Inteligencia artificial crea modelos sin intervención humana
Los modelos de IA ahora tienen la capacidad de crear otros modelos más simples sin ninguna intervención humana. Imagen ilustrativa/graphicreed99 / 123RF.
Un hito en el campo de la inteligencia artificial (IA) ha sido alcanzado, según informes de Fox News basados en los resultados de una colaboración entre la empresa tecnológica Aizip Inc. y científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts y varias sedes de la Universidad de California.
Los investigadores aseguran que este proyecto es el primero en su tipo, revelando que los modelos de IA ahora tienen la capacidad de crear otros modelos más simples sin ninguna intervención humana.
La investigación ha logrado que los modelos de IA más grandes, como los utilizados en ChatGPT, generen aplicaciones de IA más específicas y simples que tienen un potencial uso en la vida cotidiana. Entre los ejemplos mencionados se encuentran mejoras en audífonos, monitoreo de oleoductos y rastreo de animales en peligro de extinción.
Según Yan Sun, director ejecutivo de Aizip, este proceso es similar a cómo un hermano mayor ayuda a su hermano menor a mejorar, ya que actualmente utilizan modelos de IA más grandes para construir modelos más pequeños.
Este enfoque representa el primer paso hacia una IA autoevolucionante, donde los modelos de IA pueden construir y mejorar por sí mismos. Para el profesor Yubei Chen, cofundador de Aizip, fue sorprendente descubrir que el modelo más grande de IA puede ayudar a diseñar automáticamente los modelos más pequeños. Chen pronostica que en el futuro, estos modelos grandes y pequeños colaborarán para construir un ecosistema completo de inteligencia artificial.
La importancia de este avance radica en el potencial que tiene para la IA generalizada. Según los expertos, estas capacidades de aprendizaje automático abren el camino para que casi cualquier objeto, incluyendo electrodomésticos, pueda volverse inteligente.
Yan Sun señaló que los modelos de IA más grandes residen en la nube, mientras que los modelos más pequeños que se construyen a partir de ellos se encuentran en los objetos cotidianos.
Además, los científicos presentaron un diminuto sensor, más pequeño que una moneda, que utiliza IA para rastrear la actividad humana al recopilar y analizar datos de movimiento. Este sensor es un ejemplo de sistemas de IA diminutos que pueden ser utilizados en dispositivos o espacios compactos.
Este avance en la capacidad de los modelos de IA para crear otros modelos sin intervención humana marca un hito en el desarrollo de la inteligencia artificial. Promete un futuro en el que la IA desempeñe un papel cada vez más importante en nuestra vida diaria, mejorando y simplificando numerosos aspectos de nuestro entorno.
(Con información de RT)
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Da mledo que en alrededor de 60 años en que surgen las primeras PC, que ya existan programas que hagan modelos sin la intervención humana.
Qué pasará cuando pasen 200 años más?
Por lo menos aquí en Cuba seguiremos con la resistencia creativa luchando contra el bloqueo.
Tranquila Mariana, aquí en Cuba todavía no funciona bien ni la 4G, demoramos como 300 años en que algo de la IA nos invada.
Era de esperar. No hay problema. Es bueno que así sea.
Da mucha fe y confianza en el futuro; esta llegando la nueva revolucio humana, el trabajo manual y repetivo, la falta de recursos de todo tipo, sera abolido de la faz de la tierra en poco tiempo
perdon, pero un pococ mas de especificidad. tendre que buscar la noticia original
hace ya muhco que hay tecnicas para que unos modelos de IA creen otros modelos.
como tecnicas de busqueda y optimizacion de modelos . se dan unos "ladrillos" basicos y las heuristicas y modelos base los ensamblan y modifican de diferentes maneras, y los entrenan y ejecutan, buscando una optimizacion, ya sea de mejores resultados, mas rapidez, o mas pequeños, menos uso de memoria, menos energia, etc, o combinaciones
tambien estan los métodos de entrenamiento "maestro-estudiante", donde un modelo grande, más capaz, "enseña" a otro modelo mas reducido y limitado durante el entrenamiento de este ultimo, transfiriendo su "conocimiento" al modelo menor o guiando el entrenamiento. asi el modelo pequeño obtine mejores resultados que si se entrenara desde cero o fuera un refinado/transferencia de un entrenamiento previo.