La inteligencia artificial (IA) plantea la pregunta: ¿Es realmente inteligente? Noam Chomsky ha criticado a ChatGPT y programas similares por considerarlos plagio. Sin embargo, es importante aclarar que ChatGPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI, que utiliza canales y textos educativos para proporcionar respuestas, aunque tiene ciertas limitaciones.
El aprendizaje es una propiedad fundamental de la inteligencia, y la IA se inspira en gran medida en el cerebro humano y su comunicación electroquímica.
Los primeros avances en el campo del Machine Learning se centraron en el reconocimiento de imágenes, y hoy en día existen numerosas aplicaciones de esta tecnología. A medida que avanzamos, emergen nuevas tecnologías más estructuradas que también contribuyen a la creatividad, como las redes generativas, entre las cuales se encuentra ChatGPT.
La magia detrás de la IA son los modelos matemáticos y las redes neuronales. El Machine Learning es una parte fundamental de la IA y cuenta con una subárea conocida como Deep Learning, que se centra en las redes neuronales profundas. El Machine Learning se divide en tres paradigmas principales: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. La teoría, las matemáticas, la estadística, las habilidades de programación y la construcción de procesos son componentes clave para desarrollar IA de calidad.
En la construcción de la IA, se requiere conocimientos en diversas áreas, cada una con diferentes niveles de complejidad. El Machine Learning se beneficia del uso de bibliotecas de código que mejoran la eficiencia en la construcción de IA, ya que son herramientas poderosas que facilitan el modelado y el procesamiento de datos.
