La Memoria en la Inteligencia Artificial: ¿cómo se Adquiere y por qué es Crucial?

La memoria juega un papel fundamental en la inteligencia artificial (IA), especialmente en aplicaciones como Chat GPT y en la búsqueda de una inteligencia general artificial (AGI).

En este artículo, profundizaremos en el funcionamiento de la memoria en IA, sus ventajas y desafíos, y las investigaciones recientes que buscan mejorar su capacidad y eficiencia.

La importancia de la memoria en IA

El crucial papel de la memoria en la IA

La memoria es esencial en IA para aplicaciones como Chat GPT, donde la información transmitida se limita a lo que cabe en el contexto de entrada (prompt). Por ejemplo, en GPT-3.5, esto equivale a aproximadamente 4,000 tokens, una cantidad bastante limitada. Aunque en GPT-4 se incrementa a 8,000 tokens e incluso a 32,000 tokens en algunas versiones, sigue siendo insuficiente para muchos casos de uso.

Imaginemos los videojuegos, donde los personajes no jugables (NPC) podrían estar impulsados por IA. Estos personajes necesitan recordar y reflexionar sobre sus experiencias para vivir en un mundo virtual, al igual que los seres humanos. La limitación en la longitud del contexto también afecta a los desarrolladores que utilizan ChatGPT para programar, ya que no pueden proporcionar toda la base de código a la IA, dificultando su comprensión y aumentando el trabajo necesario para colaborar con la herramienta.

Además, si queremos hacer preguntas a la IA sobre un libro recién publicado, no podemos hacerlo de una sola vez, sino que debemos dividirlo en secciones o afinar el modelo, lo que resulta costoso.

Mejorando la memoria en IA

Una solución propuesta se encuentra en un artículo de investigación sobre agentes autónomos. En este enfoque, los agentes forman recuerdos, los almacenan en una base de datos vectorial y recuperan solo los recuerdos más relevantes al enfrentarse a una situación nueva.

Una base de datos vectorial es básicamente una forma de organizar información en la que los datos se representan como vectores con dirección y magnitud. Esto significa que cada pieza de información se convierte en un vector que tiene una dirección y una longitud específicas.

Estos recuerdos se utilizan en un contexto de entrada para ChatGPT. Además, los agentes reflexionan sobre sus recuerdos con el tiempo, al igual que lo hacen los humanos.

Otro enfoque prometedor es un estudio reciente que propone una combinación de redes neuronales recurrentes y transformadores para permitir hasta 2 millones de tokens en el contexto.

Sí, !has leído bien 2 millones de tokens!

Aunque esta investigación aún está en desarrollo, presenta ventajas como un contexto potencialmente ilimitado y un tamaño de modelo base no significativamente mayor. Sin embargo, también tiene desventajas, como la disminución de la calidad y tiempos de inferencia más largos.

Reflexiones finales y el futuro de la memoria en IA

Hoy en día, la memoria en IA es un tema en evolución y podemos abordarlo de diferentes maneras, como maximizar el contexto en el prompt, utilizar técnicas de compresión de memoria descritas en el artículo de agentes autónomos, o esperar avances en enfoques híbridos como el mencionado anteriormente.

Resolver el problema de la memoria en IA es esencial para desbloquear aplicaciones emocionantes, incluida la AGI. A medida que la investigación continúa y se desarrollan nuevas técnicas, veremos mejoras en la capacidad de las IA para recordar y aprender de su contexto, lo que abrirá aún más posibilidades en el fascinante mundo de la inteligencia artificial.

Como dijo Eleanor Roosevelt: «El futuro pertenece a aquellos que creen en la belleza de sus sueños«. Entonces, ¿qué sueños tienes para el futuro de la IA y su capacidad para recordar? ¡Comparte tus pensamientos y sigamos explorando juntos este emocionante campo!

Enlaces de referencia: