Hola amigos Cómo están son cinco y media de la mañana y estoy en el aeropuerto de Lima rumbo a Bogotá nuestro vuelo sale en una hora y media más o menos y estoy muy feliz porque después de seis años regreso a Bogotá y como nuestro vuelo sale en una hora y media y no tengo nada que hacer en ese tiempo voy a grabarles un videito hablándole sobre la Inteligencia artificial porque desde que se lanzó a dividir en noviembre del año pasado todo el mundo habla de Inteligencia artificial y han salido supuestos expertos hasta de debajo de las piedras pero más allá de eso la Inteligencia artificial es un tema que tienes que conocer sea cual sea tu profesión por eso en este vídeo te voy a explicar de manera súper sencilla los 20 conceptos más importantes que debes conocer sobre Inteligencia artificial Así que si eres de los que solo saben decir prom y como la mayoría de gurús de internet Quédate porque hoy sí vas a entender la Inteligencia artificial porque tú sabes que en español nada explica mejor que de ti entonces empecemos por el principio preguntándonos Qué es la Inteligencia artificial y es la capacidad que tienen las computadoras para realizar tareas propias de la inteligencia humana y este es un concepto que ha obsesionado la humanidad desde tiempos muy antiguos por ejemplo la primera mención a este concepto fue en el siglo quinto antes de Cristo cuando un poeta griego en una obra mencionó una máquina que podía pensar y escribir poesía obviamente era ficción pero ya la gente está pensando en eso pero el término Exacto Inteligencia artificial fue introducido en 1956 por John mccarthy quien además creó el lenguaje de programación list enfocado específicamente en Inteligencia artificial hace 67 años ya estamos embarcando embarcando Bueno buenas buenas buenas estos asientos chiquititos [Música] el número 2 es el test de turing Por cierto ya estamos en el avión a punto de despegar mi hijo está ahí tomándole videos a la ventana y Bueno les cuento sobre el test de touring Y es que en 1950 la altura pensó que puesto que la programación sigue las leyes de la lógica y del pensamiento humano también era razonable que las computadoras pudieran vencer Así que propuso un tercer que llamó el juego de limitación pero que la historia ha recordado como el test de turín este test consiste en que una persona llamada juez mantiene un diálogo vía texto con una computadora y con una persona a las que no puede ver si el juez no logra diferenciar Quién es la computadora y quién la persona la computadora ha superado el test y es una máquina pensante por mucho tiempo se creyó que este test no podía superarse pero al día de hoy ya ha sido vencido vamos a leer en la tierra ya [Música] Ya estoy en Bogotá oficialmente fue un viaje de tres horas es un viaje corto pero a mí me fue muy pensado porque casi no he dormido así que fue difícil pero ya estoy acá ya estoy bastante contento Así que continuemos y el siguiente término que debes conocer es machine learning seguro lo has escuchado y es que si la Inteligencia artificial es la capacidad de una computadora para realizar tareas propias de la inteligencia humana el Machine learning es el proceso para conseguirlo el Machine consiste en entrenar una computadora con grandes cantidades de datos para que pueda encontrar patrones a través de probabilidades y estadísticas a partir de esos patrones la computadora es capaz de identificar nuevos datos predecir datos futuros o tomar decisiones los datos son para el Machine learning como la gasolina para un auto si antes nuestros datos se usaban Para enviarnos publicidad ahora se usan para entrenar a la guía [Música] Listo ya pasamos migraciones suavecito rapidito cheverísimo llegar a Colombia y vamos a recoger las maletas así que de paso le voy contando el siguiente concepto que es modelo porque seguramente has escuchado que gpt 4 o llamados son modelos Pero qué es un modelo en la Inteligencia artificial un modelo es una representación matemática de un sistema real de datos Este modelo es capaz de captar los patrones y las relaciones entre los elementos de un sistema en sencillo son como los algoritmos en la programación con una pequeña diferencia los algoritmos son diseñados y escritos por programadores para generar datos de salida a partir de datos de entrada mientras que en los modelos tenemos los datos de entrada y los de salida pero no tenemos el algoritmo y es a través de prueba y error y mucha matemática que se obtiene ese algoritmo O mejor dicho modelo que es la base de la guía el siguiente concepto es el Deep learning Y es que el Machine learning usa algoritmos basados en probabilidades y estadísticas para entrenar a sus modelos y que sirven muy bien para determinados usos pero en problema más complejos como el reconocimiento facial de la escritura a mano o la conducción Autónoma estos algoritmos no bastan es aquí donde entra el aprendizaje profundo o Deep learning que usa redes neuronales Y es capaz de ir mejorando sus modelos sin intervención humana evaluándose a sí mismo del locos todos los modelos de guía que nos tienen alucinando en la actualidad están entrenados con Deep learning ya estamos a un pasito de salir del aeropuerto y entrar oficialmente en Bogotá y mientras tanto te voy contando el siguiente concepto que son las redes neuronales porque como te dije el Deep learning está basado en redes neuronales que son un modelo de cómputo que emula las redes neuronales biológicas del cuerpo humano con el fin de imitar la estructura del pensamiento humano la redes neuronales están conformadas de muchos elementos Pero hay dos que son fundamentales número uno los nodos que representa n una neurona y reciben información o datos de entrada que provienen de otras neuronas procesan esos datos y entregan el resultado o datos de salida a otra neurona que repetirá el proceso y dos las capas que son conjuntos de neuronas o nodos destinadas a una tarea en específico por ejemplo una capa puede reconocer la forma de una imagen otra capa puede reconocer colores otra capa volumen etcétera listo oficialmente salimos del aeropuerto y llegamos a Bogotá Ay Ahí está mi tío Alexis señor cómo vas muy bien y ahora el siguiente concepto son los parámetros que son las conexiones entre los nodos de una red neuronal o más sencillo cada línea en el gráfico de una red neuronal a más parámetros más poderosa la red neuronal y el modelo entrenado con ella por ejemplo el tiene 175 millones de parámetros dentro de los parámetros Existen dos conceptos fundamentales los pesos y los sesgos los pesos indican el nivel de importancia de cada uno de los datos mientras que los sesgos ayudan a hacer predicciones más específicas lo interesante de esto es que tanto los pesos como los sesgos son ajustados automáticamente por la red neuronal en un proceso de prueba y error continuo sin intervención humana Alexis ahí me está pidiendo el desayuno saluda Alexis porque estamos en desayunar desde madrugada les cuento el siguiente concepto que es la red neuronal convolucional y este tipo de red neuronal es el específico para reconocimiento de imágenes puesto que su procesamiento requiere ir Pixel por píxel es decir cuadro por cuadro de la imagen recuerda que las redes neuronales tienen capas pues las redes neuronales convolucionales tienen una capa llamada convolución de ahí su nombre que se encarga de identificar las imágenes con procesos matemáticos que calculan cada Pixel gracias a estas redes la guía puede reconocer personas en fotos convertir la escritura a mano a texto y los autos que se manejan solos pueden reconocer personas o objetos esta rama de la ia se conoce como visión por computadora el siguiente concepto son los Transformers y no no les doy Optimus Prime porque así como las redes neuronales convolucionales son la base para el procesamiento de imágenes los Transformers no son para el reconocimiento del lenguaje humano cuando era niño mi papá me decía que si le hablabas a una computadora esa te entendía yo le creí pero cuando crecí entendí Cómo funcionan las computadoras y se destruyó mi infancia sin embargo ahora es posible ya dividir es el mejor ejemplo y todo comienza con los Transformers que no son sino una arquitectura de red neuronal inventada por Google en 2017 para el reconocimiento del lenguaje humano y el siguiente concepto ya vamos en 10 es nlp que son las siglas de natural Language processing o procesamiento de lenguaje natural y consiste en entender el lenguaje humano con todas sus sutilezas el nlp fue potenciado por los Transformers y permite entender sentimientos hacer traducción automática responder como lo haría una persona o resumir información el envidia y otros expertos han dicho que el lenguaje humano puede convertirse en el próximo lenguaje de programación es decir en la forma de darle instrucciones a una computadora impresionante pues ya ya estamos aquí estoy acá con mi polito del edcam Bogotá 2023 y aquí en la escuela de ingeniería Julio garavito Este es el auditorio donde va a ser el edeccam el día de mañana y mira qué belleza de auditorio Mira qué Qué hermosura realmente de auditorio Gracias por hacer posible el cambio Bogotá 2023 estamos muy agradecidos con todas las personas que decidieron acompañarnos en dos días increíbles aprendimos muchísimo conocimos nuevas personas nos tomamos demasiadas fotos probamos la rica comida colombiana y nos divertimos como nunca Este ha sido uno de los mejores edecam de todos los tiempos y ya esperamos con ansias el siguiente Muchísimas gracias comunidad y ya estoy de nuevo en Lima aún cansado por todo el trabajo detrás del edeccan pero súper satisfecho Muchísimas gracias Bogotá y a toda la comunidad que nos acompañó en estos dos días increíbles para aprender conocer nuevas personas y crecer profesionalmente para mí ha sido un orgullo y un honor acompañarlos en estos días Muchísimas gracias a todos los asistentes y también a mi equipo mis socios Alexis y Beto [Música] Paula Matías yimelis greeicy dairo los invitados los speakers y también a nuestras familias y a mis hijos que tuvieron su primera presentación en una de campo Muchísimas gracias a todos de corazón y en 2024 nos vemos en México para el próximo de cambio [Música] y continuando con los conceptos de Inteligencia artificial el siguiente es y agenerativa que es la rama de la Inteligencia artificial que es capaz de crear contenido como textos código imágenes música e incluso voces el primer modelo generativo es de los años 50 y se conoce como algoritmo de markov que podía determinar la siguiente palabra en una cadena de texto y así construir oraciones como lo haría una persona en 2022 hubo una explosión de productos de guía generativa lambda de Google en mayo Meet journe en julio stable difusión en agosto Dalí 2 en septiembre y Chad en noviembre el siguiente concepto es el Elm o large Language o modelo extenso de lenguaje Este es un tipo de modelo que puede comprender y generar lenguaje humano a una escala muy grande estos modelos están basados en la arquitectura Transformers y en 2018 se lanzaron los dos primeros ver de Google y gpt 1 de openid en junio de 2022 un ingeniero de Google hizo noticia luego de hablar por meses con lambda de Google y asegurar que tiene vida en diciembre de 2022 se lanzó gpt 3. 5 y en marzo de este año gpt 4 en julio Google lanzó pan too sobre el cual se construyó mal como respuesta chat y también en julio meta lanzó y ama 2 un lelem Open source el siguiente concepto es gpt y seguro te suena por chat o chat gpt y son las siglas de generative Transformers Ya te expliqué Qué significa generativo y también Transformers mientras que pre entrenado pretrain significa que este tipo de modelo fue entrenado con grandes cantidades de datos para propósitos generales y luego puede afinarse para usos específicos Este es un modelo de guía generativa desarrollado por opening sobre la arquitectura Transformers en noviembre de 2018 se lanzó gpt 1 en noviembre de 2019 gpt 2 en diciembre de 2020 gp3 en diciembre de 2022 gpt 3. 5 y en marzo de 2023 gpt 4 número 14 chatbot un chatbot es un software que simula una conversación con otro ser humano a través de un chat el primer chatbot de la historia se llamó Elisa y fue desarrollado en el mit en 1966 era muy simple pues tenía respuestas preconfiguradas que se disparaban por palabras clave de la conversación en 2016 Microsoft publicó type un chatbot con ia con el que los usuarios podían interactuar en Twitter este chatbot aprendía de las interacciones con las personas por lo que en Solo un día se volvió racista nazi y xenófobo y Microsoft tuvo que pedir disculpas públicas y retirarlo en noviembre de 2022 opening lanzó charge pity un chatbot basado en gpt 3.
5 y luego en gpt 4 en febrero de 2023 Microsoft lanzó vintage basado en gp4 y en marzo Google lanzó Bart basado en número 15 prompt para la Inteligencia artificial pront es la instrucción que se le da al modelo para que realice una tarea específica estos proms pueden ser en formato de texto que es el más común hoy en día imagen o sonido lo interesante de los proms es que funcionan como un lenguaje de programación en el sentido de que mientras más claro seamos en las instrucciones mejores serán los resultados de ahí que se hable de una carrera de Chrome engineer cuyo objetivo real no es saber cómo escribir un Pro porque es algo demasiado sencillo si no conocer a fondo los modelos para optimizarlos crear chatbots o mejorar su precisión número 16 multimodal un modelo es multimodal cuando es capaz de procesar información de diferentes formatos por ejemplo texto imágenes o sonidos Pero además que pueden recibir sus proms en estos diferentes formatos por lo que un chatbot que también recibe imágenes es multimodal los modelos de guía comenzaron siendo mono modales pero los modelos más importantes al día de hoy como gpt 4 de opened Palm to the Google o llamados de meta son multimodales número 17 find tuning Este es el proceso de tomar un modelo pre entrenado como gpt 4 y afinarlo para usos específicos como crear un chatbot para tu y Commerce que conozca tu catálogo de productos y los precios gracias al find tuning existen muchas Apps basadas en chat de y sus plugins además puedes crear tu propio chatbot con fine tuning estudiando en ethereting la semana pasada opening anunció que ya está disponible el find tuning para gpt 3. 5 Turbo y que pronto saldrá el de gpt 4 hasta ahora estaba disponible solo el de gpt 3. 5 para realizar un find tuning los pasos son cuatro número uno preparar tus datos número 2 Subir tus archivos número 3 crear un proceso de fine tuning con esos datos y paso 4 utilizar Este modelo que ya está ajustado número 18 rlhf Estas son las siglas de rainforcement learning from feedback o aprendizaje reforzado por retroalimentación humana esto significa que los sistemas aprenden por sí solos pero seres humanos le dan feedback para que sepan estos sistemas y sus resultados fueron correctos o no y así puedan mejorar esto dio origen al meme más famoso de la Inteligencia artificial que representa una criatura de ficción llamada shoggot que es un monstruo aterrador que puede salirse de control que es el mismo miedo que tenemos acerca de la Inteligencia artificial Mientras que el mismo shoggart pero con una carita feliz Es la guía con rlhf o sea el mismo monstruo pero con una etiqueta para que le tengamos menos miedito número 19 a&a oage son las siglas de artificial general intelligence o Inteligencia artificial general y es el máximo objetivo de la guía para explicarlo recordemos que la ia que conocemos se conoce como estrecha o narrow eye que significa que su campo de aplicación es específico por ejemplo una guía que genera imágenes no puede generar una guía para conducción Autónoma no puede traducir idiomas son como aplicaciones con usos específicos la idea de la agi es que un modelo de ia puede extrapolar sus conocimientos a otras áreas y aprender por sí misma alcanzando la capacidad humana de llevar su experiencia a otros ámbitos Solo que con mucha mayor velocidad de lo que podría cualquier persona la agia aún no existe y no se sabe cuándo la alcanzaremos los optimistas dicen que en cuatro o cinco años Aunque otros dicen que en décadas y número 20 y final singularidad este es un concepto ficticio que es recurrente cuando se habla de los avances de la Inteligencia artificial puesto que se refiere al punto en que la guía superará la inteligencia humana y será capaz de crear nuevas tecnologías y mejorarse a sí mismas sin nuestra intervención Sí algo así como skynet o las máquinas dominando la humanidad La singularidad está relacionada directamente con la ágil además de dispositivos electrónicos que conecten el cuerpo humano con computadoras Para potenciar nuestras habilidades algún día las computadoras tomarán el control o son solo alucinaciones de tv y ciencia ficción no lo sabemos pero de que es posible es posible y ahí los tienes los 20 términos más importantes que debes conocer sobre Inteligencia artificial Así que comparte este vídeo con todos sus conocidos que solo saben decir y a ti y prompt y si quieres saber más Inteligencia artificial síguenos y visítanos en nuestro sitio web para que conozcas todos nuestros cursos Recuerda que puedes comenzar a estudiar gratis solo con tu correo electrónico entrando a ede.
