Explorando el cerebro de la Inteligencia Artificial: Así funciona el ciclo de vida de la IA
En la actual era digital, la inteligencia artificial (IA) se ha establecido como una herramienta esencial que promueve innovaciones y transformaciones en varias industrias a nivel mundial. De acuerdo con el Índice Latinoamericano de IA, Argentina no es la excepción, ocupando el cuarto lugar en la adopción de esta tecnología en la región. Este progreso no solo simboliza un avance tecnológico importante, sino también el posible impacto que la IA puede ejercer en la sociedad.
“Si bien incluso todavía nos encontramos en una etapa de exploración e implementación para diversas aplicaciones, usos y funciones, la IA ya nos está impactando, y es fundamental conocer en profundidad cómo funciona esta tecnología revolucionaria que ya ofrece múltiples beneficios y soluciones”, explica Hiram Monroy, Gerente de Comercial para AMD Hispanoamérica.
Al igual que los humanos pasamos por una etapa de estudiantes, adquiriendo conocimientos para aplicarlos en la vida real, la IA experimenta dos fases similares al aprendizaje humano: una inicial de entrenamiento, donde se le instruye en tareas específicas, y una posterior de inferencia o ejecución, donde aplica lo aprendido.
En la fase de entrenamiento, la IA procesa grandes volúmenes de datos y parámetros para identificar patrones que le permitan predecir y decidir en el futuro. Así como los humanos aprendemos de libros y clases, la IA se entrena con numerosos ejemplos.
La segunda fase permite la interacción directa de los usuarios. Tras ser entrenada, la IA entra en el ciclo de inferencia, empleando los patrones y conocimientos adquiridos para llevar a cabo tareas útiles en contextos reales, brindando respuestas similares a las humanas. De esta forma, la IA puede solucionar problemas de manera efectiva y eficiente, ofrecer recomendaciones precisas y seguir mejorando.
“Si bien los usuarios somos testigos de una parte ínfima de todo este proceso, es interesante comprender que la IA también necesita transitar una etapa de educación donde es sometida a grandes modelos de lenguaje para que luego, al momento de recibir una solicitud humana, las redes neuronales puedan generar una respuesta, deduciendo a partir de un estímulo de entrada, una salida”, continúa Monroy.
Una vez más, la tecnología desempeña un papel central para simular un cerebro humano de la manera más fiel posible, operando desde un centro de datos diseñado exclusivamente para el desarrollo óptimo de la inteligencia artificial. Esto incluye desde soluciones de un solo servidor hasta supercomputadoras excepcionales, según las necesidades del negocio.
Para entrenar grandes modelos, es ideal disponer de aceleradores como los AMD Instinct, que promueven un rendimiento computacional de vanguardia para soportar grandes volúmenes de datos gracias a su amplia densidad de memoria de alto ancho de banda. Estos aceleradores son cruciales en esta etapa, ya que se enfocan en refinar los modelos que aprende la IA para asegurar su robustez y precisión desde el principio. Además, si se dispone de un modelo ya desarrollado y en funcionamiento, esta herramienta también facilitará la ejecución de la fase de inferencia en tiempo real y a gran escala, como sucede con la inteligencia artificial generativa (IAG), mediante opciones como ChatGPT de OpenAI.
