Muchos escriben que la Inteligencia Artificial es solo estadística y que mediante probabilidades se determina qué palabra de una respuesta de texto emitir a continuación. Eso es basura. Pero ¿qué es la Inteligencia Artificial en relación con la estadística?
Una frecuente afirmación sobre los sistemas de inteligencia artificial actuales es que estos obtienen sus resultados a través de cálculos estadísticos. Con eso, algunos, según mi impresión, quieren desmitificar las habilidades de la IA. A mi parecer y conociendo hasta ahora, esto es inapropiado.
Hace poco, ayer exactamente, se me confirmó mi opinión gracias a declaraciones del pionero de la Inteligencia Artificial alemana Prof. Jürgen Schmidhuber. Él es considerado el padre de numerosos modelos matemáticos que están detrás del actual éxito de la IA. Especialmente se pueden mencionar el Enfoque del Transformador y el LSTM (memoria a corto plazo prolongada). Sin estos enfoques, especialmente sin Transformer, no habría ChatGPT (y si lo hubiera, sería ChatGP, porque el "T" significa "Transformer").
El pionero alemán de la Inteligencia Artificial mencionado anteriormente dijo en el programa de Markus Lanz lo que yo mismo escribí hace algunas semanas y lo que me gustaría repetir con gusto en cualquier momento. Dijo, en efecto, que la forma en que funciona la IA es muy similar a cómo funciona un cerebro humano.
No hay diferencias significativas entre el cerebro electrónico y el humano.
Se refiere a la funcionalidad.
También como Prof. Schmidhuber, creo que los robots de Inteligencia Artificial pronto (en unos 10 a 20 años diría yo) tendrán habilidades generales mejores que las del ser humano. Para esta afirmación no hace falta ser un adivino. Ya se desprende de las posibilidades actuales y de la simple suposición de que la capacidad de cálculo seguirá siendo cada vez más barata, exactamente como ha sido durante los últimos 50 años.
¿Qué tiene que ver la estadística con eso?
Es seguro es correcto que los algoritmos de Inteligencia Artificial se basan en cálculos estadísticos. Esta afirmación es muy indiferenciada y no es muy reveladora. Aquí hay tres ejemplos:
Un automóvil es obviamente un montón de materia. Esta afirmación es igualmente correcta, y sin diferenciar.
Galletas no son archivos de texto. Lo intento clarificar desde hace mucho tiempo. Aun así, algunos dicen: Pero los cookies sí se almacenan en archivos. Entonces les digo: Sí, pero esos (actualmente y considerando todos los navegadores) no son archivos de texto en general. Luego alguien dice: Sí, pero se puede abrir estas (archivos binarios) con un editor de texto. Correcto, se puede abrir cualquier archivo con un editor de texto, aunque entonces los datos binarios se mostrarán de manera inesperada y no habitualmente incorrecta. Considerar todo como archivo significa un contenido informativo exactamente igual a cero (= entropía = medida del contenido informativo medio de una noticia).
La teoría cuántica es, a mi conocimiento, la teoría más adecuada y mejor probada de la historia humana. Se ocupa de las partículas más pequeñas. Cualquier materia en la Tierra (y probablemente también en el universo) está compuesta por partículas que se rigen por la teoría cuántica. Desafortunadamente, la teoría cuántica se basa en azar. La teoría cuántica se basa en procesos estadísticos. En consecuencia, nuestra existencia entera se basa en el azar. Nuestra vida diaria está determinada por procesos estadísticos. Sin embargo, nunca he oído a alguien decir que nuestro día a día obedece a procesos estadísticos.
Por eso dicen algunos que los resultados generados por una inteligencia artificial se basarían en algoritmos estadísticos. Mi teoría es que no entienden la IA y quieren subestimarla. Quien no puede o no quiere entender algo, actúa como si ese algo no fuera relevante o no fuera tan importante, etc.
¿Por qué la inteligencia artificial no se basa realmente en estadística?
Como se muestra arriba, la estadística juega un papel en todas partes. No hay que mencionarlo aparte si la estadística no es el factor predominante. En la Inteligencia Artificial otros conceptos son predominantes. Hay que nombrar:
- Redes neuronales (RNN) –>> como en el ser humano
- Transformadores y enmascaramientos -> Como en el hombre
- Reconocer estructuras -> Como en el ser humano
Para el último punto, la identificación de estructuras, un ejemplo. El alemán conoce muchas expresiones idiomáticas que se han asentado en la cultura. Cuando un extranjero habla alemán, a menudo ocurre que no utiliza una expresión idiomática como nosotros creemos que debe ser utilizada. Lo mismo puede decirse para la gramática alemana en general. Obviamente hay reglas lingüísticas. Estas tienen que ver con qué palabra se espera que siga al anterior o a varios anteriores palabras. Esto tiene que ver con estadística.
El núcleo del asunto es que como hablantes nativos, captamos el contexto de la lengua alemana y un texto. Exactamente lo mismo hacen los algoritmos de inteligencia artificial moderna.
Impactos en la seguridad de los datos
La seguridad de los datos se refiere aquí a datos personales, es decir, al protección de datos, a secretos comerciales y a aspectos de derechos de autor.
Exactamente como en el ser humano, las informaciones no se almacenan de manera exacta en un cerebro artificial llamado AI-Modelo. Más bien, la almacenación ocurre a través de pesos que ajustan la red neuronal. A pesar de esto, los sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT son conocidos por poder devolver Hechos con precisión. Como Alucinaciones surgen, lo describiré en un artículo posterior.
Por eso, en grandes corporaciones que lideran en inteligencia artificial, se les advierte a los empleados que no introduzcan datos sensibles en la IA. Pues un tercero, sin derecho, podría obtener ciertas informaciones mediante preguntas astutas al chatbot.
Es solo cuestión de tiempo (desarrollo de hardware), hasta que una Inteligencia Artificial supere aún más a los humanos, como ya es el caso actualmente (ver chatbots perfeccionados que suelen dar respuestas mucho mejores que las personas con inteligencia media).
Mi tesis. Me gustaría apostar con usted sobre eso.
Informaciones sensatas son relevantes tanto en el entrenamiento inicial (llamado "pre-entrenamiento") como en la capacitación posterior (llamada "fine-tuning"). Las entradas de los usuarios, por otro lado, pueden controlarse fácilmente siempre que no se almacenen y tampoco se utilicen para mejorar los modelos de inteligencia artificial.
Le recomiendo a las empresas que se centren en desarrollar sus propios sistemas de Inteligencia Artificial, siempre y cuando los datos del negocio sean introducidos allí. Estos sistemas locales son factibles y asequibles. Pónganse en contacto conmigo si necesitan una declaración sobre la Factibilidad. Lo que funciona es especialmente:
- Búsqueda en documentos
- Responder preguntas de propios documentos
- Transcripción de audio
- Reconocimiento de patrones (investigadores han descubierto recientemente jeroglíficos con el apoyo de la Inteligencia Artificial)
- Creación de imágenes
- Sin embargo.
Para la creación de imágenes un palabra: Hay una gran diferencia si usted
a) tener que teclear una instrucción manualmente en DALL-E o Midjourney, pagar según el uso (o vigilar su saldo gratuito), realizar múltiples intentos cuando los resultados no sean satisfactorios, y además no saber qué pasa con sus datos de entrada ni con la imagen obtenida Orden
b) tener un servidor propio en el que una aplicación de IA propia se ejecuta, con la cual se pueden generar 20, 50 o incluso 1000 o 5000 imágenes "gratis" a una orden. Además, los generados imágenes pueden ser revisadas por una IA en términos de relevancia. Para ello pueden considerarse sus decisiones anteriores, que imágenes para sus canales de marketing encontró bien. Así se convierte en una lista con las 20 mejores imágenes de entre 1000 generadas por la IA. De estas selecciona tantas como necesite.
Automático versus manual, costos fijos versus costos impredecibles, calidad de los datos versus azar, posibilidades de diseño individuales versus solución generalizada, seguridad de los datos versus juego de azar. Es su decisión.
Importante saber: Si deseas tener soluciones de Inteligencia Artificial (IA) locales para tu empresa, debes saber a qué fin. No hay una solución de IA para todo. ChatGPT no está disponible actualmente en una versión amigable con datos! Por favor, consulte los casos de aplicación mencionados anteriormente como posibilidades que se pueden resolver con sistemas de IA que funcionan en un servidor local.
Conclusión
La capacidad que desarrollan los algoritmos de Inteligencia Artificial basados en el enfoque del Transformer tiene exactamente la misma relación con la estadística que la forma en que funciona el cerebro humano.
Las características principales de la inteligencia artificial moderna se encuentran más bien en la arquitectura de redes neuronales artificiales, el enfoque del Transformador y la unificación de cualquier tipo de datos.
Exactamente como el ser humano, una inteligencia artificial es inconfiable y produce resultados falsos constantemente (repito: exactamente como el ser humano). Sin embargo, los sistemas de IA también pueden realizar cosas asombrosas. Hay que saber que las respuestas generadas en forma de texto no representan un resultado fiable. La búsqueda de documentos, por otro lado, o la creación de imágenes son herramientas poderosas que abren muchas posibilidades.
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Mensajes clave
La inteligencia artificial es mucho más que simples cálculos estadísticos.
La inteligencia artificial no se basa solo en estadística, aunque la estadística juega un papel importante. También utiliza conceptos como redes neuronales y el reconocimiento de estructuras, similares a cómo funciona el cerebro humano.
Las empresas deberían considerar desarrollar sus propios sistemas de inteligencia artificial locales para aprovechar mejor sus datos y tener más control sobre la seguridad y la calidad.
La inteligencia artificial moderna es poderosa para tareas como buscar información y crear imágenes, pero aún es incierta y puede dar resultados incorrectos.
Me llamo Klaus Meffert. Soy doctor en informática y llevo más de 30 años dedicándome profesional y prácticamente a las tecnologías de la información. También trabajo como experto en informática y protección de datos. Obtengo mis resultados analizando la tecnología y el Derecho. Esto me parece absolutamente esencial cuando se trata de protección de datos digitales.
