08 de marzo, 2023
Google y Meta podrían generar aplicaciones con capacidades similares al ChatGPT Foto: Andina, Agencia de Noticias Peruana/Ricardo Cuba.
Uno de los modelos más innovadores de inteligencia artificial (IA), que vio la luz en 2022 y ahora sigue escalando entre los usuarios, es el ChatGPT, que permite responder preguntas y generar texto a partir de instrucciones (prompts) en lenguaje natural. El especialista en IA de la Universidad Católica San Pablo (UCSP), Dr. José Ochoa Luna, explica que las respuestas de ChatGPT deben ser verificadas.
Para empezar, el ChatGPT está catalogado como un tipo de IA generativa, pues a partir de instrucciones en lenguaje natural puede crear texto, elaborar poemas, canciones, resúmenes de libros, responder a preguntas sobre cualquier tema, resolver algunos problemas matemáticos, generar códigos de programación, entre otros usos.
No obstante, el Dr. José Ochoa Luna, aclaró que las respuestas del ChatGPT deben ser verificadas, pues al ser una herramienta aún en proceso de construcción, puede devolver respuestas erróneas. “Eso sí, al ser una herramienta generativa puede ayudar a establecer ideas iniciales, hacer brainstorming, generar bosquejos de respuestas que después pueden ser aprovechadas o refinadas por las personas”, refirió.
Los usos del ChatGPT son diversos, pues se puede usar como herramienta de asistencia en escritura o de generación de contenido. Un ejemplo de ello es la creación de textos, con palabras clave, que puedan tener mayor impacto en campañas publicitarias. También se emplea para automatizar respuestas en emails, crear resúmenes, practicar idiomas, entre otros.
Este boom de la IA se mantendrá hacia adelante, pues según el especialista de la San Pablo, en los próximos meses se presentaría una nueva versión: el ChatGPT 4, una herramienta que será entrenada con más datos, y con una mejor precisión a partir del feedback que ha recibido hasta ahora.
De igual forma, empresas como Google y Meta podrían generar aplicaciones con capacidades similares al ChatGPT. En general, se observará una adopción mayor de esta IA generativa en diversos sectores, con el objetivo de acelerar sus procesos, es decir que muchas tareas podrán ser resueltas solo con algunas indicaciones dadas en lenguaje natural.
El especialista José Ochoa, considera que la IA actual aún es bastante limitada, básicamente las máquinas aún no «entienden» lo que hacen, y solo responden de acuerdo a los datos con los que fueron entrenadas.
Por lo tanto, no tienen consciencia, y no podrían tomar decisiones por sí solas. “No podemos afirmar si en algún momento podrán pensar por sí solas, debido a las limitaciones de los modelos usados para su construcción y entrenamiento”, advirtió.
Desde 1950, La inteligencia artificial ha pasado por diversas etapas denominadas de “invierno”, donde se generaba mucha expectativa sobre lo que estas tecnologías podrían ofrecer, pero que no se reflejaba en aplicaciones. En los últimos años, vivimos en una etapa de “primavera”, donde los modelos de IA que tienen mayor éxito, son los basados en Machine Learning (aprendizaje computacional).
Los modelos de Machine Learning son funciones matemáticas que, a través de un proceso de entrenamiento con datos, “aprenden” a realizar tareas básicas como clasificar cosas o predecir valores. Los principales modelos de Machine Learning son las redes neuronales, que son funciones matemáticas compuestas que de cierta forma imitan las interconexiones neuronales cerebrales.
Si pensamos en términos simples, es el “cerebro” que hace que los vehículos autónomos puedan dirigirse a un destino, o el software que permite a las aplicaciones en los celulares detectar rostros en fotos, entre otros.
José Ochoa Luna, profesor de la escuela profesional de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica San Pablo.
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