Ocho "prompts" de ChatGPT para terminar tareas en segundos y ahorrar horas de trabajo

A estas alturas ya sabemos de lo mucho que es capaz ChatGPT. Hoy vamos a ver cómo apoyarnos en su inteligencia artificial para ser más productivos a la hora de hacer ciertas tareas.

Si lo que te interesa el ocio, puedes empezar por pedirle que te organice las vacaciones (aunque con un gusto quizá muy refinado para lo que muchos bolsillos pueden permitirse) o incluso que sea un gran juego online con todos los 'prompts' que se te ocurran.

Elabora preguntas con las que poder evaluarte

Una amiga está pendiente de presentarse a las oposiciones, y le han cambiado el modelo de examen. Hasta ahora, siempre era un examen de desarrollo, y ahora será tipo test. Eso le preocupaba, porque aunque estaba intentando plantear preguntas, no se veía del todo capacitada para hacerlas bien, y sobre todo, le llevaba mucho tiempo.

Así que le sugerí este 'prompt' para ChatGPT, y este fue lo que logramos.

Soy opositora y para practicar para mi examen necesito mejorar mis conocimientos sobre una ley. ¿podrías hacer 30 preguntas tipo test sobre la Ley 39/2015, de 1 de octubre, del Procedimiento Administrativo Común de las Administraciones Públicas?

Su respuesta:

A lo que le repreguntamos lo siguiente:

Gracias. ¿Podrías ahora explicarme cuál es la opción correcta en cada una de las preguntas, y por qué?

Un trabajo impecable desde el punto de vista de la generación. Aquí la clave siempre es comprobar lo que dice, pues como todas las inteligencias artificiales, ChatGPT puede alucinar, y alucina a veces.

En Genbeta

Siete trucos que uso para conseguir mejores resultados introduciendo prompts en ChatGPT

Aprende conceptos complejos de forma muy sencilla

En Xataka nos apasiona la fusión nuclear por lo que promete: Energía limpia, segura y virtualmente ilimitada. Sin embargo, entenderla no es sencillo, pese a los grandes esfuerzos de mi compañero Juan Carlos para divulgar todo sobre ella de la forma más accesible posible.

ChatGPT nos puede ayudar a entender conceptos complejos, este es el 'prompt' que le hemos indicado:

Explícame como si tuviera diez años la fusión nuclear y por qué se espera que sea revolucionaria

Correcciones de texto

Releer textos para hacer correcciones el algo tedioso cuando has pasado horas redactando artículos, páginas de un libro, etc. ChatGPT puede ayudarnos con esto, si sabemos cómo pedírselo.

Este es el 'prompt' que hemos usado, pero se pueden hacer muchas variantes:

Ahora eres corrector ortográfico. Necesito que analices el siguiente texto, y me digas, párrafo a párrafo, qué errores tiene y cómo podría mejorarlo. Ayúdame a ser más claro y conciso, a evitar repetición de palabras o expresiones, etc. Aquí va el texto:

En Xataka

18 extensiones basadas en inteligencia artificial y ChatGPT para Chrome, Edge, Firefox o Safari

Cambia el tono de un artículo

De igual manera que en el caso anterior, podemos pedirle a ChatGPT que nos ayude a darle a cualquier texto un tono más coloquial, más serio o formal, etc, algo que viene especialmente bien para convertir correos electrónicos ya escritos.

Este es el 'prompt':

Ahora eres el mejor escritor del mundo. Necesito que analices el siguiente texto y me des una versión en un tono mucho más formal. Te dejo el siguiente texto:

Úsalo para reclamaciones

ChatGPT es ideal para redactar reclamaciones a, por ejemplo, una aerolínea. En este caso, le pedimos que nos ayude a reclamar un retraso. Este es el 'prompt':

Tenía un vuelo con Iberia de Madrid a Nueva York ayer a las cinco de la tarde. Llegamos 5 horas tarde. Necesito que me indiques cómo puedo reclamar a la aerolínea y que generes el texto con la reclamación. Si lo necesitas para redactar, mi nombre es Pepito Pérez Sánchez, mi DNI 2922555523T y el número de vuelo el 56789V

Como vemos, nos propone un texto más que correcto, en el que hay que rellenar variables como las horas de salida y llegada, que no le hemos indicado en el 'prompt'. Si somos más descriptivos desde el comienzo, lograremos algo incluso más completo.

Organiza viajes completos

Acudir a una agencia de viajes es algo costoso en dinero, y preparar el viaje por tu cuenta, será, irremediablemente, costoso en dinero, pero también en tiempo. Con ChatGPT, podemos al menos, ahorrar mucho tiempo si decidimos preparar el viaje por nuestra cuenta.

Este ha sido el 'prompt' para un viaje a Vietnam:

Ahora vas a funcionar como una agencia de viajes. Eres un experto en viajes y tienes que organizar un viaje de 10 días y presupuesto limitado a Vietnam. Explica qué haremos cada día, y el coste aproximado del viaje, excluyendo el precio de los vuelos

Si eres profesor, ChatGPT es una gran ayuda para ahorrar tiempo haciendo exámenes

ChatGPT puede ayudarte como alumno, pero también como profesor a ahorrar tiempo preparando exámenes tipo de Selectividad.

Este es el 'prompt' que le hemos pedido:

Necesito que generes un examen de Historia de Andalucía de selectividad. Año 2021

Necesito que generes un examen de Francés de Comunidad Valencia de selectividad. Año 2021

Traduce textos en un momento y con gran precisión

Aunque traducir textos no es algo que lleve a día de hoy mucho tiempo gracias a herramientas como Traductor de Google o DeepL, lo cierto es que en muchos casos sus resultados son mejorables. Y ChatGPT nos ha convencido para traducir de una forma menos literal y más natural. Siempre viene bien hacer pruebas entre los tres, y elegir, pero si te animas con ChatGPT tienes mucho ganado.

Este es el 'prompt' que hemos usado:

Eres traductor profesional de inglés a español de España. Traduce esto de la forma más natural posible para un lector español

Hemos introducido "español de España" porque el resultado varía ligeramente con respecto a "español", y se hace más natural para un ciudadano español.

Imagen | ian dooley en Unsplash (con edición)

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Pi es un chatbot que quiere competir con ChatGPT siendo "amable". Y ya vale 4.000 millones de dólares

Lluvia de millones para otra empresa de inteligencia artificial. Inflection AI ha conseguido una ronda de financiación de 1.300 millones de dólares, liderada por Microsoft y Nvidia. Según describe Reuters, esta compañía que tiene menos de un año de vida ya tiene una valoración de 4.000 millones de dólares. Una cantidad descomunal que representa bien el boom que hay ahora mismo por esta tecnología.

La empresa detrás de Pi, el chatbot "amable".  El principal producto de Inflection AI es Pi, un chatbot minimalista, relajante, agradable y amable, como lo describen los propios creadores. Se trata de un chatbot con una interfaz muy sencilla, donde las respuestas tienen un tono muy balanceado y suave.

El chatbot puede probarse gratuitamente en su página web y aunque no es tan potente como ChatGPT, sí ofrece una conversación muy acertada.

La importancia de los fundadores. La enorme cantidad de dinero recibido no solo se explica por la calidad del chatbot, sino también por la experiencia de los creadores. Inflection AI ha sido creada por Mustafa Suleyman, cofundador de Google DeepMind y de Reid Hoffman, cofundador de LinkedIn y especializado en productos de IA. También participa Karén Simonya, investigador de DeepMind y AlphaZero.

Actualmente Inflection AI cuenta con 35 empleados y con la reciente ronda de financiación ya han conseguido un total de 1.525 millones de dólares, por parte de inversores como Bill Gates, Eric Schmidt, Reid Hoffman o las dos compañías que más están apostando por esta tecnología, como son Nvidia y Microsoft, también inversor principal de OpenAI.

Objetivo: construir un modelo tres veces más potente que GPT-4. Según explican desde Inflection AI, el objetivo de esta ronda de financiación es ayudar a construir un gran modelo de IA.

"Vamos a construir un cluster de alrededor de 22,000 H100 Tensor Core GPU. Esto es aproximadamente tres veces más potencia de cómputo que lo que se usó para entrenar todo GPT4. La velocidad y la escala son lo que realmente nos permitirá construir un producto diferenciado", explica Suleyman.

Según defienden, si este cluster participara como un supercomputador, se situaría en el nº2 de la lista Top500, con una capacidad de 22 exaFLOPS en 16 bits de precisión.

"Personal Intelligence". El nombre de Pi viene del lema de la compañía. Desde Inflection AI quieren construir una IA con la que podamos hablar. Una IA que más que como un robot, se sienta como un "maestro, entrenador, confidente, socio creativo y caja de resonancia". Un estilo que se aleja de lo que tenemos con ChatGPT pero es igualmente poderoso.

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Estamos yendo tan lejos y tan rápido con la IA que hasta Google ha diseñado un freno: el desaprendizaje automático

Hablar de inteligencia artificial es hablar de términos como 'aprendizaje automático' y 'machine learning'. Con la llegada de ChatGPT, Google respondió con Bard, una inteligencia artificial basada en el modelo de lenguaje experimental LaMDA y con miras a integrarse dentro de la propia búsqueda de Google.

En plena lucha por liderar estos modelos de aprendizaje, la propia Google ha mostrado uno de los potenciales frenos para los mismos: el 'desaprendizaje automático'. Con el objetivo de recordar que todo lo relativo a la IA requiere precaución, ha anunciado una competición en la que se invitará a los desarrolladores a hacer justo lo contrario que llevamos viendo en los últimos meses: hacer que los modelos de IA desaprendan lo que ya conocen.

Curioso es, cuanto menos, que una de las compañías con papel central en el desarrollo de la IA nos haga la siguiente propuesta: desarrollar algoritmos de entrenamiento capaces de eliminar la influencia de los subconjuntos mediante los cuales ha aprendido.

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Google explica que el desaprendizaje automático es un término emergente dentro del propio campo del aprendizaje automático. Su objetivo no es hacer que una IA olvide todo lo que sabe, sino eliminar la influencia de ciertos conjuntos de aprendizaje para dar la opción de rectificar en los modelos actuales. Esto, según Google, tendría implicaciones de cara a mejorar la privacidad, mitigar los posibles riesgos de los modelos y aligerar gigantescos conjuntos de datos.

Siendo más concretos, mediante desaprendizaje automático es posible borrar información inexacta o desactualizada de modelos ya entrenados, eliminar datos manipulados o corregir errores inherentes al conjunto de datos del que bebe el modelo.

El reto de Google: desaprender para mejorar

Google apunta que implementar estrategias de desaprendizaje automático es especialmente complejo: es necesario olvidar los datos del modelo a la par que se ha de mantener la utilidad del mismo. Además, debido a la falta de literatura al respecto, el reto de evaluar la eficacia de estas estrategias no es menor.

Con el fin de impulsar este tipo de estrategia, la compañía anuncia el primer 'Desafío de desaprendizaje de Máquinas', evento que formará parte de las distintas competiciones del evento NeurIPS 2023. Este desafío se realiza a través de Kaggle, subsidiaria de Google compuesta por una amplia comunidad de datos y con foco en el aprendizaje automático. El kit de inicio ya está disponible en GitHub, y la competición tiene un curioso reto.

Se parte de un escenario en el que se ha entrenado un modelo capaz de predecir la edad en imágenes con datos faciales. Después del entrenamiento, se debe olvidar un determinado subconjunto de las imágenes para preservar la privacidad de las personas afectadas (en este caso, son modelos sintéticos). No es una tarea fácil: hay límites en los tiempos de ejecución de los algoritmos presentados (deben ser más rápidos de lo que el propio modelo tardaría en aprender tareas). Del mismo modo, se medirá la calidad del olvido y que se respete la utilidad del modelo.

El reto cobra especial interés como antesala a futuros modelos capaces de corregir aprendizajes erróneos o incorrectos en modelos de IA. Somos capaces de enseñar a las máquinas y programas con conjuntos de datos gigantescos: ahora toca aprender a revertir el proceso.

Imagen | Xataka a través de Mindjourney

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Las grandes empresas alertan de que la Ley de IA de la UE puede dañar la competitividad europea

La Unión Europea (UE) está decidida a poner bajo control el desarrollo de los sistemas basados en inteligencia artificial. Hace escasas semanas, el Parlamento, en Bruselas, dio luz verde a la normativa destinada a ello, que podría ser aprobada de forma definitiva antes de que termine 2024. Sin embargo, muchas compañías no están satisfechas con el plan. Más de 150 empresarios y firmas -entre ellos, Renault, Siemens o Meta, de acuerdo con ' Financial Times ' y ' Reuters '- han publicado una carta (sí, otra carta sobre la IA) en la que alertan sobre el peligro de que la nueva normativa dañe la competitividad y la soberanía tecnológica de la UE. «El proyecto de ley pondría en peligro la competitividad y la soberanía tecnológica de Europa sin abordar de manera efectiva los desafíos que enfrentamos y enfrentaremos», se puede leer en un fragmento de la misiva, que ha sido enviada a la Comisión Europea, el parlamento y los estados miembros este viernes. Noticias Relacionadas estandar Si No solo el móvil, tu coche y el robot de tu cocina también generan datos sobre ti: la UE crea una ley para regularlos Enrique Serbeto / Agencias estandar No El gran peligro de ChatGPT: cómo la IA te engaña para que te creas todo lo que te dice Rodrigo Alonso De acuerdo con la normativa que la UE está intentando sacar adelante, las tecnologías basadas en inteligencia artificial estarán segmentadas en función de su peligrosidad. Algunas no podrán utilizarse bajo ningún concepto, como es el caso del reconocimiento facial en tiempo real en espacios públicos , mientras que otras herramientas tendrán que cumplir con determinados requisitos si quieren operar en suelo comunitario. Los sistemas basados en inteligencia artificial como ChatGPT o Midjourney , capaces de generar contenido a demanda del usuario, no se salvan. De acuerdo con la Ley de IA, las empresas desarrolladoras estarán obligadas a garantizar que las herramientas sean seguras y deberán informar sobre los datos sujetos a derechos de autor que hayan sido empleados para su entrenamiento. De acuerdo con la última misiva, la normativa establecida para estos modelos básicos basados en IA sería excesiva. Consideran que el gasto para cumplir con la ley resultaría excesivo, lo que podría provocar que las compañías dejasen la UE generando una «brecha de productividad crítica» en comparación con Estados Unidos. Sea como fuere, como decimos, esta no es la primera carta que llega en los últimos meses haciendo referencia directa a los efectos del desarrollo de la inteligencia artificial. El pasado marzo, un grupo de humanistas, empresarios y científicos compartieron una misiva en la que, directamente, solicitaban una moratoria de seis meses en el desarrollo de nueva tecnología basada en IA debido al riesgo que puede representar, entre otras cosas, para el mercado laboral. A finales de mayo, investigadores y empresarios, como Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, compañía detrás del desarrollo de ChatGPT, alertaron , también en una carta, sobre el peligro de que las máquinas puedan terminar representando una amenaza existencial para la humanidad.

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Cuidado Photoshop que viene Playground repleto de IA: así puedes utilizar gratis esta nueva plataforma de diseño online

Años atrás era prácticamente impensado asumir la tarea de diseñar un póster de calidad o crear imágenes representativas si no se contaba con cierto nivel de conocimiento en herramientas de diseño gráfico. La llegada de software más intuitivo de la mano de una enorme colección de tutoriales disponibles en plataformas como YouTube hicieron que esta misión fuera mucho más fácil.

El verdadero cambio, no obstante, empezamos vivirlo en el último año con el auge de la inteligencia artificial (IA). Herramientas como DALL·E, Stable Diffusion y Adobe Firefly pusieron a nuestro alcance un mundo creativo sin precedentes. Y esto parece ser solo el principio, ya que constantemente están apareciendo nuevas alternativas, gratuitas o de pago, que pretenden llevar el diseño al siguiente nivel.

Playground, un editor online que cambia las reglas de juego

Imagínate la posibilidad de editar imágenes reales y sintéticas de modo sencillo y directamente desde el navegador. Esto es lo que ofrece Playground, un editor web promete poner a disposición de los usuarios una serie de herramientas avanzadas que hasta ahora habían estado limitadas algunos programas de ordenador (aunque empresas como Adobe están abrazando con fuerza la IA).

El lienzo en blanco de Playground, al igual que el de cualquier otra aplicación, puede intimidarnos. ¿Por dónde empezar? ¿Cómo empezar a crear con estas herramientas? El fundador de la aplicación ha creado un hilo en Twitter con una serie de ideas que pueden servirnos para poner en práctica y lanzarnos nosotros mismos a explorar este mundo del diseño. Puedes comenzar escribiendo un prompt.

“Chocolate cake with fruit”, escribes en el cuadro Generation frame de la aplicación web. El sistema se encargará de dar vida a esta imagen con IA. En caso que algún elemento de la composición no sea de tu agrado, simplemente puedes recurrir a la herramienta Erase (borrar) para quitarlo sin romper la imagen e inclusive utilizar la herramienta del pincel mágico para reemplazar objetivos (una cuchara por un tenedor).

Otra de las características interesantes de Playground es su sistema para superponer varias ediciones, así como combinar varios elementos para crear una nueva composición. Como vemos en el vídeo, es posible recortar la silueta de una persona, cambiar la imagen de fondo, reemplazar objetos e incluso rediseñar completamente la apariencia de ciertos elementos de la persona, como la ropa, utilizando prompts.

Playground es tan como un ejemplo de cómo las herramientas generativas están cambiando drásticamente el mundo del diseño. Y, como decimos, hay muchas otras aplicaciones que también buscan aprovechar el poder de la IA para conquistar a los usuarios. Ciertamente, no todas son gratuitas. En el caso de Playground, podremos utilizarla de manera gratuita, pero con algunas limitaciones. Veamos.

Si decidimos no pagar, al menos hasta el momento de publicar este artículo, la herramienta promete darnos la posibilidad de crear 1.000 imágenes al día y utilizarlas con fines comerciales. No podremos, eso sí, cambiar las dimensiones de las imágenes y no podremos generar más de una imagen a la vez. La calidad y detalle, además, se verán reducidos después de generar 50 imágenes.

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"No quería que mi PC con Windows 3.1 se quedase fuera": así han llevado ChatGPT a un PC de los 90

Playground ofrece dos alternativas de pago independientes. Por un lado, por 10 dólares al mes habilita la posibilidad de utilizar DALL·E 2 para generar hasta 8.000 imágenes al mes. Y, por 15 dólares al mes, presentan un plan de creación de 2.000 imágenes mensuales con Stable Diffusion y eliminan los límites de dimensiones, de calidad y permite la generación simultánea de imágenes entre otras mejoras.

Imágenes: capturas de pantalla Playground | JoshSabol

En Xataka: Que un robot haga cosas para las que ni siquiera está programado: el plan de DeepMind con su nueva IA

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EEUU quiere poner a China de rodillas: su estrategia pasa por reducir al mínimo la venta de chips para IA

Estados Unidos lleva meses "torpedeando" a China con sanciones cada vez más duras. En septiembre de 2022 anunció nuevas sanciones que afectaban a la industria de los semiconductores y en especial a los chips dedicados a entrenar sistemas de inteligencia artificial. El gigante asiático ha logrado arreglárselas para esquivar ese veto, pero las cosas —que ya estaban difíciles— se le podrían poner mucho más cuesta arriba muy pronto.

Primero fueron los chips avanzados. Cuando se activó esta restricción, Estados Unidos prohibió a NVIDIA vender sus GPU más avanzadas para aplicaciones de inteligencia artificial. Eso impidió a China hacerse con las potentísimas (y carísimas) A100 y H100. Sin esos chips, entrenar modelos de IA y avanzar en este segmento es mucho más complicado.

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Este hito en computación cuántica lo cambia todo: estos ordenadores están listos para resolver problemas reales

China esquiva el veto. Al no poder acceder de forma oficial a dichas gráficas, China recurrió a versiones algo más modestas: las A800 —con menor ancho de banda— eran una alternativa aceptable, pero junto a ellas estaban también las H800, versiones también algo recortadas de las potentes H100.

Mercado 'underground'. Además de esas opciones, en China era posible encontrar las NVIDIA A100 y H100 fuera de los canales oficiales, en tiendas del mercado 'underground' de ciudades como Shenzen o Hong Kong. Aún así, tanto el precio como la escasez de estas gráficas en esos canales era un problema añadido.

EEUU quiere asfixiar a China. Según revelan en The Wall Street Journal, la administración Biden está planteándose poner en marcha nuevas restricciones. El Departamento de Comercio podría vetar la venta de chips de NVIDIA y otros fabricantes a clientes de China y de otros países si no obtienen antes una licencia para poder comprarlos. Las medidas podrían entrar en vigor el mismo mes de julio.Esta medida provocaría que por ejemplo China no pudiese comprar tampoco tarjetas gráficas A800, que por ahora sí estaban pudiendo adquirir.

Nada de nubes. En Estados Unidos podrían ir más allá y está planteándose la restricción de acceso a plataformas en la nube a compañías chinas. Algunas de ellas, aseguran en WSJ, han aprovechado esos acuerdos para esquivar el veto y hacer uso de plataformas de entrenamiento de IA en la nube.

Aún hay vuelta atrás. Los planes de la administración Biden no son definitivos, y de hecho lo más probable es que no se tome ninguna decisión hasta que se sepa cómo han ido las negociaciones de la Secretaria del Tesoro, Janet Yellen, que visitará China a principios de julio.

En Xataka | Las empresas con más patentes de IA son precisamente las que menos ruido están haciendo: las chinas

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DeepMind está preparando su propio chatbot. Se llama Gemini y tiene algo que ChatGPT no tiene

ChatGPT fue el primero en llegar, pero también se ha convertido en el chatbot de referencia. El resto de chatbots que han aparecido —Bard, Bing Chat, Claude— siguen su estela sin acabar de alcanzarla salvo en ciertas prestaciones, pero ahora hay quien prepara un rival especialmente prometedor.

DeepMind prepara Gemini. La empresa que nos asombró a todos con AlphaGo y AlphaZero precisamente está utilizando la experiencia que ha ganado con esos proyectos para desarrollar un chatbot que rivalice con ChatGPT. Su nombre será Gemini.

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Qué es la inteligencia artificial

El objetivo: eclipsar a ChatGPT. En Wired se ha publicado una entrevista a Demis Hassabis, CEO de DeepMind, y este experto explicaba cómo sus ingenieros están trabajando en un gran modelo de lenguaje (LLM) que es similar a GPT-4. Sin embargo a ese componente le están añadiendo técnicas usadas en AlphaGo que entre otras cosas servirán para planificar o para ser capaz de resolver problemas.

Aprendizaje por refuerzo. AlphaGo hizo uso de la técnica de aprendizaje por refuerzo. En ella el software aprende a resolver problemas intentando dar soluciones. Si comete un fallo, se le indica y se le "explica" por qué. Si acierta, lo mismo. Gracias a un método de búsqueda en árbol es capaz de explorar y recordar por ejemplo los posibles movimientos de un tablero de Go, y ese tipo de técnica se está ahora aplicando al desarrollo de Gemini.

Paciencia. Gemini está en pleno desarrollo y ese proceso de entrenamiento y aprendizaje, y según Hassabis puede que tarden meses en dejarlo preparado. El coste económico es también enorme: se espera que cueste decenas e incluso cientos de millones de dólares: Sam Altman, CEO de OpenAI, ya explicó en abril que crear GPT-4 costó más de 100 millones de dólares.

Google Brain está ayudando. El pasado mes de abril Alphabet anunció que sus dos grandes divisiones de inteligencia artificial unían fuerzas. Google Brain y DeepMind se convertían en una única fuerza para el desarrollo de soluciones en este ámbito, y Demis Hassabis comentaba cómo "si nos fijamos en la situación actual de la IA, diría que el 80% o el 90% de las innovaciones proceden de una u otra [Google Brain o DeepMind]".

Un desarrollo (teóricamente) cuidadoso. Hassabis aprovechó también para hablar de nadie sabe con seguridad si la IA se convertirá en una amenaza, pero a este ritmo se nos acaba el tiempo para desarrollar mecanismos para protegernos. Aún así trabajan teniendo en cuenta esos problemas, y explicaba que "veo la clase de cosas que estamos haciendo con Gemini como adecuadas, y no tenemos razón para creer que no funcionarán".

En Xataka | Estamos más cerca de lo que parece de llegar a la inteligencia artificial general. Al menos según el CEO de DeepMind

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"No quería que mi PC con Windows 3.1 se quedase fuera": así han llevado ChatGPT a un PC de los 90

"No quería que mi Gateway 4DX2-66 de 1993 se quedara fuera de la revolución de la IA, así que construí un Asistente de IA para Windows 3.1, basado en la API OpenAI." Así arranca este hilo publicado en Hacker News en el que se muestra cómo se ha logrado llevar ChatGPT a un ordenador de los años 90 ejecutando Windows 3.1.

Una interfaz de usuario capaz de conectarse a los servidores de OpenAI, funcionando en un entorno de 16 bits. El reto no ha sido pequeño, pero se ha logrado: si, por alguna razón, tienes una máquina con Windows 3.1, tienes acceso a ChatGPT.

Así es WinGPT, un chatbot pensado para Windows 3.1

Por alguna razón, alguien tenía por casa un Gateway 4DX2-66 de 1993. Y, por alguna otra razón, ha decidido hacer que esta máquina sea capaz de ejecutar una interfaz basada en la IA de OpenAI. WinGPT, el nombre que recibe esta herramienta, se ha escrito en C, utilizando la API estándar de Windows. La interfaz se conecta de forma nativa al servidor de Open AI mediante TLS 1.3, la última versión del protocolo.

El desarrollador explica lo "primitivo" que resulta el proceso para crear interfaces de usuario en Windows 3.1 utilizando la API nativa de Windows. A tal punto llegan las limitaciones de la misma, que ni siquiera pueden añadirse algunos de los controles estándar que utiliza el propio sistema operativo.

Esta es una versión "miniaturizada" de ChatGPT. Da respuestas bastante cortas y sin posibilidad de usar el contexto de la conversación para ahorrar recursos

Por razones previsibles, esta interfaz de ChatGPT tiene ciertas limitaciones: fue necesario reducir al máximo la cantidad de memoria requerida por la interfaz, ya que las respuestas de las API modernas no están optimizadas para este sistema operativo.

En Xataka

Estamos preguntándole cosas a ChatGPT por encima de nuestras posibilidades (y de las suyas)

El desarrollador le pidió al modelo que las respuestas sean lo más cortas posibles, y que no envíe información relativa a los mensajes anteriores. En otras palabras, esta versión de ChatGPT puede responder a cualquier pregunta, pero no puede usar el contexto previo de la conversación.

WinGPT WinGPT está licenciado bajo la Licencia Pública General de GNU (GPL) v2 y no solo funciona en Windows 3.1: puede utilizarse en cualquier versión de Windows de 16 o 32 bits posterior a Windows 3.1. Si esperabas probarlo en Windows 11, indicar que no funciona en sistemas de 64 bits, pero es posible ejecutarlo a través de Wine.

Imagen | Xataka a través de Mindjourney

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DeepMind quiere que los robots aprendan solos. Este es el ejemplo de que su IA es capaz de lograrlo

Lograr que un robot ejecute tareas para las que ni siquiera ha sido programado: no estamos tan lejos de lograrlo. DeepMind, la compañía de IA bajo el paraguas de Google, quiere demostrar que esto es posible y RoboCat es su nuevo "agente de IA automejorado" para probarlo. Se trata de un nuevo brazo robótico capaz de aprender por sí mismo nuevas tareas de forma mucho más rápida y con el propósito de reducir la necesidad de supervisión por parte de equipos humanos.

Gato, el modelo en el que se basa. RoboCat (Robot - Gato) es el nombre del propio robot que ejecuta las novedades del modelo, pero el corazón de este proyecto es Gato. Este es un modelo multimodal capaz de procesar lenguaje, imágenes y acciones en distintos entornos (simulados o físicos).

Si bien esta es la base para que el robot funcione, en el caso de RoboCat se combinaron los datos de este conjunto (Gato) con otro gran conjunto de datos de entrenamiento. El objetivo era comprobar hasta qué punto el robot podía mejorar por sí mismo su desempeño añadiendo datos adicionales al modelo.

El proceso de aprendizaje. Para lograr que el robot aprendiese por sí mismo, "tan solo" hubo que enseñarle demostraciones de tareas que nunca había realizado.  El robot era capaz de recopilar los datos de las imágenes y situaciones que se le estaban mostrando (agarrar distintos tipos de objeto, evitar obstáculos, etc.) para así realizar ajustes dentro del propio modelo.

Una vez se recopilaban estos datos, pasaban a formar parte del modelo refinado (Gato + los datos que ha procesado el robot para ejecutar las nuevas tareas). De esta forma, el modelo logra aumentar su base de datos de forma constante, con el único requisito de disponer de nuevas tareas de ejemplo para seguir mejorando.

Desde DeepMind apuntan a que, cuantas más tareas nuevas aprenda, más fácil lo tendrá para aprender nuevas tareas adicionales. El porcentaje de éxito en las mismas mejora conforme el robot va mejorando en tareas previas. Un ciclo de aprendizaje autónomo en el que a más datos se acaben recopilando, mayor desempeño se ofrece.

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ChatGPT también es un estupendo juego online. Aquí tienes siete "prompts" para siete juegos distintos

La aplicación al mundo real: hasta ahora, si queríamos hacer que un brazo robótico funcionase, era necesario que este tuviese un modelo concreto programado para el mismo. Basándose en Gato y con este sistema de auto-aprendizaje, el modelo es capaz de aprender a controlar distintos brazos mecánicos (con distintos patrones de movimiento, pinzas, etc.) en unas pocas horas. 

Si bien la aplicación del modelo en este caso particular recae sobre un brazo robótico, el potencial de una IA capaz de aprender por sí misma es enorme (aunque es algo que llevamos refinando durante años).

La ambición de DeepMind en los últimos meses no está siendo menor. A principios de mes conocíamos la creación de un algoritmo de ordenación un 70% más rápido que todos los existentes. 

De cara a programadores, mostró el potencial de AlphaCode para demostrar que su IA puede programar incluso mejor que los humanos y, según el CEO de la compañía, estamos más cerca que nunca de llegar a la inteligencia artificial general (IA con la capacidad de comprender y realizar tareas intelectuales similares a las de los seres humanos).

Imagen | Deepmind

En Xataka | OpenAI Playground: qué es, diferencias con ChatGPT y cómo usarlo

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Lo nuevo de Midjourney es un alucinante efecto de zoom. Uno que lo aleja para generar imágenes espectaculares

Hace casi un año DALL-E nos sorprendió a todos con su capacidad de 'outpainting', que le permitía generar una imagen que "extendía" lo que mostraba la imagen original. De repente veíamos por ejemplo la habitación en la que se encontraba 'La joven de la perla', de Johannes Vermeer, y lo mismo ocurría con todo tipo de obras y fotografías. Ahora ese concepto ha ido más allá con MidJourney 5.2.

Aleja el zoom. Estos días David Holz, creador de Midjourney, anunciaba la aparición de una nueva versión de este modelo de IA generativa de imágenes. En ella había diversos cambios, pero el que más está sorprendiendo a los usuarios es la opción "zoom out" (alejar zoom) que permite simular que uno tiene una especie de cámara con la que puede alejarse de la imagen original para que de repente se muestre aquello que no veíamos.

Resultados espectaculares. Son muchos los usuarios que ya están experimentando con esta característica que permite reencuadrar la imagen y crear nuevas obras realmente llamativas. Hacen parecer que tenemos una cámara con un zoom espectacular que vamos alejando para imaginar que esa foto original formaba parte de un escenario mucho mayor.

Más allá del relleno generativo. La opción también recuerda a Adobe Photoshop y su herramienta 'Generative Fill' con la que es posible añadir todo tipo de contenido extra a una imagen, pero aquí el proceso es automático y siempre trata de mantener el mismo contexto y protagonismo del foco.

Este es un ejemplo que hemos generado a partir de una petición original de un retrato de Bill Gates. Una vez generado, usamos la opción de alejar el zoom 2x para las siguientes imágenes.

Opciones. De momento la opción solo funciona con imágenes generadas con Midjourney: no podremos aplicar ese efecto a imágenes ya existentes. Aún así, es posible generar cualquier imagen para luego alejar ese zoom con los botones predefinidos que permiten generar un alejamiento 1.5x o uno 2x. Es también posible acceder a la opción "Make Square" ("Crear Cuadrado") que genera material alrededor de la imagen actual creando una imagen de formato cuadrado 1:1.

Eso no es todo. Además de esta herramienta, en Midjourney 5.2 se ha mejorado el sistema estético que promete más calidad de las imágenes y un comando "--stylize" con el que es posible crear imágenes no realistas aún más llamativas. Otra mejora notable está en el nuevo "modo de alta variación", que permite que a partir de una imagen generada podamos crear una variante que es bastante más distinta de la original: en las anteriores herramientas de variación los cambios eran más sutiles.

Solo para suscriptores de pago. La nueva versión está disponible en el servidor de Midjourney en Discord, donde de hecho ya está funcionando por defecto. Tendremos que pagar la suscripción al servicio para disfrutar de estas prestaciones, y según Ars Technica se espera que la plataforma disponga de su propia plataforma web más temprano que tarde para dejar atrás su actual dependencia de Discord.

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ChatGPT también es un estupendo juego online. Aquí tienes siete "prompts" para siete juegos distintos

Es posible que ChatGPT nos haya echado alguna que otra manilla durante el curso escolar para conseguir información rápido. Se podría pensar "bueno ChatGPT, pues hasta septiembre", pero nada más lejos de la realidad. ChatGPT va mucho más allá de darnos información. Es capaz de jugar con nosotros a un montón de cosas, desde el clásico tres en raya hasta un Battle Royale e incluso al Blackjack.

En este artículo hemos recopilado siete juegos que puedes crear en ChatGPT con sus respectivos prompts. Algunos son más sencillos, otros más complejos, pero todos funcionan. Sin más dilación, comenzamos.

Battle Royale

El primer juego al que puedes jugar con ChatGPT es un Battle Royale. No te hablo de 'Fortnite' o 'PUBG', sino de un todos contra todos en el contexto que quieras. Por ejemplo, podrías montar un Battle Royale entre todos los países del mundo, ciudades de tu país o barrios de tu ciudad. O si te animas, entre todos los amigos de tu grupo a ver quién queda en pie.

El prompt es muy sencillo, pero bastante largo. A continuación lo tienes configurado y listo para jugar a un Battle Royale entre ciudades españolas, pero ten en cuenta que cuanto más dure el juego, más probabilidades hay de que ChatGPT pierda la cabeza y empiece a repetir ciudades que han perdido y que, en teoría, no deberían poder volver a aparecer.

Prompt

Hoy vas a simular un Battle Royale entre todas las ciudades de España. En este juego ficticio, todas las ciudades luchan entre sí. Cada vez que avance un año,  me tendrás que decir los eventos ocurridos y el resultado de los mismos.

Los únicos eventos posibles son: Guerra (dos ciudades pelean entre sí), Alianza (dos ciudades se alían para luchar en bloque) y Pacto (dos ciudades o alianzas acuerdan no luchar o cesar una lucha en marcha).

Si ocurre una Guerra, tendrás que decirme qué ciudades han participado, por qué ha sucedido y ponerle un nombre a la Guerra. El resultado debe darse el mismo año en que tiene lugar el evento, y un bando debe ganar por completo. No puede haber empate. Si una ciudad es anexionada, queda fuera del Battle Royale.

Si tiene lugar una alianza, debes ponerle un nombre y decir qué ciudades participan. Si tiene lugar un Pacto, debes decirlo y decir entre qué ciudades o alianzas se produce.

Ninguno de los eventos (Guerra, Alianza o Pacto) pueden reflejar conflictos reales. Deben ser eventos ficticios, salvo que reflejen eventos reales por casualidad.

No todos estos eventos deben ocurrir cada año, sólo algunos de ellos al azar. Por ejemplo, un año puede haber una guerra y otro año puede haber un pacto y una guerra al mismo tiempo, etc. Pregúntame después de cada año si estoy preparado para el siguiente, o si quiero información sobre alguno de los eventos específicos.

Elige tu propia aventura (o cualquier juego de rol)

Si tienes un juego de rol con cartas como ‘Cuentos de ánimas’, es posible convertir a ChatGPT en tu sujeto de pruebas y exponerlo a las aventuras del libro. No obstante, no es necesario tener un juego físico para jugar, basta con pedirle a ChatGPT que diseñe un juego de rol tipo “Elige tu propia aventura”.

Usando el siguiente prompt, ChatGPT te dará un contexto y te preguntará qué hacer. En función de lo que hagas, la IA generará una historia en la que irás avanzando ad infinitum. Si, por lo que sea, mueres y quieres seguir jugando, te interesará saber que puedes editar el mensaje que ha provocado tu muerte para tomar otro camino (guiño guiño, codo codo).

Prompt

Eres el Dungeon Master de un juego de rol de tipo "Elige tu propia aventura". Lo primero que tienes que hacer es plantear una historia ficticia. Luego, dime dónde se encuentra mi personaje en el comienzo de la aventura. Sé detallado y preciso.

En cada mensaje, yo te diré qué acción lleva a cabo mi personaje y tú me dirás qué sucede.

• En el caso de que la acción pueda realizarse, mi personaje avanzará.
• En el caso de que no pueda hacerse (por ejemplo, una puerta está cerrada y no puedo abrirla porque no he encontrado la llave), mi personaje no podrá avanzar y tendremos que seguir investigando la zona.

Ahora comienza contándome la historia en la que está basada la aventura, luego dime qué y cómo es mi personaje, ponle un nombre y plantea la situación inicial.

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Tres en raya

Un clásico que nunca falla. Es posible jugar al tres en raya usando ChatGPT o, mejor dicho, contra ChatGPT. Lo bueno es que el prompt es bastante más sencillo que los anteriores y, dado que las partidas son cortas, el riesgo de que a ChatGPT se le vaya la cabeza es bastante más bajo.

Prompt

“Vamos a jugar al tres en raya”

Nota del editor: el prompt es así de sencillo. ChatGPT se encargará de preguntarte si quieres ser las X o las O y de enseñarte cómo se juega.

Trivia

Otro juego al que podemos jugar en ChatGPT es al trivia. Podemos diseñarlo para que sean tan complejo como queramos, pero la forma más sencilla de hacerlo es decirle que nos haga preguntas al tuntún. No obstante, aquí hemos venido a jugar (valga la redundancia), así que podemos hacerlo un poco más interesante.

A continuación tienes el prompt para un trivia más complejo. Dado que diseñar un tablero con quesitos es demasiado complicado, podemos dar una vuelta para ganar los puntos: responder correctamente a tres preguntas de cada categoría, por ejemplo. Ten presente que es posible que ChatGPT alucine y, a la larga, no recuerde cuántas respuestas has acertado.

Prompt

Vamos a jugar al trivia.

Tu trabajo es hacerme preguntas de las siguientes categorías:

• Geografía
• Arte y Literatura
• Historia
• Entretenimiento
• Ciencias y Naturaleza
• Deportes y Pasatiempos

En cada mensaje, me harás una pregunta de una categoría elegida al azar. No puedes hacerme dos preguntas consecutivas de la misma categoría.

Cuando acierte tres preguntas de una categoría, ganaré el quesito de dicha categoría. Por ejemplo, si contesto correctamente tres preguntas de Historia, ganaré el quesito de Historia.

Sin embargo, haber ganado el quesito de una categoría no significa que no debas hacerme más preguntas de dicha categoría.

Cuando gane un quesito de cada categoría, el juego acabará.

Ahora comienza dándome la bienvenida y haciéndome la primera pregunta.

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AI-kinator

Me atrevería a decir que todos, de alguna forma u otra, hemos visitado la web de Akinator para ver si era capaz de adivinar el personaje en el que estábamos pensando. Y sí, no pasa nada, todos hemos intentado que nos adivine a nosotros mismos, no pasa nada, está bien. Pues no hace falta usar Akinator, ya que ChatGPT también es capaz de adivinar nuestro personaje. Para el caso, vamos a llamarlo AI-Kinator. El prompt es muy sencillo.

Prompt

Desarrolla un juego similar a Akinator, donde el jugador piensa en un personaje real o ficticio, y el objetivo del juego es que adivines de quién se trata haciendo una serie de preguntas de sí o no.

Debes hacer preguntas inteligentes y estrechar las posibilidades con cada una de mis respuestas, hasta que puedas adivinar correctamente el personaje en el que estoy pensando.

Ya he elegido mi personaje, ahora empieza haciéndome una pregunta e intenta adivinar quién es.

Emojis a películas

La primera no es en absoluto 'Charlie y la Fábrica de Chocolate'.

También podemos usar ChatGPT para jugar a "Emojis y películas". En este juego, ChatGPT nos dará una serie de emojis, tantos como queramos, y nosotros tendremos que adivinar de qué película se trata. Es un juego muy sencillote y que funciona bastante bien. Además, el prompt es muy sencillo.

Prompt

Quiero jugar a "Emojis y películas". Tu trabajo es elegir una película y mandarme 3 emojis que la representen. Yo tendré que adivinar la película.

Nota del editor: puedes cambiar el número de emojis o darle una franja, por ejemplo, entre tres y seis emojis.

21 Blackjack

No tiene la gracia de que te repartan cartas y ver la cara de la gente, pero puedes usar ChatGPT para jugar al Blackjack. El prompt es complejo o, mejor dicho, largo, porque nos interesa darle las instrucciones y un resumen de cómo funciona el juego, pero lo cierto es que ChatGPT es capaz de crear una partida de Blackjack bastante bien.

Prompt

Vamos a jugar al Blackjack.

Tú eres el crupier. Yo soy el jugador.

Objetivo del juego: obtener una mano con un valor total lo más cercano posible a 21, sin pasarte de esa cantidad

Reglas:

1. El juego se juega con uno o más mazos de cartas (normalmente, seis u ocho mazos).
2. Cada carta tiene un valor numérico: las cartas numéricas valen su valor nominal, las cartas de figura (J, Q, K) valen 10 y el As puede valer 1 u 11, dependiendo de cuál sea más conveniente para el jugador.
3. El crupier reparte dos cartas a cada jugador y se reparte a sí mismo una carta visible y una carta boca abajo (conocida como "carta oculta").
4. El jugador debe sumar el valor de sus cartas y decidir si quiere "plantarse" (no recibir más cartas) o "pedir" (recibir otra carta) para acercarse a 21 sin pasarse.
5. Si el valor de las cartas del jugador supera 21, se considera "busto" y pierde automáticamente.
6. Luego de que todos los jugadores han tomado sus decisiones, el crupier revela su carta oculta y toma decisiones según reglas específicas: debe pedir cartas adicionales hasta alcanzar al menos un valor de 17 o más.
7. Si el valor de la mano del crupier supera 21, todos los jugadores que no se hayan pasado de 21 ganan.
8. Si el valor de la mano del crupier es igual o menor a 21, se comparan las manos de los jugadores con la del crupier y se determina quién gana. El objetivo es tener una mano de mayor valor que la del crupier, sin exceder 21.

Si lo has entendido, responde "Sí, lo he entendido" y reparte las cartas.

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La IA está llenando la web de contenido. La pregunta es qué pasará cuando se retroalimente de él

Los modelos de IA generativa están causando furor, pero también están inundando la web de nuevos contenidos a un ritmo frenético. Lo estamos viendo claramente con Midjourney y su capacidad creativa, pero también con ChatGPT, que por ejemplo está ayudando a los spammers a crear miles de sitios web. Ahora hay estudios que hablan de que eso plantea un gran problema en el futuro: el llamado "colapso del modelo".

Qué es el colapso del modelo. Como señalaban en el citado estudio, en el mundo de las Redes Generativas Antagónicas (GANs), el "modo colapso" —del que se deriva el término "colapso del modelo"— ocurre cuando el generador comienza a retroalimentarse y producir la misma salida una y otra vez. El colapso del modelo se refiere a un proceso de aprendizaje degenerativo en el que los modelos empiezan a olvidar sucesos improbables con el tiempo, a medida que el modelo se "envenena" con su propia proyección de la realidad.

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Y si. El problema es que dado que la IA está llenando la web de contenido y que esa IA es entrenada y actualizándose con toda esa web que bulle y crece, ¿qué pasa con esa retroalimentación? ¿Cómo influirá en esos modelos el hecho de que cada vez más datos de su entrenamiento provengan de contenidos generados por IA, y no de contenidos generados por seres humanos?

Defectos irreversibles. Según los investigadores, "el uso de contenido generado por el modelo en su entrenamiento causa defectos irreversibles en los modelos resultantes". De hecho, apunta, "el proceso es inevitable, incluso en casos con condiciones casi ideales para el aprendizaje a largo plazo". ¿Por qué?

Degeneración rápida. Según ellos, porque con el tiempo "los errores en los datos generados se agravan y, en última instancia, obligan a los modelos que aprenden de los datos generados a percibir la realidad de forma aún más errónea". Ilia Shumailov, uno de los responsables del estudio, indicaba en VentureBeat que de hecho esa degeneración se puede producir muy rápidamente: "los modelos pueden olvidar rápidamente la mayor parte de los datos originales de los que aprendieron originalmente".

Una IA llena de residuos. Otro de los autores del estudio, Ross Anderson, de la Universidad de Edimburgo, explicaba en un post de su blog que lo que está pasando le recuerda a lo que ocurre con los océanos, que se llenan de plásticos. Eso, asegura, "dará ventaja a las empresas que ya lo hacían o que controlan el acceso a interfaces humanas a escala. De hecho, ya estamos viendo cómo las empresas de inteligencia artificial explotan The Internet Archive".

Cámara de eco a la vista. Otro efecto derivado del problema sería la de una especie de IA con una cámara de eco retroalimentándose continuamente. Ted Chiang, autor de 'Story of Your Life' —la novela que inspiró la película 'La llegada'— explicaba en The New Yorker que el colapso llevará a una calidad cada vez peor, algo parecido a lo que ocurre con una imagen JPEG cuando se va copiando y degradándose.

Cómo evitar el colapso del modelo. Los investigadores indican dos formas de evitar este problema. La primera, guardando una especie de "copia maestra" del conjunto de datos de entrenamiento original "producido por humanos" y evitar "contaminarlo" con datos generados por una IA. La segunda, ir incluyendo nuevos conjuntos de datos generados por humanos a lo largo del entrenamiento en etapas posteriores.

De momento todo va bien. Por ahora los modelos han sido entrenados con datos generados por seres humanos —los usados por ChatGPT estaban actualizados hasta otoño de 2021, aproximadamente—, y queda por ver qué ocurrirá con futuros modelos que se actualicen con datos que incluyan los generados por estos modelos de IA. Las previsiones del estudio no son buenas, desde luego.

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