Filosofía Iluminante Francisco Ruiz

El desarrollo vertiginoso de la AI  se está infiltrando en nuestras vidas desapercibidamente. Hay impactos positivos y negativos: buenos, malos, feos, y aterrorizadores. Este episodio discute nuevos desarrollos: problemas en medir su impacto, los primeros trabajos que desaparecen, relación de gente famosa con sus admiradores, y técnicas para editar nuestro ADN. La segunda sección de este episodio relata la reciente historia tecnológica de la IA para mejor entender como ha sido que hemos llegado a estos cambios  efervescentes y veloces de su desarrollo. Todo comienza con Alan Turing, el matemático y criptólogo inglés que inventó la primera computadora con el objetivo de romper la clave de los mensajes codificados que los alemanes mandaban a sus tropas  durante la Segunda Guerra Mundial usando una máquina portátil llamada Enigma. Se habla también del test llamado el test de Turing para evaluar si una computadora ha alcanzado emular la inteligencia humana. Finalmente se explica de donde surge las palabras Inteligencia Artificial.

artículos usados para esta presentación: 

https://reports.jpmorganchase.com/investor-relations/2023/ar-ceo-letters.htm
https://www.winnowsolutions.com/
https://www.unep.org/resources/report/unep-food-waste-index-report-2021
https://aiindex.stanford.edu/report/
https://www.creator.ai/

El desarrollo vertiginoso de la AI  se está infiltrando en nuestras vidas desapercibidamente. Este episodio discute aspectos inesperados dentro de su desarrollo como es el nuevo fenómeno de escasez de datos naturales, esos producidos por seres humanos;  las grandes compañías de la IA ya han usado todos los datos en texto existentes en la internet globalmente. Esta escasez ha llevado a las grandes compañías, como OPEN AI, a producir datos sintéticos. Los detractores de esta producción de datos sintéticos para que la IA se entrene a ella misma ven un gran peligro. La IA entrenandose a sí misma, usando sus propios datos inventados, sintéticos, pueda entrar en un gran círculo vicioso, produciendo una información final para sus usuarios llena de errores y de sesgos perniciosos, con la posibilidad de violar principios éticos.  Además, este episodio describe lo bueno, lo malo y lo feo de la IA en algunas áreas de nuestras vidas.

Este episodio continúa con el relato de una historia del pensamiento humano para poder ubicar la Inteligencia Artificial dentro de un marco filosófico. Se habla del Renacimiento, la Revolución Científica, La Ilustración en relación a las promesas de la Inteligencia Artificial. Hago referencias al pensamiento de Kant, Wittgenstein, Heisenberg, Einstein, and others.

Este episodio relata una historia del pensamiento humano para poder ubicar la Inteligencia Artificial dentro de un marco filosófico. Se cubren eras de las civilizaciones clásicas, la griega  y romana, se describe la edad media, terminamos con una serie de preguntas formuladas por los exploradores europeos. Este tópico continua en el próximo episodio.

Esta es una continuación de la introducción de la Inteligencia Artificial. Aquí expando las definiciones del Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y su funcionamiento, doy múltiples ejemplos de la diversidad de la Inteligencia Artificial Generativa en la forma de los Chatbots, incluyendo mis experiencias con el chatbot llamado ChatGPT-3 de la OpenAI. Incluyo al final las miras para el futuro donde se contempla el desarrollo de una SuperIA, y una superIA con autoconciencia, con un propio yo subjetivo. Termino con las profundas preguntas concerniente si esta inteligencia artificial podrá algún día actuar como los humanos.

Esta es una introducción de la Inteligencia Artificial. Describe en grandes rasgos los diferentes tipos de inteligencia artificial y clarifica la relación que existe entre ellos. La IA se define como una teoría computacional que trata de desarrollar computadoras que ejecuten tareas que normalmente requieren una mente humana. Dentro de este gran encabezamiento existe la materia llamada Machine Learning, o Aprendizaje Automático donde el propósito es entrenar a una computadora con datos existententes para que desarrolle un modelo que se pueda usar para predecir el comportamiento de datos futuros basados en datos nuevos suministrados por el programador. El tipo de Machine Learning mas poderoso es uno llamado Deep Learning, o Aprendizaje Profundo, el cual usa una red neuronal de múltiples capas para identificar patrones, producir lenguaje conversacional y tomar decisiones. Dentro de este tipo de aprendizaje automático llamado Profundo hay modelos desarrollados llamados Large Language Models, o Modelos de Lenguaje Grandes, que usan redes neuronales múltiples, con muchísimas capas de nodos para hacer producir nuevos datos. La gran innovación del momento es un tipo de inteligencia artificial que usa estos modelos de lenguaje grandes llamado Inteligencia Artificial Generativa, la cual genera información completamente nueva, de una manera conversacional, produce voz, sonidos, imágenes, arte, música, entornos físicos de una manera asombrosa y creativa. Esta Inteligencia Artificial Generativa fue desarrollada primero recientemente por un grupo de científicos en una organización llamada Open AI, o Inteligencia Artificial Abierta, porque sus miembros al principio decidieron compartir todos sus algoritmos y funciones matemáticas con todo el mundo en la internet. Ahora. Hace unos pocos días decidieron formar una compañía con fines de lucro. El cabeza de esta organización se llama Sam Altman.