Historia de la inteligencia artificial y evolución hacia GPT
Clase 2 de 19 • Curso de Fundamentos de LLMs
Resumen
La inteligencia artificial que conocemos hoy tiene una fascinante historia que comienza con Alan Turing en los años cuarenta. Turing propuso que máquinas podrían comprender el conocimiento humano utilizando ceros y unos, fundamento esencial de la ciencia computacional actual y las tecnologías que usamos diariamente, como GPT y otras redes neuronales actuales.
¿Quién fue Alan Turing y cuál fue su contribución?
Alan Turing impulsó el estudio de la computación en los años cuarenta mediante su teoría, demostrando la habilidad potencial de las máquinas para entender información codificada en binario. Poco tiempo después, concibió la prueba de Turing, con la que proponía evaluar si una máquina podía imitar comportamiento humano tan convincentemente que resultara indistinguible para un humano. Esta prueba sigue siendo relevante hoy para medir capacidades en modelos avanzados de inteligencia artificial.
¿Qué papel juegan las neuronas artificiales y los perceptrones en la historia?
En paralelo a Turing, en 1943, McCulloch y Pitts dieron vida a la primera neurona artificial, base de los sistemas neuronales modernos. Sin embargo, la inteligencia artificial padeció un estancamiento prolongado entre 1970 y 2000, denominado AI Winter. Durante este período, varios proyectos fallaron, llevando a organismos influyentes como DARPA a reducir drásticamente su financiamiento. Paradójicamente, las críticas fueron hacia los perceptrones, que más tarde serían fundamentales para los avances actuales.
¿Cómo llevaron las redes neuronales convolucionales a GPT?
En 1989 ocurrió un avance notable: Yann LeCun creó la primera red neuronal convolucional, CNN. LeCun mostró cómo una máquina podía identificar dígitos en imágenes usando redes neuronales convolucionales, principios esenciales en los transformers, tecnología que sustenta GPT. Este acontecimiento marcó una revolución en redes neuronales, influenciando en gran medida la evolución hacia los modelos de lenguaje generativos actuales.
¿Qué importancia tienen NVIDIA y las GPUs en la evolución de la IA?
Un hito tecnológico clave llegó con el software CUDA en 2007, creado por NVIDIA, el cual permitió realizar cálculos matemáticos avanzados aprovechando la potencia de las GPU. Posteriormente, en 2011 se entrenó la primera red neuronal profunda, AlexNet, utilizando precisamente una GPU diseñada originalmente para videojuegos. Este avance permitió un entrenamiento más eficiente y rápido de redes cada vez más grandes.
¿Qué son los modelos de lenguaje GPT y cuál fue su evolución?
En 2018, OpenAI lanzó GPT-1, un modelo generativo preentrenado que daría pie a modelos cada vez más grandes: GPT-2 (1.5 billones de parámetros), GPT-3 (175 billones) y GPT-4 (1.7 trillones). GPT-4 significó un gran avance al incorporar aprendizaje reforzado con retroalimentación humana (RLHF), marcando un punto crucial en acercar más aún la tecnología hacia la inteligencia artificial general (AGI).
¿Por qué es relevante ChatGPT?
ChatGPT democratizó el acceso a modelos de lenguaje avanzados, facilitando una interfaz sencilla para millones de usuarios. Utilizando como base GPT-3.5 y GPT-4, logró proporcionar respuestas coherentes y contextuales a los usuarios, revolucionando así aplicaciones generativas de lenguaje natural.
¿Cuál ha sido el impacto reciente en el desarrollo de nuevas tecnologías?
El desarrollo acelerado de GPT también impulsó a otros modelos como Claude, LLaMA y DeepSig. Este último especialmente significativo por sus optimizaciones avanzadas ante restricciones en hardware GPU debido a limitaciones de acceso a tarjetas gráficas de última generación en China.
Te invito a compartir tu perspectiva sobre cómo la inteligencia artificial influye hoy en día en nuestro día a día y qué otras aplicaciones podrían surgir próximamente.