El modelo de lenguaje de Google, Bard, está recibiendo una importante actualización hoy que tiene como objetivo mejorar sus capacidades de lógica y razonamiento.

Jack Krawczyk, líder de producto de Bard, y Amarnag Subramanya, vicepresidente de ingeniería de Bard, anunciaron en una publicación de blog.

Un salto adelante en razonamiento y matemáticas

Estas actualizaciones tienen como objetivo mejorar la capacidad de Bard para abordar tareas matemáticas, responder preguntas de codificación y manejar indicaciones de manipulación de cadenas.

Para lograr esto, los desarrolladores incorporan “ejecución de código implícito”. Este nuevo método le permite a Bard detectar indicaciones computacionales y ejecutar código en segundo plano, lo que le permite responder con mayor precisión a tareas complejas.

“Como resultado, puede responder con mayor precisión a tareas matemáticas, preguntas de codificación y mensajes de manipulación de cadenas”, compartió el equipo de Google en el anuncio.

Pensamiento del sistema 1 y del sistema 2: una mezcla de intuición y lógica

El enfoque utilizado en la actualización se inspira en la bien estudiada dicotomía de la inteligencia humana, tal como se describe en el libro de Daniel Kahneman, “Thinking, Fast and Slow”.

El concepto de pensamiento de “Sistema 1” y “Sistema 2” es fundamental para las capacidades mejoradas de Bard.

System 1 es rápido, intuitivo y sin esfuerzo, similar a un músico de jazz que improvisa en el acto.

El Sistema 2, sin embargo, es lento, deliberado y laborioso, comparable a realizar una división larga o aprender a tocar un instrumento.

Los modelos de lenguaje grande (LLM), como Bard, generalmente han operado bajo el Sistema 1, generando texto rápidamente pero sin pensar en profundidad.

La computación tradicional se alinea más con el Sistema 2, siendo formulado e inflexible pero capaz de producir resultados impresionantes cuando se ejecuta correctamente.

“Se puede pensar que los LLM funcionan únicamente bajo el Sistema 1, produciendo texto rápidamente pero sin una reflexión profunda”, según la publicación del blog. Sin embargo, “con esta última actualización, hemos combinado las capacidades de LLM (Sistema 1) y el código tradicional (Sistema 2) para ayudar a mejorar la precisión en las respuestas de Bard”.

Un paso más cerca de las capacidades mejoradas de IA

Las nuevas actualizaciones representan un importante paso adelante en el campo del modelo de lenguaje de IA, mejorando las capacidades de Bard para brindar respuestas más precisas.

Sin embargo, el equipo reconoce que todavía hay margen de mejora:

“Incluso con estas mejoras, Bard no siempre lo hará bien… esta capacidad mejorada para responder con capacidades estructuradas y basadas en la lógica es un paso importante para hacer que Bard sea aún más útil”.

Si bien las mejoras son notables, presentan limitaciones y desafíos potenciales.

Es plausible que Bard no siempre genere el código correcto o incluya el código ejecutado en su respuesta.

También podría haber escenarios en los que Bard podría no generar ningún código. Además, la eficacia de la “ejecución de código implícito” podría depender de la complejidad de la tarea.

En resumen

A medida que Bard integra capacidades de razonamiento más avanzadas, los usuarios pueden esperar una asistencia de IA más precisa, útil e intuitiva.

Sin embargo, toda tecnología de IA tiene limitaciones e inconvenientes.

Al igual que con cualquier herramienta, considere abordarla con una perspectiva equilibrada, comprendiendo las capacidades y los desafíos.

Imagen destacada: Amir Sajjad/Shutterstock