La inteligencia artificial (IA) abarca muchas tecnologías emergentes y complejas que antes requerían la intervención humana y que ahora puede realizar una computadora. Las computadoras pueden realizar funciones avanzadas, que históricamente se usaban para comprender y recomendar información. Ahora, con la IA, las computadoras incluso pueden generar contenido nuevo.
El acrónimo IA se usa indistintamente para representar varios tipos de tecnologías que conforman el campo de la IA.
Conceptos comunes de la IA
Existen varios términos y conceptos que definen la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, que pueden resultarte útiles. Estas son algunas formas en las que puedes trabajar con IA en la práctica, en la Web
IA general
En términos generales, la IA general es un programa o modelo no humano que demuestra una amplia gama de resolución de problemas y creatividad. Un modelo es una ecuación matemática muy grande, que incluye un conjunto de parámetros y estructura necesarios para que una máquina muestre un resultado.
Con la IA general, puedes realizar varios tipos de tareas, como analizar datos, traducir texto, componer música, identificar enfermedades y mucho más.
IA restringida
La IA limitada es un sistema que puede realizar un subconjunto único o específico de tareas. Por ejemplo, una computadora que juega al ajedrez contra un oponente humano (no debe confundirse con el Mechanical Turk). La IA limitada tiene un conjunto predefinido de parámetros, restricciones y contextos, que pueden parecer comprensión, pero en realidad son solo respuestas a una ecuación.
Es posible que veas esto en la práctica con sistemas de reconocimiento facial, asistentes de voz y predicciones del clima. Puedes usar modelos muy específicos para mejorar ciertas funciones específicas en tus sitios web y aplicaciones.
Por ejemplo, creaste un sitio dedicado a películas, en el que los usuarios pueden acceder, calificar sus películas favoritas y descubrir otras nuevas para mirar. Puedes usar una base de datos prepropagada para recomendar películas según la página que el usuario está visitando. También puedes usar un modelo de IA limitado que analice el comportamiento y las preferencias de los usuarios para mostrar la información más relevante para ese lector.
IA generativa
Un modelo de lenguaje extenso (LLM) es un modelo de IA de red neuronal con muchos parámetros que puedes usar para realizar una amplia variedad de tareas, como generar, clasificar o resumir texto o imágenes.
La IA generativa responde a las entradas y crea contenido basado en el contexto y la memoria de un LLM. Esto va más allá de la coincidencia de patrones y las predicciones. Estas son algunas de las herramientas de IA generativa más comunes:
Estas herramientas pueden crear prosa escrita, muestras de código y también imágenes. Pueden ayudarte a planificar unas vacaciones, suavizar o profesionalizar el tono de un correo electrónico o clasificar diferentes conjuntos de información en categorías.
Hay infinitos casos de uso, tanto para desarrolladores como para no desarrolladores.
IA del cliente, del servidor y híbrida
Si bien la mayoría de las funciones de IA en la Web dependen de los servidores, la IA del cliente se ejecuta directamente en el navegador del usuario. Esto ofrece beneficios como latencia baja, costos reducidos del servidor, sin requisitos de claves de API, mayor privacidad del usuario y acceso sin conexión. Puedes implementar IA del cliente que funcione en todos los navegadores con bibliotecas de JavaScript, incluidas Transformers.js, TensorFlow.js y MediaPipe.
La IA del servidor abarca los servicios de IA basados en la nube. Imagina que Gemini 1.5 Pro se ejecuta en una nube. Estos modelos suelen ser mucho más grandes y potentes. Esto es especialmente cierto para los modelos de lenguaje grandes.
La IA híbrida se refiere a cualquier solución que incluya un componente de cliente y de servidor. Por ejemplo, puedes usar un modelo del cliente para realizar una tarea y recurrir a un modelo del servidor cuando la tarea no se pueda completar en el dispositivo.
Es posible que un modelo pequeño y optimizado del cliente tenga un mejor rendimiento que una contraparte más grande del servidor, en especial cuando está optimizado para el rendimiento. Evalúa tu caso de uso para determinar qué solución es adecuada para ti.
Aprendizaje automático (AA)
El aprendizaje automático (AA) es una forma de IA en la que una computadora aprende sin programación explícita. Mientras que la IA se esfuerza por generar inteligencia, el AA permite que las computadoras aprendan de la experiencia. El AA consiste en algoritmos para hacer predicciones de conjuntos de datos.
El AA es el proceso de entrenar un modelo para realizar predicciones útiles o generar contenido a partir de datos.
Por ejemplo, supongamos que queremos crear un sitio web que califique el clima en un día determinado. Tradicionalmente, esto puede ser realizado por uno o más meteorólogos, que podrían crear una representación de la atmósfera y la superficie de la Tierra, calcular y predecir los patrones climáticos y determinar una calificación comparando los datos actuales con el contexto histórico.
En cambio, podríamos darle a un modelo de AA una enorme cantidad de datos meteorológicos, hasta que el modelo aprenda la relación matemática entre los patrones climáticos, los datos históricos y los lineamientos sobre lo que hace que el clima sea bueno o malo en cualquier día en particular. De hecho, lo creamos en la Web.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo (DL) es una clase de algoritmos de AA. Un ejemplo serían las redes neuronales profundas (DNN), que intentan modelar la forma en que se cree que el cerebro humano procesa la información.
Desafíos de la IA
Existen varios desafíos a la hora de crear y usar IA. A continuación, se muestran algunos aspectos destacados que debes tener en cuenta.
Calidad y actualización de los datos
Los grandes conjuntos de datos que se usan para entrenar varios modelos de IA suelen estar desactualizados poco después de que se usan. Esto significa que, cuando busques la información más reciente, es posible que te beneficies de la ingeniería de instrucciones para mejorar el rendimiento de un modelo de IA en tareas específicas y producir mejores resultados.
Los conjuntos de datos pueden estar incompletos o ser demasiado pequeños para admitir algunos casos de uso de manera eficaz. Puede ser útil intentar trabajar con varias herramientas o personalizar el modelo para adaptarlo a tus necesidades.
Inquietudes sobre la ética y el sesgo
La tecnología de IA es emocionante y tiene mucho potencial. Sin embargo, en última instancia, las computadoras y los algoritmos son creados por humanos, entrenados con datos que pueden ser recopilados por humanos y, por lo tanto, están sujetos a varios desafíos. Por ejemplo, los modelos pueden aprender y amplificar el sesgo humano y los estereotipos dañinos, lo que afecta directamente el resultado. Es importante abordar la compilación de tecnología de IA con la mitigación de sesgos como prioridad.
Existen numerosas consideraciones éticas sobre los derechos de autor del contenido generado por IA: ¿a quién pertenece el resultado, en especial si está muy influenciado por material protegido por derechos de autor o se copia directamente de él?
Antes de generar contenido y nuevas ideas, ten en cuenta las políticas existentes sobre el uso del material que crees.
Seguridad y privacidad
Muchos desarrolladores web afirmaron que la privacidad y la seguridad son sus principales preocupaciones cuando usan herramientas de IA. Esto es especialmente cierto en contextos empresariales con requisitos de datos estrictos, como los gobiernos y las empresas de atención médica. Exponer los datos del usuario a más terceros con las APIs de la nube es un problema. Es importante que cualquier transmisión de datos sea segura y se supervise de forma continua.
La IA del cliente puede ser la clave para abordar estos casos de uso. Queda mucho por investigar y desarrollar.
Comienza a usar la IA en la Web
Ahora que conoces los muchos tipos de inteligencia artificial, puedes comenzar a considerar cómo usar los modelos existentes para ser más productivo y crear mejores sitios web y aplicaciones web.
Puedes usar la IA para lo siguiente:
- Crea un mejor autocompletado para la búsqueda de tu sitio.
- Detecta la presencia de objetos comunes, como personas o mascotas, con una cámara inteligente.
- Soluciona el spam de comentarios con un modelo de lenguaje natural.
- Habilita el autocompletado para tu código y mejora tu productividad.
- Crea una experiencia de escritura WYSIWYG con sugerencias para la siguiente palabra o oración.
- Proporciona una explicación sencilla de un conjunto de datos.
- Y más…
Los modelos de IA previamente entrenados pueden ser una excelente manera de mejorar nuestros sitios web, apps web y productividad, sin necesidad de comprender en detalle cómo crear los modelos matemáticos y recopilar conjuntos de datos complejos que potencian las herramientas de IA más populares.
Es posible que la mayoría de los modelos satisfagan tus necesidades de inmediato, sin necesidad de realizar más ajustes. El ajuste es el proceso de tomar un modelo, que ya se entrenó en un conjunto de datos grande, y entrenarlo más para satisfacer tus necesidades de uso específicas. Existen varias técnicas para ajustar un modelo:
- El aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) es una técnica que usa la retroalimentación humana para mejorar la alineación de un modelo con las preferencias y las intenciones humanas.
- La adaptación de bajo rango (LoRA) es un método eficiente en parámetros para los LLM que reduce la cantidad de parámetros entrenables y, al mismo tiempo, mantiene el rendimiento del modelo.