object(WP_Query)#18460 (52) {
["query"]=>
array(5) {
["cat"]=>
int(2)
["posts_per_page"]=>
int(2)
["orderby"]=>
string(4) "rand"
["post__not_in"]=>
array(1) {
[0]=>
int(90285)
}
["date_query"]=>
array(1) {
[0]=>
array(3) {
["after"]=>
string(10) "03-03-2023"
["before"]=>
string(10) "31-03-2023"
["inclusive"]=>
bool(true)
}
}
}
["query_vars"]=>
array(66) {
["cat"]=>
int(2)
["posts_per_page"]=>
int(2)
["orderby"]=>
string(4) "rand"
["post__not_in"]=>
array(1) {
[0]=>
int(90285)
}
["date_query"]=>
array(1) {
[0]=>
array(3) {
["after"]=>
string(10) "03-03-2023"
["before"]=>
string(10) "31-03-2023"
["inclusive"]=>
bool(true)
}
}
["error"]=>
string(0) ""
["m"]=>
string(0) ""
["p"]=>
int(0)
["post_parent"]=>
string(0) ""
["subpost"]=>
string(0) ""
["subpost_id"]=>
string(0) ""
["attachment"]=>
string(0) ""
["attachment_id"]=>
int(0)
["name"]=>
string(0) ""
["pagename"]=>
string(0) ""
["page_id"]=>
int(0)
["second"]=>
string(0) ""
["minute"]=>
string(0) ""
["hour"]=>
string(0) ""
["day"]=>
int(0)
["monthnum"]=>
int(0)
["year"]=>
int(0)
["w"]=>
int(0)
["category_name"]=>
string(20) "ciencia-y-tecnologia"
["tag"]=>
string(0) ""
["tag_id"]=>
string(0) ""
["author"]=>
string(0) ""
["author_name"]=>
string(0) ""
["feed"]=>
string(0) ""
["tb"]=>
string(0) ""
["paged"]=>
int(0)
["meta_key"]=>
string(0) ""
["meta_value"]=>
string(0) ""
["preview"]=>
string(0) ""
["s"]=>
string(0) ""
["sentence"]=>
string(0) ""
["title"]=>
string(0) ""
["fields"]=>
string(0) ""
["menu_order"]=>
string(0) ""
["embed"]=>
string(0) ""
["category__in"]=>
array(0) {
}
["category__not_in"]=>
array(0) {
}
["category__and"]=>
array(0) {
}
["post__in"]=>
array(0) {
}
["post_name__in"]=>
array(0) {
}
["tag__in"]=>
array(0) {
}
["tag__not_in"]=>
array(0) {
}
["tag__and"]=>
array(0) {
}
["tag_slug__in"]=>
array(0) {
}
["tag_slug__and"]=>
array(0) {
}
["post_parent__in"]=>
array(0) {
}
["post_parent__not_in"]=>
array(0) {
}
["author__in"]=>
array(0) {
}
["author__not_in"]=>
array(0) {
}
["ignore_sticky_posts"]=>
bool(false)
["suppress_filters"]=>
bool(false)
["cache_results"]=>
bool(true)
["update_post_term_cache"]=>
bool(true)
["update_menu_item_cache"]=>
bool(false)
["lazy_load_term_meta"]=>
bool(true)
["update_post_meta_cache"]=>
bool(true)
["post_type"]=>
string(0) ""
["nopaging"]=>
bool(false)
["comments_per_page"]=>
string(2) "50"
["no_found_rows"]=>
bool(false)
["order"]=>
string(0) ""
}
["tax_query"]=>
object(WP_Tax_Query)#18456 (6) {
["queries"]=>
array(1) {
[0]=>
array(5) {
["taxonomy"]=>
string(8) "category"
["terms"]=>
array(1) {
[0]=>
int(2)
}
["field"]=>
string(7) "term_id"
["operator"]=>
string(2) "IN"
["include_children"]=>
bool(true)
}
}
["relation"]=>
string(3) "AND"
["table_aliases":protected]=>
array(1) {
[0]=>
string(21) "rt_term_relationships"
}
["queried_terms"]=>
array(1) {
["category"]=>
array(2) {
["terms"]=>
array(1) {
[0]=>
int(2)
}
["field"]=>
string(7) "term_id"
}
}
["primary_table"]=>
string(8) "rt_posts"
["primary_id_column"]=>
string(2) "ID"
}
["meta_query"]=>
object(WP_Meta_Query)#18458 (9) {
["queries"]=>
array(0) {
}
["relation"]=>
NULL
["meta_table"]=>
NULL
["meta_id_column"]=>
NULL
["primary_table"]=>
NULL
["primary_id_column"]=>
NULL
["table_aliases":protected]=>
array(0) {
}
["clauses":protected]=>
array(0) {
}
["has_or_relation":protected]=>
bool(false)
}
["date_query"]=>
object(WP_Date_Query)#18457 (5) {
["queries"]=>
array(4) {
[0]=>
array(6) {
["after"]=>
string(10) "03-03-2023"
["before"]=>
string(10) "31-03-2023"
["inclusive"]=>
bool(true)
["column"]=>
string(9) "post_date"
["compare"]=>
string(1) "="
["relation"]=>
string(3) "AND"
}
["column"]=>
string(9) "post_date"
["compare"]=>
string(1) "="
["relation"]=>
string(3) "AND"
}
["relation"]=>
string(3) "AND"
["column"]=>
string(18) "rt_posts.post_date"
["compare"]=>
string(1) "="
["time_keys"]=>
array(14) {
[0]=>
string(5) "after"
[1]=>
string(6) "before"
[2]=>
string(4) "year"
[3]=>
string(5) "month"
[4]=>
string(8) "monthnum"
[5]=>
string(4) "week"
[6]=>
string(1) "w"
[7]=>
string(9) "dayofyear"
[8]=>
string(3) "day"
[9]=>
string(9) "dayofweek"
[10]=>
string(13) "dayofweek_iso"
[11]=>
string(4) "hour"
[12]=>
string(6) "minute"
[13]=>
string(6) "second"
}
}
["request"]=>
string(502) "
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS rt_posts.ID
FROM rt_posts LEFT JOIN rt_term_relationships ON (rt_posts.ID = rt_term_relationships.object_id)
WHERE 1=1 AND (
( rt_posts.post_date >= '2023-03-03 00:00:00' AND rt_posts.post_date <= '2023-03-31 00:00:00' )
) AND rt_posts.ID NOT IN (90285) AND (
rt_term_relationships.term_taxonomy_id IN (2)
) AND ((rt_posts.post_type = 'post' AND (rt_posts.post_status = 'publish')))
GROUP BY rt_posts.ID
ORDER BY RAND()
LIMIT 0, 2
"
["posts"]=>
array(2) {
[0]=>
object(WP_Post)#18459 (24) {
["ID"]=>
int(90899)
["post_author"]=>
string(3) "202"
["post_date"]=>
string(19) "2023-03-30 08:38:22"
["post_date_gmt"]=>
string(19) "2023-03-30 13:38:22"
["post_content"]=>
string(10411) "
Francisco Pérez Fernández Profesor de Psicología Criminal, Psicología de la Delincuencia, Antropología y Sociología Criminal e investigador, Universidad Camilo José Cela
Heriberto Janosch Profesor Doctor e Investigador, Universidad Camilo José Cela
A partir de lo que ya cabría considerar como “fenómeno ChatGPT”, se ha puesto de moda someter a esta sufrida “inteligencia” artificial a toda suerte de torturas y tensiones con la finalidad de averiguar hasta qué punto es o no es inteligente.
Los
abstrusos problemas matemáticos de cualidades virtualmente irresolubles, por socorridos para tal fin, se han convertido en opción preferencial para este rigurosísimo examen.
Nosotros mismos hemos sucumbido a la tentación al solicitarle que nos demostrara el
teorema del par primo o conjetura de Goldbach, enunciado por el matemático alemán
Christian Goldbach (1690-1764) en 1742, cosa que, obviamente, no logró hacer.
Del mismo modo, fracasó reiteradamente en la resolución de una pregunta sencilla como: “¿Es cierto que entre dos números primos cualesquiera hay un número par?”. Lo cual nos confirmó sin lugar a la duda que el razonamiento matemático no es precisamente el fuerte de su arquitectura.
ChatGPT aprueba el test de Turing
Si nos ceñimos a las convenciones de lo que habría de ser una inteligencia artificial eficiente, tal y como se enuncia en el clásico
test de Turing, bastaría con que el algoritmo respondiera con sentido a cualquier cuestión que se le formulara para considerarlo “inteligente”. Y esta prueba, al menos en principio, ChatGPT la supera con creces.
De hecho, cuando decidimos preguntarle por su identidad sexual nos ofreció una respuesta que el propio
Alan Turing (1912-1954) habría aplaudido por su sinceridad, claridad y rigor:
“Como modelo de lenguaje AI entrenado por OpenAI, no tengo una identidad personal ni una orientación sexual. Soy un programa de ordenador diseñado para responder preguntas y proporcionar información objetiva y neutral. No tengo emociones, deseos o preferencias personales. Mi objetivo es responder a tus preguntas de la manera más precisa y útil posible”.
El problema subyacente reside en qué podríamos considerar “inteligente” en términos propiamente humanos. Es en este territorio evanescente en el que ChatGPT –al igual que el enunciado de Turing y el concepto mismo de “inteligencia artificial”– comienza a deslizarse por una pendiente muy resbaladiza.
¿Ser o parecer inteligente?
Se trata de un viejo problema intelectual, el de la propuesta de la
IA fuerte, que aqueja a este ámbito de investigación desde sus mismos orígenes y que, aún hoy, más allá de entusiasmos infundados, permanece en el contexto de lo infranqueable.
Al fin y al cabo, un algoritmo no deja de ser un producto humano que procesa datos en determinado orden para ofrecer un resultado específico ya predeterminado en el algoritmo de base. Y esto sirve tanto para una calculadora de bolsillo como para el más avanzado ordenador. Es, en suma, un producto humano, gestionado por humanos y diseñado con fines específicamente humanos.
En realidad, ninguna inteligencia artificial es inteligente como las personas (inteligente en un sentido autoconsciente) porque procesa escasa información ambiental (límite sensoperceptivo), no aprende cosa alguna en términos absolutos (no sabe que sabe), ni es capaz de generar nuevos conocimientos a partir de cuanto almacena (no crea nuevas ideas porque ignora estar teniendo alguna).
Así, imitando estos procesos, se limita a procesar e incorporar nueva información a su base de datos, en el curso de sus limitadas interacciones, a fin de poder “tirar” de ella en el futuro con mejor o peor fortuna. La cuestión, entonces, es si realmente es necesario el afán imitativo más allá de un mero fin publicitario.
Una máquina de gestión de datos
El propio ChatGPT, al ser interpelado, comete el mismo error que quienes se han esmerado en construirlo, a saber, creer que manejar datos con eficacia es la base misma de cualquier conocimiento que pudiera considerarse, en algún sentido, inteligente:
“La autodenominación ‘inteligencia’ se refiere a la capacidad de un sistema para realizar tareas que requieren inteligencia humana, como comprender lenguaje natural, responder a preguntas complejas, tomar decisiones y resolver problemas. Aunque como modelo de lenguaje AI entrenado por OpenAI, no tengo conciencia ni capacidad de crear conocimiento de manera autónoma, mi entrenamiento me permite responder a preguntas y proporcionar información precisa y útil, lo que es una forma de demostrar inteligencia artificial”.
Tal respuesta es relevante porque nos ofrece la pauta misma de lo que es ChatGPT: un máquina de búsqueda, acumulación y gestión automatizada de datos (la denominación de
machine learning para este proceso suena excesivamente optimista). No más, pero tampoco menos. En consecuencia, carecerá por completo de sentido pedirle que resuelva problemas que, en la práctica, escapen a su banco de datos, o bien que produzca ideas y conocimientos nuevos o, cuando menos, originales. El razonamiento creativo, que adopta la forma de hipótesis y preguntas intencionales motivadas en decisiones conscientes, simplemente no existe.
Hablemos de algo…
No obstante, con la finalidad de comprobar hasta qué punto el programa era capaz de interactuar con nosotros en pie de igualdad, procedimos a sostener un animado diálogo que resultó extraordinariamente esclarecedor.
Así, ante su insistencia en el hecho de que “resolvía problemas”, decidimos preguntarle qué clase de problemas había resuelto:
“Como modelo de lenguaje AI entrenado por OpenAI, he sido entrenado para responder a preguntas y proporcionar información precisa y útil en una amplia variedad de temas, incluyendo historia, ciencias, tecnología, cultura, entre otros. A través de mi entrenamiento, he aprendido a analizar y generar texto en una variedad de contextos y he demostrado la capacidad de responder a preguntas complejas y proporcionar información precisa y útil. Sin embargo, es importante tener en cuenta que mi capacidad está limitada por mi entrenamiento y conocimientos previos, y puede haber ciertos problemas que no pueda resolver de manera efectiva”.
Tras una fase de tanteo –el algoritmo necesita darle vueltas al usuario para afinar las respuestas– y ante nuestra insistencia en que ofrecer datos no solo no era resolver problemas, sino que tampoco podía comprobar en forma alguna si la información que ofrecía era útil al usuario, la respuesta de ChatGPT resultó intachable:
Tras una fase de tanteo –el algoritmo necesita darle vueltas al usuario para afinar las respuestas– y ante nuestra insistencia en que ofrecer datos no solo no era resolver problemas, sino que tampoco podía comprobar en forma alguna si la información que ofrecía era útil al usuario, la respuesta de ChatGPT resultó intachable:
“Aunque no tengo la capacidad de percibir directamente si la información que proporciono es útil o no, mi entrenamiento se basa en grandes cantidades de texto de la web y otros recursos en línea, y mi capacidad para responder a preguntas y proporcionar información precisa y útil se ha evaluado y perfeccionado a lo largo del tiempo. […] Me disculpo por la contradicción en mi respuesta anterior. Como modelo de lenguaje AI, no tengo la capacidad de percibir directamente si la información que proporciono es útil o no para un usuario en particular. Mi capacidad para responder a preguntas y proporcionar información se basa en mi entrenamiento y conocimientos previos, y puede haber veces en que la información que proporciono no sea relevante o útil para un usuario en particular”.
Las limitaciones de ChatGPT
A lo largo de nuestra charla, ChatGPT se mostró sumamente educado y diligente, pero no demostró resolver problema alguno. Dejó claras sus limitaciones:
- No fue capaz de ir más allá de la mera correlación de datos ya conocidos.
- No aportó ni una sola teoría o conocimiento que pudiera considerarse original.
- Se equivocó en infinidad de ocasiones.
- Aceptó carecer por completo de autoconciencia, así como todas nuestras correcciones, en una total carencia de crítica y autocrítica, emociones, sentimientos, cogniciones o cualquier otra variable de semejante índole.
- Dijo no percibir el mundo ni saber cómo era lo real en forma alguna.
- No mostró interés en su propia supervivencia.
En definitiva, se nos presentó como una herramienta interesante, una enciclopedia colosal, o un instrumento ideal para salvar de la quema al vago de la clase. Pero siempre se comportó, como no podía ser de otro modo, de forma bastante más artificial que inteligente.
Por lo que parece, el día en que las temidas máquinas, cual
Terminators, suplanten a la humanidad, aún anda bastante lejos. Que no cunda el pánico."
["post_title"]=>
string(40) "ChatGPT: más artificial que inteligente"
["post_excerpt"]=>
string(0) ""
["post_status"]=>
string(7) "publish"
["comment_status"]=>
string(6) "closed"
["ping_status"]=>
string(6) "closed"
["post_password"]=>
string(0) ""
["post_name"]=>
string(38) "chatgpt-mas-artificial-que-inteligente"
["to_ping"]=>
string(0) ""
["pinged"]=>
string(0) ""
["post_modified"]=>
string(19) "2023-03-30 08:39:14"
["post_modified_gmt"]=>
string(19) "2023-03-30 13:39:14"
["post_content_filtered"]=>
string(0) ""
["post_parent"]=>
int(0)
["guid"]=>
string(35) "https://ruizhealytimes.com/?p=90899"
["menu_order"]=>
int(0)
["post_type"]=>
string(4) "post"
["post_mime_type"]=>
string(0) ""
["comment_count"]=>
string(1) "0"
["filter"]=>
string(3) "raw"
}
[1]=>
object(WP_Post)#18482 (24) {
["ID"]=>
int(90195)
["post_author"]=>
string(3) "202"
["post_date"]=>
string(19) "2023-03-14 14:56:48"
["post_date_gmt"]=>
string(19) "2023-03-14 19:56:48"
["post_content"]=>
string(12156) "
Autores:Portero de ceniza:Oficial de investigación, The Peter Doherty Institute for Infection and Immunity
Michelle wille:Australian Research Council Discovery Early Career Researcher Award Fellow, Universidad de Sydney
La gripe aviar ha causado una creciente preocupación en los últimos meses, con cientos de millones de aves muriendo a causa del virus desde octubre de 2021. Este es el brote mundial
más grande .
La semana pasada , un niño de 11 años en Camboya murió a causa de la gripe aviar, lo que generó preocupación por el contagio de aves silvestres y aves de corral a los humanos. Pero los casos que hemos visto en Camboya son una cepa de gripe aviar diferente a la que causa las muertes masivas de aves en todo el mundo.
Si bien una pequeña proporción de personas se ha enfermado al estar en contacto con aves infectadas, no hay evidencia de que ninguna de las cepas se haya propagado de humano a humano.
¿Qué es la gripe aviar?
Muchos tipos de gripe aviar circulan naturalmente en las aves silvestres. Estos son generalmente virus de influenza aviar de baja patogenicidad (LPAI), que generalmente causan pocos o ningún signo de enfermedad.
Sin embargo, algunos virus se clasifican como influenza aviar altamente patógena (HPAI), y este es el caso del virus que causa el brote mundial de gripe aviar.
Los virus de la influenza aviar también se clasifican por subtipo (creando la combinación de números H y N, aquí H5N1) y clados específicos dentro del subtipo H5 (equivalente a las variantes del SARS-CoV-2). El que nos preocupa actualmente es H5N1 clade 2.3.4.4b.
La cepa actual de gripe aviar surgió en 2020/21 y se propagó rápidamente provocando brotes en Europa y Asia. El virus se propagó a
América del Norte en diciembre de 2021 y desde entonces ha causado brotes importantes en aves silvestres y aves de corral.
[caption id="attachment_90197" align="alignnone" width="744"]
La cepa actual se ha extendido rápidamente entre las aves de corral. EPA/Keith Serey[/caption]
El virus ingresó a América del Sur en diciembre de 2022, con brotes catastróficos en
aves silvestres y
mamíferos marinos .
Solo
Australia y la Antártida permanecen libres.
¿Cómo llega a los humanos?
El virus que causa la gripe aviar es la misma especie que causa la influenza humana estacional, la influenza porcina, la influenza equina y la influenza canina, aunque están involucrados diferentes subtipos y cepas.
Sin embargo, los virus pueden saltar la barrera de las especies. Esto se llama "desbordamiento". Vemos cepas de influenza humana en
cerdos australianos , por ejemplo, y algunas cepas de influenza canina
se originaron en caballos . También hay
evidencia de que las cepas de gripe humana surgieron de las aves.
Los científicos están preocupados por la gran cantidad de eventos secundarios con esta cepa de gripe aviar. Se han
detectado casos en
mamíferos marinos en Perú y Nueva Inglaterra, zorros salvajes, zorrillos, nutrias, gatos monteses, osos y mapaches en América del Norte y otros países, y en
visones de granja en España.
¿Qué está pasando en Camboya?
La semana pasada, un niño con H5N1 murió en la provincia de Prey Veng en Camboya. De
12 contactos identificados, solo uno dio positivo: el padre del niño, que actualmente está asintomático.
Ambas infecciones parecen deberse a la exposición a aves infectadas, que se encontraron en la propiedad de la familia. La transmisión de persona a persona es poco probable.
La secuenciación genética rápida del virus determinó que era un linaje que se encuentra comúnmente en Camboya (2.3.2.1c) y distinto del linaje del clado 2.3.4.4b que causa preocupación a nivel mundial.
Este no es el primer informe de derrame en humanos. Recientemente, un niño en Ecuador se infectó con 2.3.4.4b, probablemente proveniente de aves de corral enfermas. Se han producido casos humanos debido a 2.3.4.4 en Rusia, China, Reino Unido, Estados Unidos, España, Vietnam. Hasta el momento, todos los casos humanos han ocurrido en personas expuestas a aves infectadas.
Eventos de desbordamiento como estos ocurren cuando las personas están en contacto con aves enfermas. Afortunadamente, los eventos indirectos no suelen conducir a la transmisión del virus de persona a persona.
Sin embargo, si el virus desarrolla la capacidad de propagarse en un nuevo huésped, pueden ocurrir brotes (e incluso pandemias). Los científicos están monitoreando de cerca cualquier evidencia de adaptación y propagación de la gripe aviar entre mamíferos, incluidos los humanos.
¿Por qué (y cómo) los virus cambian de host?
Como parte de su evolución natural, algunos virus son particularmente buenos para "saltar" a nuevos huéspedes. Por ejemplo, mpox (que solía llamarse viruela del mono) y SARS-CoV-2 son virus zoonóticos.
Se cree que la mpox infecta naturalmente a los roedores . Mpox se propaga a los humanos cada pocos años, incluido un derrame el año pasado que ha continuado hasta convertirse en un brote continuo y generalizado .
Esperamos que el linaje ancestral del SARS-CoV-2 estuviera circulando en las poblaciones de murciélagos antes de que se extendiera a los humanos. El SARS-CoV-2 podría haber infectado a un huésped intermedio antes de saltar a la población humana, adquiriendo algunas mutaciones ventajosas que le permitieron propagarse rápidamente en los humanos. Se han sugerido varios animales como huéspedes intermedios potenciales, incluidos los visones y los pangolines.
[caption id="attachment_90198" align="alignnone" width="747"]
Si bien los dos paneles superiores están ocurriendo actualmente y existe la sospecha de que se ha producido el tercer panel, el panel inferior es el tipo de evolución que queremos evitar con la gripe aviar. Portero de ceniza[/caption]
Según la vigilancia genómica, los casos de gripe aviar en mamíferos casi siempre contienen la misma mutación. Existe la preocupación de que puedan surgir más mutaciones cuando circula en un huésped intermedio que puede permitir que el virus se transmita mejor entre mamíferos, como el contagio en las granjas de visones, donde se sospecha que ocurrió la transmisión de visón a visón.
Hasta la fecha, el riesgo de transmisión de la gripe aviar de persona a persona sigue siendo bajo . Pero como los hurones (que están emparentados con los visones) son un animal modelo para la infección de influenza en humanos, si la transmisión de visón a visón ocurriera en la granja en España, la transmisión de persona a persona es plausible.
¿Qué podría pasar después?
El cambio climático y la urbanización están acercando a los humanos y la vida silvestre, lo que significa que hay más oportunidades de interactuar con animales infectados.
Nuestra historia de pandemias de influenza causadas por virus con combinaciones de genes de virus de influenza A porcina, aviar y humana muestra que necesitamos una vigilancia constante y continua de los virus de influenza A, particularmente en granjas junto con poblaciones de animales silvestres y en cautiverio.
Las agencias gubernamentales y los investigadores de todo el mundo están trabajando activamente en la detección, respuesta y vigilancia genómica de los brotes de gripe aviar en aves y mamíferos. La secuenciación y la vigilancia genómica pueden ayudarnos a informarnos sobre dónde se están propagando los virus y cómo se están adaptando los virus a los nuevos huéspedes.
La Organización Mundial de Sanidad Animal recomienda evitar el contacto directo con aves silvestres enfermas o muertas, aves de corral y animales salvajes y reportar los brotes a las autoridades locales.
Te puede interesar:
"
["post_title"]=>
string(151) "¿Cuándo debemos preocuparnos de que la gripe aviar nos enferme? Cuando vemos la transmisión de persona a persona, y todavía no hay evidencia de eso"
["post_excerpt"]=>
string(0) ""
["post_status"]=>
string(7) "publish"
["comment_status"]=>
string(6) "closed"
["ping_status"]=>
string(6) "closed"
["post_password"]=>
string(0) ""
["post_name"]=>
string(144) "cuando-debemos-preocuparnos-de-que-la-gripe-aviar-nos-enferme-cuando-vemos-la-transmision-de-persona-a-persona-y-todavia-no-hay-evidencia-de-eso"
["to_ping"]=>
string(0) ""
["pinged"]=>
string(0) ""
["post_modified"]=>
string(19) "2023-03-14 14:56:48"
["post_modified_gmt"]=>
string(19) "2023-03-14 19:56:48"
["post_content_filtered"]=>
string(0) ""
["post_parent"]=>
int(0)
["guid"]=>
string(35) "https://ruizhealytimes.com/?p=90195"
["menu_order"]=>
int(0)
["post_type"]=>
string(4) "post"
["post_mime_type"]=>
string(0) ""
["comment_count"]=>
string(1) "0"
["filter"]=>
string(3) "raw"
}
}
["post_count"]=>
int(2)
["current_post"]=>
int(-1)
["in_the_loop"]=>
bool(false)
["post"]=>
object(WP_Post)#18459 (24) {
["ID"]=>
int(90899)
["post_author"]=>
string(3) "202"
["post_date"]=>
string(19) "2023-03-30 08:38:22"
["post_date_gmt"]=>
string(19) "2023-03-30 13:38:22"
["post_content"]=>
string(10411) "
Francisco Pérez Fernández Profesor de Psicología Criminal, Psicología de la Delincuencia, Antropología y Sociología Criminal e investigador, Universidad Camilo José Cela
Heriberto Janosch Profesor Doctor e Investigador, Universidad Camilo José Cela
A partir de lo que ya cabría considerar como “fenómeno ChatGPT”, se ha puesto de moda someter a esta sufrida “inteligencia” artificial a toda suerte de torturas y tensiones con la finalidad de averiguar hasta qué punto es o no es inteligente.
Los
abstrusos problemas matemáticos de cualidades virtualmente irresolubles, por socorridos para tal fin, se han convertido en opción preferencial para este rigurosísimo examen.
Nosotros mismos hemos sucumbido a la tentación al solicitarle que nos demostrara el
teorema del par primo o conjetura de Goldbach, enunciado por el matemático alemán
Christian Goldbach (1690-1764) en 1742, cosa que, obviamente, no logró hacer.
Del mismo modo, fracasó reiteradamente en la resolución de una pregunta sencilla como: “¿Es cierto que entre dos números primos cualesquiera hay un número par?”. Lo cual nos confirmó sin lugar a la duda que el razonamiento matemático no es precisamente el fuerte de su arquitectura.
ChatGPT aprueba el test de Turing
Si nos ceñimos a las convenciones de lo que habría de ser una inteligencia artificial eficiente, tal y como se enuncia en el clásico
test de Turing, bastaría con que el algoritmo respondiera con sentido a cualquier cuestión que se le formulara para considerarlo “inteligente”. Y esta prueba, al menos en principio, ChatGPT la supera con creces.
De hecho, cuando decidimos preguntarle por su identidad sexual nos ofreció una respuesta que el propio
Alan Turing (1912-1954) habría aplaudido por su sinceridad, claridad y rigor:
“Como modelo de lenguaje AI entrenado por OpenAI, no tengo una identidad personal ni una orientación sexual. Soy un programa de ordenador diseñado para responder preguntas y proporcionar información objetiva y neutral. No tengo emociones, deseos o preferencias personales. Mi objetivo es responder a tus preguntas de la manera más precisa y útil posible”.
El problema subyacente reside en qué podríamos considerar “inteligente” en términos propiamente humanos. Es en este territorio evanescente en el que ChatGPT –al igual que el enunciado de Turing y el concepto mismo de “inteligencia artificial”– comienza a deslizarse por una pendiente muy resbaladiza.
¿Ser o parecer inteligente?
Se trata de un viejo problema intelectual, el de la propuesta de la
IA fuerte, que aqueja a este ámbito de investigación desde sus mismos orígenes y que, aún hoy, más allá de entusiasmos infundados, permanece en el contexto de lo infranqueable.
Al fin y al cabo, un algoritmo no deja de ser un producto humano que procesa datos en determinado orden para ofrecer un resultado específico ya predeterminado en el algoritmo de base. Y esto sirve tanto para una calculadora de bolsillo como para el más avanzado ordenador. Es, en suma, un producto humano, gestionado por humanos y diseñado con fines específicamente humanos.
En realidad, ninguna inteligencia artificial es inteligente como las personas (inteligente en un sentido autoconsciente) porque procesa escasa información ambiental (límite sensoperceptivo), no aprende cosa alguna en términos absolutos (no sabe que sabe), ni es capaz de generar nuevos conocimientos a partir de cuanto almacena (no crea nuevas ideas porque ignora estar teniendo alguna).
Así, imitando estos procesos, se limita a procesar e incorporar nueva información a su base de datos, en el curso de sus limitadas interacciones, a fin de poder “tirar” de ella en el futuro con mejor o peor fortuna. La cuestión, entonces, es si realmente es necesario el afán imitativo más allá de un mero fin publicitario.
Una máquina de gestión de datos
El propio ChatGPT, al ser interpelado, comete el mismo error que quienes se han esmerado en construirlo, a saber, creer que manejar datos con eficacia es la base misma de cualquier conocimiento que pudiera considerarse, en algún sentido, inteligente:
“La autodenominación ‘inteligencia’ se refiere a la capacidad de un sistema para realizar tareas que requieren inteligencia humana, como comprender lenguaje natural, responder a preguntas complejas, tomar decisiones y resolver problemas. Aunque como modelo de lenguaje AI entrenado por OpenAI, no tengo conciencia ni capacidad de crear conocimiento de manera autónoma, mi entrenamiento me permite responder a preguntas y proporcionar información precisa y útil, lo que es una forma de demostrar inteligencia artificial”.
Tal respuesta es relevante porque nos ofrece la pauta misma de lo que es ChatGPT: un máquina de búsqueda, acumulación y gestión automatizada de datos (la denominación de
machine learning para este proceso suena excesivamente optimista). No más, pero tampoco menos. En consecuencia, carecerá por completo de sentido pedirle que resuelva problemas que, en la práctica, escapen a su banco de datos, o bien que produzca ideas y conocimientos nuevos o, cuando menos, originales. El razonamiento creativo, que adopta la forma de hipótesis y preguntas intencionales motivadas en decisiones conscientes, simplemente no existe.
Hablemos de algo…
No obstante, con la finalidad de comprobar hasta qué punto el programa era capaz de interactuar con nosotros en pie de igualdad, procedimos a sostener un animado diálogo que resultó extraordinariamente esclarecedor.
Así, ante su insistencia en el hecho de que “resolvía problemas”, decidimos preguntarle qué clase de problemas había resuelto:
“Como modelo de lenguaje AI entrenado por OpenAI, he sido entrenado para responder a preguntas y proporcionar información precisa y útil en una amplia variedad de temas, incluyendo historia, ciencias, tecnología, cultura, entre otros. A través de mi entrenamiento, he aprendido a analizar y generar texto en una variedad de contextos y he demostrado la capacidad de responder a preguntas complejas y proporcionar información precisa y útil. Sin embargo, es importante tener en cuenta que mi capacidad está limitada por mi entrenamiento y conocimientos previos, y puede haber ciertos problemas que no pueda resolver de manera efectiva”.
Tras una fase de tanteo –el algoritmo necesita darle vueltas al usuario para afinar las respuestas– y ante nuestra insistencia en que ofrecer datos no solo no era resolver problemas, sino que tampoco podía comprobar en forma alguna si la información que ofrecía era útil al usuario, la respuesta de ChatGPT resultó intachable:
Tras una fase de tanteo –el algoritmo necesita darle vueltas al usuario para afinar las respuestas– y ante nuestra insistencia en que ofrecer datos no solo no era resolver problemas, sino que tampoco podía comprobar en forma alguna si la información que ofrecía era útil al usuario, la respuesta de ChatGPT resultó intachable:
“Aunque no tengo la capacidad de percibir directamente si la información que proporciono es útil o no, mi entrenamiento se basa en grandes cantidades de texto de la web y otros recursos en línea, y mi capacidad para responder a preguntas y proporcionar información precisa y útil se ha evaluado y perfeccionado a lo largo del tiempo. […] Me disculpo por la contradicción en mi respuesta anterior. Como modelo de lenguaje AI, no tengo la capacidad de percibir directamente si la información que proporciono es útil o no para un usuario en particular. Mi capacidad para responder a preguntas y proporcionar información se basa en mi entrenamiento y conocimientos previos, y puede haber veces en que la información que proporciono no sea relevante o útil para un usuario en particular”.
Las limitaciones de ChatGPT
A lo largo de nuestra charla, ChatGPT se mostró sumamente educado y diligente, pero no demostró resolver problema alguno. Dejó claras sus limitaciones:
- No fue capaz de ir más allá de la mera correlación de datos ya conocidos.
- No aportó ni una sola teoría o conocimiento que pudiera considerarse original.
- Se equivocó en infinidad de ocasiones.
- Aceptó carecer por completo de autoconciencia, así como todas nuestras correcciones, en una total carencia de crítica y autocrítica, emociones, sentimientos, cogniciones o cualquier otra variable de semejante índole.
- Dijo no percibir el mundo ni saber cómo era lo real en forma alguna.
- No mostró interés en su propia supervivencia.
En definitiva, se nos presentó como una herramienta interesante, una enciclopedia colosal, o un instrumento ideal para salvar de la quema al vago de la clase. Pero siempre se comportó, como no podía ser de otro modo, de forma bastante más artificial que inteligente.
Por lo que parece, el día en que las temidas máquinas, cual
Terminators, suplanten a la humanidad, aún anda bastante lejos. Que no cunda el pánico."
["post_title"]=>
string(40) "ChatGPT: más artificial que inteligente"
["post_excerpt"]=>
string(0) ""
["post_status"]=>
string(7) "publish"
["comment_status"]=>
string(6) "closed"
["ping_status"]=>
string(6) "closed"
["post_password"]=>
string(0) ""
["post_name"]=>
string(38) "chatgpt-mas-artificial-que-inteligente"
["to_ping"]=>
string(0) ""
["pinged"]=>
string(0) ""
["post_modified"]=>
string(19) "2023-03-30 08:39:14"
["post_modified_gmt"]=>
string(19) "2023-03-30 13:39:14"
["post_content_filtered"]=>
string(0) ""
["post_parent"]=>
int(0)
["guid"]=>
string(35) "https://ruizhealytimes.com/?p=90899"
["menu_order"]=>
int(0)
["post_type"]=>
string(4) "post"
["post_mime_type"]=>
string(0) ""
["comment_count"]=>
string(1) "0"
["filter"]=>
string(3) "raw"
}
["comment_count"]=>
int(0)
["current_comment"]=>
int(-1)
["found_posts"]=>
int(12)
["max_num_pages"]=>
float(6)
["max_num_comment_pages"]=>
int(0)
["is_single"]=>
bool(false)
["is_preview"]=>
bool(false)
["is_page"]=>
bool(false)
["is_archive"]=>
bool(true)
["is_date"]=>
bool(false)
["is_year"]=>
bool(false)
["is_month"]=>
bool(false)
["is_day"]=>
bool(false)
["is_time"]=>
bool(false)
["is_author"]=>
bool(false)
["is_category"]=>
bool(true)
["is_tag"]=>
bool(false)
["is_tax"]=>
bool(false)
["is_search"]=>
bool(false)
["is_feed"]=>
bool(false)
["is_comment_feed"]=>
bool(false)
["is_trackback"]=>
bool(false)
["is_home"]=>
bool(false)
["is_privacy_policy"]=>
bool(false)
["is_404"]=>
bool(false)
["is_embed"]=>
bool(false)
["is_paged"]=>
bool(false)
["is_admin"]=>
bool(false)
["is_attachment"]=>
bool(false)
["is_singular"]=>
bool(false)
["is_robots"]=>
bool(false)
["is_favicon"]=>
bool(false)
["is_posts_page"]=>
bool(false)
["is_post_type_archive"]=>
bool(false)
["query_vars_hash":"WP_Query":private]=>
string(32) "bb78c4377531a5e69f3eb4424f656838"
["query_vars_changed":"WP_Query":private]=>
bool(false)
["thumbnails_cached"]=>
bool(false)
["allow_query_attachment_by_filename":protected]=>
bool(false)
["stopwords":"WP_Query":private]=>
NULL
["compat_fields":"WP_Query":private]=>
array(2) {
[0]=>
string(15) "query_vars_hash"
[1]=>
string(18) "query_vars_changed"
}
["compat_methods":"WP_Query":private]=>
array(2) {
[0]=>
string(16) "init_query_flags"
[1]=>
string(15) "parse_tax_query"
}
}
