La Real Academia de Ciencias de Suecia ha concedido el Premio Nobel de Física 2024 a los investigadores John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton por descubrir las bases fundacionales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales. Esta tecnología, inspirada en la estructura del cerebro, es la que está detrás de lo que hoy llamamos “inteligencia artificial”. 

Los grandes modelos de lenguaje –sistemas de Inteligencia Artificial (IA) basados en aprendizaje profundo, como la IA generativa que es ChatGPT– no son tan fiables como los usuarios esperan. Es una de las conclusiones de una investigación internacional publicada en Nature en la que participan investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia. Según los autores, en comparación con los primeros modelos y atendiendo a ciertos aspectos, la fiabilidad ha empeorado en los modelos más recientes, como por ejemplo GPT-4 respecto a GPT-3. 

El uso de conjuntos de datos generados por inteligencia artificial (IA) para entrenar futuras generaciones de modelos de aprendizaje automático puede contaminar sus resultados, un concepto conocido como ‘colapso del modelo’, según un artículo publicado en Nature. La investigación muestra que, en unas pocas generaciones, el contenido original se sustituye por tonterías sin relación, lo que demuestra la importancia de utilizar datos fiables para entrenar los modelos de IA. 

El presidente del Gobierno, Pedro Sánchez, anunció anoche en la cena de bienvenida del GSMA Mobile World Congress (MWC) Barcelona 2024, la construcción de un modelo fundacional de lenguaje de inteligencia artificial, entrenado en español y lenguas cooficiales, en código abierto y transparente, y con la intención de incorporar a los países iberoamericanos. Para su desarrollo, el Gobierno va a trabajar con el Barcelona Supercomputing Center y la Red Española de Supercomputación, junto con la Academia Española de la Lengua y la Asociación de Academias de la Lengua Española.