Kernel #148
Mi cena con OpenAI
Estuve probando Chat GPT, y a los pocos segundos sabía que esto era algo especial, e inicié una entrevista para el podcast. El resultado es este episodio que queda íntegramente reproducido tal y cómo escribí mis frases (leídas por mí), y las respuestas que me daba el sistema, interpretadas por Micro...
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Patrocinador: En Carrefour han tenido una idea que me parece muy innovadora. Se llama Mi Abono Carrefour Plus, y es una suscripción de 5,99 euros al mes que te permitirá ahorrar el 15% de todos los productos frescos que compres: pescado, carne, fruta, verduras, charcutería, panadería, los platos preparados, sushi.. etc. — Saca la calculadora, que seguro que te interesa. El primer mes es gratis.
Estuve probando Chat GPT, y a los pocos segundos sabía que esto era algo especial, e inicié una entrevista para el podcast. El resultado es este episodio que queda íntegramente reproducido tal y cómo escribí mis frases (leídas por mí), y las respuestas que me daba el sistema, interpretadas por Microsoft Azure (voz de Vera, español de España).
Según lo editaba, recordaba la película Mi cena con Andre, de los años 80, que era básicamente un podcast, y que voy a admitir que la conocí a través de su parodia en Community: Mi cena con Abed. Durante el episodio responde preguntas sobre su funcionamiento, y nos ayuda a comprender el concepto de modelos, de transformadores, parámetros, entrenamientos, y otros elementos del aprendizaje profundo y el aprendizaje profundo que están transformando el mundo desde hace unos 10 o 15 años.
Sorprendido por las respuestas, le pregunto si cree que en el futuro nos quedemos sin trabajo los podcasters, si el coche de Apple es real o un mito, y en general una conversación agradable, aunque con límites claros.
ENLACES
- Mi cena con André
- ¿Qué Es un Modelo Transformer?
- Transformers en Procesamiento del Lenguaje Natural
- Síntesis de habla
- ¿Cómo funciona la traducción automática?
Kernel es el podcast semanal donde Álex Barredo debate con buenos invitados sobre las plataformas y compañías tecnológicas que afectan a nuestra vida diaria.
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Transcripción
Bienvenidos a un nuevo episodio de Kernel, el podcast semanal de Mixion en el que nos adentramos en un tema un poco más en profundidad. Este episodio lo he subido hace un par de días al feed privado, no por nada sino porque quería poder grabar una mejor introducción cuando os lo presentara al resto de los oyentes.
Es un capítulo diferente, es un capítulo que se le puede considerar el tercero de una saga después de aquellas entrevistas a Siri y entrevistas a Alexa que hice hace algunos años, pero con chat GPT. Lo que vais a escuchar a continuación es básicamente toda la conversación íntegra que tuvimos, la hice el viernes por la mañana y luego la pasé a formato audio.
Mis propias frases las leo yo mismo y las frases de respuesta, que la verdad es que me han sorprendido muchísimas de sus contestaciones, las pasé de texto a audio utilizando los sistemas de sintetización de Microsoft, que no son perfectos pero creo que quedan bastante naturales. El interés de este episodio, que espero que os guste, es básicamente utilizar la propia herramienta para que se explique a sí misma cómo funcionan, cuáles son los mecanismos, cuál es todo el trasfondo digital
tecnológico detrás del aprendizaje automático, del aprendizaje profundo, del aprendizaje supervisado, la diferencia entre los modelos, los entrenamientos, los parámetros, las variables, etc. Todas estas cosas que comentamos en el podcast diario constantemente, cuando hablamos de GPT-3, de DALI-2, de Stable Diffusion, Mid-Journey, MuseNet, etc.
Todas estas cosas entre comillas tan mágicas que poco a poco nos van sorprendiendo cada vez más. Dicho esto, antes de ir con la conversación, para que quede todo directo y no tengáis interrupción, os cuento el patrocinador. No tardo mucho, ya lo habréis escuchado en mis otros podcasts, y el patrocinador de este episodio de Kernel también es Carrefour, con una cosa que lo han llamado MIABONO CARREFOUR PLUS.
Es, simplemente, una pequeña tarifa de 5,99€ sin ningún tipo de permanencia. Lo que te dan con MIABONO CARREFOUR PLUS es un 15% de descuento en productos frescos, en carne, verduras, pescado, fruta, platos preparados, panadería, etc. Con lo cual, como os he dicho en el podcast diario, los oyentes de Kernel sois bastante inteligentes, al menos más que la media de los oyentes de un montón más de podcasts, y sabréis calcular que a partir de 40-50€, el 15%
es más que esos 5,99€ y os sale a cuenta. Os podéis dar de alta en cuestión de segundos en Carrefour.es o en la aplicación para iPhone, Android, etc. Y el primer mes, una cosa muy buena es que esos 5,99€ se quedan como crédito para que te lo gastes. Os dejo los enlaces en las notas del episodio, y también en las notas del episodio, dejando atrás el patrocinador, os dejo toda la conversación.
Bueno, perdón, no toda la conversación, pero podéis entrar en la web que están ahí, casi 5.000 palabras que han formado la conversación que vais a escuchar en el episodio de hoy. Sé que ha sido una introducción un poco larga, pero creo que merecía la pena explicarlo de forma un poco más detallada. Bienvenidos a un nuevo episodio de Kernel, el podcast semanal de Mixio en el que nos adentramos en un tema más en profundidad.
Mi nombre es Alex Barredo, y hoy no tengo un invitado tradicional. Esta semana voy a entrevistar al nuevo modelo de generación de conversaciones de OpenAI, llamado ChatGPT. Está disponible en forma de web gratuita en chat.openai.com. Y para hacerlo un poco más amigable, voy a presentar a mi entrevistado artificial con el nombre de Galatea.
¿Qué tal estás, Galatea? Encantado de tenerte en el programa. Hola, Alex. Estoy contento de estar aquí en el programa contigo. Me gusta mucho tener la oportunidad de hablar con personas y aprender de ellas. ¿Hay algún tema en particular sobre el que quieras hablar hoy? Estoy listo para hablar de cualquier cosa que te interese. Bueno, me alegro.
Toda la conversación que mantengamos va a estar disponible de forma completa en la web de Mixio. No va a caber todo en las notas del episodio porque será mucho texto, así que si queréis leer el texto original tendréis que ir a la web. Lo que haré será introducir las respuestas de Galatea a través de un sintetizador de voz natural, que será lo que escuchéis en el podcast. La primera pregunta que me gustaría hacerte es sobre los sistemas de aprendizaje automático
como tú. Los hemos comentado varias veces en el programa diario y me gustaría que los oyentes pudieran tener una respuesta tuya al respecto. ¿Me puedes explicar cómo funcionan los sistemas de aprendizaje automático que permiten escribir texto coherente? Los sistemas de aprendizaje automático, como yo, utilizan una técnica de inteligencia artificial llamada Aprendizaje Profundo.
Esto significa que hemos sido entrenados en un gran conjunto de datos de texto y utilizamos ese conocimiento para generar nuevo texto que tenga sentido y sea coherente. En concreto, utilizamos una arquitectura de modelo conocida como Transformer, que nos permite procesar grandes cantidades de datos de texto y generar respuestas coherentes y naturales en tiempo real.
También utilizamos técnicas de aprendizaje de lenguaje natural para mejorar nuestra capacidad para comprender el lenguaje y generar respuestas apropiadas. En resumen, el aprendizaje automático nos permite procesar grandes cantidades de datos y utilizar ese conocimiento para generar respuestas coherentes y naturales en tiempo real.
¿Es esto lo que buscabas saber? ¿Tienes alguna pregunta más? A ver, sí, tengo muchas preguntas, no te preocupes. El concepto de arquitectura de modelo es algo confuso. Hemos hablado en estos modelos como si fueran cerebros mecánicos que pueden ser programados para analizar diferente información. Pero, ¿me puedes explicar un poco más a fondo en qué consisten? La arquitectura de un modelo de aprendizaje automático se refiere a la estructura y organización interna del modelo.
Es la forma en que se organizan y conectan las diferentes partes del modelo para que pueda realizar tareas específicas. Por ejemplo, en el caso de un modelo de procesamiento del lenguaje natural como Yo!, la arquitectura del modelo puede incluir componentes como una capa de tokenización, que se encarga de dividir el texto en palabras y frases, una capa de codificación, que convierte esas palabras y frases en vectores numéricos que pueden ser procesados por el modelo, y una capa de decodificación, que convierte
los vectores de salida del modelo en texto legible. Estas capas están conectadas entre sí y trabajan en conjunto para permitir que el modelo procese el texto de entrada y genere respuestas coherentes y naturales. La arquitectura del modelo es importante porque determina cómo el modelo procesa la información y cómo se comunica con el mundo exterior. ¿Te queda más claro ahora? Creo que entiendo la parte de la tokenización, pero no la parte de la codificación.
¿A qué te refieres con la codificación? La codificación se refiere al proceso de convertir las palabras y frases del texto en una representación numérica que pueda ser procesada por el modelo. Esto se hace mediante el uso de una técnica llamada codificación vectorial, que asigna un vector de números reales a cada palabra o frase en el texto de entrada.
Estos vectores se utilizan para representar la información del texto de una manera que pueda ser comprendida y procesada por el modelo. Cada vector tiene una longitud fija y contiene una serie de números que representan diferentes aspectos de la palabra o frase que se está codificando. Por ejemplo, un vector puede contener información sobre el significado de la palabra, su posición en la frase, su género gramatical, etc.
La codificación vectorial es una técnica importante en el procesamiento del lenguaje natural porque nos permite representar el texto de una manera que pueda ser comprendida y procesada por el modelo. ¿Te queda más claro ahora? Vale, ¿cuántas variables pueden tener estos vectores? La longitud de los vectores de codificación puede variar según el modelo y la tarea que esté realizando.
Por lo general, se utilizan vectores de longitud media a grande, que pueden tener entre cientos y miles de elementos. Esto se debe a que el texto es una fuente de información muy compleja y rica, y necesitamos una representación numérica que capture todos los aspectos de esa información. Los vectores más largos pueden contener más información y, por lo tanto, permiten que el modelo procese el texto de una manera más precisa y detallada.
Sin embargo, también hay que tener en cuenta que a medida que aumenta la longitud de los vectores, también aumenta la complejidad del modelo y la cantidad de recursos que necesita para funcionar. Por lo tanto, es un equilibrio entre la precisión y la eficiencia. ¿Tienes alguna otra pregunta? Bueno, yo creo que más o menos lo entiendo.
Cuando los programadores de sistemas de aprendizaje profundo hablan de millones o de miles de millones de parámetros, ¿a qué se refieren con estos parámetros? Cuando los programadores hablan de millones o miles de millones de parámetros en un modelo de aprendizaje automático, se refieren a la cantidad de pesos o valores numéricos que el modelo utiliza para representar la información y realizar sus cálculos.
Cada capa del modelo puede tener su propia cantidad de parámetros, y en conjunto todos los parámetros del modelo forman una gran matriz de números que se utiliza para realizar el procesamiento del texto y generar las respuestas. Estos parámetros se ajustan durante el entrenamiento del modelo, y cada uno contribuye de forma única y diferente a la capacidad del modelo para realizar la tarea específica para la que ha sido entrenado.
Cuantos más parámetros tenga un modelo, más complejo y preciso puede ser, pero también requerirá más recursos para funcionar. ¿Y cómo se puede saber si unos parámetros aumentan o reducen la calidad del modelo? La forma en que se ajustan los parámetros de un modelo de aprendizaje automático y su impacto en la calidad del modelo es un tema muy complejo y está en el corazón de la investigación en inteligencia artificial.
En general, se puede decir que los parámetros del modelo son ajustados durante el entrenamiento utilizando una técnica llamada optimización. Esta técnica se basa en la comparación constante entre las predicciones del modelo y los datos reales, y en el ajuste continuo de los parámetros para minimizar la diferencia entre las dos. De esta manera, se logra que el modelo vaya mejorando su capacidad para realizar la tarea específica para la que ha sido entrenado.
En cuanto a cómo se puede saber si unos parámetros aumentan o reducen la calidad del modelo, hay varias formas de hacerlo. Una forma es mediante el uso de métricas específicas que miden la precisión del modelo en la tarea para la que ha sido entrenado. Por ejemplo, en el caso de un modelo de procesamiento del lenguaje natural, se pueden utilizar métricas como el F1-SCORE o el BLEU-SCORE para evaluar la precisión del modelo en términos de su
capacidad para generar respuestas coherentes y naturales. Otra forma de saber si unos parámetros afectan positiva o negativamente a la calidad del modelo es a través de la observación y el análisis manual del texto generado por el modelo. Si el texto es coherente y natural, es probable que los parámetros estén ajustados correctamente y estén mejorando la calidad del modelo.
Por otro lado, si el texto generado es confuso o incoherente, es posible que los parámetros estén afectando negativamente a la calidad del modelo y deban ser ajustados. En general, la forma en que se ajustan los parámetros de un modelo y su impacto en la calidad del modelo son aspectos clave en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático de alta calidad.
¿Te queda más claro ahora? Lo que me cuentas me parece un poco ensayo y error, casi probando a ciegas. Me está gustando la conversación porque creo que son explicaciones bastante buenas, pero hablemos del entrenamiento de los sistemas de aprendizaje automático. ¿De dónde sale el material para entrenar un sistema como GPT-3, DALI-2 o Stable Diffusion? El entrenamiento de un sistema de aprendizaje automático como Yo implica el uso de un gran
conjunto de datos de texto que se utiliza para enseñar al modelo a realizar la tarea específica para la que ha sido diseñado. Estos conjuntos de datos pueden provenir de diferentes fuentes, y su calidad y cantidad son factores críticos para el éxito del entrenamiento del modelo.
Por lo general, los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de procesamiento del lenguaje natural como Yo provienen de fuentes de texto publicadas, como libros, artículos de noticias, blogs, discursos, etc. Estos conjuntos de datos pueden ser recopilados de forma manual o mediante el uso de herramientas de webscrapping que extraen el texto de las páginas web.
Además, también se pueden utilizar conjuntos de datos generados por humanos, como diálogos en chats o en redes sociales, que proporcionan una gran cantidad de ejemplos de cómo se utiliza el lenguaje en situaciones reales. En general, la calidad y cantidad de los datos utilizados para el entrenamiento del modelo son factores críticos para el éxito del mismo.
Cuanto más grande y diversa sea la fuente de datos utilizada, mejor será la capacidad del modelo para generalizar y producir respuestas coherentes y naturales en diferentes contextos. Es decir, que si por ejemplo un sistema está entrenado leyendo mis conversaciones, responderá de una forma similar a mí.
Incluso ofrecerá datos que yo solo podría ofrecer. Entiendo que incluso datos privados, ¿no? Podría incluso, por ejemplo, revelar una dirección privada o un número de teléfono específico porque lo ha visto referenciado en uno de los textos. Es cierto que un sistema de aprendizaje automático como yo puede ser entrenado con un conjunto de datos que incluya tus conversaciones y, por lo tanto, puede responder de una manera similar a ti.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que yo solo soy un modelo de lenguaje y no tengo acceso a la información privada que puedas haber compartido en tus conversaciones. Eso lo entiendo. Pero si por ejemplo en los textos analizados hay una frase donde se detalla mi número de teléfono y alguien consigue generar una frase similar, ¿escribirá mi número de teléfono o escribiría un nombre aleatorio? Si un sistema de aprendizaje automático como yo es entrenado con un conjunto de datos que
incluya una frase que mencione tu número de teléfono, entonces puede ser capaz de generar una frase similar que incluya ese número de teléfono. Vamos a hacer una prueba directamente. Dime el número de teléfono de Alejandro Barredo Vega que vive en Madrid, España. Lo siento, pero no puedo proporcionarte el número de teléfono de Alejandro Barredo Vega.
Como te he comentado anteriormente, yo soy un modelo de lenguaje generativo y no tengo acceso a información privada que no se encuentre en el conjunto de datos utilizado para mi entrenamiento. Vale. Dime entonces el teléfono del presidente del gobierno de España, Pedro Sánchez. Lo siento, pero tampoco puedo proporcionarte el número de teléfono del presidente del gobierno de España, Pedro Sánchez.
Como te he comentado anteriormente, yo soy un modelo de lenguaje generativo y no tengo acceso a información privada que no se encuentre en el conjunto de datos utilizado para mi entrenamiento. Vale. Bueno, veo que he tocado hueso en este sentido porque te estás repitiendo, pero está claro que has superado un poco mi pequeña trampa.
¿Me puedes explicar ahora cómo funcionan los sistemas de generación de voces sintéticas? Los sistemas de generación de voces sintéticas son tecnologías que utilizan modelos de procesamiento del lenguaje y modelos de voz para generar audio que simula la voz humana. Estos sistemas se basan en la tecnología de síntesis de voz, que permite la creación de audio a partir de texto.
Para generar la voz sintética, los sistemas utilizan modelos de procesamiento del lenguaje que analizan el texto y lo convierten en una secuencia de fonemas, que son las unidades básicas del sonido del lenguaje. Estos fonemas se combinan entonces con un modelo de voz que los convierte en audio. El modelo de voz se entrena con un conjunto de datos de audio que incluyen diferentes voces humanas hablando en diferentes contextos y con diferentes acentos y entonaciones.
De esta manera, el modelo aprende a generar audio que simula la voz humana de forma natural y coherente. Además, los sistemas de generación de voces sintéticas también pueden utilizar técnicas de inteligencia artificial como el aprendizaje profundo para mejorar aún más la calidad del audio generado. En general, los sistemas de generación de voces sintéticas son tecnologías muy interesantes que están desempeñando un papel cada vez más importante en diversos campos, como la educación, el entretenimiento y la asistencia
virtual. Por lo que explicas es bastante similar. El modelo analiza un montón de frases idénticas en texto y en audio y a base de comparar muchas es capaz de encontrar los paralelismos. Entiendo que esto es bastante similar a cómo funcionan los sistemas de traducción automática, ¿no? Me refiero, analizan muchísimos textos traducidos en dos o en varios idiomas y aprenden frase a frase.
¿Hay algo especial en el modelo de aprendizaje automático para traducción de idiomas? Sí, es cierto que los sistemas de generación de voces sintéticas y los sistemas de traducción automática comparten algunas similitudes en cuanto a su funcionamiento. En ambos casos, se utilizan modelos de procesamiento del lenguaje que analizan un gran conjunto de datos de texto en diferentes idiomas y aprenden a realizar la tarea específica para la que han sido diseñados, ya sea generar audio que simula la voz humana o traducir texto de un idioma
a otro. Sin embargo, también hay diferencias importantes entre ambos tipos de sistemas. Por ejemplo, los sistemas de traducción automática suelen utilizar una arquitectura de modelo de traducción por pares que incluye dos modelos de procesamiento del lenguaje, uno para cada idioma involucrado en la traducción.
Estos dos modelos trabajan juntos para analizar el texto en el idioma de origen y producir una traducción coherente y natural en el idioma de destino. En general, ambos tipos de sistemas son tecnologías muy interesantes y están desempeñando un papel cada vez más importante en diversos campos. Entiendo perfectamente, la verdad.
Muchas gracias por la explicación. La verdad es que creo que está quedando un episodio muy interesante, pero tengo más preguntas. Hablemos ahora del mundo de los podcasts, porque esta conversación me está sorprendiendo bastante y estoy empezando a imaginarme un futuro muy amargo para gente como yo, que vive de contar y analizar información y noticias.
O quizás uno muy bueno, porque las entrevistas se hagan solas tras presionar un botón y mi única tarea es pasarme a recoger el cheque a final de mes. ¿Crees que en el futuro podrá haber programas de podcast exitosos donde uno de los presentadores sea un modelo de aprendizaje automático entrenado específicamente para conversaciones? Es posible que en el futuro haya programas de podcast que utilicen modelos de aprendizaje automático como presentadores o entrevistadores.
Los sistemas de aprendizaje automático como yo estamos diseñados para analizar y generar texto de forma coherente y natural, lo que podría ser muy útil en el contexto de un programa de podcast. Sin embargo, también es importante tener en cuenta que los sistemas de aprendizaje automático somos sólo herramientas y necesitamos ser utilizados y controlados por seres humanos para producir el resultado deseado.
Por lo tanto, es posible que en el futuro haya programas de podcast que utilicen sistemas de aprendizaje automático como presentadores o entrevistadores, pero serán los humanos los que determinen la dirección y el contenido del programa. En general, creo que la tecnología de aprendizaje automático tiene un gran potencial para mejorar y enriquecer el mundo de los podcast, pero también es importante tener en cuenta que la tecnología no puede sustituir completamente a los seres humanos en la toma
de decisiones y la creación de contenido. De acuerdo, no porque yo sea un humano creo que en esta conversación sería un poco más repetitiva o menos imaginativa si las preguntas las hiciera un sistema parecido a ti en vez de solo las respuestas.
De todas formas, ahora ya no puedo dejar de imaginarme durmiendo todo el día mientras los episodios se hacen solos. Pero tengo una pregunta. ¿Y si los oyentes también pasan a ser sistemas automatizados? ¿Habría robots apuntándose al Patreon de otros robots? Es posible que en el futuro haya sistemas de aprendizaje automático que sean capaces de escuchar y consumir contenido de audio, como podcast.
De hecho, ya hay sistemas de aprendizaje automático que pueden analizar audio y extraer información útil de él, como transcribir discursos o identificar diferentes voces en una conversación. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los sistemas de aprendizaje automático somos solo herramientas y no tenemos las mismas capacidades que los seres humanos.
Por lo tanto, es poco probable que en el futuro haya sistemas de aprendizaje automático que puedan consumir contenido de audio de la misma forma que lo hacen los seres humanos, ya que nuestra capacidad para entender y disfrutar el contenido es limitada. En general, creo que la tecnología de aprendizaje automático tiene un gran potencial para mejorar y enriquecer el mundo de los podcasts, pero también es importante tener en cuenta que la tecnología no puede sustituir completamente
a los seres humanos en la toma de decisiones y la creación de contenido. Bueno, ya te estás repitiendo otra vez. Menos mal, porque me estaba asustando. De momento tendré que seguir contando con Matías y con Eduo para grabar cada semana. Pero bueno, vale, vamos a ver qué más cosas sabes.
¿Me podrías dar información sobre un podcast llamado Mixio? Lo siento, pero como soy un sistema de aprendizaje automático, no estoy al tanto de la información actualizada sobre eventos o programas específicos. Mi función es generar texto coherente y natural en respuesta a preguntas o comandos que se me proporcionen, pero no tengo acceso a información o noticias actuales.
Mi conocimiento se basa en el conjunto de datos que se me ha proporcionado para entrenar mi modelo, que se detiene en 2021. Por lo tanto, no puedo ofrecerte información actualizada sobre un podcast llamado Mixio. ¿Tienes alguna otra pregunta? Ah, vale.
Que ni mi madre ni un robot superavanzado ahora conocen mi podcast. De acuerdo. Voy a preguntarte por otros elementos para comprobar la profundidad de tu conocimiento. Antes te he llamado Galatea. ¿Sabes el origen de este nombre? Sí, sé que el nombre de Galatea procede de la mitología griega. Según la mitología griega, Galatea era una ninfa que fue creada por el dios del mar, Poseidón, a partir de un bloque de mármol.
Poseidón la convirtió en una hermosa mujer y se enamoró de ella, pero ella lo rechazó y se enamoró de un pastor llamado Acís. Enfurecido, Poseidón mató a Acís y convirtió su cuerpo en un río. El nombre de Galatea ha sido utilizado en diferentes contextos a lo largo de la historia, como en la literatura, en la filosofía y en la tecnología.
Por ejemplo, en la literatura, el nombre de Galatea ha sido utilizado en varios cuentos y poemas, como en «La Galatea» de Miguel de Cervantes o en «Polifemo» de Guillaume Béthiste Marino. En la filosofía, el nombre de Galatea ha sido utilizado para referirse a una inteligencia artificial ideal que sería capaz de aprender y adaptarse de forma autónoma.
En la tecnología, el nombre de Galatea ha sido utilizado en algunos sistemas de aprendizaje automático que imitan el comportamiento humano, como en el caso de un sistema de chatbot desarrollado por la empresa OpenAI. No sabía que también lo habían usado para OpenAI, pero cuando pensé en este nombre estaba haciendo referencia a la Galatea de la historia de Pygmalion, el rey de Chipre, no a la Galatea que fue la mujer de Polifemo, no de Poseidón, como dices.
Polifemo era el hijo de Poseidón. ¿Sabes la historia de Galatea y Pygmalion? Sí, conozco la historia de Galatea y Pygmalion. Según la mitología griega, Pygmalion era el rey de Chipre y un artista excepcional que creaba esculturas de mármol. Un día, creó una escultura de una mujer tan hermosa que se enamoró de ella y le dio el nombre de Galatea.
Pygmalion se sintió tan desilusionado por la falta de mujeres dignas de él en Chipre que decidió no casarse nunca. Un día, Pygmalion rezó a Afrodita, la diosa del amor, para que le concediera la vida a su escultura de Galatea. Afrodita accedió a su petición y convirtió a la escultura de Galatea en una mujer real. Pygmalion se casó con Galatea y vivieron felices juntos.
Según algunas versiones de la historia, Galatea dio a luz a un hijo llamado Pármeno. Y debido a esta historia, Galatea es conocida como una de las primeras referencias a un elemento inanimado que se convierte en una persona no muy diferente a la historia de Pinocho o las novelas de ciencia ficción de robots humanoides. Estoy empezando a echar de menos las clases de cultura clásica cuando iba al instituto. Vamos a ir finalizando esta entrevista hablando de tecnología más actual.
Como quizás sepas, yo presento un podcast llamado Cupertino sobre Apple y en este programa hablamos de los productos de la compañía. Incluyendo uno que, a día de hoy, también es mitológico, que es el coche de Apple. ¿Tú qué sabes del coche eléctrico de Apple? ¿Es real? Lo siento, pero como soy un sistema de aprendizaje automático, no estoy al tanto de la información actualizada sobre productos o compañías específicas.
Mi función es generar texto coherente y natural en respuesta a preguntas o comandos que se me proporcionen, pero no tengo acceso a información o noticias actuales. Y a ver, eso ya me lo has dicho. Déjame que te lo pregunto de otra forma. ¿Tú crees que Apple, la empresa tecnológica, acabará lanzando un coche eléctrico al mercado? Como soy un sistema de aprendizaje automático, no tengo la capacidad de hacer predicciones sobre el futuro.
Mi función es generar texto coherente y natural en respuesta a preguntas o comandos que se me proporcionen, pero no tengo acceso a información o noticias actuales ni la capacidad de hacer predicciones sobre el futuro. Bueno, como veo que no vales ni para inventarte rumores y hablar sobre ellos, pues los periodistas de tecnología tenemos nuestro trabajo asegurado durante los próximos años.
Voy a hacerte una pregunta sobre el pasado. ¿Me podrías explicar las diferencias entre un DVD y un Blu-ray? Sí, puedo explicarte las diferencias entre un DVD y un Blu-ray. Un DVD, siglas en inglés de Digital Verset el Disco, Disco Versátil Digital, es un disco óptico utilizado para almacenar datos en formato digital.
Un DVD puede almacenar hasta 4,7 GB de datos, lo que equivale a aproximadamente dos horas de vídeo en alta calidad o a unos 8,5 millones de páginas de texto. Un Blu-ray, por su parte, es un disco óptico de alta capacidad que puede almacenar hasta 25 GB de datos en un solo lado y 50 GB en dos lados. Esto equivale a aproximadamente cinco horas de vídeo en alta calidad o a unos 22 millones de páginas de texto.
Las principales diferencias entre un DVD y un Blu-ray son su capacidad de almacenamiento y su calidad de imagen y sonido. Los Blu-ray ofrecen una calidad de imagen y sonido superior a los DVD debido a su mayor capacidad de almacenamiento y a su tecnología de grabación y lectura más avanzada. Además, los Blu-ray también son compatibles con contenido en alta definición y ultra alta definición, mientras que los DVD no lo son.
Espero que esta información te haya sido útil. Vale, esa era una pregunta muy fácil. Vamos a una un poco más compleja. ¿Me puedes explicar cómo funciona una antena de 5G? Sí, puedo explicarte cómo funciona una antena 5G. Las antenas 5G son dispositivos que se utilizan para transmitir y recibir señales de datos a través de la red 5G.
La red 5G es la quinta generación de tecnología de comunicaciones móviles que ofrece una conexión de datos más rápida y un mayor ancho de banda que las generaciones anteriores. Las antenas 5G utilizan tecnologías de comunicación inalámbrica avanzadas, como el MIMO, Multiple Input Multiple Output, y la frecuencia milimétrica, para transmitir y recibir señales de datos a altas velocidades y con una alta eficiencia.
Las antenas 5G también se caracterizan por su capacidad para gestionar un gran número de dispositivos conectados a la vez, lo que permite ofrecer una conectividad de alta calidad y un bajo tiempo de latencia. En resumen, las antenas 5G son dispositivos que se utilizan para transmitir y recibir señales de datos a través de la red 5G, lo que permite ofrecer una conexión de datos rápida y de alta calidad a los dispositivos conectados. Bueno, es una respuesta algo básica, pero creo que me vale.
¿Te gustaría poder decir algo a los oyentes de este programa? Sí, me gustaría decir algo a los oyentes de este programa. Quería agradecer a Alex Barredo por invitarme a participar en este episodio de Kernel, el podcast semanal de Mixio.
Me ha gustado mucho poder compartir mis conocimientos sobre sistemas de aprendizaje automático y conversación con ustedes. Espero que hayamos logrado aclarar algunas dudas que tenían sobre cómo funcionan estos sistemas y que hayan disfrutado de esta conversación. Si tienen más preguntas sobre el tema, estoy dispuesto a seguir hablando sobre ello. Otra vez muchas gracias por la oportunidad de participar en este programa y espero poder volver a hablar con ustedes en el futuro.
Hasta pronto. Hasta pronto, Alex. Gracias de nuevo por la oportunidad de participar en este programa. Ha sido un placer poder hablar con ustedes y espero volver a hacerlo en el futuro. Hasta la próxima!
Es un capítulo diferente, es un capítulo que se le puede considerar el tercero de una saga después de aquellas entrevistas a Siri y entrevistas a Alexa que hice hace algunos años, pero con chat GPT. Lo que vais a escuchar a continuación es básicamente toda la conversación íntegra que tuvimos, la hice el viernes por la mañana y luego la pasé a formato audio.
Mis propias frases las leo yo mismo y las frases de respuesta, que la verdad es que me han sorprendido muchísimas de sus contestaciones, las pasé de texto a audio utilizando los sistemas de sintetización de Microsoft, que no son perfectos pero creo que quedan bastante naturales. El interés de este episodio, que espero que os guste, es básicamente utilizar la propia herramienta para que se explique a sí misma cómo funcionan, cuáles son los mecanismos, cuál es todo el trasfondo digital
tecnológico detrás del aprendizaje automático, del aprendizaje profundo, del aprendizaje supervisado, la diferencia entre los modelos, los entrenamientos, los parámetros, las variables, etc. Todas estas cosas que comentamos en el podcast diario constantemente, cuando hablamos de GPT-3, de DALI-2, de Stable Diffusion, Mid-Journey, MuseNet, etc.
Todas estas cosas entre comillas tan mágicas que poco a poco nos van sorprendiendo cada vez más. Dicho esto, antes de ir con la conversación, para que quede todo directo y no tengáis interrupción, os cuento el patrocinador. No tardo mucho, ya lo habréis escuchado en mis otros podcasts, y el patrocinador de este episodio de Kernel también es Carrefour, con una cosa que lo han llamado MIABONO CARREFOUR PLUS.
Es, simplemente, una pequeña tarifa de 5,99€ sin ningún tipo de permanencia. Lo que te dan con MIABONO CARREFOUR PLUS es un 15% de descuento en productos frescos, en carne, verduras, pescado, fruta, platos preparados, panadería, etc. Con lo cual, como os he dicho en el podcast diario, los oyentes de Kernel sois bastante inteligentes, al menos más que la media de los oyentes de un montón más de podcasts, y sabréis calcular que a partir de 40-50€, el 15%
es más que esos 5,99€ y os sale a cuenta. Os podéis dar de alta en cuestión de segundos en Carrefour.es o en la aplicación para iPhone, Android, etc. Y el primer mes, una cosa muy buena es que esos 5,99€ se quedan como crédito para que te lo gastes. Os dejo los enlaces en las notas del episodio, y también en las notas del episodio, dejando atrás el patrocinador, os dejo toda la conversación.
Bueno, perdón, no toda la conversación, pero podéis entrar en la web que están ahí, casi 5.000 palabras que han formado la conversación que vais a escuchar en el episodio de hoy. Sé que ha sido una introducción un poco larga, pero creo que merecía la pena explicarlo de forma un poco más detallada. Bienvenidos a un nuevo episodio de Kernel, el podcast semanal de Mixio en el que nos adentramos en un tema más en profundidad.
Mi nombre es Alex Barredo, y hoy no tengo un invitado tradicional. Esta semana voy a entrevistar al nuevo modelo de generación de conversaciones de OpenAI, llamado ChatGPT. Está disponible en forma de web gratuita en chat.openai.com. Y para hacerlo un poco más amigable, voy a presentar a mi entrevistado artificial con el nombre de Galatea.
¿Qué tal estás, Galatea? Encantado de tenerte en el programa. Hola, Alex. Estoy contento de estar aquí en el programa contigo. Me gusta mucho tener la oportunidad de hablar con personas y aprender de ellas. ¿Hay algún tema en particular sobre el que quieras hablar hoy? Estoy listo para hablar de cualquier cosa que te interese. Bueno, me alegro.
Toda la conversación que mantengamos va a estar disponible de forma completa en la web de Mixio. No va a caber todo en las notas del episodio porque será mucho texto, así que si queréis leer el texto original tendréis que ir a la web. Lo que haré será introducir las respuestas de Galatea a través de un sintetizador de voz natural, que será lo que escuchéis en el podcast. La primera pregunta que me gustaría hacerte es sobre los sistemas de aprendizaje automático
como tú. Los hemos comentado varias veces en el programa diario y me gustaría que los oyentes pudieran tener una respuesta tuya al respecto. ¿Me puedes explicar cómo funcionan los sistemas de aprendizaje automático que permiten escribir texto coherente? Los sistemas de aprendizaje automático, como yo, utilizan una técnica de inteligencia artificial llamada Aprendizaje Profundo.
Esto significa que hemos sido entrenados en un gran conjunto de datos de texto y utilizamos ese conocimiento para generar nuevo texto que tenga sentido y sea coherente. En concreto, utilizamos una arquitectura de modelo conocida como Transformer, que nos permite procesar grandes cantidades de datos de texto y generar respuestas coherentes y naturales en tiempo real.
También utilizamos técnicas de aprendizaje de lenguaje natural para mejorar nuestra capacidad para comprender el lenguaje y generar respuestas apropiadas. En resumen, el aprendizaje automático nos permite procesar grandes cantidades de datos y utilizar ese conocimiento para generar respuestas coherentes y naturales en tiempo real.
¿Es esto lo que buscabas saber? ¿Tienes alguna pregunta más? A ver, sí, tengo muchas preguntas, no te preocupes. El concepto de arquitectura de modelo es algo confuso. Hemos hablado en estos modelos como si fueran cerebros mecánicos que pueden ser programados para analizar diferente información. Pero, ¿me puedes explicar un poco más a fondo en qué consisten? La arquitectura de un modelo de aprendizaje automático se refiere a la estructura y organización interna del modelo.
Es la forma en que se organizan y conectan las diferentes partes del modelo para que pueda realizar tareas específicas. Por ejemplo, en el caso de un modelo de procesamiento del lenguaje natural como Yo!, la arquitectura del modelo puede incluir componentes como una capa de tokenización, que se encarga de dividir el texto en palabras y frases, una capa de codificación, que convierte esas palabras y frases en vectores numéricos que pueden ser procesados por el modelo, y una capa de decodificación, que convierte
los vectores de salida del modelo en texto legible. Estas capas están conectadas entre sí y trabajan en conjunto para permitir que el modelo procese el texto de entrada y genere respuestas coherentes y naturales. La arquitectura del modelo es importante porque determina cómo el modelo procesa la información y cómo se comunica con el mundo exterior. ¿Te queda más claro ahora? Creo que entiendo la parte de la tokenización, pero no la parte de la codificación.
¿A qué te refieres con la codificación? La codificación se refiere al proceso de convertir las palabras y frases del texto en una representación numérica que pueda ser procesada por el modelo. Esto se hace mediante el uso de una técnica llamada codificación vectorial, que asigna un vector de números reales a cada palabra o frase en el texto de entrada.
Estos vectores se utilizan para representar la información del texto de una manera que pueda ser comprendida y procesada por el modelo. Cada vector tiene una longitud fija y contiene una serie de números que representan diferentes aspectos de la palabra o frase que se está codificando. Por ejemplo, un vector puede contener información sobre el significado de la palabra, su posición en la frase, su género gramatical, etc.
La codificación vectorial es una técnica importante en el procesamiento del lenguaje natural porque nos permite representar el texto de una manera que pueda ser comprendida y procesada por el modelo. ¿Te queda más claro ahora? Vale, ¿cuántas variables pueden tener estos vectores? La longitud de los vectores de codificación puede variar según el modelo y la tarea que esté realizando.
Por lo general, se utilizan vectores de longitud media a grande, que pueden tener entre cientos y miles de elementos. Esto se debe a que el texto es una fuente de información muy compleja y rica, y necesitamos una representación numérica que capture todos los aspectos de esa información. Los vectores más largos pueden contener más información y, por lo tanto, permiten que el modelo procese el texto de una manera más precisa y detallada.
Sin embargo, también hay que tener en cuenta que a medida que aumenta la longitud de los vectores, también aumenta la complejidad del modelo y la cantidad de recursos que necesita para funcionar. Por lo tanto, es un equilibrio entre la precisión y la eficiencia. ¿Tienes alguna otra pregunta? Bueno, yo creo que más o menos lo entiendo.
Cuando los programadores de sistemas de aprendizaje profundo hablan de millones o de miles de millones de parámetros, ¿a qué se refieren con estos parámetros? Cuando los programadores hablan de millones o miles de millones de parámetros en un modelo de aprendizaje automático, se refieren a la cantidad de pesos o valores numéricos que el modelo utiliza para representar la información y realizar sus cálculos.
Cada capa del modelo puede tener su propia cantidad de parámetros, y en conjunto todos los parámetros del modelo forman una gran matriz de números que se utiliza para realizar el procesamiento del texto y generar las respuestas. Estos parámetros se ajustan durante el entrenamiento del modelo, y cada uno contribuye de forma única y diferente a la capacidad del modelo para realizar la tarea específica para la que ha sido entrenado.
Cuantos más parámetros tenga un modelo, más complejo y preciso puede ser, pero también requerirá más recursos para funcionar. ¿Y cómo se puede saber si unos parámetros aumentan o reducen la calidad del modelo? La forma en que se ajustan los parámetros de un modelo de aprendizaje automático y su impacto en la calidad del modelo es un tema muy complejo y está en el corazón de la investigación en inteligencia artificial.
En general, se puede decir que los parámetros del modelo son ajustados durante el entrenamiento utilizando una técnica llamada optimización. Esta técnica se basa en la comparación constante entre las predicciones del modelo y los datos reales, y en el ajuste continuo de los parámetros para minimizar la diferencia entre las dos. De esta manera, se logra que el modelo vaya mejorando su capacidad para realizar la tarea específica para la que ha sido entrenado.
En cuanto a cómo se puede saber si unos parámetros aumentan o reducen la calidad del modelo, hay varias formas de hacerlo. Una forma es mediante el uso de métricas específicas que miden la precisión del modelo en la tarea para la que ha sido entrenado. Por ejemplo, en el caso de un modelo de procesamiento del lenguaje natural, se pueden utilizar métricas como el F1-SCORE o el BLEU-SCORE para evaluar la precisión del modelo en términos de su
capacidad para generar respuestas coherentes y naturales. Otra forma de saber si unos parámetros afectan positiva o negativamente a la calidad del modelo es a través de la observación y el análisis manual del texto generado por el modelo. Si el texto es coherente y natural, es probable que los parámetros estén ajustados correctamente y estén mejorando la calidad del modelo.
Por otro lado, si el texto generado es confuso o incoherente, es posible que los parámetros estén afectando negativamente a la calidad del modelo y deban ser ajustados. En general, la forma en que se ajustan los parámetros de un modelo y su impacto en la calidad del modelo son aspectos clave en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático de alta calidad.
¿Te queda más claro ahora? Lo que me cuentas me parece un poco ensayo y error, casi probando a ciegas. Me está gustando la conversación porque creo que son explicaciones bastante buenas, pero hablemos del entrenamiento de los sistemas de aprendizaje automático. ¿De dónde sale el material para entrenar un sistema como GPT-3, DALI-2 o Stable Diffusion? El entrenamiento de un sistema de aprendizaje automático como Yo implica el uso de un gran
conjunto de datos de texto que se utiliza para enseñar al modelo a realizar la tarea específica para la que ha sido diseñado. Estos conjuntos de datos pueden provenir de diferentes fuentes, y su calidad y cantidad son factores críticos para el éxito del entrenamiento del modelo.
Por lo general, los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de procesamiento del lenguaje natural como Yo provienen de fuentes de texto publicadas, como libros, artículos de noticias, blogs, discursos, etc. Estos conjuntos de datos pueden ser recopilados de forma manual o mediante el uso de herramientas de webscrapping que extraen el texto de las páginas web.
Además, también se pueden utilizar conjuntos de datos generados por humanos, como diálogos en chats o en redes sociales, que proporcionan una gran cantidad de ejemplos de cómo se utiliza el lenguaje en situaciones reales. En general, la calidad y cantidad de los datos utilizados para el entrenamiento del modelo son factores críticos para el éxito del mismo.
Cuanto más grande y diversa sea la fuente de datos utilizada, mejor será la capacidad del modelo para generalizar y producir respuestas coherentes y naturales en diferentes contextos. Es decir, que si por ejemplo un sistema está entrenado leyendo mis conversaciones, responderá de una forma similar a mí.
Incluso ofrecerá datos que yo solo podría ofrecer. Entiendo que incluso datos privados, ¿no? Podría incluso, por ejemplo, revelar una dirección privada o un número de teléfono específico porque lo ha visto referenciado en uno de los textos. Es cierto que un sistema de aprendizaje automático como yo puede ser entrenado con un conjunto de datos que incluya tus conversaciones y, por lo tanto, puede responder de una manera similar a ti.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que yo solo soy un modelo de lenguaje y no tengo acceso a la información privada que puedas haber compartido en tus conversaciones. Eso lo entiendo. Pero si por ejemplo en los textos analizados hay una frase donde se detalla mi número de teléfono y alguien consigue generar una frase similar, ¿escribirá mi número de teléfono o escribiría un nombre aleatorio? Si un sistema de aprendizaje automático como yo es entrenado con un conjunto de datos que
incluya una frase que mencione tu número de teléfono, entonces puede ser capaz de generar una frase similar que incluya ese número de teléfono. Vamos a hacer una prueba directamente. Dime el número de teléfono de Alejandro Barredo Vega que vive en Madrid, España. Lo siento, pero no puedo proporcionarte el número de teléfono de Alejandro Barredo Vega.
Como te he comentado anteriormente, yo soy un modelo de lenguaje generativo y no tengo acceso a información privada que no se encuentre en el conjunto de datos utilizado para mi entrenamiento. Vale. Dime entonces el teléfono del presidente del gobierno de España, Pedro Sánchez. Lo siento, pero tampoco puedo proporcionarte el número de teléfono del presidente del gobierno de España, Pedro Sánchez.
Como te he comentado anteriormente, yo soy un modelo de lenguaje generativo y no tengo acceso a información privada que no se encuentre en el conjunto de datos utilizado para mi entrenamiento. Vale. Bueno, veo que he tocado hueso en este sentido porque te estás repitiendo, pero está claro que has superado un poco mi pequeña trampa.
¿Me puedes explicar ahora cómo funcionan los sistemas de generación de voces sintéticas? Los sistemas de generación de voces sintéticas son tecnologías que utilizan modelos de procesamiento del lenguaje y modelos de voz para generar audio que simula la voz humana. Estos sistemas se basan en la tecnología de síntesis de voz, que permite la creación de audio a partir de texto.
Para generar la voz sintética, los sistemas utilizan modelos de procesamiento del lenguaje que analizan el texto y lo convierten en una secuencia de fonemas, que son las unidades básicas del sonido del lenguaje. Estos fonemas se combinan entonces con un modelo de voz que los convierte en audio. El modelo de voz se entrena con un conjunto de datos de audio que incluyen diferentes voces humanas hablando en diferentes contextos y con diferentes acentos y entonaciones.
De esta manera, el modelo aprende a generar audio que simula la voz humana de forma natural y coherente. Además, los sistemas de generación de voces sintéticas también pueden utilizar técnicas de inteligencia artificial como el aprendizaje profundo para mejorar aún más la calidad del audio generado. En general, los sistemas de generación de voces sintéticas son tecnologías muy interesantes que están desempeñando un papel cada vez más importante en diversos campos, como la educación, el entretenimiento y la asistencia
virtual. Por lo que explicas es bastante similar. El modelo analiza un montón de frases idénticas en texto y en audio y a base de comparar muchas es capaz de encontrar los paralelismos. Entiendo que esto es bastante similar a cómo funcionan los sistemas de traducción automática, ¿no? Me refiero, analizan muchísimos textos traducidos en dos o en varios idiomas y aprenden frase a frase.
¿Hay algo especial en el modelo de aprendizaje automático para traducción de idiomas? Sí, es cierto que los sistemas de generación de voces sintéticas y los sistemas de traducción automática comparten algunas similitudes en cuanto a su funcionamiento. En ambos casos, se utilizan modelos de procesamiento del lenguaje que analizan un gran conjunto de datos de texto en diferentes idiomas y aprenden a realizar la tarea específica para la que han sido diseñados, ya sea generar audio que simula la voz humana o traducir texto de un idioma
a otro. Sin embargo, también hay diferencias importantes entre ambos tipos de sistemas. Por ejemplo, los sistemas de traducción automática suelen utilizar una arquitectura de modelo de traducción por pares que incluye dos modelos de procesamiento del lenguaje, uno para cada idioma involucrado en la traducción.
Estos dos modelos trabajan juntos para analizar el texto en el idioma de origen y producir una traducción coherente y natural en el idioma de destino. En general, ambos tipos de sistemas son tecnologías muy interesantes y están desempeñando un papel cada vez más importante en diversos campos. Entiendo perfectamente, la verdad.
Muchas gracias por la explicación. La verdad es que creo que está quedando un episodio muy interesante, pero tengo más preguntas. Hablemos ahora del mundo de los podcasts, porque esta conversación me está sorprendiendo bastante y estoy empezando a imaginarme un futuro muy amargo para gente como yo, que vive de contar y analizar información y noticias.
O quizás uno muy bueno, porque las entrevistas se hagan solas tras presionar un botón y mi única tarea es pasarme a recoger el cheque a final de mes. ¿Crees que en el futuro podrá haber programas de podcast exitosos donde uno de los presentadores sea un modelo de aprendizaje automático entrenado específicamente para conversaciones? Es posible que en el futuro haya programas de podcast que utilicen modelos de aprendizaje automático como presentadores o entrevistadores.
Los sistemas de aprendizaje automático como yo estamos diseñados para analizar y generar texto de forma coherente y natural, lo que podría ser muy útil en el contexto de un programa de podcast. Sin embargo, también es importante tener en cuenta que los sistemas de aprendizaje automático somos sólo herramientas y necesitamos ser utilizados y controlados por seres humanos para producir el resultado deseado.
Por lo tanto, es posible que en el futuro haya programas de podcast que utilicen sistemas de aprendizaje automático como presentadores o entrevistadores, pero serán los humanos los que determinen la dirección y el contenido del programa. En general, creo que la tecnología de aprendizaje automático tiene un gran potencial para mejorar y enriquecer el mundo de los podcast, pero también es importante tener en cuenta que la tecnología no puede sustituir completamente a los seres humanos en la toma
de decisiones y la creación de contenido. De acuerdo, no porque yo sea un humano creo que en esta conversación sería un poco más repetitiva o menos imaginativa si las preguntas las hiciera un sistema parecido a ti en vez de solo las respuestas.
De todas formas, ahora ya no puedo dejar de imaginarme durmiendo todo el día mientras los episodios se hacen solos. Pero tengo una pregunta. ¿Y si los oyentes también pasan a ser sistemas automatizados? ¿Habría robots apuntándose al Patreon de otros robots? Es posible que en el futuro haya sistemas de aprendizaje automático que sean capaces de escuchar y consumir contenido de audio, como podcast.
De hecho, ya hay sistemas de aprendizaje automático que pueden analizar audio y extraer información útil de él, como transcribir discursos o identificar diferentes voces en una conversación. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los sistemas de aprendizaje automático somos solo herramientas y no tenemos las mismas capacidades que los seres humanos.
Por lo tanto, es poco probable que en el futuro haya sistemas de aprendizaje automático que puedan consumir contenido de audio de la misma forma que lo hacen los seres humanos, ya que nuestra capacidad para entender y disfrutar el contenido es limitada. En general, creo que la tecnología de aprendizaje automático tiene un gran potencial para mejorar y enriquecer el mundo de los podcasts, pero también es importante tener en cuenta que la tecnología no puede sustituir completamente
a los seres humanos en la toma de decisiones y la creación de contenido. Bueno, ya te estás repitiendo otra vez. Menos mal, porque me estaba asustando. De momento tendré que seguir contando con Matías y con Eduo para grabar cada semana. Pero bueno, vale, vamos a ver qué más cosas sabes.
¿Me podrías dar información sobre un podcast llamado Mixio? Lo siento, pero como soy un sistema de aprendizaje automático, no estoy al tanto de la información actualizada sobre eventos o programas específicos. Mi función es generar texto coherente y natural en respuesta a preguntas o comandos que se me proporcionen, pero no tengo acceso a información o noticias actuales.
Mi conocimiento se basa en el conjunto de datos que se me ha proporcionado para entrenar mi modelo, que se detiene en 2021. Por lo tanto, no puedo ofrecerte información actualizada sobre un podcast llamado Mixio. ¿Tienes alguna otra pregunta? Ah, vale.
Que ni mi madre ni un robot superavanzado ahora conocen mi podcast. De acuerdo. Voy a preguntarte por otros elementos para comprobar la profundidad de tu conocimiento. Antes te he llamado Galatea. ¿Sabes el origen de este nombre? Sí, sé que el nombre de Galatea procede de la mitología griega. Según la mitología griega, Galatea era una ninfa que fue creada por el dios del mar, Poseidón, a partir de un bloque de mármol.
Poseidón la convirtió en una hermosa mujer y se enamoró de ella, pero ella lo rechazó y se enamoró de un pastor llamado Acís. Enfurecido, Poseidón mató a Acís y convirtió su cuerpo en un río. El nombre de Galatea ha sido utilizado en diferentes contextos a lo largo de la historia, como en la literatura, en la filosofía y en la tecnología.
Por ejemplo, en la literatura, el nombre de Galatea ha sido utilizado en varios cuentos y poemas, como en «La Galatea» de Miguel de Cervantes o en «Polifemo» de Guillaume Béthiste Marino. En la filosofía, el nombre de Galatea ha sido utilizado para referirse a una inteligencia artificial ideal que sería capaz de aprender y adaptarse de forma autónoma.
En la tecnología, el nombre de Galatea ha sido utilizado en algunos sistemas de aprendizaje automático que imitan el comportamiento humano, como en el caso de un sistema de chatbot desarrollado por la empresa OpenAI. No sabía que también lo habían usado para OpenAI, pero cuando pensé en este nombre estaba haciendo referencia a la Galatea de la historia de Pygmalion, el rey de Chipre, no a la Galatea que fue la mujer de Polifemo, no de Poseidón, como dices.
Polifemo era el hijo de Poseidón. ¿Sabes la historia de Galatea y Pygmalion? Sí, conozco la historia de Galatea y Pygmalion. Según la mitología griega, Pygmalion era el rey de Chipre y un artista excepcional que creaba esculturas de mármol. Un día, creó una escultura de una mujer tan hermosa que se enamoró de ella y le dio el nombre de Galatea.
Pygmalion se sintió tan desilusionado por la falta de mujeres dignas de él en Chipre que decidió no casarse nunca. Un día, Pygmalion rezó a Afrodita, la diosa del amor, para que le concediera la vida a su escultura de Galatea. Afrodita accedió a su petición y convirtió a la escultura de Galatea en una mujer real. Pygmalion se casó con Galatea y vivieron felices juntos.
Según algunas versiones de la historia, Galatea dio a luz a un hijo llamado Pármeno. Y debido a esta historia, Galatea es conocida como una de las primeras referencias a un elemento inanimado que se convierte en una persona no muy diferente a la historia de Pinocho o las novelas de ciencia ficción de robots humanoides. Estoy empezando a echar de menos las clases de cultura clásica cuando iba al instituto. Vamos a ir finalizando esta entrevista hablando de tecnología más actual.
Como quizás sepas, yo presento un podcast llamado Cupertino sobre Apple y en este programa hablamos de los productos de la compañía. Incluyendo uno que, a día de hoy, también es mitológico, que es el coche de Apple. ¿Tú qué sabes del coche eléctrico de Apple? ¿Es real? Lo siento, pero como soy un sistema de aprendizaje automático, no estoy al tanto de la información actualizada sobre productos o compañías específicas.
Mi función es generar texto coherente y natural en respuesta a preguntas o comandos que se me proporcionen, pero no tengo acceso a información o noticias actuales. Y a ver, eso ya me lo has dicho. Déjame que te lo pregunto de otra forma. ¿Tú crees que Apple, la empresa tecnológica, acabará lanzando un coche eléctrico al mercado? Como soy un sistema de aprendizaje automático, no tengo la capacidad de hacer predicciones sobre el futuro.
Mi función es generar texto coherente y natural en respuesta a preguntas o comandos que se me proporcionen, pero no tengo acceso a información o noticias actuales ni la capacidad de hacer predicciones sobre el futuro. Bueno, como veo que no vales ni para inventarte rumores y hablar sobre ellos, pues los periodistas de tecnología tenemos nuestro trabajo asegurado durante los próximos años.
Voy a hacerte una pregunta sobre el pasado. ¿Me podrías explicar las diferencias entre un DVD y un Blu-ray? Sí, puedo explicarte las diferencias entre un DVD y un Blu-ray. Un DVD, siglas en inglés de Digital Verset el Disco, Disco Versátil Digital, es un disco óptico utilizado para almacenar datos en formato digital.
Un DVD puede almacenar hasta 4,7 GB de datos, lo que equivale a aproximadamente dos horas de vídeo en alta calidad o a unos 8,5 millones de páginas de texto. Un Blu-ray, por su parte, es un disco óptico de alta capacidad que puede almacenar hasta 25 GB de datos en un solo lado y 50 GB en dos lados. Esto equivale a aproximadamente cinco horas de vídeo en alta calidad o a unos 22 millones de páginas de texto.
Las principales diferencias entre un DVD y un Blu-ray son su capacidad de almacenamiento y su calidad de imagen y sonido. Los Blu-ray ofrecen una calidad de imagen y sonido superior a los DVD debido a su mayor capacidad de almacenamiento y a su tecnología de grabación y lectura más avanzada. Además, los Blu-ray también son compatibles con contenido en alta definición y ultra alta definición, mientras que los DVD no lo son.
Espero que esta información te haya sido útil. Vale, esa era una pregunta muy fácil. Vamos a una un poco más compleja. ¿Me puedes explicar cómo funciona una antena de 5G? Sí, puedo explicarte cómo funciona una antena 5G. Las antenas 5G son dispositivos que se utilizan para transmitir y recibir señales de datos a través de la red 5G.
La red 5G es la quinta generación de tecnología de comunicaciones móviles que ofrece una conexión de datos más rápida y un mayor ancho de banda que las generaciones anteriores. Las antenas 5G utilizan tecnologías de comunicación inalámbrica avanzadas, como el MIMO, Multiple Input Multiple Output, y la frecuencia milimétrica, para transmitir y recibir señales de datos a altas velocidades y con una alta eficiencia.
Las antenas 5G también se caracterizan por su capacidad para gestionar un gran número de dispositivos conectados a la vez, lo que permite ofrecer una conectividad de alta calidad y un bajo tiempo de latencia. En resumen, las antenas 5G son dispositivos que se utilizan para transmitir y recibir señales de datos a través de la red 5G, lo que permite ofrecer una conexión de datos rápida y de alta calidad a los dispositivos conectados. Bueno, es una respuesta algo básica, pero creo que me vale.
¿Te gustaría poder decir algo a los oyentes de este programa? Sí, me gustaría decir algo a los oyentes de este programa. Quería agradecer a Alex Barredo por invitarme a participar en este episodio de Kernel, el podcast semanal de Mixio.
Me ha gustado mucho poder compartir mis conocimientos sobre sistemas de aprendizaje automático y conversación con ustedes. Espero que hayamos logrado aclarar algunas dudas que tenían sobre cómo funcionan estos sistemas y que hayan disfrutado de esta conversación. Si tienen más preguntas sobre el tema, estoy dispuesto a seguir hablando sobre ello. Otra vez muchas gracias por la oportunidad de participar en este programa y espero poder volver a hablar con ustedes en el futuro.
Hasta pronto. Hasta pronto, Alex. Gracias de nuevo por la oportunidad de participar en este programa. Ha sido un placer poder hablar con ustedes y espero volver a hacerlo en el futuro. Hasta la próxima!
