“Entendiendo (casi) todo sobre la inteligencia artificial”: un libro que cumple sus promesas

Con su título un tanto sensacionalista, Tout comprendre (ou presque)… , su lomo fino, su secuencia de preguntas, con sus dibujos simplistas y sus páginas con poco texto, admitimos que este libro parecía poco probable que se distinguiera de producciones similares. Error. La promesa del título se cumple con creces: un recordatorio de los conocimientos básicos se combina con inmersiones en los avances científicos más recientes e incluso una introducción a cuestiones de investigación que aún están abiertas.

El éxito radica en que cada una de las 20 preguntas y respuestas fue escrita por diferentes investigadores (solo tres mujeres), sin que el nivel ni el estilo del libro se resientan. Los capítulos son sensatos y directos, con párrafos reducidos a una o dos frases. Concluyen con una “palabra final” que resume las cuatro o cinco páginas de cada tema. Las numerosas ilustraciones sirven a la vez como apoyo educativo, aportando información, y como elementos gráficos estéticos. Todo esto es denso.

Las tres primeras preguntas recorren la historia de la era contemporánea y nos llevan a la explosión de la versión generativa de la inteligencia artificial (IA). Las siguientes cinco páginas abren el capó de los conceptos de aprendizaje, redes neuronales, "tokens" (unidades de lenguaje), inferencia, convolución, transformadores... Incluso la técnica de generación de imágenes mediante un modelo de difusión se explica en una página y cinco dibujos.

A esto le siguen una serie de preguntas que cuestionan la “inteligencia” de estas herramientas. ¿Son mejores que nosotros? ¿Son creativos? ¿Qué entienden? Las respuestas destacan las limitaciones y los numerosos problemas que plantean estas nuevas tecnologías.

Tras otros cuatro capítulos sobre aplicaciones (en salud, robótica, investigación), ofreciendo de nuevo una mirada crítica a lo que se hace, lo que es factible y lo que todavía no es alcanzable, el libro termina con cuatro preguntas de alcance más social. Los temas de respeto a la privacidad, seguridad, género, origen, clase social y ética estimulan la reflexión del lector y brindan una oportunidad para demostrar la vitalidad de la investigación en estas áreas. Una vez más, no hay ninguna degradación en mantener las cosas simples: los autores hablan de "aprendizaje federado" , de causalidad, de "sesgo de optimización" ... Y, a pesar del pequeño tamaño del trabajo, logran deslizar que el término "alucinación" , muy utilizado para designar un defecto clásico de la IA, se utiliza erróneamente.

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