartphone.

En diciembre de 2012, Google reclutó a Raymond Kurzveil, un pionero en IA, y lo colocó al frente de su división de investigación. Desde entonces, la Inteligencia Artificial, a menudo invisible, comenzó a transformar muchas actividades de nuestro proceso de navegación por Internet. De este modo, el motor de búsqueda Google puede mostrar resultados personalizados para cada usuario, teniendo en cuenta las preferencias de ese usuario.

Como resultado de dicha investigación, Google Car se convirtió en un vehículo autónomo cuyo prototipo se presentó en mayo de 2014. En ese momento, ya se habían realizado pruebas durante cuatro años y el automóvil no tripulado había viajado cientos de miles de kilómetros en California. Este proyecto dará origen a la empresa Waymo, que comercializa esta tecnología. Los defensores de esta tecnología de vehículos asistida por IA afirman que para 2050, deberíamos ver que el número de accidentes de tráfico se acerca a cero.

images/09RB02.png

El vehículo autónomo Waymo (Google Car) tiene una tasa...

Aplicaciones de predicción

A principios del año 2000, una película de Spielberg, Minority Report, protagonizada por Tom Cruise, presentó un escenario imaginado por el autor de ciencia ficción Philip K. Dick: un sistema de IA predice los crímenes antes de que se cometan y los delincuentes potenciales son arrestados antes de que puedan ejecutar sus actos.

Lo que parecía ciencia ficción se está convirtiendo en realidad. La empresa Palantir basa su actividad en esta habilidad: a partir del análisis del big data, trata de deducir las evoluciones previsibles de un sector.

Palantir se creó en 2004 y su primer inversor fue Peter Thiel, fundador de PayPal y un libertario declarado (un movimiento político a favor de la libertad individual extrema), y también inversor en In-Q-Tel, el fondo de inversión de la CIA.

Los "Palantir" son los cristales que permiten ver desde la distancia en El Señor de los Anillos. Gracias a un palantir Gandalf es capaz de presenciar el regreso de Sauron a Mordor.

La actividad de la empresa Palantir permaneció en secreto durante casi una década. Sin embargo, poco a poco, hemos empezado a saber un poco más sobre sus progresos. La compañía genera herramientas de "data mining" que permiten consultar grandes bases de datos como:

  1. registros de los visados emitidos para visitantes extranjeros,

  2. fotos tomadas...

¿Sería peligrosa la IA?

Ahora, el machine learning y el deep learning han ganado impulso: están siendo aprovechados por empresas en una amplia variedad de campos.

Sin embargo, los fanáticos de la IA como Eric Schmidt de Google han ayudado a extender una idea: la tecnología está invadiendo nuestra privacidad y representa una amenaza para nuestras libertades individuales.

En paralelo, ha surgido una idea: nuestro ADN sería esencialmente una especie de mega-software a una escala desmesurada. Como resultado, si logramos conseguir algún objetivo, podríamos considerar que el responsable es el ADN. En un artículo publicado por Le Monde, el investigador Laurent Alexandre informa de que en los Estados Unidos, en algunos juicios, estamos empezando a ver a los acusados defendiéndose diciendo: "yo no he matado, no culpa mía sino de mis genes". Una línea de pensamiento que abre la puerta a todo tipo de desviaciones.

En marzo de 2016, la Inteligencia Artificial obtuvo otra victoria histórica. En Seúl, se organizó una competición de Go. Sin embargo, el juego de Go es mucho más complejo que el ajedrez, porque abre miles de millones de posibilidades en cualquier momento. Lee Sedol, uno de los mejores jugadores del mundo, se enfrentó al sistema AlphaGo de la filial DeepMind de Google. Después de varios enfrentamientos, AlphaGo terminó...

El grito de alarma de Elon Musk

Ya en 2014, el empresario Elon Musk, fundador de Tesla y SpaceX y que se ha convertido en uno de los hombres más ricos del planeta, lanzó un grito de alarma. Posteriormente, declaró que percibía a la Inteligencia Artificial como un peligro mayor que las armas nucleares.

Elon Musk incluso señaló a la IA como "la mayor amenaza para la humanidad".

images/12RB02.png

Ya en 2014, Elon Musk estaba dispuesto a denunciar los peligros de la IA. Foto tomada en la Royal Society de Londres en julio de 2018. © Debbie Rowe, Fotógrafa

El científico Stephen Hawking fue partícipe de estas reflexiones en una conferencia de prensa en diciembre de 2014:

"Creo que el desarrollo de la inteligencia artificial completa podría significar el fin de la especie humana. Cuando los humanos desarrollen una inteligencia artificial, esta se desarrollará y regenerará a un ritmo cada vez mayor. Los humanos, limitados por la lenta evolución biológica, no podrán mantenerse al día y serán sustituidos."

Bill Gates, fundador de Microsoft, está de acuerdo. En enero de 2015, en la red social Reddit, expresó sus propias reservas:

"Estoy del lado de los que se preocupan por el desarrollo de una súper inteligencia. En primer lugar, las máquinas realizarán muchas tareas por nosotros sin ser muy inteligentes. Esto debería ser...

La creación de OpenAI

El 11 de diciembre de 2015, Elon Musk, Sam Altman y otros cuatro investigadores inauguraron el proyecto OpenAI, dedicado a llevar muy lejos la investigación en Inteligencia Artificial.

Estos fueron los seis fundadores:

  1. Elon Musk

  2. Sam Altman

  3. Greg Brockman: antiguo director técnico de Stripe, que ofrece una aplicación de pago en línea. Este último asumirá la presidencia de OpenAI.

  4. Wojciech Zaremba: matemático e informático polaco que destacado por sus trabajos avanzados en deep learning.

  5. Ilya Sutskever: cofundador de DNNResearch, una compañía que trabaja con "redes neuronales" adquirida por Google en 2013. Sutskever trabajó durante tres años en Google en la sección de Inteligencia Artificial.

  6. John Schulman: este investigador ha creado muchos algoritmos importantes de machine learning. También es un gran aficionado al videojuego Sonic, del que dice que es un campo de pruebas muy bueno para el machine learning.

La misión de OpenAI es la siguiente:

"Desarrollar herramientas de IA seguras y abiertas, con la misión de empoderar a las personas (en lugar de acabar con ellas)".

Según OpenAI, la IA se debe diseñar para beneficiar a toda la humanidad.

Desde su fundación en diciembre de 2015, la startup ha recibido una financiación de 1.000 millones de dólares.

Junio de 2016: OpenAI Gym

La primera...

11 de junio de 2018: anuncio de GPT

En junio de 2018, cuatro investigadores de OpenAI publicaron un artículo importante bajo el título Improving language understanding with unsupervised learning (Mejorar la comprensión del lenguaje con aprendizaje no supervisado).

El artículo empieza así:

"Nuestro sistema funciona en dos etapas. Comenzamos entrenando un "transformer" (un modelo de deep learning) con un volumen muy grande de datos, de una manera no supervisada: el modelado del lenguaje se utiliza para el entrenamiento. Posteriormente, refinamos este modelo con conjuntos más pequeños y supervisados para ayudarlo a resolver tareas específicas."

Seguidamente, el artículo presenta qué es GPT.

"GPT significa Generative pre-trained transformer (transformador generativo pre-entrenado). Es un modelo de aprendizaje inspirado en el funcionamiento del intelecto humano y entrenado en base a gigantescos volúmenes de textos generados por humanos. En particular, GPT es capaz de generar y responder preguntas."

En primer lugar, GPT-1 fue entrenado utilizando el "BookCorpus", una colección de 11.038 libros no publicados, es decir, 74 millones de frases y 1.000 millones de palabras, de 16 categorías: historia, aventura, romance, etc.

Febrero de 2019: GPT-2 está listo

Presentado en febrero de 2019, el motor de análisis GPT-2 de OpenAI se basa...

El punto de inflexión GPT-3

En mayo de 2020, OpenAI presentó GPT-3, que se basa en la red neuronal más grande jamás desarrollada: 175.000 millones de parámetros. Cabe señalar que había otros modelos disponibles en ese momento: Megatron-11b, la familia LaMDA de Google o Jurassic-1. Sin embargo, los investigadores que probaron GPT-3 descubrieron que era el modelo de Inteligencia Artificial más grande jamás creado.

Enero 2021: El shock DALL.E

A partir de enero de 2021, OpenAI pudo presentar una aplicación concreta de su investigación, disponible para todos: DALL.E. (un nombre creado a partir del pintor surrealista Salvador Dalí y del robot de dibujos animados Wall-E de Pixar).

DALL.E inauguró una nueva generación de aplicaciones que explotan la Inteligencia Artificial como nunca antes. El aspecto principal consiste en escribir un texto y generar una imagen.

Todo depende de su imaginación. Se puede aventurar en los mundos de la ciencia ficción, los videojuegos, el arte callejero o street art, mezclar alegremente estilos, épocas, inventar situaciones barrocas y surrealistas: generar una imagen visual de un koala conduciendo una moto, Mozart probándose unos auriculares, etc. La IA de DALL.E siempre se pliega a nuestros deseos.

En abril de 2022, se presentó al público DALL.E 2 y, esta vez, los resultados se consideraron impresionantes:...

OpenAI planea lanzar GPT-4

A lo largo de los años, OpenAI ha experimentado un gran crecimiento orgánico y tiene casi 375 empleados, pero también muchos proveedores de servicios asignados a la prueba de sus herramientas, especialmente en América Latina y Europa del Este.

El modelo de lenguaje GPT-3 se ha enriquecido en varios niveles y ha demostrado su capacidad para entender instrucciones expresadas en lenguaje natural. En enero de 2022 se publicó un modelo intermedio, InstructGPT, pero de manera discreta. OpenAI le enseñó los registros propios de una conversación entre humanos. La interfaz es fácil de usar y hace que sea accesible para cualquier persona.

Aunque no es perfecta, la versión 3.5 de GPT ayuda a generar contenido más claro y atractivo. GPT-3.5 ha absorbido un volumen titánico de documentos: 500.000 millones de documentos, incluida toda la Web hasta 2021, pero también cientos de miles de libros y artículos científicos.

Cuanto más tiempo pasaba, más parecía que GPT estaba lo suficientemente maduro para una aparición a bombo y platillo, para el público en general. Solo faltaba que, en otoño de 2022 OpenAI decidiera que la startup estaba lista para lanzar un "chatbot" (interfaz conversacional), que no se basaba en la versión GPT-3.5, sino en una nueva versión en gestación de esta herramienta:...

La sorpresa de ChatGPT

images/cap1pag2.png

La aplicación ChatGPT ha mostrado al mundo el potencial de la Inteligencia Artificial. © OpenAI

ChatGPT, una interfaz conversacional inteligente, se presentó al mundo el 30 de noviembre de 2022.

Como todos pudieron descubrir, ChatGPT estaba listo para recibir nuestras preguntas y su IA daba respuestas que, la mayoría de las veces, eran juiciosas y acertadas.

De paso, el gran público aprendió que ChatGPT había sido entrenado para analizar la importancia relativa de los términos de una frase, con el fin de extraer el concepto esencial. El entrenamiento de ChatGPT costó 2 millones de euros y su coste operativo rondaba los 100.000 € diarios.

El éxito de ChatGPT fue inmediato: se registraron 1 millón de personas en cinco días.

En primer lugar, ChatGPT confirmó un hecho: hemos entrado en la era de la Inteligencia Artificial y se ha demostrado su eficacia, por lo que ahora es fiable y hay que contar con ella.

El resto de esta historia se escribe día a día...