No importa de la generación que seas, seguramente en algún momento de tu vida pensaste sobre el dominio que tendrán las computadoras. Es un tema que trasciende la época en la que naciste. Crecimos imaginando el futuro, lo vimos en películas como Terminator, El Hombre Bicentenario y Los Supersónicos. Si lo pensamos en términos de revolución, sabremos que todo se inició con la expansión de Internet. Pero ya no solo formamos parte de esa red virtual donde nos mantenemos conectados todo el tiempo, sino que somos una de las piezas fundamentales para que ese futuro de ficción hoy sea una realidad.
La Inteligencia Artificial (IA) no es un concepto nuevo, pero sí lo es la transformación digital que hoy consumimos. Ya nadie se alerta por sentir que el teléfono nos escucha, nos espía y nos contamina de publicaciones que inclusive hasta simplemente pensamos "¿cómo puede ser real esto?". Hay que explicar algunos conceptos para entenderlo, pero basta con saber que la revolución que comenzamos a explorar con la llegada de Internet no es lineal y tiene bifurcaciones.
Lo que consumimos y creamos a partir de aplicaciones o plataformas que están en la nube son el pan de cada día para que esto pueda generarse. Cada movimiento que hacemos con el dedo en la pantalla de un celular está generando un dato que es parte de una cadena fundamental con la que trabaja la IA. Parece algo abstracto de entender, aunque en verdad puede explicarse de manera simple.
Existe un campo dentro de la IA conocido con el nombre de Machine Learning. Su rol se basa en entrenar a una máquina o computadora para que pueda realizar las tareas que normalmente hace el humano. En los últimos años estas técnicas fueron mejoradas para obtener cada vez mejores resultados. El proceso a los que se somete esta técnica se lo denomina “entrenamiento”, donde a través de diferentes algoritmos se le inyectan grandes cantidades de datos para obtener una respuesta. Por ejemplo, si en la galería de mi teléfono tengo diez mil fotografías de diferentes personas, paisajes, etc., y quiero filtrar solamente en las que aparezco yo, puedo utilizar una foto de mi rostro y el algoritmo buscará con ese parámetro entre todas las fotografías que tengo. Lo mismo aplica con el diccionario predictivo, la seguridad Captcha a través de imágenes, etc.
Pero esto pareciera ser parte del pasado, aunque no hace tanto tiempo que lo experimentamos. Lo que nos ocupa en la actualidad tiene que ver con el impacto y el alcance desarrollado por la IA. Nos sorprendemos de repente por ver a Messi hablando perfectamente inglés en una conferencia de prensa o al diseñar imágenes al estilo Van Gogh simplemente escribiendo lo que queremos que muestre el cuadro.
Pero detrás de todo eso hay una arquitectura poderosa, en la que se está invirtiendo mucho tiempo para mejorarla y alcanzar resultados que quizás ni siquiera imaginamos. Así como Machine Learning pareciera ser el pasado, la inteligencia artificial que vemos cada día con frecuencia es generada por el concepto de Deep Learning, y esto es lo que nos acerca aceleradamente al futuro de Los Supersónicos.
En términos criollos, esta arquitectura está desarrollada a partir de nodos conectados como si fuese una gran red de neuronas, donde se implementan servicios cognitivos que permiten que la computadora pueda hasta detectar emociones. Es una subdisciplina del Machine Learning que lo hace más eficiente y sin la participación del hombre, o al menos mínima. Para entender esos servicios tenemos que pensar en modelos (algoritmos) que ya en su mayoría están desarrollados por empresas como Microsoft, Google o Amazon Web Services.
Hagamos el recorrido con un ejemplo. Hoy existe una herramienta superpotente y gratuita que es el ChatGPT. Es un chat, común y corriente, al que se accede a través de una URL y se puede conversar con una máquina. Hasta ahí no tiene nada de interesante, pero lo innovador de esto es que esa máquina no solo puede responderte al instante sobre cualquier información que vos necesites, sino que también puede resolver problemas complejos de altísimo nivel de programación, matemática, física, química, etc. Es el verdadero licenciado en casi todo.
Estarán los desconfiados que dudarán de la veracidad de la fuente, y para eso hay que entender que, cuanto mayor precisión se haga en la consulta al chat, mejor respuesta se obtendrá. Por ejemplo, si quisiera saber sobre algún concepto de filosofía, debería agregar en la consulta el nombre del filósofo, el nombre del libro donde se desarrolla, etc. Si quisiera desarrollar algoritmos en un lenguaje de programación para darle funcionalidad a algún sistema, también necesito escribir detalladamente qué es lo que quiero que haga el algoritmo y el chat desarrolla el código completo y listo para ser ejecutado. Así es el futuro que vivimos en el presente, así funciona. Estarás pensando cómo esto puede repercutir en tu trabajo o en tu vida social. Es bueno pensarlo, al menos para estar mejor preparados al momento en el que tengas que aplicarlo.
Por Javier Castillo - Programador juninense, egresado de la Unnoba. Actualmente reside en Madrid, donde trabaja para la consultora Avanade.
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