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La IA generativa se está volviendo cada vez más omnipresente y es un tema cada vez más candente.
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Los chatbots como ChatGPT de OpenAI están cambiando la forma en que encontramos información, generamos imágenes y más.
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Estas son las personas, empresas y palabras que necesita asimilar para comprender la IA.
Cada vez es más increíble ignorar la IA en nuestra vida cotidiana.
Desde que OpenAI lanzó ChatGPT a finales de 2022, la masa se ha acostumbrado a utilizar el chatbot de muchas formas. Los trabajadores están recurriendo a la IA para automatizar tareas, mientras que otros utilizan la tecnología para mejorar sus vidas personales.
Y a medida que la IA continúa avanzando, puede suceder una añejo indigencia de que todos entendamos qué es y cómo puede afectarnos.
Aquí hay una registro de personas, empresas y términos que necesita asimilar para murmurar sobre IA, en orden alfabético.
Los principales líderes y empresas de IA
Sam Altman: El cofundador y director autor de OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT. En 2023, Altman fue destituido por la sutura directiva de OpenAI antiguamente de regresar a la empresa como director autor días seguidamente.
Darío Amodei: El CEO y cofundador de Anthropic, un importante rival de OpenAI, donde trabajó anteriormente. La startup de IA está detrás de un chatbot de IA llamado Claude 2. Google y Amazon son inversores en Anthropic.
Demis Hassabis: Hassabis, cofundador de DeepMind y ahora director autor de Google DeepMind, lidera sus esfuerzos de inteligencia fabricado en Alphabet.
Jensen Huang: El director autor y cofundador de Nvidia, el superhombre tecnológico detrás de los chips especializados que las empresas utilizan para impulsar su tecnología de inteligencia fabricado.
Elon Musk: El director autor de Tesla y SpaceX fundó la startup de inteligencia fabricado xAI en 2023. La valoración de esta nueva empresa ha aumentado drásticamente en solo 16 meses; ahora tiene una valoración estimada de 50 mil millones de dólares, según informes recientes. Musk encima cofundó OpenAI y, tras dejar la empresa en 2018, mantuvo una disputa con Altman.
Satya Nadella: El director autor de Microsoft, el superhombre del software detrás del motor de búsqueda Bing impulsado por IA y Copilot, un conjunto de herramientas de IA generativa. Microsoft encima es inversor en OpenAI.
Mustafa Süleyman: Cofundador de DeepMind, la división de IA de Google, que dejó la empresa en 2022. Cofundó Inflection AI, antiguamente de unirse a Microsoft como su principal de IA en marzo de 2024.
Mark Zuckerberg: El fundador de Facebook y director autor de Meta, que ha estado gastando mucho para mejorar las capacidades de inteligencia fabricado de Meta, incluido el entrenamiento de sus propios modelos y la integración de la tecnología en sus plataformas.
Los términos de IA que necesitas asimilar
Agente: Un tipo de inteligencia fabricado que puede tomar decisiones proactivas y autónomas con billete humana limitada. A diferencia de los modelos de IA generativa como ChatGPT, la IA agente no necesita un aviso humano para desempeñarse; por ejemplo, puede realizar tareas complejas y adaptarse cuando los objetivos cambian. Gemini 2.0 de Google se centra en una IA agente que puede resolver problemas de varios pasos por sí sola.
AGI: “Inteligencia fabricado popular”, o la capacidad de la inteligencia fabricado para realizar tareas cognitivas complejas, como mostrar autoconciencia y pensamiento crítico como lo hacen los humanos.
Formación: Un campo de investigación de seguridad de la IA que tiene como objetivo sostener que los objetivos, decisiones y comportamientos de los sistemas de IA sean coherentes con los títulos e intenciones humanos. En julio de 2023, OpenAI anunció una “superalineación” para centrarse en hacer que su IA sea segura. Ese equipo se disolvió más tarde y en mayo la compañía creó un comité de seguridad para asesorar a la sutura sobre “decisiones críticas de seguridad”.
Orden ejecutiva de Biden sobre IA: Biden firmó esta histórica orden ejecutiva, oficialmente denominada “Orden ejecutiva sobre el ampliación y uso seguro y confiable de la inteligencia fabricado”, en 2023. Hace una serie de cosas para tratar de regular el ampliación de la IA, incluida la exigencia de una añejo transparencia por parte de las empresas de tecnología que producen IA, establecer nuevos estándares para la seguridad de la IA y tomar medidas para sostener que Estados Unidos siga siendo competitivo en la investigación y el ampliación de la IA. El presidente electo Donald Trump ha prometido rescindir esta orden.
Calcular: Los renta informáticos de IA necesarios para entrenar modelos y realizar tareas, incluido el procesamiento de datos. Esto puede incluir GPU, servidores y servicios en la nubarrón.
Falsificación profunda: Una imagen, un vídeo o una voz generados por IA que pretende parecer vivo y que tiende a utilizarse para engañar a los espectadores u oyentes. Los deepfakes se han utilizado para crear pornografía no consensuada y dañar a personas por parné.
Altruistas efectivos: En términos generales, se manejo de un movimiento social que oposición por la idea de que todas las vidas son igualmente valiosas y que quienes tienen renta deben destinarlos a ayudar al añejo número posible. Y en el contexto de la IA, los altruistas eficaces, o EA, están interesados en cómo se puede implementar la IA de forma segura para disminuir el sufrimiento causado por males sociales como el cambio climático y la pobreza. Figuras como Elon Musk, Sam Bankman-Fried y Peter Thiel se identifican como altruistas eficaces. (Ver encima: e/accs y desaceleraciones).
Modelos de frontera: Se refiere a los ejemplos más avanzados de tecnología de IA. El Frontier Model Forum, una estructura industrial sin fines de rendimiento lanzazo por Microsoft, Google, OpenAI y Anthropic en 2023, define los modelos de frontera como “modelos de enseñanza libre a gran escalera que exceden las capacidades actualmente presentes en los modelos existentes más avanzados y pueden realizar un amplia variedad de tareas.”
GPU: Un chip de computadora, iniciales de dispositivo de procesamiento descriptivo, que las empresas utilizan para entrenar e implementar sus modelos de IA. Microsoft y Meta utilizan las GPU de Nvidia para ejecutar sus modelos de IA.
Alucinaciones: Un perversión en el que un maniquí de acento egregio (ver más debajo) genera información inexacta que presenta como un hecho. Por ejemplo, durante una de las primeras demostraciones, el chatbot de IA de Google, Bard, alucinó al crear un error factual sobre el telescopio espacial James Webb.
Maniquí de acento egregio: Un enrevesado software informático diseñado para comprender y crear texto similar al humano. El maniquí se entrena con grandes cantidades de datos y produce respuestas recopilando información en la web. Ejemplos de LLM incluyen GPT-4 de OpenAI, Pasión 2 de Meta y Gemini de Google.
Estudios libre: Incluso conocido como enseñanza profundo, el enseñanza libre se refiere a sistemas de inteligencia fabricado que pueden adaptarse y memorizar por sí solos, sin seguir instrucciones humanas ni programación explícita.
Multimodales: La capacidad de los modelos de IA para procesar texto, imágenes y audio para crear un resultado. Los usuarios de ChatGPT, por ejemplo, ahora pueden escribir, murmurar y cargar imágenes en el chatbot de IA.
Procesamiento del acento natural: El término popular chinela una variedad de métodos para interpretar y comprender el acento humano. Los LLM son una utensilio para interpretar el acento en el interior del campo de la PNL.
Red neuronal: Un software de enseñanza libre diseñado para pensar y memorizar como un cerebro humano. Los sistemas de registro facial, por ejemplo, se diseñan utilizando redes neuronales para identificar a una persona analizando sus rasgos faciales.
Código franco: Un característica utilizado para describir un software informático al que cualquiera puede entrar, utilizar y modificar independientemente sin pedir permiso. Algunos expertos en IA han pedido que los modelos detrás de la IA, como ChatGPT, sean de código franco para que el manifiesto sepa exactamente cómo se entrenan.
Registro óptico de caracteres: OCR es una tecnología que puede aceptar texto en el interior de imágenes (como documentos escaneados, texto en fotografías y archivos PDF de solo leída) y extraerlo a un formato de solo texto que las máquinas puedan descubrir.
Ingeniería rápida: El proceso de hacer preguntas a los chatbots de IA que pueden producir las respuestas deseadas. Como profesión, los ingenieros rápidos son expertos en ajustar los modelos de IA en el backend para mejorar los resultados.
Racionalistas: Personas que creen que la forma más efectiva de entender el mundo es a través de la método, la razón y la evidencia científica. Sacan conclusiones reuniendo evidencia y pensando críticamente en circunstancia de seguir sus sentimientos personales.
Cuando se manejo de IA, los racionalistas buscan reponer preguntas como cómo la IA puede ser más inteligente, cómo puede resolver problemas complejos y cómo puede procesar mejor la información relacionada con el peligro. Esto se opone a los empiristas, quienes, en el contexto de la IA, pueden ayudar los avances en la IA respaldados por datos de observación.
Políticas de escalamiento responsable: Directrices a seguir para los desarrolladores de IA diseñadas para mitigar los riesgos de seguridad y sostener el ampliación responsable de los sistemas de IA, su impacto en la sociedad y los renta que consumirán, como energía y datos. Estas políticas ayudan a sostener que la IA sea ética, beneficiosa y sostenible a medida que los sistemas se vuelven más poderosos.
Singularidad: Un hipotético momento en el que la inteligencia fabricado llega a ser tan vanguardia que la tecnología supera a la inteligencia humana. Piense en un tablado de ciencia ficción en el que un androide con inteligencia fabricado desarrolla agencia y se apodera del mundo.
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