Reply of ChatGPT to the question 'What is the best Artificial General Intelligence'? - Respuesta de Chat GPT a la pregunta ¿Cuál es la mejor inteligencia general artificial?

 Reply of  ChatGPT to the question 'What is the best Artificial General Intelligence'?

As of my knowledge cutoff in 2021, there is currently no known artificial general intelligence (AGI) that can match the cognitive abilities of human beings in all aspects. While there have been significant advancements in the field of AI and machine learning, the development of AGI is still a long-term goal that is yet to be achieved.

There are various research organizations and companies working towards developing AGI, including OpenAI, DeepMind, and IBM Watson, among others. However, there is no clear consensus on which approach or technology will ultimately lead to the creation of AGI. Some researchers believe that a combination of machine learning, natural language processing, and symbolic reasoning will be necessary, while others are exploring other avenues such as neuromorphic computing and quantum computing.

It's important to note that the development of AGI raises significant ethical concerns, and the potential risks and benefits of AGI need to be carefully considered and managed. The focus of research in this area should be on ensuring that AGI is developed in a responsible and safe manner that benefits humanity.

Respuesta de Chat GPT a la pregunta ¿Cuál es la mejor inteligencia general artificial?

A partir de mi límite de conocimiento en 2021, actualmente no se conoce ninguna inteligencia artificial general (AGI) que pueda igualar las habilidades cognitivas de los seres humanos en todos los aspectos. Si bien ha habido avances significativos en el campo de la IA y el aprendizaje automático, el desarrollo de AGI sigue siendo un objetivo a largo plazo que aún no se ha logrado.

Hay varias organizaciones de investigación y empresas que trabajan para desarrollar AGI, incluidas OpenAI, DeepMind e IBM Watson, entre otras. Sin embargo, no existe un consenso claro sobre qué enfoque o tecnología conducirá en última instancia a la creación de AGI. Algunos investigadores creen que será necesaria una combinación de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y razonamiento simbólico, mientras que otros están explorando otras vías, como la computación neuromórfica y la computación cuántica.

Es importante tener en cuenta que el desarrollo de AGI plantea preocupaciones éticas importantes, y los riesgos y beneficios potenciales de AGI deben considerarse y gestionarse cuidadosamente. El enfoque de la investigación en esta área debe ser garantizar que AGI se desarrolle de una manera responsable y segura que beneficie a la humanidad.

ChatGPT Plugins - Plugins (complementos) de ChatGPT

 ChatGPT Plugins

OpenAI has implemented initial plugin support in ChatGPT for users and developers. These plugins are tools designed specifically for security-first language models and help ChatGPT to access up-to-date information, perform calculations or use third-party services.

On the OpenAI page it is possible to join the waiting list

Initially, a few users and developers who have ChatGPT Plus are being prioritized, and over time it is planned to roll out access to a larger number of users.

 

Plugins (complementos) de ChatGPT

OpenAI ha implementado un soporte inicial de complementos en ChatGPT para usuarios y desarrolladores. Estos plugins son herramientas diseñadas específicamente para modelos de lenguaje con la seguridad como principio fundamental y ayudan a ChatGPT a acceder a información actualizada, ejecutar cálculos o utilizar servicios de terceros.

En la página de OpenAI es posible unirse a la lista de espera.

Inicialmente, se están priorizando unos pocos usuarios y desarrolladores que tienen ChatGPT Plus, y con el tiempo se planea implementar el acceso a un mayor número de usuarios.

Course on ChatGPT prompt engineering for developers? - ¿Curso de ingeniería de peticiones de ChatGPT para desarrolladores?

Course on ChatGPT prompt engineering for developers?

ChatGPT answer to the course ChatGPT prompt engineering for developers

Sure, I'd be happy to help! Here are some prompt engineering tips for developers:

1. Understand your use case: Before creating prompts, it's important to understand your use case and what kind of information you want the model to generate. This will help you design prompts that are relevant and useful.
2. Use clear and concise language: The language you use in your prompts should be clear and easy to understand. Avoid using overly complex or technical language, as this can confuse the model and lead to inaccurate responses.
3. Provide context: Context is important for helping the model understand what you're asking for. Make sure your prompts provide enough context to help the model generate accurate responses.
4. Use examples: Providing examples can be a helpful way to guide the model and ensure that it's generating the information you need. Try to provide a range of examples that cover different scenarios or use cases.
5. Test and refine: Once you've created your prompts, it's important to test them thoroughly and refine them as needed. Pay attention to the quality of the responses you're getting and adjust your prompts accordingly.
6. Consider diversity: When creating prompts, it's important to consider diversity and ensure that the model is trained on a wide range of data. This can help prevent biases and ensure that the model is able to generate accurate responses for a diverse range of users.
7. Document your prompts: Keeping detailed documentation of your prompts can be helpful for future reference and troubleshooting. Make sure to document the purpose of each prompt and any specific instructions or guidelines for using them.

I hope these tips are helpful! Let me know if you have any other questions.

¿Curso de ingeniería de peticiones de ChatGPT para desarrolladores?

Respuesta de ChatGPT sobre ek curso de ingeniería de peticiones de ChatGPT para desarrolladores

¡Claro, me encantaría ayudar! Estos son algunos consejos de ingeniería de peticiones para desarrolladores:

1. Comprenda su caso de uso: antes de crear peticiones, es importante comprender el caso de uso y qué tipo de información desea que genere el modelo. Esto lo ayudará a diseñar peticiones que sean relevantes y útiles.

2. Utilice un lenguaje claro y conciso: El lenguaje que utilice en sus peticiones debe ser claro y fácil de entender. Evite utilizar un lenguaje demasiado complejo o técnico, ya que esto puede confundir al modelo y dar lugar a respuestas inexactas.

3. Proporcione contexto: el contexto es importante para ayudar al modelo a comprender lo que está pidiendo. Asegúrese de que sus peticiones proporcionen suficiente contexto para ayudar al modelo a generar respuestas precisas.

4. Utilice ejemplos: proporcionar ejemplos puede ser una forma útil de guiar el modelo y asegurarse de que esté generando la información que necesita. Trate de proporcionar una variedad de ejemplos que incluyan diferentes escenarios o casos de uso.

5. Pruebe y consiga perfeccionamiento: una vez que haya creado sus indicaciones, es importante probarlas minuciosamente y perfeccionarlas según sea necesario. Preste atención a la calidad de las respuestas que recibe y ajuste sus indicaciones en consecuencia.

6. Tenga en cuenta la diversidad: al crear indicaciones, es importante tener en cuenta la diversidad y asegurarse de que el modelo esté entrenado en una amplia gama de datos. Esto puede ayudar a prevenir sesgos y garantizar que el modelo pueda generar respuestas precisas para una amplia gama de usuarios.

7- Documente sus peticiones: mantener una documentación detallada de sus indicaciones puede ser útil para futuras referencias y solución de problemas. Asegúrese de documentar el propósito de cada mensaje y cualquier instrucción o guía específica para usarlo.

¡Espero que estos consejos sean útiles! Avíseme si tiene alguna otra pregunta.

La traducción con inteligencia artificial (IA) o traducción automática: cómo aplicarla a la traducción de sitios web

La traducción con inteligencia artificial (IA) o traducción automática: cómo aplicarla a la traducción de sitios web

 

Este artículo es un resumen del original en inglés;  AI translation: How to leverage it for website translation, con el permiso de la empresa WEGLOT

Autora: Elizabeth Pokorny

En el ámbito internacional de las empresas. Una comunicación eficaz, y por lo tanto una traducción precisa, es un recurso imprescindible para transmitir de forma clara los mensajes destinados a una audiencia multinacional. Para ello, puede utilizarse la inteligencia artificial

La traducción con IA o traducción automática

Gracias a los últimos desarrollos en el campo de la IA relacionados con la traducción, el contenido traducido con la IA fluye de forma natural, presenta una gramática sólida y ayuda a transmitir el mensaje, en la mayoría de los casos, con bastante precisión. De hecho, empresas como eBay han conseguido aumentar sus ventas en un 10,9% desde que utilizan la traducción automática.

¿Qué es la traducción con IA?

La traducción automática, utiliza complejos algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales con las que aprende el significado de las palabras, comprende el contexto y estructura oraciones de manera que el texto sea gramaticalmente correcto y al lector le suene de forma natural. Es una herramienta confiable que facilita y acelera los lanzamientos de productos a nivel internacional.

Evolución de la traducción automática

La IA y la traducción automática han recorrido un largo camino desde sus inicios. La historia de la traducción automática comienza en la década de 1970 con la traducción automática basada en reglas (RBMT, Rules-Based Machine Translation), con una traducción inexacta y no utilizable. Esta tecnología traducía de un idioma a otro, palabra por palabra de un idioma a otro, a través de un diccionario de idiomas y un conjunto de reglas gramaticales.

Luego apareció la traducción automática estadística (SMT, Statistical Machine Translation), que mejoraba notablemente la traducción, peor seguía siendo impredecible. Compara el contenido traducido por personas y organiza las reglas con la ayuda de algoritmos.

La traducción automática neuronal (NMT, Neural Machine Translation), el siguiente y último paso en el desarrollo de la traducción con IA, utiliza redes neuronales para trabajar con conjuntos de datos, decodificar el significado del texto origen y codificarlo en el texto destino. Actualmente, el software de traducción automática suele utilizar la tecnología NMT o un enfoque híbrido, en el que se utilizan juntos dos o más modelos.

Ventajas e inconvenientes de la traducción automática

Ventajas: es rápida y eficiente; coherente; tiene la capacidad de aprendizaje continuo; es fácil de usar; puede traducir a muchos idiomas; tiene un coste asequible.

Inconvenientes: es posible que se pierdan los matices; es posible que no se puedan traducir los pasajes emotivos; puede necesitar un traductor profesional.

Beneficios que la traducción con la traducción automática aporta a las empresas

Permite llegar a un mercado más amplio (internacional); proporciona un mejor servicio a los clientes al conseguir descripciones más atractivas de los productos; Mejora el compromiso de los usuarios al utilizar el idioma materno de los mismos; distribuye los recursos internos (tiempo, esfuerzo, dinero) de manera más eficiente.

Tecnologías actuales en la traducción automática

Los métodos de traducción automática disponibles son las siguientes: la traducción automática basada en reglas (RBMT); estadística (SMT); neuronal (NMT), que es la que se emplea más ampliamente; híbrida (emplea dos o más métodos de traducción automática para producir un resultado preciso).

Existen varios proveedores de traducción automática, como DeepL, Amazon Translate, Google Translate, Microsoft Translator y ModernMT. Estos motores usan traducción automática neuronal. Todos ofrecen una buena calidad, que naturalmente varía según los pares de idiomas.

La traducción automática es actualmente adecuada para traducir contenido de sitios web, y probablemente mejorará aún más en los próximos años, lo que tendrá un impacto positivo en su proceso de traducción.

Cuándo se debe utilizar la traducción automática

Las empresas pueden aprovechar la traducción de IA en diferentes escenarios de casos de uso: traducción de sitios web. Si una empresa quiere llegar a clientes internacionales, debe traducir su sitio web a varios idiomas. La forma más fácil de hacerlo es a través de un software de traducción automática para traducir la mayor parte del contenido con la ayuda de IA, corregirlo (con la ayuda de traductores profesionales) y publicarlo automáticamente una vez que esté satisfecha con el resultado en un tiempo record. Traducción de otros tipos de contenido: manuales de usuario; guías prácticas; informes; libros blancos; traducción de documentos; etc. Comunicación externa e interna: en comunicación externa, el objetivo es atender a sus clientes en su propio idioma, utilizando una aplicación para traducir mensajes de chat y correos electrónicos automáticamente. En comunicación interna, en grandes empresas multinacionales donde los equipos de diferentes ubicaciones necesitan comunicarse entre sí fácilmente.

Cómo utilizar la traducción automática en un proyecto de traducción de sitios web

Se traduce la mayor parte del contenido con IA y después un editor profesional lo revisa antes de publicar el sitio web. Lo más importante, es mejor usar una plataforma dedicada para agilizar su flujo de trabajo y simplificar significativamente los proyectos de traducción. Weglot hace exactamente eso, ya que: utiliza traducción mediante IA para traducir contenido instantáneamente; permite a los editores profesionales revisar y corregir el texto en colaboración entre ellos; muestra el texto traducido en subdominios o subdirectorios de idiomas;  añade etiquetas hreflang para que los motores de búsqueda sepan que el sitio existe en diferentes idiomas.

Esto simplifica significativamente cada proyecto de traducción: no necesitará copiar y pegar texto manualmente dentro y fuera de su CMS o editarlo en un documento separado y luego pedirle a su equipo de desarrollo que cargue el sitio.

En cambio, puede administrar todo en una sola plataforma, y también cuidar su SEO técnico.

Regístrese para una prueba gratuita o póngase en contacto con nosotros para ofrecerle una demostración y pueda comprobar cómo Weglot puede ayudarle a traducir su sitio web sin esfuerzo.

Respuesta de ChatGPT a la pregunta ¿Tendrá razón Geoffrey en sus predicciones sobre inteligencia artificial?

 Geoffrey Hinton es un reconocido experto en el campo de la inteligencia artificial y ha hecho muchas contribuciones importantes a la investigación en este campo. Hinton ha hecho varias predicciones sobre el futuro de la inteligencia artificial, algunas de las cuales han resultado ser acertadas, mientras que otras no han llegado a cumplirse.

Algunas de las predicciones de Hinton que se han cumplido incluyen el uso de redes neuronales profundas para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de voz, así como el uso de técnicas de aprendizaje por refuerzo en la creación de sistemas de IA capaces de jugar juegos complejos.

Sin embargo, algunas de las predicciones de Hinton que no se han cumplido incluyen la idea de que la inteligencia artificial podría alcanzar niveles comparables a los de la inteligencia humana en un plazo relativamente corto de tiempo.

Es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial es un campo en constante evolución y que las predicciones sobre su futuro son difíciles de hacer. Aunque Hinton es un experto respetado en este campo, es posible que algunas de sus predicciones no se cumplan o se cumplan en un plazo más largo de lo previsto.

En resumen, aunque las predicciones de Hinton sobre la inteligencia artificial han sido en gran parte acertadas, es importante tener en cuenta que el futuro de la IA es incierto y que es difícil predecir con exactitud cómo se desarrollará en el futuro.

Respuesta de CahtGPT a la pregunta cuáles serán los temas más importantes dentro de tres meses

Como modelo de lenguaje, no tengo la capacidad de predecir con precisión los temas más importantes dentro de tres meses, ya que depende de muchos factores impredecibles, como los eventos políticos, la economía global, la salud pública, entre otros.

Sin embargo, algunas posibles áreas que podrían ser relevantes en los próximos meses son:

1. Desarrollos en la lucha contra la pandemia de COVID-19, incluyendo nuevas variantes, campañas de vacunación y medidas gubernamentales.

2. Cambios en la política internacional, como tensiones entre países, acuerdos comerciales y cuestiones de derechos humanos.

3. La economía global, incluyendo fluctuaciones en los mercados financieros, inflación y cambios en las políticas económicas.

4. Avances tecnológicos, como el desarrollo de la inteligencia artificial, la ciberseguridad y la privacidad en línea.

5. Cuestiones sociales y culturales, como la igualdad de género, la diversidad, el medio ambiente y el cambio climático, la educación y el bienestar emocional.

Estos son solo algunos posibles temas que podrían ser importantes en los próximos meses, pero es importante recordar que el panorama mundial puede cambiar rápidamente y que otros temas pueden surgir en el futuro.

Introduction to Artificial Intelligence _ Introducción a la inteligencia artificial

 Introduction to artificial intelligence

Few topics like artificial intelligence currently occupy the headlines of the general press about news and discoveries that occur at breakneck speed. Very few issues, such as the one at hand, currently arouse the interest of experts and laymen alike in this new stage in which it seems that the future is already here.

But what is artificial intelligence? Or rather, soon it will be easier to answer the question: what is not artificial intelligence?

A description by Google in its 'Elements of AI' course refers to the characteristics of autonomy in the sense of executing tasks without user intervention, and adaptability or the improvement of task execution as it learns.

Its applications do not stop growing, from finance to education through commercial processes, transport, health, etc. No field of human activity is left out of this new discipline.

An elementary description of artificial intelligence could be defined as 'the set of techniques applied to machines with the aim of getting them to adopt behaviors similar to those of the intelligence of human beings.'

The manifestations of intelligence in human beings occur at different levels: linguistic, logical-mathematical, spatial, musical, bodily and kinesthetic, intrapersonal, interpersonal, emotional, naturalistic, creative, collaborative, existential, etc. In computing, the field of artificial intelligence is responsible for applying some of the processes that take place at the aforementioned levels to the operation of machines, especially computers.

The studies carried out by Alan Turing in the early 1950s on the possibility of creating thinking machines collected in his work 'Computer Machine and Intelligence', are considered the starting point for what later John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester and Claude Shannon would baptize it as 'artificial intelligence' during the Dartmouth Conference in 1955. To consider that a machine exhibits intelligent behavior, Turing devised the test that bears his name. This consists of the fact that if an individual maintains a conversation with another person and with a machine at the same time and the answers of the machine are such that it cannot distinguish if the answers are offered by the other person or the machine, it would be said that we are in presence of an intelligent machine.

In the mid-1960s, so-called expert systems began to be developed at Stanford, systems that emulate the reasoning processes of human experts to solve specific problems. Also, in the middle of this decade, Eliza, the first chatbot, was created. In 1973, the first textual programming language for robots called WAVE was developed. In the 1980s, autonomous driving guided by computer vision was experimented with.

In the 1980s, autonomous driving guided by computer vision was experimented with. The advance that this period produced in the hardware, which made it possible to satisfy the needs for power and calculation speed, as well as the availability of sufficient memory that artificial intelligence required. There was a revival in investments and in the development of AI.

In the 1990s, intelligent agents (1996) were created, software that perceives its environment and processes said perceptions. Probabilistic Algorithms In 1997, IBM's Deep Blue chess computer beat chess grandmaster Gary Kasparov, a great triumph for AI. In 2008, Google introduced the first speech recognition app. In 2012 the machine learning application was able to identify images of animals (cats). In 2014 Eugene Gootsman's program passed the Turing test. In 2016, Google's AlphaGo beat out Go Master, a major achievement. Other AI advances in recent decades included the development of applications in robotics, autonomous driving, content recommendations, image processing...

Introducción a la inteligencia artificial

Pocos temas como el de inteligencia artificial ocupan actualmente los titulares de la prensa en general sobre novedades y descubrimientos que se suceden a una velocidad vertiginosa. Muy pocos temas, como es el caso del que nos ocupa, suscitan actualmente el interés de expertos y profanos en esta nueva etapa en la que parece ser que el futuro ya está aquí.

Pero ¿qué es la inteligencia artificial? O mejor dicho, dentro de poco será más fácil contestar a la pregunta ¿qué no es la inteligencia artificial?

Una descripción de Google en su curso de 'Elementos de IA' hace referencia a las características de autonomía en el sentido de ejecutar tareas sin que intervenga el usuario, y de adaptabilidad o mejora de la ejecución de tareas a medida que se aprende. 

Sus aplicaciones no cesan de crecer, desde las finanzas a la educación pasando por los procesos comerciales, los transportes, sanidad, etc. Ningún campo de la actividad humana queda al margen de esta nueva disciplina.

• Una descripción elemental de la inteligencia artificial podría definirse como 'el conjunto de técnicas aplicadas a las máquinas con el objetivo de conseguir que adopten comportamientos similares a los de la inteligencia de los seres humanos'.

Las manifestaciones de la inteligencia en los seres humanos se producen a distintos niveles: lingüístico, lógico-matemático, espacial, musical, corporal y cinestésico, intrapersonal, interpersonal, emocional, naturalista, creativo, colaborativo, existencial, etc. En informática, el campo de la inteligencia artificial se encarga de aplicar algunos de los procesos que tienen lugar en los niveles citados anteriormente al funcionamiento de máquinas, especialmente de computadores.

Los estudios llevados a cabo por Alan Turing a principios de los años de 1950 sobre la posibilidad de crear máquinas pensantes  recogidos en su obra 'Computer Machine and Intelligence', se consideran el punto de partida de lo que posteriormente John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon bautizarían como 'inteligencia artificial' durante la Conferencia de Dartmouth en 1955. Para considerar que una máquina exhibe un comportamiento inteligente, Turing ideó la prueba que lleva su nombre. Esta consiste en que si un individuo mantiene una conversación al mismo tiempo con otra persona y con una máquina y las respuestas de la máquina son tales que éste no puede distinguir si las respuestas las ofrece la otra persona o la máquina, se diría que estamos en presencia de una máquina inteligente. 

A mediados de la década de 1960 se inició el desarrollo en Stanford de los denominados sistemas expertos, sistemas que emulan los procesos de razonamiento de expertos humanos para resolver problemas concretos. También, a mediados de esta década se creó Eliza, el primer chatbot. En la década de los años de 1970 se desarrolló el primer lenguaje de programación textual para robots llamado WAVE (1973). En esta década, las inversiones en IA se redujeron drásticamente, que las posibilidades de desarrollo que se habían formulado en los años cincuenta no se habían cumplido.

En la década de 1980 se experimentó con la conducción autónoma guiada por visión artificial. El avance que este período se produjo en el hardware, lo que permitió satisfacer las necesidades de potencia y velocidad de cálculo, así como la disponibilidad de suficiente memoria que requería la inteligencia artificial. Se produjo una reactivación en las inversiones y en el desarrollo de la IA.

En la década de 1990 se crearon los agentes inteligentes (1996), software que percibe su entorno y procesa dichas percepciones. Los algortimos probailísticos En 1997, la computadora de ajedrez de IBM, Deep Blue, venció al gran maestro de ajedrez Gary Kasparov, un gran triunfo de la IA. En 2008, Google presentó la primera aplicación de reconocimiento de voz. En 2012 la aplicación de aprendizaje automático consiguió identificar imágenes de animales (gatos). En 2014 el programa de Eugene Gootsman superó la prueba de Turing. En 2016, AlphaGo de Google venció a Go Master, un logro importante. Otros avances de IA en las últimas décadas incluyon el desarrollo de aplicaciones en robótica, la conducción autónoma, las recomendaciones de contenidos, el tratamiento de imágenes...