No es oro todo lo que reluce

Introducción

En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) está en un punto de inflexión histórico. Esta evolución, que se inició con sistemas basados en simples reglas, ha alcanzado hoy un nivel de complejidad asombroso gracias a algoritmos capaces de aprender y adaptarse. Este avance, impulsado por desarrollos en aprendizaje automático y redes neuronales, ha sido un motor de cambio en innumerables sectores, desde la medicina hasta el transporte, redefiniendo nuestras expectativas sobre lo que la tecnología puede lograr.

Uno de los exponentes más destacados de esta nueva era es GPT-4 de OpenAI, una versión avanzada y multimodal del modelo de lenguaje GPT. Este sistema no solo procesa texto, sino que también tiene la capacidad de comprender y generar imágenes, estableciendo un nuevo paradigma en la interacción humano-máquina. La versatilidad de GPT-4 se extiende a tareas como la traducción compleja, la generación de contenido creativo y respuestas precisas a consultas, estableciendo un nuevo estándar en IA.

ChatGPT, que se basa en GPT, ha surgido como una plataforma de conversación revolucionaria. Esta aplicación emplea la tecnología GPT para imitar conversaciones humanas, redactar textos y responder preguntas con un nivel de naturalidad y precisión impresionante, abriendo nuevas posibilidades en el campo de la IA conversacional.

Por otro lado, Google ha desarrollado Bard, una plataforma fundamentada en su modelo LaMDA. Bard se enfoca en proporcionar respuestas actualizadas y contextualizadas, facilitando la comprensión de conceptos complejos y enriqueciendo la experiencia de búsqueda en línea. Con su integración potencial en herramientas como Google Lens y aplicaciones como Gmail y Google Docs, Bard promete una experiencia de usuario más fluida y natural.

La reciente propuesta legislativa de la Unión Europea para regular la IA introduce una nueva dimensión en este panorama: un enfoque en la seguridad y alineación de la tecnología con los valores y derechos fundamentales. Este contexto normativo es crucial, especialmente considerando los avances de plataformas como ChatGPT y Bard, que están marcando hitos en el procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional.

Estamos ante un momento decisivo en el desarrollo de la IA, donde cuestiones sobre ética, regulación y la integración responsable de la tecnología en la sociedad cobran especial relevancia. Con innovaciones como ChatGPT y Bard transformando nuestra interacción con las máquinas y una nueva legislación europea en proceso, el futuro se perfila lleno de posibilidades y retos apasionantes. En este artículo, sin embargo, nos centraremos en una novedad específica que promete ser un cambio de juego: las nuevas capacidades del recién actualizado motor detrás de Bard.

El modelo se ofrece en tres variantes: Ultra, Pro y Nano. Gemini Ultra está diseñado para tareas altamente complejas, destacando por su rendimiento en benchmarks, superando modelos previos en 30 de 32 estándares académicos utilizados en investigación y desarrollo. Gemini Pro, ya disponible a través de Bard, es óptimo para una amplia gama de tareas y es el modelo ideal para escalar en diferentes aplicaciones. Por último, Gemini Nano, diseñado para dispositivos móviles, busca optimizar la eficiencia en tareas en dispositivo.

Una de las características más impresionantes de Gemini es su rendimiento en la comprensión y generación de lenguaje, superando incluso a expertos humanos en pruebas de comprensión de lenguaje masivo multitarea (MMLU). Esta capacidad de razonamiento avanzada permite a Gemini reflexionar de manera más deliberada antes de responder a preguntas difíciles, lo que representa un avance significativo sobre los enfoques impulsados por la primera impresión.

Además, Gemini muestra una habilidad excepcional en la codificación, comprendiendo, explicando y generando código de alta calidad en lenguajes de programación populares. Esta capacidad lo convierte en uno de los modelos fundamentales líderes para la codificación en el mundo.

La combinación de estas capacidades parece colocar a Gemini en una posición única para impulsar nuevas formas de interacción con la inteligencia artificial, marcando un hito en la evolución de la IA conversacional.

Lucha de Titanes

La carrera en inteligencia artificial está marcada por la innovación constante y Gemini de Google y GPT-4 de OpenAI son ejemplos sobresalientes de esta evolución. Desde el debut de GPT-1 en 2018, OpenAI ha refinado sus modelos hasta las versiones actuales - GPT-3.5, 3.5 Turbo y GPT-4, cada uno con capacidades mejoradas y especializadas en la generación de contenido, interacción conversacional y tareas de razonamiento complejas. Mientras GPT-4 se destaca en tareas de razonamiento de sentido común y creatividad, Gemini avanza con su inclusión de video en su capacidad multimodal, ampliando el espectro de interacción y comprensión de datos.

Ambos modelos incorporan la navegación web en sus habilidades, con Gemini integrando esta función a través de Bard y GPT-4 a través de la colaboración con Bing, lo que indica un paso significativo hacia una experiencia de usuario más rica y diversa. Esta integración web abre un nuevo dominio de posibilidades, permitiendo a los modelos interactuar con información actualizada y realizar tareas que dependen del acceso a datos en tiempo real.

La competencia entre Gemini y GPT-4, por tanto, no es solo una cuestión de quién lidera en las evaluaciones de rendimiento, sino también de cómo cada uno aborda los desafíos emergentes y las expectativas de los usuarios en un mundo cada vez más digitalizado. Con sus diferentes enfoques y fortalezas, Gemini y GPT-4 están forjando el camino hacia futuras aplicaciones de IA que serán más intuitivas, versátiles y, en última instancia, más integradas en la cotidianidad de la sociedad.

Finalmente, para proporcionar una perspectiva cuantitativa del rendimiento de estos modelos avanzados, aquí se presentan los resultados de las pruebas realizadas por Google. Estos resultados destacan las puntuaciones obtenidas por los modelos más potentes de cada empresa, proporcionando un análisis comparativo de su eficacia en una serie de tareas y benchmarks. Estas métricas ofrecen una visión valiosa del estado actual de la IA y sirven como referencia para las capacidades de cada modelo en el entorno competitivo de la inteligencia artificial.

Desilusión

El material promocional lanzado por Google mostraba una IA capaz de interpretar y reaccionar ante contenidos audiovisuales en tiempo real, una promesa que cautivó a la audiencia. Sin embargo, esta ilusión se desvaneció al revelarse que el proceso no era tan espontáneo como se sugería; las respuestas de Gemini eran generadas a partir de imágenes estáticas y prompts cuidadosamente seleccionados, no del análisis en vivo del video.

Este descubrimiento desató una ola de decepción, en particular porque la demostración parecía indicar un progreso sustancial en la comprensión y reacción de la IA ante estímulos visuales complejos. La expectativa de una IA que podía desentrañar y responder a las dinámicas del contenido en video con una percepción casi humana se enfrentó a la realidad de una tecnología aún en desarrollo, más limitada de lo que la presentación inicial implicaba.

La desilusión se acrecentó al contrastar la funcionalidad real de Gemini con las capacidades establecidas de GPT-4. Aunque Gemini prometía ser un modelo de IA superior, la evidencia post-evento indicó que el salto cualitativo en relación a GPT-4 no era tan pronunciado. Este episodio pone de manifiesto la importancia de establecer expectativas realistas en la comunidad de IA y subraya la necesidad de presentaciones tecnológicas que se alineen estrechamente con las capacidades actuales.

Pero, ¿Cómo habría actuado ChatGPT en las mismas condiciones? Aquí os dejo un par de ejemplos, para que seais vosotros mismos los que juzguéis.

Conclusión

Con el auge de los sistemas de inteligencia artificial, estamos presenciando cómo las grandes empresas tecnológicas están apostando por el desarrollo de modelos cada vez más avanzados. Esta carrera por la innovación se manifiesta en esfuerzos como Gemini de Google, que aunque representa un avance significativo en la IA conversacional, desde mi perspectiva, no ha alcanzado completamente las altas expectativas iniciales. Esta situación subraya un desafío inherente en el campo de la IA: equilibrar las promesas de avance tecnológico con las realidades prácticas de su implementación actual.

La presentación de Gemini, en particular, ha sido un recordatorio de que las expectativas deben calibrarse cuidadosamente. Aunque prometía ser un modelo superior, especialmente en su capacidad multimodal ampliada, la realidad ha demostrado que los avances son más graduales de lo que se podría esperar. Seguiré de cerca el desarrollo de estas tecnologías, investigando y analizando sus capacidades y limitaciones. Esta exploración continua es crucial para comprender verdaderamente el impacto y el potencial de la IA en nuestras vidas y en diferentes sectores.

Finalmente, entre los modelos de IA disponibles, he encontrado una preferencia personal basada en mis experiencias y análisis. Esta elección personal refleja no solo mi apreciación de las capacidades técnicas de un modelo en particular, sino también su adaptabilidad y eficacia en aplicaciones prácticas. La evolución de la inteligencia artificial sigue siendo un viaje fascinante, lleno de posibilidades y desafíos, y continúa siendo esencial para mantener una perspectiva crítica y bien informada en este campo en rápida evolución.