Oportunitat perduda per fer bona divulgació al reportatge del @30minuts d'ahir sobre IA. Havent passat per aquest tipus d'entrevistes, se que els talls i la cerca de titulars que "enganxin" pot jugar males passades, però crec necessari aclarir algunes coses 🧵
1. El cervell no només processa el llenguatge, sinó que també integra experiències, emocions i context social en la comunicació.
Els models de llenguatge (LLMs) están en canvi basats en estadístiques. Aprenen patrons a partir d'un gran volum de dades textuals, però no tenen comprensió semàntica profunda ni capacitat de consciència. Les seves respostes són prediccions probabilístiques de paraules o frases.
2. Els humans tenim intencionalitat, és a dir, la capacitat d’entendre, interpretar i generar llenguatge amb un propòsit, basant-se en objectius, creences i desitjos.
Els LLMs no tenen intencions. Generen text en base a patrons detectats en les dades d’entrenament, però no "entenen" el significat del que diuen ni tenen objectius personals.
3. Els humans podem entendre el context de manera holística, incloent-hi elements socials, culturals, emocionals i visuals, i poden interpretar situacions noves basant-se en experiències prèvies.
Els LLMs treballen amb context textual limitat, depenent només de les dades amb què han estat entrenats i del context immediat de la conversa, sovint sense captar matisos profunds.
4. Els humans som creatius per naturalesa, ja que poden imaginar idees completament noves i extrapolar coneixements a contextos que mai han experimentat.
Els LLMs no creen de manera genuïna; simplement combinen i generen text a partir de les dades existents, sense innovar en un sentit veritable.
5. Els humans aprenem de manera contínua i activa, modificant les seves creences i coneixements a partir de noves experiències, interaccions socials i reflexions personals.
Els LLMs no poden aprendre "en temps real". La seva capacitat de resposta depèn de les dades amb què han estat entrenats fins al moment de la seva última actualització.
6. El llenguatge humà sovint reflecteix emocions, empatia i relacions socials complexes. Els LLMs poden imitar el llenguatge emocional, però no senten ni comprenen les emocions que expressen.
En definitiva, com diuen els anglesos, “Language is hard, and AI is far from learning it". @OEIAC_UdG
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
Aunque la IA se asocia mucho al ML, es una disciplina mucho más amplia. En los últimos años ha habido avances muy significativos en torno al ML, derivados de la disponibilidad de modelos matemáticos, potencia de cálculo y datos, muchos datos.
No podemos olvidar que estos avances han sido causados por un fuerte incremento de inversión asociada al ML, motivada por el retorno económico que se obtiene derivado de la automatización de las tareas repetitivas asociadas a manejo de datos que se comentan en el artículo.