El año 2023 marcó un hito significativo para la Inteligencia Artificial (IA), llevándola de los confines de los laboratorios de investigación a la vida cotidiana de millones de personas a través de herramientas como ChatGPT y Microsoft Copilot. A medida que nos adentramos en el 2024, se anticipa que la IA se vuelva aún más accesible, sofisticada e integrada en diversas tecnologías, ofreciendo soluciones para desafíos tanto comunes como globales. En este artículo, exploraremos tres tendencias clave en IA que marcarán el rumbo de la tecnología en el presente año.
Modelos lingüísticos pequeños
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han sido protagonistas en el campo de la inteligencia artificial (IA), pero en 2024 estamos viendo un creciente interés en los modelos de lenguaje pequeños (SLM). Aunque estos últimos tienen menos parámetros que los LLM, su tamaño más compacto los hace más accesibles y asequibles. Sebastien Bubeck, líder del grupo de Fundamentos de Aprendizaje Automático en Microsoft Research, destaca que los SLM son capaces de ejecutarse en dispositivos móviles e incluso sin conexión a internet. Además, investigadores de Microsoft como el equipo detrás de Phi y Orca están demostrando que estos modelos pequeños pueden rivalizar e incluso superar el rendimiento de los modelos más grandes en ciertas tareas. Este enfoque está abriendo nuevas oportunidades para la investigación y la innovación en el campo de la IA.
IA multimodal
La capacidad de procesar múltiples tipos de datos, como texto, imágenes, audio y video, está impulsando el desarrollo de la IA multimodal. Esto significa que los sistemas de IA pueden comprender y generar información a partir de una variedad de fuentes, lo que resulta en experiencias más ricas y contextuales. Por ejemplo, herramientas como Microsoft Copilot pueden analizar tanto texto como imágenes para ofrecer respuestas más completas y precisas. Esta capacidad multimodal no solo mejora la precisión de las aplicaciones existentes, sino que también abre la puerta a nuevas innovaciones en áreas como el diseño gráfico y la accesibilidad. Jennifer Marsman, ingeniera principal de la Oficina del Director de Tecnología de Microsoft, destaca cómo la multimodalidad puede crear experiencias más naturales y humanas al aprovechar una gama más amplia de sentidos.
IA en la ciencia
La inteligencia artificial está desempeñando un papel cada vez más importante en la investigación científica, especialmente en áreas como la mitigación del cambio climático, la medicina y la ciencia de los materiales. En el ámbito agrícola, por ejemplo, los investigadores están utilizando IA para desarrollar herramientas que mejoren la sostenibilidad y la eficiencia de la agricultura. Esto incluye desde predictores meteorológicos más precisos hasta sistemas de apoyo a decisiones para los agricultores. En medicina, la IA está acelerando el proceso de descubrimiento de nuevos fármacos y terapias, así como mejorando la precisión de diagnósticos médicos. Además, en el campo de la ciencia de los materiales, la IA está siendo utilizada para acelerar la búsqueda y el desarrollo de nuevos materiales con propiedades específicas, lo que podría tener un impacto significativo en áreas como la energía y la tecnología.
Preguntas y respuestas
Los modelos de lenguaje pequeños son más accesibles y asequibles debido a su tamaño compacto, lo que les permite ejecutarse en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles, e incluso sin conexión a internet. Además, investigaciones recientes han demostrado que estos modelos pueden alcanzar un rendimiento comparable o incluso superior al de los modelos más grandes en ciertas tareas.
La IA multimodal está permitiendo que los sistemas de inteligencia artificial comprendan y generen información a partir de múltiples tipos de datos, como texto, imágenes, audio y video. Esto está dando lugar a experiencias más ricas y contextuales, mejorando la precisión y la naturalidad de las interacciones con la tecnología.
La IA está siendo utilizada en una variedad de campos científicos, incluyendo la agricultura, la medicina y la ciencia de los materiales. En agricultura, por ejemplo, está ayudando a mejorar la sostenibilidad y la eficiencia de los sistemas agrícolas. En medicina, está acelerando el descubrimiento de nuevos tratamientos y mejorando la precisión de los diagnósticos. Y en la ciencia de los materiales, está facilitando la búsqueda y desarrollo de nuevos materiales con aplicaciones en energía, tecnología y más.
