El despido de Sam Altman genera caos en OpenAI

El despido de Sam Altman genera caos en OpenAI

(22 de noviembre, 2023, con información de SuperHuman). Como informamos ayer la salida de Sam Altman de la empresa Open AI ha generado un caos en dos direcciones: uno hacia afuera, lleno de conjeturas sobre el futuro de ejecutivo propulsor del ChatGPT. Retomemeos el recuento:

  • Más de 700 de los 770 empleados de OpenAI amenazaron con irse si la junta no renuncia.
  • Al parecer, Sam Altman está intentando volver a OpenAI como el jefe, según soltó The Verge.
  • Satya Nadella, el big boss de Microsoft, también confesó en una entrevista que no le molestaría que Altman regresara a OpenAI. No olvidemos que Microsoft es quien pone los recursos en OpenAI.
  • Pero lo que dejó a todos boquiabiertos fue que la junta de OpenAI le hizo una oferta a Anthropic, su competencia, proponiendo una fusión de las dos empresas.
  • También hay chismes de que los clientes de OpenAI están pensando en pasarse a Anthropic o a Google.
  • Reuters lanzó el «chisme» de que los inversionistas de OpenAI están pensando en demandar a la junta.
  • Con todo este alboroto, los competidores están aprovechando para atraer a los empleados que se quieren ir de OpenAI, y figuras como Elon Musk y el CEO de Salesforce, Marc Benioff, ya están haciendo sus movidas para contratarlos.
  • Y no falta quien acuse a la junta de OpenAI, como Vinod Khosla y Balaji Srinivasan, de estar influenciados por el altruismo efectivo, una corriente filosófica que, dicen, quiere ponerle el freno al progreso de la IA.

A pesar de los giros dramáticos de las últimas 24 horas, el futuro de OpenAI está en el aire. Parece que hoy nos espera otro día de tensión para la empresa, su gente y sus clientes. ¡Agárrense que vienen curvas!

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Un perfil de Sam Altman

Sam Altman es un empresario e inversor reconocido en el ámbito tecnológico. Comenzó su carrera co-fundando Loopt, una red social basada en la localización, que fue adquirida por Green Dot Corporation. Altman es ampliamente conocido por su rol como ex presidente de Y Combinator, una de las incubadoras de startups más influyentes del mundo. Bajo su liderazgo, Y Combinator amplió sus inversiones y apoyó a una multitud de empresas emergentes exitosas.

En 2015, Altman fue nombrado co-fundador y CEO de OpenAI, una organización de investigación de inteligencia artificial con el objetivo de promover y desarrollar IA amigable para beneficio de la humanidad de manera segura y democrática. Es un defensor de la tecnología sustentable y ha invertido en varias startups de energía limpia. Además, ha mostrado un interés particular en el desarrollo de políticas tecnológicas y en cómo la tecnología puede influir en la economía y la sociedad. Su influencia se extiende más allá de sus inversiones, siendo un pensador destacado en el futuro de la IA, el impacto social de la tecnología y la economía. Altman también ha sido parte de iniciativas que exploran el uso de monedas digitales y otras formas de impulsar la innovación en el espacio tecnológico.

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Imágenes: Wikipedia y del dominio público.

Sam Altman salta de Open AI a Microsoft ¿qué ocurrió allí?

Sam Altman salta de Open AI a Microsoft ¿qué ocurrió allí?

(21 de noviembre, 2023, con información de TLDR AI). El CEO Sam Altman fue despedido de OpenAI por la junta directiva, quien afirmó que la salida de Altman siguió un proceso de revisión deliberativo por parte de la junta y que ya no tienen confianza en su capacidad para seguir liderando OpenAI. Greg Brockman también renunció rápidamente junto con muchos otros investigadores senior. Microsoft contrata al ex CEO de OpenAI Sam Altman (lectura de 3 minutos)

Después de un fin de semana de negociaciones para traer de vuelta a Sam Altman como CEO de OpenAI tras su sorpresivo despido, la junta sin fines de lucro de la compañía ha tomado otro camino completamente y ha nombrado al ex CEO de Twitch, Emmett Shear, como CEO interino. Microsoft está contratando al ex CEO de OpenAI Sam Altman y al cofundador Greg Brockman.

En 2020, en una entrevista que le hizo Azeem Azhar de TLDR, se le preguntó a Sam Altman sobre el papel de la junta de OpenAI y cómo pensaba que podría cambiar la gobernanza de la organización. Mirando hacia atrás, las respuestas de Sam fueron prescientes.

Azeem Azhar: Tengo curiosidad por saber qué piensas que podría ser un Pacto Global [para la IA] en los próximos años, donde sentimos que podemos hacer que estas tecnologías trabajen para la humanidad, pero de una manera bien gobernada.

Sam Altman: Es una pregunta súper importante. Podemos estudiar la historia y ver cómo va eso. Cuando no hay supervisión pública, cuando tienes estas compañías que son tan poderosas como, o más que, la mayoría de las naciones y son gobernadas por líderes no electos y, para ser completamente honesto, bastante irresponsables, creo que eso debería hacernos pensar a todos a medida que estas tecnologías se vuelven cada vez más poderosas.

Y creo que necesitamos encontrar alguna manera no solo de que la economía se comparta y de que tratemos con el problema de la desigualdad que enfrenta la sociedad, sino la gobernanza sobre estas decisiones muy grandes. ¿Cómo queremos que sea nuestro futuro en el mundo con una IA muy poderosa? Esa no es una decisión que 150 personas sentadas en San Francisco tomen colectivamente. Eso no va a ser bueno.

Azeem Azhar: No he encontrado buenos modelos en este momento que hagan esto. Creo que la gente habla de la idea del minilateralismo, que es que si puedes traer a suficientes personas para hablar con suficiente frecuencia, tal vez crees el núcleo de un marco al que otras personas puedan adherirse, y luego la gente copie eso.

Sam Altman: Sí, creo que eso es útil, seguro. Pero luego siempre hay una pregunta de cuánto poder real tiene.

Digamos que realmente creamos una AGI. Ahora mismo, si estoy haciendo un mal trabajo con eso, nuestra junta directiva, que tampoco es responsable ante el público, puede despedirme y decir: “Probemos con alguien más”. Pero me parece que en ese punto, a cierto nivel de poder, el mundo en su conjunto debería poder decir: hey, tal vez necesitamos un nuevo líder de esta compañía, igual que podemos votar sobre la persona que dirige el país.

Y entonces, esta cuestión de qué aspecto tendría un proceso democrático para compañías que tienen un impacto suficiente. Estoy muy lejos de ser un experto aquí, y personas mucho más inteligentes que yo han estado pensando en ello, pero se me ocurre que tenemos estos modelos, y podemos mirar los diferentes alrededor del mundo y hablar sobre algunos países donde funciona mejor y donde no funciona tan bien.

Y ahora ha sucedido. Sam ha sido despedido por la junta. Y Greg Brockman, el Presidente y Chair, también ha dejado la compañía. Es una historia en evolución. The Information tiene una buena cobertura, al igual que Bloomberg. Ron Conway, el más legendario de los inversores ángeles de Silicon Valley, lo llama «un golpe de Estado de la junta».

En MM seguiremos de cerca este caso. Por los momentos, parece un movimiento que beneficia a Microsoft y alivia de alguna forma a los ejecutivos de Open AI. Seguiremos informando.

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Imagen: Wikipedia.

¿Quiere manejar bien el ChatGPT? El chabot mismo le dice cómo

¿Quiere manejar bien el ChatGPT? El chabot mismo le dice cómo

(20 de noviembre, 2023). No hay más que preguntárselo al mismísmo chabot:

USUARIO: ¿Qué errores debo evitar para usar el ChatGPT de la mejor forma?

ChatGPT: Al usarme es importante tener en cuenta ciertos aspectos para evitar errores comunes y mejorar la experiencia. Aquí te dejo algunos consejos:

  1. Expectativas Irrealistas: ChatGPT es una herramienta poderosa, pero tiene sus limitaciones. No puede proporcionar información actualizada más allá de su última actualización de entrenamiento y puede no comprender preguntas extremadamente complejas o poco claras.

  2. Preguntas Demasiado Vagas o Generales: Si bien ChatGPT puede manejar una amplia gama de temas, las preguntas demasiado vagas pueden llevar a respuestas menos específicas. Ser claro y específico en tu consulta ayudará a obtener mejores resultados.

  3. Olvidar la Privacidad y Seguridad: No compartas información personal sensible o confidencial. Aunque ChatGPT está diseñado para mantener la privacidad, es una buena práctica evitar compartir detalles que no querrías que se hicieran públicos.

  4. No Verificar Información para Decisiones Críticas: Aunque ChatGPT puede ser muy preciso, siempre es recomendable verificar la información proporcionada, especialmente si se va a utilizar para decisiones importantes.

  5. Uso Inadecuado: Evitar usar ChatGPT para actividades ilegales, inmorales o que violen las pautas de uso. Esto incluye intentar engañar al sistema o utilizarlo para crear contenido ofensivo.

  6. No Utilizar la Herramienta de Navegador para Información Actualizada: ChatGPT puede buscar información actualizada a través de su herramienta de navegador. No utilizar esta función para temas que requieran información reciente es un error común.

  7. Ignorar el Contexto Cultural o Personal: ChatGPT no siempre captura con precisión los matices culturales o personales en sus respuestas, así que tenlo en cuenta especialmente al tratar temas sensibles.

  8. Interpretar las Respuestas Como Consejos Profesionales: Las respuestas de ChatGPT no deben sustituir el asesoramiento de profesionales en áreas como la medicina, el derecho, o la seguridad financiera.

  9. No Aprovechar la Diversidad de Funciones: ChatGPT no solo responde preguntas, sino que también puede ayudar en la creación de contenido, programación, aprendizaje de idiomas, entre otros. No explorar estas capacidades es perder una parte importante de su utilidad.

  10. No Dar Retroalimentación: Si una respuesta no es útil o precisa, dar retroalimentación puede ayudar a mejorar la calidad de las respuestas en el futuro.

Recordando estos puntos, podrás hacer un uso más eficiente y seguro de ChatGPT.

USUARIO: Gracias, ya sabiendo qué no hacer… ¿Qué consejos me das como persona que está comenzando a usar el ChatGPT, para aprender pronto a manejarlo y que su interacción sea grata?

ChatGPT: Aquí tienes algunos consejos para alguien que está comenzando a usarlo:

  1. Explora las Funcionalidades: Familiarízate con las diferentes capacidades de ChatGPT, como responder preguntas, generar texto creativo, ayudar con la programación, y mucho más.

  2. Sé Específico en tus Preguntas: Cuanto más específica sea tu pregunta o solicitud, más precisa y útil será la respuesta. Proporciona detalles y contexto cuando sea necesario.

  3. Prueba con Diferentes Temas: No dudes en hacer preguntas sobre una variedad de temas. Esto te ayudará a entender mejor la amplitud de conocimientos y limitaciones del modelo.

  4. Aprende sobre sus Limitaciones: ChatGPT no tiene acceso a información en tiempo real y su conocimiento está basado en datos hasta una fecha de corte específica. Ten esto en cuenta al hacer preguntas que requieran información actualizada.

  5. Usa la Herramienta de Navegador para Búsquedas Actualizadas: Si necesitas información más reciente, puedes pedirle a ChatGPT que use la herramienta de navegador para buscar en la web.

  6. Experimenta con la Generación de Imágenes: Si estás utilizando una versión de ChatGPT que incluye DALL·E para la generación de imágenes, explora esta función para ver cómo puede crear ilustraciones y gráficos basados en tus descripciones.

  7. Pide Ejemplos y Explicaciones: Si no entiendes algo, puedes pedir ejemplos o que te expliquen el tema de una manera diferente.

  8. Feedback Constructivo: Si una respuesta no cumple con tus expectativas, proporciona retroalimentación constructiva. Esto puede ayudar a mejorar las respuestas futuras.

  9. Explora Casos de Uso Creativos: Desde escribir historias hasta generar ideas para proyectos, ChatGPT puede ser una herramienta creativa muy útil.

  10. Recuerda la Ética y Privacidad: Evita compartir información personal o sensible y ten en cuenta las consideraciones éticas al utilizar la IA para ciertos tipos de preguntas o tareas.

La clave es la curiosidad y la experimentación. Cuanto más uses ChatGPT, más aprenderás sobre sus capacidades y cómo puede ser más útil para tus necesidades específicas.

 

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Imagen: Midjourney.

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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Imagen: MM.

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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Imagen: MM.

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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Imagen: MM.

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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Imagen: MM.

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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Imagen: MM.

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