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Questions and Answers
La IA débil es un tipo de inteligencia artificial que puede realizar tareas específicas sin replicar la inteligencia humana en general.
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True
La singularidad tecnológica se refiere a un evento en el cual la inteligencia artificial supera a la inteligencia humana.
La singularidad tecnológica se refiere a un evento en el cual la inteligencia artificial supera a la inteligencia humana.
True
El primer uso documentado de la inteligencia artificial fue en 2000.
El primer uso documentado de la inteligencia artificial fue en 2000.
False
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son ejemplos de inteligencia artificial generativa.
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son ejemplos de inteligencia artificial generativa.
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Las alucinaciones en inteligencia artificial se refieren a respuestas siempre precisas y fundamentadas.
Las alucinaciones en inteligencia artificial se refieren a respuestas siempre precisas y fundamentadas.
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Los primeros perceptrones fueron desarrollados en la década de 1960.
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El concepto de XNOR es linealmente separable.
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La etapa simbólico-lógica de la IA incluye sistemas expertos comerciales.
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El primer invierno de la IA ocurrió entre 1987 y 1990.
El primer invierno de la IA ocurrió entre 1987 y 1990.
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La retropropagación fue desarrollada por David Rumelhart y sus colegas en 1986.
La retropropagación fue desarrollada por David Rumelhart y sus colegas en 1986.
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Los modelos de aprendizaje automático no utilizan datos para entrenarse.
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La IA asistente se considera obsoleta cuando se vuelve popular.
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Los algoritmos evolutivos son parte de las redes bayesianas.
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Study Notes
Historia de la IA
- La IA comenzó a desarrollarse entre los años 1940 y 1960.
- Los sistemas expertos fueron una parte importante de este periodo inicial.
- En 1958 se creó el primer perceptrón, un tipo de red neuronal.
- La década de 1970 marcó el primer "invierno" de la IA, debido a las limitaciones de los perceptrones para aprender funciones complejas. En 1969, Minsky y Papert demostraron que los perceptrones solo aprenden funciones linealmente separables.
- La complejidad computacional fue un factor importante en ese retroceso.
- Luego se dio una etapa simbólico-lógica, con sistemas expertos comerciales y grandes inversiones.
- Se integraron las teorías de probabilidad y decisión (Judea Pearl). Surgieron las redes bayesianas y los algoritmos evolutivos.
- En 1986, el algoritmo de retropropagación (backpropagation) revolucionó las redes neuronales, permitiéndoles aprender de forma más eficiente.
- Un segundo "invierno" de la IA se produjo entre 1987 y 1990 debido a las expectativas no alcanzadas por los inversores.
- Hoy en día, la IA está en un nuevo auge, impulsada por la IA generativa (GenAI), que utiliza modelos lingüísticos grandes (LLM).
Tipos de IA
- IA débil: Se enfoca en tareas específicas y no posee conciencia o capacidad general. Ejemplos incluyen filtros anti-spam, navegadores como Google Maps, y asistentes virtuales.
- IA fuerte o IA general: Es la forma idealizada de la IA con comprensión general y consciencia propia, aún en desarrollo.
IA Generativa (GenAI)
- Los modelos lingüísticos grandes (LLM) como ChatGPT, Gemini, GPT-4, entre otros, son claves en la IA generativa.
- Estos modelos generan nuevo material textual o multimodal (combinación de texto y otros medios).
- También se usa en LLM la asignación de probabilidades a secuencias de palabras, para generar "texto" consistente.
- La GenAI genera respuestas que a menudo parecen correctas pero no necesariamente verdaderas.
- La IA generativa presenta problemas como la creatividad, ajustes, imprecisiones y alucinaciones.
- Surge la necesidad de modelos de acción grandes (LAM) para resolver estas limitaciones. Ejemplo: Rabbit 1.
Aprendizaje Automático (Machine Learning)
- Existen diferentes tipos de entrenamiento en Machine Learning:
- Supervisado.
- No supervisado.
- Semi-supervisado.
- Por refuerzo.
- RLHF: Aprendizaje por refuerzo con realimentación humana.
Deep Learning
- Este tipo de aprendizaje automático implica redes neuronales profundas con múltiples capas ocultas.
Bayesian Deep Learning
- Integra aspectos de ambos.
LLM (Large Language Model)
- Los LLM se entrenan con grandes cantidades de datos(multimodal) para generar respuestas similares a las humanas.
Deep Learning y sesgos
- Es importante considerar los sesgos que pueden estar presentes en los datos de entrenamiento que influyen en los resultados de los modelos de Deep Learning.
Singularidad tecnológica
- El primer uso de la IA fue en 1957 por John von Neumann.
Conclusiones
- La IA sigue evolucionando, y cada avance genera nuevas preguntas e interrogantes.
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Description
Explora el desarrollo de la inteligencia artificial desde sus inicios en los años 40 hasta los avances modernos. Este cuestionario cubre hitos importantes como los sistemas expertos, el perceptrón y los inviernos de la IA. Conoce cómo las redes neuronales han evolucionado a lo largo del tiempo.
