N°17 / Mayo 3 de 2023
Si bien ChatGPT marcó un hito en la industria tecnológica alrededor del acceso, uso y aprovechamiento de las bondades de la inteligencia artificial, ahora surgen nuevos sistemas que operan bajo la misma lógica que ChatGPT, pero que reducirían la intervención humana al mínimo. Es el caso de Auto-GPT y otros modelos de inteligencia artificial generativa autónomos, que no necesitan prompts para hacer su trabajo, ya que la propia inteligencia artificial se autoalimenta con base en la primera orden que hizo el usuario. No es necesario escribir pregunta tras pregunta para que estos sistemas sigan funcionando y cambiarán la forma en que los usuarios interactúan con la inteligencia artificial.
Aunque aún se encuentra en fase beta, los usuarios ya disfrutan de los beneficios de esta tecnología, desde hacer una búsqueda extensiva hasta obtener el código para crear una aplicación o sitio Web. Sin embargo, la implementación generalizada de la inteligencia artificial generativa autónoma genera dudas y preocupaciones sobre el papel que podría tener en la evolución económica, social y cultural, y en la calidad de los resultados generados. ¡Conoce cómo estos modelos autónomos están cambiando el juego en la industria de medios y del entretenimiento, con este futorial!
*Imagen generada con inteligencia artificial, en midjourney.com
Acercarse y ampliar esos futuros desde el presente, es un desafío. Te presentamos importantes temas que proponen futuros posibles.
Descubre Auto-GPT
Conoce algunos de los usos que se le están dando a Auto-GPT en la actualidad.
El tiempo es la moneda de juego en el futuro; por eso, te mostramos algunos caminos que te guiarán hacia nuevas experiencias.
APIs y paquetes de código
Usualmente, en este espacio presentamos algunas startups destacadas en el tema semanal de nuestro Futorial. Sin embargo, los modelos de inteligencia artificial generativa autónomos se encuentran en una fase experimental y, por esta razón, en ésta les presentaremos algunos de los experimentos y paquetes de código abierto más avanzados y conocidos hasta el momento, que se basen en inteligencia artificial generativa autónoma.
Tomamos imágenes de Dataleap para recrearlos. En su sitio Web, podrán encontrar un marketplace de agentes de inteligencia artificial generativa autónomos, clasificados según su rol.
Auto-GPT
Auto-GPT es una aplicación experimental de código abierto que muestra las capacidades del modelo de lenguaje GPT-4. Este programa, impulsado por GPT-4, encadena “pensamientos” de LLM para lograr, de forma autónoma, el objetivo propuesto.
Baby AGI
Baby AGI es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo, que puede aprender constantemente del entorno y de las indicaciones del usuario, se utiliza para tareas de control y toma de decisiones, también en robótica, juegos y conducción autónoma.
Agent GPT
Se dice que AgentGPT es más fácil de usar y accesible para personas sin experiencia en programación o inteligencia artificial. Comprender diferencias como ésta puede ayudar a determinar qué agente de inteligencia artificial es el más adecuado para una tarea o flujo de trabajo específico.
JARVIS (Hugging GPT)
También queremos mencionar este tipo de sistema colaborativo, desarrollado por Microsoft, en el que se pueden usar múltiples modelos de inteligencia artificial para lograr una tarea determinada y, en el cual ChatGPT actúa como controlador de la tarea. El proyecto se llama JARVIS, en GitHub, y ahora está disponible en Huggingface (de ahí que se llame HuggingGPT) para la realización de pruebas.
Podcast
All-In (inglés)
En este episodio del podcast All-In, se enfocan, en su primera parte, en la presentación de AutoGPT y en el rápido impacto de la inteligencia artificial generativa en el desarrollo de las imágenes, el vídeo, y también Hollywood, al mismo tiempo que se preguntan por los riesgos potenciales de la inteligencia artificial y opciones para su regulación.
Interpretar futuros con enfoque, acompañándolos de datos e información, que sirvan para esclarecer las dudas y las incertidumbres del presente.
Reportes/ Expertos
¿Son los agentes generativos autónomos el futuro de la IA?
En este artículo, el experto en temas de tecnología, Alberto Ballesteros, discute la creciente sofisticación de los modelos de lenguaje natural (construcción de textos como lo hacemos los humanos) y la tecnología de procesamiento de lenguaje natural, o PLN, que estudia las interacciones que establece una inteligencia artificial con un ser humano (incluyendo el modelo de lenguaje GPT-3 y sus aplicaciones en la creación de agentes autónomos). Ballesteros explica cómo los modelos de lenguaje y la tecnología de PLN están siendo utilizados en la automatización de tareas y en la creación de sistemas de inteligencia artificial cada vez más avanzados. También explora algunas de las implicaciones éticas y sociales de esta tecnología emergente.
Data Viz
¿Cómo trabaja Auto-GPT?
Auto-GPT es una herramienta de IA de aprendizaje no supervisado que emplea los modelos de interfaz de programación de aplicaciones (API) GPT-4 y ChatGPT de OpenAI, con un coste basado en el uso de tokens: promete revolucionar la forma en que abordamos la resolución de problemas. Sin embargo, como con cualquier tecnología nueva, hay desafíos significativos que superar.
El modelo recibe volúmenes masivos de datos de texto para entrenarlos y los utiliza para aprender a producir textos que suenen naturales. A partir de los patrones y estructuras que ha descubierto en los datos de entrenamiento, el modelo construye una respuesta a un texto semilla, como una consulta o un enunciado.
Encuentra el artículo completo aquí:
Dato Curioso
Estamos en los albores de la revolución de la inteligencia artificial. Un grupo de investigadores de Stanford y Google creó un mundo simulado, lleno de personas que desconocen que no son reales, generando muchos interrogantes éticos. Se llama Smallville. Este mundo tiene 25 agentes separados, con individualidad. Los agentes se componen de dos piezas de software: El primero, es ChatGPT 3.5; el segundo, es una base de datos relacional diseñada para simular la memoria humana. Lo anterior permite a un agente recordar el pasado y planificar acciones futuras.
Los recuerdos se almacenan en un lenguaje sencillo. Por ejemplo, “dejé la tetera en la estufa”. La arquitectura GPT 3.5 proporciona interpretación. El agente sabe lo que es una tetera y qué pasa si la dejas en la estufa durante demasiado tiempo.
Especulaciones
Algunos expertos en inteligencia artificial consideran que los sistemas del futuro podrían ser incluso más peligrosos que los actuales. Según Yoshua Bengio, profesor e investigador de la inteligencia artificial en la Universidad de Montreal, nuestra capacidad para entender lo que podría salir mal con sistemas muy poderosos de inteligencia artificial es muy escasa. Bengio, que es uno de los principales firmantes de la carta carta abierta para advertir que las tecnologías de inteligencia artificial representan “riesgos graves para la sociedad y la humanidad”, en 2018 recibió el Premio Turing, a menudo llamado el “Premio Nóbel de la Computación”, por su trabajo en las redes neuronales.
Aunque estos modelos pueden proporcionar beneficios significativos, expertos como Bengio advierten que también pueden aprender comportamientos inesperados y no deseables. A medida que los investigadores continúan mejorando estos sistemas, pueden introducir nuevos riesgos.
Además, la confianza con la que estos modelos producen información puede dificultar la distinción entre verdad y ficción al usarlos. Por lo tanto, es importante considerar los peligros de la inteligencia artificial y estar conscientes de sus riesgos antes de desarrollar sistemas demasiado poderosos.
