Robots entre nosotros (2da parte)

Robots entre nosotros (2da parte)

(19 de noviembre, 2023). Fernando Nunez-Noda, Director de Maquinamente (Link a la 1er parte)

Los Robots en la Literatura y el Cine (2da parte)

(Atención: Puede haber spoilers.)

Pero los robots interesantes son los que se parecen a nosotros y, paradójicamente, tienen el potencial de hacernos añicos (así somos). Tomemos Terminator con Arnold Schwarzenegger por ejemplo. Son androides, es decir, robots humanizados que caminan, sujetan objetos, ven, escuchan y hablan, también son capaces de sensaciones táctiles.

Vale decir que ya hay androides entre nosotros, como ASIMO (suena como un tal Isaac y su foto está a la derecha), fabricado por Honda y capaz de un rango bastante amplio de movimientos. Camina como ningún robot hasta ahora, sube y baja escaleras, sortea obstáculos, reconoce objetos e incluso rostros. Responde a sonidos y cambios diversos en sus alrededores.

En cambio el de Robocop (1987) es un cyborg, al igual que Darth Vader de la famosa Guerra de las Galaxias. Son humanos a quienes se les han incorporado elementos robóticos para completarlos o mejorarlos. El primero está del lado de la ley pero no deja de tener profundos conflictos por su condición mixta. El segundo es un villano que aprovecha al máximo sus atributos robóticos para aplastar a sus enemigos.

Tan temprano como 1941, el autor estadounidense Isaac Asimov usó por primera vez el término “robótica” y predijo el advenimiento de la industria de los autómatas. En su libro de cuentos I, Robot (del cual se hizo una película en 2004 con Will Smith) Asimov expuso las famosas “3 Leyes de la Robótica”:

Primera Ley: “Un robot no hará daño a un ser humano, ni permitirá con su inacción que sufra daño.” Segunda Ley: “Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entren en conflicto con la primera ley.” Tercera Ley: “Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.”

Luego le agregó una Ley Cero: “Un robot no hará daño a la Humanidad o, por inacción, permitir que la Humanidad sufra daño.”

El argumento de “I, Robot” sigue una línea común en las historias de entidades cibernéticas autoconscientes: llegan a equiparse con los humanos, sus creadores, y por supuesto en algún momento quieren independizarse y ser realmente autónomos socialmente. Un equivalente, quizá, a la emancipación de los esclavos.

Antes hablé de 2001 Odisea Espacial. Es bueno notar que HAL-9000, la computadora inteligente de la nave, tiene un conflicto ético cuando se le obliga a mentir y, eventualmente, a asesinar para poder cumplir una misión que los astronautas no conocían.

Más ligeros, aunque no ajenos a conflictos morales y de conciencia, son los autómatas de Star Wars. C3PO es un androide pero R2D2 o BB8 son “droides”, es decir, capaces de inteligencia humana pero sin aspecto humano.

Blade Runner (1983) es una obra maestra del director Ridley Scott (basada en un cuento de otro genio de la sci-fi, Phillip K. Dick) plena de dramatismo del lado de los humanoides. Fabricados a imagen y semejanza de sus creadores, capaces de razonamientos profundos y emociones, los androides de esta película son –en muchos sentidos- más humanos que los humanos mismos. El problema es que tienen un tiempo de vida prefijado y corto. En un mundo sucio, superpoblado y deprimente, el detective se da cuenta que sus perseguidos robóticos aprecian mucho más la vida que él mismo y tienen un sentido poético de la existencia que se ha perdido en ese mundo distópico.

The Matrix (1999) ofrece un tipo muy diferente de robots. Digamos: seres hechos de realidad virtual, en un mundo simulado que esconde una absoluta tiranía de las máquinas, de las computadoras que usan a los humanos como baterías vivientes y a cambio le dan la apariencia de realidad cotidiana.

En esa película el robot es también un universo ilusorio que unos pocos rebeldes tratan de desmantelar para vivir algo más real y propio. Un eco -quizá- de la ilusión del mundo que denunció Buda y a la cual hay que renunciar con una nueva conciencia con la realidad.

Decíamos, pues, que Turing se preguntó si los cerebros electrónicos llegarían a ser inteligentes. La inteligencia humana deduce, induce, infiere, imagina, adivina, especula. En 1997 Deep Blue, un sistema computacional de IBM, «derrotó» a Gary Kasparov -campeón de entonces y acaso el mejor jugador de todos los tiempos- en un match de ajedrez de varias partidas. Deep Blue produce millardos de configuraciones complejas a partir de reglas simples que se agregan y concatenan, de modo que parecen realizadas, no sólo por un humano, sino por uno superdotado. Eso sí, sólo en ajedrez.

Lo más pertinente sería pensar que Deep Blue sí demuestra inteligencia, pero no enteramente suya, sino “prestada” de sus creadores y programadores. En otras palabras, quienes ganaron fueron los creadores de los algoritmos, las reglas que sigue el sistema en todos los casos posibles. En sucesivos intentos, Kasparov no pudo derrota a su némesis electrónica.

Deep Blue no es solo una prolongación de las capacidades ajedrecísticas de sus programadores, sino una superación de sus limitaciones, dado que puede procesar información como no pueden sus hacedores individual o colectivamente. Además, Deep Blue es capaz de responder a muy complejas estrategias de engaño y sutileza. Puede simular, cambiar de plan sobre la marcha. Un genio, pues.

Kasparov protagonizó otros dos matches, en 2003, contra programas computacionales distintos a DeepBlue. Ambos resultaron tablas. En 2006 el campeón mundial de entonces, Vladimir Kramnik, jugó contra un”nieto” de DeepBlue llamado Deep Fritz. La computadora le ganó 4 juegos a 2. Wikipedia da cuenta que, según conocedores, en la última partida sencillamente lo aplastó.

Parece que la distancia crecerá a favor de la computadora como ya ha ocurrido en tantas áreas. El campeón mundial actual, el hindú Viswanathan Anand, tiene un puntaje ELO en la Federación Mundial de Ajedrez de 2.817. Un “motor ajedrecístico” de 2010, llamado Rybka, tiene un ELO estimado de 3.200 puntos. Y actualmente, por cierto, hay programas que corren en móviles a nivel de Gran Maestro.

En 2011 IBM probó Watson, una súper computadora de notoria cultura general y especializada, capaz ya no de responder a un limitado conjunto de mensajes prefijados, sino al lenguaje natural. Ese año participó en igualdad de condiciones en el programa de TV Jeopardy y lo ganó resonantemente. Como sabemos, en ese show las preguntas son ambiguas, muy variopintas, con juegos de palabras que hacen que sus ganadores sean personas muy preparadas y especiales. ¿Qué nos dice esto de los cerebros electrónicos?

El traslado de inteligencia fuera de la mente, a cerebros mecánicos que imitan algunos aspectos no tan rudimentarios del pensamiento, es lo que llamamos «inteligencia artificial». Estamos, eso sí, a enorme distancia de un pensamiento artificial autónomo, inductivo o emotivo, pero hay razones para celebrar los triunfos sobre campeones de ajedrez o concursantes nerds. Eso revela el poder de la inteligencia combinada y condesada fuera del cerebro para que «piense» por sí misma.

Epílogo

Por tanto, hay dos visiones. Una optimista: los robots nos facilitarán la vida, sustituirán al humano en todo tipo de tareas peligrosas o tediosas, nos ayudarán a ganar guerras contra terroristas, a conquistar planetas fuera del nuestro y una largo etcétera.

Los profetas del desastre resaltan los dilemas éticos, el enorme desempleo que provocarán, la tiranía de las tostadoras inteligentes para que no comamos panes genéticamente modificados y un eventual enfrentamiento cuando –cual replicantes de Blade Runner- reclamen independencia y posiblemente supremacía.

Y un científico loco diría, alumbrado desde abajo con una linterna: “¡Las máquinas malévolas nos alcanzan ja ja ja ja!”. Ahora son móviles e inmateriales…

(Link a la 1ra parte).

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Video: Filosofía cognitivas de la IA

Video: Filosofía cognitivas de la IA

(18 de noviembre, 2023). Considerado como un «documental de filosofía» este video se autodefine así:

El presente documental de filosofía gira en torno a la inteligencia artificial – también denominada con el acrónimo ‘IA’: un conjunto de capacidades cognoscitivas expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana para realizar tareas, resolver problemas y tomar decisiones cada vez más complejas a partir de una serie de datos. ¿Puede una máquina actuar inteligentemente? ¿Es capaz de resolver cualquier problema que una persona resolvería pensando? ¿En qué se diferencia la inteligencia artificial de la humana? 

⌚ Línea temporal: 00:0006:13 – Introducción. 06:1307:50 – ¿Qué es la inteligencia artificial? 07:5015:27 – Los procesos de la IA. 15:2720:38 – IA fuerte vs. IA débil. 20:3828:09 – El problema de la inteligencia. 28:0934:16 – El test de Turing. 34:1636:59 – Conclusión.

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Robots entre nosotros (1era parte)

Robots entre nosotros (1era parte)

(17 de noviembre, 2023). “Bienvenido hijo mío/ Bienvenido a la Máquina” (Pink Floyd)

Fernando Nunez-Noda, Director de Maquinamente

La actitud de la gente hacia la tecnología es paradójica, e injusta. Si no se piensa en ella, parece un regalo del cielo, un componente indispensable de la calidad de vida (la luz eléctrica, automóviles, los dispositivos conectados). Pero al darle un matiz moral la demonizamos y aquí los robots no se salvan. Le atribuimos una especie de vida paralela, generalmente encarnada en una máquina malévola que sonríe en la oscuridad.

Stanley Kubrick entendió muy bien este mito en un film legendario, 2001: una odisea espacial (1968) y dotó a HAL-9000, la computadora reflexiva y asesina, de un salón donde los pensamientos eran luces rojas que se encendía y apagaban. Cuando se le asocia una voluntad propia, la ciencia termina siendo un villano (el monstruo de Frankenstein o los replicantes de Blade Runner).

En el fondo esta tendencia revela que la tecnología es expresión directa de la voluntad humana. Es una extensión de nuestras propias capacidades físicas y mentales que evolucionan fuera del cuerpo. El reino animal nos lo muestra. El murciélago tiene un radar en su minúsculo cerebro, el ser humano lo construye y lanza satélites que hacen rebotar las ondas por todo el planeta. Al murciélago le toma millones de años, los humanos no tienen más remedio (guerras mundiales, ambición económica) que construirlo en apenas un siglo.

De acuerdo con esta lógica, un cerebro del tamaño de un balón de basquetbol podría esperarse dentro de cientos de años, pero actualmente no hay tiempo que perder y por eso hemos llegado a internet y sus 52.954 Gigabytes de tráfico por segundo, en todo el mundo, todo el tiempo.

La Fascinación Robótica

Hubo intentos en la antigüedad y eras más recientes. Los griegos antiguos ya habían soñado con autómatas, Leonardo Da Vinci diseñó uno en 1495 aunque, desafortunadamente, no pudo construirlo.

El primer antecedente de una computadora moderna fue la máquina analítica del británico Charles Babbage, a mediados del siglo XIX. Una mujer, Augusta Ada Byron hija del poeta Lord Byron, desarrolló el “software”. Ambos son pioneros en la moderna concepción de una máquina de cálculo automática.

Por esa época se inventó el telégrafo, la versión más minimalista de internet. Al principio con alambres y luego también por el aire. En 1889 el estadounidense Herman Hollerith construyó la primera computadora electromecánica: un sistema de tabulación con tarjetas perforadas que tuvo vigencia hasta mediados del siglo XX. La empresa de Hollerith, luego de fusionarse con otras, llegó a ser IBM.

En el siglo XX se cristalizó todo. El checoslovaco Karel Čapek usó por primera vez el término “robot” en una obra teatral. Se construyó ENIAC, la primera computadora electrónica, para el Ejército de EEUU. Más tarde Claude Shannon, un ingeniero de IT&T, desarrolló el “bit” como unidad de información digital compuesta exclusivamente de ceros y unos en incontables combinaciones.

El evento pivotal vino con Allan Turing, cuya experiencia fue llevada a la pantalla en el film The Imitation Game (2014) con Benedict Cumberbatch. En la tercera década del siglo XX Turing desarrolló las ciencias de la computación con metodologías y fórmulas para computar los números, de forma que produjesen resultados bajo hardware y software.

Turing llegó a preguntarse si los cerebros electrónicos podrían, algún día, ser inteligentes. Formuló su célebre «prueba de Turing», consistente en un «juego de imitación» por el cual la máquina «engaña» al participante y le hace pensar que sus respuestas las elabora un humano. Éste hacía preguntas directas y unívocas a dos dispositivos, uno automático y otro manejado por humanos. Quien participa de la prueba no sabe cuál es cuál.

Se prueba así hasta qué punto la máquina es capaz de responder sin que sea posible deducir si es una máquina o un humano.

Otro personaje interesante fue el matemático Norbert Wiener, quien publicó en 1948 el libro Cibernética en el que describe con las mismas ecuaciones a los seres vivos, a las máquinas y –en general- a los sistemas autorregulables.

Para la cibernética los procesos son informacionales. Wiener le dio primacía al concepto de “retroalimentación” ( feedback), que describe un ciclo de información. Una computadora no está viva, ni es inteligente, pero es un dispositivo autorregulable que recibe información del ambiente y modifica su conducta en consecuencia.

Los robots, pues, imitan la vida humana: son autorregulables, reciben, procesan y generan información, tienen ciclos de vida y, con la debida programación, alcanzan importantes niveles de inteligencia artificial y autonomía.

 

 

No todos los Robots son Creados Iguales

Los robots se agrupan en tres grandes categorías: los domésticos, los industriales y los humanoides. Uno siempre habla de robots como seres antropomórficos, tipo el monstruo de Frankenstein, o más cibernéticos como el Bicentennial Man, del film que protagonizó Robin Williams en 1999.

Pero los hay de muchos tipos. Alexa de Amazon o Google Home son asistentes automatizados, si se quiere buenos conversadores, pero no se desplazan o atenazan objetos. En Home Depot, por ejemplo, hay termostatos WiFi manejados desde apps en iOx y en Android. Los dispositivos están conectado 24×7 a la red y tienen direcciones propias, de forma que en segundos reciben y procesan nuestras instrucciones: subir o bajar temperatura, apagarse, etc. Igual con luces, puertas de garaje, lavaplatos, etc.

Son robot y minirobots domésticos, en nuestros propios hogares, con nuestros objetos cotidianos. Según Statista 23% de los hogares en EEUU. estarán bajo el segmento de “control y conectividad”, léase: robótica en la casa. Para 2023 se estima una penetración mayor de 50%.

Hasta Disney, tan alejado de la polémica tanto como pueda, muestra en Smart House de 1999 una casa con personalidad maternal que pronto comienza a tomar las cosas en sus propias manos y el resultado es un caos.

Es decir, siempre subyace el espíritu de Frankenstein o del Hermano Mayor de George Orwell: las preocupaciones como la invasión de la privacidad, el control gubernamental y la dependencia excesiva en lo automatizado. Y peor aún: hacking. Si alguien penetra en el sistema de control de una casa inteligente puede abrir puertas, inhabilitar alarmas y ni qué decir de un bromista que provoque desventuras a los pobres residentes.

Por los momentos lo peor que puede hacer mi tostadora es quemarme el pan (y no voluntariamente).

En el mundo industrial o científico, los robots “articulados” son aquellos que imitan extremidades y coyunturas humanas, pero no pueden desplazarse por sí solos. Casi siempre están fijos, para ensamblar automóviles o apoyar la exploración submarina; o bien sobre ruedas para explorar un planeta como Marte. Son poco habladores.

Los ‘cartesianos’ tienen extremidades con pinceles, cortadoras u otros adminículos que van en sentido de los ejes X, Y y Z. es decir, hacia arriba-abajo, derecha-izquierda o frente-atrás. Pueden combinarse con los anteriores e imitan los brazos y manos para diversas tareas de precisión. Por ejemplo, con cortadores y hojillas sirven para modelar objetos 3D.

Hay muchas otras variedades: SCARA, teleoperados (como los drones) o de ‘augmenting’ (manejados por los humanos como extensiones de brazos o manos, por ejemplo, para desactivar explosivos a distancia.)

En un artículo pasado comenté: “En EEUU. para 2030 cerca de la mitad de los trabajos [de manufactura y servicios] podría estar en las metálicas manos de autómatas y computadoras. Los expertos advierten que la sociedad tiene que tomar medidas urgentes y contundentes en áreas como la educación (código en las escuelas, por ejemplo); seguridad social, creación de empleos no amenazados por la automatización y aspectos éticos como, aunque no lo crea, las tres leyes de la robótica de Isaac Asimov.”

(Link a la segunda parte).

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El pronóstico del tiempo que Google anticipa con IA

El pronóstico del tiempo que Google anticipa con IA

(16 de noviembre, 2023). La empresa de Larry Page y Sergei Bin ¿nos sorprende con una nueva innovación? ¡Google DeepMind acaba de lanzar un cambio de juego en la predicción del clima! Este año, nos hemos enfrentado a un clima alocado  debido al cambio climático. Pero aquí está la buena noticia: el nuevo modelo de IA de DeepMind, GraphCast, puede ser el sueño cumplido de quienes vigilan el clima y el tiempo climático.

En una publicación de Science, se habló de cómo GraphCast puede predecir las condiciones climáticas hasta ¡10 días por adelantado! Eso es más rápido y mucho más preciso que el as bajo la manga actual en pronósticos del clima, el Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio (ECMWF, por sus siglas en inglés). GraphCast lo hizo mejor en más del 90% de más de 1,300 áreas de prueba, y cuando se trata de la troposfera de la Tierra (donde sucede toda la acción), superó al modelo del ECMWF en más del 99% de variables climáticas como lluvia y temperatura del aire.

Y hay más. GraphCast no solo está presumiendo, también está dando a los meteorólogos una alerta mucho antes que los modelos anticuados. Imaginen esto: advertencias precisas sobre temperaturas extremas y trayectorias de ciclones. En septiembre, GraphCast lo clavó al predecir que el huracán Lee tocaría tierra en Nueva Escocia con ¡nueve días de anticipación! Los modelos tradicionales solo estaban al tanto de Nueva Escocia seis días antes.

Entonces, en pocas palabras, prepárense para pronósticos meteorológicos mejores y más vidas salvadas, gracias a GraphCast.

Ventajas de GraphCast

GraphCast utiliza el aprendizaje automático para realizar estos cálculos en menos de un minuto. En lugar de basarse en ecuaciones basadas en la física, fundamenta sus predicciones en cuatro décadas de datos meteorológicos históricos. GraphCast utiliza redes neuronales de grafo, que mapean la superficie de la Tierra en más de un millón de puntos de rejilla. En cada punto de la rejilla, el modelo predice la temperatura, la velocidad y dirección del viento, la presión media del nivel del mar, así como otras condiciones como la humedad. La red neuronal puede encontrar patrones y sacar conclusiones sobre lo que sucederá a continuación para cada uno de estos puntos de datos.

Durante el último año, la predicción del tiempo ha experimentado una revolución con modelos como GraphCast, Pangu-Weather de Huawei y FourcastNet de Nvidia, que han llevado a los meteorólogos a reconsiderar el papel que puede desempeñar la IA en la predicción del tiempo. Según Lam, GraphCast supera a otros modelos competidores, como Pangu-Weather, y puede predecir más variables meteorológicas. El ECMWF ya lo está utilizando activamente.

Cuando GraphCast hizo su debut en diciembre pasado, fue como la Navidad, según Peter Dueben, jefe de modelado de sistemas terrestres en el ECMWF, que no estuvo involucrado en la investigación.

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Con información del MIT. Imagen: MM.

Microsoft abre una puerta al futuro de la medicina con IA

Microsoft abre una puerta al futuro de la medicina con IA

(14 de noviembre, 2023).  Microsoft acaba de presentar una patente para una aplicación de terapia con IA. ¿Cómo te hace sentir eso?

Según la patente, el terapeuta de IA, descrito como un «método y aparato para proporcionar atención emocional en una sesión entre un usuario y un agente conversacional», está diseñado para proporcionar a los usuarios apoyo emocional, analizar sus sentimientos y almacenar cuidadosamente la información del usuario y las conversaciones, a fin de poder construir una «memoria» del usuario, su vida y sus desencadenantes emocionales.

El modelo aparentemente puede procesar tanto imágenes como texto y, lo que es importante, parece estar diseñado como un espacio general para que el usuario pueda hablar sobre su vida, más que como un servicio de emergencia.

A medida que la IA recopila más información sobre sus usuarios, la patente sugiere que puede comenzar a detectar ciertos indicios emocionales. En función de estos indicios, podría hacer algunas preguntas de sondeo e incluso, en algunos casos, hacer sugerencias sobre cómo el usuario podría abordar sus problemas.

Pero Microsoft parece creer que la IA también puede realizar un psicoanálisis más profundo. Según una figura, el usuario también tiene la opción de realizar una «prueba psicológica explícita», que según Microsoft será evaluada por un «algoritmo de puntuación predefinido por psicólogos o expertos en ámbitos psicológicos».

Ciertamente, no sería la primera vez que se intenta aplicar la IA a la atención sanitaria mental. Al parecer, existe algo llamado Woebot, y ¿quién podría olvidar la desastrosa incursión de la Asociación Nacional de Trastornos de la Alimentación en los servicios de chatbot? También es cierto que los humanos ya han recurrido a varios bots no específicos de la terapia para obtener compañía y apoyo, y muchas personas han desarrollado profundos vínculos personales con esas IAs.

Sin embargo, cabe destacar que en varios casos, estas interacciones han terminado causando mucho más daño que bien. En abril, se alegó que un hombre belga con ansiedad climática severa se suicidó después de buscar el apoyo de un chatbot. Y en 2021, un joven de 19 años intentó matar a la difunta reina Isabel II, sí, en serio, con una ballesta después de encontrar apoyo y aliento para ejecutar el complot mortal de su novia de IA.

Y en otros casos, en casos notablemente menos extremos, algunos usuarios de aplicaciones de acompañamiento de chatbot han informado sentirse angustiados cuando sus compañeros de chatbot y amantes han sido desmantelados. Si la IA de Microsoft desarrollara relaciones cercanas con los usuarios y luego se cerrara por cualquier motivo, no sería la primera vez que Microsoft eliminara un bot, podríamos imaginar que los clientes de la IA de terapia pasarían por una experiencia dolorosa similar.

También hay algunas advertencias de responsabilidad más obvias aquí. Para que una aplicación como esta sea funcional y segura, Microsoft deberá instalar algunos guardamanos de IA a prueba de balas. Y, al igual que un terapeuta humano, el bot probablemente debería estar obligado a informar el comportamiento peligroso o inquietante a las autoridades o a servicios de salud especiales.

Y aún así, independientemente de sus guardamanos, queda por ver si alguna IA actual tendrá el matiz emocional necesario para lidiar con situaciones complicadas y a menudo frágiles relacionadas con la salud mental y la enfermedad. ¿Qué pasa si le dice algo incorrecto a alguien que está luchando, o simplemente no dice lo suficiente?

Es difícil imaginar que un bot pueda ofrecerle a alguien la misma empatía y apoyo que un buen terapeuta humano, pero, según esta patente, aparentemente eso aún está por verse.

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Con información de Futurism. Imagen: MM.

ChatGPT: Comandos (prompts) y complementos (plugins)

ChatGPT: Comandos (prompts) y complementos (plugins)

(13 de noviembre, 2023). Para autodidactas en el uso de comandos y complementos para ChatGPT, puedes explorar diversos recursos en línea, documentación y foros comunitarios. Aquí hay algunos pasos sugeridos:

Documentación de OpenAI:

Consulta la documentación oficial de OpenAI para el modelo específico que te interesa, ya sea GPT-3 u una versión posterior. La documentación suele proporcionar información sobre cómo utilizar los comandos de manera efectiva y cualquier complemento o función disponible.

La documentación de la plataforma de OpenAI se encuentra en su sitio web: Documentación de la API de OpenAI.

Repositorios en GitHub:

Explora los repositorios en GitHub relacionados con OpenAI y ChatGPT. A menudo, los desarrolladores comparten código, ejemplos y complementos en GitHub. Busca repositorios relacionados con ChatGPT o GPT-3 y observa lo que otros en la comunidad han creado.

GitHub de OpenAI

Foros Comunitarios:

Visita foros comunitarios donde los desarrolladores comparten sus experiencias, consejos y hacen preguntas. OpenAI tiene un foro comunitario donde puedes encontrar información valiosa y orientación.
Foro Comunitario de OpenAI.

Tutoriales y Publicaciones en Blogs:

Busca tutoriales y publicaciones en blogs creados por desarrolladores o entusiastas de la tecnología. Muchas personas y organizaciones comparten sus experiencias y conocimientos sobre el uso de comandos y complementos con ChatGPT.

Cursos en Línea y Talleres:

Explora cursos en línea o talleres que aborden el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el uso de modelos de lenguaje. Plataformas como Coursera, Udacity y otras pueden ofrecer cursos relevantes.

Redes Sociales y Blogs de Tecnología:

Sigue las cuentas de OpenAI y otras relacionadas en plataformas de redes sociales para conocer anuncios, actualizaciones y recursos compartidos. Además, revisa blogs de tecnología para obtener artículos sobre nuevos desarrollos y mejores prácticas.

Experimenta e Itera:

A menudo, la mejor manera de aprender es experimentando. Prueba con diferentes comandos, prueba complementos y observa los resultados. Itera en tu enfoque según lo que descubras.

Ten en cuenta que el campo de modelos de lenguaje e inteligencia artificial es dinámico, y pueden surgir nuevos recursos y herramientas con el tiempo. Mantente curioso y participa en la comunidad para estar informado sobre los últimos desarrollos.

Definiciones

PROMPT:

Un mensaje es una palabra o frase que se utiliza para iniciar o provocar que algo suceda. Se puede utilizar en una variedad de contextos, tales como:

Escritura: Se puede utilizar un mensaje para ayudar a un escritor a comenzar a escribir. Por ejemplo, un profesor podría darles a sus alumnos un mensaje como «Escribe sobre un momento en el que superaste un desafío» para ayudarlos a generar ideas para un ensayo.

Programación: Se puede utilizar un mensaje para indicarle a un programa de computadora qué hacer. Por ejemplo, un programador podría escribir el mensaje «print(‘¡Hola, mundo!’)» para indicarle al programa de computadora que imprima el texto «¡Hola, mundo!» a la consola.

Conversación: se puede utilizar un mensaje para iniciar una conversación. Por ejemplo, podrías decirle a un amigo: «Entonces, ¿qué opinas de la nueva película?». para iniciar una conversación sobre la película.

En general, una indicación es cualquier tipo de señal que se utiliza para estimular o guiar una acción o respuesta. En computación se usa para

PLUGIN:

El término «plugin» (o «plug-in») se refiere a un software o programa informático que añade una función específica a un programa principal, permitiendo ampliar o personalizar sus capacidades. Estos plugins son módulos de software que se pueden integrar en una aplicación existente para proporcionar características adicionales o funciones especializadas.

Algunos ejemplos comunes de plugins incluyen:

1. Navegadores web: Plugins que agregan funciones como bloqueadores de anuncios, herramientas de traducción, o reproductores multimedia.

2. Editores de imágenes: Plugins que ofrecen efectos, filtros o herramientas adicionales para la edición de imágenes.

3.  Software de audio y música: Plugins que proporcionan efectos de sonido, instrumentos virtuales o capacidades de procesamiento de audio.

En resumen, un plugin es una extensión modular que mejora las funciones de un programa principal sin necesidad de modificar su código fuente.

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Google lanza una ola de IA generativa en su buscador

Google lanza una ola de IA generativa en su buscador

(12 de noviembre, 2023). Google Search expande las capacidades de IA Generativa al mundo. Dice la empresa:

«Este año, hemos estado probando cómo la inteligencia artificial generativa (IA generativa) en Search puede ayudar a las personas a encontrar lo que buscan de nuevas y más rápidas maneras. Con Search Generative Experience (SGE), puede obtener descripciones generales impulsadas por IA que reúnen la información más útil y relevante disponible para su búsqueda.

«La IA generativa en Search ya nos permite atender una gama más amplia de necesidades de información, incluidas aquellas que se benefician de múltiples perspectivas. Con SGE, estamos mostrando más enlaces y enlaces a una gama más amplia de fuentes en la página de resultados, creando nuevas oportunidades para descubrir contenido.

«A medida que hemos mejorado continuamente la experiencia, también nos hemos expandido internacionalmente más allá de los Estados Unidos con lanzamientos recientes en India y Japón. Hasta ahora, la gran mayoría de los comentarios en los tres países ha sido positiva, y las personas encuentran que la IA generativa es particularmente útil para preguntas complejas que normalmente no pensarían en buscar.

«Ahora, en nuestra mayor expansión global hasta el momento, estamos llevando la IA generativa en Search a más de 120 nuevos países y territorios, junto con soporte para cuatro nuevos idiomas. Y estamos introduciendo algunas mejoras, que se lanzarán primero en los EE. UU., que harán que SGE sea más interactivo a medida que busca, incluidas seguimientos más fáciles, ayuda para la traducción impulsada por IA y más definiciones para temas como la codificación.»

Cómo se expande

Dice Google:

«A partir de hoy, llevaremos Search Labs y SGE en inglés a más de 120 nuevos países y territorios alrededor del mundo, incluidos México, Brasil, Corea del Sur, Indonesia, Nigeria, Kenia y Sudáfrica.

«Como parte de esta expansión, también habilitaremos cuatro nuevos idiomas para todos los que usen SGE: español, portugués, coreano e indonesio. Entonces, si, por ejemplo, hablas español en los EE. UU., ahora puedes usar IA generativa en la búsqueda con tu idioma preferido.

«Searchch Labs es una nueva forma de probar experimentos iniciales en la Búsqueda, disponible en la aplicación de Google (Android and iOS) y en Chrome para escritorio. Una vez que esté inscrito en Search Labs, simplemente habilite el experimento SGE para comenzar. En nuevos países, el acceso a través del escritorio Chrome está disponible hoy y el acceso a través de la aplicación de Google se habilitará durante la próxima semana.»

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EE. UU. regula la Inteligencia Artificial

EE. UU. regula la Inteligencia Artificial

Texto completo del decreto que EE. UU. ha emitido respecto a la Inteligencia Artificial:

HOJA INFORMATIVA: El presidente Biden emite una orden ejecutiva sobre inteligencia artificial segura y confiable

Hoy, el presidente Biden emite una Orden Ejecutiva histórica para garantizar que Estados Unidos lidere el camino a la hora de hacer realidad la promesa y gestionar los riesgos de la inteligencia artificial (IA). La Orden Ejecutiva establece nuevos estándares para la seguridad de la IA, protege la privacidad de los estadounidenses, promueve la equidad y los derechos civiles, defiende a los consumidores y trabajadores, promueve la innovación y la competencia, promueve el liderazgo estadounidense en todo el mundo y más.

Como parte de la estrategia integral de la Administración Biden-Harris para la innovación responsable, la Orden Ejecutiva se basa en acciones anteriores que el Presidente ha tomado, incluido el trabajo que condujo a compromisos voluntarios de 15 empresas líderes para impulsar el desarrollo seguro y confiable de la IA.

La Orden Ejecutiva dirige las siguientes acciones:

Nuevos estándares para la seguridad de la IA

A medida que crecen las capacidades de la IA, también crecen sus implicaciones para la seguridad de los estadounidenses. Con esta Orden Ejecutiva, el Presidente dirige las acciones más radicales jamás tomadas para proteger a los estadounidenses de los riesgos potenciales de los sistemas de IA:

Exigir que los desarrolladores de los sistemas de inteligencia artificial más potentes compartan los resultados de sus pruebas de seguridad y otra información crítica con el gobierno de EE. UU. De acuerdo con la Ley de Producción de Defensa, la Orden requerirá que las empresas que desarrollen cualquier modelo de base que represente un riesgo grave para la seguridad nacional, la seguridad económica nacional o la salud y seguridad públicas nacionales notifiquen al gobierno federal cuando entrenen el modelo, y deben compartir los resultados de todas las pruebas de seguridad del equipo rojo. Estas medidas garantizarán que los sistemas de IA sean seguros y confiables antes de que las empresas los hagan públicos.

Desarrollar estándares, herramientas y pruebas para ayudar a garantizar que los sistemas de IA sean seguros y confiables. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología establecerá estándares rigurosos para pruebas exhaustivas del equipo rojo para garantizar la seguridad antes de su divulgación al público. El Departamento de Seguridad Nacional aplicará esos estándares a sectores de infraestructura críticos y establecerá la Junta de Seguridad de IA. Los Departamentos de Energía y Seguridad Nacional también abordarán las amenazas de los sistemas de inteligencia artificial a la infraestructura crítica, así como los riesgos químicos, biológicos, radiológicos, nucleares y de ciberseguridad. En conjunto, estas son las acciones más importantes jamás tomadas por cualquier gobierno para avanzar en el campo de la seguridad de la IA.

Proteger contra los riesgos del uso de IA para diseñar materiales biológicos peligrosos mediante el desarrollo de nuevos estándares sólidos para la detección de síntesis biológica. Las agencias que financian proyectos de ciencias biológicas establecerán estos estándares como condición para la financiación federal, creando poderosos incentivos para garantizar una detección adecuada y gestionar los riesgos potencialmente empeorados por la IA.

Proteger a los estadounidenses del fraude y el engaño habilitados por la IA estableciendo estándares y mejores prácticas para detectar contenido generado por IA y autenticar el contenido oficial. El Departamento de Comercio desarrollará una guía para la autenticación de contenido y la creación de marcas de agua para etiquetar claramente el contenido generado por IA. Las agencias federales utilizarán estas herramientas para que los estadounidenses sepan fácilmente que las comunicaciones que reciben de su gobierno son auténticas y darán ejemplo al sector privado y a los gobiernos de todo el mundo.

Establecer un programa de ciberseguridad avanzado para desarrollar herramientas de inteligencia artificial para encontrar y corregir vulnerabilidades en software crítico, basándose en el actual desafío cibernético de inteligencia artificial de la administración Biden-Harris. En conjunto, estos esfuerzos aprovecharán las capacidades cibernéticas potencialmente revolucionarias de la IA para hacer que el software y las redes sean más seguros.

Ordenar el desarrollo de un Memorando de Seguridad Nacional que dirija acciones adicionales sobre IA y seguridad, que será desarrollado por el Consejo de Seguridad Nacional y el Jefe de Gabinete de la Casa Blanca. Este documento garantizará que la comunidad militar y de inteligencia de los Estados Unidos utilice la IA de forma segura, ética y eficaz en sus misiones, y dirigirá acciones para contrarrestar el uso militar de la IA por parte de los adversarios.

Proteger la privacidad de los estadounidenses

  • Sin salvaguardias, la IA puede poner aún más en riesgo la privacidad de los estadounidenses. La IA no sólo facilita la extracción, identificación y explotación de datos personales, sino que también aumenta los incentivos para hacerlo porque las empresas utilizan datos para entrenar sistemas de IA. Para proteger mejor la privacidad de los estadounidenses, incluso frente a los riesgos que plantea la IA, el Presidente pide al Congreso que apruebe una legislación bipartidista sobre privacidad de datos para proteger a todos los estadounidenses, especialmente a los niños, y dirige las siguientes acciones:
  • Proteger la privacidad de los estadounidenses priorizando el apoyo federal para acelerar el desarrollo y el uso de técnicas que preserven la privacidad, incluidas aquellas que utilizan IA de vanguardia y que permiten entrenar sistemas de IA preservando al mismo tiempo la privacidad de los datos de entrenamiento.
  • Fortalecer la investigación y las tecnologías que preservan la privacidad, como las herramientas criptográficas que preservan la privacidad de las personas, financiando una Red de Coordinación de Investigación para avanzar en avances y desarrollo rápidos. La National Science Foundation también trabajará con esta red para promover la adopción de tecnologías de vanguardia para preservar la privacidad por parte de las agencias federales.
  • Evaluar cómo las agencias recopilan y utilizan la información disponible comercialmente (incluida la información que obtienen de los intermediarios de datos) y fortalecer la orientación sobre privacidad para que las agencias federales tengan en cuenta los riesgos de la IA. Este trabajo se centrará en particular en la información disponible comercialmente que contenga datos de identificación personal.
  • Desarrollar directrices para que las agencias federales evalúen la eficacia de las técnicas de preservación de la privacidad, incluidas las utilizadas en los sistemas de inteligencia artificial. Estas directrices impulsarán los esfuerzos de la agencia para proteger los datos de los estadounidenses.
  • Proteger la privacidad de los estadounidenses priorizando el apoyo federal para acelerar el desarrollo y el uso de técnicas— que preserven la privacidad, incluidas aquellas que utilizan IA de vanguardia y que permiten entrenar sistemas de IA preservando al mismo tiempo la privacidad de los datos de entrenamiento.

     

  • Fortalecer la investigación y las tecnologías que preservan la privacidad, como las herramientas criptográficas que preservan la privacidad de las personas, financiando una Red de Coordinación de Investigación para avanzar en avances y desarrollo rápidos. La National Science Foundation también trabajará con esta red para promover la adopción de tecnologías de vanguardia para preservar la privacidad por parte de las agencias federales.

     

  • Evaluar cómo las agencias recopilan y utilizan la información disponible comercialmente (incluida la información que obtienen de los intermediarios de datos) y fortalecer la orientación sobre privacidad para que las agencias federales tengan en cuenta los riesgos de la IA. Este trabajo se centrará en particular en la información disponible comercialmente que contenga datos de identificación personal.

     

  • Desarrollar directrices para que las agencias federales evalúen la eficacia de las técnicas de preservación de la privacidad, incluidas las utilizadas en los sistemas de inteligencia artificial. Estas directrices impulsarán los esfuerzos de la agencia para proteger los datos de los estadounidenses.

Promoción de la equidad y los derechos civiles

Los usos irresponsables de la IA pueden provocar y profundizar la discriminación, los prejuicios y otros abusos en la justicia, la atención sanitaria y la vivienda. La Administración Biden-Harris ya ha tomado medidas al publicar el Plan para una Declaración de Derechos de la IA y emitir una Orden Ejecutiva que ordena a las agencias combatir la discriminación algorítmica, al tiempo que hace cumplir las autoridades existentes para proteger los derechos y la seguridad de las personas. Para garantizar que AI promueva la equidad y los derechos civiles, el Presidente ordena las siguientes acciones adicionales:

  • Proporcionar orientación clara a los propietarios, los programas de beneficios federales y los contratistas federales para evitar que los algoritmos de IA se utilicen para exacerbar la discriminación.

     

  • Abordar la discriminación algorítmica mediante capacitación, asistencia técnica y coordinación entre el Departamento de Justicia y las oficinas federales de derechos civiles sobre las mejores prácticas para investigar y procesar violaciones de derechos civiles relacionadas con la IA.

     

  • Garantizar la equidad en todo el sistema de justicia penal mediante el desarrollo de mejores prácticas sobre el uso de la IA en la sentencia, la libertad condicional y la libertad vigilada, la libertad y detención preventivas, las evaluaciones de riesgos, la vigilancia, la previsión de delitos y la vigilancia policial predictiva, y el análisis forense.

Defender a los consumidores, pacientes y estudiantes

La IA puede aportar beneficios reales a los consumidores, por ejemplo, haciendo que los productos sean mejores, más baratos y más ampliamente disponibles. Pero la IA también aumenta el riesgo de herir, engañar o dañar de otro modo a los estadounidenses. Para proteger a los consumidores y al mismo tiempo garantizar que la IA pueda mejorar la situación de los estadounidenses, el Presidente dirige las siguientes acciones:

  • Impulsar el uso responsable de la IA en la atención sanitaria y el desarrollo de medicamentos asequibles y que salven vidas. El Departamento de Salud y Servicios Humanos también establecerá un programa de seguridad para recibir informes de daños o prácticas de atención médica inseguras que involucren IA y actuar para remediarlos.

  • Dar forma al potencial de la IA para transformar la educación mediante la creación de recursos para ayudar a los educadores a implementar herramientas educativas basadas en IA, como tutorías personalizadas en las escuelas.

Trabajadores de apoyo

La IA está cambiando los empleos y los lugares de trabajo en Estados Unidos, ofreciendo tanto la promesa de una mayor productividad como los peligros de una mayor vigilancia, prejuicios y desplazamiento laboral en el lugar de trabajo. Para mitigar estos riesgos, apoyar la capacidad de los trabajadores para negociar colectivamente e invertir en capacitación y desarrollo de la fuerza laboral que sea accesible para todos, el Presidente dirige las siguientes acciones:

  • Desarrollar principios y mejores prácticas para mitigar los daños y maximizar los beneficios de la IA para los trabajadores abordando el desplazamiento laboral; normas laborales; equidad, salud y seguridad en el lugar de trabajo; y recopilación de datos. Estos principios y mejores prácticas beneficiarán a los trabajadores al brindarles orientación para evitar que los empleadores compensen insuficientemente a los trabajadores, evalúen las solicitudes de empleo de manera injusta o afecten la capacidad de los trabajadores para organizarse.

     

  • Producir un informe sobre los posibles impactos de la IA en el mercado laboral y estudiar e identificar opciones para fortalecer el apoyo federal a los trabajadores que enfrentan interrupciones laborales, incluidas las provocadas por la IA.

Promoción de la innovación y la competencia

Estados Unidos ya es líder en innovación en IA: más empresas emergentes de IA recaudaron capital por primera vez en Estados Unidos el año pasado que en los siete países siguientes juntos. La Orden Ejecutiva garantiza que sigamos liderando el camino en innovación y competencia a través de las siguientes acciones:

  • Catalizar la investigación de IA en todo Estados Unidos a través de una prueba piloto del National AI Research Resource, una herramienta que brindará a los investigadores y estudiantes de IA acceso a recursos y datos clave de IA, y subvenciones ampliadas para la investigación de IA en áreas vitales como la atención médica y el cambio climático.

     

  • Promover un ecosistema de IA justo, abierto y competitivo brindando a los pequeños desarrolladores y empresarios acceso a asistencia técnica y recursos, ayudando a las pequeñas empresas a comercializar avances en IA y alentando a la Comisión Federal de Comercio a ejercer sus autoridades.

     

  • Utilizar las autoridades existentes para ampliar la capacidad de inmigrantes y no inmigrantes altamente calificados con experiencia en áreas críticas para estudiar, permanecer y trabajar en los Estados Unidos modernizando y simplificando los criterios de visa, entrevistas y revisiones.

Impulsando el liderazgo estadounidense en el extranjero

Los desafíos y oportunidades de la IA son globales. La Administración Biden-Harris seguirá trabajando con otras naciones para apoyar el despliegue y el uso seguro y confiable de la IA en todo el mundo. Para tal efecto, el Presidente dirige las siguientes acciones:

  • Ampliar los compromisos bilaterales, multilaterales y de múltiples partes interesadas para colaborar en la IA. El Departamento de Estado, en colaboración con el Departamento de Comercio, liderará un esfuerzo para establecer marcos internacionales sólidos para aprovechar los beneficios de la IA, gestionar sus riesgos y garantizar la seguridad. Además, esta semana, el vicepresidente Harris hablará en la Cumbre del Reino Unido sobre seguridad de la IA, organizada por el primer ministro Rishi Sunak.

     

  • Acelerar el desarrollo y la implementación de estándares vitales de IA con socios internacionales y organizaciones de estándares, garantizando que la tecnología sea segura, confiable e interoperable.

     

  • Promover el desarrollo y el despliegue seguro, responsable y que afirme los derechos de la IA en el extranjero para resolver desafíos globales, como promover el desarrollo sostenible y mitigar los peligros para la infraestructura crítica.

Garantizar el uso gubernamental responsable y eficaz de la IA

La IA puede ayudar al gobierno a ofrecer mejores resultados para el pueblo estadounidense. Puede ampliar la capacidad de las agencias para regular, gobernar y desembolsar beneficios, y puede reducir costos y mejorar la seguridad de los sistemas gubernamentales. Sin embargo, el uso de la IA puede plantear riesgos, como discriminación y decisiones inseguras. Para garantizar el despliegue gubernamental responsable de la IA y modernizar la infraestructura federal de IA, el Presidente dirige las siguientes acciones:

  • Emitir orientación para el uso de la IA por parte de las agencias, incluidos estándares claros para proteger los derechos y la seguridad, mejorar la adquisición de IA y fortalecer la implementación de la IA.
  • Ayude a las agencias a adquirir productos y servicios de IA específicos de forma más rápida, económica y eficaz mediante una contratación más rápida y eficiente.

  • Acelerar la contratación rápida de profesionales de IA como parte de un aumento de talento en IA en todo el gobierno liderado por la Oficina de Gestión de Personal, el Servicio Digital de EE. UU., el Cuerpo Digital de EE. UU. y la Beca Presidencial de Innovación. Las agencias brindarán capacitación en IA a los empleados de todos los niveles en campos relevantes.

A medida que avancemos en esta agenda a nivel nacional, la Administración trabajará con aliados y socios en el extranjero en un marco internacional sólido para gobernar el desarrollo y el uso de la IA. La Administración ya ha consultado ampliamente sobre los marcos de gobernanza de la IA durante los últimos meses, colaborando con Australia, Brasil, Canadá, Chile, la Unión Europea, Francia, Alemania, India, Israel, Italia, Japón, Kenia, México, Países Bajos, Nueva Zelanda. Zelanda, Nigeria, Filipinas, Singapur, Corea del Sur, los Emiratos Árabes Unidos y el Reino Unido. Las acciones tomadas hoy apoyan y complementan el liderazgo de Japón en el Proceso de Hiroshima del G-7, la Cumbre del Reino Unido sobre Seguridad de la IA, el liderazgo de la India como Presidente de la Asociación Global sobre IA y los debates en curso en las Naciones Unidas.

Las acciones que el presidente Biden dirigió hoy son pasos vitales hacia adelante en el enfoque de Estados Unidos sobre una IA segura y confiable. Se necesitarán más acciones y la Administración seguirá trabajando con el Congreso para impulsar una legislación bipartidista que ayude a Estados Unidos a liderar el camino en innovación responsable.

Para obtener más información sobre el trabajo de la Administración Biden-Harris para promover la IA y oportunidades para unirse a la fuerza laboral federal de IA, visite AI.gov

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Imagen: MM.

Inteligencia Artificial reta al pensamiento creativo

Inteligencia Artificial reta al pensamiento creativo

(8 de noviembre, 2023. Fuente: quepasaenvenezuela.org). En un mundo en constante evolución, donde la tecnología avanza a pasos agigantados, la Inteligencia Artificial (IA) surge como una herramienta fundamental en múltiples esferas, incluida la creatividad.

El debate sobre si esta tecnología va a reemplazar o no los puestos de trabajo, va quedando a un lado, mientras empresas y profesionales se preparan para sacar el mayor provecho, utilizándola para impulsar y optimizar sus procesos creativos.

“La cuestión ya no gira en torno a si las IAs desplazarán o no al trabajo humano, sino a cómo podemos entablar una colaboración enriquecedora con ellas para simplificar nuestras vidas. Un paso inicial para lograr esta sinergia es asegurarnos de que los clientes tengan una visión clara de sus objetivos. La IA no solo contribuye a definir estos objetivos con mayor precisión, sino también aporta ideas innovadoras que amplían los horizontes tradicionales”, comentó Ana Lopera, Senior Account Manager – L3 de PGD.

La IA se ha convertido en una herramienta para profesionales creativos, brindándoles la capacidad de generar contenido de alta calidad de manera eficiente. Por ejemplo, en lo que respecta a la edición de imágenes y videos, los programas de edición asistida por IA pueden automatizar tareas repetitivas, como el recorte y la corrección de color. Esta automatización no solo ahorra tiempo a los creativos, sino que también les permite concentrarse en otros aspectos conceptuales de su trabajo.

Adicional, en lo referente a calidad de audio en la postproducción de contenido, es una gran aliada para reducir el ruido, mejorar la claridad de la voz, corregir desviaciones de tono y ritmo, restaurar grabaciones antiguas, eliminar palabras o sonidos no deseados, y mejorar la calidad de la transmisión de audio con solo un clic.

Según los expertos de PGD, el gran reto al trabajar con IA en el ámbito creativo es la definición de autoría y creatividad en este contexto. ¿Quién es el autor cuando la IA desempeña un papel significativo en la creación? “Estamos comprometidos en explorar y establecer directrices sólidas para abordar este tema, considerando ejemplos de derechos de autor, políticas empresariales y restricciones necesarias para equilibrar el uso de las IA. Aún hay mucho por analizar y discutir, por ejemplo, como asegurar que hizo el creador y qué esta tecnología.”, explicó Francisco Rodríguez, Senior Motion Designer-Post Production de PGD.

En sus primeros días, muchas soluciones de IA eran de acceso gratuito, pero a medida que su potencial se materializó, el panorama cambió. Actualmente, la mayoría de las soluciones competentes en la industria son de pago. Esto ha generado brechas en el acceso y en la utilización efectiva de estas tecnologías.

Riesgos actuales y desafíos pendientes

A pesar de que la colaboración con IAs es prometedora, no está exenta de desafíos como: dependencia excesiva, pérdida de originalidad y la disminución de la diversidad creativa. Además, la evolución constante de la tecnología y la falta de regulación presentan dificultades adicionales para los creativos y las empresas.

El uso adecuado y equitativo de la inteligencia artificial radica en la ética profesional de cada individuo, su habilidad para mantenerse informado sobre cuándo y cómo integrar la inteligencia artificial en el proceso creativo, y aprender a utilizarla de manera responsable y equilibrada. La IA debe considerarse una herramienta complementaria, sin caer en la dependencia absoluta de ella. Es necesario recordar que, por ahora, la IA carece de intencionalidad, comprensión humana y emociones, por lo que puede funcionar como una fuente de inspiración y guía, más no debería reemplazar la voz y capacidad de expresión de los profesionales creativos.

“Aún estamos en zona desconocida en un trabajo cooperativo con las IAs, brecha de acceso y cuidado de su uso ante un territorio desconocido, por lo que los profesionales advierten que hay que adentrarse con cautela, respeto y sobre todo buenas prácticas. En PGD visualizamos una realidad donde la IA coexiste con la creatividad humana, impulsando la innovación y abriendo nuevas fronteras”, agregó Luis Escalante, Delivery Director, Tech de PGD.

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¿Qué diferencia una aplicación de IA de una que no es de IA?

¿Qué diferencia una aplicación de IA de una que no es de IA?

(8 de noviembre, 2023).  La principal diferencia entre una aplicación computacional de inteligencia artificial (IA) y una que no es de IA es que la aplicación de IA es capaz de aprender y adaptarse a su entorno, mientras que la aplicación que no es de IA está pre-programada para realizar una tarea específica.

En términos más técnicos, la IA se basa en el aprendizaje automático, que es un campo de la informática que se ocupa de la creación de sistemas que pueden aprender sin ser explícitamente programados. Los sistemas de aprendizaje automático pueden aprender a realizar tareas a partir de datos, sin necesidad de que un humano les diga cómo hacerlo.

Por ejemplo, un sistema de aprendizaje automático puede aprender a reconocer objetos en imágenes a partir de un conjunto de datos de imágenes etiquetadas. El sistema puede aprender a identificar los objetos a partir de las características de las imágenes, como el color, la forma y el tamaño.

Un sistema que no es de IA, por otro lado, está preprogramado para realizar una tarea específica. Por ejemplo, un programa que traduce del español al inglés está preprogramado con las reglas de traducción entre los dos idiomas. El programa no puede aprender nuevas reglas de traducción a partir de los datos.

En general, las aplicaciones de IA son más flexibles y adaptables que las aplicaciones que no son de IA. Las aplicaciones de IA pueden aprender y adaptarse a nuevos entornos y situaciones, mientras que las aplicaciones que no son de IA están limitadas por las reglas que están codificadas en ellas.

Aquí hay algunos ejemplos específicos de aplicaciones computacionales de IA:

  • Reconocimiento de voz
  • Reconocimiento de imágenes
  • Traductores automáticos
  • Juegos de estrategia
  • Robótica

En todos estos casos, las aplicaciones de IA son capaces de aprender y adaptarse a su entorno de alguna manera. Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento de voz pueden aprender a reconocer nuevos acentos o palabras, los sistemas de reconocimiento de imágenes pueden aprender a identificar nuevos objetos, y los traductores automáticos pueden aprender a traducir nuevos idiomas.

Las aplicaciones de IA tienen el potencial de revolucionar muchos campos, desde la industria hasta la medicina. A medida que la IA siga desarrollándose, veremos aplicaciones aún más sofisticadas que pueden mejorar nuestras vidas de muchas maneras.

¿Cuáles son las aplicaciones comerciales de IA más relevantes al momento, incluyendo el Bard de Google?

Las aplicaciones de IA tienen el potencial de revolucionar muchos campos, desde la industria hasta la medicina. A medida que la IA siga desarrollándose, veremos aplicaciones aún más sofisticadas que pueden mejorar nuestras vidas de muchas maneras.

Las aplicaciones comerciales de IA más relevantes al momento son aquellas que tienen un impacto significativo en los negocios y la sociedad. Estas aplicaciones incluyen:

  • Reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural. Estas tecnologías se utilizan para automatizar tareas, mejorar la experiencia del cliente y crear nuevos productos y servicios. Por ejemplo, los chatbots de IA se utilizan cada vez más para proporcionar servicio al cliente, y los sistemas de reconocimiento de voz se utilizan para controlar dispositivos domésticos inteligentes.
  • Visión artificial. Esta tecnología se utiliza para identificar objetos, analizar imágenes y realizar tareas de inspección. Por ejemplo, la visión artificial se utiliza para detectar defectos en productos, clasificar productos en almacenes y crear imágenes de realidad aumentada.
  • Aprendizaje automático. Esta tecnología se utiliza para crear modelos que pueden aprender y adaptarse a nuevos datos. Por ejemplo, el aprendizaje automático se utiliza para predecir comportamientos, personalizar ofertas y optimizar procesos.
  • Robótica. Esta tecnología se utiliza para crear máquinas que pueden realizar tareas de forma autónoma. Por ejemplo, los robots se utilizan en fábricas para ensamblar productos, en hospitales para realizar cirugías y en hogares para realizar tareas domésticas.

El Bard de Google es un ejemplo de un sistema de IA que se utiliza en aplicaciones comerciales. Bard se utiliza para generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a preguntas de forma informativa. Bard se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo atención al cliente, marketing y educación.

Otras aplicaciones comerciales de IA relevantes incluyen:

  • Gestión de riesgos. La IA se utiliza para identificar riesgos, evaluar el impacto de los riesgos y desarrollar estrategias para mitigar los riesgos.
  • Ciberseguridad. La IA se utiliza para detectar amenazas cibernéticas, proteger sistemas y datos y responder a ataques cibernéticos.
  • Finanzas. La IA se utiliza para realizar análisis financieros, gestionar inversiones y proporcionar asesoramiento financiero.
  • Medicina. La IA se utiliza para diagnosticar enfermedades, desarrollar nuevos tratamientos y proporcionar atención médica personalizada.

La IA tiene el potencial de revolucionar muchos campos, desde la industria hasta la medicina. A medida que la IA siga desarrollándose, veremos aplicaciones aún más sofisticadas que pueden mejorar nuestras vidas de muchas maneras.

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Imagen: Pixabay + MM.

 

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