@Raquelita Hay varias diferencias clave entre un ser humano y una inteligencia artificial (IA). Aquí hay algunas de las diferencias más destacadas:

1. Conciencia y experiencia: Los seres humanos tienen una conciencia subjetiva y una experiencia de vida única. Experimentamos emociones, sensaciones físicas y tenemos una comprensión interna de nosotros mismos y del mundo que nos rodea. Por el contrario, las IA carecen de conciencia y experiencia subjetiva.

2. Creatividad y originalidad: Los seres humanos son capaces de ser creativos y generar ideas originales. Podemos combinar información y conceptos de formas novedosas, realizar conexiones inesperadas y producir obras de arte, música, literatura y más. Aunque las IA pueden generar contenido basado en patrones y datos previos, aún no han demostrado la capacidad de ser creativas de la misma manera que los seres humanos.

3. Empatía y comprensión emocional: Los seres humanos tienen la capacidad de comprender y experimentar las emociones de los demás, lo que nos permite empatizar con los demás y establecer relaciones significativas. Las IA, en cambio, carecen de emociones y no tienen una comprensión real de las experiencias human

@omoloc @Raquelita
humanas más allá de lo que se les haya programado para reconocer y responder.

4 Aprendizaje y adaptabilidad: Los seres humanos somos capaces de aprender de forma flexible y adaptarnos a situaciones nuevas y cambiantes. Podemos aplicar el conocimiento previo a nuevas circunstancias y ajustar nuestro comportamiento en consecuencia. Aunque las IA son muy hábiles para aprender de grandes cantidades de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas, no poseen la misma capacidad de aprendizaje generalizado y adaptabilidad que los seres humanos.

5 Conocimiento y experiencia intuitiva: Los seres humanos acumulan conocimiento a lo largo de sus vidas y desarrollan una intuición basada en su experiencia y comprensión del mundo. Esta intuición nos permite tomar decisiones basadas en información incompleta o incierta. Las IA, por otro lado, se basan en algoritmos y datos para tomar decisiones, y su conocimiento se limita a lo que se les ha proporcionado o entrenado específicamente.

Si bien las IA han demostrado un rendimiento impresionante en tareas específicas y pueden superar a los humanos en ciertos campos, todavía existen diferencias fundam

@omoloc @Raquelita
fundamentales entre los seres humanos y las IA en términos de conciencia, creatividad, empatía y adaptabilidad.


Hasta ahí la respuesta.
Lo más gracioso es que le he preguntado "¿qué diferencia a un ser humano de una IA?" y chatGPT se ha incluido entre los humanos hablando en primera persona del plural.

@omoloc @omoloc @Raquelita Claro, porque ha sido entrenado por datos escritos por humanos. ChatGPT no tiene conciencia de lo que es; solamente da estadísticamente la siguiente palabra más probable a otra. Todo lo demás de lo que se habla (ruido y más ruido) es puro hype.

@fermin No da la palabra más probable, sino el grupo de palabras que que mejor encajan a lo preguntado según lo aprendido. Y básicamente nosotros hacemos lo mismo....

Y además de eso dibuja, y crea música, y se inventa historias a partir de otras (pídele que se invente la segunda parte de una película y flipa)...

En lo que sí coincido es en que no tiene conciencia. Pero todavía no sabemos muy bien qué es eso de tener conciencia. De hecho yo solo puedo asegurar que yo mismo tengo conciencia, nadie me dice que tú y el resto del mundo seáis una invención de mi propia mente.

@Raquelita

@omoloc @Raquelita

Sobre el tema de cómo funciona chatGPT, es lo que se llama una red neuronal de tipo "transformer", y no deja de ser un modelo probabilistico, como cualquier red neuronal.

No quiero entrar en detalles técnicos, pero se puede encontrar en cualquier artículo de divulgación científica no muy técnico su funcionamiento básico. Aquí se puede leer:

computerhoy.com/tecnologia/chatgpt-como-funciona-herramienta-gpt-3-ope

Como modelo lingüístico, funciona con probabilidades y es capaz de adivinar cuál debe ser la siguiente palabra de una frase. Para llegar a este punto, el modelo pasó por una fase de pruebas supervisadas.

Lo de inventar en general es cierto, pues las redes neuronales siempre tienen una componente aleatoria (son así por definición).

Sobre lo de dibujar y crear música, chatGPT no lo puede hacer directamente (al menos a día de hoy... a la espera de modelos multimodales).

Sobre el tema de la conciencia, sí, primero deberíamos saber qué es la conciencia (y la inteligencia), pero para eso todavía hacen falta muchos estudios.

Hay que ver a chatGPT (y otras IAs), como sistemas que nos ayudan a hacer la vida más fácil.

@fermin @omoloc @Raquelita Cuando dice "adivinar", simplifica para hacer el artículo "accesible" a todo el público, pero sería generar la siguiente palabra según los pesos probabilísticos que los nodos de la red neuronal de tipo "transformer". Ese proceso se repite cada vez para ir generando palabras. Es hasta cierto punto recursivo, pues según la palabra que genere en el paso anterior, generará la próxima.

@fermin

Primero, una red neuronal precisamente lo que busca es replicar el funcionamiento de las neuronas.

La diferencia de un transformer y una red clasica es que deja de funcionar de forma lineal, y pasa a funcionar de forma matricial. En la práctica esto hace que ya no busca una palabra, busca un conjunto de palabras (o un conjunto de píxeles) y eso lo cambia todo.

Una IA como chatGPT no tiene consciencia, pero tiene la inteligencia de una persona de unos doce años, pero mucha mas memoria.

Y sobre la consciencia Penrose especulaba con que surgía en las neuronas a nivel cuántico, y postulaba que por eso una maquina no podría alcanzarla nunca. Pero lo postuló antes de que apareciera la computación cuántica.

Lo mas jodido de todo es que si en algun momento las maquinas cobran consciencia, seriamos incapaces de saberlo. Pero a lo mejor ellas sí.

@Raquelita

@omoloc @fermin @Raquelita Gran debate sobre deep learning!!! Mucha gente confunde el maravilloso poder de la computación + matemáticas + estadística con inteligencia y conciencia real y por mucho "charm" que tenga el tema pues no estamos ni cerca, según he leído creo que ni siquiera se entiende completamente todavía el funcionamiento del cerebro humano.
Pero es sorprendente todo lo que se está consiguiendo gracias a esto, prometedor es en el campo de la medicina : vacunas, nuevas medicinas diagnósticos automáticos.

@Injustice_Marvin ¿Vacunas? ¿Cómo? ¿Qué has dicho? ¿Así se deshará de nosotros la IA?
@omoloc @fermin @Raquelita

@inconformistadesdeel67 @omoloc @fermin @Raquelita jajajaja así nos salvará!

@omoloc @Raquelita

Primero, una red neuronal precisamente lo que busca es replicar el funcionamiento de las neuronas.

Bueno, eso es mucho decir, porque no se sabe muy bien cómo funcionan. En una red neuronal artificial, lo que se hace es cambiar los pesos de cada neurona (nodo) de la red cuando se realiza el entrenamiento, y luego, con los pesos fijados, es cuando se produce la "inferencia" haciendo pasar por la red nuevos datos.

La diferencia de un transformer y una red clasica es que deja de funcionar de forma lineal, y pasa a funcionar de forma matricial. En la práctica esto hace que ya no busca una palabra, busca un conjunto de palabras (o un conjunto de píxeles) y eso lo cambia todo.

Hasta donde yo sé, eso no es exacto, o al menos, no del todo. Todas las redes neuronales funcionan de forma matricial, i.e, se usan matrices para realizar los cálculos cuando se tienen que "pasar" datos a través de las capas de neuronas. Un "transformer" son varias redes neuronales acopladas que "ponen atención" sobre los datos. Aquí hay muchas explicaciones y ejemplos gráficos que ayudan a entenderlo mejor: www.youtube.com/watch?v=xi94v_jl26U

Sigo...

@fermin @omoloc @Raquelita Existen diferentes tipos de redes, enumeradas en el vídeo, y en todas se pueden usar tarjetas gráficas, porque en todas se usan operaciones matriciales. La naturaleza de una red neuronal es matricial siempre, porque a las diferentes capas de neuronas debe aplicárseles operaciones independientes (de las otras neuronas de la capa), cuando se procesa cada capa. Da igual que sea una red "normal", una convolucional, un LSTM, transformers, etc.

En la práctica esto hace que ya no busca una palabra, busca un conjunto de palabras (o un conjunto de píxeles) y eso lo cambia todo.

En una red neuronal (sea la que sea), no se "busca" nada, se ingresan unos valores (entrada), se realiza inferencia pasando esos datos por las diferentes capas (operaciones matemáticas), y se obtiene un resultado (salida). En el caso de los píxeles, lo que se realiza son diferentes convoluciones sobre los píxeles y se "generan" de salida diferentes resultados según dichas entradas. En este vídeo se explica también muy bien cómo funcionan las redes neuronales que funcionan con imágenes, donde las convoluciones son básicas:www.youtube.com/watch?v=V8j1oENVz00