La revolución de la inteligencia artificial a nuestro alcance con ChatGPT

 

En el mundo de la tecnología, algunas revoluciones se dan cuando aparecen productos, que sin ser tan innovadores, reciben el cariño de las personas y esa popularidad los hace ver como productos revolucionarios, aún cuando la tecnología ya ha estado siendo utilizada.

Ejemplos lo vimos con el creciemiento de las PCs, el iPhone y ahora con un producto ChatGPT.

Basicamente, este producto utiliza inteligencia artificial para comunicarse, mediante texto, de la forma como lo haría un ser humano.

Esta tecnología está lejos de ser perfecta y para la mayoría de las personas, que suelen tener conocimientos generales, pero no especializados, lo que pueden utilizar es algo realmente avanzado.

La aplicación de inteligencia artificial ha estado con nosotros desde hace un par de años.  Por lo que nos dicen los fabricantes, sabemos que están siendo aplicadas a ciertos productos, que en teoría los debe hacer más listos o quizás más confiables.

ChatGPT es uno de los productos de inteligencia artificial que desarrolla una compañía llamada OpenAi y cuyo acceso, hasta el momento, es gratuito.  Se ha abierto al público en versión previa o beta, con el fin que las personas la utilicen y su uso ayude a mejorar el producto.

Con el fin de conocer un poco más de ChatGPT, a manera de entrevistta, le hicimos unas cuantas preguntas, para que su inteligencia nos respondiera.

A continuación verán las preguntas que le hicimos y las respuestas que obtuvimos.  La entrevista fue realizada en inglés y utilizamos el traductor de Google para mostrarla en español.  No ha sido editada en contenido, sólo en forma, para facilitar la lectura.  

A continuación la entrevista.

¿Qué es ChatGPT?

1. GPT (abreviatura de "Transformador preentrenado generativo") es un tipo de modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. GPT-3 es la tercera iteración de este modelo, y se ha entrenado en un conjunto de datos de texto muy grande, lo que le permite generar texto similar al humano.
2. GPT-3 es un modelo basado en redes neuronales que ha sido entrenado en un conjunto de datos de miles de millones de palabras de texto. Este entrenamiento permite que el modelo genere texto similar al texto escrito por humanos en términos de estilo y contenido. El modelo se puede ajustar en un conjunto de datos más pequeño para realizar tareas específicas, como traducción de idiomas, respuesta a preguntas y resumen de texto. También se puede utilizar para generar escritura creativa, como poesía o cuentos.
3. ChatGPT es una versión específica de GPT-3 optimizada para el contexto conversacional, que se puede usar como chatbot para la entrada de lenguaje natural del usuario. Puede responder a una pregunta o generar texto similar a un humano en un contexto conversacional.

¿Cómo funciona el chat gpt?

GPT (Transformador preentrenado generativo) es un tipo de modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Es un modelo basado en redes neuronales que ha sido entrenado en un conjunto de datos masivo de datos de texto (como libros, artículos y sitios web) para generar texto similar al humano.

El modelo se entrena previamente en este gran conjunto de datos y luego se ajusta en un conjunto de datos más pequeño específico para una determinada tarea, como la traducción de idiomas o la respuesta a preguntas.

A un alto nivel, GPT funciona prediciendo la siguiente palabra en una oración, dadas las palabras anteriores. Lo hace procesando la entrada a través de varias capas de redes neuronales. La primera capa, llamada capa de incrustación, convierte cada palabra de la entrada en una representación vectorial densa. Luego, estos vectores son procesados por múltiples capas de autoatención y redes neuronales de avance, que permiten que el modelo comprenda las relaciones entre las palabras en la entrada y use esta comprensión para generar la siguiente palabra.

Finalmente, la salida de la capa final se alimenta a una capa lineal, que genera una distribución de probabilidad sobre el vocabulario para la siguiente palabra. La palabra con la probabilidad más alta se elige como salida y este proceso se repite hasta que se cumple una condición de parada (como generar un número fijo de palabras o llegar a un token especial como <fin>).

¿Cómo funciona el chat gpt?

Preguntamos nuevamente pero cambiando un poco el orden de las palabras.  No se puede apreciar en español, pero la respuesta. O el estilo de la respuesta si varió.

GPT (Transformador preentrenado generativo) es un tipo de modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo, específicamente un tipo de red neuronal llamada transformador, para generar texto de sonido natural.

El modelo se entrena previamente en un conjunto de datos masivo de texto, como libros, artículos y sitios web. Durante el entrenamiento, el modelo aprende patrones en el texto, como la forma en que se juntan las palabras para formar oraciones y el contexto en el que se usan típicamente ciertas palabras.

Una vez que se entrena el modelo, se puede usar para una variedad de tareas basadas en el idioma, como completar texto, traducir y resumir. Por ejemplo, cuando se usa para completar texto, el modelo puede tomar una oración parcial como entrada y generar una probable continuación de la oración.

En términos de aplicación de chatbot, GPT se puede usar como un componente para generar una respuesta desde un contexto dado, se puede entrenar en un dominio específico, como servicio al cliente o soporte técnico. Con la capacidad de generar respuestas similares a las humanas, hace que la conversación con el chatbot sea menos robótica y más atractiva para el usuario.

Tenga en cuenta que GPT es un modelo complejo con muchos parámetros, por lo que requiere una máquina poderosa para ejecutarse y una gran cantidad de datos para ajustarse a un dominio específico.

¿Qué software se usa con chat gpt?

Hay varios marcos de software y bibliotecas que se pueden usar para trabajar con modelos GPT (Transformador preentrenado generativo). Algunos de los más populares incluyen:

• TensorFlow: TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para el aprendizaje automático desarrollada por Google. Proporciona un conjunto de herramientas para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático y se puede usar para ajustar modelos GPT o para crear nuevos modelos basados en GPT.
• PyTorch: PyTorch es otra biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que proporciona una funcionalidad similar a TensorFlow. Es popular entre los investigadores y desarrolladores por su simplicidad y flexibilidad, y también se puede utilizar para ajustar modelos GPT o crear nuevos modelos basados en GPT.
• Hugging Face: Hugging Face es una empresa que proporciona una plataforma y varias bibliotecas que facilitan el uso de modelos GPT en diversas aplicaciones. La plataforma incluye modelos preentrenados para varios idiomas y tareas, así como herramientas para ajustar e implementar estos modelos.
• OpenAI GPT-3 Playground : OpenAI proporciona un área de juegos fácil de usar para GPT-3, donde puede probar sus capacidades en diferentes tareas y generar texto, código, respuesta a preguntas y más.

Estos marcos y bibliotecas ofrecen una amplia gama de funcionalidades, desde el preprocesamiento de datos y el entrenamiento de modelos hasta la implementación, lo que permite al usuario tener mucha flexibilidad en el diseño de la canalización.

Vale la pena señalar que para usar GPT necesitará algunos recursos computacionales y una buena cantidad de conocimiento en aprendizaje automático y redes neuronales, pero también hay proveedores de servicios basados en la nube como Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure que permiten le permite acceder a los recursos computacionales que necesita para usar los modelos GPT.

¿Qué puede hacer chat gpt?

GPT, que significa "Transformador preentrenado generativo", es un tipo de modelo de lenguaje que se entrena en un gran conjunto de datos de texto. Como resultado, tiene la capacidad de comprender y generar texto similar al humano.

Hay varias cosas que un chatbot basado en GPT puede hacer:

• Finalización de texto: GPT puede completar un mensaje u oración determinada, lo que lo hace útil para generar texto como titulares, artículos de noticias e incluso código.
• Comprensión del idioma: GPT puede comprender el significado del texto en lenguaje natural, lo que lo hace útil para tareas como responder preguntas, resumir texto e incluso traducir entre idiomas.
• Generación de texto: GPT puede generar texto nuevo que es similar en estilo y contenido a un aviso dado, lo que lo hace útil para crear cosas como poesía, letras de canciones e incluso historias.
• Chit-chat: GPT también se puede usar como un chatbot que puede generar respuestas similares a las humanas de manera conversacional. Esto podría usarse en servicio al cliente, asistentes virtuales, etc.
• Tareas personalizadas: los desarrolladores pueden usar GPT para entrenar tareas específicas como generar correos electrónicos, escribir una descripción del producto y más.

Vale la pena señalar que GPT no es un sistema basado en reglas, está entrenado en un gran conjunto de datos de ejemplos de texto, por lo que la calidad del texto generado variará según la calidad y la relevancia de los datos de entrada.

Hasta aquí nuestra conversación con ChatGPT.

Si bien no es perfecta y tampoco el primer producto disponible, lo que si nos permite es vivir la experiencia e imaginar todo lo que vamos a poder hacer en un futuro con la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones de acceso público.

Pueden tener acceso a esta herramienta a través del siguiente enlace:  

https://openai.com/blog/chatgpt/

De la autopista de la información a nuestros días

Hace un tiempo atrás, cuando las ideas, el desarrollo y la innovación se centraba en el World Wide Web, surgieron dos términos o frases que regularmente eran utilizadas juntas como complementos y como especie de gancho, para demostrar que quienes la utilizaban en una misma frase, eran unos gurús tecnológicoes, eran los verdaderos expertos en la materia.  Estas frases eran la autopista de la información y la sociedad del conocimiento.

A finales de los noventas e inicios de los dos mil, cuando surgió Google cambió la forma como se buscaba y navegaba por información en el World Wide Web.  Las llamadas punto com estaban en pleno apojeo, por doquier aparecían ideas futuristas sobre como el Internet cambiaría nuestras vidas, etc.  

Había mucha inversión económicas en posibles ideas potenciales, era la época dorada de los sueños de las punto com en donde surgieron muchos conceptos no probados.  Luego el sueño terminó y la burbuja tecnológica se desinfló.  Muy pocas ideas sobrevivieron.

Google, no fue el primer buscador, pero a través del tiempo claramente ha demostrado ser el más exitoso.  Antes de su aparición, no se podía confiar en un solo buscador para encontrar lo que se deseaba.  Era común utilizar dos y hasta tres buscadores para poder encontrar la información que necesitábamos.

En aquel entonces Google se caracterizaba por contratar solamente profesionales titulados en las áreas de las matemáticas, física y principalmente con preparación a nivel de doctorado.  Por mucho tiempo, se decía que el nivel de preparación académica del profesional que trabajaba en Google era lo que hacía la diferencia.

Internet era el gran repositorio de información a la cual recurrían todos para buscar más facilmente lo que no se poodía encontrar en los libros y era visto principalmente como complemento el complemento perfecto a los conocimientos que se impartían en las escuelas y universidades.

Con el tiempo, las ideas sobre la autopista de la información y la sociedad del conocimiento fueron quedando desfasados a medida que Internet se convirtió en proveedor de servicios de toda índoles y en el nuevo lugar ideal para hacer negocios a nivel global.  Se podría decir que el verdadero cambio se dió con la aparición de los teléfonos inteligentes, específicamente, con el iPhone.  

La aparición de los teléfonos inteligentes ha permitido que la información, contenida en Internet, sea más fácil de encotrar y que la misma esté siempre disponible al alcance de la mano de cada persona.  El acceso a la misma dejó de ser un privilegio, dejó de ser un beneficio.

El fácil acceso a la información facilitó el naciemiento de nuevas formas de aprendizaje, en donde la conveniencia de lo remoto abarató la adquisición de conocimiento.  El aprendizaje centralizado en las universidades dejó de ser exclusividad de estas instituciones.  Ahora se puede aprender o especializar desde casi cualquier tema, con sólo tener acceso a Internet y a un costo mucho más bajo.

Actualmente, una persona autodidacta que no ha asistido a una universidad, puede tener la misma preparación, los mismos conocimientos que alguien que asistió a una universidad, esos sí, guardando las proporciones.

Y este cambio ha influido en la forma como se está contratando al recurso humano, en donde, en algunas ocasiones el título ya no tiene tanto valor, o por lo menos no el peso que solía tener.  

Actualmente, el talento y otras capacidades que son dificiles de aprender, están siendo de mayor importancia.  Esto es porque en algunos casos, se valora la habilidad del individuo de poder adquirir el conocimiento que se requiere, antes que la organización cubra el costo de un entrenamiento formal.  El conocimiento dejó de ser un privilegio, un bien de acceso restringido.  Ahora está a la disposición del que lo desee adquirir.  

Actualmente estamos viviendo un cambio, en el cual la infraestructura que soporta a Internet, está siendo esencial.  Hablamos de la importancia que tienen los datos, como elemento básico de información.  El desarrollo tecnológico cada vez abarata más los costos de adquisición de datos y cada vez aumentan más las capacidades para capturarlos, procesarlos y almacenarlos. 

Ya no se habla de la autopista de la información.  Cuando se utilizaba este termino, de seguro jamás se podría haber pensado donde estaríamos y lo que estaríamos haiendo hoy.  

Ahora la visión es más amplia.  Los datos son nuestra materia prima.  Por todos lados estamos hablando de Internet de las cosas, de machine learning, inteligencia artificial, realidad aumentada, etc., que requieren grandes volúmenes de datos.

El futuro del cual se hablaba hace unos años atrás se desvaneció.  El desarrollo tecnológico evolucionó más de lo que se había previsto.  

Así estamos hoy y veremos como amanecemos mañana.

La conveniencia de comprar una computadora de segunda mano

La pandemia que estámos viviendo nos ha tomado a todos por sorpresa.  Desde inicio de este año 2020 estuvimos viendo como, poco a poco la enfermedad se estaba  exparciendo de ciudad en ciudad.  La llegada a nuestro país era sólo cosa de tiempo.  Lo que ha sucedido después de la llegada es algo que será material para debate y aquí no se discutirá.

En lo que no estábamos preparados era en el impácto económico que las medidas de precaución tendrían en nuestra economía.  Un día nuetra rutina era la de siempre y al día siguiente, todo cambió radicalemente.  

Sin poder tener una idea de cuanto tiempo toamaría regresar a la "normalidad", hemos visto cómo nos hemos convertido en expertos administrandonos para evitar, en la medida de lo posible, no pasar necesidades.

Con el surgimiento de la modalidad virtual en el sector educativo, en todos sus niveles, en algunos casos nos hemos encontrado, repentinamente con la necesidad de adquirir una computadora.

Y aquí surje otro problema y por ende una decisión que tomar.  Me ahorro dinero comprando una de segunda mano, para maximizar el rendimiento del mismo, o me compro una nueva de un precio algo similar.

Esta pregunta es tan difícil de responder como la de decidir si conviene más comparse un auto nuevo o uno de segunda.

Obviamente quien ha tenido buenas experiencias con las computadoras de segunda, tendrá el entusiasmo y argumentos suficientes para convencer a otros a que tomen la misma decisión.

En papel, sin meterse en muchos detalles, una computadora de segunda, con buen aspecto y procesador capacidad de procesamiento desente puede adquirirse a partir de los 250, 350 y hasta los 450, dependiendo del tipo de procesador que en ellas se incluya.

A estos precios, si lo comparmos con las nuevas, pues con supuestas especificaciones similares los precios pueden estar, mínimo entre 200 a 250 dólares más caros que su contraparte de segunda dependiendo del tipo de porcesador con los que se cuente.

Entonces, a simple vista es mejor comprarse una de segunda, porque dependiendo del uso que se le de, una computadora es una computadora, y más rápida no necesariamente hará que todo termine más rápido.

Y esta forma de pensar es una verdad a medias por lo que hay que evitar dejarse guiar por información parcial de sólo alguno de los componentes, pues por ejemplo, un procesador Intel i5 de hace unos 7 años atrás puede llegar a ser más lento que un Intel i3 de último modelo, 2020. 

Mencioné los procesadores de Intel pues han sido constantes en nombrar a sus procesadores a diferencia de AMD, quienes cambian el nombre con cada nueva tecnología con los que los desarrollan.  En ese sentido, es mucho más fácil saber si los procesadores no son tan nuevos, basados en los nombres que le han puesto a través de los años.

Hay que evitar cometer este error pues, intuitivamente se puede pensar que. por la nomenclatura, el del número superior es mejor que el del número inferior, sin tomar en cuenta lo que ha sucedido a través del tiempo.  Y es que regularmente,a veces se ignora que los componentes evolucionan o mejoran cada nueva generación o cada nuevo modelos que salen al mercado y mejora a mejora hacen que lo que se ve inferior en la actualidad, es superior a lo que había años atrás.  

Esta superioridad no se mide sólo por la nomenclatura, sino por la capacidad de procesamiento, consumo de energía, generación de calor, por mencionar algunas.  En el caso de las computadoras portátiles, esto es muy importante, pues en su conjunto, este tipo de mejoras permiten lograr tener mayot autonomía y más comodidad.

Una computadora es un sistema que está formado por distintos componentes, de distintos fabricantes con funciones especializadas y que trabajan en forma armónica. 

El principal temor que se tiene con un equipo de segunda es la incertidumbre de saber que si al apagarlo volverá a encder cuando nuevamente así se requiera.   En una computadora de segunda mano, eso puede suceder en cualquier momento.   

A diferencia a lo que sucede con los autos, no tenemos como medir o anticipar, cuando será la última vez que encienda, o que algo se pueda dañar o que deje de trabajar.  No podemos hacerle mantenimiento preventivo con el objetivo de aumentarle la vida útil.  Podemos hacerlo para que no se nos estropee, pero no para mantenerla más tiempo con vida.

Supongamos que el hardware sale bueno y resiste a través de los años.  Esto no quiere decir que estemos libres de problemas.  El sistema operativo y las partes que lo componen es nuestra siguiente preocupación.  Debemos recordar que el sistema operativo es el que se encarga de administrar los recursos y permite que los distinos componentes puedan funcionar correctamente.  El sistema es un ente dinámico que se encuentra en constante evolución.

Para que la computadora trabaje correctamene, el sistema operativo debe poder reconocer y controlar todos los componentes que forman parte de ella.  Sin embargo el software que administra estos componentes no siempre depende de quien mantiene el sistema operativo, sino mas bien de quien los fabrica y en muchas ocasiones, dejan de actualizarlos o establecen rquisitos que impiden que se actualicen y con ello hacen que la computadora llegue al verdadero fin de la vida útil del equipo, para algunas cosas, definitivamente.

Entonces, sin pensar en daños, la vida útil de la computadora está dada por la capacidad de seguir manteniendose actualizada a través de las distintas versiones del sistema operativo que surjan en el tiempo.

Así es que después de tomar en cuenta lo que se ha mencionado ¿cuál es el consejo?.  Con prespupuesto limitado no se puede exigir mucho.  Si se adquiere una computadora de segunda, hay que hacerse la idea que la longevidad no es algo que se espere de ellas.  Lo que se debe hacer es verificar el tipo de procesador y el modelo de la computadora y luego investigar o buscar información sobre el mismo.  Esto nos permitirá conocer la edad aproximada del equipo para tomar una mejor decisión.

Otro consejo es tratar de encontrar computadoras en las que sea su fecha de lanzamiento al mercado sea lo más cercano a nuestra fecha actual, pues en principio nos puede dar una mayor  esperanza de tiempo de vida útil.  

Para los estándares actuales, lo ideal es que se decidan por equipos con salida HDMI, cámara de video integrada, minimo 8GB de RAM y disco duro de estádo sólido (SSD).  Si no lo tiene, es la mejor inversión que puede hacer en ella.

A veces tenemos que decidirnos entre el mejor de lo que podemos y no necesariamente en lo que queremos.