- Este año será crucial para la inteligencia artificial generativa, con avances que la llevarán del laboratorio a la vida diaria de millones de personas.
- Microsoft espera que en 2024 la IA sea más accesible, matizada e integrada en tecnologías que mejoren las tareas cotidianas.
- También cree que la tecnología será clave para resolver algunos de los problemas más desafiantes del mundo.
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El año pasado fue bastante importante para la inteligencia artificial generativa, con millones de personas alrededor del mundo implementando herramientas como ChatGPT de OpenAI, Microsoft Copilot o Bard (ahora Gemini) de Google en su vida diaria.
Si bien en 2023 la adopción de la inteligencia artificial fue notable, Microsoft espera que este año la tecnología sea aún más accesible, matizada e integrada en herramientas que mejoren las tareas cotidianas y ayuden a resolver algunos de los problemas más desafiantes del mundo.
Tomando esto en cuenta, aquí hay tres tendencias importantes de inteligencia artificial para tener en cuenta en 2024, según Microsoft.
1. Veremos la creación de más modelos lingüísticos pequeños
El poder de los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) ha estado presente en los principales chatbots de inteligencia artificial; sin embargo, estos pueden requerir importantes recursos informáticos para ser ejecutados. Debido a ello, el aumento de los modelos de lenguaje pequeños (SLM, por sus siglas en inglés) será una tendencia especial en 2024.
A pesar de su nombre, los SLM siguen siendo bastante grandes, con varios miles de millones de parámetros —en comparación con los cientos de miles de millones de los LLM— , pero son lo suficientemente manejables para ejecutarse en un teléfono sin conexión.
Como diferenciador, los SLM utilizan datos de entrenamiento seleccionados y de alta calidad, y los investigadores encuentran nuevos umbrales para su tamaño y rendimiento. Este año, podemos esperar modelos mejorados diseñados para fomentar una mayor investigación e innovación.
“Los modelos de lenguaje pequeños pueden hacer que la IA sea más accesible debido a su tamaño y asequibilidad”, señala Sebastien Bubeck, director del grupo de Fundamentos de Aprendizaje Automático en Microsoft Research. “Al mismo tiempo, descubrimos nuevas maneras de hacerlos tan poderosos como los grandes modelos de lenguaje”.
Microsoft ya ha desarrollado y lanzado dos SLM (Phi y Orca) que funcionan tan bien como los LLM en ciertas áreas, desafiando la noción que se requiere escala para un mejor rendimiento.
2. El auge de la inteligencia artificial multimodal
La mayoría de los LLM pueden procesar solo un tipo de datos (texto); sin embargo, los modelos multimodales pueden comprender información de diferentes fuentes y formatos, incluyendo imágenes, audio y video. Esta capacidad hace que las tecnologías —desde las herramientas de búsqueda hasta las aplicaciones de creatividad— sean más ricas, precisas y fluidas.
“La multimodalidad tiene el poder de crear experiencias más parecidas a las humanas que pueden aprovechar mejor la gama de sentidos que usamos como humanos; como la vista, el habla y el oído”, dice Jennifer Marsman, ingeniera principal de la Oficina del Director de Tecnología de Microsoft, Kevin Scott.
De hecho, los modelos de Gemini y ChatGPT más avanzados ya cuentan con ciertas capacidades multimodales, al igual que Copilot de Microsoft.
En el caso de Copilot, este puede averiguar lo que sucede en una fotografía, gracias a un modelo multimodal que procesa imágenes, lenguaje natural y datos de búsqueda de Bing. El chatbot también puede generar información relevante como la importancia histórica de un monumento en dicha foto.
La IA multimodal también impulsa a Microsoft Designer, una aplicación de diseño gráfico que genera imágenes a partir de una descripción, muy al estilo de Dall-E 3 de OpenAI. También permite crear voces neuronales personalizadas, o voces que suenan naturales, útiles en lectores de texto y herramientas para personas con discapacidades vocales.
3. Mayor aplicación de la inteligencia artificial en la ciencia
Los expertos de Microsoft anticipan que 2024 verá grandes ganancias en las herramientas de inteligencia artificial diseñadas para acelerar los descubrimientos científicos. A su vez, gran parte del trabajo estará dirigido a abordar problemáticas globales como el cambio climático, las crisis energéticas y las enfermedades.
Para mitigar el cambio climático y ayudar a los agricultores a trabajar de manera más eficiente, los investigadores de Microsoft utilizan inteligencia artificial para crear mejores predictores meteorológicos, estimadores de carbono y otras herramientas para una agricultura sostenible. También desarrollan tecnologías de IA que ayudarán a los agricultores en el campo, incluido un chatbot que puede ayudarles a identificar una maleza misteriosa o comparar la eficiencia de diferentes métodos de riego a través de la utilización de los datos específicos de la granja.
En el ámbito de las ciencias de la vida, los investigadores están colaborando en el modelo de IA basado en imágenes más grande del mundo para combatir el cáncer y el uso de IA avanzada para encontrar nuevos fármacos para enfermedades infecciosas y nuevas moléculas para medicamentos innovadores. La tecnología comprime el ensayo y error de los científicos (trabajo que puede llevar años) en solo unas pocas semanas o meses.
La IA también ha comenzado a transformar la ciencia de los materiales, un amplio campo centrado en la creación de nuevos materiales con propiedades específicas. Un avance reciente mostró el poder de esta tecnología y la computación de alto rendimiento para acelerar la búsqueda de materiales menos tóxicos para las baterías.
“La inteligencia artificial impulsa una revolución en el descubrimiento científico”, dice Chris Bishop, director del equipo AI4Science en Microsoft Research. “Esa puede llegar a ser la aplicación más emocionante y, en última instancia, la más importante de la IA”.
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