La creciente batalla en el campo de la inteligencia artificial (IA) está librándose día a día, y para Google DeepMind, la creación de su modelo IA, Gemini, significaría un avance para los modelos IA y su potencial, como explicó el CEO de la unidad IA, Demis Hassabis.
Pero, ¿será suficiente para hacer frente y superar al chatbot de OpenAI, ChatGPT?
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Gemini, el prometedor modelo de inteligencia artificial de Google DeepMind: ¿una amenaza para ChatGPT?
Luego del trepidante crecimiento de ChatGPT y el avance en el sector IA de OpenAI, con el impulso de Microsoft, un gigante tecnológico que está sumando capacidades en la inteligencia artificial, sector donde es además pionero en muchas áreas, es Google.
Con la fusión del laboratorio DeepMind y la división Google Brain para formar Google DeepMind, la compañía tecnológica mostró su voluntad de demostrar todo su poder de desarrollo e investigación vinculado a la inteligencia artificial, ya que ambos laboratorios son pioneros y han liderado en gran medida la exploración IA durante la última década.
Sin embargo, el desarrollo de lo que podría considerarse como uno de los primeros productos IA capaz de ser adoptado por las masas, el chatbot ChatGPT, y avances aún más poderosos como el modelo GPT-4, ambos de OpenAI, dejan a Google ante la necesidad responder para no rezagarse en las iniciativas públicas y accesibles con IA, especialmente con Microsoft y sus movimientos al integrar la tecnología en Windows, Edge y Bing.
Desde Google DeepMind, se muestran optimistas de cara al futuro en cuenta a la creación de un nuevo modelo de inteligencia artificial capaz de destronar a ChatGPT y su modelo GPT-4, llamado Gemini.
Anunciado semanas atrás en la Google I/O, Gemini fue mencionado como una de las tantas actualizaciones e integraciones IA de la compañía, junto a nuevas funciones para su chatbot Bard o el lanzamiento de su modelo de lenguaje, PaLM 2.
Gemini se destacó como un gran modelo de lenguaje o modelo de lenguaje a gran escala (LLM), construido desde cero para ser multimodal, el cual contaría con diferentes tamaños y rendimientos, exhibiendo “capacidades multimodales nunca antes vistas en modelos anteriores”, dijo la compañía.
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Los grandes modelos de lenguaje son un modelo algorítmico que se entrena con grandes cantidades de datos de lenguaje natural, como textos de libros, artículos o conversaciones en línea.
A medida que el modelo se entrena con más datos, se vuelve cada vez más preciso en su capacidad para reconocer patrones en el lenguaje humano, como la gramática, el tono y el contexto. Esto permite que el LLM pueda generar texto de manera autónoma, como respuestas a preguntas, escritura, generación de imágenes y más.
Para el CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, el desarrollo de Gemini significará mucho más que potenciar un gran modelo de lenguaje, sino equipar un modelo mucho más capaz al contar con características como la planificación y la resolución de problemas, según explicó en una entrevista reciente con Wired.
Hassabis, quien valoró el trabajo conjunto tras la fusión de Google DeepMind como el 80 o 90% de las innovaciones del sector en los últimos años, señaló que el desarrollo de Gemini pasa por una mezcla entre una arquitectura de un gran modelo de lenguaje a gran escala con el aprendizaje por refuerzo, protagonista tras la creación de AlphaGo, uno de los grandes hitos creados por DeepMind.
AlphaGo es un programa de inteligencia artificial famoso por su capacidad para jugar al juego de mesa Go a un nivel extremadamente alto, tan alto que en 2016 logró superar al campeón mundial del juego, Lee Sedol en cuatro de cinco partidas, significando uno de los más grandes éxitos para el terreno de la inteligencia artificial al evidenciar la capacidad de las máquinas para superar a los humanos en tareas complejas y creativas.
En su momento, AlphaGo utilizó un enfoque de aprendizaje profundo llamado redes neuronales convolucionales para analizar patrones en el juego de Go y tomar decisiones. También se reforzó con técnicas de búsqueda de árboles para explorar posibles jugadas y determinar la mejor estrategia.
“Tenemos algunas innovaciones nuevas que van a ser bastante interesantes”, dijo Hassabis en la entrevista sobre el desarrollo de Gemini, que actualmente se encuentra en fase de desarrollo, un proceso que podría continuar por varios meses más, explicó el líder de Google Deepmind.
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Con respecto al potencial de la inteligencia artificial, Hassabis explicó que puede “convertirse en la tecnología más beneficiosa para la humanidad”, aunque esto en caso de avanzar correctamente en su desarrollo.
Sobre los riesgos de la inteligencia artificial, Hassabis, considera que el más importante es determinar cuáles son los más probables para los sistemas IA más avanzados, por lo cual mencionó que la investigación científica y académica debe tener acceso a la tecnología que se está creando y evaluar su potencial, pero también sus riesgos.
En este punto, los potenciales riesgos de la inteligencia artificial se ha convertido en un punto central de análisis y debate con respecto al desarrollo y futuro de la tecnología.
Mientras las empresas y desarrolladores se abalanzan en la creación e integración de productos y servicios, los gobiernos y autoridades están apuntando hacia la regulación de la inteligencia artificial. Ambos procesos están avanzando a la par y de forma acelerada.
Hassabis, mencionó que no existe certeza en la actualidad del alcance en los peligros de la inteligencia artificial, aunque con la velocidad del desarrollo actual de la tecnología no parece quedar mucho tiempo para crear mecanismos de seguridad para sistemas IA avanzados.
Mientras la batalla empresarial es librada por Google, Microsoft, OpenAI, Amazon y otras empresas tecnológicas, la Unión Europea, parece estar tomando el liderazgo en la carrera regulatoria para la IA, con la creación de la primera Ley de Inteligencia Artificial del mundo, que incluye prohibiciones en ciertas aplicaciones de la tecnología según su nivel de riesgo.
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En este sentido, el potencial y los beneficios de la inteligencia artificial quedan contrastados con los riesgos y problemáticas que puede significar para el mundo su adopción.
En una audiencia en el Senado estadounidense, el líder de OpenAI, Sam Altman, pidió regulaciones para la tecnología, durante un encuentro que analizó diferentes enfoques, desafíos y riesgos para el trabajo y la sociedad por parte de la IA.
La creación de estos modelos con inteligencia artificial, también han despertado grandes inquietudes sobre el uso de datos, la recopilación de información protegida por derechos de autor para entrenar sistemas y otros aspectos, por lo el desarrollo de sistemas más avanzados que GPT-4, podría enfrentar nuevos desafíos una vez se regule la tecnología.
Imagen cortesía: Starline en Freepik
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