# Adimen artifizialaren booma

Adimen Artifizialaren (AA) booma 2010eko hamarkadaren amaieran hasi zen, garapen teknologiko azkarraren eta erabilera berritzaileen hazkundearekin. Aurrerapen nabarmenak izan ziren AAren arloan, hala nola OpenAI enpresak garatutako Hizkuntza Eredu Handiak (LLM) eta adimen artifizial generatiboak.

## Historia

Adimen artifizialaren historia XX. mendeko lehen hamarkadetan hasi zen. Garai hartan, zientzialariek eta matematikariek makinak, ordenagailuak eta giza prozesu kognitiboren bat (arrazoitzea, problema ebaztea…) egon zitzaketela pentsatzen hasi ziren. Horri dagokionez, makinek ‘pentsatzeko’ dituzten aukerei buruzko funtsezko gaiak planteatu ziren. Arlo horretan Alan Turing matematikari britaniarra aitzindaria izan zen, eta 1950ean Turingen testa egin zuen makinak gizakien antzera pentsa zezaketen ikertzea proposatuz.
1950eko eta 1960ko hamarkadetan, AAren lehen garapenak problema logikoak eta matematikoak ebaztera bideratu ziren. Hainbat zientzialari xake-jokoan edo teoremen frogetan aplikatutako sistema sinple batzuk sortu zituzten. Baina, AAren aurrerapen orokorra motela eta neketsua izan zen garai hartako muga teknologikoengatik, hala nola, prozesatzeko gaitasun mugatuak eta datu kopuru oso handiak.
1970eko hamarkadan, AAren interesaren lehen pausuak eman ziren. Sistema aditu batzuk garatu ziren, adibidez, medikuntzan diagnostikoak egiteko gai ziren programak. Baina hauek garatzeko kostu handiak eta mantentze-lanen zailtasunak zirela eta, urte batzuez alde batera uztea erabaki zen.
XX. mendearen amaieran eta XXI. mendearen hasieran AAren berpizkundea hasi zen bi arrazoi nagusiengatik: batetik, prozesatzeko ahalmen handiagoa zuten ordenagailuak garatu ziren, eta bestetik, internetek datu-base digitalen bolumen handiak (Big Data) eskaini zituen. Hobekuntza horiek bilakaera funtzionala ekarri zuten, eta ikaskuntza automatikoaren (Machine Learning) delakoaren oinarriak ezarri zituzten. Azken metodo honen bitartez, makinak datuetatik ikasten dute zeregin bakoitzerako programatu gabe.
Azkenik, 2010eko hamarkadan, IA guztiz garatzen hasi zen eta ikaskuntza sakona delakoaren teknologia agertu zen. Horrek, neurona-sare artifizial sakon eta konplexuak prestatzea ahalbidetu zuen, datu-bolumen handietatik abiatuta egitura oso konplexuak identifikatzeko gai direnak. Honen adibide esanguratsuak ahotsa ezagutzeko sistemak, ordenagailu bidezko ikusmen artifiziala eta lengoaiaren prozesamenduak dira.

## Aurrerapenak
### Medikuntza

Adimen Artifizialak iraultza ekarri du medikuntzan, bereziki diagnostikoan eta tratamenduen plangintzan bezalako arloetan. Erradiologiaren arloan, AAren algoritmoek irudi medikoak (esaterako, erradiografiak eta erresonantzia magnetikoak) azter ditzakete. Hauek giza begiarentzat oharkabean igaro daitezkeen patroiak detektatzeko gai dira, hala nola, minbizia edo beste gaixotasun batzuk goiz diagnostikatzeko. Era berean, AA teknologiei esker datu-base handiak aztertzen dira sendagai berriak azkarrago aurkitzeko eta garatzeko. Adibidez, IBM Watson bezalako sistemak medikuei laguntzen die tratamendu pertsonalizatuak diseinatzen pazienteen profil genetikoetan oinarrituta.

### Irudiak eta bideoak

Ikasketa sakonaren bidez, AA teknologiak irudiak eta bideoak ulertzeko eta prozesatzeko gai dira. Adibidez, aurpegiak eta objektuak identifikatzeko erabiltzen dira, bai eta emozioak edo jarduera susmagarriak detektatzeko ere, segurtasunean eta zaintzan oso baliagarri izanik.
Halaber, argazkiak eta bideoak automatikoki editatzeko erabiltzen dira kalitatea hobetzeko asmoz. Esate baterako, YouTube bezalako plataformek eta TikTok sare sozialek AA erabiltzen dute bideoak aztertzeko eta gomendioak pertsonalizatzeko. Gainera, AA generatiboko teknologiek bideo sintetikoak sortzeko aukera ematen dute eduki digitalen egiazkotasunen aukera eta erronka berriak irekiz.

### Lengoaia naturalen prozesamendua

Lengoaia naturalaren prozesamenduan (NLP) izandako aurrerapenek makinek giza hizkuntza ulertzea eta sortzea ahalbidetu dute. Hauen adibide esanguratsuenak laguntzaile birtualak dira: Siri, Alexa eta Google Assistant. Hauek galderak erantzuteko, gomendioak emateko, mezu bat bidaltzeko edo hitzordu bat programatzeko gai dira.
Izan ere, azken urtetan Google Translate bezalako tresnak gero eta itzulpen zehatzagoa eta naturalagoa eskaintzen dute, eta horrek hizkuntza ezberdinak erabiltzen dituzten pertsonei komunikazioa errazten diete.
NLPak bezeroen arretarako txatbot tresnak erabiltzen dituzte galderak erantzuteko eta salmentak automatikoki egiteko. Honi esker, eraginkortasuna handitu daiteke hainbat esparrutan, hala nola, merkataritzan edo finantza-zerbitzuetan.

### Automatizazioa eta robotika

AAk zeregin errepikakorrak automatizatu ditu industrian, hala nola, fabrikazioan eta logistikan. Fabriketan, badaude robot batzuk produktuak mihiztatzeko, akatsak detektatzeko eta kontrol- eta kalitate-prozesuak egiteko gaitasunak dituztenak. Honen onura batzuk ekoizpena handitzea eta akatsak murriztea dira.
Bestalde, Amazon bezalako logistika-enpresek robot autonomoak dituzte paketeak biltegian antolatzeko, mugitzeko eta sailkatzeko. Honen eragina entregak azkartzea eta zehaztasuna handitzea dakar.
Era berean, ibilgailu industriaren esparruan, ibilgailu autonomoen garapena da esanguratsuenetariko bat. Adibidez, Tesla, Waymo edo Uber bezalako enpresek ingurunea interpreta dezakete, ibilgailua nola jokatu behar duen erabakitzeko eta gizakiaren esku-hartzerik gabe segurtasunez mugitzeko.

### Finantzak

Finantza-eremuan, AA aplikazioak eragin handia izan du inbertsioen, balioen eta arriskuen analisiaren kudeaketan. Teknologia honi esker, prozesuen optimizazioa eta automatizazioa nabarmen handitu dira. AAren algoritmoen bidez, finantza-datuen bolumen handiak oso azkar eta denbora errealean aztertzeko gai dira. Honen ondorioz, ereduak identifikatu eta inbertsio-zorroen kudeaketarako iragarpenak modu zehatz eta autonomoan egiteko gaitasuna eskaintzen dute.
Horrez gain, fintech bezalako aplikazioek AA baliatzen dute kreditu-sistemetan eta banku digitaleko sistemetan iruzurrak detektatzeko eta bezeroen kreditu-arriskua ebaluatzeko. Gainera, arrisku hori erabiltzaileen finantza-historiaren eta erosketa-portaeren arabera aztertzen da modu eraginkorrago batean.
Bestalde, finantza-laguntzaile birtualak tresna erabilgarriak dira bezeroen eguneroko finantza-kudeaketa errazteko. Horien bidez, erabiltzaileek aurrekontuak planifikatu, aurrezkiak kudeatu eta inbertsioak egiteko gomendioak jaso ditzakete, modu pertsonalizatuan eta denbora errealean.

### Kirolak

Kirolaren arloan, AAk kirolarien errendimendua hobetzen du eta zaleen esperientzia optimizatzen du. Teknologia honi esker, sentsore eta kamerak erabiltzen dira kirolarien datu biometrikoak eta mugimenduak denbora errealean aztertzeko. Gainera, entrenatzaileei modu pertsonalizatuan entrenatzeko eta lesioak ekiditen laguntzeko aukera ematen die.
Bestalde, partiduen transmisioan, ikuspegi konputazionaleko algoritmoak gai dira partidetako jokaldi esanguratsuenak identifikatzeko, epaileei erroreak detektatzen laguntzeko eta ikusleei estatistika aurreratuak ematen dizkieten laburpen automatikoak sortzeko. Esate baterako, NBA eta Premier League bezalako ligetan erabiltzen diren AAren plataformek jokoaren datuak aztertzen dituzte taldeei lehiaketan abantaila lortzen laguntzeko eta zaleei euren jokalari eta talde gogokoenei buruzko informazio zehatzagoa aurkitzen laguntzeko.

## Eragina

Adimen Artifizialaren gorakadak eragin handia izan dezake hainbat arlotan, hala nola, kulturan, filosofian, erlijioan, ekonomian eta gizartean. Herritarren artean, gai garrantzitsua bihurtu dira AAren lerrokatzea, qualiak eta adimen artifizial orokorraren garapena.

### Kultura

AAren garapenarekin batera, hainbat ikuspegi eta jarrera sortu dira. Badira teknologia hau ahal den azkarren garatu nahi duten taldeak, baina baita AAren segurtasunaz kezkatuta daudenak ere, eta garapen hori moteldu beharra defendatzen dutenak.

### Erraldoi teknologikoen nagusitasuna

AAren merkataritza-eszena teknologia estatubatuar erraldoiek, hala nola, Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms eta Microsoft, menderatzen dute. Enpresa hauek hodei-konputazioaren azpiegitura nagusiak kontrolatzen dituzte, eta horrek merkatuan beren posizioa gehiago sendotzea ahalbidetzen die, baita mehatxatuta ere. Adibidez, Alphabeteko Googlek ChatGPTren arrakasta ikusita, haren ordezkoa izan zitekeela ohartu zen, eta AAn ikerketa azkartzeko DeepMind eta Google Brain barne unitateak fusionatu zituen.

### Jabetza intelektuala

Teknologia-enpresek, hala nola, Meta, OpenAI eta Nvidia, auzi juridiko ugari jasan dituzte AAko ereduak entrenatzeko materiala erabiltzeagatik. Artistek, idazleek eta software-garatzaileek salaketak aurkeztu dituzte, adierazi beren lanak baimenik gabe erabili direla. Esaterako, GPT-1 bezalako lehen ereduak BookCorpus datu-multzoarekin trebatu ziren, eta gaur egun liburuak kalitate handiko hizkuntza-ereduak sortzeko datu-iturririk onenetakotzat jotzen dira. Hala ere, ChatGPTren erabilera polemikak sortu ditu, edukien iturri gisa eduki pirateatuak erabili izanaren susmoak direla eta.

### Antzekotasunak eta ordezpenak

AA sortzailearen ereduek pertsona jakinen antzekotasun oso errealistak sortzeko gaitasuna garatu dute, eta horiek hedabide publikoetan erabiltzea arazo etikoak planteatzen ditu. Horrek, identitatearen erabilera eta baimenaren inguruko eztabaidak areagotu ditu.

### Ekonomia

AA sortzailearen eskakizunak direla eta, Nvidia-ren merkatu-kapitalizazioa 2,2 bilioi dolar baino gehiagora igo zen. Enpresa hau, 2024ko martxotik aurrera, munduko hirugarren enpresa handiena bihurtu da merkatu-kapitalizazioaren arabera, bere prozesamendu grafikoko unitateek (GPU) ereduak trebatzeko eta erabiltzeko duten funtsezko eginkizunari esker.

## Kezkak

Adimen Artifizialaren aplikazioek eragin handia izan dute hainbat sektoretan, hala nola, hezkuntzan, osasun-arretan eta garraio zerbitzuetan. Sam Altmanek, OpenAI-ko buruak, adierazi du AAren garapena pertsonen bizi-kalitatean izango den hobekuntza handienetako bat izan daitekeela.
Hala ere, AA erabilera bikoitzeko teknologia denez, asmo txarreko aktoreek behar ez bezala erabiltzeko arriskua ere dakar. Hori dela eta, segurtasunari lotutako kezka ugari sortu dira. Adimen Artifizialaren Segurtasunerako Zentroko ikertzaileek espero dute AAk eskuragarritasuna, indize arrakasta eta abiadura hobetu ditzakeela, eta aldi berean, zibererasoen ahalmena murriztu dezakeela, betiere beharrezko neurriak hartzen badira.
Bestalde, AAren aurrerapen azkarrek galdera filosofiko eta moralak ere piztu dituzte, hala nola, etorkizuneko adimen artifizialeko sistema batzuek sentitzeko gaitasuna edo kontsiderazio morala izan dezaketen.
Adituen arabera, AAren gorakadak enpresen arteko lehiaketa bizia eragin du. OpenAI, Google edo Meta bezalako enpresa nagusiak eredu indartsuenak garatzeko lehian ari dira, eta horrek berrikuntza eta aurrerapena bultza dezakeen arren, arriskuak ere areagotu ditzake. Lehiaketa horrek enpresak epe laburreko abantailak eta etekinak lehenestera eraman ditzake, epe luzako segurtasunari eta erabiltzaileen babesari lehentasuna kenduz.

## Erreferentziak

* ↑ (Gaztelaniaz) Seara, Fabiana. (2024-02-17). «La Historia OpenAI: el líder de la revolución de la IA» Marketing Directo (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) «¿Qué son los grandes modelos de lenguaje (LLM)? | IBM» www.ibm.com 2024-04-11 (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) Mateu-Mollá, Joaquín. (2020-02-24). «Máquina de Turing: qué es y cómo funciona» psicologiaymente.com (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ «Sistema adituentzako funtsezko 10 gogoeta etikoak: zuzentasuna, gardentasuna eta erantzukizuna bermatu» julienflorkin.com 2024-06-12 (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) Fernández, Yúbal. (2021-01-08). «Big Data: qué es y para que sirve» Xataka (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) Daniel. (2021-12-13). «Machine Learning: definición, funcionamiento, usos» Formación en ciencia de datos | DataScientest.com (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) Cogni, Alexio. (2024-06-04). «Deep Learning: Qué es, Cómo Funciona y Aplicaciones » IAThink» IAThink (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) «Usos De La IA En La Medicina | Aicad» Aicad Business School (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) «IBM Watson» www.ibm.com 2024-07-10 (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) «¿Puede la IA sentir emociones? ¿O lo hará alguna vez? - Dataconomy ES» es.dataconomy.com 2024-09-04 (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) Moraguez, por Erick Roch. (2024-06-10). «Asistentes virtuales: Qué son, como funcionan y para que sirven» lovtechnology.com (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) «10 maneras de utilizar ChatGPT para las finanzas» www.datacamp.com (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) «Automation Trends 2024: Reshaping Manufacturing with AI, Robotics, and Sustainability» Hamlyn Williams (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) «Cómo se utiliza la IA en la fabricación: Ejemplos, casos de uso y beneficios - Azumuta» www.azumuta.com (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) Brohan, Mark. (2023-08-10). «Logistics organizations are only slowly embracing AI» Digital Commerce 360 (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Gaztelaniaz) «Waymo - Vehículos autónomos - Automóviles que se conducen a sí mismos - Transporte privado a pedido» Waymo (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* 1 2 (Ingelesez) «AI-Powered Fraud Detection: Transforming Risk Management in Financial Services: By Priyam Ganguly» Finextra Research 2024-10-11 (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* 1 2 3 (Gaztelaniaz) «Qué es la inteligencia artificial en las finanzas | IBM» www.ibm.com 2024-02-19 (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) «AI in Sports: Performance Analysis and Injury Prevention» pixelaigen.com (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) Canda, Jam. (2024-04-03). «Real-Time AI Analytics in Sports» Medium (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) Loehr, Seliah. AI in Sports: Enhancing Athletic Performance and Analysis – mechatronai.com. (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) Milmo, Dan. (2023-10-24). «Hope or horror? The great AI debate dividing its pioneers» The Guardian ISSN 0261-3077. (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) Roose, Kevin. (2023). This A.I. Subculture’s Motto: Go, Go, Go. ISSN 0362-4331..
* ↑ (Ingelesez) Times, Financial. (2023-12-27). «Big Tech is spending more than VC firms on AI startups» Ars Technica (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ «Big tech and the pursuit of AI dominance» The Economist ISSN 0013-0613. (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) Fung, Brian. (2023-12-19). «Where the battle to dominate AI may be won | CNN Business» CNN (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) Kantrowitz, Alex. «Can Demis Hassabis Save Google?» www.bigtechnology.com (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) Kafka, Peter. (2023-02-01). «The AI boom is here, and so are the lawsuits» Vox (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) Goodwine, Kiara. (2020-12-07). «Ethical Considerations of Deepfakes» The Prindle Institute for Ethics (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) published, Matthew Connatser. (2024-02-23). «Nvidia crosses $2 trillion market cap as AI demand and stock price soar -- becomes only fifth company to reach that benchmark» Tom's Hardware (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ unesdoc.unesco.org (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).
* ↑ (Ingelesez) Hern, Alex. (2023-06-07). «‘What should the limits be?’ The father of ChatGPT on whether AI will save humanity – or destroy it» The Guardian ISSN 0261-3077. (Noiz kontsultatua: 2024-12-10).

## Kanpo estekak

* Datuak: Q117336820