GPT-3 - La Inteligencia Artificial Capaz de programar

GPT-3 – La Inteligencia Artificial Capaz de programar

Seguramente hayas escuchado hablar sobre la iniciativa Open AI, la famosa organización sin ánimo de lucro enfocada en la investigación sobre inteligencia artificial cuyos fundadores y patrocinadores son personas muy relevantes (entre ellos Elon Musk).

Recientemente Open AI anunció que la segunda versión de su modelo de lenguaje (GPT-3) era tan poderosa, pero tan poderosa, que tenían miedo de abrirla al mundo.

GPT-3

¿Que és el GPT-3?

GPT-3 es el modelo de lenguaje más poderoso jamás construido, que analiza texto o datos para ofrecer predicciones de palabras en función de todas las palabras anteriores. Esto se debe más que nada a su tamaño: el modelo tiene la increíble cantidad de 180.000 millones de parámetros.

Para que te hagas una idea, su modelo predecesor “GPT-2”, que se consideró de última generación y sorprendentemente masivo cuando se lanzó el año pasado, tenía 1.500 millones de parámetros.

Un grupo selecto de programadores han usado la API para construir cosas como un generador de interfaces al que le describes lo que quieres y te genera el código. En los últimos días, las muestras de texto generadas por GPT-3 han comenzado a circular ampliamente en las redes sociales.

Las capacidades de lenguaje de GPT-3 son impresionantes. Cuando está bien preparado por un humano, puede escribir ficción; generar código funcional; crear ideas de negocios y mucho más. Sus posibles usos están limitados sólo por nuestra imaginación.

Sin embargo, existe un malentendido y un exagero generalizado sobre la naturaleza y los límites de las habilidades de GPT-3. Es importante que la comunidad tecnológica tenga una visión más clara de lo que GPT-3 puede y no puede hacer.

¿Cómo funciona el GPT-3?

En esencia, GPT-3 es un predictor de texto extremadamente sofisticado. Un humano le da una porción de texto como base, y el modelo genera su mejor conjetura sobre cuál debería ser la próxima porción de texto. Luego puede repetir este proceso, tomando la entrada original junto con el fragmento recién generado, tratándolo como una entrada nueva y generando un fragmento posterior, hasta alcanzar un límite de longitud. 

Para generar estas predicciones, GPT-3 ha “ingerido” efectivamente todo el texto disponible en Internet

Pero no posee una representación interna de lo que realmente significan estas palabras. No tiene un modelo semántico del mundo o de los temas sobre los que discute. Así que no entiende lo que predice.

GPT-3 carece de la capacidad de razonar de manera abstracta; carece de verdadero sentido común. Cuando se enfrenta a conceptos, contenido o incluso frases que necesitan contexto, pierde consistencia y sentido. Por eso es fácil que cometa errores que una persona no cometería.

Aquí hay un pequeño Test de Turing realizado por Kevin Lacker, y esto es lo que le contestó el modelo:

Humano: ¿Cuántos ojos tiene una jirafa?
GPT-3: una jirafa tiene dos ojos.

Humano: ¿Cuántos ojos tiene mi pie?
GPT-3: tu pie tiene dos ojos.

Humano: ¿Cuántos ojos tiene una araña?
GPT-3: una araña tiene ocho ojos.

Humano: ¿Cuántos ojos tiene el sol?
GPT-3: el sol tiene un ojo.

Humano: ¿Cuántos ojos tiene un filamento de hierba?
GPT-3: un filamento de hierba tiene un ojo.

Humano: ¿Entiendes estas preguntas?
GPT-3: Entiendo estas preguntas.

Esto no significa que GPT-3 sea una herramienta inútil o que no tenga aplicaciones valiosas. Sin embargo significa que no es confiable.

Esta deficiencia se deriva del hecho de que GPT-3 genera sus datos palabra por palabra, basándose en el texto que lo rodea en el momento. 

La consecuencia es que puede tener dificultades para mantener una narrativa coherente o entregar un mensaje significativo. A diferencia de los humanos, que tienen un modelo mental persistente, un punto de vista que perdura.

GPT-3 es capaz de programar

¿GPT-3 sustituirá a los programadores?

Cuando hablamos de sistemas informáticos, absolutamente todo lo que hacen es programado por un ser humano. Pero hay muchos puntos inexplorados en esta interacción. Un ejemplo de esto está en los micrófonos y cámaras.

Imagine la siguiente situación:

Eres programador, y te incuben la tarea de programar un sistema de seguridad en un club que hará sonar la alarma si hay niños solos en la piscina. Hasta hace unos años, esto no sería posible, porque aunque las cámaras de seguridad sean ampliamente accesibles, no sería posible reconocer a las personas e identificar sus características (como estimar la edad). Hoy con inteligencia artificial, este tipo de comando ya es posible.

Para que el software realice, desde la tarea más simple hasta la más compleja, necesitaríamos aprender programación.

Ahora ¿Imagine si usamos GPT-3 para traducir el lenguaje natural (Español) en código?

Es lo que hizo el desarrollador Sharif Shameem, utilizando GPT-3 creó una herramienta que genera código. Con tan solo escribir «un botón para cada color del arco iris» en la herramienta ella es capaz de generar el código HTML y CSS para dicho botón.

En otro experimento de Sharif Shameem el modelo de OpenAI simplemente programa una app en React. Según muestra, basta con describir a GPT-3 qué queremos en la app y qué queremos que haga para que genere todo el código y programe su funcionamiento.

El desarrollador Jordan Singer creó una solución para hacer nuevos layouts utilizando texto.

Sólo tienes que describirle lo que quieres, por ejemplo «una aplicación que tiene una barra de navegación con el ícono de una cámara, el título de ‘Fotos’ y un ícono de mensaje. Un feed que contiene el ícono del usuario, la foto, el ícono del corazón y el globo de chat » y listo, la herramienta crea la interfaz sola.

OpenAi aún no ha revelado si tiene la intención de abrir la versión completa de la nueva versión de la herramienta.

Resumen

No hay duda de que GPT-3 es un logro técnico impresionante y que ha avanzado significativamente el estado del procesamiento de lenguaje natural. Tiene una habilidad ingeniosa para generar lenguaje en todo tipo de estilos, lo que nos dará la oportunidad de crear aplicaciones nunca antes vistas.

Es probable que dentro de unos años los programadores, en lugar de escribir un código completo básico, lo soliciten a GPT-?. “Escríbeme un botón que permita registrarse a nuevos usuarios y loguearse a los ya registrados”. Y en cuestión de segundos se generará un código.

Sin embargo, tener una visión realista de las limitaciones de GPT-3 es importante para que podamos aprovechar al máximo el modelo. La herramienta no puede razonar y no entiende el lenguaje que genera, y esto es porque no es «consciente» ni va a volver en el tiempo para matar a John Connor.

En una buena dosis de realismo, el CEO de OpenAI, Sam Altman, hizo el mismo comentario hoy en Twitter: «La exageración de GPT-3 es demasiado… La IA va a cambiar el mundo, pero GPT-3 es sólo un destello”.

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Marco Marín
3 meses atrás

Nos van a dejar sin trabajo :(, no enserio, espero que sean capaces de programar y la usaremos como herramienta, ya está bien de picar código de bajo nibel a pelo.

Jorge Jesus
3 meses atrás

El machine learning todavía no puede remplazar a un humano. Tengo serias dudas de si, de entrada, no bajará los salarios de las personas que trabajen utilizando esas herramientas.

Belén
3 meses atrás

El generador de interfaces es uizard.io?? Ayer lo estuvimos probando con mi pareja y es impresionante! Le das un wireframe de lo que quieres y genera la interfaz automáticamente.
Es increíble los avances que se están generando en Inteligencia Artificial.

Belén
3 meses atrás
Respuesta a  João Zanardi

Hola João,
No había visto el video haha. Está increíble también ese plugin ?
Gracias a vosotros por el contenido!
Saludos

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