IA en 3 gráficas
#24
En tu próximo cóctel social 🤓, sácale partido a la cultura rápida o fulture (contracción de fast+culture) a colación del tema de moda con sólo 3 gráficas. Suerte y que no descubran que, en realidad, no tienes ni idea, como me pasa a mí 😂
Gráfica 1: una breve historia de la IA
Aquí tienes la evolución (simplificada) de la IA a lo largo del tiempo:
Fuente: Matt Candy, IBM iX
Idea clave 1: la IA viene de lejos (antes de los años 70), pero ha acelerado de forma brutal desde 2017 con la invención de la “IA Generativa” o “GenAI” si lo prefieres en inglés. No tengas pudor en llamar “IA tradicional” a todo lo anterior a 2017 poniendo un cierto gesto despectivo…
Gráfica 2: sorpasso de la IA al humano
Aquí tienes el rendimiento de la IA en ciertas tareas cognitivas a lo largo del tiempo:
Fuente: Visual Capitalist
Idea clave 2: aunque el aprendizaje y rendimiento de las máquinas fuera lento antes del 2000, desde 2017, con pocos meses de entrenamiento, logran superar al humano (que es la línea de arriba en la que pone 100%) en reconocimiento de escritura, voz e imagen, comprensión lectora y entendimiento del lenguaje.
Ahora saca tu móvil con elegancia (practica antes delante del espejo) y muestra la gráfica del sorpasso de la IA a los humanos.
😡 Esta gráfica puede resultar humillante para tus oyentes, pero revela varias cosas:
El intelecto humano, aunque avanzado, ya no es tan especial ni único.
Existen capacidades cognitivas que ya no se generan únicamente en un sistema biológico de vísceras sanguinolentas como es el cerebro. Ahora también se generan en chips de silicio. Digamos que es otra forma de inteligencia.
Que una IA rinda mejor que los humanos, al 110 o 120%, es una barbaridad de diferencia.
El despegue vertical de las líneas a partir de 2017, se explica por un descubrimiento clave: el modelo “Transformer” (que es la letra “T” de “GPT”), que da origen a la “IA Generativa” que veíamos en la gráfica 1. Nota: el paper científico clave de 2017 se llama “Attention Is All You Need”. Como decía la canción “All you need is love”, ta tara rara…❤️
Lo que viene y la velocidad exponencial a la que viene no es algo fácil de asimilar para nuestro cerebro sapiens que está más cómodo con incrementos lineales. Ains, nuestro cerebro vago y comodón va a adorar la IA…
😲 Ahora que todos tienen la boca abierta, haz un cierre concluyendo que la tecnología está lista para proporcionarnos una asistencia personalizada, profundamente humana e “inteligente” que aprende y mejora de forma continua.
Gráfica 3: todos pelean, nVIDIA gana
Aquí tienes la capitalización bursátil de las 6 mayores empresas del mundo a 16 de febrero de 2024:
Fuente: Companies Market Cap
Idea clave 3: no es el oro, son los picos y palas…
El día de los enamorados, la capitalización de mercado del fabricante de chips de IA superó a la de Alphabet (Google), un día después de superar la de Amazon. nVIDIA es ahora la 4ª empresa más valiosa del mundo.
Aquí haz una pausa dramática para que tus oyentes asimilen la realidad y piensen que estás forrado 🤑
Continúa explicando que nVIDIA fabrica los chips H100 (y ahora vienen los H200 mucho más potentes) que permiten entrenar a los modelos de IA más potentes del mundo como ChatGPT de OpenAI y los de Microsoft, Meta (facebook) y Amazon.
Ya que estás, concluye con que el sorpasso de Microsoft a Apple se veía venir desde el verano pasado. Ahora, además de su atención, tendrás total credibilidad como crack de la inversión en Bolsa 💲💲💲
Bonus Track
Si el cóctel se da bien y se han unido más personas a la conversación, aquí tienes 2 novedades (a 15-feb-2024) que lo van a cambiar todo, una vez más…
Novedad 1 > Gemini 1.5 Pro: Google alcanza el millón de tokens barriendo al resto.
Idea clave: hasta ahora la cantidad de datos de entrada que podías darle a un sistema para luego hacerle preguntas era de 128.000 a 200.000 tokens. Los tokens equivalen a palabras o grupos de sílabas en las que un modelo de IA descompone las entradas.
Pues bien, Google acaba de anunciar que con Gemini 1.5 Pro, ahora es posible darle al sistema muuuuuuuchos más datos de una vez para ser analizados y hacer preguntas a través del prompt (que es básicamente escribir en la caja de búsqueda).
Para poner la cosas en perspectiva, 1M de tokens equivale a poder introducir:
👉1 hora de vídeo
👉11 horas de audio
👉30.000 líneas de código
👉700.000 palabras
Fuente: Gemini 1.5 Pro
Novedad 2 > Sora: de texto a vídeo
Fuente: Sora by OpenAI
Idea clave: Sora te permite describir una escena en formato texto y obtener un vídeo bastante impresionante y de 1 minuto de duración (que a día de hoy es mucho).
Existen más aplicaciones de este tipo, pero no con esta calidad de vídeo. Aunque las piernas de la protagonista del vídeo se entremezclen al andar, sus gafas reflejan perfectamente la escena que se supone está viendo. ¡WOW!
Hace solo 11 meses, esta era la IA cuando intentaba representar a Will Smith comiendo espaguetis:
Compara esto con Sora en estos increíbles ejemplos en X...
La realidad ya no es lo que parece...🙃
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