En el incesante ciclo del hype de la inteligencia artificial, a menudo nos dicen que vamos a toda velocidad hacia la verdadera Inteligencia Artificial General (IAG). Pero ¿y si los motores que nos impulsan no son tan potentes como parecen? En un giro fascinante, investigadores de Apple han publicado dos artículos que sirven como un crucial baño de realidad sobre el estado actual de la IA.
Un profundo cambio de percepción se extiende por la industria tecnológica, marcando el fin de una ferviente era especulativa centrada en la llegada inminente de la Inteligencia Artificial General (IAG). La carrera vertiginosa que definió el panorama de la IA a principios de 2025 ha dado paso a una perspectiva más mesurada, escéptica y, en última instancia, pragmática.
OpenAI presentó oficialmente GPT-5 este jueves, introduciendo lo que el CEO Sam Altman describió como tener "expertos de nivel doctoral en el bolsillo". El nuevo modelo, que ahora será el predeterminado para todos los usuarios de ChatGPT, incluidos los de los planes gratuitos, representa el esfuerzo más ambicioso de la compañía hasta la fecha por unificar capacidades avanzadas de IA en un único sistema adaptativo.
¿Alguna vez has visto un robot, una figura animada o incluso un personaje de videojuego tan realista que te ha resultado casi... inquietante? ¿Te costó distinguir si era humano o no, y esta incertidumbre te generó una sensación extraña e inquietante? Si es así, es probable que hayas experimentado el fenómeno conocido como el "valle inquietante". Pero, ¿qué es exactamente y por qué desencadena una reacción tan fuerte en nosotros?
El avance de la inteligencia artificial está permitiendo cada vez más que los modelos LLM resuelvan problemas matemáticos complejos. Pero, ¿qué tan bien pueden manejar los desafíos lógicos de una tarea de competición de primaria? En una prueba anterior, examiné el rendimiento de varios modelos y ahora, con el lanzamiento del nuevo modelo O3 de OpenAI, he realizado una comparación actualizada.
OpenAI ha presentado recientemente el modelo o3-mini, un nuevo avance en sistemas de inteligencia artificial optimizados para el razonamiento. Este modelo es especialmente útil para quienes buscan apoyo basado en IA para la resolución de problemas técnicos o científicos.
El avance del aprendizaje automático y los modelos de lenguaje grandes (LLM) ha generado desafíos computacionales que requieren mucho más que simples actualizaciones de hardware. La explosión de la inteligencia artificial en los últimos años ha creado demandas de computación especializadas para las cuales NVIDIA ofrece actualmente soluciones casi exclusivas.
El desarrollo de los modelos de IA ha progresado a un ritmo asombroso en los últimos años, pero ¿cómo se desempeñan estos sistemas cuando se les encarga resolver un problema de una competencia matemática de 5º grado? En esta prueba, no solo examino las habilidades de resolución de problemas de los modelos, sino que también ofrezco una visión de cuán eficazmente pueden manejar problemas de optimización.
Hasta hace poco, el panorama de la IA de alta gama estaba dominado por modelos de código cerrado como GPT-4 y Claude Sonnet. Acceder a estos a menudo implica costes y limitaciones significativas. Sin embargo, la llegada de DeepSeek-V3 marca un cambio potencial: este modelo de lenguaje de código abierto no solo ofrece un rendimiento competitivo con los principales modelos propietarios, sino que también proporciona la opción de ejecutarlo en la propia infraestructura.
Mixture of Experts (MoE) es una arquitectura de aprendizaje automático que sigue el principio de "divide y vencerás". La idea básica es dividir un modelo grande en varios submodelos especializados más pequeños – llamados "expertos" – cada uno especializado en una tarea específica o subconjunto de los datos.
Al usar Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) como GPT-4o o Claude Sonnet, surge una pregunta común, especialmente para la gran cantidad de usuarios en todo el mundo que interactúan con estas herramientas en idiomas distintos al inglés: ¿qué idioma se debe usar para lograr los resultados más efectivos? Si bien las capacidades multilingües de estos modelos permiten una comunicación efectiva en numerosos idiomas, su rendimiento a menudo parece disminuir en comparación con las interacciones realizadas puramente en inglés. Esta exploración profundiza en por qué podría ser este el caso y cuándo cambiar al inglés podría ser beneficioso.
El cerebro humano, un complejo sistema biológico perfeccionado a lo largo de millones de años de evolución, contrasta con los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM), los últimos logros en inteligencia artificial. Aunque los LLM demuestran capacidades impresionantes en el procesamiento del lenguaje, ¿podrán alguna vez superar la complejidad y las habilidades del cerebro humano?
Uno de los campos de la inteligencia artificial con mayor desarrollo dinámico es la creación de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM), que están entre las tecnologías más populares actualmente. Cada vez más proveedores lanzan sus propios modelos, tanto de código cerrado como de código abierto. Estos modelos responden a diversos temas con distintos niveles de calidad y precisión. Debido al rápido avance de la innovación, determinar cuál modelo ofrece el mejor rendimiento cambia casi cada semana. Pero, ¿cómo podemos averiguar si un modelo concreto realmente funciona mejor que los demás? ¿Qué métodos y pruebas se usan para comparar estas herramientas?
Imagina que todo lo que ves, oyes y sientes – tu sillón favorito, el cortacésped del vecino, incluso tus recuerdos más preciados – forman parte de una simulación compleja. ¿Y si resultara que no vivimos en un universo físico, sino dentro de una realidad virtual creada por una inteligencia artificial (IA) sofisticada?
El Premio Nobel de Física 2024 ha sido concedido a John Hopfield y Geoffrey Hinton por su labor pionera en el campo de la inteligencia artificial. Este reconocimiento honra sus descubrimientos fundamentales sobre redes neuronales artificiales, que han posibilitado el desarrollo del aprendizaje automático moderno. Su investigación, llevada a cabo en la década de 1980, sentó las bases para las tecnologías de IA actuales, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Este trabajo revolucionario ha contribuido de manera significativa al avance del mundo científico y tecnológico.
Google DeepMind anunció recientemente AlphaChip, un sistema de inteligencia artificial de código abierto destinado a revolucionar el diseño de chips de computadora. AlphaChip puede generar diseños de chips optimizados, un paso crucial conocido como planificación de planta, en cuestión de horas, en comparación con los meses que puede llevar utilizando métodos tradicionales dirigidos por humanos. Este avance se detalló notablemente en una publicación de 2021 en la revista Nature.
El último modelo de inteligencia artificial de OpenAI, o1 (con nombre en clave interno "Strawberry"), ya está disponible. El modelo o1 está diseñado específicamente para mejorar las capacidades de razonamiento de la inteligencia artificial. Múltiples fuentes informan que esta nueva familia de modelos tiene como objetivo resolver problemas complejos en ciencia, programación y matemáticas dedicando más tiempo a "pensar" antes de dar una respuesta.
La startup francesa de IA de rápido crecimiento, Mistral AI, se ha aventurado en el ámbito de la inteligencia artificial multimodal con el lanzamiento de Pixtral 12B. La IA multimodal se refiere a sistemas capaces de procesar y comprender información de múltiples tipos de datos simultáneamente, como texto e imágenes. Este nuevo modelo de 12 mil millones de parámetros posiciona a Mistral, conocida por su enfoque en soluciones de código abierto y por desafiar a los gigantes tecnológicos estadounidenses, para competir con ofertas similares de grandes empresas como OpenAI y Anthropic.
La evolución de las tecnologías de IA mejora continuamente la experiencia del usuario con nuevas funciones, pero pocas innovaciones tienen un impacto tan profundo como la función de memoria de ChatGPT. Si bien promete interacciones más profundas, personalizadas y eficientes, allanando el camino para un nuevo tipo de relación humano-máquina, es crucial comprender sus capacidades y limitaciones significativas.
En los ámbitos de la inteligencia artificial y la robótica, una de las áreas más emocionantes y cada vez más investigadas es la Inteligencia de Enjambre (IE). Este enfoque se inspira en los patrones de comportamiento colectivo observados en la naturaleza, como los mostrados por hormigas, abejas, bancos de peces o bandadas de aves. El objetivo es aprender de estos sistemas naturales para desarrollar sistemas artificiales capaces de realizar tareas complejas de manera descentralizada y autoorganizada, lo que a menudo lleva a un comportamiento *emergente* sorprendentemente sofisticado a partir de reglas individuales simples.