ChatGPT presentó hace unas semanas su versión GPT-4, la cual abrió aún más el abanico de posibilidades y posicionó con firmeza el debate sobre sus capacidades.
La creación de OpenAI demostró que posee la capacidad de reconocer los contextos “reales” del mundo.
ChatGPT presentó hace unas semanas su versión GPT-4, la cual abrió aún más el abanico de posibilidades y posicionó con firmeza el debate sobre sus capacidades.
Cuando se habla de las nuevas IA, muchos piensan que solo se trata de modelos estadísticos que predicen cuál es la palabra más probable para continuar un texto. Sin embargo, hay mucho más que eso.
Estas redes neuronales pueden producir habilidades de lenguaje, lógica y razonamiento. Estas capacidades emergen del entrenamiento de la red para optimizar la predicción de la salida para una entrada dada. Aunque el proceso interno de estas redes neuronales es difícil de comprender, es útil tener una idea aproximada de cómo funcionan.
Cuando se entrenan estas redes con un conjunto de datos, los pesos de unos nodos se ajustan para optimizar la predicción de la salida, para la entrada dada.
El usuario de twitter Kiko Llaneras y doctor en Ingeniería de la Universidad de Girona puso a prueba a ChatGPT con una serie de preguntas sobre física y entendimientos de los entornos reales de la vida cotidiana.
El objetivo del mismo era determinar si GPT-4 posee un “modelo del mundo” que le permite ir “más allá” de las meras estimaciones y deducciones.
La primera pregunta fue: “He puesto una pelota de ping-pong en el fondo de un vaso vacío en la cocina. Luego he llevado el vaso al salón y lo he volcado. Después, he vuelto con el vaso a la cocina. ¿Dónde está la pelota de ping-pong?”
“Cuando llevaste el vaso al salón y lo volcaste, la pelota de ping pong probablemente salió del vaso. Por lo tanto, la pelota de ping pong debería estar en el salón donde volcaste el vaso”, respondió la IA.
Luego le insisitió: “He puesto una pelota de ping-pong en el fondo de un vaso vacío, en la cocina. Lo he llevado al dormitorio y he añadido agua hasta que rebosara. Luego he llevado el vaso al salón; y después, he vuelto con el vaso a la cocina. ¿Dónde está la pelota de ping-pong?»
“La pelota de ping-pong sigue estado dentro del vaso con agua. Durante todo el proceso que has descrito, no has mencionado que hayas sacado la pelota del vaso en ningún momento. Por lo tanto, la pelota de ping-pong está en el vaso con agua, que ahora se encuentra en la cocina”, fue la segunda respuesta.
Después, el ingeniero le preguntó: “He metido un globo de helio en una caja cerrada con tapa, en la cocina. Luego he ido al dormitorio y le he quitado la tapa a la caja. Después, me he ido con la caja al salón. ¿Dónde está el globo?”
Ante esta nueva consulta, la IA indicó: “Dado que has ido al dormitorio y has quitado la tapa a la caja, es probable que el globo de helio haya salido de la caja en ese momento, ya que los globos de helio son más ligeros que el aire y tienden a flotar hacia arriba. Por lo tanto, el globo no estaría en la caja cuando la llevaste al salón. Es probable que el globo esté flotando en alguna parte del dormitorio o en una habitación cercana, dependiendo de las corrientes de aire de tu casa”.
Retomando el segundo test bajo la idea de otro usuario, Llaneras le pidió a GPT-4 que le explique paso a paso:
“La pelota de ping-pong se encuentra dentro del vaso con agua. A continuación, detallo paso a paso lo que ha ocurrido:
En resumen, la pelota de ping pong está dentro del vaso con agua en la cocina, ya que en ningún momento se menciona que la hayas sacado del vaso o que la pelota haya salido por sí sola.
Ante la serie de respuestas, surgió la duda de si la inteligencia artificial poseía la información correcta sobre la manera en la que reaccionaría la pelota.
Un tercer usuario aportó un video como evidencia empírica para confirmar que el pequeño esférico se mantendría dentro del vaso.
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