La revolución tecnológica que estamos presenciando en el mundo actual plantea desafíos complejos y urgentes. Una certeza indiscutible es que el cambio es constante. Para poder predecir los desarrollos futuros en beneficio de todos, necesitaremos absorber y analizar información a una escala sin precedentes. Y es aquí donde la inteligencia artificial (IA) juega un papel clave.
Sin embargo, para que la IA se expanda, necesitamos nuevas tecnologías de redes que aumenten la velocidad de transmisión y mejoren la capacidad de respuesta. La respuesta se encuentra en la innovadora Red Óptica e Inalámbrica (IOWN). IOWN es una infraestructura de comunicación que utiliza tecnologías ópticas y fotónicas para lograr una comunicación de ultra alta capacidad, ultra baja latencia y ultra bajo consumo de energía.
Las expectativas y demandas puestas en la IA son altamente relevantes para IOWN. En particular, el aprendizaje distribuido asincrónico permite que sistemas de IA de diversos dominios colaboren y compartan conocimientos. Esto permite resolver el problema de la recolección centralizada de datos, que de otra manera sería un enfoque poco práctico considerando las diversas fuentes de datos, como vehículos, fábricas, individuos y el medio ambiente, entre muchos otros sensores.
IOWN servirá como la infraestructura de comunicación para estos sistemas, permitiendo que las IA procesen grandes cantidades de información y mejoren sus interacciones.
Para comprender la creciente importancia de la IA, es crucial comprender qué son los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs, por sus siglas en inglés). Los LLMs son una rama en rápido crecimiento del campo del procesamiento de lenguaje natural, que permite a la IA comprender y generar lenguaje humano cotidiano.
El progreso en esta área depende de una mayor disponibilidad de datos, capacidades computacionales mejoradas y el desarrollo de nuevos algoritmos de entrenamiento. Algunos LLMs tempranos ya están siendo ampliamente adoptados y se espera que tengan un impacto importante en los negocios y la sociedad en general.
NTT, por ejemplo, ha estado comprometido durante mucho tiempo con la investigación y el desarrollo de tecnología de procesamiento de lenguaje natural. La compañía ha lanzado su propio LLM, llamado ‘tsuzumi’, anticipando el gran potencial que la IA tiene para mejorar el bienestar de las personas en todo el mundo. Tsuzumi fue desarrollado con un diseño energéticamente eficiente, capacidad de procesamiento de lenguaje y adaptabilidad a diversas necesidades de los usuarios.
Si bien los avances rápidos permiten que los LLMs interactúen de manera natural con los humanos, no están exentos de desafíos éticos y técnicos. Por ejemplo, los LLMs son susceptibles a sesgos de aprendizaje de los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en salidas inapropiadas.
A pesar de las capacidades notables de los LLMs, aún tienen dificultades para colaborar de manera fluida con los humanos. Además, el funcionamiento interno de los LLMs aún no está completamente claro, lo que dificulta la comprensión de cómo generan sus salidas. Por lo tanto, aún se necesita más investigación y desarrollo durante algún tiempo.
El objetivo de NTT es desarrollar un motor cognitivo de IA que pueda colaborar de manera natural con las personas y contribuir al bienestar individual y social. Esto implica desarrollar IA con interfaces similares a las de los seres humanos. NTT está desarrollando actualmente un modelo llamado VisualMRC, diseñado para interpretar el lenguaje en las páginas web de manera visual, al igual que un humano, y SlideVQA, diseñado para responder preguntas basadas en múltiples conjuntos de imágenes, como presentaciones de diapositivas. NTT también está construyendo un modelo de comprensión de lectura visual en japonés.
Con estos modelos en su lugar, NTT podrá crear robots de software versátiles capaces de colaborar de manera interactiva con los seres humanos. La idea es que todos puedan colaborar con este software asistente, y el mundo verá un aumento en la comunicación no solo entre personas y IA, sino también entre IA e IA, así como entre IA y objetos.
IOWN será fundamental para habilitar todos estos avances. Imagina los volúmenes masivos de datos que se deberán procesar en tiempo real, incluido el texto y toda la información audiovisual percibida por los humanos. IOWN permitirá la conexión de estas enormes cantidades de datos generados por personas, dispositivos, sensores y el mundo digital, posibilitando la colaboración entre los humanos y las tecnologías de vanguardia de la IA.
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Sección de preguntas frecuentes:
1. ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
La IA se refiere a la capacidad de las máquinas para imitar la inteligencia humana y realizar tareas de manera autónoma. En el contexto de este artículo, se refiere a la capacidad de la IA para procesar grandes cantidades de información y mejorar sus interacciones.
2. ¿Qué es IOWN?
IOWN es una infraestructura de comunicación que utiliza tecnologías ópticas y fotónicas para lograr una comunicación de ultra alta capacidad, ultra baja latencia y ultra bajo consumo de energía. Servirá como la infraestructura de comunicación para sistemas de IA, permitiendo el procesamiento de grandes cantidades de información y mejorando la interacción.
3. ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)?
Los LLMs son una rama del procesamiento de lenguaje natural que permite a la IA comprender y generar lenguaje humano cotidiano. Son algoritmos de aprendizaje automático que dependen de datos, capacidades computacionales y algoritmos de entrenamiento para su progreso y desarrollo.
4. ¿Cuáles son los desafíos éticos y técnicos de los LLMs?
Los LLMs son susceptibles a sesgos de aprendizaje de los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en la generación de salidas inapropiadas. Además, aún tienen dificultades para colaborar de manera fluida con los humanos y se necesita más investigación y desarrollo para comprender completamente su funcionamiento interno.
5. ¿Qué está desarrollando NTT en el campo de la IA?
NTT está desarrollando un motor cognitivo de IA que pueda colaborar de manera natural con las personas. Están trabajando en modelos como VisualMRC, para interpretar el lenguaje en las páginas web de manera visual, y SlideVQA, para responder preguntas basadas en imágenes. También están construyendo un modelo de comprensión de lectura visual en japonés.
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Sitio web oficial de IOWN