Las IA generativas, como GPT-3, Copilot o Gemini, se entrenan con conjuntos de datos masivos, que incluyen miles de millones de textos, imágenes, música o videos. Estas redes neuronales profundas, compuestas por millones, incluso miles de millones de parámetros, plantean una pregunta fascinante: ¿cómo el aumento de estos parámetros puede dar lugar a una forma de inteligencia?
Los parámetros son las variables internas de un modelo de IA, ajustadas automáticamente durante el entrenamiento. Por ejemplo, GPT-3 de OpenAI contiene 175 mil millones de parámetros, mientras que DALL-E tiene 12 mil millones. Estos parámetros determinan la capacidad del modelo para aprender y producir resultados coherentes. Cuanto mayor es el número de parámetros, más matices complejos puede capturar el modelo en los datos.
Sin embargo, existe un límite: el sobreajuste. Cuando el número de parámetros supera la cantidad de datos disponibles, el modelo pierde capacidad de generalización. Para evitarlo, es necesario equilibrar el tamaño del modelo y la cantidad de datos de entrenamiento.
Las redes neuronales artificiales (RNA) funcionan realizando cálculos simples: cada neurona combina sus entradas, aplica una función de activación y pasa el resultado a la siguiente capa. Sin embargo, de este proceso matemático básico emerge la capacidad de generar frases coherentes y contextualmente relevantes.
La IA no entiende el significado de las palabras, pero predice la siguiente palabra o "token" basándose en probabilidades aprendidas. A pesar de ello, da la impresión de comprender el contexto, la intención y los matices del lenguaje. Esta emergencia de comportamientos "inteligentes" a partir de reglas simples es uno de los aspectos más intrigantes de la IA.
La emergencia es un concepto científico que describe la aparición de propiedades nuevas a partir de la interacción de componentes simples. Por ejemplo, después del Big Bang, la materia surgió de la energía pura. De manera similar, la vida emerge de la interacción compleja de moléculas químicas.
En 2017, con el advenimiento de GPT-2, los investigadores observaron una transición de fase: más allá de un cierto umbral de datos y parámetros, el rendimiento de los modelos de IA mejoró drásticamente. Esta transición marcó la emergencia de capacidades cognitivas sofisticadas, como la generación de texto de calidad humana.
La IA está evolucionando a un ritmo acelerado. Con el aumento de la complejidad de los modelos, podrían surgir nuevas propiedades, como la creatividad, la comprensión de la realidad o incluso una forma de conciencia. Estos avances podrían revolucionar nuestra comprensión de la inteligencia, tanto artificial como biológica.
En paralelo, la IA podría ayudar a desentrañar los misterios del cerebro humano. Al estudiar cómo las redes neuronales artificiales aprenden y evolucionan, los científicos podrían comprender mejor los mecanismos de la cognición humana.
"El azar es el dios de los inventores." - Pierre Dac