Los chatbots de IA generativa están apenas al comienzo de su viaje, pero ya estamos considerando lo que sigue.
Conclusiones clave
- El éxito de ChatGPT ha desencadenado una inversión generalizada en la investigación e integración de la IA, lo que ha generado oportunidades y avances sin precedentes en el campo.
- La búsqueda semántica con bases de datos vectoriales está revolucionando los algoritmos de búsqueda al utilizar incrustaciones de palabras y semántica para proporcionar resultados contextualmente más precisos.
- El desarrollo de agentes de IA y startups multiagente tiene como objetivo lograr una autonomía total y resolver las limitaciones actuales mediante la autoevaluación, la corrección y la colaboración entre múltiples agentes.
El fenomenal éxito de ChatGPT ha obligado a todas las empresas de tecnología a comenzar a invertir en investigación de IA y descubrir cómo integrar la inteligencia artificial en sus productos. Es una situación que no se parece a nada que hayamos visto jamás; sin embargo, la inteligencia artificial apenas está comenzando.
Pero no se trata sólo de sofisticados chatbots de IA y generadores de texto a imágenes. Hay algunas herramientas de inteligencia artificial altamente especulativas pero increíblemente impresionantes en el horizonte.
Búsqueda semántica con bases de datos vectoriales
Se están probando consultas de búsqueda semántica para proporcionar mejores resultados de búsqueda a las personas. Actualmente, los motores de búsqueda utilizan algoritmos centrados en palabras clave para proporcionar información relevante a los usuarios. Sin embargo, la dependencia excesiva de las palabras clave plantea varios problemas, como una comprensión limitada del contexto, que los especialistas en marketing exploten el SEO y resultados de búsqueda de baja calidad debido a la dificultad para expresar consultas complejas.
A diferencia de los algoritmos de búsqueda tradicionales, la búsqueda semántica utiliza incrustaciones de palabras y mapeo semántico para comprender el contexto de una consulta antes de proporcionar resultados de búsqueda. Entonces, en lugar de depender de un montón de palabras clave, la búsqueda semántica proporciona resultados basados en la semántica o el significado de una consulta determinada.
El concepto de búsqueda semántica existe desde hace bastante tiempo. Sin embargo, las empresas tienen dificultades para implementar dicha funcionalidad debido a lo lenta y costosa que puede ser la búsqueda semántica.
La solución es mapear incrustaciones de vectores y almacenarlas en un gran base de datos vectorial. Al hacerlo, se reducen sustancialmente los requisitos de potencia informática y se aceleran los resultados de búsqueda al limitarlos a la información más relevante.
Grandes empresas de tecnología y nuevas empresas como Pinecone, Redis y Milvus están invirtiendo actualmente en bases de datos vectoriales para Proporcionar capacidades de búsqueda semántica en sistemas de recomendación, motores de búsqueda, sistemas de gestión de contenidos y chatbots.
democratización de la IA
Aunque no es necesariamente un avance técnico, varias grandes empresas tecnológicas están interesadas en democratizar la IA. Para bien o para mal, Ahora se están entrenando modelos de IA de código abierto y se les otorgaron licencias más permisivas para que las organizaciones las utilicen y ajusten.
El Wall Street Journal informa que Meta está comprando aceleradores de IA Nvidia H100 y tiene como objetivo desarrollar una IA que compita con el reciente modelo GPT-4 de OpenAI.
Actualmente no existe ningún LLM disponible públicamente que pueda igualar el rendimiento bruto de GPT-4. Pero con Meta prometiendo un producto competitivo con una licencia más permisiva, las empresas finalmente pueden afinar un LLM potente sin el riesgo de que se expongan y utilicen secretos comerciales y datos confidenciales contra ellos.
Agentes de IA y startups de múltiples agentes
Actualmente se están trabajando en varios proyectos experimentales para desarrollar agentes de IA que requieran pocas o ninguna instrucción para lograr un objetivo determinado. Quizás recuerdes los conceptos de Agentes de IA de Auto-GPT, la herramienta de IA que automatiza sus acciones.
La idea es que el agente alcance plena autonomía a través de una constante autoevaluación y autocorrección. El concepto de trabajo para lograr la autorreflexión y la corrección es que el agente se impulse continuamente en cada paso. del camino sobre qué acción se debe tomar, los pasos a seguir, qué errores cometió y qué puede hacer para mejorar.
El problema es que los modelos actuales utilizados en los agentes de IA tienen poca comprensión semántica. Eso hace que los agentes alucinen y les proporcionen información falsa, lo que los hace quedarse atrapados en un bucle infinito de autoevaluación y corrección.
Proyectos como MetaGPT Multi-Agent Framework tienen como objetivo resolver el problema mediante el uso simultáneo de varios agentes de IA para reducir este tipo de alucinaciones. Se configuran marcos de múltiples agentes para emular cómo funcionaría una empresa emergente. A cada agente de esta startup se le asignarán puestos como director de proyecto, diseñador de proyecto, programador y evaluador. Al dividir objetivos complejos en tareas más pequeñas y delegarlas a diferentes agentes de IA, es más probable que estos agentes alcancen los objetivos fijados.
Por supuesto, estos marcos aún se encuentran en una fase muy temprana de desarrollo y aún quedan muchos problemas por resolver. Pero con modelos más potentes, una mejor infraestructura de IA y una investigación y desarrollo continuos, es sólo cuestión de tiempo antes de que agentes de IA eficaces y empresas de IA multiagente se conviertan en algo.
Dando forma a nuestro futuro con IA
Las grandes corporaciones y las nuevas empresas están invirtiendo fuertemente en la investigación y el desarrollo de la IA y sus infraestructuras. Por lo tanto, podemos esperar que el futuro de la IA generativa proporcione un mejor acceso a información útil a través de la búsqueda semántica, totalmente agentes autónomos de IA y empresas de IA, y modelos de alto rendimiento disponibles gratuitamente para que empresas e individuos los utilicen y afinar.
Si bien es emocionante, también es importante que nos tomemos nuestro tiempo para considerar la ética de la IA, la privacidad del usuario y el desarrollo responsable de los sistemas e infraestructuras de IA. Recordemos que la evolución de la IA generativa no se trata sólo de construir sistemas más inteligentes; también se trata de remodelar nuestros pensamientos y ser responsables de la forma en que utilizamos la tecnología.
