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Alucinaciones de la IA: un término incorrecto que vale la pena aclarar

Maleki, N., Padmanabhan, B., & Dutta, K. (2024). AI Hallucinations: A Misnomer Worth Clarifying (arXiv:2401.06796). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.06796

Las «alucinaciones» en el contexto de la Inteligencia Artificial (IA) se refieren a errores o distorsiones en la generación de texto o imágenes por parte de sistemas de IA. Estos errores pueden manifestarse como la creación de contenido incoherente, ilógico o incluso perturbador por parte del modelo de IA, a pesar de que no hay una entrada correspondiente que justifique dicha salida. Las alucinaciones pueden ocurrir debido a deficiencias en los datos de entrenamiento, problemas en la arquitectura del modelo, sesgos en los algoritmos utilizados o simplemente a la complejidad inherente de las tareas de generación de contenido. Las alucinaciones son un desafío importante en el desarrollo de sistemas de IA, especialmente en áreas donde la precisión y coherencia son fundamentales, como la traducción automática, la generación de texto y la creación de imágenes.

A medida que los modelos de lenguaje grandes continúan avanzando en la Inteligencia Artificial (IA), se ha demostrado que los sistemas de generación de texto sufren de un fenómeno problemático denominado a menudo «alucinación». Sin embargo, con la creciente presencia de la IA en diversos ámbitos, incluida la medicina, han surgido preocupaciones sobre el uso del término en sí mismo.

En el ámbito médico, la adopción del término «alucinación» en IA ha generado preocupaciones, especialmente por su posible asociación estigmatizante con problemas de salud mental como la esquizofrenia. Para abordar estas preocupaciones, se sugiere establecer terminologías consistentes y definiciones formales de «alucinación» en el contexto de la IA. Esto promovería la claridad y coherencia en las discusiones y mitigaría la confusión y ambigüedad en su aplicación interdisciplinaria.

En este estudio, se realiza una revisión sistemática para identificar documentos que definen «alucinación de la IA» en catorce bases de datos. Se presentan y analizan las definiciones obtenidas en todas las bases de datos, se categorizan según sus aplicaciones y se extraen puntos clave dentro de cada categoría.

Los resultados destacan una falta de consistencia en cómo se utiliza el término, pero también ayudan a identificar varios términos alternativos en la literatura. Se discuten las implicaciones de estos hallazgos y se hace un llamado a un esfuerzo más unificado para establecer una consistencia en un importante problema contemporáneo de IA que puede afectar significativamente múltiples dominios.

WARC-GPT: Una herramienta de código abierto para explorar archivos web utilizando IA

WARC-GPT: An Open-Source Tool for Exploring Web Archives Using AI | Library Innovation Lab. (2024, febrero 12). https://lil.law.harvard.edu/blog/2024/02/12/warc-gpt-an-open-source-tool-for-exploring-web-archives-with-ai/

WARC-GPT: una herramienta de generación aumentada de recuperación [RAG] de código abierto y altamente personalizable que la comunidad de archivos web puede usar para explorar la intersección entre los archivos web y la inteligencia artificial. La herramienta permite crear chatbots personalizados que utilizan un conjunto de archivos de archivo web como base de conocimiento, lo que permite a los usuarios explorar colecciones a través de conversaciones.

Con WARC-GPT, se pueden hacer preguntas específicas en lenguaje natural sobre una colección de archivos WARC. En lugar de depender de búsquedas por palabras clave y filtros de metadatos para ordenar los resultados de búsqueda,

Este proyecto es parte de nuestra serie en curso que explora cómo la inteligencia artificial cambia nuestra relación con el conocimiento. El lanzamiento de este software experimental ayudará a comprender si y cómo la IA puede ayudar a acceder y descubrir el contenido de los archivos web.

WARC-GPT permite a los usuarios ingerir y traducir una colección de archivos WARC en una configuración de RAG que se puede utilizar con una variedad de LLMs, lo que permite a los archiveros e investigadores usar un chatbot que tiene conocimiento de sus colecciones. WARC-GPT es especialmente útil para explorar colecciones privadas de WARCs o aquellas que no formaron parte de los datos de entrenamiento para un LLM. Aunque los LLMs generalmente se entrenan con datos de fuentes como Common Crawl, un repositorio abierto de datos de rastreo web que consta de más de 250 mil millones de páginas, no es posible verificar qué datos se han incluido. Al fundamentar el conocimiento de un LLM con una colección de WARCs, se proporciona información contextual relevante que es especialmente útil para consultas específicas o especializadas dentro de un dominio particular.

Ciencia ciudadana, Inteligencia Artificial y narración de historias personales

AI meets citizen science to unlock the nature of storytelling. Newsroom. Recuperado 12 de febrero de 2024, de https://www.mcgill.ca/newsroom/channels/news/ai-meets-citizen-science-unlock-nature-storytelling-354331

Un nuevo proyecto liderado por investigadores de la Universidad McGill busca entender una de las prácticas más antiguas y poderosas de la humanidad: la narración de historias. Desde antiguas tradiciones orales hasta la literatura moderna y las narrativas digitales, la narración de historias es una parte esencial de la experiencia vivida que aún no se comprende completamente.

‘Las Vidas de los Personajes Literarios’ es una iniciativa única en su tipo, que aprovecha la inteligencia artificial (IA) y la sabiduría colectiva de lectores de todo el mundo para explorar la pregunta: ¿por qué contamos historias?

Así como nuestras redes sociales en la vida real pueden revelar quiénes somos como individuos, analizar cómo interactúan los personajes en una historia puede arrojar luz sobre la naturaleza de la narración de historias en diferentes culturas. «Los personajes son el armazón de una gran narración», explica Andrew Piper, profesor del Departamento de Lenguajes de la Universidad McGill. En la actualidad, es posible utilizar modelos de IA para detectar quién es un personaje en una historia, sin embargo, es mucho más complicado entender si y cómo interactúan esos personajes. El esfuerzo por resolver esa pieza del rompecabezas plantea un desafío sin precedentes, ya que solo en el siglo XIX se inventaron más de 1.5 millones de personajes en inglés, y hoy en día ese número es magnitudes más alto.

«La proliferación de historias hoy en día es asombrosa. Simplemente no hay manera de dar cuenta de la amplitud de la creatividad humana sin depender de la IA. Pero estos sistemas a menudo están entrenados de manera sesgada o desconocida. Al contar con la ayuda de los lectores, podemos construir sistemas de IA mejores y más transparentes para descubrir los patrones intrincados en los que se basan las historias humanas», dijo Piper, director del proyecto.

El equipo de investigación hace un llamado a voluntarios para contribuir al proyecto como científicos ciudadanos. A través del portal web Zooniverse, los lectores responden preguntas sobre las interacciones de los personajes en pasajes cortos de ficción contemporánea. Los datos recopilados de forma colaborativa se utilizarán para entrenar a los modelos de IA para comprender mejor a los personajes literarios. Mientras que gran parte del desarrollo de la IA ocurre a puerta cerrada, los resultados de este proyecto estarán abiertos a todos.

«Todos los datos y modelos que generemos estarán abiertos al público, estableciendo un estándar importante para la IA transparente e inclusiva. Nuestro objetivo no es construir narradores robóticos. Queremos obtener una comprensión más profunda de la narración humana», dijo Piper.

‘Las Vidas de los Personajes Literarios’ es un proyecto de Zooniverse que involucra a investigadores de las universidades de McGill, Alberta, California: Berkeley y Michigan. Está financiado por el Consejo de Investigación de Ciencias Sociales y Humanidades de Canadá.

Chips informáticos en cerebros humanos

Hatfield, Jenn, y Alec Tyson. «Computer Chips in Human Brains: How Americans View the Technology amid Recent Advances». Pew Research Center (blog). Accedido 10 de febrero de 2024. https://www.pewresearch.org/short-reads/2024/02/01/computer-chips-in-human-brains-how-americans-view-the-technology-amid-recent-advances/.


El anuncio reciente de Elon Musk sobre el exitoso implante de un chip informático en el cerebro humano a través de Neuralink ha generado un gran interés y debate sobre las implicaciones de esta tecnología. Según una encuesta realizada por el Centro de Investigación Pew en otoño de 2021, los estadounidenses muestran una actitud general de cautela y negatividad hacia el uso extendido de estos chips para mejorar la función cognitiva.

En una encuesta del Centro de Investigación Pew realizada en otoño de 2021, preguntamos a los estadounidenses sobre la perspectiva de implantes cerebrales de chips informáticos que algún día podrían permitir a las personas «procesar información de manera mucho más rápida y precisa». Los estadounidenses generalmente expresaron opiniones cautelosas y negativas sobre la idea, pero sus opiniones variaron según cómo se pudieran usar dichos chips.

Más de la mitad de los adultos estadounidenses (56%) dijeron que el uso generalizado de chips cerebrales para mejorar la función cognitiva sería una mala idea para la sociedad. Solo el 13% dijo que sería una buena idea y el 31% no estaba seguro. Una gran mayoría (78%) dijo que no querría un implante de chip para ellos mismos, mientras que el 20% dijo que sí lo querría.

Consistente con estas opiniones, el 63% de los estadounidenses dijeron en la encuesta de 2021 que el uso generalizado de chips cerebrales sería «interferir con la naturaleza y cruzar una línea que no deberíamos cruzar». Un porcentaje mucho menor (35%) dijo que sus opiniones se describían mejor por la afirmación «como humanos, siempre estamos tratando de mejorar y esto no es diferente».

Los estadounidenses altamente religiosos eran particularmente propensos a ver los chips cerebrales como cruzando una línea: entre aquellos con altos niveles de compromiso religioso, el 81% dijo esto, en comparación con la mitad de aquellos con bajos niveles de compromiso religioso. (El compromiso religioso se mide mediante tres elementos autoinformados: la importancia de la religión en la vida de los estadounidenses, su frecuencia de asistencia a servicios religiosos y su frecuencia de oración).

A pesar de la cautela generalizada sobre los implantes cerebrales de chips informáticos en la encuesta de 2021, los estadounidenses estuvieron en gran medida abiertos a usar dichos chips con fines terapéuticos. Por ejemplo:

Un 77% favorecieron el uso de implantes cerebrales de chips informáticos para permitir un mayor movimiento para las personas paralizadas. 64% favorecieron su uso para tratar el deterioro mental relacionado con la edad. Por el contrario, porciones mucho más pequeñas apoyaron el uso de chips cerebrales para otros fines, donde no se mencionaba claramente ningún beneficio terapéutico:

Un 32% favorecieron su uso para traducir directamente pensamientos en texto. 25% favorecieron su uso para buscar en internet solo con el pensamiento. Porciones significativas de adultos no estaban seguros de cómo se sentían acerca de estos usos potenciales.

Los esfuerzos iniciales de reclutamiento de Neuralink para un implante de chip cerebral se centraron en personas con cuadriplejía, pero Musk también ha hablado sobre el uso de los chips para propósitos más amplios. La declaración de misión de Neuralink alude a ambos, diciendo que la compañía tiene como objetivo «restaurar la autonomía a aquellos con necesidades médicas no satisfechas hoy y desbloquear el potencial humano mañana».

Opiniones sobre estándares para la prueba, revisión de chips cerebrales Los implantes de chips cerebrales están actualmente en pruebas y desarrollo. Nuestra encuesta de 2021 encontró una profunda preocupación pública sobre cómo serían revisados y evaluados. Por ejemplo, la mayoría de los estadounidenses (83%) dijeron que querían que los chips cerebrales fueran probados para seguridad y eficacia utilizando un estándar más alto que el existente para dispositivos médicos. Y el 78% dijo que los chips cerebrales probablemente o definitivamente se usarían antes de que comprendamos completamente cómo afectan la salud de las personas.

Pensamiento crítico y ética en la era de la IA generativa en la educación

Study of Generative AI Technologies in Education: A Critical Look into the Future of Learning. USC Center for Generative AI and Society, 2024

Texto completo

Este informe es una colección de seis artículos breves (más una introducción y una lista de los investigadores de IA Generativa), de los cuales «An Undergraduate Perspective of Generative AI in Undergraduate Education», de Eric Bui, y «Authoring by Editing and Revising: Considering Generative AI Tools», de Benjamin Nye, fueron los más sustanciosos e interesantes, ya que cada uno describe el uso de la IA de una manera ligeramente diferente, como fomento de la investigación, el pensamiento crítico y las habilidades de edición, al tiempo que se utiliza como asistente, en lugar de «profesor». Ambas son buenas lecturas. A través de Jonathan Kantrowitz, que destaca otro artículo de la colección, «Ethics in Generative AI: Report From the Field», de Stephen Aguilar, que informa de que «el género del profesor y su comodidad con la tecnología son factores que influyen en la adopción de la inteligencia artificial en el aula».

Google renombra el chatbot Bard como Gemini y lanza una suscripción de pago

Dastin, Jeffrey, y Jeffrey Dastin. «Google Rebrands Bard Chatbot as Gemini, Rolls out Paid Subscription». Reuters, 8 de febrero de 2024, sec. Technology. https://www.reuters.com/technology/google-rebrands-bard-chatbot-gemini-rolls-out-paid-subscription-2024-02-08/.

Más sobre Gemini

Google anunció el cambio de nombre de su chatbot Bard a Gemini, reflejando la nueva inteligencia artificial que lo impulsa. Ahora los usuarios pueden suscribirse a Gemini Advanced por 19.99 $ al mes, lo que incluye acceso a un modelo de IA Ultra 1.0 más potente y dos terabytes de almacenamiento en la nube.

Esta suscripción, parte del plan Google One AI Premium, busca competir con las ofertas de Microsoft en el mercado de suscripciones de IA, como ChatGPT Plus. La integración de Gemini en Gmail y su suite de productividad de Google se alinea con la forma en que los usuarios trabajan.

La empresa aprovecha su base de usuarios de Android para ampliar el alcance de Gemini, con planes de expansión internacional y soporte para idiomas adicionales. El cambio de nombre señala la evolución de Google en tecnología de IA, pasando de Bard a Gemini.

Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior: evidencia de un análisis de políticas y directrices institucionales

McDonald, Nora, Aditya Johri, Areej Ali, y Aayushi Hingle. «Generative Artificial Intelligence in Higher Education: Evidence from an Analysis of Institutional Policies and Guidelines». arXiv, 12 de enero de 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.01659.

El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 provocó una adopción masiva de inteligencia artificial generativa (GenAI) en instituciones de educación superior (IES). Las IES se apresuraron a responder a su uso, especialmente por parte de los estudiantes, primero buscando regularlo y luego argumentando a favor de su integración productiva en la enseñanza y el aprendizaje.

En el año transcurrido desde el lanzamiento, las instituciones de educación superior (IES) han proporcionado cada vez más políticas y pautas para dirigir la GenAI. En este artículo se examinaron documentos producidos por 116 universidades estadounidenses categorizadas como instituciones de alta actividad investigadora o R1 con el fin de comprender comprehensivamente los consejos y orientaciones relacionados con la GenAI dados a los interesados institucionales.

A través de un análisis extenso, se encontró que la mayoría de las universidades (N=73, 63%) fomentan el uso de GenAI y muchas proporcionan orientación detallada para su uso en el aula (N=48, 41%). Más de la mitad de todas las instituciones proporcionaron programas de estudios de muestra (N=65, 56%) y la mitad (N=58, 50%) proporcionaron currículos de muestra y actividades de GenAI que ayudarían a los instructores a integrar y aprovechar la GenAI en su aula. Notablemente, la mayoría de la orientación para las actividades se centró en la escritura, mientras que el código y las actividades relacionadas con STEM se mencionaron la mitad del tiempo y de manera vaga incluso cuando lo estaban (N=58, 50%). Finalmente, más de la mitad de las instituciones hablaron sobre la ética de la GenAI en una variedad de temas de manera amplia, incluyendo la Diversidad, Equidad e Inclusión (DEI) (N=60, 52%).

En general, basándose en sus hallazgos, se advierte que la orientación para el profesorado puede volverse abrumadora, ya que se recomienda a menudo una revisión extensa de los enfoques pedagógicos en las políticas.

La biblioteca generativa ¿Estamos entrando en la cuarta era de las bibliotecas?

«“We Are Entering the Fourth Age of Libraries” – Singapore Libraries’ Chief Innovation Officer». GovInsider. Accedido 8 de febrero de 2024. https://govinsider.asia/intl-en/article/we-are-entering-the-fourth-age-of-libraries-singapore-libraries-chief-innovation-officer.

Desde herramientas de inteligencia artificial generativa hasta sucursales de bibliotecas en estaciones de tren, las bibliotecas han estado transformándose a un ritmo rápido. GovInsider habla con Gene Tan, Director de Innovación, para entender cómo será la biblioteca del futuro.

El 12 de enero de este mes, la Biblioteca Pública Central de Singapur reabrió después de estar cerrada para una renovación desde 2022. Junto con la reapertura, los usuarios de la biblioteca pueden esperar el lanzamiento de tres nuevos prototipos tecnológicos impulsados por tecnologías emergentes como la inteligencia artificial generativa, como un chatbot que permite a los usuarios conversar con libros.

Pero ¿cómo se mantiene la junta de la biblioteca al tanto de las tendencias y sigue sirviendo al público en un momento en que los libros parecen pasados de moda? GovInsider se puso en contacto con Gene Tan, Director de Innovación y Bibliotecario Jefe, para aprender más sobre cómo la agencia mantiene relevantes y vibrantes las bibliotecas de Singapur para el público en esta historia de dos partes.

La Junta Nacional de Bibliotecas (JNB) ha avanzado con muchas iniciativas innovadoras emocionantes a lo largo de los años. Una de las más recientes ha sido ver qué podemos hacer con la IA generativa. Muchos ya están viendo lo que puede hacer en diferentes aspectos de nuestras vidas, como generar videos, imágenes, texto y otro material muy rápidamente.

Cuéntenos sobre algunas de las innovaciones en marcha en las bibliotecas más nuevas de Singapur: ¿qué les llama la atención y cuáles serán los cambios de juego?

Nos hicimos la pregunta: ¿cómo podemos aprovechar la IA generativa para aprovechar nuestra riqueza de recursos de nuestras bibliotecas y archivos – libros publicados, materiales de investigación y otras fuentes confiables – para responder cualquier pregunta que los usuarios puedan tener?

Entonces, creamos un prototipo llamado ChatBook – un servicio de chat impulsado por IA generativa. Se basa en el material que tenemos, para proporcionar a los usuarios respuestas confiables a sus preguntas.

Además del servicio de chat, también estamos desarrollando nuevos prototipos como Glue y StoryGen que aprovechan la tecnología y nuestros recursos para ofrecer a nuestros usuarios experiencias multimedia inmersivas que tienen como objetivo inspirar una apreciación más profunda de nuestra experiencia colectiva.

Tenemos la intención de pilotar los tres prototipos tecnológicos – ChatBook, Glue y StoryGen – en los próximos meses. A través de nuestro enfoque de prototipado rápido, aprenderemos rápidamente de los fracasos y ajustaremos los pilotos exitosos que tienen el potencial de mejorar las experiencias de aprendizaje de nuestros usuarios.

En espíritu de experimentación e innovación, también hemos implementado nuevas formas para que los singapurenses se relacionen con la JNB. Estos incluyen nodos en parques, centros comerciales, estaciones de tren y autobús, y hospitales para que las personas accedan a nuestro material en cualquier lugar y en cualquier momento.

Nuestra última biblioteca emergente de cómics es una biblioteca completamente autoservicio que presenta el servicio Grab-n-Go de la JNB, que es una pasarela de auto-checkout automatizada que aprovecha la tecnología de identificación por radiofrecuencia de ultra alta frecuencia para permitir el préstamo sin problemas de libros. Estas ofertas se refinan a medida que estudiamos los comentarios y respuestas a estos experimentos.

Además de aprovechar las tecnologías nuevas y emergentes en nuestras ofertas, también continuamos innovando la experiencia del usuario en nuestras bibliotecas públicas. Nuestra cuarta biblioteca regional, y nuestra biblioteca pública más grande hasta la fecha, la Biblioteca Regional de Punggol es una plataforma para muchos servicios nuevos que demuestran nuestra mentalidad y espíritu innovador a través de nuestros roles de LAB25 (Libraries and Archives Blueprint 2025).

Por ejemplo, hemos piloteado nuevos servicios accesibles como «Borrow and Go», que permite a los usuarios caminar a través de una cabina de préstamo que escaneará los elementos automáticamente; y «Calm Pods», que son espacios especialmente diseñados para ayudar a los usuarios a calmar sus emociones.

Tuvimos una respuesta muy alentadora del público, y la biblioteca ha recibido más de un millón de visitantes desde su apertura, convirtiéndola en la biblioteca más visitada de nuestra red este año.

¿Cómo se verá la biblioteca del futuro?

Las bibliotecas han pasado por diferentes épocas. La primera era de las bibliotecas se trataba de adquisiciones: adquirir una colección tan grande y única como fuera posible. La segunda era sobre acceso: proporcionar acceso al contenido recopilado. La tercera era sobre creación. La mayoría de las bibliotecas en todo el mundo están ahora en eso – por ejemplo, muchas, incluida la nuestra, están proporcionando espacios para fabricar y experimentar para que los usuarios desarrollen productos como materiales impresos en 3D.

Creo que estamos entrando en la cuarta era de las bibliotecas – la biblioteca generativa.

La biblioteca del futuro será generativa, dice Gene Tan, Director de Innovación y Bibliotecario Jefe de la Junta Nacional de Bibliotecas de Singapur.

Lo que los bebés pueden enseñar a la inteligencia artificial

MIT Technology Review. «This Baby with a Head Camera Helped Teach an AI How Kids Learn Language». Accedido 8 de febrero de 2024. https://www.technologyreview.com/2024/02/01/1087527/baby-ai-language-camera/.

Los bebés tienen una comprensión innata de la física de nuestro mundo y pueden aprender nuevos conceptos e idiomas rápidamente, con información limitada. Incluso los sistemas de inteligencia artificial más poderosos que tenemos hoy en día carecen de esas habilidades. Los modelos de lenguaje que alimentan sistemas como ChatGPT, por ejemplo, son excelentes para predecir la siguiente palabra en una oración pero no tienen nada ni siquiera cercano al sentido común de un niño pequeño.

Pero ¿qué pasaría si una inteligencia artificial pudiera aprender como un bebé? Los modelos de IA se entrenan en vastos conjuntos de datos que consisten en miles de millones de puntos de datos. Los investigadores de la Universidad de Nueva York querían ver qué podrían hacer tales modelos cuando se entrenaban con un conjunto de datos mucho más pequeño: las vistas y sonidos experimentados por un solo niño aprendiendo a hablar. Para su sorpresa, su IA aprendió mucho, gracias a un bebé curioso llamado Sam.

Los investigadores colocaron una cámara en la cabeza de Sam, y él la usó de vez en cuando durante un año y medio, desde que tenía seis meses hasta un poco después de su segundo cumpleaños. El material que recopiló permitió a los investigadores enseñar a una red neuronal a relacionar palabras con los objetos que representan, informa Cassandra Willyard en esta historia. (¡Vale la pena hacer clic solo por las fotos increíblemente lindas!)

Esta investigación es solo un ejemplo de cómo los bebés podrían acercarnos un paso más a enseñar a las computadoras a aprender como los humanos, y en última instancia construir sistemas de IA tan inteligentes como nosotros. Los bebés han inspirado a los investigadores durante años. Son observadores agudos y excelentes aprendices. Los bebés también aprenden mediante ensayo y error, y los humanos seguimos volviéndonos más inteligentes a medida que aprendemos más sobre el mundo. Los psicólogos del desarrollo dicen que los bebés tienen un sentido intuitivo de lo que sucederá a continuación. Por ejemplo, saben que una pelota existe aunque esté oculta a la vista, que la pelota es sólida y no cambiará repentinamente de forma, y que rueda en un camino continuo y no puede teletransportarse repentinamente a otro lugar. Los investigadores de Google DeepMind intentaron enseñar a un sistema de IA a tener ese mismo sentido de «física intuitiva» al entrenar un modelo que aprende cómo se mueven las cosas al enfocarse en objetos en videos en lugar de píxeles individuales. Entrenaron el modelo en cientos de miles de videos para aprender cómo se comporta un objeto. Si los bebés se sorprenden por algo como una pelota que de repente sale volando por la ventana, teoriza, es porque el objeto se está moviendo de una manera que viola la comprensión del bebé de la física. Los investigadores de Google DeepMind lograron que su sistema de IA también mostrara «sorpresa» cuando un objeto se movía de manera diferente a como había aprendido que se mueven los objetos.

Sam usando su casco con cámara. Foto de Wai Keen Vong. Yann LeCun, un ganador del Premio Turing y científico jefe de IA de Meta, ha argumentado que enseñar a los sistemas de IA a observar como los niños podría ser el camino a seguir para sistemas más inteligentes. Él dice que los humanos tenemos una simulación del mundo, o un «modelo del mundo», en nuestros cerebros, lo que nos permite saber intuitivamente que el mundo es tridimensional y que los objetos no desaparecen realmente cuando salen de la vista. Nos permite predecir dónde estará una pelota que rebota o una bicicleta que se desplaza a una velocidad en unos segundos. Él está ocupado construyendo arquitecturas completamente nuevas para la IA que se inspiran en cómo aprenden los humanos. Cubrimos su gran apuesta para el futuro de la IA aquí. Los sistemas de IA de hoy en día sobresalen en tareas específicas, como jugar al ajedrez o generar texto que suene como si lo hubiera escrito un humano. Pero en comparación con el cerebro humano, la máquina más poderosa que conocemos, estos sistemas son frágiles. Carecen del tipo de sentido común que les permitiría operar sin problemas en un mundo caótico, realizar un razonamiento más sofisticado y ser más útiles para los humanos. Estudiar cómo aprenden los bebés podría ayudarnos a desbloquear esas habilidades.

La IA desvela el contenido del pergamino de Herculano después de 2.000 años

Texto del pergamino de Herculano, que ha permanecido invisible durante 2,000 años. (Crédito: Desafío del Vesubio)

Un rollo de papiro de 2,000 años de antigüedad, que sobrevivió a la erupción del Monte Vesubio en el año 79 d.C., ha sido leído por primera vez utilizando inteligencia artificial (IA). El rollo, carbonizado y enterrado en la ciudad romana de Herculano, contiene ideas sobre la antigua filosofía griega y las fuentes de placer en la vida.

El rollo forma parte de una colección de cientos de rollos de papiro que fueron encontrados en la biblioteca de una lujosa villa que pertenecía al suegro de Julio César. La villa fue el hogar del filósofo griego Filodemo, quien seguía las enseñanzas de Epicuro y escribía sobre música, poesía, ética y política.

Los rollos son la única biblioteca sobreviviente de textos de la antigua Roma, pero han sido ilegibles durante siglos. La ceniza volcánica que los preservó también los volvió frágiles y quebradizos, y cualquier intento de desenrollarlos causaría que se desmoronaran.

Sin embargo, un equipo de tres estudiantes de diferentes campos de la tecnología encontró una solución que les valió un premio de 700.000 dólares. Utilizaron IA para descifrar la tinta de carbono negra en el papiro, invisible al ojo humano, y métodos de escaneo convencionales.

Los estudiantes, Youssef Nader, Luke Farritor y Julian Schillinger, construyeron un modelo de IA que utilizaba reconocimiento de patrones para identificar las letras y palabras en el rollo. Aplicaron su modelo a uno de los cuatro rollos que fueron escaneados por el Dr. Brent Seales y su equipo en la Universidad de Kentucky utilizando tomografías computarizadas de alta resolución.

El modelo pudo leer 2.000 caracteres griegos, que es solo el 5% del texto, pero suficiente para revelar el tema y el estilo del autor. El rollo discute la naturaleza del placer y la felicidad y menciona la música y la comida como ejemplos. En un pasaje, el autor cuestiona si las cosas escasas son más placenteras que las abundantes.

El modelo de IA utilizó una técnica de aprendizaje profundo llamada redes neuronales convolucionales (CNN), inspirada en la forma en que el cerebro humano procesa la información visual. Las CNN pueden aprender a reconocer patrones y características en imágenes, como bordes, formas y colores. El modelo fue entrenado con miles de imágenes de textos griegos antiguos y luego probado en las imágenes del rollo.

El modelo pudo distinguir la tinta del fondo y segmentar el texto en líneas, palabras y letras. Luego, emparejó las letras con un alfabeto griego y reconstruyó las palabras y oraciones. El modelo también corrigió algunos errores y vacíos en el texto, utilizando el contexto y las reglas gramaticales.

Lo que revela el rollo descifrado por IA sobre la filosofía griega antigua La Dra. Federica, una investigadora de papirología en la Universidad de Nápoles, dijo que el rollo descifrado por IA es una «revolución» en la filosofía griega, ya que abre nuevas posibilidades para entender los pensamientos y la cultura del mundo antiguo. Espera que la tecnología se pueda utilizar para leer más rollos en el futuro, y eventualmente todos los 800.

El rollo descifrado por IA pertenece a un género de literatura filosófica llamado «Sobre elecciones y evitaciones», que trata la pregunta ética de cómo vivir una buena vida. El autor, que probablemente sea Filodemo, sigue la escuela de pensamiento epicúrea, que aboga por una vida de moderación, amistad y placer.

El documento también muestra la influencia de la música y la poesía en Filodemo, quien era poeta y amigo del famoso poeta romano Virgilio. Filodemo argumenta que la música y la poesía pueden mejorar el placer de la vida, siempre que no sean excesivas o distraigan. También compara los placeres de la comida y la bebida y sugiere que la escasez no necesariamente aumenta el placer, sino que depende de la calidad y la cantidad de la comida.

Se trata de una fuente valiosa de información sobre la historia de la filosofía, ya que arroja luz sobre el desarrollo y la transmisión de las ideas epicúreas de Grecia a Roma. También revela la vida intelectual y cultural de la élite en Herculano, interesada en la filosofía, la literatura y el arte. El rollo es un testimonio del rico y diverso legado del mundo antiguo, que casi se pierde en las llamas del Vesubio.