John Atkinson es Ingeniero Civil y Máster en Ciencias de la Computación por la Universidad Técnica Federico Santa María (UTFSM). En 2003 obtuvo su Doctorado en Inteligencia Artificial (IA) por la Universidad de Edimburgo, Escocia.
En la Facultad de Ingeniería y Ciencias se desempeña como profesor titular donde imparte clases en pre y postgrado, y realiza actividades de investigación y desarrollo. Además, desde 2017, es director del Magister en Inteligencia Artificial (MIA) que imparte la Facultad. Sus áreas de investigación incluyen procesamiento de lenguaje natural, analítica textual e inteligencia Artificial.
Este es un resumen de lo que nos dijo al ser entrevistada para nuestro proyecto: «Inteligencia Artificial: los pro y los contra de su aplicación en Chile»
«La inteligencia artificial (IA) como corazón de una segunda revolución tecnológica tiene el potencial de generar muchos beneficios a la sociedad. Sin embargo, varias áreas de la IA tales como el procesamiento de lenguaje natural, el aprendizaje automático, y la visión artificial, entre otros, también plantean riesgos y desafíos que requieren regulación. Algunos de dichos riesgos ampliamente difundidos en los medios internacionales incluyen sesgos y discriminación, privacidad y seguridad de los datos, responsabilidad y transparencia, y posibles pérdidas de trabajo».
«Aquí es donde aparece la guinda de la torta y se lo explicaré con una capacidad que poseemos los humanos, que usamos diariamente sin pensar: nuestra visión humana.
La visión humana puede entenderse como una tarea de procesamiento de información por capas que nos permite percibir y comprender el mundo que nos rodea. Así, imagine que Ud. tiene diferentes niveles de procesamiento, tal como capas en una cebolla:
– La primera capa es la captación de la luz. Nuestros ojos actúan como cámaras y capturan la luz reflejada en los objetos que vemos.
– La segunda capa es la retina, que es una parte especial de nuestros ojos. Aquí, la luz se convierte en señales eléctricas que pueden ser enviadas al cerebro a través del nervio óptico.
– La tercera capa es la de procesamiento en el cerebro. La información visual viaja desde la retina a través de diferentes áreas en el cerebro, como la corteza visual. Aquí es donde se realizan tareas más complejas, como reconocer formas, colores y movimiento.
En las capas más profundas, nuestro cerebro combina toda esta información para construir una representación completa y significativa de lo que estamos viendo. Así, cada capa de procesamiento agrega más detalles y complejidad a nuestra percepción visual, haciendo que veamos y comprendamos nuestro entorno de una manera única.
Si Ud. realiza la analogía con nuestro ejemplo de visión humana, podrá darse cuenta de que al agregar más y más capas de procesamiento (y por tanto más parámetros a entrenar) el modelo se volverá más escalable y por tanto, su rendimiento en diferentes tareas podría ser mucho mejor. Efectivamente, los LLMs ahora son más poderosos y escalables, y fue lo que ha hecho tan popular a aplicaciones como ChatGPT y BARD, entre otros»
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