El concepto detrás de Gemini se basa en un sistema de aprendizaje por refuerzo denominado AlphaGo, el cual permite a una IA ejecutar una tarea, evaluar sus resultados, recibir retroalimentación y llegar a soluciones a través de un modelo operativamente más humano.
***
- DeepMind está trabajando en una nueva IA denominada Gemini
- Esta buscará llegar más lejos que ChatGPT al manejar un modelo de aprendizaje por refuerzo
- La idea es que la IA pueda ejecutar acciones y aprender de sus experiencias
- El proyecto actualmente en desarrollo y tomará varios meses ver un producto
La información la compartió el mismo Hassabis en una entrevista para el medio Wired, donde ofreció más detalles de esta nueva inteligencia artificial, cuyo desarrollo está arrojando resultados muy prometedores en comparación a lo visto con otros populares competidores presentes en la industria.
Gemini, la apuesta de DeepMind por elevar la IA Según indicó el desarrollador, de la mano con las técnicas utilizadas en AlphaGo, modelo basado en un sistema de aprendizaje por refuerzo, Gemini contará con nuevas capacidades que van más allá de lo visto con GPT-4, por ejemplo el hecho de poder planificar y resolver problemas de complejidad variable:
En un nivel alto, puede pensar en Gemini como una combinación de algunas de las fortalezas de los sistemas tipo AlphaGo con las asombrosas capacidades de lenguaje de los modelos grandes. También tenemos algunas innovaciones nuevas que van a ser bastante interesantes.Según indicó Hassabis, la apuesta de DeepMind es la de mejorar la tecnología presente en los modelos de lenguaje e inteligencia artificial, intentando lograr que esta sea mucho más capaz al logar integrar procesos de aprendizaje basados en la experiencia humana y animal. Por esta razón, los investigadores de la compañía exploran distintas áreas, como la robótica, la neurociencia, la construcción de algoritmos y otras tantas, todo para confluir en estrategias que permitan a una IA aprender a realizar tareas de manipulación, tal y como lo lograron con una amplia gama de diferentes brazos robóticos recientemente.
Detallando un poco más sobre el modelo de aprendizaje de AlphaGo, el artículo detalla que el software es sometido a problemas de complejidad ascendente que requieren que la IA ejecute varios intentos, y que cada experiencia le aporte comentarios sobre su ejecución para poder llegar a una solución apropiada, de forma similar a lo que ocurriría con un videojuego que exige cierto nivel de destreza para lograr una tarea.
Según detalló Hassabis, tomando lo antes expuesto, el próximo gran paso para los modelos de lenguaje e IA podría implicar realizar tareas a través de Internet y mediante el uso de computadores, pero eso es algo que verá más adelante.
La carrera por el desarrollo de la IA Tras la llegada de OpenAI con ChatGPT, importantes empresas del sector tecnológico comenzaron a competir por llevar sus respectivas IA al mercado.
Hoy día el producto más conocido es ChatGPT, con el motor GPT-4 que puede integrarse con ciertas funciones para desempeñar tareas cada vez más complejas y específicas. Sin embargo, en esta competencia también tenemos a Google (NASDAQ:GOOGL), la cual ya tiene en fase de pruebas abierta al público su IA denominada Bard, la cual va un paso más allá que su competidor al tener acceso a todos los repositorios y herramientas de su compañía para ofrecer respuesta a solicitudes de los usuarios.
Tengamos presente que DeepMind es una división de Google, la cual fue adquirida en 2014 y desde entonces cuenta con el respaldo tecnológico y financiero del gigante de la Internet. La empresa recientemente anunció el lanzamiento de RoboCat, un modelo de robot capaz de aprender tareas nuevas de manera autónoma que introduce el campo de la IA dentro de la robótica.
Pero volviendo con Gemini, Hassabis indicó que todavía es un producto en desarrollo y que posiblemente tomará varios meses su llegada al mercado. El proyecto también requiere financiamiento para poder lograr los objetivos planteados, por lo que se cree que esto podría ascender a cientos de millones.
Artículo de Angel Di Matteo / DiarioBitcoin
Imagen de Unsplash
