#procesamiento de lenguaje natural

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Google Gemini 2.0: La nueva era de la IA multimodal y agéntica

Google ha dado un paso gigantesco en el campo de la inteligencia artificial con el lanzamiento de Gemini 2.0. Esta nueva versión de su modelo de IA no solo amplía las capacidades de su predecesor, sino que también abre las puertas a una nueva era de interacción hombre-máquina: la era agéntica, con la ayuda de Google Gemini 2.0. ¿Qué es Gemini 2.0? Gemini 2.0 es la última generación del modelo…

[deefeeme]

Tecnología de Chat Inteligente: Cómo funciona y por qué usarlo

Tecnología de Chat Inteligente: Cómo funciona y por qué usarlo Para mayor optimización en la atención al cliente es bueno optar por un chat inteligente, un programa avanzado y capacitado para ofrecer los mejores resultados a las empresas.

La unión entre la inteligencia artificial y los bots se ha convertido en una herramienta necesaria e indispensable en las empresas. Cada día se obtienen mejores versiones y actualizaciones sobre chat inteligentes, anteriormente sólo funcionaban para enviar saludos de bienvenida, y hoy en día son capaces incluso de procesar ventas. Sin lugar a dudas, brindan un increíble soporte gracias a su…

[elcorreografico]

Tecnología de Chat Inteligente: Cómo funciona y por qué usarlo

Tecnología de Chat Inteligente: Cómo funciona y por qué usarlo Para mayor optimización en la atención al cliente es bueno optar por un chat inteligente, un programa avanzado y capacitado para ofrecer los mejores resultados a las empresas.

La unión entre la inteligencia artificial y los bots se ha convertido en una herramienta necesaria e indispensable en las empresas. Cada día se obtienen mejores versiones y actualizaciones sobre chat inteligentes, anteriormente sólo funcionaban para enviar saludos de bienvenida, y hoy en día son capaces incluso de procesar ventas. Sin lugar a dudas, brindan un increíble soporte gracias a su…

[dunham583]

Palabras Claves

Palabras Claves

En Humanky.com, nos sumergimos en el fascinante mundo de la inteligencia artificial (IA). Nuestro blog es un recurso esencial para todos aquellos interesados en entender cómo la IA está transformando diversas industrias y aspectos de nuestra vida cotidiana. Desde las últimas innovaciones tecnológicas hasta análisis profundos de sus implicaciones éticas, en Humanky.com cubrimos una amplia gama de temas para mantenerte informado y a la vanguardia.

[josegremarquez]

El concepto de los diccionarios de sentimientos y cómo son fundamentales en el análisis de sentimientos.

¿Qué son los diccionarios de sentimientos y cómo funcionan? Imagina un diccionario, pero en lugar de definir palabras, clasifica las palabras según la emoción que expresan. Estos son los diccionarios de sentimientos. Son como una especie de “tesauro emocional” que asigna a cada palabra una puntuación que indica si es positiva, negativa o neutral. ¿Cómo funcionan? Lexicón: Contienen una extensa…

[infotecaweb]

Usos de la inteligencia artificial y su avance en los próximos años

Introducción: La revolución de la inteligencia artificial y su impacto en nuestras vidas inteligencia artificial, IA, avances tecnológicos, machine learning, automatización La inteligencia artificial se ha convertido en una de las tecnologías más prometedoras de nuestro tiempo. Su capacidad para aprender y adaptarse ha abierto un mundo de posibilidades en diversos campos. En este texto educativo…

[alopezvicente]

Internet CAMBIA DE PARADIGMA con LA inteligencia artificial:ChatGTP es solo el principio

Acabo de leer este artículo del El Mundo sobre la llegada de ChatGPT. Pero cada vez leo más artículos de este tipo. Al final de este post tienes un enlace para seguir aprendiendo. El lanzamiento de ChatGPT ha revolucionado el mundo tecnológico gracias a su capacidad para ofrecer respuestas similares a las humanas a cualquier pregunta, convirtiéndose en la aplicación de mayor crecimiento en la…

[hacemos-lo-correcto777]

A pesar de los numerosos beneficios, el uso de la inteligencia artificial (IA) también conlleva ciertas desventajas y preocupaciones. Aquí tienes algunas de las principales desventajas de utilizar IA:

Desplazamiento laboral: La automatización impulsada por la IA puede llevar a la pérdida de empleos en ciertos sectores, ya que las máquinas pueden realizar tareas que antes realizaban los seres humanos, lo que puede resultar en desempleo y reentrenamiento laboral.

Sesgo y discriminación: Los algoritmos de IA pueden perpetuar sesgos existentes en los datos con los que son entrenados, lo que puede llevar a decisiones discriminatorias en áreas como la contratación, la justicia y la concesión de préstamos.

Privacidad y seguridad: La recopilación y el análisis masivo de datos por parte de sistemas de IA pueden plantear preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información personal, así como la posibilidad de ciberataques y violaciones de datos.

Dependencia tecnológica: La dependencia excesiva de la IA puede hacer que las organizaciones sean vulnerables a fallos técnicos o errores en el sistema, lo que podría tener un impacto significativo en las operaciones y decisiones.

Falta de empatía y comprensión humana: A pesar de avances en procesamiento de lenguaje natural, las máquinas todavía carecen de la capacidad de comprender y empatizar plenamente con las emociones y necesidades humanas.

Pérdida de control humano: En áreas como la conducción autónoma, la confianza total en la IA puede plantear preocupaciones sobre la capacidad de intervención humana en situaciones críticas.

Riesgo de toma de decisiones erróneas: Si los algoritmos de IA no están correctamente entrenados o si se basan en datos incorrectos, pueden llevar a decisiones incorrectas o poco informadas.

Ética y responsabilidad: Determinar quién es responsable en caso de decisiones erróneas o consecuencias negativas generadas por sistemas de IA puede ser complicado y plantear desafíos éticos.

Desigualdades económicas: La implementación de tecnologías de IA podría beneficiar a ciertas empresas o individuos más que a otros, lo que podría aumentar aún más las desigualdades económicas.

Costos y recursos: La implementación y el mantenimiento de sistemas de IA pueden requerir inversiones significativas en términos de tiempo, recursos y financiamiento.

[anibalt-blog]

El Fascinante Paralelismo entre la Computación y los Procesos Biológicos

Introducción

En el mundo contemporáneo, la computación y la biología se entrelazan de maneras sorprendentes, revelando una similitud profunda en sus fundamentos. La idea de que los procesos biológicos, como los que ocurren en el ADN, son análogos a las operaciones computacionales ha abierto un nuevo horizonte en nuestra comprensión de la vida y la tecnología. Este artículo explora cómo la computación, originalmente concebida como una creación humana, encuentra paralelismos notables en los procesos naturales, particularmente en la genética.

Computación: Más que Máquinas y Códigos

Tradicionalmente, la computación se ha asociado con máquinas electrónicas diseñadas para procesar información de acuerdo con instrucciones específicas. Sin embargo, esta visión se ha ampliado al observar que la naturaleza ha estado "computando" desde mucho antes de la invención de los ordenadores. En su esencia, la computación implica el almacenamiento, procesamiento y transmisión de información, conceptos que son omnipresentes en los sistemas biológicos.

El ADN: Un Sistema de Computación Natural

El ADN, la molécula que contiene el código genético de los seres vivos, es un ejemplo perfecto de un sistema de computación natural.

Almacenamiento de Información: Al igual que las computadoras almacenan información en binario, el ADN utiliza una secuencia de cuatro nucleótidos (adenina, timina, citosina y guanina) para codificar la información genética.

Replicación: Este proceso es similar a la copia de datos en computación. Durante la replicación del ADN, cada hebra de la doble hélice sirve de plantilla para formar una nueva cadena complementaria, asegurando la transmisión precisa de la información genética.

Transcripción y Traducción: En un proceso análogo a la ejecución de un programa en una computadora, el ADN se transcribe en ARN, que luego se traduce en proteínas, los bloques constructores de la vida. Estas proteínas desempeñan funciones críticas en el cuerpo, similar a cómo los programas informáticos realizan tareas específicas.

Aplicaciones Prácticas y Modelado Computacional

Para ilustrar estos conceptos, podemos modelar procesos biológicos utilizando lenguajes de programación como Python. Por ejemplo, se pueden crear simulaciones de la replicación del ADN y su transcripción a ARN, proporcionando una comprensión más profunda de estos procesos a través de una perspectiva computacional.

Reflexiones Finales

Este paralelismo entre computación y biología no solo enriquece nuestra comprensión de ambos campos, sino que también inspira innovaciones tecnológicas. La bioinformática, por ejemplo, es un campo emergente que combina la biología, la informática y las matemáticas para analizar y comprender los sistemas biológicos a través de herramientas computacionales.

En conclusión, la visión de la computación como un proceso natural nos permite apreciar la elegancia y complejidad de los sistemas vivos y nos impulsa a buscar soluciones innovadoras inspiradas en la naturaleza. Al explorar estas analogías, no solo aprendemos más sobre la biología y la computación, sino que también nos acercamos a una comprensión más integral de cómo funciona el universo a nivel fundamental.

[magneticovitalblog]

"Inteligencia Artificial: Navegando el Futuro con Previsión y Ética"

En un mundo cada vez más dominado por asistentes robóticos, vehículos autónomos y lentes inteligentes, surge una pregunta inquietante: ¿estamos preparados para abrazar completamente la inteligencia artificial (IA)? ¿Será esta revolución tecnológica una bendición o una maldición para nuestra sociedad?

La IA, según la venerable Real Academia Española, es "la disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico." En esencia, busca dotar a las máquinas de la capacidad de imitar o superar ciertas facultades cognitivas humanas, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural.

Los cimientos de la inteligencia artificial se establecieron en la década de 1950, cuando el brillante matemático británico Alan Turing propuso el famoso Test de Turing, una prueba para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente equiparable al humano. Desde entonces, la IA ha experimentado avances y retrocesos, alimentados por el desarrollo de la informática, las telecomunicaciones y las ciencias de la computación.

En la actualidad, nos encontramos inmersos en una nueva revolución de la IA, impulsada por el auge del big data, la computación en la nube y el machine learning. Estas tecnologías han dado vida a aplicaciones y servicios que forman parte integral de nuestra rutina diaria, desde buscadores web hasta asistentes virtuales y plataformas de streaming.

Sin embargo, este avance también despierta nuevos desafíos y oportunidades en sectores como la educación, la salud, la industria, el transporte y el medio ambiente. La IA puede ser la clave para mejorar la calidad educativa, impulsar la innovación en la industria, y contribuir a una movilidad más segura y sostenible.

No obstante, no podemos ignorar los riesgos y desafíos éticos, sociales y legales que plantea la IA. ¿Cómo garantizamos decisiones justas y transparentes? ¿Evitamos sesgos y discriminaciones en algoritmos y datos? ¿Protegemos derechos fundamentales como la privacidad y la libertad de expresión? Estas son cuestiones cruciales que requieren respuestas colectivas.

Para aprovechar plenamente el potencial de la IA, es imperativo establecer un marco ético y normativo que guíe su desarrollo, involucrando a todos los actores: investigadores, desarrolladores, reguladores, empresas y ciudadanía. Solo así podremos integrar la IA de manera responsable y humana en nuestra sociedad, preservando nuestros principios y valores.

¿Y tú, qué piensas sobre la inteligencia artificial? ¿Te sientes preparado para el futuro que nos aguarda? Comparte tu opinión, porque en la era de la IA, la conversación colectiva es el motor que impulsa la dirección de nuestro progreso.

Autor: @magneticovitalblog

[youngchamu]

Los misterios de la adquisición del lenguaje: Descubre cómo aprendemos a hablar

¡Bienvenidos, amantes de las palabras y curiosos del lenguaje! En el fascinante mundo de la adquisición del lenguaje, hay un proceso misterioso en el que todos hemos participado: aprender a hablar. Desde los primeros balbuceos hasta la fluidez en múltiples idiomas, este proceso es un verdadero milagro. En este artículo, desvelaremos los secretos detrás de la adquisición del lenguaje y exploraremos algunas de las teorías más destacadas al respecto. Prepárate para sumergirte en el asombroso viaje de cómo los seres humanos aprendemos a comunicarnos.

¿Cómo aprendemos a hablar?

La adquisición del lenguaje es un proceso natural y sorprendente que comienza en los primeros meses de vida y continúa a lo largo de la infancia y más allá. Los bebés nacen con la capacidad innata de adquirir cualquier lengua, pero ¿cómo lo logran?

La Teoría del Inconsciente Colectivo:

Una teoría intrigante propuesta por el famoso psicólogo suizo Carl Jung sugiere que los seres humanos están genéticamente programados con un "inconsciente colectivo" que contiene los fundamentos de todos los idiomas. Según esta teoría, los bebés tienen una predisposición natural para reconocer y aprender los patrones del lenguaje que los rodea, sin necesidad de una enseñanza formal.

El Enfoque del Aprendizaje Social:

Por otro lado, la teoría del aprendizaje social enfatiza el papel de la interacción y el entorno social en la adquisición del lenguaje. Según este enfoque, los niños aprenden a hablar imitando a las personas que les rodean y recibiendo retroalimentación y refuerzo positivo por sus intentos de comunicación. En otras palabras, los niños aprenden el lenguaje al observar y participar activamente en interacciones sociales.

La Teoría del Procesamiento Cognitivo:

La teoría del procesamiento cognitivo se centra en cómo los niños desarrollan su capacidad de razonar y procesar información para aprender un lenguaje. Según esta perspectiva, los niños utilizan su capacidad cognitiva para identificar patrones lingüísticos y construir gradualmente una comprensión de las reglas gramaticales y el vocabulario de su lengua materna. El Papel de la Exposición y la Práctica:Independientemente de la teoría que explique mejor el proceso, existe un consenso general en que la exposición y la práctica son fundamentales para la adquisición del lenguaje. Los niños necesitan estar expuestos a un entorno lingüísticamente rico, donde escuchen y participen activamente en conversaciones. Adem��s, la práctica constante a lo largo de los años mejora su fluidez y dominio del lenguaje.

La adquisición del lenguaje es un prodigio que ocurre ante nuestros ojos, pero del cual rara vez somos conscientes. Los niños, sin esfuerzo aparente, se sumergen en la complejidad de la comunicación y adquieren habilidades lingüísticas que les permite

La adquisición del lenguaje en el primer ciclo de Educación Infantil Mª Cristina Paramio

LuenaPeraltaMontecinos, J., (2000). Adquisición y desarrollo del lenguaje y la comunicación: una visión pragmática constructivista centrada en los contextos . Límite. Revista Interdisciplinaria de Filosofía y Psicología, (7),54-66.[fecha de Consulta 30 de Mayo de 2023]. ISSN: 0718-1361. Recuperado de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=83600704

[applesferablog]

Llama 3.1: Nuestro modelo de lenguaje a gran escala más capaz hasta la fecha

Meta se compromete con la IA de código abierto y presenta Llama 3.1, una colección de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) que incluye el Llama 3.1 405B, el primer modelo de IA de código abierto de última generación. Novedades: Modelos multilingües con contexto ampliado: Llama 3.1 amplía la ventana de contexto a 128K tokens y ofrece soporte en ocho idiomas. Llama 3.1 405B: Este modelo de…

[alejandroch21]

. Definición de Inteligencia artificial

La Inteligencia artificial es el campo científico de la informática que se centra en la creación de programas y mecanismos que pueden mostrar comportamientos considerados inteligentes. En otras palabras, la IA es el concepto según el cual “las máquinas piensan como seres humanos”.

Normalmente, un sistema de IA es capaz de analizar datos en grandes cantidades (big data), identificar patrones y tendencias y, por lo tanto, formular predicciones de forma automática, con rapidez y precisión. Para nosotros lo importante es que la IA permita que nuestras experiencias cotidianas sean más inteligentes. ¿Cómo? Al integrar análisis predictivos (hablaremos sobre esto más adelante) y otras técnicas de IA en aplicaciones que utilizamos diariamente.

Siri funciona como un asistente personal, ya que utiliza procesamiento de lenguaje natural

Facebook y Google Fotos sugieren el etiquetado y agrupamiento de fotos con base en el reconocimiento de imagen

Amazon ofrece recomendaciones de productos basadas en modelos de canasta de compra

Waze brinda información optimizada de tráfico y navegación en tiempo real

[terraplusultra]

Explorando el futuro del marketing con inteligencia artificial

¡La inteligencia artificial está cambiando el juego del marketing! Descubre cómo la IA está mejorando la personalización y la eficacia de las campañas de marketing en nuestro nuevo post #IA #marketing #personalización

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que ha sido utilizada en varios campos, y el marketing no es la excepción. El enfoque del marketing de inteligencia artificial se basa en utilizar la tecnología de aprendizaje automático (machine learning) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para mejorar la personalización y la eficacia de las campañas de marketing. La IA permite a las…

[fernando-arciniega]

Quién lidera la carrera de la IA generativa en 2024

La inteligencia artificial generativa está transformando rápidamente la manera en que interactuamos con la tecnología, impulsando una revolución que no solo afecta a empresas tecnológicas, sino también a industrias tan variadas como el entretenimiento, la salud y la educación. Pero ¿quién va ganando esta emocionante carrera?

OpenAI: La vanguardia del lenguaje natural Con ChatGPT a la cabeza, OpenAI ha demostrado su dominio en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Su modelo más reciente no solo genera texto con una precisión impresionante, sino que también comprende y analiza datos complejos en tiempo real. Este liderazgo ha sido reforzado por su colaboración con Microsoft, integrando sus avances en herramientas populares como Word y Excel, haciendo que la IA sea más accesible para millones de usuarios.

Google y Gemini: El poder de lo multimodal Google ha revolucionado la IA generativa con su modelo Gemini 2.0, que combina procesamiento de texto, imágenes y datos en un solo marco. Este enfoque multimodal permite aplicaciones como el diseño automatizado, la análisis de imágenes médicas y la generación de código, posicionando a Google como un serio competidor en la carrera.

Anthropic: La IA más segura Mientras muchos se enfocan en innovar, Anthropic se distingue por priorizar la seguridad. Su modelo Claude está diseñado para ser altamente fiable, evitando respuestas peligrosas o erróneas. Este enfoque ha atraído a gobiernos y empresas que buscan implementaciones responsables de IA.

Stability AI: Arte y creatividad sin límites En el mundo de las imágenes generativas, Stability AI ha marcado territorio con Stable Diffusion. Este modelo permite crear arte digital con una calidad impresionante, democratizando el acceso a herramientas creativas que antes eran exclusivas de expertos.

Microsoft: La integración como ventaja Gracias a su inversión en OpenAI y su infraestructura en la nube con Azure, Microsoft ha consolidado su posición como un habilitador clave de la IA generativa. Su enfoque está en la integración perfecta de estas tecnologías en flujos de trabajo empresariales y personales, ampliando el alcance de la IA.

La carrera no tiene un ganador definitivo Aunque estas empresas están liderando, el futuro de la IA generativa es aún incierto. Startups innovadoras podrían cambiar el juego, y las regulaciones emergentes podrían alterar las prioridades del mercado. Lo que es seguro es que estamos solo al principio de una revolución tecnológica que redefinirá lo que es posible. Read the full article

[pachamama-radio]

ChatGPT ahora en WhatsApp: accesible sin costo ni registro a través de OpenAI

OpenAI implementó la integración de ChatGPT con WhatsApp como parte del programa “12 días de OpenAI”, permitiendo a los usuarios acceder al chatbot de inteligencia artificial a través de la aplicación de mensajería sin costo, una medida que amplía el alcance de esta herramienta tecnológica.

La empresa dirigida por Sam Altman continúa su expansión hacia nuevas plataformas tras haber liberado el acceso a ChatGPT sin necesidad de registro previo, ahora llevando el servicio a WhatsApp que cuenta con 2.780 millones de usuarios activos globalmente.

El funcionamiento se realiza a través de la API de WhatsApp Business, por lo que el chatbot aparece como cuenta empresarial en la aplicación, permitiendo a los usuarios enviar consultas sin límite mediante mensajes de texto.

OpenAI anunció también un servicio adicional exclusivo para Estados Unidos que habilita las llamadas de voz directas a ChatGPT, con una duración máxima de 15 minutos mensuales por usuario, función no disponible en la versión de WhatsApp.

La compañía tecnológica estudia la posibilidad de vincular las cuentas de usuario de OpenAI con la aplicación de mensajería, aunque esta característica se encuentra en fase de desarrollo sin fecha establecida para su lanzamiento.

La nueva función de ChatGPT en WhatsApp opera de manera independiente a la plataforma principal de OpenAI, requiriendo únicamente agregar el número +1 800 242 8478 a la lista de contactos para comenzar a utilizar el servicio.

El sistema admite solo mensajes de texto y mantiene las mismas capacidades de procesamiento de lenguaje natural que la versión web, siendo accesible para cualquier usuario con una cuenta activa de WhatsApp.

PASOS PARA USAR CHATGPT EN WHATSAPP:

Abrir la aplicación de Contactos

Agregar el número +1 800 242 8478

Guardar el contacto como ChatGPT

Abrir WhatsApp y localizar el contacto

Iniciar conversación con cualquier consulta

Esperar la respuesta del sistema

CARACTERÍSTICAS DEL SERVICIO:

No requiere cuenta de OpenAI

Compatible solo con mensajes de texto

No admite llamadas de voz

Sin límite de mensajes

Servicio gratuito

Internet

via https://pachamamaradio.org/chatgpt-ahora-en-whatsapp-accesible-sin-costo-ni-registro-a-traves-de-openai/