Monty Python, la IA y nuestra obsesión por encontrar sentido
Una reflexión sobre cómo los modelos de lenguaje y la mente humana construyen narrativas coherentes… y por qué eso no siempre significa que sean verdad.
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Un modelo de lenguaje puede entenderse como una función, pero también como un espejo. Una reflexión sobre cómo la calidad de la respuesta depende de cómo pensamos, preguntamos y del sistema que hay detrás.
Después de hablar sobre pareidolia, surge una nueva pregunta: ¿qué pasa cuando no solo vemos patrones, sino que empezamos a ver intención? Una reflexión sobre paranoia, inteligencia artificial y cómo interpretamos lo que no entendemos del todo.
Humanos e inteligencia artificial comparten algo sorprendente: la tendencia a encontrar patrones que encajan demasiado pronto. Una reflexión sobre pareidolia, aprendizaje y el riesgo de confundir sentido con verdad.
Igual que en machine learning un modelo puede sobreajustarse a los datos, los humanos también podemos caer en narrativas que interpretan cada acontecimiento como confirmación de una historia previa. Una reflexión sobre sesgo, varianza y cómo interpretamos la realidad.
La pareidolia explica por qué vemos patrones donde quizá no existen. Una reflexión sobre narrativas, cultura y lo que la inteligencia artificial nos enseña sobre nuestra mente.
La lógica difusa y los procesos estocásticos han evolucionado hasta convertirse en la base de la inteligencia artificial actual. Un enfoque simple y claro para entender la IA de hoy.
Cómo funcionan las redes neuronales artificiales, el descenso de gradiente y la retropropagación. Aprende cómo entrenar una IA paso a paso y cómo aplicarla en la automatización de tareas en tu negocio.
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ChatGPT utiliza un modelo basado en la arquitectura Transformer, pero solo emplea la parte del decodificador. Aprende cómo genera texto de manera autoregresiva y en qué se diferencia de otros modelos de IA.
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¿Puede una máquina realmente entender? Exploramos cómo funcionan los transformers detrás de ChatGPT y qué significa "comprensión" para una IA.
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Más sobre el delicado equilibrio entre sesgo y varianza en el machine learning. Esta semana, profundizamos en cómo estos conceptos fundamentales evolucionan en la era del deep learning y ofrecemos estrategias para diagnosticar y ajustar tus modelos.
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