La inteligencia artificial (IA) ha recorrido un largo camino y los grandes modelos de lenguaje (LLM) demuestran capacidades impresionantes en el procesamiento del lenguaje natural. Estos modelos han cambiado la forma en que pensamos sobre la capacidad de la IA para comprender y generar el lenguaje humano. Si bien son excelentes para reconocer patrones y sintetizar conocimientos escritos, les cuesta imitar la forma en que los humanos aprenden y se comportan. A medida que la IA continúa evolucionando, estamos viendo un cambio de modelos que simplemente procesan información a modelos que aprenden, se adaptan y se comportan como humanos.
Los grandes modelos de comportamiento (LBM) están surgiendo como una nueva frontera en la IA. Estos modelos van más allá del lenguaje y se centran en replicar la forma en que los humanos interactúan con el mundo. A diferencia de los LLM, que se capacitan principalmente en conjuntos de datos estáticos, los LBM aprenden continuamente a través de la experiencia, lo que les permite adaptarse y razonar en situaciones dinámicas del mundo real. Los LBM están dando forma al futuro de la IA al permitir que las máquinas aprendan como lo hacen los humanos.
Por qué es importante la IA conductual
Los LLM han demostrado ser increíblemente poderosos, pero sus capacidades están inherentemente ligadas a sus datos de capacitación. Sólo pueden realizar tareas que se alineen con los patrones que han aprendido durante el entrenamiento. Si bien destacan en tareas estáticas, tienen dificultades con entornos dinámicos que requieren la toma de decisiones en tiempo real o el aprendizaje de la experiencia.
Además, los LLM se centran principalmente en el procesamiento del lenguaje. No pueden procesar información no lingüística como señales visuales, sensaciones físicas o interacciones sociales, que son vitales para comprender el mundo y reaccionar ante él. Esta brecha se vuelve especialmente evidente en escenarios que requieren razonamiento multimodal, como la interpretación de contextos visuales o sociales complejos.
Los seres humanos, por otro lado, aprendemos durante toda la vida. Desde la infancia interactuamos con nuestro entorno, experimentamos con nuevas ideas y nos adaptamos a circunstancias imprevistas. El aprendizaje humano es único en su adaptabilidad y eficiencia. A diferencia de las máquinas, no necesitamos experimentar todos los escenarios posibles para tomar decisiones. En lugar de ello, extrapolamos experiencias pasadas, combinamos información sensorial y predecimos resultados.
La IA conductual busca cerrar estas brechas mediante la creación de sistemas que no solo procesen datos lingüísticos, sino que también aprendan y crezcan a partir de interacciones y puedan adaptarse fácilmente a nuevos entornos, al igual que lo hacen los humanos. Este enfoque cambia el paradigma de “¿qué sabe el modelo?” a “¿cómo aprende el modelo?”
¿Qué son los grandes modelos de comportamiento?
Los grandes modelos de comportamiento (LBM) pretenden ir más allá de simplemente replicar lo que dicen los humanos. Se centran en comprender por qué y cómo los humanos se comportan como lo hacen. A diferencia de los LLM que se basan en conjuntos de datos estáticos, los LBM aprenden en tiempo real a través de la interacción continua con su entorno. Este proceso de aprendizaje activo les ayuda a adaptar su comportamiento tal como lo hacen los humanos: mediante prueba, observación y adaptación. Por ejemplo, un niño que aprende a andar en bicicleta no se limita a leer instrucciones o mirar vídeos; interactúan físicamente con el mundo, caen, se ajustan y vuelven a intentarlo, un proceso de aprendizaje que los LBM están diseñados para imitar.
Los LBM también van más allá del texto. Pueden procesar una amplia gama de datos, incluidas imágenes, sonidos y entradas sensoriales, lo que les permite comprender su entorno de manera más integral. Esta capacidad de interpretar y responder a entornos complejos y dinámicos hace que los LBM sean especialmente útiles para aplicaciones que requieren adaptabilidad y conciencia del contexto.
Las características clave de los LBM incluyen:
- Aprendizaje interactivo: Los LBM están capacitados para tomar medidas y recibir comentarios. Esto les permite aprender de las consecuencias en lugar de de conjuntos de datos estáticos.
- Comprensión multimodal: Procesan información de diversas fuentes, como la visión, el sonido y la interacción física, para construir una comprensión holística del medio ambiente.
- Adaptabilidad: Los LBM pueden actualizar sus conocimientos y estrategias en tiempo real. Esto los hace muy dinámicos y adecuados para escenarios impredecibles.
Cómo los LBM aprenden como los humanos
Los LBM facilitan el aprendizaje similar al humano al incorporar aprendizaje dinámico, comprensión contextual multimodal y la capacidad de generalizar en diferentes dominios.
- Aprendizaje dinámico: Los humanos no sólo memorizan hechos; Nos adaptamos a nuevas situaciones. Por ejemplo, un niño aprende a resolver acertijos no sólo memorizando las respuestas, sino también reconociendo patrones y ajustando su enfoque. Los LBM pretenden replicar este proceso de aprendizaje mediante el uso de circuitos de retroalimentación para perfeccionar el conocimiento a medida que interactúan con el mundo. En lugar de aprender de datos estáticos, pueden ajustar y mejorar su comprensión a medida que experimentan situaciones nuevas. Por ejemplo, un robot impulsado por un LBM podría aprender a navegar por un edificio explorando, en lugar de depender de mapas precargados.
- Comprensión contextual multimodal: A diferencia de los LLM que se limitan al procesamiento de texto, los humanos integran perfectamente imágenes, sonidos, tacto y emociones para darle sentido al mundo de una manera profundamente multidimensional. Los LBM tienen como objetivo lograr una comprensión contextual multimodal similar en la que no solo puedan comprender comandos hablados sino también reconocer sus gestos, tono de voz y expresiones faciales.
- Generalización entre dominios: Una de las características del aprendizaje humano es la capacidad de aplicar el conocimiento en diversos ámbitos. Por ejemplo, una persona que aprende a conducir un automóvil puede transferir rápidamente ese conocimiento a operar un barco. Uno de los desafíos de la IA tradicional es la transferencia de conocimientos entre diferentes dominios. Si bien los LLM pueden generar textos para diferentes campos como el derecho, la medicina o el entretenimiento, tienen dificultades para aplicar el conocimiento en diversos contextos. Los LBM, sin embargo, están diseñados para generalizar el conocimiento en todos los dominios. Por ejemplo, un LBM capacitado para ayudar con las tareas domésticas podría adaptarse fácilmente al trabajo en un entorno industrial como un almacén, aprendiendo a medida que interactúa con el entorno en lugar de necesitar una nueva capacitación.
Aplicaciones del mundo real de grandes modelos de comportamiento
Aunque los LBM son todavía un campo relativamente nuevo, su potencial ya es evidente en aplicaciones prácticas. Por ejemplo, una empresa llamada Lirio utiliza un LBM para analizar datos de comportamiento y crear recomendaciones de atención médica personalizadas. Al aprender continuamente de las interacciones con los pacientes, el modelo de Lirio adapta su enfoque para respaldar una mejor adherencia al tratamiento y resultados de salud generales. Por ejemplo, puede identificar a los pacientes que probablemente omitan su medicación y proporcionar recordatorios motivadores y oportunos para fomentar el cumplimiento.
En otro caso de uso innovador, Toyota se ha asociado con el MIT y Columbia Engineering para explorar el aprendizaje robótico con LBM. Su enfoque de “Política de Difusión” permite a los robots adquirir nuevas habilidades observando las acciones humanas. Esto permite a los robots realizar tareas complejas, como manipular diversos objetos de la cocina, de forma más rápida y eficiente. Toyota planea ampliar esta capacidad a más de 1.000 tareas distintas para finales de 2024, mostrando la versatilidad y adaptabilidad de los LBM en entornos dinámicos del mundo real.
Desafíos y consideraciones éticas
Si bien los LBM son muy prometedores, también plantean varios desafíos importantes y preocupaciones éticas. Una cuestión clave es garantizar que estos modelos no puedan imitar comportamientos dañinos a partir de los datos con los que están entrenados. Dado que los LBM aprenden de las interacciones con el medio ambiente, existe el riesgo de que puedan aprender o replicar involuntariamente sesgos, estereotipos o acciones inapropiadas.
Otra preocupación importante es la privacidad. La capacidad de los LBM para simular un comportamiento humano, particularmente en contextos personales o sensibles, plantea la posibilidad de manipulación o invasión de la privacidad. A medida que estos modelos se integren más en la vida diaria, será crucial garantizar que respeten la autonomía y la confidencialidad del usuario.
Estas preocupaciones resaltan la urgente necesidad de directrices éticas y marcos regulatorios claros. Una supervisión adecuada ayudará a guiar el desarrollo de los LBM de manera responsable y transparente, garantizando que su implementación beneficie a la sociedad sin comprometer la confianza o la justicia.
La conclusión
Los grandes modelos de comportamiento (LBM) están llevando la IA en una nueva dirección. A diferencia de los modelos tradicionales, no se limitan a procesar información: aprenden, se adaptan y se comportan más como humanos. Esto los hace útiles en áreas como la atención sanitaria y la robótica, donde la flexibilidad y el contexto son importantes.
Pero hay desafíos. Los LBM podrían adoptar comportamientos dañinos o invadir la privacidad si no se manejan con cuidado. Por eso son tan importantes reglas claras y un desarrollo cuidadoso.
Con el enfoque correcto, los LBM podrían transformar la forma en que las máquinas interactúan con el mundo, haciéndolas más inteligentes y útiles que nunca.
