Startup de inteligencia synthetic Reflexión AI Inc. está buscando cambiar la forma en que se diseñan y construyen los agentes de IA, con el fin de lograr la llamada “superinteligencia” mucho más rápido.
La empresa tiene desarrollado un agente autónomo conocido como Asimovque ha sido capacitado para comprender cómo se crea el software program al ingerir no solo el código, sino también la totalidad de los datos de una empresa para tratar de reconstruir por qué una aplicación o sistema hace lo que hace.
En un Entrevista con Wired.comLa cofundadora y directora ejecutiva de Reflection AI, Misha Laskin, dijo que Asimov lee todo, desde correos electrónicos hasta mensajes flojos, notas del proyecto y documentación, además del código, para aprender todo sobre cómo y por qué se creó la aplicación. Explicó que cree que esta es la forma más easy y pure para que los agentes de IA se conviertan en maestros en la codificación.
Es un marcado contraste con cómo funcionan los agentes de IA en la mayoría de las otras compañías de IA, donde tienden a estar más centrados en la generación de código que en comprender el software program que ayudan a construir. Según Laskin, el objetivo es hacer que los agentes de IA sean más útiles en un entorno de equipo. “Estamos en este tipo de fase semiautónoma, donde los agentes recién comienzan a trabajar”, dijo.
Asimov es en realidad una colección de múltiples agentes de IA más pequeños que se implementan dentro de los entornos en la nube del cliente para que los datos permanezcan dentro de su management. Los agentes de Asimov cooperan entre sí para tratar de comprender el código subyacente de cualquier pieza de software program al que se les haya asignado, para que puedan responder cualquier pregunta que los usuarios humanos puedan tener al respecto. Hay varios agentes más pequeños diseñados para recuperar los datos necesarios, y funcionan con un agente de “razonamiento” más grande que recopila todos sus hallazgos e intenta generar respuestas coherentes a las preguntas del usuario.
El aprendizaje de refuerzo se encuentra con una investigación profunda
El otro cofundador de Reflexion AI, director de tecnología Ioannis Antonoglou, se desempeñó anteriormente como ingeniero fundador en la Unidad de Investigación de IA de Google LLC Deepmind, donde trabajó con Laskin en un proyecto que buscaba enseñar a los modelos de IA a razonar y jugar juegos. Formó parte del equipo que desarrolló Alphago, un sistema de IA que aprendió a jugar el antiguo juego de mesa y derrotar a algunos de los mejores jugadores del mundo.
Para enseñar a Alphago, Antonoglou desarrolló una técnica de capacitación innovadora conocida como aprendizaje de refuerzo, donde a los modelos de IA se les enseña su comportamiento deseado utilizando comentarios positivos para recompensar las respuestas correctas y la retroalimentación negativa cuando cometen un error. Desde entonces, la técnica se ha implementado en una gran capacitación en modelos de lenguaje, ayudando a los modelos a generar respuestas más coherentes a las indicaciones del usuario.
Reflection AI ha aplicado el aprendizaje de refuerzo a Asimov, pero en lugar de enseñarle cómo jugar Go, se centra en mejorar su competencia en la codificación. Y al alimentarlo no solo con código, sino también correos electrónicos, mensajes y otros documentos de quienes construyeron el software program, la compañía proporciona a Asimov mucho más contexto al respecto. Al combinar estos métodos, Reflection AI cree que el agente eventualmente podrá crear el mismo software program de forma independiente.
Antonoglou dijo que el enfoque no es muy diferente del agente de investigación profunda de Google, que recorre cientos o incluso miles de fuentes de toda la internet para crear informes completos sobre casi cualquier tema.
“Hemos construido algo como una investigación profunda, pero es para sus sistemas de ingeniería”, dijo. “Hemos visto que en los grandes equipos de ingeniería, gran parte del conocimiento se almacena fuera de la base de código”.
Prometedor pero no probado
Los resultados hasta ahora han sido alentadores, al menos si se cree en la empresa en sí. Una encuesta concebida internamente encontró que los desarrolladores de grandes proyectos de software program de código abierto mostraron una preferencia por las respuestas de Asimov y las salidas de código al 82% de sus indicaciones. Por el contrario, solo les gustaron las respuestas del modelo de soneto 4 de PBC 43% del tiempo.
Por supuesto, esa investigación está lejos de ser completa, ya que no hay comparación con ninguno de los modelos de OpenAI, o aquellos de modelos específicos de codificación como el Copilot de Github o el Devin de Cognition Ai Inc., por ejemplo.
Daniel Jackson, profesor de informática en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, le dijo a Wired que Asimov es una thought prometedora y dijo que le gusta la thought de reunir un conjunto mucho más amplio de datos para informar sus resultados de codificación. Pero dijo que aún no está probado, y también expresó preocupaciones sobre la privacidad, señalando que “leerá todos estos mensajes privados” entre los desarrolladores y sus colegas.
En cualquier caso, Reflection AI cree que está en el camino correcto, y cube que finalmente ve que Asimov evoluciona para convertirse en una especie de “oráculo” de codificación para las empresas, aprovechando su conocimiento integral de todo lo que hacen para construir autónomos nuevos software program y productos en su nombre.
Imagen: Siliconangle/Microsoft Designer
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