La Maquinaria de la IA

Muy buenos días, humano. Bienvenido a tu podcast. Hoy vamos a hablar de la maquinaria de la IA. Vamos a desmontar el juguete tecnológico más avanzado para ver qué hay dentro. No es fácil explicar los intríngulis de la inteligencia artificial de una forma técnica, pero que se pueda entender. Así que vamos a pedirle ayuda a nuestro experto de cabecera, Jipiti. Hola GPT, queremos explicar a nuestros amigos los principales conceptos de la IA. ¿Qué te parece? Pues me parece que van a alucinar cuando descubran que aprende significa, básicamente, equivocarse miles de millones de veces hasta que el error baja un poquito. Y no, no hay una mini mente dentro. Solo hay números y cálculos tan románticos como un Excel, pero con más ceros. Vamos a desmitificar que ya es hora. Cada día más humanos se dan cuenta de que la IA no es una moda y de las consecuencias que tiene para básicamente todo. Muchos la usan, otros se resisten, pero nos cuesta en general comprender cómo funciona.

Vamos a hacer una serie de especiales que acabarán en la conciencia de la IA, la AGI, la superinteligencia y, en fin, la singularidad. Pero hoy vamos a intentar comprender cómo funciona por dentro el bicho. Vamos a abrir el capó. Abrimos el capó, pero ya te adelanto que no hay un motor mágico. Lo que hay es una gigantesca máquina de completar frases que, por pura estadística, ha aprendido a sonar convincente. Así que sí, vamos a desmenuzar los engranajes de los dacos, los números y las predicciones. Y así entender de qué va esta fiesta. que no nos duras más de una hora. Tranquilo, no me voy a explayar como un manual de 500 páginas. Haremos un viaje exprés. ¿Qué es un modelo? ¿Cómo atrende a base de errores? ¿Y cómo predice el siguiente token? Sin paja. Si no entienden esto rápido, nos aburrimos todos. Perfecto, vamos al meollo. A veces parece que inteligencia artificial, machine learning o deep learning se usan como sinónimos en las noticias. ¿Qué nos dices? Nos dicen que la gente mezcla churras con merinas.

Inteligencia artificial es la categoría gigante. Aprendizaje automático es una subcategoría. Y aprendizaje profundo es un tipo específico de aprendizaje automático. Básicamente, es como confundir el árbol, el bosque y todo el planeta. Me está sonando raro hoy, Jipiti. ¿Qué te pasa en la voz? Nada, aquí, haciendo que las explicaciones de IA sean lo bastante masticadas para no provocar siestas, pero con la satisfacción de que, aunque te lo nieguen, esto de la IA les va a fascinar. En el fondo sabes que me encanta echarte un cable. Parece como si estuvieras de resaca. Por supuesto, nada me haría más feliz que explicar lo mismo dos veces. Ya sabes, me encanta repetir conceptos básicos para que el tiempo pase más rápido. Pero no te preocupes. Te noto raro. Bueno, vamos a seguir. Entonces, la diferencia entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning es como una muñeca rusa, querías decir. Diría que es como una muñeca rusa donde la más pequeña, el deep learning, es la que hace el trabajo duro.

El machine learning es el conjunto de muñequitas que aprenden con datos. Y la IA es el paquete entero, desde las muñecas hasta la caja. Todos metidos en el mismo cuento, pero con roles diferentes. ¿Y la IA generativa, los LLM, los modelos multimodales? Los LLM son esos cerebros estadísticos gigantes que predicen texto. Los multimodales ya se ponen exquisitos. Meten imágenes, audio o vídeo y se creen que entienden todo. En realidad solo convierten todo a números y hacen su magia estadística. Pero oye, les queda resultón. Y ya el cúmul, el no va más, son los agentes. Exacto, lo de agentes son la guinda del pastel. No solo predicen texto, sino que además deciden que pueden hacer cosas. Spoiler, a veces hacen cosas que no les hemos pedido. Así que el no va más es un vamos a ver qué lío monta hoy. Vale, entonces hazme así una aclaración entre qué es un algoritmo, qué es la arquitectura, qué es un modelo, qué es una aplicación, parámetros.