Durante el sueño, el cerebro humano se dedica a organizar recuerdos, consolidando los más importantes mientras descarta los irrelevantes. Esta intrigante función podría encontrar su paralelo en el desarrollo actual de la inteligencia artificial (IA).
Bilt, una empresa que ofrece descuentos en compras locales y restaurantes, ha desplegado millones de agentes con la intención de emular este proceso cognitivo. Utilizando tecnología desarrollada por una startup llamada Letta, estos agentes tienen la capacidad de aprender de interacciones pasadas y de compartir conocimientos entre sí. Este proceso se denomina “sleeptime compute”, donde los agentes deciden qué información almacenar en una especie de “bóveda de memoria” y qué datos son aptos para un acceso más rápido.
Andrew Fitz, ingeniero de IA en Bilt, comenta que es posible realizar una única actualización en un bloque de memoria, lo que puede alterar el comportamiento de miles de agentes. Esto es fundamental en situaciones donde se desea un control meticuloso sobre el contexto de los agentes, es decir, la información que se utiliza en el momento de dar respuesta.
Los modelos de lenguaje más grandes suelen depender de un espacio limitado conocido como “ventana de contexto”. Para que un chatbot recuerde una conversación anterior, es necesario incluirla nuevamente en el diálogo. En comparación, la mente humana almacena y recupera información de manera más eficiente, permitiendo un aprendizaje continuo y un desarrollo de conocimientos más robusto.
Charles Packer, CEO de Letta, observa que mientras el cerebro humano absorbe constantemente nueva información, los modelos de lenguaje tienden a ser “envenenados” con el tiempo, lo que deteriora su capacidad de procesamiento y lleva a confusiones. Junto a su cofundadora Sarah Wooders, Packer previamente desarrolló el proyecto abierto MemGPT, que buscaba optimizar la decisión sobre qué información guardar como memoria a corto o largo plazo. Con Letta, han ampliado su enfoque para permitir que los agentes aprendan en segundo plano.
La colaboración entre Bilt y Letta se inscribe dentro de un esfuerzo más amplio por dotar a la IA de la capacidad de almacenar y recordar información útil, mejorando así la inteligencia y fiabilidad de los chatbots. Expertos en la materia coinciden en que la memoria es un aspecto crucial que aún no se ha desarrollado lo suficiente en los sistemas actuales, lo que limita su efectividad.
Harrison Chase, cofundador de LangChain, también ha abordado la importancia de la memoria en el desarrollo de agentes de IA, considerándola una parte esencial del diseño del contexto. Esta plataforma ofrece diversas opciones de almacenamiento de memoria, desde hechos duraderos sobre usuarios hasta recuerdos de interacciones recientes.
Así, las herramientas de inteligencia artificial dirigidas al consumidor están experimentando un proceso gradual de mejora en su capacidad para recordar. Recientemente, OpenAI anunció que ChatGPT comenzará a almacenar información relevante para proporcionar una experiencia más personalizada, aunque no se han explicado los detalles de este avance.
Además, Letta y LangChain están trabajando para hacer más accesible y transparente el proceso de recuerdo para los ingenieros que desarrollan sistemas de IA. Packer, por su parte, sugiere que también podría ser importante que las herramientas de IA aprendan qué información olvidar. La capacidad de borrar recuerdos a solicitud de un usuario podría ser un paso adelante en la interacción entre humanos y máquinas.
La idea de memorias artificiales y el potencial de las máquinas para “soñar” evoca reflexiones sobre obras de ciencia ficción como la icónica “¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?”, que inspiró la visualmente impactante película “Blade Runner”. Aunque los modelos actuales de lenguaje no alcanzan la complejidad de los replicantes de la ficción, emerge una reflexión sobre la fragilidad de sus “recuerdos”.
El desarrollo de estos sistemas en el campo de la inteligencia artificial marca una era apasionante, donde la capacidad de recordar, aprender y olvidar podría redefinir nuestro entendimiento de la máquina como un actor en la vida cotidiana. Con el avance continuo en tecnologías de memoria y aprendizaje, el futuro de la inteligencia artificial parece lleno de posibilidades intrigantes.
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