Muchas gracias @edezacas.
Saludos!
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Me ha parecido muy interesante la visión de Horos sobre la situación actual en relación a la Inteligencia Artificial, NASDAQ y “Chip War”.
Les dejo por aquí la carta por si consideran su lectura.
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En salud tiene pinta que todas van a ir por el mismo camino:
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Muy bueno el artículo.
Me ha recordado la bajada del uso de stack overflow a raiz de la introducción de las IAs…
https://twitter.com/DotCSV/status/1685718886535045120?t=YTQSYwE10wRA8d9WEL8XKg&s=19
Al final todo se ajusta entorno a la oferta y demanda, y al valor aportado. Si hacer musica semejante a Taylor Swift es tan fácil de hacer que la oferta explota quizá pueda desembocar en una reducción de la misma por que no hay incentivos para compartir el contenido (como pasa en stack overflow) o quizá se empiecen a valorar otros atributos (como el espectáculo en vivo, la cantidad de marketing y placement involucrado, y aunque me parece más wishful thinking, quizá lleguemos a valorar también la novedad y originalidad). Muchas de estas cosas ya estaban pasando antes de las IAs porque las barreras para crear son cada vez menores (con photoshop, con estudios de musica en tu cuarto, etc).
La pregunta sobre quién debe cobrar por ello es bastante más peliaguda. El artículo lo aborda desde una perspectiva muy interesante “a la IA no le importan las obras o palabras en concreto, solo sus patrones en masa”.
Discrepo de que no quedan órdenes de magnitud de datos mayores para entrenar estos modelos. Solo en lenguaje se pueden echar manos de las transcripciones de todas los millones de horas de videos con gente hablando, tv, películas, radio, etc, para que no solo aprendan cómo piensa un humano a través de su escritura si no a traves de su lenguaje hablado también. (Sin llegar a ponernos en el lado distópico de que utilicen las conversaciones sacadas de Alexa, o WhatsApp ,etc).
Pero es que además una persona no aprende a través de una experiencia unisensorial. Tiene sentido que un modelo que queremos dotar de un cierto grado de “entendimiento de la realidad”, se entrene con modelos multimodales que combinen lenguaje con imagen, sonido (quién sabe si podremos transmitirles gusto y olfato también)
Pero igualmente no responde a la pregunta de cómo deberíamos adaptar nuestros derechos de propiedad para hacer frente a este nuevo mundo (si consideramos la IA como una calculadora vs agente, si permitimos patentar propiedad sobre sus creaciones y sobre todo en dónde otorgaremos la creación del valor como sociedad)
Muy interesante, gracias por compartir
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Interesante artículo que explica cómo funcionan los modelos de lenguaje de la IA como CharGPT.
No es un simple modelo estadístico. Cada concepto está muy categorizado.
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Con Nvidia, que parece sigue siendo el referente de esto de la IA desde el punto de vista inversor, sigo super perdido. No sé cuánto tiempo serán sostenibles crecimientos y márgenes pero empiezo a pensar que muchos de los que se ríen ahora, van a terminar comprando más arriba.
Lo de los data centers tela:
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Yo no paro de leer lo mismo. Que esto no es más que el principio. Que ya tienen todo vendido para 2 años y que pueden subir los precios lo que quieran porque los clientes no pueden permitirse quedarse sin sus chips.
Aunque cuesta que no te entre el vértigo después de la subida y la valoración a la que está. Y más si ni siquiera sabes que es lo que fabrican, como es mi caso.
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Yo creo que hay una polarización enorme con la empresa. Unos extrapolando cosas increíbles y otros haciendo como si no fuera verdad que están vendiendo una barbaridad. Yo sinceramente: no tengo ni la menor idea 
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Yo lo que creo es que muchos de esos datos center son de Amazon, Microsoft y Google, que van a recuperar esa inversión con creces alquilando las tarjetas de Nvidia en los próximos trimestres
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Otro interesante artículo sobre la IA, de Lyn Alden, con una pequeña idea de inversión (para los impacientes: ADOBE).
Entre otras cosas, postula que quizá la IA no va a destruir tantos puestos de trabajo como se podría pensar … veremos
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Buenas tardes , muy feliz 2024 a todos los miembros
Me gustaría aprender más sobre IA pero no sé muy bien por dónde empezar. Algunas plataformas como UDEMY o Coursera ofrecen cursos. Alguien sabe si :
- es importante o recomendable aprender Python ?
- alguna referencia de programa formativo que puedan recomendar ?
- lo que aprenda para Chat Gpt es extrapolable a Bard (por ejemplo ) ?
- hay diferencia , para este propósito , entre IA generativa o “estándar “ ?
Muchas gracias
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Feliz Año a todos! Respondiendo a su pregunta, @Angel_Garcia, antes de comenzar por Python yo comenzaría por cursos básicos de IA que hay a disposición de cualquier persona en Internet. No comenzaría a programar sin tener una noción de las matemáticas y algorítmica que hay tras la IA. De hecho, algunos algoritmos de IA se pueden realizar hasta en MS Excel u otros softwares similares.
Respecto a cursos concretos, los cursos de Andrew Ng de Coursera son muy conocidos. Écheles un vistazo, según niveles de dificultad. Para ideas un pelín más avanzadas, Huggingface también está teniendo gran éxito en formación de este tipo. Por ejemplo, su curso de Deep Reinforcement Learning. En cuanto a lenguaje de programación, yo sin duda le recomiendo Python, tanto por su curva de aprendizaje como por la comunidad y cantidad de recursos que hay en internet.
Siguiendo con sus preguntas, ChatGPT y Bard funcionan de manera muy similar, y no percibirá casi diferencias.
En cuanto a su última pregunta, sí que hay una diferencia muy notable entre IA generativa y estándar. La estándar se ha caracterizado por algoritmos más o menos sencillos de redes neuronales, clasificación, aprendizaje, técnicas de visión artificial, predicción, etc. Esos algoritmos son fáciles de aprender e implementar, y personas con una mínima formación son capaces de hacer ejercicios sencillos con ellos y bases de datos como Kaggle. Sin embargo, la IA generativa tiene una complejidad de diseño y construcción mucho mayor, y personalmente, yo me centraría en aprender a usarla. Estoy hablando que entienda cómo se usa y cómo funciona Dall-E, ChatGPT, MidJourney, etc, y aprenda a usar esas herramientas.
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Muchas gracias!!! Voy rápìdamente a ver los cursos que recomienda. Muy agradecido
Si necesita algo más, no dude en contactar. Me ha tocado explorar mucho este tema y recopilar multitud de herramientas e ideas sobre esta transformación.
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quote=“Jeibros, post:114, topic:19240, full:true”]
Feliz Año a todos! Respondiendo a su pregunta, @Angel_Garcia, antes de comenzar por Python yo comenzaría por cursos básicos de IA que hay a disposición de cualquier persona en Internet. No comenzaría a programar sin tener una noción de las matemáticas y algorítmica que hay tras la IA. De hecho, algunos algoritmos de IA se pueden realizar hasta en MS Excel u otros softwares similares.
Respecto a cursos concretos, los cursos de Andrew Ng de Coursera son muy conocidos. Écheles un vistazo , según niveles de dificultad. Para ideas un pelín más avanzadas, Huggingface también está teniendo gran éxito en formación de este tipo. Por ejemplo, su curso de Deep Reinforcement Learning . En cuanto a lenguaje de programación, yo sin duda le recomiendo Python, tanto por su curva de aprendizaje como por la comunidad y cantidad de recursos que hay en internet.
Siguiendo con sus preguntas, ChatGPT y Bard funcionan de manera muy similar, y no percibirá casi diferencias.
En cuanto a su última pregunta, sí que hay una diferencia muy notable entre IA generativa y estándar. La estándar se ha caracterizado por algoritmos más o menos sencillos de redes neuronales, clasificación, aprendizaje, técnicas de visión artificial, predicción, etc. Esos algoritmos son fáciles de aprender e implementar, y personas con una mínima formación son capaces de hacer ejercicios sencillos con ellos y bases de datos como Kaggle. Sin embargo, la IA generativa tiene una complejidad de diseño y construcción mucho mayor, y personalmente, yo me centraría en aprender a usarla. Estoy hablando que entienda cómo se usa y cómo funciona Dall-E, ChatGPT, MidJourney, etc, y aprenda a usar esas herramientas.
[/quote]
Muchas gracias de nuevo. Es mi propósito de 2024 y coincido en que es una de las áreas más interesantes de cara al futuro. Hace poco, un premio Nobel de la economía escribía que muchos de los trabajos que actualmente desempeñan personas serán sustituidos por la IA, y lo curioso, es que indicaba a los trabajos más técnicos (STEM) como los mayores afectados. Esto suena bastante lógico, pero a la vez contraintuitivo , en todo caso mejor prepararse ahora que lamentar después.
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Yo he empezado hace unos meses a mirar estos temas. Para mí la mejor forma de aprender es partir de una base mínima y empezar a jugar. Yo, tras ver unos videos básicos que explican cómo funcionan los LLMs y redes neuronales he pasado directamente a modificar proyectos en Python ya realizados y adaptarlos para otros usos. Simplemente he ido encontrando algunos ejemplos de cosas que se podían hacer y los he modificado para hacer algo que me interese usar en la vida real o de temas que me gustaría aprender.
Yo no soy un experto en Python, pero sé programar bastante. No se necesita un gran conocimiento de Python o de cómo funciona internamente cada una de las tecnologías porque las librerías de Python ya lo implementan casi todo. Además, es fácil copiar/pegar de otros proyectos o usar bard o bing para generar código a partir de nuestras es preguntas. El código generado bastante aceptable para usarlo como base o para aprender conceptos. Pero hay que tener en cuenta que se necesitan máquinas con GPU o hay que usar Google collab. Con un ordenador normal, sin GPU, las cosas son muy lentas…
Algunos ejemplos de cosas que he ido mirando:
- Partir de un de una red neuronal subida a google collab que distingue perros y gatos y modificarlo para categorizar fotos de otras cosas (para entender un poco las redes convolucionales)
- Hacer un RAG usando LangChain + Ollama para crear un ChatGPT de juguete que permita hacer preguntas sobre documentos locales propietarios usando motores LLMs de ejecución en local, sin enviar información a internet o también usando la API de GPT ( en este caso para jugar con RAGs y ver la ejecución de LLMs en la máquina local + embedding y bases de datos vectoriales)
- Un detector de jugadores de baloncesto en video usando OpenCV y Yolo.
Hay proyectos ya hechos de casi todo y datasets de entrenamiento de redes neuronales de muchas cosas (en github, huggingface.co o www.kaggle.com)
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Buenos días:
Los que somos veteranos (con las ventajas e inconvenientes de serlo) ya vivimos otra fiebre de la IA:
"Quinta generación de computadoras. Fue un ambicioso proyecto elaborado por Japón a finales de la década de 1970 . Su objetivo era la creación de una nueva clase de computadoras que utilizarían técnicas y tecnologías de inteligencia artificial usando el lenguaje prolog (PROgrammation en LOGique).
Los objetivos planteados en ese proyecto de la quinta generación de ordenadores fracasaron en gran medida y de paso desaparecieron los lenguajes de programación Prolog y Lisp en los que se basaba.
Ahora se vuelve a hablar mucho de la IA, de hecho se está empleando el término para cualquier cosa que signifique procesar grandes volúmenes de datos de forma mucho más rápida (ley de Moore y tal). En resumen, se usa lo de “IA” para envolver de forma atractiva cualquier cosa y mi opinión es que volverá a ser un bluff, como hace más de 40 años lo fue. Lo que sí permanecerá, al menos unos siglos más, será la inteligencia natural (IN).
Un saludo.
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El equipo de openai ha anunciado un nuevo modelo llamado Sora, que crea vídeos de hasta un minuto de duración a 1080p basándose en una prompt.
Les animo a buscar algunos de los vídeos que llega a generar (en twitter están). A mi me han dejado alucinado.
Pd: evolución en un año
https://twitter.com/thegarrettscott/status/1758198134134489375?t=EjWctSfP77RPAUpC2sRI8Q&s=19
Otros ejemplos para que no tengan que buscar:
https://twitter.com/MKBHD/status/1758200479224410420?t=MZjPx9wLy3dTp8aJDiaiSg&s=19
https://twitter.com/sama/status/1758218820542763012?t=UYU0FjNjRWvf6ZxFYiZV7g&s=19
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Cuidado con lo que CHATGPT alucina.
Si le preguntan cual es el mejor libro de texto sobre trastornos del neurodesarrollo, le vomita un titulo con una autora.
Sin embargo NO EXISTE libro con ese titulo escrito por esa autora.
Existen libros con ese titulo, y existe la autora con ese nombre experta en autismo, pero CHATGPT junta letras y produce una respuesta INVENTADA, ALUCINADA.
Recuerden que de momento estas IA solo juntan objetos estadisticamente, pero el dificil concepto de CAUSALIDAD parece que no lo han asimilado.
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