Deep Learning: ¿Qué es y cómo funciona? (I)

Deep Learning: ¿Qué es y cómo funciona? (I)

(29 de diciembre, 2023). El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en la inteligencia artificial (IA) que imita el funcionamiento del cerebro humano en el procesamiento de datos para su uso en la detección de objetos, el reconocimiento del habla, la traducción de idiomas y la toma de decisiones.

Esencialmente se trata de enseñar a los ordenadores a aprender mediante ejemplos, de forma similar a cómo aprendemos de nuestras experiencias.

Cómo funciona el Aprendizaje Profundo

  1. Redes Neuronales: El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales, que son algoritmos modelados a partir del cerebro humano. Estas redes consisten en capas de nodos, y cada nodo es como una neurona. Hay capas de entrada, capas ocultas y una capa de salida en una red neuronal típica.
  2. Aprendizaje a Partir de Datos: Cuando los algoritmos de aprendizaje profundo reciben datos, los analizan y toman decisiones o predicciones. Por ejemplo, en el reconocimiento de imágenes, los datos de entrada serían píxeles de imágenes, y la salida sería la identificación de objetos en estas imágenes.
  3. Estructura en Capas: El ‘profundo’ en el aprendizaje profundo se refiere al número de capas a través de las cuales se transforman los datos. Más capas permiten a la red reconocer características más complejas en cada capa.
  4. Retropropagación y Optimización: Las redes aprenden a través de un proceso llamado retropropagación. Ajustan sus parámetros (pesos y sesgos) en función del error en sus predicciones en comparación con el resultado real. Algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, ayudan a reducir estos errores.

Utilidad del Aprendizaje Profundo:

  • Reconocimiento de Imágenes y Voz: Utilizado en sistemas de reconocimiento facial, vehículos autónomos y control de voz en dispositivos como teléfonos inteligentes y altavoces inteligentes.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Potencia la traducción automática, los chatbots y los asistentes digitales.
  • Salud: Asiste en el diagnóstico y pronóstico de enfermedades, descubrimiento de medicamentos y medicina personalizada.
  • Finanzas: Utilizado para la detección de fraude, el comercio algorítmico y la evaluación de riesgos.
  • Entretenimiento y Medios: Potencia sistemas de recomendación en plataformas como Netflix y Spotify.

El aprendizaje profundo ha revolucionado varios campos al proporcionar una forma de aprender automáticamente patrones complejos en grandes cantidades de datos, lo que es un avance significativo en el desarrollo de sistemas inteligentes.

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Algo de lo que nos deja 2023 en tecnología de información (II)

Algo de lo que nos deja 2023 en tecnología de información (II)

(28 de diciembre, 2023). METAVERSO. El metaverso enfrenta dificultades en el mundo virtual. Mark Zuckerberg ha tenido razón en muchas cosas: a la gente le gusta buscar a otras personas en Internet, pero pelearse con Elon Musk es una mala idea, y la carne ahumada es deliciosa.

Pero las grandes esperanzas de Zuck y muchos inversores para el metaverso en 2023 no se materializaron completamente. Dos años después de que Facebook se renombrara a Meta y con $46.5 mil millones perdidos desde 2019, el metaverso no está más cerca del éxito. Y 2023 podría haber sido el año para terminarlo de una vez por todas.

¿Qué es un mundo virtual sin nadie en él? Hasta el año pasado, solo 200,000 personas estaban activas en Horizon Worlds, el mundo VR de Meta, y Meta aún no ha proporcionado una actualización sobre ese número. Y para los que están allí… no es tan emocionante. Quest 3, la última iteración del casco VR de Meta, debutó en octubre.

Según muchos, fue una mejora sobre el Quest 2. Pero el problema que ha plagado al metaverso permaneció: ¿Qué haces una vez que estás en él? Algunos que entraron al mundo virtual simplemente no pudieron escapar de la sensación de que era más aburrido que el mundo real.

Las empresas se alejaron del metaverso a medida que el enfoque en la inteligencia artificial se intensificó. Aunque Zuckerberg siguió siendo optimista sobre el metaverso, prestó más atención a la IA en Meta Connect 2023, la conferencia anual de Meta. Y, tan recientemente como este mes, la compañía impulsó nuevos desarrollos de IA, incluyendo «Imagine with Meta AI», una herramienta generadora de imágenes, junto con actualizaciones a su asistente de IA.

Mientras tanto, Meta listó temporalmente una correa de batería para el Quest 3 como «agotada» el mes pasado porque el producto era muy defectuoso. La compañía que se renombró a sí misma después del metaverso podría terminar pivotando hacia la IA en su lugar.

Tal vez el próximo año estaremos hablando contigo como avatares sin piernas en Horizon Worlds. Pero probablemente no.

REDES SOCIALES. Elon estaba equivocado sobre Twitter, pero otros también. Una predicción generalizada para 2023 era que el multimillonario que compró Twitter lo haría explotar, pero lo único que Elon Musk hizo estallar este año fueron dos naves espaciales.

Aunque la aplicación del pájaro aún no ha colapsado como todos pensaban que lo haría de repente… Tampoco se ha vuelto rentable como Musk y la CEO Linda Yaccarino siguen diciendo que podría ser pronto. En cambio, X ha perdido la mitad de su valor desde la adquisición, y los ingresos por publicidad han bajado más del 50% desde el año pasado.

Esto se debe en parte a que solo alrededor del 5% de los usuarios previamente verificados pagaron para mantener sus insignias, frustrando el plan de Musk de lucrarse con las marcas de verificación azules. Glitches persistentes este año y dificultades técnicas durante un evento muy publicitado de Ron DeSantis en Twitter Spaces hicieron mella en el sueño de Musk de convertir Twitter en una «aplicación para todo» llamada X (mitad lograda).

En el dinero. Políticos y grupos de defensa advirtieron que la toma de control de Musk podría llevar a un aumento en el discurso de odio y la desinformación en Twitter/X, y así fue. Musk ha implementado algunas restricciones en la plataforma sobre la recopilación de datos que han obstaculizado docenas de estudios que intentan profundizar en estas tendencias, según Reuters, pero la UE está investigando X bajo sus nuevas reglas tecnológicas.

Inesperado: No fuimos lo suficientemente creativos para predecir que este año Musk desafiaría a Mark Zuckerberg a una pelea en jaula en la «antigua Roma», y luego no lo seguiría. O que le diría a algunos de sus mayores anunciantes que «se jodan» por pausar sus gastos después de que respaldara una conspiración antisemita.

Mirando hacia el próximo año… tal vez entre reuniones de productos sobre la nueva función bancaria de X, Musk intentará tapar sus pérdidas con la ayuda de su incipiente compañía de IA, X.ai, que está buscando $1 mil millones en financiamiento. Pero también dijo hace unos meses que X «podría fracasar, como muchos han predicho.»

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Algo de lo que nos deja 2023 en tecnología de información (I)

Algo de lo que nos deja 2023 en tecnología de información (I)

(27 de diciembre, 2023). Cualquiera que predijera una recesión en 2023 fue tan acertado como aquellos astrólogos fatalistas que advirtieron de un apocalipsis en 2012.

La mayoría de los expertos de Wall Street pasaron el otoño de 2022 preparándose ansiosamente para una recesión económica en los siguientes 12 meses. En cambio, fueron sorprendidos por varios indicadores de fortaleza financiera, como el desempleo históricamente bajo, sólidas ganancias corporativas e incluso el aumento del precio del cartón.

Esperando lo peor. Bloomberg Economics proyectó en octubre pasado que las probabilidades de una recesión en el próximo año eran preocupantemente del 100%. Sin embargo, esa proyección no surgió de la nada…

La Reserva Federal aumentó las tasas de interés siete veces en 2022 (y planeaba continuar haciéndolo) en su lucha contra un nivel de inflación del 6.5%. Los costos de endeudamiento se dispararon por primera vez desde antes de la crisis financiera de 2008, amenazando con obstaculizar la inversión empresarial y suprimir el gasto del consumidor. Mientras tanto, el CEO de JPMorgan, Jamie Dimon, se preocupaba de que la erosión de los ahorros de los consumidores durante la pandemia por el crecimiento de precios «podría descarrilar la economía y causar una recesión leve o severa.»

Pero el desastre nunca llegó. La economía de EE. UU. creció a un ritmo anualizado promedio del 3.2% en los primeros tres trimestres del año, con otro 1.3% proyectado para el cuarto trimestre. La disminución de la inflación al 3.1% en noviembre y los fuertes números de empleo han hecho que muchos expertos (incluida la secretaria del Tesoro, Janet Yellen) sean optimistas de que una desaceleración de la inflación sin recesión —conocida como un «aterrizaje suave»— está sobre nosotros.

No todos eran pesimistas a finales de 2022. Mark Zandi, el economista jefe de Moody’s Analytics, fue uno de los pocos expertos que mantuvo la fe en un aterrizaje suave. Señaló que las recesiones suelen surgir de la nada y que había una buena posibilidad de que la Fed controlara la inflación sin hundir la economía.

Zandi recientemente dijo que la economía todavía parece saludable, en parte porque las empresas tomaron préstamos cuando las tasas de interés eran bajas, por lo que muchas de ellas pudieron evitar una crisis crediticia.

Pero pocos vieron venir la «vibecesión»… Muchos estadounidenses sienten que la economía está fallando a pesar de todos los indicadores elegantes, lo cual algunos expertos atribuyen a los altos pagos de intereses sobre la deuda del consumidor y los efectos persistentes de la inflación (junto con la implacable cobertura mediática de ellos).

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ChatGPT, si te pregunto sobre las vulnerabilidades de la IA ¿qué respondes?

ChatGPT, si te pregunto sobre las vulnerabilidades de la IA ¿qué respondes?

Las vulnerabilidades de la IA se refieren a posibles debilidades de seguridad o fallos en los sistemas de inteligencia artificial que pueden ser explotados por los atacantes para causar daño u obtener acceso no autorizado a datos sensibles. Estas vulnerabilidades pueden manifestarse en diferentes formas dependiendo de la aplicación específica o del caso de uso del sistema de IA.

Algunos ejemplos comunes de vulnerabilidades de IA incluyen:

Ataques adversarios: donde un atacante manipula los datos de entrada de un sistema de IA para hacer que produzca una salida incorrecta o dañina.

Envenenamiento de datos: donde un atacante introduce datos maliciosos en el conjunto de datos de entrenamiento utilizado para entrenar un modelo de IA, con la intención de comprometer su precisión o rendimiento.

Robo de modelos: donde un atacante puede obtener una copia del modelo de IA, ya sea mediante ingeniería inversa o robándolo directamente, y usarlo para fines malintencionados.

Problemas de sesgo y equidad: donde el sistema de IA puede estar sesgado hacia ciertos grupos o individuos, resultando en un trato o resultados injustos.

Para abordar estas vulnerabilidades, es importante seguir las mejores prácticas para la seguridad de la IA, como implementar controles de acceso fuertes, realizar pruebas regulares de vulnerabilidades y garantizar que los modelos de IA se entrenen en conjuntos de datos diversos y representativos. Además, es crucial estar al día con las últimas investigaciones de seguridad y avances en la tecnología de seguridad de la IA.

Por ejemplo ¿en qué momento puedes cometer errores?

Como modelo de lenguaje de IA, puedo cometer errores si encuentro un lenguaje que está fuera de mis datos de entrenamiento o si malinterpreto el contexto o la intención detrás de una pregunta o afirmación. Si bien mi precisión es generalmente bastante alta, hay algunos escenarios en los que es posible que no proporcione la respuesta más precisa o adecuada.

Por ejemplo, si me haces una pregunta sobre un tema específico que está fuera de mis datos de entrenamiento o mi expertise, es posible que no pueda proporcionar una respuesta completa o precisa. Del mismo modo, si utilizas un lenguaje complejo o ambiguo, puedo malinterpretar tu significado y proporcionar una respuesta incorrecta.

También es importante tener en cuenta que, si bien puedo entender y generar lenguaje natural, no tengo el mismo nivel de conocimiento de sentido común o habilidades de razonamiento que los humanos. Esto a veces puede resultar en respuestas que pueden parecer sin sentido o irrelevantes en ciertos contextos.

Sin embargo, estoy siendo actualizado y entrenado continuamente con nuevos datos, por lo que mi precisión y capacidad para entender el lenguaje están siempre mejorando. Además, hago mi mejor esfuerzo para entender y responder a tus consultas, y siempre me esfuerzo por proporcionar respuestas útiles e informativas.

Polémica: la IA en el salón de clases

Polémica: la IA en el salón de clases

(26 de diciembre, 2023). La introducción de la inteligencia artificial (IA) en las aulas escolares es un tema ampliamente debatido en el campo de la educación. Instituciones como la Escuela de Educación de Harvard y el Instituto Brookings han publicado artículos interesantes sobre la relación entre la IA y la educación, planteando preguntas clave: ¿Debería implementarse en los salones de clases? ¿O debería utilizarse únicamente desde fuera? ¿Sería un asistente ideal o un factor disruptivo en el proceso de aprendizaje?

La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la forma en que los estudiantes aprenden y los profesores enseñan. Mediante el uso de tecnología avanzada, como la IA, las escuelas pueden ofrecer un aprendizaje más personalizado y adaptativo, brindando a cada estudiante la oportunidad de progresar a su propio ritmo y según sus necesidades individuales.

La implementación de la IA en las aulas también puede facilitar la recopilación y análisis de datos en tiempo real, permitiendo a los profesores identificar áreas de mejora y brindar retroalimentación más precisa y oportuna a los estudiantes. Además, la IA puede proporcionar recursos educativos interactivos y enriquecedores, que ayudan a despertar el interés y la motivación en los estudiantes.

No obstante, es fundamental abordar los posibles desafíos y consideraciones éticas asociadas con la integración de la IA en las escuelas. Se deben garantizar la privacidad y seguridad de los estudiantes, así como evitar una dependencia excesiva de la tecnología que pueda perjudicar el desarrollo de habilidades y competencias humanas.

En última instancia, la decisión de introducir la IA en los salones de clases debe ser cuidadosamente considerada y respaldada por evidencia científica sólida. Es necesario evaluar tanto los beneficios como los riesgos potenciales, teniendo en cuenta el contexto educativo y las necesidades específicas de los estudiantes. La inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa en el ámbito educativo, siempre y cuando se implemente de manera responsable y con un enfoque centrado en el aprendizaje y desarrollo integral de los estudiantes.

Si integran la IA generativa: el caso de Nueva York

Las Escuelas Públicas de la Ciudad de Nueva York, el primer sistema escolar en bloquear el acceso a ChatGPT, también fue el primero en revertir su prohibición. En un lapso de cuatro meses desde la prohibición inicial, la reversión ocurrió después de reuniones de representantes de la industria tecnológica y educadores para evaluar los riesgos emergentes y comprender cómo aprovechar las capacidades de ChatGPT de manera positiva.

Para respaldar a los maestros, los líderes del distrito escolar de la ciudad de Nueva York prometieron proporcionar recursos desarrollados por el MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts), junto con ejemplos reales de una exitosa implementación de la IA en aulas del distrito que fueron pioneras en la adopción temprana de la tecnología. El distrito también planea crear un repositorio compartido para seguir el progreso de cada escuela y compartir hallazgos entre las escuelas.

Escuelas como el Distrito Escolar de Peninsula en Washington ya estaban trabajando en la integración de la IA en sus planes de estudio, por lo que cuando llegó ChatGPT, estaban preparadas. Equipos de aprendizaje digital visitaron aulas en diferentes niveles de grado para explicar cómo funcionan los modelos de lenguaje y cómo identificar y aprovechar el contenido generado por la IA. El Distrito Escolar de la Ciudad de Alliance en Ohio también está aprovechando el potencial de ChatGPT, resolviendo establecer límites de uso de manera proactiva para prevenir un uso indebido.

En el Distrito Escolar de Lower Merion, los estudiantes de Pensilvania perfeccionarán sus habilidades de pensamiento crítico al analizar y editar textos generados por la IA. En todos los casos anteriores, integrar de manera responsable la IA generativa como herramienta educativa requerirá que los distritos escolares inviertan en procedimientos de supervisión adecuados y en el desarrollo profesional de los educadores.

En este sentido, las Escuelas Públicas de Garden City en Nueva York han llevado a cabo sesiones de capacitación para los educadores para demostrar las capacidades de diferentes herramientas de IA generativa, así como cómo incorporarlas de manera efectiva y adaptar los materiales a las necesidades de los estudiantes. Escuelas como las Escuelas del Área de Norway-Vulcan en Michigan también planean brindar oportunidades de desarrollo profesional para los maestros, así como fortalecer la comprensión de la comunidad escolar sobre su código de honor y políticas contra el plagio. El distrito ha alentado a los maestros a utilizar el detector de IA de Turnitin para verificar casos de plagio, mientras se preparan para enseñar con la IA generativa en el otoño.

Algunas escuelas están siendo más cautelosas al integrar la IA generativa. En el Distrito Escolar Independiente de Mineral Wells en Texas, han adoptado un enfoque más prudente, probando el uso de la IA generativa en un conjunto experimental de aulas y enviando a esos instructores a una capacitación general en IA. En otros lugares de Texas, el Distrito Escolar Independiente de Eanes también se enfoca en ayudar a los maestros a aprovechar al máximo la IA generativa, mientras primero prueban ChatGPT en casos de uso administrativo, como la planificación de horarios o lecciones.
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Imagen: Pixabay.

Corte Suprema del Reino Unido: la IA no puede ser acreditada como inventor

Corte Suprema del Reino Unido: la IA no puede ser acreditada como inventor

(24 de diciembre, 2023).Actualmente, la legislación de patentes de Estados Unidos no permite que los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) sean reconocidos como inventores en las patentes. Las normativas vigentes establecen que solo los seres humanos pueden ser considerados inventores.

Un caso destacado en la jurisprudencia reciente es el de Thaler v. Vidal (PDF), donde se ratificó que la IA no puede ser listada como «inventor» a efectos de obtener una patente. Aquí los razonamientos:

  1. Evolución de la IA en Patentes: La historia de la IA ha sido documentada a través de las patentes, reflejando su evolución y el creciente interés en esta tecnologí​a.

  2. IA Mejorando la Eficiencia de las Oficinas de Patentes: La IA ha demostrado ser efectiva para aumentar la eficiencia en la gestión de solicitudes de patentes, reduciendo retrasos y mejorando la calidad del proceso de revisión​.

  3. IA en Análisis de Patentes: La utilización de IA en el análisis de patentes ha revolucionado las estrategias de propiedad intelectual, ofreciendo nuevas maneras de interpretar y manejar grandes cantidades de datos de patente​.

  4. Protección de Sistemas de IA a través de Patentes: Existe un interés creciente en proteger los sistemas de IA mediante patentes de invención, lo cual plantea desafíos únicos y oportunidades para la legislación de propiedad intelectua​l.

  5. Desafíos en Propiedad Intelectual Debido a la IA: Con el auge de la IA, surgen desafíos en cuanto a la propiedad intelectual, especialmente en términos de definir la autoría y la invención en contextos donde las máquinas pueden imitar o competir en actividades intelectual.

  6. IA en Análisis de Competidores y Patentes: La IA también se utiliza para analizar patentes y competidores, proporcionando una ventaja significativa en el mercado al mantenerse actualizado con las tendencias y desarrollos en diversos campo​.

Este análisis refleja la interacción dinámica entre la IA y el campo de las patentes, mostrando tanto su impacto en la eficiencia operativa como los desafíos emergentes en la propiedad intelectual.

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Imagen: MM con insumos de Pixabay.

El lado oscuro de la IA

El lado oscuro de la IA

(23 de diciembre, 2023). La Luna tiene un lado oscuro y, se dice, que casi todo en el mundo también. El lado oscuro de la inteligencia artificial (IA) se refiere a los desafíos éticos, sociales y económicos asociados con el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA. Algunas de las preocupaciones clave incluyen:

  • Desplazamiento laboral: la inteligencia artificial y la automatización tienen el potencial de reemplazar empleos humanos en diversas industrias, lo que genera desempleo y perturbaciones económicas, particularmente en sectores donde las tareas pueden automatizarse fácilmente.

  • Sesgo y discriminación: los sistemas de IA pueden heredar y perpetuar los sesgos presentes en los datos en los que están entrenados, lo que lleva a resultados discriminatorios, especialmente en áreas como la contratación, los préstamos y la aplicación de la ley. Abordar estos sesgos es un desafío importante en el desarrollo de la IA.

  • Preocupaciones por la privacidad: las aplicaciones de IA a menudo implican recopilar y analizar grandes cantidades de datos. Proteger la privacidad de las personas en este contexto es una preocupación importante. El acceso no autorizado a datos personales puede provocar robo de identidad, vigilancia y otras violaciones de la privacidad.

  • Implicaciones éticas: La IA plantea cuestiones éticas, como el uso de armas autónomas, deepfakes y sistemas de vigilancia impulsados ​​por IA. Estas tecnologías pueden utilizarse indebidamente, lo que tiene graves consecuencias para la sociedad.

  • Riesgos de seguridad: los sistemas de IA pueden ser vulnerables a los ataques. Los ataques adversarios, en los que actores malintencionados manipulan datos de entrada para engañar a los algoritmos de IA, pueden tener graves implicaciones, especialmente en aplicaciones críticas como los vehículos autónomos y la ciberseguridad.

  • Pérdida de control humano: a medida que los sistemas de IA se vuelven más sofisticados, existe el riesgo de perder el control sobre ellos. Garantizar que la IA opere dentro de límites éticos y se alinee con los valores humanos es un desafío importante.

  • Impacto ambiental: entrenar modelos complejos de IA requiere una potencia computacional significativa, lo que contribuye a un alto consumo de energía y emisiones de carbono. Abordar el impacto ambiental de la IA es crucial para el desarrollo sostenible.

  • Dependencia y monopolio: La dependencia de unas pocas empresas poderosas de IA puede conducir a un comportamiento monopolístico y reducir la competencia, lo que podría obstaculizar la innovación y limitar las opciones para los consumidores.

Abordar estos desafíos requiere una combinación de innovación técnica, marcos regulatorios y pautas éticas para garantizar que la IA se desarrolle y utilice de manera que beneficie a la sociedad en su conjunto y al mismo tiempo minimice sus consecuencias negativas.

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Imagen: MM con insumos de Pixabay.

Trabajadores humanos vs Inteligencia Artificial: ¿En qué áreas uno es mejor que el otro?

Trabajadores humanos vs Inteligencia Artificial: ¿En qué áreas uno es mejor que el otro?

(22 de diciembre, 2023). La comparación entre trabajadores humanos e inteligencia artificial (IA) no resulta tan fácil como un mero «match», porque revela distintas fortalezas y debilidades en diferentes áreas:

  • Resolución de Problemas Complejos: Los humanos sobresalen en escenarios complejos e impredecibles que requieren juicio intuitivo, creatividad y razonamiento moral. Por su parte, la IA tiene dificultades en estas áreas, especialmente donde los problemas no están bien definidos o requieren comprensión de conceptos abstractos.
  • Eficiencia en el Aprendizaje: Los humanos pueden aprender eficazmente a partir de datos y experiencias limitadas, adaptándose rápidamente a nuevas situaciones. La IA típicamente requiere grandes cantidades de datos para aprender y puede tener un rendimiento inferior en escenarios novedosos no cubiertos en sus datos de entrenamiento.
  • Inteligencia Emocional y Habilidades Sociales: Los trabajadores humanos poseen inteligencia emocional, empatía y la capacidad de navegar en situaciones sociales. La IA carece de estas habilidades, siendo menos efectiva en roles que requieren comprensión emocional o comunicación matizada.
  • Tareas Físicas y Seguridad: La IA puede realizar tareas repetitivas, peligrosas o físicamente exigentes de manera más eficiente y segura que los humanos, a menudo sin fatiga ni error.
  • Procesamiento y Análisis de Datos: La IA sobresale en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa, superando a los humanos en tareas que requieren procesar grandes cantidades de información.
  • Adaptabilidad y Flexibilidad: Los humanos son altamente adaptables, capaces de responder a cambios en el entorno y requisitos. Los sistemas de IA generalmente son menos flexibles, funcionando óptimamente solo dentro de los parámetros para los que fueron diseñados.
  • Innovación y Creatividad: Los humanos son mejores en el pensamiento creativo e innovación, generando nuevas ideas y soluciones. La IA, aunque capaz de asistir en procesos creativos, no puede replicar de manera independiente el alcance completo de la creatividad humana.
  • Toma de Decisiones Éticas y Morales: Los humanos son esenciales para la toma de decisiones éticas y morales, un dominio donde la IA carece del juicio y comprensión del contexto necesarios.

En general, mientras que la IA aporta fortalezas en el procesamiento de datos, tareas repetitivas y resistencia física, los humanos siguen siendo superiores en creatividad, resolución de problemas complejos e inteligencia emocional.

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Las predicciones sobre IA de Bill Gates

Las predicciones sobre IA de Bill Gates

(21 de diciembre, 2023). Al reflexionar sobre 2023, Bill Gates lo recuerda como un año de hitos personales importantes, incluido convertirse en abuelo y apreciar el tiempo pasado con sus seres queridos. También fue el año en el que adoptó la inteligencia artificial con fines significativos, reconociendo su potencial para dar forma al futuro.

Para Gates, 2023 le mostró el mundo que «que heredará nuestra generación más joven». Y dice que pensó en «el impacto positivo que la IA puede tener en la accesibilidad a la educación y la salud mental, reforzando mi compromiso de utilizar la tecnología para abordar las desigualdades globales.»

Para el fundador de Microsoft el año que se va emula a los primeros días de internet que, en este caso, generará «cambios profundos» gracias a la tecnología que la IA Generativa trae a la mesa. Para Gates, esta ola de IA tendrá el mismo impacto que la llegada de la gran red misma, que cambió la historia del manejo de información en todo el planeta.

Otras predicciones que Gates hizo sobre la IA:

  • La IA tiene el potencial de brindar un tutor personalizado a cada estudiante del mundo.
  • Los países de altos ingresos como Estados Unidos están a entre 18 y 24 meses de alcanzar niveles significativos de uso de IA por parte de la población general.
  • Gates cree que la IA ayudará a reducir las desigualdades en todo el mundo al mejorar los resultados en salud, educación y otras áreas.

Concluye su reflexión de fin de año, ya más allá de la tecnología, de esta forma:

Por supuesto, la IA está lejos de ser la única característica definitoria de 2023. Millones de personas siguen experimentando un dolor insoportable como resultado de la guerra de Rusia contra Ucrania y después de la guerra en Etiopía. Mi corazón está destrozado por el continuo sufrimiento de israelíes y palestinos, así como por el pueblo de Sudán. Al mismo tiempo, cada vez más personas se ven obligadas a soportar dificultades como resultado de fenómenos meteorológicos extremos cada vez más frecuentes provocados por el cambio climático. Y las familias de todo el mundo siguen viéndose duramente afectadas por el aumento de la inflación y el lento crecimiento económico.
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No hay duda de que estos son tiempos difíciles, pero sigo siendo optimista sobre el futuro. La velocidad de la innovación nunca ha sido tan rápida. Estamos logrando grandes avances en problemas difíciles (como el Alzheimer, la obesidad y la anemia falciforme) que mejorarán las vidas de millones de personas. Mi amigo el fallecido Hans Rosling solía decir que “las cosas pueden ir mal y mejorar”. Es un buen recordatorio de que el progreso no sólo es posible sino que ocurre todos los días.

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Imagen: MM con insumos de Pixabay.

Análisis de datos… con ChatGPT (1I)

Análisis de datos… con ChatGPT (1I)

(19 de diciembre, 2023). El ChatGPT, además de sus ya conocidas capacidades de generación de contenidos, también ofrece muy útiles análisis de dato, sobre todo, porque están muy orientados a los usuarios no especializados. 

El ChatGPT puede utilizarse de varias maneras para el análisis de datos, ofreciendo numerosas ventajas en los negocios y más allá. Algunas aplicaciones prácticas incluyen:

  1. Interpretación de Datos y Generación de Informes: ChatGPT puede analizar conjuntos de datos complejos y generar informes comprensibles, haciendo la interpretación de datos accesible a un público más amplio dentro de una organización.
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  2. Solución de Problemas de Datos No Estructurados: Puede procesar eficientemente y dar sentido a datos no estructurados, lo cual a menudo es desafiante de analizar usando métodos tradicionales.
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  3. Orientación sobre Problemas de Calidad de Datos: ChatGPT puede ofrecer soluciones prácticas para abordar problemas relacionados con la calidad de datos, asegurando análisis más precisos y fiables.
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  4. Selección de Herramientas y Técnicas de Análisis: Proporciona orientación sobre la elección de las herramientas y técnicas de análisis más adecuadas para casos de uso específicos, optimizando el proceso de análisis.
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  5. Asistencia en el Análisis de Datos Eficiente: Las capacidades multifacéticas de ChatGPT pueden agilizar diversas tareas de análisis de datos, mejorando la eficiencia y precisión.

Estas aplicaciones demuestran el potencial de ChatGPT para mejorar los procesos de análisis de datos, haciéndolos más accesibles y eficientes.

Imaginemos

Escenario: Imagine que trabaja para una empresa de comercio electrónico y tiene un gran conjunto de datos que contiene reseñas y calificaciones de clientes para varios productos. Su objetivo es analizar estos datos para obtener información sobre la opinión del cliente y el rendimiento del producto.

Usando ChatGPT para Análisis de Datos:

  1. Preparación de Datos: Empiece por cargar el conjunto de datos de reseñas de clientes en una plataforma de análisis de datos que integre ChatGPT..
  2. Definición de la Tarea: Proporciona instrucciones claras a ChatGPT, como por ejemplo: «Analice las reseñas y calificaciones de los clientes para identificar tendencias en el sentimiento de los clientes y resaltar cualquier problema con el producto».
  3. Análisis de Datos: ChatGPT comienza realizando un análisis de datos exploratorio (EDA) en el conjunto de datos. Genera estadísticas resumidas, como calificaciones promedio, las palabras clave más mencionadas y la distribución de sentimientos positivos y negativos.
  4. Visualización: ChatGPT también puede crear visualizaciones de datos, como nubes de palabras para visualizar palabras mencionadas con frecuencia o gráficos de distribución de sentimientos.
  5. Generación de información: Según el análisis, ChatGPT puede proporcionar información como: «Los clientes mencionan con frecuencia ‘envío rápido’ y ‘gran calidad’ en reseñas positivas, pero hay quejas sobre ‘embalaje deficiente’ en reseñas negativas».
  6. Informes: ChatGPT puede compilar los resultados del análisis en un formato de informe o presentación, lo que le facilita compartir información con su equipo o administración.

Este ejemplo demuestra cómo ChatGPT puede ayudar en las tareas de análisis de datos al procesar grandes conjuntos de datos, realizar EDA, generar conocimientos e incluso crear visualizaciones e informes, lo que en última instancia lo ayuda a tomar decisiones basadas en datos para su negocio.

 

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Imagen: MM.

 

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