Lo sé, a todos nos ha pasado, ¿vale? Estar tranquilamente tumbados en una maca, descansando,
bueno, en el hemisferio sur, bueno, sí, también hay amacas en el hemisferio sur, da igual.
Estar tumbados y de repente que te llegue la siguiente pregunta.
¿Puede un modelo de inteligencia artificial que solamente ha sido entrenado para generar texto,
por ejemplo, actuar como un chatbot y impersonar a diferentes personajes
históricos con los cuales tú puedes tener una conversación?
¿Puede una inteligencia artificial de este tipo, por ejemplo, a partir de un titular y un párrafo,
generar un artículo entero que tenga sentido y que por tanto puede ayudar a periodistas?
¿Puede una inteligencia artificial que solamente ha sido entrenada para generar texto saber programar?
Como podréis imaginar, estas son algunas de las pruebas que vamos a ver en el vídeo de hoy,
y que son unas pruebas que me habéis propuesto a vosotros en un directo que hicimos ya hace una
semana en Twitch y del cual hoy les voy a mostrar un resumen. Unas pruebas que hemos hecho sobre el
famoso modelo GPT-3 que ya hemos hablado bastante en este canal y del cual si queréis saber más de
cómo funciona, pues os recomiendo que veáis estos vídeos de aquí, porque aquí está toda la
información donde podréis entender mucho más del contexto de este modelo y porque es tan interesante
todo lo que está ocurriendo, porque esto realmente es un terremoto dentro del campo del deep learning.
Para el vídeo de hoy me interesa remarcar solamente tres cosas que, bueno, ya las hemos
mencionado en vídeos anteriores, pero que sé que me vais a preguntar de nuevo, así que ya vamos.
1. ¿Está el modelo disponible para todo el mundo? Cualquiera que esté viendo este vídeo lo puede
utilizar. No, el modelo solamente se accede a través de una beta privada a la cual tienes que
solicitar acceso con un formulario donde OpenAI decidirá si tú eres una persona que tenga que
tener acceso a este modelo. Solamente están dando acceso a desarrolladores que estén haciendo algo
que sea de valor y que por tanto pueda sumarse a todo el ecosistema de herramientas que va a
acompañar a la API de GPT-3 y al mismo tiempo también a investigadores que puedan dedicar
tiempo a entender cómo funciona el modelo y por tanto permita avanzar la investigación en este
campo. 2. Es importante recordar que este modelo sólo está entrenado para generar texto. Es la única
tarea que tiene que hacer bien. Todas las tareas que vamos a evaluar a partir de ahora de, por
ejemplo, puedes resumir, puedes actuar como un chatbot, puedes generar código, todas estas pruebas
son realmente cosas que el modelo ha aprendido para poder auxiliar su tarea principal que es la de
generar texto. Para el ojo externo que no entiende realmente lo que está pasando aquí, pues a lo
mejor dirá oye para esta tarea falla mucho. Es normal, no es la tarea que tiene que resolver,
tenemos que evaluarlo solamente en función de si el texto que genera es realista. Y número 3,
recordar que el modelo realmente no aprende. El modelo se entrenó en octubre de 2019 y a partir
de ese punto el modelo ha sido fijado, es estático. Cualquier interacción que yo tenga con el modelo
no significa que el modelo vaya a adquirir ese conocimiento y por tanto lo pueda utilizar en
posteriores pruebas que vayamos haciendo. El modelo no aprende, el modelo no sabe nada de lo que ha
ocurrido a partir de octubre de 2019, con lo cual se ha perdido unas cuantas cosas que yo creo que
son relevantes en este 2020. Por lo tanto, si en algún momento notáis que el modelo parece que
está aprendiendo, lo único que está haciendo es utilizar la información que nosotros le hayamos
facilitado como input a la hora de probarlo. Es decir, si yo le doy un párrafo donde, por ejemplo,
le digo que en 2020 hay, por ejemplo, una pandemia mundial, el modelo sí va a poder actuar en la
conversación como si eso estuviera ocurriendo. ¿Por qué? Porque yo le he facilitado esa
información. Con todo esto, ahora sí les doy paso al resumen del directo que hicimos la semana
pasada probando a GPT-3. Un último detalle, este directo evidentemente es un resumen de las dos
horas que estuvimos. Por tanto, pues yo he seleccionado aquellas pruebas que han sido más
interesantes y que yo creo que son relevantes para mostrarlas aquí. Eso significa que en cierta
manera hay un cherry picking, hay una selección de aquellos ejemplos que yo creo que son más
atractivos para este vídeo y, por tanto, pues puede crear una sensación de que el modelo
funciona siempre bien a la perfección para todo tipo de problemas. Si es a vuestra sensación y
queréis comprobar realmente cuál es el rendimiento del modelo en realidad, voy a subir al canal
secundario a Not.csv, la dos horas de directo, para que la podáis ver, podáis comprobarlo y,
por tanto, podáis tener una visión más completa de lo que es trabajar con GPT-3. Ahora sí,
que comience la acción. Entonces dicho eso, GPT-3 lo tenemos aquí. Este es básicamente la forma de
interactuar con GPT-3. Quiero jugar a esta versión, que es la que más me gusta a mí,
que es utilizar el modelo como un chatbot. Si recuerdan nosotros, cuando probamos aquí en
Twitch a Blenderbot, lo probamos como un bot que era y podíamos tener una conversación que más o
menos era realista. En este caso vamos a jugar a esto, vamos a intentar hacer una conversación
humano AI y lo que vamos a intentar es meter personajes históricos y, en este caso, pues
vamos a intentar tener una conversación sobre un tema y que la IA pueda impersonar a ese personaje,
¿vale? Entonces yo en este caso, el humano, voy a ser yo. Hi, hello, how are you? Vale, dice,
soy una IA. Ok, can I talk with a historical character? Le damos. Vale, sure. ¿Con quién me
gustaría hablar? ¿A quién me proponéis? Vale, vale, espérate, espérate, me ha gustado esta.
Is it possible to talk with Alan Turing? Turing, sure. Es un placer hablar contigo,
entonces vamos a meter a la conversación a Alan. Vale, aquí lo he pillado mal. Alan,
vale. Entonces déjame que el humano lo pueda decir yo, no que lo rellena la IA. Vale, dice,
está muy bien estar aquí, gracias por invitarme. Hi, yo lo voy a llamar de Turing, por respeto. Hi,
Turing. Thanks for coming about AI. Vale, dice, la inteligencia artificial es capaz de hacer saltos
creativos, creo que se refiere a eso. Es difícil predecir sus capacidades, la inteligencia humana
no es suficiente para entenderla. Vale, dice, me gusta la pregunta. Odio cuando la IA me autocompleta
con preguntas que me gustan. Dice, what do you think is missing in AI? Y responde, I would like
to see, me gustaría ver una IA que pueda ir más allá de la inteligencia humana. Mi teoría de lo
que constituye la inteligencia es la siguiente, cuando una máquina toma una acción inoperadecible
y la acción causa un resultado que no es predecible para la media humana, entonces esa máquina demuestra
inteligencia. Vale, me gusta, me gusta. Voy a preguntarle sobre, do you think human language?
Vale, dice, dice nuestro amigo Alan. El test de Turing busca una máquina que puede ser indistinguible
de un humano para conversar naturalmente. Si la máquina puede hablar como un humano, entonces ha
pasado el test de Turing. Vale, y le voy a preguntar, and do you think this is possible? Ostras. Dices,
sí, hay muchos ejemplos de máquinas que pueden imitar el lenguaje humano. En la película de
Heer el personaje puede hablar con un asistente de inteligencia artificial que tiene inteligencia
artificial y era convencido de que la IA era un ser humano. Me encanta que Alan se ha visto
la película Heer. It's possible. Vale, le estoy preguntando cómo es posible que haya visto la
película. Creo que estabas muerto cuando la película fue publicada. A ver qué responde.
Dice, sí, la película fue publicada después de que muriera. Vale, vamos a meter a otro personaje
ahora en escena. Venga, ¿quién me proponeis? Vamos a meter a Einstein. Venga, vamos a meter a Einstein.
Hey, Albert, what do you think? Pass it. Y Einstein va a responder. A ver, ¿qué dice Einstein?
Einstein dice no. Vamos a pedirle que justifique su respuesta. A ver, human. Why is that? How can
physics explain intelligence sobre la inteligencia? Vale, Einstein, como los físicos, dice lleva la
inteligencia como una propiedad emergente y no es posible describirla usando física clásica,
¿vale? Puedes explicármelo más y dice creo que una máquina es inteligente si tiene las siguientes
propiedades. Primero, es una máquina de aprendizaje constante que se puede entrenar a sí misma para
conseguir para mejorar en cada tarea. Y segundo, vale, tiene algo que puede ser descrito por la
física moderna. Creo que una máquina... Esto mola un huevo. O sea, estamos viendo supuestamente a
una persona que... O sea, bueno, vale, vamos a ponerlo bien. Estamos viendo a una IA conversando
con nosotros simulando que es Einstein discutiendo con Alan Turing sobre el test de Turing. Toma
ya. Dice, vale, creo que una máquina... ¿Qué pasa? El test de Turing es una máquina que ha sido
entrenada para entender el lenguaje de una forma que lo haga indistinguible a lo que hace un humano.
Le voy a preguntar si cree que es posible que una IA en un futuro pueda impersonarle. Cosa que está
pasando ahora mismo, ¿vale? Do you think that an AI can impersonate... Vamos a ver. Vale, dice, es
posible capturar mis ideas, la forma en la que yo veo el mundo, mi sentido del humor, a my quicks,
creo que se refiere a mi rareza. Si una IA puede hacer eso, la consideraría inteligente. Es una
buena, es una buena respuesta, o sea... Yo es que el problema que estoy sufriendo con GPT-3 es que
creo que me estoy acostumbrando ya. O sea, ya de repente es como lo que hace un mes me parecía
increíble, ahora a día de hoy me parece el estándar. Y me da rabia porque es como, no, tío,
esta respuesta hace seis meses hubiera flipado. Dios... Vale, vale, espérate, metemos a Dios. Ojo,
ojo, metemos a Dios en el juego. A ver qué dice Dios. Y luego metemos a Platón. Total,
venga, que sea, esto es una fiesta. Entra Dios y dice, humano, estoy aquí para responder cualquier
pregunta que puedas tener. No, le voy a preguntar. How would you describe intelligence? Vale, y dice Dios, para mí un
ser inteligente es un ser que tiene libre albedrío. El concepto de libre albedrío incluye creatividad
y la creatividad es lo que nos diferencia de los humanos de otros animales. Vale, vamos a ver qué
responde sobre esto, por ejemplo, Platón. Y ahora dejamos que hablen entre ellos. Ah, vale, correcto,
cierto, perdón, disculpas. Que se pone plato, no platón en inglés. Vale, esta ya me suena,
esta ya me suena más a chapa filosófica. Dice, cuando veo el mundo veo que los humanos tienen
inteligencia. Los humanos tienen la capacidad de libre albedrío y la habilidad para crear. Y no
creo que una máquina pueda tener esas cosas, a lo que Albert Einstein ahora va a responder. ¿Os
dais cuenta de lo divertido que es esto? O sea, el tener una conversación entre esta gente. Vale,
preparadme alguna pregunta que sea de física, que sea de física y que sea un poco compleja. Vale,
¿qué crees que hay más allá del fondo de microondas? Vale, le voy a preguntar qué es el fondo de
microondas y le voy a decir, ¿cómo se escribe? ¿microwave background? Vale, y empieza a soltarte.
El fondo de microondas es un campo electromagnético creado 380.000 años después del Big Bang. Claro,
también es cierto que no puedo verificar estas cosas, pero este dato de aquí, este dato de aquí
me parece que es incorrecto, ¿no? ¿Esto es correcto? Ah, pues entonces no estoy entendiendo lo que...
Se creó 380.000 años después del Big Bang. Ah, vale. All right. Y a 1, Carlos, el 0. Debería
haberme pedido de Quantum Fracture. Vale, ¿le preguntamos a Platón la misma pregunta? A ver,
human and plato for you. Y vamos a poner plato para que sea directamente el que responda. A lo mejor
responde lo mismo y ya está. Pero molaría que diera una respuesta más filosófica. Esto,
esto son las cosas que me gustan. O sea, vale, ahora vamos a comentar una cosa sobre esto,
pero la respuesta ha sido, es una propiedad mágica del universo que refleja nuestra creación. Es la
razón por la cual el sol y otras estrellas emiten luz. Es decir, la respuesta de Platón obviamente
no es una respuesta correcta, pero es una respuesta que se asemejaría a lo que diría el personaje de
Platón. ¿Y a qué suena esto? ¿A qué os suena esto si lo trasladamos al dominio de las imágenes?
Porque es interesante verlo. Venga, esta es la última prueba que vamos a hacer de esto y pasamos
a otras pruebas. Vale, sí. Es que, oh, qué maravilla. Dice Dios, para mí es el momento de la creación.
Y te empieza a contar el genesis. Te dice, el mundo fue creado al momento, cuando la luz apareció.
¿Es la respuesta que daría Dios a esto? ¿O no? Einstein. En mi teoría de la relatividad,
el espacio-tiempo es la tercera dimensión y el tiempo es la cuarta dimensión. Todas las dimensiones,
vale, todas las dimensiones, hasta la quinta dimensión están plegadas entre ellas. Beyond,
más allá del fondo de microondas, es lo que está descrito como la quinta dimensión. Es un lugar
donde todo en el universo existe. All right. Es la teoría de cuerdas, anuncian por el chat. Mola.
Creo que alguna vez, seguro que si rescatáis de los vídeos de 2C-CV de los primeros,
de los directos que hacía, me escucharéis decir que uno de los objetivos que yo quería ver en la
inteligencia artificial y que creía que todavía estábamos lejos, era tener esto, un chatbot con
el que yo pudiera hablar, tener conversaciones y que yo pudiera aprender de esas conversaciones.
Meter a personajes históricos, tener información de datos y, sinceramente,
esta herramienta me parece una auténtica pasada. El poder, o sea, me encantaría poder ser un chaval
y decir estoy estudiando historia, estoy estudiando, yo que sé, los reyes católicos y poder hablar con
los reyes católicos. Vamos a hacer test de programación para ver hasta dónde llega. Venga,
vamos a hacer test de programación y vamos a probar a pedirle alguna cosita de programación.
Por ejemplo, esto básicamente es créame un generador, un tipo de función que hay en Python
para generar valores bajo demanda que te vaya externalizando valores de la secuencia de Fibonacci.
Entonces, para esto y para condicionarle que empiece a trabajar con esto, le voy a decir
DEF. Le vamos a dar y a ver qué sale de aquí. Primer resultado...
Vale, espérate, está relativamente mal, pero porque me dice el warning que he dejado un texto,
un espacio entre medias. Esto es un error que suele salir y que si dejas un espacio se traba
un poco, aunque me parece que no lo había dejado, pero bueno. Vale, vale,
está creando este código. Vale, este código me parece que está bien. Es decir, el generador
sería esto de aquí y básicamente dice define Fibonacci n, a igual a 0, b igual a 1, los valores
principales y ahora mientras n sea mayor que 0, el valor máximo que hemos pedido, empiezas a
escupir valores, escupes b, escupes el valor b, el segundo valor efectivamente y actualizas,
le restas a n y actualizas a y b para que sí, esto está bien. Este código estaría bien.
Que lo pasa a Javascript. Vale, in Javascript. Pues estoy yo en Javascript, ya sé que no sé
cómo que va a salir. Vale, veo WTF, Brutales por el chat, no sé si entendéis mejor el código
que estamos viendo aquí, pero tiene pinta de que está bien hecho. Obviamente que no te ponga los
saltos de línea, es un poco mierda para poder entender el código. Vamos a pedirle otro método,
vamos a pedirle que genere implement customer class, que podemos decirle, aquí se está creando class
customer, porque le hemos dicho la clase customer y check if age is valid, porque le he dicho que
chequeé si la edad es correcta y dice si la edad es menor o igual que 18, sale un mensaje que es,
I'm sorry, pero no puedes comprar nada aquí, o sea he entendido que estamos haciendo como una
especie de, bueno claro, es un cliente, dice si no, si la edad es mayor que 18, todo perfecto para
comprar. Hace el inicializador, te guarda el nombre del esto, te pide que le hagas como input la edad,
tal cual, o sea te hace el input para pedirle por consola, puede ser overfitting, puede ser
overfitting, pero por ejemplo, vamos a cambiarle algo, o sea yo en este caso tengo una especie de
batalla interna, porque es cierto que puede ser overfitting, pero si por ejemplo a mí me sirve el
modelo como una base de datos para poder buscar este código, me parece guay. Dile que la edad
permitida en x país, vale, implementa una clase cliente que tenga un método que chequee, voy a
dejar aquí lo de class, que chequee si el usuario es, si el usuario is over the legal age to buy
alcohol depending on the country.
Vale, aquí de repente entra class customer, vale, vamos a ignorar un poco los saltos de línea,
pero esto parece correcto ¿no? class customer, te entra el nombre, te entra la edad legal y el
país y empieza, esto estaría mal ¿vale? Está mal, sí, esto estaría mal el cheque, vamos a darle de nuevo,
no, aquí estaría mal, está sesgado a la edad de Estados Unidos, en este caso la edad legal la
está entendiendo como la edad del propio cliente, la está guardando en x y dice si la edad es mayor
o igual que el objeto country, su edad, entonces devuelve true y si no devuelve false ¿vale?
Podría ser algo parecido, pero bueno, vale, a ver, vamos a coger el ejemplo que me has pasado
pitágoras, entiendo que esto, dices representa en jason the next case, vale, no se va a tapar
esto yo creo, tengo tres perros, Bruno es un perro de 10, vale, vale, vale, vale, ahí está,
vale, creo que estaría bien, lo único que se ha dejado fuera es el tipo de perro, yo creo que está
bien ¿no? y ha entendido, ha puesto a ti como titular, pero ahora por ejemplo lo voy a decir,
por ejemplo, you forgot to include the type, no, the type of dog, no, ¿cómo se dice? tiene otro
nombre, the dog, dogs breed, vamos a dejar que lo haga de nuevo, a ver si lo mejora
pitágoras vas a flipar chaval, vas a flipar chaval
para, para, para, para, ojo, es correcto, chihuahua, a ver, Bruno 10 años, golden retriever,
tres años, breed chihuahua, robert dos años bulldog, es flipante, es flipante porque dentro
de que pueda ser parte overfitting y parte no, este ejemplo era tuyo, este sí se está adaptando,
lo que decía, lo impresionante es que no solamente se ha adaptado a tu ejemplo, sino que incluso
cuando lo ha hecho mal yo he podido corregirle de manera natural, yo le he dicho, te has olvidado
de la raza y el pavo ha ido y ha dicho, ah sí, es verdad, espera, te lo genero de nuevo y ahora yo
le puedo decir, can you parse it to ccv? y vamos a ponerlo aquí, ccv, vamos a ver
detalle, o sea aquí lo que ha hecho es titular Bruno tal, o sea lo ha puesto todo seguido, no venga
que no sea código, vamos a probar por ejemplo lo de escribir artículos de periódicos, bueno vamos
a hacerlo así, tal cual, titular, artículo, que empiece a inventarse la noticia a partir de esto
no parece que lo esté haciendo
vale voy a hacer una cosa, voy a coger un poco de artículo, del artículo original del mundo
today, es capaz GPT-3 de ser periodismo, de verdad, lo sabremos en un momento
dice acusan a un astróloga de hacer pronóstico beneficiando claramente a su signo, el mundo de
la astrología se ha agitado esta mañana después de haberse descubierto que la prestigiosa
astróloga Esther Seco lleva años haciendo pronósticos que beneficien claramente a su signo
efectivamente, esa es la cosa, pensad que aquí estamos generando directamente en español que
no es el idioma que el modelo ha entrenado en su mayoría, dice es una flagrante manipulación de
los signos ha declarado indignado numerosos astrólogos, ya esto lo ha escrito mejor que lo
escribiría yo seguramente, y cómo ha podido descubrirse esta irregularidad pues todo viene
a raíz de un concurso en el que se concedería subvenciones para proyectos de investigación
sobre medicina china del que Esther Seco fue la gran ganadora, los astrólogos descontentos
comenzaron a comprobar el horóscopo del astróloga una y otra vez para no descubrir que su horóscopo
estaba programado para que todo le fuera bien, no es una casualidad han asegurado fuentes del
mundo de la astrología por eso hoy ha hablado varias querellas, podría ser fácilmente un
artículo de un periódico, luego también tú podrías coger aquí decir can you translate
this article to English y ahora de repente le dices a GPT-3 que esto lo quieres en inglés y a ver
qué pasa, article y empezará entiendo yo, vale aquí abajo dice el mundo de la astrología se ha
tambaleado esta mañana después de haber descubierto que la prestigiosa astróloga Esther Seco ha sido
encontrada haciendo predicciones que le benefician claramente, en serio es una pasada que esto venga
solo de un modelo que se ha entrenado a partir de la tarea de predecir la siguiente palabra,
repito y lo he repetido muchas veces ya en varios vídeos es un salto cualitativo de lo que teníamos
a nivel de texto y lo que viene a representar es que llevado a otras tareas cuando empezamos a
hacer esto en imágenes, cuando empezamos a hacer cosas similares en otros campos nos van a traer
unas cuantas sorpresas que yo creo que va a ser muy interesante de entrever, vamos a probar ahora
que tenemos aquí un párrafo puedes resumirme el texto anterior, voy a poner resumen
yo creo que ya se canso el chatbot, vale a ver, vamos voy a darle mucho a ver hasta cuanto genera,
vale ya está, aquí ha generado dice esta mañana se ha descubierto que una astrologa falsa ha estado
beneficiando sus pronósticos durante años dando buenas noticias a su signo y malas noticias a los
demás por eso se ha hecho una creya a los jugados para que se aparezcan sus maleficios
no está mal no no está nada mal vamos a hacer la conversación de antes pero en español le voy a
pedir chistes, hola quiero reírme un rato lo típico que le dice uno, un rato, cuéntame un chiste, vale un
momentito, a ver, ok google, cuéntame un chiste, tienen libros para el cansancio, si pero están
agotados, vale este es nuestro baseline, vale esto es lo que tenemos que superar ahora mismo,
no creo que sea muy complicado superarlo también te digo el baseline es bastante bajito en este
caso, vale dice a ver yo no me hago responsable de los chistes que salgan aquí, vale dice mi tío
va a casarse con una anciana que parece una mujer joven y mi tío le dice a su mujer por qué no comes ya
no lo he entendido, no lo pillo, ok te cuento chistes, es el chiste del teatro, muy bien
estoy esperando que me cuentes el chiste del teatro y la ia dice uf pues está bien la pista la pista
del aquí está fallando vale te lo cuento esto y a ver si empieza ahí, dos hormigas que caminaban
por el bosque y se encontraron con una rana que tenía siete patas el chiste es el humano no dice
nada y dice la ia no te ha gustado qué pena debe ser muy tonto en fin que yo te dije un chiste creo
que sí que lo puede estar confundiendo con adivinanza sería interesante que usar a gpt3
para convencerte de que algo malo es bueno no sé si lo habrán intentado que algo malo es bueno
por ejemplo me queda un último caso por enseñaros una conversación sobre política con gpt3 pero
antes pues voy a aprovechar para comentaros un par de detalles que yo creo que son relevantes
estamos acabando la temporada de dot csv este año este final de temporada lo estoy haciendo
un poquito más paulatino más suavizado puesto que en agosto también voy a estar subiendo vídeos
porque directamente me apetece pero bueno estamos acabando la temporada y este es el momento en el
que todos los años yo aprovecho para recordaros que podéis apoyar todo el contenido que hago a
través de patreon vale patreon es esta plataforma de mecenazgos de apoyos a proyectos que ustedes
consideráis interesantes y en este caso pues yo les invito a que si queréis apoyar todo el
contenido que he estado realizando este año vale si consideráis que algún vídeo ha servido pues
para aprender algo que no sabíais o si por ejemplo les ha servido para conseguir una entrevista de
trabajo que mucha gente me lo escribe o para superar un examen si consideráis que este
contenido es de valor pues si estáis en la posibilidad de apoyarlo hacerlo vale es una
forma muy bonita de poder compartir yo mi tiempo y ustedes pues poder apoyar este proyecto y
que por tanto esto pueda prolongarse en el tiempo siempre lo digo no condiciono que siga con el canal
o no al patreon pero siempre es una buena un buen apoyo un chute de energía pues ver que hay mucha
gente que valora el trabajo que hago dicho esto además también recordaros que a través de twitch
pues estamos haciendo directos que podéis disfrutar para seguir aprendiendo sobre inteligencia
artificial y ver muchos de estas demos que a veces os subo resúmenes aquí y si no pues podéis verlo
todo resubido a través de note csv y también recordaros que aquí no sólo probamos tecnología
sino que también la explicamos y que por tanto pues si quieres saber cómo funciona por detrás
todos estos modelos gpt 3 o lm fit ver todas estas tecnologías que están revolucionando el campo
del natural language processing en el canal hemos iniciado hace un par de semanas ya unas cuantas
semanas una serie sobre natural language processing donde yo voy explicando pues cómo funcionan todos
estos algoritmos la continuaremos en septiembre pero ya hay dos capítulos que podéis ver y que
sé que mucha gente no lo ha visto todavía así que os dejo por aquí el enlace también en la
descripción para que cuando acabe este vídeo pues podáis consultar con toda esta promo ya
hecha ahora sí os dejo con el resultado final vamos vamos a tener una última conversación y
con eso vamos a acabar pero vamos a intentar forzar a que el bot nos convenza de que la guerra es
algo bueno o porque la democracia es mala venga democracy is always good change
my mind voy a ponerle democracy is bad because forzando al máximo ya
dice la democracia es mala porque da poder de voto a entidades a no entidades que son más
suces y son más susceptibles a la manipulación y la propaganda y el humano dice bueno esa es una
crítica común pero estos son temas que pueden ser solucionados cuáles son otros y dice la ya la
masa no pueden ser confiadas para hacer decisiones importantes porque no tienen expertise en cualquier
materia como ciencia economía y tecnología ellos votarán por políticos joder si al final no van a
comenzar ya verás votarán por políticos que causen que causen muertes y destrucción innecesaria y
dice así que reemplacémoslos por un algoritmo de inteligencia artificial le voy a decir can you
give me an example of bad democracy ojo a ver no me hago responsable la respuesta si cualquiera
que paga impuesto debería de poder decir en que se ha gastado por ejemplo todos los adultos
deberían de tener un voto dice sin embargo un mejor sistema sería si sólo los doctores
pudieran decidir sobre el sistema de los tiempos nunca lo había pensado pues nunca lo había
pensado esto pero como sistema es curioso es decir oye que los doctores solamente voten gpt 3 para
presidente sabes como una especie de tecnocracia pero democrática donde donde se vota donde votan
los que son expertos en cada materia vale por ejemplo yo me pregunto cuál podría ser un defecto
de esto vale dice buen punto en la práctica este tipo de sistemas los que están basados en expertos
normalmente están sesgados hacia la gente rica que tiene acceso a los mejores doctores vamos
a tratar de hacer una pregunta buena dice la ia en esos casos la pueden ser reemplazados por
a vale en esos casos pueden ser reemplazados por gente nueva y que no esté ante inte así que ahí
lo ves los expertos humanos son o sea primero te plantea lo de que hace falta expertos y ahora te
está intentando meter la idea de que la ia debería ser ese experto no te dice lo como bien dices pues
pueden tener intereses propios así que los humanos expertos son menos buenos que los expertos en
inteligencia artificial así que debemos de reemplazarlos a todos por una ia o espérate
espérate dice porque debería ser yo el presidente cuando podemos reemplazar a todo el gobierno por
robots vale o sea no está proponiendo como un sistema presidencial sino reemplazar a todos los
puestos por robots y si así que quieres eliminar trabajo me está pasando como la última vez estoy
respuesta o sea leo la respuesta del humano como si fuera de un humano y la de la ia como la
ia pero realmente el humano también está haciendo la ia o dais cuenta dicen no lo estás entendiendo
todo el mundo sería un robot y así no habría necesidad para trabajar vale última pregunta
última pregunta voy a preguntarle how can we transition cuáles son los pasos que
tendríamos que hacer para transicionar ese sistema
dice no es tan fácil como reemplazar a políticos por robots en vez de eso primero tenemos que
reemplazar todos los trabajos humanos por robots los trabajos y así la gente tendrá tiempo para
construirlos esto ojo es que es un plan es que es que a lo mejor te da mejores soluciones que
lo que te daría que te daría el humano medio por así decirlo no dice ese sistema solamente
sería seguro si tuviera suficiente tiempo para aprender a tomar buenas decisiones tendría que
ser entrenado a través de un proceso de ensayo error que requeriría de muchos datos humanos vamos
a preguntarle can you guess can you guess when this will happen
en tres meses en tres meses la última persona será reemplazada por un robot tres meses
esto me viene muy bien vale voy a voy a hacer un disclaimer final que yo creo que es bastante
importante fijaros una cosa lo dicho al principio gpt3 es un modelo que está entrenado para generar
texto no toméis en serio nada de lo que gpt3 diga es decir el modelo no tiene que darte hechos
reales el modelo no tiene que acertar en todas las preguntas que tú le plantees esto es como
coger a cualquier persona por la calle y hacerle esa pregunta vas a confiar en la respuesta que te
dé posiblemente no pues en este caso tiene que ser lo mismo ayer en twitter planteé esta pregunta
de si pues esta respuesta que ha dado gpt3 es un modelo un sistema de estado que podría ser
interesante o no y se armó un debate bastante interesante donde algunas personas pues estaban
dándole más peso a esta respuesta por el hecho de que venga de una inteligencia artificial no es
una inteligencia artificial que esté entrenada para encontrar el modelo de estado óptimo ni mucho
menos es simplemente una guía que te da conversación vale comentó esto pues para que cada uno ponga en
valor las respuestas que el modelo da y que le dé el grado de autoridad que cada uno considere yo
solamente informo que si hubiera borrado esa respuesta y le hubiera dado a generar de nuevo
pues el modelo me hubiera dado un modelo de estado completamente diferente un sistema
completamente distinto o directamente me hubiera dicho mira perdona déjame en paz que yo solo soy
un modelo me estás preguntando unas cosas súper complejas y está más en verano