Ya no es necesario discutir si la inteligencia artificial superó la prueba de Turing. Como resultado, se crearon detectores capaces de distinguir los textos generados por inteligencia artificial de los escritos por humanos. Hoy en día, es difícil, si no imposible, que alguien lo logre por sí solo.
@Midjourney / DVA
Al no depender de la perfección de estos detectores, las personas ya han comenzado a aceptar nuevas reglas de vida. Por ejemplo, prohíben el uso de herramientas de lenguaje de IA generativa en los exámenes y obligan a los autores de artículos científicos a informar sobre cualquier uso de dichas herramientas en sus escritos.
A partir de este año, ya no dudamos de que ChatGPT pueda escribir un discurso, ensayo, sermón o obituario a nivel profesional. Ahora, hacemos afirmaciones completamente diferentes sobre estos sistemas de IA.
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Por ejemplo ¿Qué es la IA real?
La IA no puede crear una gran canción (porque, como escribe el famoso músico de rock, poeta y escritor australiano Nick Cave sobre las letras escritas por ChatGPT al estilo de Nick Cave, “las canciones surgen del sufrimiento y de una difícil lucha interna por la creación, y los algoritmos no sienten y los datos no sufren”);
La IA está más avanzada que nunca, pero con frecuencia comete errores al responder preguntas que requieren:
Una comprensión de las unidades de medida (por ejemplo, ¿qué distancia hay entre Chicago y Tokio?);
Cálculos complejos (por ejemplo, ¿cuánto es 3 elevado a 73?);
Conocimiento actual de eventos recientes (por ejemplo, lo que sucedió en todo el mundo en febrero de 2022).
Pero todo en el campo de la IA se desarrolla a un ritmo vertiginoso. Y si bien aún existen problemas con el punto 1 (crear "buenas canciones"), ya se han producido avances significativos en el punto 2.
Hace un mes, Stephen Wolfram sugirió que una solución de este tipo es la agrupación de GPT y Wolfram Alpha. Esta puede proporcionar una potente combinación de inteligencia lingüística, comprensión y procesamiento de información en términos de lenguaje natural, de GPT, e inteligencia computacional, comprensión y procesamiento de información en términos computacionales, de Wolfram Alpha. Esta combinación permite obtener respuestas más precisas y detalladas al combinar dos tipos de pensamiento: lingüístico y computacional.
Esta combinación podría permitir que un asistente de IA ideal alternara fácilmente entre la generación de texto humano y las tareas computacionales no humanas con un comando de lenguaje natural. Idealmente, ChatGPT debería aprender a hablar Wolfram Language, un lenguaje en el que humanos y computadoras pueden pensar computacionalmente.
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El primer intento simplificado de este método fue realizado por James Weaver en IBM. Weaver creó su propia versión del enfoque integral, ChatGPT-LangChain. Esto no es exactamente lo que Wolfram tenía en mente, sino más bien una imitación de su enfoque. En lugar de enseñar a ChatGPT a trabajar con Alpha, LangChain simplemente combina Alpha y GPT 3.5, la tecnología en la que se basa ChatGPT. El sistema realiza una llamada API a Alpha o GPT 3.5, según la pregunta del usuario. Si la pregunta se adapta mejor a un modelo computacional que requiere datos o cálculos concretos, realiza una llamada API a Alpha. Pero si la pregunta requiere menos precisión y más creatividad, realiza una llamada API a GPT 3.5.
LangChain puede resolver numerosos problemas de matemáticas, física y conocimiento del mundo. Al final de la conversación, LangChain "supuso" que la IA podría alcanzar el nivel de inteligencia humana para 2035.
Te animamos a que hables con LangChain. Todo es gratis; solo necesitas una clave API de OpenAI.
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La publicación LangChain: Cómo combinar ChatGPT y Wolfram Alfa para obtener respuestas más precisas y detalladas apareció primero en Metaverse Post.