La inteligencia artificial (IA) está cambiando. Pero no olvidemos de dónde venimos. Los primeros conceptos de inteligencia pseudoconsciente que se filtraron de los laboratorios centrales en la década de 1950 pueden haber sido demasiado embrionarios para el poder de procesamiento y almacenamiento de la época. Aunque dio paso a la “IA cinematográfica” en la década de 1980, recién comenzamos a ver un progreso real en los años posteriores al milenio, e IBM Watson ha recibido una buena cantidad (y más) de atención en esta área.
Por supuesto, la IA está cambiando nuevamente y no es difícil ver por qué. La aparición de la inteligencia artificial generativa (gen-AI) derivada de grandes modelos de lenguaje (LLM) que se ejecutan en bases de datos vectoriales no ha estado fuera de las noticias tecnológicas en todo el año.
Herramientas de IA más claras y pulidas
Pero a medida que avanzamos hacia un nuevo año y tal vez parte del revuelo disminuye, lo que sucede a continuación con la IA tiene que ver con la optimización y las herramientas, lo que significa que nos dirigimos ahora a crear modelos de lenguaje más claros que se alineen con la industria, tarea o función. Trabajos específicos… Hacia donde nos dirigimos ahora es a crear herramientas más precisas para que los profesionales del desarrollo de aplicaciones de software incorporen nuevas variedades de IA en nuestras aplicaciones.
Google ha puesto fin a un año de histeria en materia de inteligencia artificial general con el lanzamiento de su modelo de lenguaje grande Gemini.
Antes de pensar en cómo Google está posicionando a Gemini para reflejar las tendencias actuales, detengámonos solo un nanosegundo y recordemos lo que acabamos de decir aquí, es decir, la industria de TI no está hablando de un motor o modelo de IA de alto nivel, sino más bien de tecnología. las celebridades ‘no se están centrando en alguna nueva aplicación rica en inteligencia artificial que le pedirá una nueva pinta de leche cuando el cartón con etiqueta RFID en su refrigerador diga una fecha de caducidad… y no estamos hablando de algo nuevo Herramientas de inteligencia artificial que aparecerán en nuestros teléfonos inteligentes. En cambio, estamos entusiasmados con un nuevo enfoque de la ciencia de datos en el nivel de pilar más bajo que se extenderá hacia arriba para brindarnos una mejor IA. Como decíamos, la inteligencia artificial está cambiando.
Dejando a un lado las exageraciones, lo que podemos ver aquí es que Google está reflejando en gran medida la necesidad de perfeccionar y mejorar su IA en este momento. Los tecnólogos quieren herramientas de inteligencia artificial que puedan absorber cualquier tipo de datos y funcionar en la más amplia variedad de escenarios posteriores a la implementación. Google lo sabe y ha creado Gemini para que sea “multimedia” y capaz de ingerir información en forma de texto, pero también en forma de imágenes, audio y vídeo.
Trilogía de Géminis
Si bien normalmente pensamos en las parejas de Géminis como gemelos Términos astrológicos Como mínimo, este Géminis tiene la forma y la medida de un trígono. Al crear diferentes versiones de Gemini, Google dice que «funcionará de manera eficiente» en todo, desde implementaciones en la nube a escala de centros de datos hasta dispositivos móviles. Para permitir a los desarrolladores de aplicaciones de software empresarial crear y escalar con IA, Gemini 1.0 está optimizado en tres tamaños diferentes:
- Gemini Ultra: El modelo más grande y potente para tareas de alta complejidad.
- Gemini Pro: el modelo más adecuado para escalar en una amplia gama de tareas; llamarlo multipropósito puede ser un flaco favor, pero entiendes el punto.
- Gemini Nano: Como sugiere el nombre mini, es el modelo más eficiente para las tareas realizadas en el dispositivo.
Con las preocupaciones de los desarrolladores de software del mundo real a la vanguardia, la compañía ahora confirma que Gemini Pro está disponible a través de la API Gemini para desarrolladores en Google AI Studio, el entorno de desarrollo de la compañía diseñado para permitir a los programadores integrar modelos Gemini a través de una interfaz de programación de aplicaciones. (API). y desarrollar afirmaciones a medida que crean código para crear aplicaciones productivas de IA. También está disponible para empresas a través de la plataforma Vertex AI de Google Cloud, como se describe aquí.
¿Por qué Gemini está disponible a través de ambas rutas? La opción API a través de AI Studio es una herramienta de desarrollo gratuita basada en web diseñada para fomentar el uso y despertar el interés. Google dice que cuando los programadores estén listos para una plataforma de IA totalmente administrada, pueden mover su código AI Studio a Vertex AI para una personalización adicional y funciones de Google Cloud, por un costo. No existe tal cosa como un almuerzo de IA gratis tal como lo conocemos.
Dar forma a la inteligencia artificial para la salud
Si la tendencia hacia dar forma y perfeccionar la IA (y en general podemos dar por sentado el alcance) nace actualmente del trabajo de Google con estas herramientas, podemos verla en la vanguardia de MedLM, una familia de modelos fundamentales que han sido perfeccionados. Sintonizado para el sector sanitario, disponible para los clientes de Google Cloud en EE. UU. a través de Vertex AI, esta tecnología estará más disponible el próximo año.
La compañía desea mostrar una cara amigable mientras intenta alentar a los programadores a involucrarse con sus tecnologías de inteligencia artificial brindándoles más herramientas y ayuda. de acuerdo a Blog de IA de Google«Duet AI for Developers ya está disponible de forma generalizada. Este colaborador frecuente de Google Cloud ofrece código basado en IA y asistencia por chat para ayudar a los usuarios a crear aplicaciones dentro de su editor de código favorito y herramientas de ciclo de vida de desarrollo de software. También simplifica la ejecución de aplicaciones en Google Cloud y Duet. La IA para desarrolladores proporciona a las empresas soporte integrado en torno a los requisitos de privacidad, seguridad y cumplimiento. Integraremos Gemini en nuestra cartera Duet AI durante las próximas semanas.
¿Qué pasará a continuación a nivel mundial?
Si bien Google ha reflejado (algunos podrían decir impulsado, otros podrían decir seguido) las tendencias generales de la industria de la IA y ha trabajado para refinar y dar forma a la IA desde la forma en que ingiere información hasta la forma en que puede aplicarla, todavía quedan (obviamente) desafíos por delante. Si bien muchas de estas tecnologías están disponibles en todas las regiones, Google se está implementando primero en los EE. UU., seguido de Europa (y el resto del mundo), por lo que en términos de factores de implementación internacional y tal vez de gobernanza, existe una pregunta más amplia sobre el futuro. .
Hemos convocado a la industria médica aquí, y también se ha trabajado para llevar Google Duet AI al espacio de operaciones de seguridad (SecOps) y hacer que la IA generativa esté generalmente disponible para los defensores en una plataforma SecOps unificada. Esto es excelente para los equipos de seguridad, pero hay muchos otros ingenieros de tecnología en a) el equipo de operaciones y b) el departamento de TI en general que querrán unirse al movimiento de IA generativa y poder trabajar en paralelo (paralelismo de software, juego de palabras) con sus colegas.
La IA está cambiando y seguirá haciéndolo, aunque muchos creen que este año de la IA generativa se destaca como un momento histórico, esperemos que los desarrolladores obtengan las herramientas adecuadas y no alucinen.
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