CAMBRIDGE – Alerta de spoiler: no voy a hablar de cómo responde ChatGPT cuando se le pregunta por estrategias de desarrollo económico. Básicamente, regurgita ideas razonables, pero mediocres, que ha visto en su set de entrenamiento. Pero el diseño de ChatGPT, que le ha dado capacidades mucho mejores de lo que anticipaban sus creadores, ofrece una lección valiosa para abordar las complejidades del desarrollo económico.
Durante más de diez años, las redes neuronales profundas (DNN por su sigla en inglés) han superado a todas las otras tecnologías de inteligencia artificial, impulsando avances importantísimos en el campo de la visión artificial, del reconocimiento del habla y de la traducción. La aparición de los chatbots de IA generativa como ChatGPT sigue esta tendencia.
Para aprender, los algoritmos de IA necesitan de entrenamiento, que se puede alcanzar mediante dos estrategias principales: un aprendizaje supervisado y un aprendizaje no supervisado. En el aprendizaje supervisado, las personas le presentan a la computadora un conjunto de fotos etiquetadas como “perro”, “gato”, “hamburguesa”, “auto” y demás. Luego se pone a prueba el algoritmo para determinar qué capacidad tiene para predecir las etiquetas asociadas con imágenes que todavía no ha visto.
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Durante más de diez años, las redes neuronales profundas (DNN por su sigla en inglés) han superado a todas las otras tecnologías de inteligencia artificial, impulsando avances importantísimos en el campo de la visión artificial, del reconocimiento del habla y de la traducción. La aparición de los chatbots de IA generativa como ChatGPT sigue esta tendencia.
Para aprender, los algoritmos de IA necesitan de entrenamiento, que se puede alcanzar mediante dos estrategias principales: un aprendizaje supervisado y un aprendizaje no supervisado. En el aprendizaje supervisado, las personas le presentan a la computadora un conjunto de fotos etiquetadas como “perro”, “gato”, “hamburguesa”, “auto” y demás. Luego se pone a prueba el algoritmo para determinar qué capacidad tiene para predecir las etiquetas asociadas con imágenes que todavía no ha visto.
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