Introducción a la inteligencia artificial generativa

Los primeros conceptos y algoritmos

Los primeros conceptos de inteligencia artificial se remontan a la primera mitad del siglo XX, cuando científicos y pensadores empezaron a imaginar máquinas capaces de pensar y aprender como los seres humanos. Los trabajos de Alan Turing, en particular, sentaron las bases teóricas de la IA con su concepto de "máquina universal" y el famoso "test de Turing", que sigue siendo hoy una referencia para evaluar la inteligencia de las máquinas.

Los primeros intentos concretos de crear algoritmos inteligentes tomaron forma en la década de 1950. Uno de los proyectos pioneros más significativos fue el trabajo de Arthur Samuel sobre las damas, en el que desarrolló la idea del aprendizaje automático por autosuperación. Este proyecto demostró que las máquinas no solo podían seguir un conjunto de reglas preestablecidas, sino que también podían aprender y evolucionar a partir de sus propias experiencias.

Otro hito en este campo es el programa ELIZA, diseñado por Joseph Weizenbaum en el MIT en los años sesenta. ELIZA era un chatbot primitivo capaz de simular una conversación humana siguiendo un guion definido. Aunque en realidad no entendía las conversaciones, demostró cómo unas reglas sencillas podían crear una interacción aparentemente inteligente.

Paralelamente a estos esfuerzos programáticos, la teoría de los autómatas celulares propuesta por John von Neumann introdujo la posibilidad de sistemas capaces de autorreplicarse y ejecutar tareas complejas mediante reglas locales sencillas. Estos autómatas representaron una primera aproximación a la comprensión del comportamiento emergente a partir de algoritmos básicos y repetitivos.

En los años siguientes, la aparición y mejora continua de los ordenadores permitió desarrollar redes neuronales artificiales simplistas inspiradas en el cerebro humano. Sin embargo, estos modelos estaban limitados por la tecnología disponible en la época y su rendimiento era mucho menor que el de sus homólogos biológicos.

A finales de los ochenta y principios de los noventa, con el espectacular crecimiento...

Large Language Models (LLM)

Los grandes modelos lingüísticos o Large Language Models (LLM) se basan en una arquitectura específica: la del transformador, como hemos visto antes. Los LLM son herramientas de inteligencia artificial diseñadas para comprender y generar lenguaje humano. Son entrenados con grandes cantidades de datos textuales de Internet, utilizando técnicas de aprendizaje profundo como las implementadas en modelos como GPT.

Tomemos un ejemplo sencillo para ilustrar este poder: en la frase "El gato que duerme en el sofá es negro", un modelo tradicional podría haber tenido dificultades para relacionar la palabra "negro" con "gato" y no con "sofá". Gracias al mecanismo de atención del Transformer, el modelo puede establecer fácilmente esta relación, identificando que "negro" describe efectivamente a "gato", aunque las dos palabras no sean adyacentes. Esta capacidad para captar dependencias complejas en una frase hace que los Transformers sean especialmente eficaces para comprender el contexto y los matices del lenguaje.

El proceso de aprendizaje se desarrolla en dos etapas: un preentrenamiento sobre una amplia gama de textos, seguido de un perfeccionamiento sobre datos más específicos. Este enfoque permite a los LLM comprender el contexto y generar respuestas coherentes a diversas preguntas. Los LLM tienen un impacto significativo en el mundo empresarial, sobre todo en la atención al cliente, la redacción de documentos y la provisión de soluciones personalizadas.

Una vez entrenados, estos modelos se convierten en potentes generadores...