GPT4, el chatbot más potente impulsado por inteligencia artificial

Por SINC.

El GPT-4 puede analizar imágenes y tiene una mayor capacidad de razonamiento. Según sus creadores, la actualización de ChatGPT es capaz de procesar preguntas y órdenes así como generar respuestas más largas, hasta ocho veces más que la primera versión. Los expertos señalan que no debemos dejarnos engañar por su fluidez, ya que siguen basándose en correlaciones estadísticas.

La compañía OpenAI, que adquirió fama con ChatGPT, un chatbot impulsado por inteligencia artificial (IA), ha lanzado recientemente GPT-4, una actualización más potente de su modelo anterior que puede analizar imágenes y tiene una mayor capacidad de razonamiento.

La empresa de investigación de inteligencia artificial indicó que GPT-4 “supera a ChatGPT en sus capacidades de razonamiento avanzadas”.

La nueva versión es capaz de procesar preguntas y órdenes así como generar respuestas más largas, de hasta 25.000 palabras, esto es, ocho veces más que la primera versión de ChatGPT.

La nueva herramienta GPT-4 cuenta con la capacidad de describir, analizar y entender imágenes / EFE / EPA / WU HAO

El presidente y cofundador de OpenAI, Greg Brockman, ejemplificó en un evento virtual que esta novedosa herramienta puede desde crear una página web a partir de la foto de un borrador escrito a mano de esa misma web hasta resolver preguntas complejas relacionadas con la declaración de impuestos.

“GPT no es un profesional de impuestos certificado, ni yo tampoco, por lo que siempre debe consultar con su asesor fiscal. Pero puede ser útil para comprender un contenido complejo y poder empoderarse con el fin de resolver problemas”, según explicó Brockman en una presentación.

En lo referente a los posibles errores, el directivo de la compañía recalcó que no es una herramienta perfecta, así como nadie es perfecto, graficó, para resaltar la contribución de «esta herramienta de amplificación».

Otra novedad es que GPT-4 cuenta con la capacidad de describir, analizar y entender imágenes gracias al útil informático Be My Eyes. 

Por ejemplo, Brockman preguntó a GPT-4 por qué era gracioso un dibujo de una ardilla sonriente, haciendo fotos, y el chatbot le contestó: “La imagen es graciosa porque muestra a una ardilla sosteniendo una cámara y fotografiando una nuez como si fuera un fotógrafo profesional. Es una situación graciosa porque las ardillas generalmente comen nueces y no esperamos que usen una cámara o actúen como humanos”.

Avances y limitaciones

Según Mike Wooldridge, catedrático de informática de la Universidad de Oxford y director de Investigación Fundacional sobre IA del Instituto Alan Turing, en declaraciones al SMC UK, “la mayor novedad de GPT-4 es que es multimodal: puede tratar no solo texto, sino también imágenes”. Wolldridge destaca, asimismo, «las impresionantes capacidades lingüísticas de ChatGPT, que nos abrieron los ojos a toda una serie de nuevas posibilidades: la IA generativa multimodal va a multiplicarlas”.

Por su parte, el catedrático de IA de la Universidad de Bath, Nello Cristianini, indica que la nueva herramienta “da un paso más hacia una IA más realista, explotando las correlaciones entre distintas ‘modalidades’ de datos, como imágenes y texto. Llamarlos ‘modelos lingüísticos’ ya no es apropiado, pues también son modelos de visión, como mínimo”.

Sin embargo, tal y como expresa Cristianini, “debemos recordar que los modelos lingüísticos como GPT-4 no piensan de forma similar a los humanos, y no debemos dejarnos engañar por su fluidez con el lenguaje. Siguen basándose en correlaciones estadísticas descubiertas en los datos, un atajo que les evita la necesidad de representaciones explícitas del mundo. Esto no significa que no puedan ser útiles, al contrario, seguro que lo serán”.

De otro lado, Peter Bannister, presidente ejecutivo de Sanidad de la Institution of Engineering and Technology, afirma que “GP4 incluye varias funciones nuevas, entre ellas la capacidad de generar respuestas escritas similares a las humanas a consultas que vienen en forma de imágenes, no sólo de texto, y ya está integrado en el navegador web de Microsoft”.

Sin embargo, tal como recuerda Bannister, los creadores de OpenAI advierten de que “la tecnología aún puede producir respuestas que, aunque muy convincentes, contengan errores». Y añade: “Por eso es aún más importante que se creen, a un ritmo tan sorprendente como este, mecanismos para gestionar el riesgo de desinformación, así como educar a los usuarios para garantizar que sean conscientes de las limitaciones de estas herramientas de inteligencia artificial y acerca de cómo emplearlas con eficacia”. 

El experto enfatiza en que “deberíamos insistir en que se realicen pruebas continuas con las fuentes de información existentes y validadas para garantizar que no se erosiona la precisión de nuestra base colectiva de conocimientos”.

Se anuncian nuevas funciones de IA

El nuevo modelo está disponible para el público en general a través de ChatGPT Plus, la suscripción mensual de ChatGPT de 20 dólares de OpenAI y es la herramienta que está detrás del chatbot de Microsoft, Bing, según los medios especializados.

OpenAI anunció también que se ha asociado con varias empresas, como Duolingo, Stripe y Khan Academy, para integrar GPT-4 en sus productos.

Además, y en el campo de los chatbots impulsados por IA, el gigante Google anunció un conjunto de próximas funciones generativas de inteligencia artificial para Google Docs, Gmail, Sheets y Slides. Las funciones que ofrecerán serán similares a las que brinda ChatGPT de OpenAI, pero usando otra tecnología.

Asimismo, los usuarios podrán servirse de IA para obtener resúmenes o ideas en Google Docs o generar correos electrónicos completos en Gmail, entre otras cosas.

Fuente: Science

El Papa trapero, Trump detenido y Biden de fiesta: ¿cómo desinforma la inteligencia artificial?

POR Luciana Mazzini Puga para AGENCIA DE NOTICIAS CIENTÍFICAS UNQ

Si bien existen algunas técnicas para detectar una imagen manipulada, esta tecnología se perfecciona cada día y vuelve necesaria la regulación estatal.

La Inteligencia Artificial avanza y a través de sus herramientas genera fotografías que se asemejan mucho a la realidad. Esto se evidencia, por ejemplo, con las fotos del Papa vistiendo un abrigo blanco similar al que usan los traperos; o con las del supuesto arresto de Donald Trump. Estas imágenes, publicadas de manera reciente, dieron lugar a discusiones en las redes sociales y abren un interrogante: ¿de qué manera la Inteligencia Artificial contribuye a la desinformación? La Agencia de Noticias Científicas de la UNQ dialogó con Emmanuel Iarussi, científico de Conicet y miembro del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad Torcuato Di Tella, que afirma: “No hay antecedentes de una tecnología que nos permita crear imágenes tan reales y de manera tan masiva”.

Las imágenes son creadas por inteligencia artificial y buscan imitar de manera exacta la realidad. Créditos: Midjourney.

Así, el sistema de aprendizaje sale de lo tradicional y varía según las edades de los alumnos y alumnas. En el caso de las infancias, aprenden contenidos relacionados con el diseño, la electrónica y la programación mediante el juego y técnicas dinámicas. Luego, los alumnos más grandes aprenden mediante proyectos, esto es, pensar una situación de la vida cotidiana, identificar una necesidad y pensar una solución tecnológica en función de ella. 

“Imágenes photoshopeadas tenemos desde principios del 2000. Hay algunos expertos que controlaban esas tecnologías y que las personas requerían de varias habilidades para poder crear cosas, entonces no todo el mundo podía manipular una imagen”, explica Iarussi y continúa: “Ahora con solo saber escribir y tener la tecnología ya podes hacer cosas. Pones un texto de lo que querés y después de un par de pruebas generás la imagen”.

Imágenes hechas con inteligencia artificial de Mickey y Daisy. Créditos: Midjourney

 

 

 

 

 

 

 

 

Si bien la viralización de la foto del Papa terminó siendo algo lúdico, la manipulación de imágenes pueden incluir personalidades de gran relevancia en el mundo que lleve a la confusión y a la desinformación. Tal es el caso de las fotos de la supuesta detención del expresidente estadounidense Donald Trump o el video que circuló en 2022 en el que se ve al presidente ucraniano Volodymyr Zelensky pidiendo a sus tropas que se rindan en la guerra con Rusia, donde tanto su voz como su imagen habían sido alteradas.

Se llaman deepfakes porque son creadas con redes neuronales profundas que buscan imitar la apariencia humana. En Argentina, por ejemplo, está el usuario Tutanka que sube vídeos de Cristina Fernández cantando canciones de moda”, ejemplifica el científico. Además, explica que el uso de la Inteligencia Artificial puede ser peligroso al contribuir a manipular la realidad y desacreditar a ciertas instituciones o personas y “sobretodo si existe algún tipo de polarización preexistente. No sería raro que esto contribuya a profundizar esas diferencias porque hay una porción de la sociedad dispuesta a creer cierto contenido de la contraparte aunque sea falso”, detalla a la Agencia.

Una distopía muy cercana

Hoy en día existen algunas técnicas para detectar si una imagen es real o fue hecha por inteligencia artificial, como prestar atención a las manos que suelen ser algo deformes o mirar los ojos ya que los iris no son tan redondos si fue manipulada la imagen. Sin embargo, el especialista considera que se trata de algo transitorio hasta que esta tecnología mejore.

“Nos pueden servir para detectar algunas cosas pero estamos obligados a pensar que estas imágenes pueden llegar a ser perfectas. Los algoritmos están siendo entrenados para ser indistinguibles, entonces es necesario que guardemos una dosis sana de escepticismo. Quizás de acá a 20 años estemos tan acostumbrados que digamos ‘Ah, sí, esto está generado’ pero ahora estamos viviendo un momento de transición y debemos acostumbrarnos a dudar de la verdad. La tecnología va avanzar y van a existir cada vez menos contenidos reales”, manifiesta.

 
Imagen creada por inteligencia artificial. Créditos: Midjourney.

De la misma manera sucede con el texto, un ejemplo claro es el Chat GPT: “Uno lee los textos y parece que lo escribió cualquier persona porque justamente están entrenados con textos que escribió cualquiera en internet. Son buenos en hacerse pasar por alguien, en imitar”, dice. 

Por su parte, las redes sociales que ocupan un lugar central en la viralización de estos contenidos pusieron en funcionamiento algunas herramientas (aunque suena a poco) para detectar contenidos falsos, como advertencias o repreguntas en casos de compartir contenido sin leerlo.

 

¿Cuál es el límite?

Casi como si fuera un capítulo de la serie Black Mirror, la tecnología avanza sin control y a disposición de todo el mundo. Según Iarussi, hay un cambio de paradigma que sucede de una manera muy veloz.

“Si hace cinco años nos preguntaban si veíamos esto posible, hubiésemos dicho que no. El cambio está pasando aunque casi no lo podamos ver porque es muy fuerte. Mi consejo es no creer de manera impulsiva todo lo que vemos ni compartir aquello que nos genere dudas, pero la responsabilidad mayor la tienen los Estados y las empresas que hacen disponibles estas tecnologías y que impactan fuertemente en el trabajo, la economía, la educación y en el modo de informarse”, sostiene el especialista.

Imagen creada por inteligencia artificial. Créditos: Midjourney.

 

Y agrega: “Nuestro rol tiene que estar en exigir una regulación. ¿Cuántas decisiones de los gobiernos tardan años en los parlamentos pero estas tecnologías las pone una empresa a disposición y pone el mundo patas para arriba sin ningún tipo de regulación? Está bueno que la tecnología exista pero no hay ningún límite ni horizonte temporal de ponerlas a disposición cada cierto tiempo para evaluar los impactos. Es un ‘tenemos esta tecnología, vamos a jugar’. Al no haber una planificación, vamos juntando por atrás los pedacitos de las cosas que se rompen”. 

La inteligencia artificial es una herramienta poderosa que invita (y obliga) a la sociedad a informarse y plantear discusiones: ¿Cómo se usa esta tecnología? ¿Para qué? ¿Vale todo? A simple vista parecen interrogantes del futuro, pero en verdad corresponden a un presente que se escribe de modo continuo.

Fuente: Agencia de Noticias Científicas UNQ 

La Inteligencia Artificial confirma la identidad de restos fósiles de ratones de hace dos mil años

Por SINC.

Una investigación liderada por las universidades Complutense de Madrid y de Burgos y el Instituto de Evolución en África ha logrado una clasificación perfecta de los molares de dos especies de ratón muy próximas (casero y moruno) combinando aprendizaje automático con morfometría geométrica.

Un nuevo enfoque metodológico que emplea Inteligencia Artificial (IA) con morfometría geométrica, desarrollado por la Universidad Complutense de Madrid (UCM), la Universidad de Burgos (UBU) y el Instituto de Evolución en África (IDEA) ha permitido identificar, con una eficiencia del 100 %, restos fósiles de ratón casero (Mus musculus domesticus) y de ratón moruno (Mus spretus) datados de hace 2200 años en la Cueva del Estrecho (Villares del Saz, Cuenca).

La aplicación de esta metodología para identificar los ejemplares fósiles recuperados en la cueva conquense supera los problemas de otras técnicas de diferenciación taxonómica.

El trabajo, publicado en Quaternary Science Review, “constituye una de las escasas evidencias precisas que permiten confirmar que ambas especies se encontraban en el centro de la península ibérica hace 2.200 años aproximadamente, aportando así nuevos datos para reconstruir los procesos de colonización de estas especies”, destaca Ángel Domínguez García, investigador del departamento de Geodinámica, Estratigrafía y Paleontología de la UCM en el momento del estudio.

Para llevar a cabo el estudio, se fotografiaron más de 300 ejemplares actuales de estas especies de roedores almacenados en diversas instituciones de España, Francia y Marruecos. / Wikipedia.

La identificación de los roedores fósiles se basa habitualmente en la forma y tamaño de los dientes recuperados en los yacimientos paleontológicos o arqueológicos. No obstante, en muchos casos, esta tarea resulta difícil debido a que algunas especies tienen un tamaño y morfología dental muy similar. Este es el caso de las especies del género Mus presentes en la península ibérica desde la Prehistoria.

Los resultados permiten ampliar el conocimiento de los procesos de intercambio de especies entre distintos territorios asociados a las actividades antrópicas desde la Prehistoria. “De esta forma avanzamos en al estudio del origen de una de las principales amenazas a la biodiversidad del planeta en el presente: las especies invasoras”, señala Domínguez García.

Combinar métodos clásicos e IA

Para llevar a cabo el estudio, se fotografiaron más de 300 ejemplares actuales de estas especies de roedores almacenados en diversas instituciones de España, Francia y Marruecos como la Estación Biológica de Doñana, el Museo Nacional de Ciencias Naturales o el Institut des Sciences de l’Evolution de Montpellier (ISEM), entre otros.

Una vez caracterizada la morfología dental de cada una de las dos especies a partir de los ejemplares actuales, el modelo desarrollado se ha aplicado a un conjunto de ejemplares fósiles recuperados en el yacimiento de la Cueva del Estrecho.

Este estudio es el fruto de ocho años de trabajo desde las excavaciones realizadas en la Cueva del Estrecho por el Equipo Lapis Specularis en el marco de las intervenciones arqueológicas asociadas a la adaptación de la cavidad a uso turístico. En él participan, además de las instituciones que lideran, el Museo Arqueológico y Paleontológico de Madrid y el Muséum National d’Histoire Naturelle de París.

“Estos resultados nos llevan a promover el uso de la Inteligencia Artificial aplicada a la investigación paleontológica, como un enfoque alternativo o combinado con los métodos clásicos de identificación taxonómica”, concluye Abel Moclán, primer autor del trabajo e investigador de la UBU y del IDEA.

Referencia: Abel Moclán et al. “Machine Learning interspecific identification of mouse first lower molars (genus Mus Linnaeus, 1758) and application to fossil remains from the Estrecho Cave (Spain)”, Quaternary Science Reviews.
 
Fuente: UCM y SINC.