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ChatGPT, es el sistema de chat basado en el modelo de lenguaje por Inteligencia Artificial GPT-3.
Es un sistema de chat con inteligencia artificial que está sorprendiéndonos a todos, es capaz de responder a cualquier cosa que le pidas, y de hacer muchas cosas que le solicites. Se ha hecho tan popular que hay muchos proyectos alternativos basados en esta IA, incluyendo hablar con ChatGPT en WhatsApp.
Se trata de una inteligencia artificial que está entrenada para mantener conversaciones, de manera que solo tienes que hacerle preguntas de manera convencional y las entenderá. Esto abre la puerta a las muchas funciones de ChatGPT, gran cantidad de comandos con los que usarla. Empezaremos explicándote lo que es, y luego te pondremos algunos ejemplos de lo que puedes llegar a hacer con ella.
Qué es ChatGPT
ChatGPT es un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje por Inteligencia Artificial GPT-3.5, desarrollado por la empresa OpenAI. Es un modelo con más de 175 millones de parámetros, y entrenado con grandes cantidades de texto para realizar tareas relacionadas con el lenguaje, desde la traducción hasta la generación de texto.
Realmente, ChatGPT tiene dos versiones diferentes. Tienes la versión gratuita con GPT-3.5, pero también tienes una versión de pago llamada ChatGPT Plus, y que cuenta con un GPT-4 más moderno y avanzado. Este modelo también lo encuentras en alternativas gratuitas como Bing Chat.
A una inteligencia artificial se la entrena a base de texto, se le hacen preguntas y se le añade información, de manera que este sistema, a base de correcciones a lo largo del tiempo, va «entrenándose» para realizar de forma automática la tarea para la que ha sido diseñada. Este es el método para entrenar a todas las IA, tanto a la de ChatGPT como otras del estilo de los Magic Avatars de Lensa.
En el caso de ChatGPT, esta IA ha sido entrenada para mantener conversaciones con cualquier persona. Sus algoritmos deberían ser capaces de entender lo que le estés preguntando con precisión, incluyendo adjetivos y variaciones que añadas en tus frases, y de responderte de una manera coherente.
Lo más sorprendente de este chat por IA concreto es que es capaz de darte unas respuestas muy acertadas y completas, incluso de varios párrafos. Además, en estas respuestas es capaz de expresarte de manera natural y con información muy exacta, lo que hace muy complicado distinguir que el texto ha sido generado por IA.
Qué puedes hacer con ChatGPT
ChatGPT es una de esas herramientas cuyas funciones completas todavía no han sido descubiertas, porque en parte depende del ingenio de las personas que interactúan con ella, aunque puedes hacer muchas cosas con ella. Lo más sencillo es pedirle que te explique cualquier cosa, evento o concepto, y la IA lo hará a través de los datos con los que se la ha entrenado.
Esto también te servirá para que te escriba artículos o resumenes pudiendo pedirle un número máximo de caracteres o palabras explicando sucesos históricos, personajes famosos, dispositivos tecnológicos. Puede escribir estos textos de una manera determinada. Por ejemplo, puedes pedirle que te haga un guión de YouTube o de TikTok para explicar estas cosas, que lo haga con un tono concreto como informal o más serio, o incluso que lo haga con las tonalidades de ciertas regiones.
También puedes pedirle líneas de código, fichas de especificaciones de productos, comparativas, etcétera. Que te escriba poemas, chistes o letras de canciones. Puedes pedir que realice textos como si le hablara a un niño de 5 años, y en definitiva, cualquier cosa relacionada con el lenguaje o que pueda ser expresada a través de él.
Hay muchas otras cosas qué se pueden pedir, como listas de páginas web o de herramientas, consejo sobre qué móvil comprar, o temas relacionados con la cultura general, trivials, traducciones, definiciones, explicaciones, y todo lo que se te ocurra. Hay muchos ejemplos, y puedes intentar preguntarle cosas que nadie haya preguntado antes para descubrir nuevas funciones.
¿Qué es GPT-3 (generative pre trained transformer 3)?
GPT-3, creado por OpenAI, significa Generative Pre-trained Transformer 3 y hace referencia, en el campo de la inteligencia artificial (IA), a un modelo de lenguaje autorregresivo que emplea aprendizaje profundo para diversas tareas relativas a la comprensión y generación de lenguaje. Decimos que es generativo porque genera secuencias largas de texto original, y preentrenado porque no se ha creado con ningún conocimiento de dominio.
Es una red neuronal gigantesca y, como tal, forma parte del segmento de aprendizaje profundo del aprendizaje automático, que en sí mismo es una rama de la inteligencia artificial. Este tipo de modelo también se están desarrollando para aplicación práctica en empresas.
Esta tercera generación de los modelos de predicción de lenguaje GPT tiene una capacidad de 175.000 millones de parámetros de aprendizaje automatizado. Forma parte de una tendencia en sistemas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) basados en «representaciones de lenguaje pre-entrenadas». El PLN tiene la generación del lenguaje natural (lenguaje humano) como uno de sus componentes principales.
Con este algoritmo, el usuario comienza a escribir un párrafo y el sistema completa el resto de la forma más coherente posible, con contenido original. Y es solo un ejemplo. GPT-3 despierta interés y genera nuevas expectativas, ya que sus resultados muestras las posibilidades de una inteligencia artificial general.
En los modelos de lenguaje, si el algoritmo aprende de aquello que lee y, por tanto, si se lo entrena a partir de textos de internet, pueden colarse sesgos de género o racistas, entre otros.
La diferencia entre GPT-3 y Chat GPT es que Chat GPT es una versión más avanzada de GPT-3 que forma parte de la misma IA, pero que también puede generar conversaciones humanas naturales. Esto significa que un usuario puede usar Chat GPT para interactuar con un ordenador a través de una conversación humana natural. Dado que la IA aprende constantemente en base a los inputs de los usuarios, ésta puede mantener conversaciones cada vez más complejas, respondiendo de manera distinta a cada pregunta y dando una sensación orgánica y coherente, sopesando incluso los contextos del diálogo entre hombre y máquina.
La historia de OpenAI
OpenAI es la empresa creadora de ChatGPT y, tal como ofrece la información corporativa, nació como un laboratorio pequeño sin fines de lucro. En origen, su objetivo era crear Inteligencia Artificial segura para la humanidad, con transparencia. Pero actualmente, esta empresa está inmersa en un momento bien distinto, ya que la necesidad de financiación le hace tomar decisiones no tan altruistas. En concreto, OpenAI ya proyecta 1.000 millones de dólares en ingresos para 2024.
Fundada en 2015 como organización sin fines de lucro de EEUU, se convirtió en uno de los laboratorios pioneros en el desarrollo de IA segura, es decir, aquella que beneficiara equitativamente a la sociedad, superando los sesgos habituales hasta ahora en el campo de la IA general.
Con una primera inversión de 1.000 millones de dólares y los mejores jóvenes expertos en IA a nivel mundial, Musk y Altman iniciaron su proyecto con una misión particular: para que la IA no sea negativa, o un riesgo, no puede ser algo restrictivo, sino que debe estar al alcance de todo el mundo.
Los primeros resultados
En 2018, por conflicto de intereses, Elon Musk renunció a participar en el consejo de administración de OpenAI.
En 2019 se presentó GPT-2, el modelo de lenguaje avanzado que redactaba párrafos completos, imitando el estilo de la frase fuente.
Y en 2020 llegó GPT-3, con 175.000 millones de parámetros de aprendizaje automatizado. Este modelo es capaz de generar textos extensos de gran calidad, similares a los redactados por cualquier persona. En esta ocasión, GPT-3 tuvo distribución comercial para los desarrolladores.
Para poder obtener estos resultados, en 2019 la organización sin fines de lucro se reestructuró financieramente, encaminándose hacia los beneficios mediante OpenAI LP, que sí tenía fines de lucro. A partir de ese momento es cuando Microsoft se incorporó a la organización como inversor y socio preferente. Resultado de todo ello fue que Microsoft ofrecía, a sus clientes desarrolladores, productos y soluciones tecnológicas que integraban modelos de GPT-3.
Las organizaciones y los usuarios utilizan GPT-3 (generative pre trained transformer 3) para infinidad de tareas, desde la redacción de ficción creativa hasta la escritura de código de aprendizaje automático (machine learning). Pero si el desarrollo de GPT-3 resulta exitoso, las aplicaciones podrían ser muchísimas y se ha abierto un nuevo capítulo en el aprendizaje automático.
ChatGPT o DeepL: ¿Cómo ayuda blockchain al desarrollo de la inteligencia artificial?
Blockchain es también una tecnología que puede aportar mucho al desarrollo de la Inteligencia Artificial y a herramientas como ChatGPT o DeepL y esto es algo que muchos desarrolladores conocen y buscan explotar con el fin de impulsar el desarrollo de la misma.
Pero, ¿cómo es esto posible? ¿Qué ventajas reales puede tener el uso de blockchain a la hora de desarrollar Inteligencia Artificial?
Entrenamiento descentralizado, seguro y autosostenible
El origen más básico de toda Inteligencia Artificial es uno muy sencillo: los datasets. ¿Qué es un dataset? Un dataset es simplemente un enorme conjunto de datos que se encuentra agrupado de tal forma que cada uno de ellos responde a una clasificación y una organización bien estructurada que luego es usado para entrenar una IA. Crear datasets es un trabajo tedioso. Normalmente los datasets son generados usando los datos que dejamos en servicios Web de distinta índole.
Por ejemplo, la Inteligencia Artificial de GitHub Copilot ha sido entrenada usando como dataset todos los datos que se encuentra en GitHub, lo que incluye el código fuente que está hosteado por dicho servicio. Esto le permite a Copilot alimentarse de una enorme cantidad de código que al final usa para una cosa: apoyar a los desarrolladores a programar más rápido usando una IA que analiza el código y propone las posibles ediciones del mismo para culminar el mismo rápidamente.
La misma situación se repite con el resto de IA: una enorme cantidad de datos que se usa para alimentar un protocolo y al final se entrena la IA con un objetivo muy claro. Sin embargo, en todos estos casos, el entrenamiento está limitado a un conjunto de datos preprocesados con muchas limitaciones, y eso sin contar que el proceso está totalmente centralizado.
Es aquí donde la blockchain puede hacer la primera aportación: hacer que los datasets puedan ser más variados y naturales, así como descentralizar el proceso. Por ejemplo, se puede generar una blockchain dedicada en el entrenamiento de IA y generación de datasets.
Así, los usuarios pueden participar e ir generando datasets que luego pueden ser seleccionados y comprados para ser usados en el entrenamiento de una IA. Esto lleva al punto que los usuarios deben generar datasets de excelente calidad. Esto con el fin de poder vender los mismos por una cantidad de tokens determinada (que serían tokens de la plataforma blockchain dedicada a este servicio).
Al mismo tiempo, estos creadores pueden ganar confianza y el reconocimiento por parte de la comunidad. Esto debido a que el trabajo de ese usuario será reconocido por su buena calidad. Esto permite a los desarrolladores de Inteligencia Artificial tener una librería de datasets mucho más amplia y diversa. Así, pueden entrenar una IA de forma mucho más completa y generar con ello experiencias más naturales.
Un sistema de este tipo puede garantizar dos cosas:
- Generar un mercado de datasets en la que la calidad y diversidad de los mismos es fuertemente recompensada.
- Permite asegurar el desarrollo de buenos datasets, con un precio mucho más económico, mayor velocidad en su generación y con un mayor nivel de seguridad.
Democratizando el acceso a la Inteligencia Artificial
El segundo punto en el que la blockchain puede aportar al desarrollo de la Inteligencia Artificial tiene que ver con el acceso a la misma. Generar una IA de calidad no es algo económico. Allí es donde las propiedades de generación tokenómica de blockchain pueden ayudar a paliar los costos de desarrollo de las mismas.
Pero el otro punto en el acceso tiene que ver con la libertad de uso de una IA. Por ejemplo, OpenAI ha generado Dall-E y ChatGPT, dos potentes IA que han mostrado el enorme potencial de la tecnología al mundo. Sin embargo, para algunas personas en el mundo, usar dichas IA es imposible porque OpenAI ha vetado los países en los que viven.
En otras ocasiones, los desarrolladores pueden limitar las capacidades de la IA para no explotar su máximo potencial. Es aquí donde la generación de sistema de cómputo y almacenamiento de datos distribuido usando blockchain pueden cambiar todo esto, ayudando a que la IA sea una tecnología al alcance de todos.
Un buen ejemplo de esto lo podemos ver en proyecto como Golem Network. Este proyecto inició como un proyecto de computación distribuida inspirando en conocidos proyectos como SETI@HOME, e inicialmente solo ofrecía acceso a CPU o GPU para procesamiento bruto de datos. Pero es precisamente eso lo que una IA necesita y allí es donde Golem y muchos de sus usuarios han hecho avances.
De hecho, en su GitHub, podemos conseguir una lista de proyectos enfocados en Machine Learning y Deep Learning que son un pequeño ejemplo de lo que es capaz de realizar esta red en ese sentido.
Inteligencia Artificial descentralizada
Los dos puntos anteriores nos permiten entonces llegar a un claro final: el desarrollo de una Inteligencia Artificial descentralizada. Una capaz de funcionar por medio de una enorme red de computadores que usan su poder computacional y gráfico a los fines de hacer funcionar modelos de Deep Learning y Machine Learning complejos, generar datasets y mercados para terceros interesados en los mismos, así como un acceso a IA desde cualquier parte del mundo sin intermediarios y censura de por medio.
Por ejemplo, podríamos generar una Inteligencia Artificial que ayude a los traders a optimizar sus operaciones en “piloto automático” dentro de una plataforma. Podríamos también generar plataformas de streaming Web3 que usan IA descentralizada para estudiar la música que nos gusta y ofrecernos música alternativa que podría gustarnos, teniendo, por cierto, el total control sobre nuestra data personal y cómo la IA accede a la misma (muy distinto a lo que pasa en plataformas como Spotify o YouTube Music).
Como se puede ver el potencial de una IA descentralizada es enorme, no solo porque la misma estaría al alcance de todos, sino porque también se podría mejorar de forma abierta y libre, haciendo que las posibilidades de la misma escalen rápidamente.
Proyectos de Inteligencia Artificial y blockchain que existen en la actualidad
El ejemplo anterior de Golem Network es solo una muestra de lo que se puede hacer con blockchain en el mundo de la IA, pero hay otros proyectos que también están centrados en este sector como lo serían Ocean Protocol o Fetch.ai.
Otros proyectos más recientes y que apuntan al sector son Lit Protocol y Nevermined. Esto deja un claro mensaje: a medida que la IA comienza a desarrollar más y más en el mundo digital, los desarrolladores centrados en blockchain comienzan a trasladar dicha tecnología al sector buscando explorar sus posibilidades y ponerlas a disposición de la comunidad.
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