La función sigmoide: el modelo matemático que redefine el estancamiento en la IA
El aparente estancamiento en el desarrollo de la inteligencia artificial generativa podría ser solo un alto en el camino hacia una nueva fase de innovación. El concepto de la función sigmoide explica este patrón de avance pausado seguido de aceleraciones drásticas, que podrían desbloquear nuevas oportunidades y soluciones para la evolución tecnológica en IA.
- Los grandes modelos generativos, como los desarrollados por OpenAI, enfrentan dificultades para mejorar solo añadiendo GPUs y datos.
- La función sigmoide muestra cómo tras fases de estancamiento llegan avances disruptivos, con ejemplos históricos en la aviación y la tecnología de chips.
- Este momento permite avanzar en seguridad, regulación y nuevas metodologías, como la mejora en la fase de inferencia de modelos de IA.
El desarrollo de la inteligencia artificial parece haber alcanzado un punto de inflexión. Los modelos de lenguaje generativo como GPT-4 o el más reciente modelo o1 de OpenAI están encontrando limitaciones en la fórmula clásica de “más datos y más GPUs”. A pesar de las inmensas inversiones, los resultados adicionales obtenidos por estos métodos son marginales, un fenómeno que ha llevado a algunos a hablar de un estancamiento en la IA generativa.
Sin embargo, el comportamiento observado coincide con lo que describe la función sigmoide o “S-Curve”: un progreso inicial lento seguido de aceleraciones y pausas aparentes que, a menudo, preceden a grandes descubrimientos. Casos históricos como la transición de aviones de hélices a motores a reacción o la evolución de los chips gracias a la fotolitografía ilustran cómo estas fases de pausa son parte integral de la innovación.
En este contexto, OpenAI está explorando enfoques diferentes, como centrarse en mejorar modelos en la fase de inferencia. Esto significa optimizar su rendimiento tras el entrenamiento inicial, en lugar de simplemente seguir ampliando la capacidad de procesamiento. Paralelamente, estas pausas también abren espacio para abordar cuestiones críticas como la regulación y la seguridad, aspectos esenciales para garantizar que los avances en IA no representen riesgos ni éticos ni técnicos.
Así, el estancamiento percibido podría ser una oportunidad para redefinir estrategias y explorar nuevos horizontes en esta disciplina. ¿Será la función sigmoide la clave para comprender y superar los desafíos actuales de la IA?
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Resumen comentado, basado en la noticia original de Javier Pastor publicada en Xataka el 21 de noviembre de 2024.
Puedes leer el artículo completo aquí:
https://www.xataka.com/robotica-e-ia/frente-a-quienes-piensan-que-ia-se-esta-estancando-concepto-da-nuevas-esperanzas-funcion-sigmoide
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