7. APLICACIONES CONCRETAS

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo en constante evolución y ha habido muchos avances en los últimos años.

Uno de los mayores avances qu ha tenido en el último año se ha producido en el área de la semántica. En este campo, una nueva generación de modelos tranformadores de lenguaje está creando nuevos campos de uso para los usuarios. Entre estos avances, el más importante ha sido el desarrollado por la empresa Open AI utilizando la arquitectura GPT.

ChatGPT es un modelo de lenguaje basado en Inteligencia Artificial que utiliza la arquitectura GPT-3.5, y GPT-4.0 en la versión de pago, para entender y generar interacciones de lenguaje escrito. Funciona mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos de texto para aprender patrones lingüísticos y construir un modelo predictivo del lenguaje.

El modelo ChatGPT está diseñado para responder preguntas y mantener conversaciones a través del lenguaje humano, permitiendo a los usuarios interactuar con él a través de diversas plataformas de chat.

Para su funcionamiento, ChatGPT recibe una entrada de texto del usuario, la procesa y genera una respuesta basad en un modelo predictivo del lenguaje. El modelo utiliza una técnica llamada «aprendizaje profundo» o «deep learning», que es un enforque de Inteligencia Artificial que utiliza capas múltiples de redes neuronales para aprender y predecir el comportamiento del lenguaje natural.

Además, ChatGPT utiliza técnicas de «aprendizaje por refuerzo» para mejorar su capacidad de respuesta con el tiempo. Esto significa que el modelo aprende de la retroalimentación que recibe de los usuarios y ajusta su comportamiento en consecuencia, mejorando su capcidad de generar respuestas más precisas y coherentes. También utiliza un sitema de atención para enfocarse en partes específicas del texto de entrada y generar respuestas relevantes. Esto permite al modelo capturar detalles importantes y proporcionar una respuesta más precisa y útil.

Es importante destacar que el modelo ChatGPT no es perfecto y aún tiene limitaciones en su capacidad para enteder el contexto y la intención detrás de las preguntas y respuestas. Sin embargo, es capaz de aprender y mejorar con el tiempo, y su precisión y eficacia se han mejorado significativamente con la evolución de la arquitectura GPT.

A continuación, se presentan algunos ejemplos adicionales de sistemas de IA que podemos encontrar: