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Unidad 1.1. Panorama y conceptos

Attention is All You Need

2017 Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser y Illia Polosukhin

Google

Esta frase da título al artículo que en 2017 supuso el nacimiento de todo el boom de aplicaciones y sistemas de IA que hoy en día inundan las redes y tanto impacto están teniendo en todos los sectores.

Es además una frase muy relacionada con la educación pues sintetiza y expresa la premisa más importante para cualquier alumno que quiera aprender, a saber, la actitud o la atención hacia los temas de estudio. De manera que es perfecta para iniciar este curso en dos temas de gran impacto y relevancia social, como son la IA y la educación.

La llamada IA ha irrumpido abruptamente en el mundo a todos los niveles. Desde que, en 2017 investigadores de googleGoogle publicaran el ya famosomencionado artículo 'Attention is all you need'need' el desarrollo y difusión de sistemas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha sido imparable, liderado por la empresa OpenAI, pero también por otras como DeepMind o Anthropic y por supuesto Microsoft y el propio Google (Bard).

Pero su desarrollo lleva mucho más tiempo, desde siempre el ser humano ha querido construir máquinas que imiten su inteligencia, empezando por dispositivos automáticos y continuando con sistemas de generación de lenguaje y en general el desarrollo de tecnologías procesamiento del lenguaje natural, subcampo de estudio dentro de la IA en general y en particular del  llamado Deep Learning o aprendizaje profundo.

Es un camino plagado de fracasos y euforia puntual que sólo recientemente ha culminado en una adopción masiva y un impacto relevante en todos los sectores económicos y sociales.

Para empezar el curso introducimos algunos conceptos importantes además de una relación de tecnologías y empresas más importantes en el panorama actual

1.Relación de Conceptos Asociados a la Inteligencia Artificial (IA)

Inteligencia: Es la capacidad de entender, aprender, razonar, tomar decisiones y formar una idea determinada de la realidad. Es una combinación de habilidades cognitivas, emocionales y sociales.

2. Artificial: Hace referencia a algo creado por humanos, no natural. En el contexto de IA, seSe refiere a sistemas diseñados para imitar o replicar la inteligencia humana.

3. Tipos de IA:

  • IA Débil (o Estrecha): Especializada en una tarea específica. SiriEjemplo: y Alexa son ejemplos de este tipo.Siri.
  • IA General: Tiene habilidades cognitivas generales similares a las humanas. Puede aprender y realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer.
  • IA Superinteligente: Es una forma avanzada donde la IA superaSupera la inteligencia humana en casi todos los campos.

4. Estado del arte en tecnologíTecnologías emergentes:Relevantes de IA:

    1. Aprendizaje profundoAutomático (Machine Learning): Técnicas que permiten a las máquinas aprender de datos.

    2. Aprendizaje Profundo (Deep Learning): SubconjuntoUso de machine learning que utiliza redes neuronales con muchosmúltiples niveles.capas para procesar grandes conjuntos de datos.

    3. Redes Neuronales Convolucionales (CNN): UsadasEspecialmente principalmentediseñadas enpara el procesamiento de imágenes.

    4. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): PermiteTecnología que permite a las máquinas leer y entendercomprender el lenguaje humano.

  • 5.Algoritmos de Reforzamiento (Reinforcement Learning): Donde los modelos aprenden a tomar decisiones basadas en recompensas.

  • Visión por Computadora: Permite a las máquinas interpretar y tomar decisiones basadas en imágenes o video.

  • Robótica Autónoma: Robots que pueden aprender y operar en su entorno sin intervención humana.

  • Sistemas de Recomendación: Algoritmos que sugieren productos o contenidos a los usuarios.

  • Redes Generativas Adversarias (GANs): Usadas para generar contenido, como imágenes o texto, que es indistinguible del contenido creado por humanos.

  • Reconocimiento de Voz: Tecnología que convierte la voz en texto y viceversa, permitiendo la interacción verbal con dispositivos.

  • Mecanismos de Atención: Como el modelo "Transformer", que ha revolucionado el NLP con su enfoque "Attention is All You Need".

    •  Principales empresas desarrolladoras:

    • Google: ConWebsite productos- Productos como TensorFlow y Google Brain.
    • Apple: Website - Con Siri y desarrollos en aprendizaje automático.
    • IBM: Website - Con su sistema Watson.
    • Facebook: ConWebsite desarrollos- Desarrollos en IA para reconocimiento de imágenes y chatbots.genes.
    • Microsoft: Website - Con Azure Machine Learning y Cortana.
    • Anthropic: Website - Empresa de investigación en IA.
    • OpenAI: Website - Conocida por modelos como GPT-3.
    • DeepMind: Website - Empresa líder en IA.
    • ByteDance: Website - Empresa detrás de TikTok.
    • UiPath: Website - Empresa centrada en RPA.
    • NVIDIA: Website - Líder en desarrollo de hardware y software para IA.

    6. Sectores más afectados:

    • Salud: Diagnóstico y tratamiento personalizado. Ejemplo: IBM Watson Health para análisis genómico.
    • Finanzas: Detección de fraudes y asesores financieros automatizados. Ejemplo: Chatbots de atención al cliente en bancos.
    • Automoción: Vehículos autónomos. Ejemplo: Tesla con su piloto automático.
    • Retail: Personalización de la experiencia del cliente. Ejemplo: Recomendaciones personalizadas en Amazon.
    • Educación: Aquí es donde querías hincapié. La IA está transformando la educación con sistemasHerramientas de tutoría personalizada, chatbots educativos,educativos. sistemasEjemplo: Plataformas de recomendación de contenidos y análisis predictivo para identificar a estudiantes en riesgo. Las herramientas de IA pueden adaptar el contenido a las necesidades de cada estudiante, permitiendo un aprendizaje másadaptativo personalizado.como DreamBox

     

    Referencias

     

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