Segur que alguna vegada t’has preguntat com és possible que Netflix s’avance i et propose veure sèries que després t’acaben encantant. O com fa Instagram perquè el feed mostre tot el que t’agrada, que comparant-ho amb els teus amics cadascun és distint.
Això és gràcies a la intel·ligència artificial, el machine learning, LLM… paraules de moda, que estan en boca de tots, però què són exactament?
Eilder Jorge, Director del Departament de Dades
- Artificial Intelligence (AI): És la capacitat de les màquines per a emular la intel·ligència humana, permetent-los fer tasques com raonar, resoldre problemes, aprendre, percebre l’entorn i prendre decisions. Comprén tècniques com l’aprenentatge automàtic, la robòtica, els sistemes experts i el processament del llenguatge natural. Un exemple d’això és l’ús de l’AI per a l’optimització de la intralogística de plantes industrials amb AMRs (Autonomous Mobile Robots) del nostre projecte RobotVec.
- Machine Learning (ML): És una àrea de la IA que s’enfoca en l’ús d’algorismes i models estadístics perquè els sistemes aprenguen de les dades sense ser programats de manera explícita. Es classifica en tres tipus: aprenentatge supervisat (amb dades etiquetades), no supervisat (on s’identifiquen patrons en dades no etiquetatges) i aprenentatge per reforç (basat en retroalimentació). En WonderBits, per exemple, usem ML per a l’estimació de reparacions en vehicles per a una plataforma de peritatge digital que desenvolupem.
- Deep Learning (DL): És una subdisciplina de l’aprenentatge automàtic que simula el funcionament de les xarxes neuronals del cervell. Els models de DL detecten patrons automàticament en les dades i són especialment eficaces en tasques com el reconeixement d’imatges o de veu, encara que requereixen grans quantitats de dades i recursos computacionals.
- Generative Artificial Intelligence (Gen AI): Es refereix a una mena de tecnologia de IA que crega nou contingut, com a text, imatges, àudio, vídeo o fins i tot codi, a partir de les dades amb els quals ha sigut entrenada. En lloc de solo reconéixer patrons o analitzar dades, la IA generativa pot produir resultats originals. Un exemple d’això és el famós ChatGPT.
- Natural Language Processing (NLP): És un camp de la IA que permet a les màquines entendre, interpretar i generar el llenguatge humà de manera coherent i contextual. Qualsevol aplicació relacionada amb l’anàlisi de text i llenguatge en l’àmbit de l’aprenentatge profund pertany a l’àrea del NLP. Un exemple d’això seria l’anàlisi de les ressenyes dels clients d’una empresa, per a entendre el grau de satisfacció amb el servei.
- Large Language Model (LLM): Un LLM es basa en la generació del llenguatge humà, i és l’evolució del concepte de model de llenguatge en intel·ligència artificial, que amplia de manera dràstica les dades utilitzades per a l’entrenament i la inferència. Això, al seu torn, proporciona un augment massiu en les capacitats del model de IA. Encara que no existeix una xifra universalment acceptada sobre la grandària del conjunt de dades necessari per a l’entrenament, un LLM generalment té almenys mil milions (o més) paràmetres. Els paràmetres són un terme d’aprenentatge automàtic que es refereix a les variables presents en el model sobre les quals va ser entrenat i que s’utilitzen per a inferir contingut nou. La creació d’assistents virtuals intel·ligents per a donar assistència tècnica en el manteniment de maquinària via consultes de veu seria un exemple d’aplicació de LLM.
- Multi Modal Large Language Model (MMLLM): Un LLM multimodal pot manejar i integrar diferents tipus d’entrades (per exemple, processar text juntament amb imatges) i generar eixides en aquests diferents modes. Per exemple, podria generar descripcions d’imatges, proporcionar respostes textuals basades en entrades visuals o interpretar diagrames juntament amb explicacions escrites. En la pràctica, aquests models poden fer tasques com la generació de subtítols per a imatges, respondre preguntes visuals o treballar amb contingut multimèdia.
T’agradaria implementar la intel·ligència artificial en la teua empresa amb l’objectiu d’optimitzar processos i prendre decisions de negoci basades en les dades? Escriu-nos a hello@wonderbits.net!