Modelos Fundacionales en IA
La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un auge en los últimos años debido al desarrollo de tecnologías como el Big Data, la nube y el procesamiento de datos en tiempo real. Esto ha generado la necesidad de modelos matemáticos y algoritmos que puedan automatizar procesos y tomar decisiones inteligentes en tiempo real. En este sentido, los Modelos Fundacionales en IA son aquellos que se consideran las bases teóricas , para el desarrollo de los nuevos sistemas de IA modernos.
Definición:
Se dice que el término “modelo fundacional” fue acuñado por Bimmasani y colaboradores en 2021 para describir una serie de modelos de inteligencia artificial (IA) que se basan en conceptos e ideas clásicas del aprendizaje profundo, pero presentan dos diferencias principales. La primera es que el aprendizaje se lleva a cabo mediante grandes cantidades de datos no etiquetados, lo cual es característico del aprendizaje no supervisado. La segunda es la adaptabilidad y una mayor eficiencia en la muestra. En el último año, los avances en IA han sido cada vez más accesibles para el público, permitiendo la realización de diversas actividades, como la generación de imágenes, la resolución de problemas matemáticos, la escritura de poemas o la respuesta a preguntas complejas.
En el ámbito de la salud, la implementación de modelos de IA en entornos clínicos sigue siendo limitada. La Universidad de Stanford informa que se han desarrollado alrededor de 600 modelos para predecir resultados en pacientes con COVID-19, pero ninguno se ha implementado en la atención al paciente. Los obstáculos incluyen la dependencia de datos personalizados, la necesidad de conjuntos de entrenamiento, marcos regulatorios y monitoreo de tecnología en el cuidado de la salud, entre otros.
Cuales son las oportunidades de la IA en Salud
Investigadores de la Universidad de Stanford en Estados Unidos identifican oportunidades clave para la próxima generación de modelos fundacionales de IA en medicina:
Adaptar modelos de IA con menos ejemplos etiquetados manualmente.
Desarrollar IA modular, reutilizable y robusta.
Hacer de la multimodalidad la nueva normalidad.
Crear nuevas interfaces para la colaboración humano-IA.
Reducir el costo de desarrollar, implementar y mantener IA en hospitales.
Los modelos fundacionales podrían mejorar la precisión de los diagnósticos médicos de IA sin necesidad de cientos de miles de imágenes etiquetadas por médicos para su entrenamiento. Estos modelos aprenden patrones útiles y codifican información en una serie de pasos, lo cual no es un proceso nuevo, pero permite adaptar modelos de manera sencilla y rápida para su aplicación en otros contextos. Esto hace que los modelos fundacionales sean más eficientes en la transferencia de aprendizaje.
Dentro de los conocidos sistemas fundacionales se incluyen estos entre algunos otros:
Modelos de Lógica Simbólica
La Lógica Simbólica es un modelo fundacional en IA que se basa en la utilización de símbolos y reglas lógicas para la representación y manipulación de información. La Lógica Simbólica ses usa en sistemas expertos y en la toma de decisiones en IA. Esta técnica permite la integración de conocimiento experto en los sistemas de IA, lo que permite automatizar procesos complejos y tomar decisiones en tiempo real.
Modelos de Aprendizaje por refuerzo
El Aprendizaje por Refuerzo es un modelo fundacional en IA que se basa en el aprendizaje a través de la interacción del agente con el entorno. En este modelo, el agente recibe una recompensa o castigo por cada acción que realiza, lo que le permite aprender a tomar decisiones inteligentes. El Aprendizaje por Refuerzo se utiliza en robótica, juegos y en la optimización de procesos de negocio.
Modelos de Redes Neuronales
Las Redes Neuronales son un modelo fundacional en IA que se basa en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes están compuestas por nodos que simulan neuronas y que están conectados entre sí. Las redes neuronales son utilizadas en la clasificación de datos, la detección de patrones y en la visión artificial. En la actualidad, las redes neuronales profundas (Deep Learning) han permitido grandes avances en el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes y la traducción automática.
Modelos de Toma de Decisiones en IA
Los Modelos de Toma de Decisiones en IA son técnicas que permiten a los sistemas de IA tomar decisiones en tiempo real. Estos modelos utilizan técnicas de estadística y optimización para evaluar las posibles acciones y seleccionar la mejor opción. Los Modelos de Toma de Decisiones en IA se utilizan en la optimización de procesos de negocio, el control de tráfico aéreo y la planificación de rutas de transporte.
Modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural en IA
Los Modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural en IA son técnicas que permiten a los sistemas de IA entender y generar lenguaje humano. Estos modelos se utilizan en la traducción automática, la generación de texto y en la atención al cliente automatizada. En la actualidad, los modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural en IA están evolucionando para permitir la generación de lenguaje natural más complejo y expresivo.
Los algoritmos Genéticos
Los Algoritmos Genéticos son un modelo fundacional en IA, que se basa en la evolución natural de las especies. Este modelo utiliza técnicas de selección natural y mutación para generar soluciones óptimas a problemas complejos. Los Algoritmos Genéticos se utilizan en la optimización de procesos de negocio, el diseño de sistemas complejos y en la planificación de rutas de transporte.
Los Sistemas expertos
Los Sistemas Expertos son un modelo fundacional en IA que se basa en la utilización de conocimiento experto para la automatización de procesos. Estos sistemas utilizan técnicas de razonamiento lógico para tomar decisiones y resolver problemas complejos. Los Sistemas Expertos se utilizan en la medicina, la ingeniería y en la toma de decisiones empresariales.
¿Porqué se habla de ellos en estos días ?
Los Modelos Fundacionales son en la actualidad muy importantes debido al auge de la IA de los últimos meses . La utilización de estas técnicas ha permitido el desarrollo de sistemas cada vez más complejos y eficientes. Además, la utilización de estos modelos ha permitido la automatización de procesos complejos y la toma de decisiones en tiempo real. En la actualidad, los Modelos Fundacionales en IA están evolucionando hacia técnicas más complejas y eficientes, como el Deep Learning y el Procesamiento del Lenguaje Natural avanzado.
Preocupaciones
Las preocupaciones principales en torno a los modelos fundacionales de IA incluyen:
- Maldad: A pesar de los temores sobre IA maligna, los modelos fundacionales distan mucho de los robots asesinos de Hollywood. A diferencia de los Terminators, la IA fundacional es difusa y no focalizada en objetivos maliciosos.
- Control: Existe preocupación sobre quién controla estos modelos, ya que entrenar sistemas como el paLM de Geoogle es costoso y requiere enormes cantidades de datos. Esto podría concentrar la tecnología en pocas empresas o estados y usarse para influir en las batallas ideológicas.
- Acceso: Los modelos más grandes están restringidos para prevenir usos nefastos, como la generación de noticias falsas. Aunque las empresas temen el abuso, limitar el acceso a los modelos podría crear una nueva élite. La autorregulación por sí sola no resolverá este dilema.
En resumen, las preocupaciones sobre la maldad en IA son desde mi perspectiva personal un tanto exageradas, pero sin duda el control y el acceso a los modelos fundacionales plantean dilemas éticos y prácticos. La autorregulación por sí sola no es suficiente para abordar estos desafíos, y se requiere un enfoque más equilibrado para garantizar un uso responsable y accesible de la IA fundacional.
Conclusiones y Futuro de los Modelos Fundacionales en IA
Los Modelos Fundacionales en IA son la base teórica de los sistemas de IA modernos. La utilización de estos modelos ha permitido el desarrollo de sistemas cada vez más complejos y eficientes, como los sistemas de reconocimiento de voz y los chatbots. En el futuro, se espera que la IA siga evolucionando hacia técnicas más complejas y eficientes, como la utilización de redes neuronales profundas y la combinación de diferentes técnicas de IA. En definitiva, los Modelos Fundacionales en IA seguirán siendo la base teórica de los sistemas de IA del futuro y su evolución será clave para el desarrollo de futuras aplicaciones de IA.
Los investigadores de Stanford reconocen los beneficios de los modelos fundacionales en la atención médica, como la utilización de modelos para múltiples propósitos. Los modelos fundacionales pueden capturar conocimientos diversos a partir de datos no etiquetados, y los especialistas pueden entrenar estos modelos preexistentes, reduciendo el tiempo de entrenamiento y la cantidad de datos necesarios.
El presente artículo fue creado a partir de una serie de documentos relacionados y mi experiencia propia con los MF. El autor es el Dr. Juan Ignacio Barrios. El Dr. Barrios es médico y cirujano especialista en informática médica cursa estudios avanzados en inteligencia artificial y es profesor del curso de informática médica y analítica avanzada de datos para el máster en ingeniería biomédica de la Universidad de Barcelona. También es faculty member de la Universidad de Rochester en los Estados Unidos de Norteamérica.