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Cuando te dicen "haz millones con la IA"...

No te dejes llevar por el clickbait presente y futuro sobre el tema de la inteligencia artificial (IA).

A tener cuidado

Empezarás a ver avisos como este que te invitan a hacer millones con la IA.


Ya ese viejo truco nos lo trajeron cuando nos decían que vender tulipanes era el más novedoso negocio sobre la Tierra.

Cuando algo es demasiado bueno para ser cierto, probablemente así es.

¿Qué es una IA?


La IA es una calculadora que usa cálculo y estadística, y lo que tiene de revolucionario es lo mismo que tiene de revolucionario pasar de la regla de cálculo a la calculadora de bolsillo. 

Eso significa que probablemente será una herramienta muy interesante para la gente que trabaja con datos. Esta calculadora recibe gráficos de barras, los mastica y procesa y produce gráficos de barras.


El concepto de gráfico de barras en este caso es una abstracción para referirnos a conjuntos de datos numéricos.  Esto de conjuntos de datos se contrasta con la calculadora de bolsillo que procesa números individuales usando aritmética, en lugar de cálculo y estadistica.

Cuando se trata de una IA como ChatGPT, el texto es convertido a datos numéricos que se incorporan a un conjunto de datos.

Seguramente has visto a medio mundo tratando de mostrarte que la IA es casi un oráculo del conocimiento y que un día va a tener conciencia de su existencia, y otros cuentos de hadas..

Cuando empiezas a ver cómo funciona por dentro una IA miras lo siguiente.



La IA es la suma de una red neuronal y machine learning. La red neuronal es un conjunto de fórmulas donde las salidas de unas fórmulas son las variables de entrada de otras formulas.  La  manera en que se conectan se llama topologóa de red neuronal, y hay muchos tipos de topologías segun lo que quieras hacer.  ¿Suena complicado?  No lo es.

Cuando entras a Excel y escribes una fórmula que toma datos de una o varias celdas, y esa fórmula entrega un resultado, allí tienes una neurona.  Sin embargo para fines de la IA, se usa un formato específico para la fórmula.

La fórmila tiene esta forma:

y = f(x1 * a1 + x2 * a2 + ....+ xn * an)
Las variables x1 hasta xn son los datos de entrada de la fórmula.  Miramos a1 hasta an que son coeficientes. y tenemos f que nos indica que hay una función, como cuando hablabamos de f(x) en la secundaria.  La diferencia es que esas funciones son específicas y tienen nombre.

Por ejemplo, la función sigmoide tiene esta forma.


Como puedes ver viene desde el infinito a la izquierda con un valor de casi 0 y luego de una subida entre los valores de eje x entre -5 y 5, el valor de la función sube a 1 y se queda allí hasta el infinito.  O sea, que básicamente tienes valores de 0 y 1 y un intervalo donde hay valores entre 0 y 1. ¿Y para qué sirve esto? Sirve para clasificar.  

Con el software normal normalmente tienes falso o verdadero, que podríamos representar como 0 y 1, y no hay valores en medio. Pero esta funcion sigmoide permite convertir cualquier numero a falso y verdadero. Y en el medio, sirve para suavizar el paso de uno a otro valor.

Por ejemplo, si calculas el rendimiento de un trabajador en las primeras 6 horas de un trabajador, estará al máximo (rendimiento 1). Si miras después de trabajar 12 horas o más, estará al mínimo por el cansancio (rendimiento 0). Y entre 6 y 12 horas el rendimiento va bajando.  Entonces puedes estimar un nivel de rendimiento del trabajador si sabes la cantidad de horas trabajadas.

Una curva como esta también te puede servir para aproximar valores para curvas de aprendizaje, que tampoco tienen un comportamiento lineal..

Entonces pegas el y de una fórmila para que sirva como una de las tantas variables x de otras neuronas y ya tienes una red neuronal.  Pero tienes un problema. Los coeficientes a son desconocidos. Necesitas calcular esos coeficientes. Hay algoritmos para estimar esos coeficientes.  El más comun es el algoritmo de backpropagation que toma datos conocidos e intenta calcular los coeficientes que aproximan mejor los resultados.

Hay 2 tipos de IA:  Predictiva y Generativa.
  • Predictiva funciona como un softwar eestadístico para redecir cosas.
  • Generativa lo que hace es generar cierto tipo de contenido.  Es lo que llamarías un BS generator como esos que 

¿Será que conectado fórmulas de Excel un día la hoja se volverá consciente de su existencia?  Como puedes ver hay mucha tontería scifi alrededor de la IA:

Inversiones en I+D y las inversiones comunes


Cuando una empresa vende microchips, debe tener un proceso de I+D para crear los microchips del futuro. El microchip debe pasar por muchas etapas hasta obtener un producto viable que pueda ser comercializado, lo que podríamos llamar "producto terminado".  No es la palabra correcta, pero es la que vamos a usar para diferenciar un producto sin terminar que apenas está en pruebas durante el periodo en que está en I+D.

Te dicen que un producto como la IA que aún está en I+D ya se puede usar.  ¿Será que ya es un producto terminado?  Eso es como si en una carretera en construcción abrieran unos pocos carriles para que la gente pase.  unque se puede usar, aún está en construcción.

Podemos intuir entonces que la IA aún está en I+D.  No es un producto "terminado".

Aqui hagamos una distinción entre empresas comerciales y empresas de I+D.  En la empresa comecial tradicional que cotiza en bolsa, la empresa tiene un modelo de negocios, un producto o servicio "terminado" que se vende al público.  Evalúas a la empresa por su capacidad de generar rentabilidad.

Las empresas exclusivamente de I+D se evalúan distinto.

A diferencia de las empresas comerciales que conocen que reportan ganancias, las de I+D no entregan ganancias, sino cumplimiento de metas (milestones).  El I+D parte de un modelo de I+D con distintas etapas donde debe cumplirse ciertos objetivos.

La NASA, por ejemplo, tiene el TRL o Technology Readiness Level que es una lista predefinida de niveles con objetivos a cumplir. Para cada objetivo debe establecerse los milestones de cada nivel. En cada nivel se establece un monto, y el que haga I+D debe cumplir con lo indicado para ese nivel.  Básicamente para cada nivel la empresa de I+D promete pasar de nivel, a cambio del dinero del inversor.  Si no pasa, se murio el proyecto, y si no le alcanza el dinero la empresa deberá ver cómo hace para financiar la terminación de la tarea.

De este modo los inversores de I+D no dan un cheque en blanco, sino que pagan por cumplir con los hitos de un nivel y pasar al siguiente. El dinero que se pierda será solo en un nivel.

Claro, para invertir en I+D debes ser un conocedor.

Por ejemplo, si una empresa ofrece un joint venture para crear edificios colgantes que cuelgan de estaciones en órbita, debería saber que la atmósfera es un céano contra el que los meteoros se estrellan. Estallan en el aire porque a las velocidades que tienen, chocar contra la atmósfera es como chocar contra el mar.  Por ende, es como instalar un edificio colgante dentro del mar.  En órbita baja, una estación orbital viaja a 7.5 km/seg. Entonces si cuelgas el edificio de la estación, eso es el equivalente a remolcar a un submarino con un caza militar supersónico.  ¿Suena ridículo?  Es que es ridículo. Si no sabes de mecánica orbital no te das cuenta de que es una estafa.

¿Hay mucho dinero en eso de la IA?


Hoy hay mucho dinero en ese tema de la IA. Como tecnología es muy curiosa. Pero el diablo está en los detalles.

Una parte de ese dinero es de inversores de I+D.  Otra parte es algun tipo de monetización con modelo de negocios comercial que puedan lograr las empresas.

La IA no es un "producto terminado" aún como lo sería un microchip, un cohete o un coche. Así que verás mucho dinero fluir y te dirán que la IA es el futuro. Y quizás te imagines el futuro lleno de IA y tus bolsillos llenos por ello. Pero en realidad, hay mucho dinero porque los inversores meten dinero en la empresa, no porque haya muchos ingresos.  Y nos preguntamos que porcentaje de ese diluvio de dinero será por ingresos y cuanto será por dinero de inversores.

Lo que tienes que pensar es cómo hace la empresa para convertir lo que tenga en ingresos.  Es muy simple.

La calculadora de bolsillo HP-35 revolucionó el mundo, porque desplazó la regla de cálculo, acelerando los cálculos.  La IA es una calculadora que maneja cálculo y estadística y acelera cálculos.

La falta de linealidad del cálculo diferencial da la ilusión de inteligencia. Y el carácter poco intuitivo de la estadistica da la ilusión de inteligencia. Los textos, las imágenes, videos y señales de audio son números que pueden ingresarse de determinada manera para alimentar los coeficientes de una red neuronal. Y por supuesto que pueden usarse.

Hay dos usos principales en la IA:
  • Generativa
  • Predictiva

Generativa


Si sabes que y es función de x, entonces tomas lo que el usuario escriba, le agregas algunas entradas aleatorias para que a una misma entrada haya salidas distintas en la red neuronal, y obtienes esa salida generada por IA.

La siguiente imagen fue generada por una IA.


Para imágenes, ajustas algunos parámetros, ingresos un texto de usuaio o prompt, y pones a generar imágenes y siempre saldrán imágenes distintas.  Y aunque se ve muy real, para la maquina es solo un gráfico de barras con 3 coordenadas: Posición horizontal, posición vertical y color del pixel, que podríamos representar como (x,y,z) un gráfico de barras tridimensional, donde cada altura de la barra representa un color distinto.

Una IA generativa no se diferencia mucho de aquellas aplicaciones que conocíamos como Bullshit Generator que generaban textos aleatorios sofisticados que dan elegancia al que habla, pero que no dicen nada.  Veamos algunos ejemplos de salidas de un Bullshit Generator:

streamline world-class e-tailers
redefine B2C content
drive back-end networks
unleash down stream platforms
Obviamente una IA es algo más sofisticada, y puede procesar la masiva cantidad de datos de imágenes.

ChatGPT es una especie de BullShit Generator que básicamente predice probabilísticamente cuál será la siguiente palabra.  Es decir, no piensa, no razona.  Toma todo lo que se ha dicho y con base en cantidades insondables de texto escrito por millones de personas en Internet, predice cuál será la siguiente palabra. 

Como sabemos, la verdad no es probabilística. El significado de la palabra "arriba" no se convierte en abajo de manera probabilística. Arriba siempre será arriba.  Entonces ya puedes ver que las verdades probabilísticas no van a coincidir en alguna medida con la realidad.  Este fenómeno se conoce como "alucinaciones" que son errores horribles que comete la IA al predecir.

Dicen que ChatGPT tiene datos hasta hace 2012 y ya en ese año existía el juego de mesa Battletech, cuyo lore se encuentra en sarna.net.  Entonces le hice algunas preguntas a ChatGPT, luego de decirle que ibamos a hablar del lore que está en ese sitio web.

Le pregunté por una batalla famosa en el año 3028 y me respondió "la batalla de Butte Hold en Hesperus III"..  El problema es que Butte Hold era un planeta, Hesperus III era otro planeta distante y no hubo batallas en esos planetas en 3028. Entonces le pregunté por la fuente de esa información y me dijo que estaba en el libro "Battletech Compendium" en el inexistente capítulo "4th succession war".  ¿Qué pasó allí?  Yo buscaba la verdad, una verdad que estaba en ese sitio web.  Y entonces empezó a funcionar en modo de BullShit Generator.

¿Te acuerdas cuando dije que las IA sufren alucinaciones?  Bueno, ese paso de decir la verdad a decir bullshit o BS como se dice en inglés, fue toda una conversación de borracho de cantina que dice cosas sin sentido.  ¿Será que puedes pedirle consejos para dosificar sustancias para tu granja o tu cultivo?  ¿O mejor no confías?  ¿Será la IA un médico de fiar para preguntar por una cura o será que la IA hará una mala praxis médica si le pides consejo?

Las IA gráficas muchas veces presentan alucinaciones cn las manos y caras y extremidades.


Las manos tienen reglas para ser dibujadas. Hay reglas de proporción, de tamaño y de movimiento. Cada pequeña pieza de la mano tiene reglas y hay tolerancia cero en esas reglas, o se cumplen o no se cumplen.  Entonces es muy fácil darse cuenta de que una imagen fue generada con IA cuando miras esos errores.

Las IA usan "modelos" que básicamente te dicen el estilo de imagen que vas a generar, así como los tipos de contenidos. Entonces, si el estilo es una pintura de cierto pintor, y solo sabe dibujar personas, probablemente no sepa que hacer si le pides que ponga un fondo de nave espacial.

Algunas IA permiten la posibilidad de usar "LoRA" (Low Rank Adaptation) que sirve como una sierte de parche a la IA para alterar la imagen y arreglar ciertos defectos.  Una LoRA probablemente podrá arreglar defectos o puede aumentar las capacidades del pintor o puede cambiarle el estilo a la pintura,

Lo que pasa es que aún con LoRA las manos seguirán saliendo defectuosas, en mucha menor medida pero seguirán saliendo mal.  Se necesitaría combinar redes neuronales con otros tipos de algoritmos para arreglar el problema.

El problema que se viene con las redes neuronales es el problema de los deep fakes que falsifican imagenes, audio, texto.  En China ya se usan los influencers digitales que venden 24/7 con la imagen de influencers reales, a los que les pagaron un monto determinado.

El problema viene cuando esta falsificacion digital se realiza para propósitos más deshonestos.  Esa sería la primera regulación que debería existir.  ¿A qué nivel de sofisticación ha llegado?  Mira esta pasarela IA.  Parece muy real.  

La IA generativa presenta hoy agujeros legales espantosos.

Predictiva


Como sabemos, la IA usa cálculo y estadística.  Las posibilidades de esta herramienta matemática para su uso en aplicaciones matemáticas es simplemente algo lógico.

Y aquí es un trabajo de encontrar maneras de usar la calculadora de bolsillo para automatizar tareas que en otros tiempos no se podría automatizar.

Cuidado con el efecto Halo


Por más impresionante que sea la tecnología, lo que te trajo a leer este post fue la capacidad de la IA para ganar dinero.  La IA está en I+D y seguirá estándolo por el futuro previsible.  Entonces el dinero de inversores de I+D no permite ver la rentabilidad real de negocios basados en I+D.

La situación de la IA puede resumirse así:

La IA es una solución a un problema que todavía no cencontramos. Y la IA está buscando un modelo de negocios que aún no ha encontrado.

Así que cuando te digan que vendas todos tus bienes, los regales a los pobres y te metas en la secta divina del punto com 2.0, ya sabrás como no repetir aquella hazaña.

Usa el pensamiento crítico, y no te dejes impresionar por el efecto halo del marketing tecnológico.
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