IA en resumen El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, cree que se requiere un gran avance en la producción de energía para avanzar en modelos de IA cada vez más capaces y ávidos de energía.

En un panel de discusión con Bloomberg en Davos la semana pasada, argumentó que "no hay manera de llegar allí sin un gran avance". Altman está a favor de fuentes de energía renovables como la fusión nuclear y está motivado para seguir invirtiendo en esta tecnología. Él personalmente invirtió 375 millones de dólares en Helion Energy, una startup de fusión nuclear que ha firmado un acuerdo suministrar energía a Microsoft en los próximos años.

Los modelos de IA compuestos por miles de millones de parámetros requieren enormes cantidades de energía para entrenarse. Según se informa, el antiguo sistema GPT-3 de OpenAI consumió 936 megavatios hora (MWh), conforme a la empresa de inteligencia artificial Numenta. La Administración de Información Energética de EE. UU. estima que el hogar medio consume alrededor de 10.5 MWh al año. Eso significa que entrenar GPT-3 consumió tanta energía como la que consumen unos 90 hogares en un año.

Los modelos más grandes requerirán aún más energía. "Aún no hemos terminado con la ampliación [LLM]; todavía tenemos que esforzarnos", Aiden Gomez, director ejecutivo de Adherirse, declaró durante otra discusión en Davos.

AlphaGeometry representa un gran avance en el razonamiento de la IA

Los investigadores de Google DeepMind han entrenado un sistema de inteligencia artificial para demostrar teoremas geométricos casi al mismo nivel alcanzado por los medallistas de oro de las Olimpiadas de matemáticas humanas.

En un papel publicado in Naturaleza La semana pasada, el equipo DeepMind presentó AlphaGeometry, un sistema compuesto por un modelo de lenguaje y un motor de deducción simbólica. El primero genera posibles estrategias matemáticas para resolver un problema particular, mientras que el segundo intenta deducir una solución final.

"Con AlphaGeometry, demostramos la creciente capacidad de la IA para razonar lógicamente y descubrir y verificar nuevos conocimientos". escribí coautores Trieu Trinh y Thang Luong. "Resolver problemas de geometría a nivel de Olimpiada es un hito importante en el desarrollo de un razonamiento matemático profundo en el camino hacia sistemas de IA más avanzados y generales".

Curiosamente, el sistema fue entrenado con 100 millones de muestras de datos sintéticos, que representan diagramas geométricos aleatorios. A AlphaGeometry se le asignó la tarea de aprender todas las relaciones entre los puntos y las líneas de las formas para descubrir todas las pruebas geométricas.

En una prueba de evaluación comparativa del rendimiento del sistema, logró resolver 25 de 30 preguntas de geometría de competiciones olímpicas, en unas pocas horas. En comparación, el medallista de oro humano promedio puede resolver alrededor de 25.9 de estos al mismo tiempo.

Google DeepMind ha publicado el código de su modelo esta página.

Es posible que los chatbots médicos de IA no democraticen la atención sanitaria

La Organización Mundial de la Salud (OMS) no es optimista en cuanto a que los sistemas médicos de IA sean buenos para los países más pobres si son construidos por organizaciones de países más ricos que no los capacitan con datos más diversos.

A los desarrolladores les gusta Google Creemos que la IA puede ayudar a quienes tienen acceso limitado a la atención médica en el futuro. Pero los funcionarios de la OMS creen que es posible que la tecnología no les sirva adecuadamente, especialmente si no son representativos de los pacientes utilizados para obtener datos clínicos para entrenar estos sistemas.

"Lo último que queremos que suceda como parte de este salto hacia adelante con la tecnología es la propagación o amplificación de las desigualdades y los prejuicios en el tejido social de los países de todo el mundo", declaró Alain Labrique, director de salud digital y innovación, Naturaleza reportaron.

Labrique y sus colegas argumentaron que el desarrollo de la IA médica no debería estar dominado por las grandes empresas tecnológicas y que sus tecnologías deberían ser auditadas por terceros independientes antes de su lanzamiento. Actualmente, los desarrolladores están creando modelos capaces de generar automáticamente notas clínicas a partir de reuniones, ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades y más.

Problemas potenciales, como diferentes acentos, idiomas o historiales médicos que no están en sus datos de entrenamiento, podrían alterar estos sistemas, lo que provocaría un menor rendimiento y malos resultados para los pacientes.

Amazon lanza un asistente de compras experimental con IA

Los consumidores ahora pueden interrogar a un chatbot de inteligencia artificial sobre un artículo en particular vendido en Amazon con la aplicación móvil del mercado en línea.

La pestaña "Buscar información específica", que solía mostrar reseñas de productos y respuestas a preguntas comunes, ha sido reemplazada por un modelo de lenguaje grande. Pulso del mercado informó por primera vez. El sistema parece funcionar ingiriendo y resumiendo información de la página de listado del producto.

Los internautas pueden hacer preguntas sobre el artículo que les interesa. El chatbot no compara productos ni sugiere alternativas. Tampoco puede realizar acciones como agregar artículos a los carritos virtuales de los compradores o revelar el historial de precios. Un portavoz de Amazon confirmó a CNBC que estaba probando el chatbot.

"Estamos constantemente inventando para ayudar a que la vida de los clientes sea mejor y más fácil, y actualmente estamos probando una nueva característica impulsada por IA generativa para mejorar las compras en Amazon ayudando a los clientes a obtener respuestas a preguntas frecuentes sobre productos". explicado María Boschetti. Como todos los chatbots, el último sistema de Amazon es propenso a sufrir alucinaciones, así que tómate lo que dice con una pizca de sal.

Curiosamente, las capacidades del asistente de compras virtual son bastante abiertas. Según se informa, puede escribir chistes, poemas o incluso generar código basado en información de un producto en varios idiomas. ®

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• Fuente: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/01/22/google_deepmind_train_alphageometry_system/