Los hermanos tecnológicos siempre están persiguiendo la próxima gran cosa, tanto que algunos desarrolladores ya están tratando de insinuar que chatbots como ChatGPT son sombrero viejo. La verdadera gran innovación de la IA, ellos dicenson «agentes» de IA impulsados por modelos de lenguaje capaces de llevar a cabo múltiples tareas seguidas.
En comparación con el modelo de «respuesta rápida» de los chatbots actuales, estos agentes como Auto-GPT son potencialmente capaces de escribir montones de códigos, crear sitios web o, en un caso sorprendente, hacer una llamada a una pizzería física y hacer un pedido. .
Estos agentes son esencialmente sistemas autónomos que utilizan modelos modernos de IA generativa para automatizar tareas. La mayoría de los agentes utilizan ChatGPT de OpenAI y GPT-4 como base, pero varios otros agentes caseros también toman modelos generativos de voz e imagen de IA para crear algunos resultados sorprendentes, aunque a veces espeluznantes. Estos sistemas retroalimentan los resultados de la IA, creando un programa que puede ejecutarse de forma semiautónoma con un objetivo general.
Digamos que quería que el agente de IA creara un plan para actualizar mi PC con un presupuesto limitado. En varios modelos de Agent, puedo configurarlo en tareas como «buscar y clasificar las diferentes tarjetas gráficas más actuales en función del precio por menos de $ 500» y luego hacer lo mismo con una CPU, RAM y más. Luego puedo enumerar una tarea como «Use esas listas y determine la mejor PC que se puede construir por menos de $ 1,000». Dependiendo del modelo, podría darme una buena idea de dónde encontrar mi próxima actualización. También podría bloquearse y decirme que no sabe cómo completar la tarea.
En comparación con su antiguo chatbot de IA habitual como ChatGPT, estos agentes de IA pueden conectarse a Internet y buscar información que no está presente en sus propios datos de entrenamiento. El otro gran punto de venta es que estos agentes tienen más memoria que una sesión regular de ChatGPT. La cuestión es que, si bien estos agentes funcionan sorprendentemente bien en muy tareas básicas y especializadas, realmente no puedes dejarlos solos por mucho tiempo. Los modelos de lenguaje grande ya son propensos a escupir información falsa, y ejecutar varias instancias de un modelo de lenguaje grande puede aumentar drásticamente la probabilidad de falla. AI es totalmente capaz de codificar, pero incluso un error puede hacer que todo falle. Claro, podría automatizar las comprobaciones de código de rutina, pero ¿y si también fallan?
Entonces, ¿los agentes son en realidad la evolución de la IA o solo una cadena de búsquedas en Google? Bueno, la respuesta se encuentra en algún punto intermedio. A pesar del apodo, la IA simplemente no es inteligente según ningún estándar real. Estos agentes necesitan mucha orientación y, en el camino, hay muchas oportunidades para que el sistema produzca información incorrecta, arruinando todo el proceso. Antes de que se vuelvan verdaderamente autónomos, estos agentes son poco más que juguetes inteligentes.
Eso no significa que no sean interesantes o que no tengan la capacidad de cambiar radicalmente la forma en que pensamos actualmente sobre la IA. Hemos revisado algunos de los modelos de agentes de IA más interesantes que existen actualmente, además de algunos de los agentes más espectaculares creados para tareas específicas que puede consultar haciendo clic.
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