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¿Por qué las alucinaciones de la IA aún son un desafío? Jensen Huang explica el futuro de la inteligencia artificial
Por Redacción -
jueves 28 noviembre, 2024 - 05:35 PM
Vídeo realizado en la app Pictory.ai
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, afirmó que resolver el problema de las “alucinaciones” de la inteligencia artificial (errores al generar información falsa) tomará varios años.
En una charla en Hong Kong, destacó que, aunque el desarrollo avanza, aún no se puede confiar completamente en las respuestas de las IA.
Razones por las que las alucinaciones de la IA son un desafío persistente
Complejidad del problema
Las alucinaciones, donde la IA genera información inexacta o fabricada, son un fenómeno complejo que requiere avances significativos en metodologías de desarrollo y poder computacional.
Necesidad de mayor poder computacional
Huang enfatiza que se necesita una enorme capacidad de cómputo para mejorar la confiabilidad de la IA. Aunque Nvidia ha hecho más accesible la computación de alto rendimiento, las demandas de poder computacional siguen creciendo exponencialmente
Proceso de desarrollo en etapas El CEO de Nvidia describe tres etapas críticas en el entrenamiento de IA:
- Pre-entrenamiento (absorción amplia de datos)
- Post-entrenamiento (refinamiento de habilidades especializadas)
- Escalado en tiempo de prueba (resolución de problemas similar al razonamiento humano)
A pesar de estos enfoques estructurados, lograr respuestas en las que los usuarios puedan confiar inherentemente sigue siendo un objetivo a futuro.
Soluciones propuestas por Huang
Generación aumentada por recuperación (RAG)
Huang propone el uso de RAG como solución al problema de las alucinaciones. Este enfoque implica que la IA realice investigación primero, determine la mejor respuesta posible, examine varias pistas y luego resuma los datos para el usuario.
Mejoras en la precisión y control
El CEO de Nvidia señala tres avances tecnológicos que están ayudando a abordar las alucinaciones:
- Tecnología de enfoque de dominio
- Tecnología de ajuste constitucional
- Generación aumentada por recuperación (RAG)
Perspectivas para el futuro
Aunque Huang es optimista sobre la solución de las alucinaciones, advierte contra la confianza excesiva en las capacidades actuales de la IA. Usuarios y desarrolladores deben seguir evaluando críticamente los resultados de la IA, distinguiendo entre información precisa y fabricada.
El camino hacia la eliminación de las alucinaciones de la IA es un maratón, no una carrera corta. Se requerirán años de innovación y colaboración en toda la industria para abordar completamente este desafío
Según Huang, aumentar la capacidad de cómputo será clave para mejorar su precisión. También defendió el impacto de Nvidia al abaratar significativamente los costos de computación para la investigación. Más detalles en Tom’s Hardware.
Más detalles en Tom’s Hardware
Perfil de Jensen Huang:
Jensen Huang es el cofundador y CEO de Nvidia, una de las empresas más influyentes en la industria tecnológica.
Nació en Taiwán en 1963 y emigró a los EE. UU., donde estudió ingeniería eléctrica en Stanford. Fundó Nvidia en 1993, inicialmente enfocada en tarjetas gráficas, pero lideró su transformación hacia la computación de alto rendimiento e inteligencia artificial, consolidándola como líder en GPUs y hardware para IA.
Es conocido por su visión estratégica y enfoque innovador.
Historia de la IA:
La inteligencia artificial (IA) comenzó en la década de 1950 con el objetivo de replicar el razonamiento humano. Con hitos como el programa “Deep Blue” de IBM derrotando a un campeón de ajedrez en 1997 y el avance de redes neuronales en 2012 con AlexNet, su progreso ha sido exponencial.
Historia reciente de la IA:
En los últimos años, la inteligencia artificial ha avanzado rápidamente gracias a la disponibilidad de datos masivos, mejoras en hardware y algoritmos innovadores. En 2012, AlexNet revolucionó el aprendizaje profundo al ganar una competición de reconocimiento de imágenes, marcando el auge de las redes neuronales. En 2023, IA generativas como ChatGPT y DALL-E destacaron por su capacidad de crear contenido complejo, desde texto hasta imágenes. La IA también ha impactado áreas como la medicina, transporte autónomo y biología
Empresas líderes:
Nvidia: Líder en hardware para IA gracias a sus GPUs.
OpenAI: Creadora de ChatGPT, centrada en IA generativa.
Google (DeepMind): Con logros como AlphaGo y mejoras en biología computacional.
Microsoft: Grandes inversiones en IA y asociaciones clave.
Meta: Innovadora en IA para redes sociales y metaverso.