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Cite This Webpage

McAdoo, T. (2024, February 23). How to cite ChatGPT. APA Style. https://apastyle.apa.org/blog/how-to-cite-chatgpt

We, the APA Style team, are not robots. We can all pass a CAPTCHA test, and we know our roles in a Turing test. And, like so many nonrobot human beings this year, we've spent a fair amount of time reading, learning, and thinking about issues related to large language models, artificial intelligence (AI), AI-generated text, and specifically ChatGPT. We've also been gathering opinions and feedback about the use and citation of ChatGPT. Thank you to everyone who has contributed and shared ideas, opinions, research, and feedback.

In this post, I discuss situations where students and researchers use ChatGPT to create text and to facilitate their research, not to write the full text of their paper or manuscript. We know instructors have differing opinions about how or even whether students should use ChatGPT, and we'll be continuing to collect feedback about instructor and student questions. As always, defer to instructor guidelines when writing student papers. For more about guidelines and policies about student and author use of ChatGPT, see the last section of this post.

Quoting or reproducing the text created by ChatGPT in your paper

If you've used ChatGPT or other AI tools in your research, describe how you used the tool in your Method section or in a comparable section of your paper. For literature reviews or other types of essays or response or reaction papers, you might describe how you used the tool in your introduction. In your text, provide the prompt you used and then any portion of the relevant text that was generated in response.

Unfortunately, the results of a ChatGPT "chat" are not retrievable by other readers, and although nonretrievable data or quotations in APA Style papers are usually cited as personal communications, with ChatGPT-generated text there is no person communicating. Quoting ChatGPT's text from a chat session is therefore more like sharing an algorithm's output; thus, credit the author of the algorithm with a reference list entry and the corresponding in-text citation.

When prompted with "Is the left brain right brain divide real or a metaphor?" the ChatGPT-generated text indicated that although the two brain hemispheres are somewhat specialized, "the notation that people can be characterized as 'left-brained' or 'right-brained' is considered to be an oversimplification and a popular myth" (OpenAI, 2023).
Reference
OpenAI. (2023). ChatGPT (Mar 14 version) [Large language model]. https://chat.openai.com/chat

You may also put the full text of long responses from ChatGPT in an appendix of your paper or in online supplemental materials, so readers have access to the exact text that was generated. It is particularly important to document the exact text created because ChatGPT will generate a unique response in each chat session, even if given the same prompt. If you create appendices or supplemental materials, remember that each should be called out at least once in the body of your APA Style paper.

When given a follow-up prompt of "What is a more accurate representation?" the ChatGPT-generated text indicated that "different brain regions work together to support various cognitive processes" and "the functional specialization of different regions can change in response to experience and environmental factors" (OpenAI, 2023; see Appendix A for the full transcript).
Reference
OpenAI. (2023). ChatGPT (Mar 14 version) [Large language model]. https://chat.openai.com/chat

Creating a reference to ChatGPT or other AI models and software

The in-text citations and references above are adapted from the reference template for software in Section 10.10 of the Publication Manual (American Psychological Association, 2020, Chapter 10). Although here we focus on ChatGPT, because these guidelines are based on the software template, they can be adapted to note the use of other large language models (e.g., Bard), algorithms, and similar software.

The reference and in-text citations for ChatGPT are formatted as follows:

OpenAI. (2023). ChatGPT (Mar 14 version) [Large language model]. https://chat.openai.com/chat

Parenthetical citation: (OpenAI, 2023)

Narrative citation: OpenAI (2023)

Let's break that reference down and look at the four elements (author, date, title, and source):

Author: The author of the model is OpenAI.

Date: The date is the year of the version you used. Following the template in Section 10.10, you need to include only the year, not the exact date. The version number provides the specific date information a reader might need.

Title: The name of the model is "ChatGPT," so that serves as the title and is italicized in your reference, as shown in the template. Although OpenAI labels unique iterations (i.e., ChatGPT-3, ChatGPT-4), they are using "ChatGPT" as the general name of the model, with updates identified with version numbers.

The version number is included after the title in parentheses. The format for the version number in ChatGPT references includes the date because that is how OpenAI is labeling the versions. Different large language models or software might use different version numbering; use the version number in the format the author or publisher provides, which may be a numbering system (e.g., Version 2.0) or other methods.

Bracketed text is used in references for additional descriptions when they are needed to help a reader understand what's being cited. References for a number of common sources, such as journal articles and books, do not include bracketed descriptions, but things outside of the typical peer-reviewed system often do. In the case of a reference for ChatGPT, provide the descriptor "Large language model" in square brackets. OpenAI describes ChatGPT-4 as a "large multimodal model," so that description may be provided instead if you are using ChatGPT-4. Later versions and software or models from other companies may need different descriptions, based on how the publishers describe the model. The goal of the bracketed text is to briefly describe the kind of model to your reader.

Source: When the publisher name and the author name are the same, do not repeat the publisher name in the source element of the reference, and move directly to the URL. This is the case for ChatGPT. The URL for ChatGPT is https://chat.openai.com/chat. For other models or products for which you may create a reference, use the URL that links as directly as possible to the source (i.e., the page where you can access the model, not the publisher's homepage).

Other questions about citing ChatGPT

You may have noticed the confidence with which ChatGPT described the ideas of brain lateralization and how the brain operates, without citing any sources. I asked for a list of sources to support those claims and ChatGPT provided five references-four of which I was able to find online. The fifth does not seem to be a real article; the digital object identifier given for that reference belongs to a different article, and I was not able to find any article with the authors, date, title, and source details that ChatGPT provided. Authors using ChatGPT or similar AI tools for research should consider making this scrutiny of the primary sources a standard process. If the sources are real, accurate, and relevant, it may be better to read those original sources to learn from that research and paraphrase or quote from those articles, as applicable, than to use the model's interpretation of them.

We've also received a number of other questions about ChatGPT. Should students be allowed to use it? What guidelines should instructors create for students using AI? Does using AI-generated text constitute plagiarism? Should authors who use ChatGPT credit ChatGPT or OpenAI in their byline? What are the copyright implications?

On these questions, researchers, editors, instructors, and others are actively debating and creating parameters and guidelines. Many of you have sent us feedback, and we encourage you to continue to do so in the comments below. We will also study the policies and procedures being established by instructors, publishers, and academic institutions, with a goal of creating guidelines that reflect the many real-world applications of AI-generated text.

For questions about manuscript byline credit, plagiarism, and related ChatGPT and AI topics, the APA Style team is seeking the recommendations of APA Journals editors. APA Style guidelines based on those recommendations will be posted on this blog and on the APA Style site later this year.

We, the APA Style team humans, appreciate your patience as we navigate these unique challenges and new ways of thinking about how authors, researchers, and students learn, write, and work with new technologies.

Reference

American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). https://doi.org/10.1037/0000165-000

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APA Style Guidelines

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This post outlines how to create references for large language model AI tools like ChatGPT and how to present AI-generated text in a paper.

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La guía para docentes de “prompts” para ChatGPT 

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La guía para docentes de “prompts” para ChatGPT 

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https://ramiro.cat/formacio/wp-content/uploads/2023/03/Chatgpt-EN-EDUCACIO.pdf

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101 ideas creativas para el uso de IA en educación

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101 ideas creativas para el uso de IA en educación

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https://universoabierto.org/2023/07/17/101-ideas-creativas-para-utilizar-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion/

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Comunidad de IA en la educación Superior - UPC

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Comunidad de IA en la educación Superior - UPC

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IA Talks - Conversaciones sobre Inteligencia Artificial en la Educación Superior

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Cada viernes un los docentes se reunen para compartir experiencias sobre el uso de Inteligencia Artificial en la Educación Superior. Conoce más de esta inici...

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¿Cómo hacer un prompt efectivo para ChatGPT, Bard o Bing?

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¿Cómo hacer un prompt efectivo para ChatGPT, Bard o Bing?

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Cómo hacer un prompt efectivo para ChatGPT, Bard o Bing?

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TutorAi - Crea mini lecciones de aprendizaje

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TutorAi - Crea mini lecciones de aprendizaje

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¿Cómo puedes utilizar inteligencia artificial para impulsar los aprendizajes?

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¿Cómo puedes utilizar inteligencia artificial para impulsar los aprendizajes?

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Orientación para la IA generativa en la educación y la investigación - UNESCO

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Orientación para la IA generativa en la educación y la investigación - UNESCO

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ChatGPT y generadores de texto con inteligencia artificial - UNAM

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ChatGPT y generadores de texto con inteligencia artificial - UNAM

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17.-  ChatGPT y generadores de texto con inteligencia artificial | Temporada 6

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Inteligencia Artificial en Educación Superior

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Inteligencia Artificial en Educación Superior

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https://desarrollodocente.uc.cl/recursos/tematicas-docentes/inteligencia-artificial-ia/

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¿Te has preguntado cómo ChatGPT-3 u otra IA puede impactar en tus clases?

Sin duda debes pensar sobre el potencial de la herramienta y los desafíos que presenta en tu docencia. En este sitio verás algunas orientaciones para el uso apropiado de la inteligencia artificial

Ten en cuenta que esta página web trata de una tecnología en desarrollo, por lo que puede actualizarse frecuentemente.

Te invitamos a revisar el siguiente recurso elaborado por la Vicerrectoría Académica para entender mejor el estado actual de la inteligencia artificial.

¿Qué es la Inteligencia Artificial ?

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La inteligencia artificial es una rama de la computación que busca proveer a los computadores de la capacidad de tomar decisiones inteligentes, analizar datos complejos, razonar y representar conocimiento. (Ramesh, 2004; Grewal, 2014; Sætra, 2020).

La aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la educación puede ser identificada desde hace más de 40 años. Las primeras aplicaciones se pueden identificar, según la UNESCO (2021), en temas de docencia tutorial y educación personalizada a través de la programación de reglas adaptativas. Luego, se desarrollaron aplicaciones orientadas a la docencia y a la gestión educativa (UNESCO, 2021).

Una innovación reciente del área de la IA son los Large Language Models. Estos modelos, que son entrenados con grandes volúmenes de información, pueden reproducir texto a partir de una consulta o instrucción entregada por un usuario humano. Los LLM pueden resolver tareas de lenguaje de alto nivel, y pueden generar texto de gran nivel de precisión, lo que abre muchísimas posibilidades de aplicación en el ámbito de la educación. Sin embargo, también pueden generar información incorrecta o sesgada. (Drenik, 2023). Ejemplos de este tipo de productos son ChatGPT, Chatsonic, Bard o Bing AI.

Además, se ha visto que algunas respuestas entregadas por herramientas de IA reflejan sesgos sociales. Por ejemplo, en el estudio de Bolukbasi et al. (2023) se encontraron asociaciones que reflejaban un sesgo de género, tales como "El hombre es programador informático como la mujer es ama de casa." o "El padre es al médico como la madre a la enfermera. "

¿Cómo usar la IA en contextos de Educación Superior?

Algunas herramientas que utilizan IA

Jocelyn Dunstan, docente del Departamento de Ciencias de la Computación de Ingeniería UC y del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional nos explica qué es ChatGPT y cómo funciona. Además puedes conocer estas otras herramientas

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Inteligencia Artificial en educación superior: una bajada práctica a Chat GPT-3

¿Te has preguntado las implicancias de la inteligencia artificial en tu docencia? Revisa este webinar donde se reflexionó acerca de los mitos en torno a la inteligencia artificial y las potencialidades de su uso responsable en educación superior.

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Chat GPT-3 para principiantes: potenciales, desafíos y generación de prompts

¿Has utilizado esta herramienta de inteligencia artificial, pero quieres usarla en tu docencia? Te invitamos a revisar esta grabación, en la que identificamos las principales características de ChatGPT-3 y revisamos algunos tips para dar instrucciones precisas y explorar su potencial para la docencia.

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Referencias
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Bolukbasi, T., Chang, K.-W., Zou, J., Saligrama, V., & Kalai, A. (2016). Man is to computer programmer as woman is to homemaker? Debiasing word embeddings. Proceedings of the 30th International Conference on Neural Information Processing Systems, 4356-4364.

Drenik, G. (2023, enero 11). Large Language Models Will Define Artificial Intelligence. Forbes. https://www.forbes.com/sites/garydrenik/2023/01/11/large-language-models-will-define- artificial-intelligence/?sh=28385a34b60f Duke University. (2023). AI and Teaching at Duke. https://learninginnovation.duke.edu/ai-and- teaching-at-duke/

Grewal, D.S. (2014). A Critical Conceptual Analysis of Definitions of Artificial Intelligence as Applicable to Computer Engineering. IOSR Journal of Computer Engineering, 16, 09-13.

Lee College Library. (2023). Academic Honesty & ChatGPT : What is ChatGPT?. https://lee.libguides.com/c.php?g=1296980&p=9527041

Ramesh, A., Kambhampati, C., Monson, J., & Drew, P.J. (2004). Artificial intelligence in medicine. Annals of the Royal College of Surgeons of England, 86 5, 334-8 .

Sætra, H.S. (2020). A shallow defence of a technocracy of artificial intelligence: Examining the political harms of algorithmic governance in the domain of government. Technology in Society, 62, 101283 - 101283.

The University of Queensland, Australia. (2023). ChatGPT and other generative AI tools. https://guides.library.uq.edu.au/referencing/chatgpt-and-generative-ai-tools

University of Guelph-Humber, Libraries. (2023). APA Style 7th Edition. https://guelphhumber.libguides.com/c.php?g=716556&p=5279441

University of Hawai'i - West Oahu, Libraries. (2023). AI Chatbots (ChatGPT): Teaching & Learning. https://guides.westoahu.hawaii.edu/chatgpt/plagiarism University of Manitoba. (2023). Academic Integrity. https://umanitoba.ca/student- supports/academic- supports/academic-integrity

University of Pennsylvania. (2023). ChatGPT and Its Implications for Your Teaching. https://ctl.upenn.edu/resources/tech/chatgpt/

University of Waterloo, Library. (2023). ChatGPT and Generative Artificial Intelligence (AI): Introduction. https://subjectguides.uwaterloo.ca/chatgpt_generative_ai

University of Waterloo, Associate vice-president, academic. (2023). FAQs - Chat GPT at the University of Waterloo. https://uwaterloo.ca/associate-vice-president-academic/faqs-chat- gpt-university-waterloo

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Inteligencia Artificial en Educación Superior - Centro de Desarrollo Docente UC

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¿Te has preguntado cómo ChatGPT-3 u otra IA puede impactar en tus clases? Sin duda debes pensar sobre el potencial de la herramienta y los desafíos que presenta en tu docencia. En este sitio verás algunas orientaciones para el uso apropiado de la inteligencia artificial Ten en cuenta que esta página web trata de una [...]

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¿Estás escuchando que la inteligencia artificial (IA) está cambiando la educación, pero no has tenido maneras de probar cómo? O tal vez has probado Chat GPT o DALL-E, y te quedas con preguntas acerca de qué realmente se puede lograr con estas nuevas herramientas. En este post quiero listar algunas herramientas que puedes probar. Las más generales, para creación de imágenes, audios o videos, dependen de manera importante de la creatividad de quienes usamos las herramientas. Otras herramientas que generan textos tal vez nos preocupen más como docentes a partir de la manera como tradicionalmente hemos trabajado las actividades académicas.

Crear imágenes (y videos)

Una de las prácticas que quiero recomendar para comenzar a entender y experimentar con la IA es generar imágenes. La siguiente lista te lleva desde mi recomendación de prueba a partir de la gratuitidad y facilidad de uso, y no la calidad de los resultados que la IA genera. Hacia el final de la lista encontramos las recomendaciones para la creación de videos y animaciones.

Quiero hacer una mención especial de Vizcom, que se está convirtiendo en una de mis aplicaciones favoritas. La intención de Vizcom es co-crear imágenes con IA. Como otras aplicaciones, brindas un prompt pero también brindas una imagen de referencia. Conforme la IA propone, tú puedes ajustar el prompt o la imagen, creando juntos de una manera rápida y ágil.

Generar textos

La siguiente lista no está ordenada como la anterior. Aquí quiero mostrar diferentes alternativas para probar la generación de textos por IA. De la siguiente lista, algunos son capaces de generar texto útil en español y otros idiomas diferentes al inglés.

Identificar textos escritos por IA

Personalmente creo que necesitamos evolucionar en los tipos de tareas y actividades que asignamos a nuestros estudiantes, en tiempo donde no se encuentran supervisados, de manera que no sean tareas que una IA pueda resolver (aunque sí se puedan ayudar de ella). Sin embargo, hay servicios y empresas trabajando en detectores de texto generado por IA como la siguiente evolución de los actuales detectores de plagio.

Estos servicios puede cometer errores de clasificación, y el uso de IA es mucho más difícil de comprobar que otras formas de plagio. Un mejor diseño de actividades y una política clara para las actividades del curso siempre serán la mejor alternativa. En otro post compartiré más construir una buena política de uso de IA, pero por ahora puedo dejar este ejemplo que me ha gustado mucho.

Crear audios

Otro uso interesante es el de crear audios desde texto e inclusive música a partir de diferentes características esperadas. En los siguientes sitios se pueden probar algunas de estas capacidades.

Crear presentaciones

¿Cómo estructurar una presentación de la manera más efectiva? Ahora hay IAs capaces de apoyarnos a nosotros y a nuestros estudiantes para lograr el mayor impacto.

Obtener información

Browse AI puede ayudar a obtener y organizar información de uno o más sitios en internet. Puede convertirse en un gran aliado para tareas y actividades basadas en información mayormente estructurada. Perplexity es un buscador que te contesta preguntas a la vez que te muestra las fuentes de donde obtuvo los fragmentos de la respuesta. Puedes seguir navegando a través de los niveles de la respuesta dando clic en los fragmentos.

Desarrollar habilidades de comunicación oral

Una IA se puede convertir en un buen coach de comunicación oral. Las siguientes dos alternativas ayudan a mejorar las habilidades para hablar en inglés. Para el caso de Poised, sigo probando su utilidad para el español.

Construir apps

Y aquí quiero incluir a Brancher AI, un proyecto que busca hacer múltiples IAs accesibles a través de la construcción de sencillas páginas web. Por el momento sólo ofrece acceso a ChatGPT y DALL-E 2, pero tienen planes de incluir muchos servicios más. Además, hay otros servicios que ayudan a acelerar o que prometen simplificar tareas de programación.

Encuentra más herramientas

En AIFINDY se están esforzando para recopilar más herramientas, inclusive encontrando cupones y descuentos para utilizar aplicaciones de pago o probar características más avanzadas.

Herramientas de IA para Profesores

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¿Estás escuchando que la inteligencia artificial (IA) está cambiando la educación, pero no has tenido maneras de probar cómo? O tal vez has probado Chat GPT o DALL-E, y te quedas con preguntas acer...

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UPValenciaX, GalileoX: Herramientas de Inteligencia Artificial para la productividad. Más allá del ChatGPT

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UPValenciaX, GalileoX: Herramientas de Inteligencia Artificial para la productividad. Más allá del ChatGPT

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Hay una sesión disponible:

Me gustaría recibir correos electrónicos de UPValenciaX, GalileoX e informarme sobre otras ofertas relacionadas con Herramientas de Inteligencia Artificial para la productividad. Más allá del ChatGPT.

¿Quieres potenciar tu productividad al máximo? Explora el mundo de las herramientas generativas basadas en IA. Aprende a utilizarlas para la generación automática de contenido, la personalización de mensajes y la automatización de tareas repetitivas. Genera de una forma rápida imágenes, audios y videos, así como recursos para la planificación, organización de proyectos. Utiliza extensiones de IA para mejorar el tiempo invertido en reuniones y desarrollo de resúmenes. Descubre cómo las extensiones de IA pueden transformar la forma en que inviertes tu tiempo en reuniones de trabajo, en el desarrollo de resúmenes y seguimiento de actividades; optimizando cada momento y aumentando tu productividad.Identifica cómo estas herramientas mejoran la calidad, precisión y eficiencia en tus resultados.

Al finalizar el curso, estarás en la capacidad de aplicar las principales técnicas para el desarrollo de prompts efectivos, utilizar herramientas de IA Generativa, automatizar los flujos de trabajo y emplear la IA Generativa en tareas específicas que busquen mejorar la productividad y la eficiencia. ¿Estás preparado para la era de la Inteligencia Artificial Generativa?

De un vistazo

Instituciones UPValenciaX GalileoX

Nivel: Intermediate

Prerrequisitos:

Conocimientos básicos de informática y manejo de herramientas tecnológicas.

Capacidad para trabajar con aplicaciones y software en línea.

Motivación para aprender y aplicar nuevas herramientas tecnológicas en tu rutina laboral.

Comprenderás los fundamentos de la IA generativa y su impacto en la productividad

Dominarás las principales herramientas de IA generativa.(diferentes formatos: texto,audio,video,multimodal)

Aplicarás diferentes extensiones de IA que te permitirán aumentar tu productividad

Aprenderás a aplicar herramientas y técnicas de IA generativa con el objetivo de automatizar y optimizar procesos dentro de los flujos de trabajo

Podrás identificar y gestionar los posibles desafíos éticos, legales y de privacidad asociados con el uso de la IA generativa

Lección 1: Introducción a la IA generativa y su impacto en la productividad

Conceptos básicos de IA generativa

El panorama de las herramientas de IA generativa

Cómo la IA generativa puede aumentar la productividad en empresas e industrias

Los efectos de productividad de la inteligencia artificial generativa

Casos de uso

Lección 2: Generación automática de contenido

Generadores de texto a partir de texto (text-to-tex)

La importancia de los Prompts efectivos

Generadores de imágenes a partir de texto (text-to-image)

Bing

DALLE-2

Stable Diffusion

Midjourney

Nightcafe

Lección 3: Generación automática de contenido

Audio a partir de texto (text-to-audio)

Whisper

Eleven labs

Resemble

Play.ht

Video a partir de texto (text-to-video)

Pictory

Rask (Translate languages)

Presentaciones (Multimodales)

Tome

Gamma

Análisis de datos a partir de texto

Generative BI

Research a partir de texto

Elicit

ChatPDF

Lección 4: Extensione

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Herramientas de Inteligencia Artificial para la productividad. Más allá del ChatGPT

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Descubre cómo las herramientas de Inteligencia Artificial generativa como ChatGPT pueden potenciar tu productividad. Aprende a automatizar procesos, generar contenido automático y personalizado, y optimizar tareas repetitivas. Obtén resultados superiores en tu ámbito profesional con estrategias innovadoras.

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Guia - Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la docencia.pdf

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¿Cómo preguntar a la IA? Prompts de utilidad para el profesorado parautilizar IA generativa

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¿Cómo preguntar a la IA? Prompts de utilidad para el profesorado parautilizar IA generativa

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https://openaccess.uoc.edu/bitstream/10609/147885/2/Manual%20IA_PROMTS_CAS.pdf

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AI-powered lesson plans and teaching resources | Schemely

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Schemely is the lesson planning platform powered by teachers and AI. Find, create and generate engaging lesson plans, teaching resources and schemes of work in seconds.

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https://www.labdocente.com/p/el-poder-de-gpt4-en-el-aula-qu-es-lo-nuevo-y-cmo-usarlo

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Aquí estamos nuevamente con Laboratorio Docente, tu correo semanal de 5 minutos con los últimos hallazgos para fortalecer tu enseñanza.

🎯 Tema de investigación de la semana: ChatGPT-4

ChatGPT-4: La evolución en inteligencia artificial para la educación

Ayer OpenAI lanzó ChatGPT-4, la versión más nueva y avanzada del modelo de lenguaje de OpenAI. Ha generado revuelo en el mundo. Esta semana, exploraremos las diferencias clave entre ChatGPT-4 y su predecesor, ChatGPT-3, y cómo puede revolucionar las prácticas docentes.

Diferencias clave entre ChatGPT-4 y ChatGPT-3:

1. Multimodal. GPT-3 es texto a texto. Ahora, GPT-4 admite imágenes y el chat responde con texto. Esto tiene implicancias increíbles para el futuro.

2. Notable mejora en su desempeño. Al rendir exámenes estandarizados en áreas como medicina, matemática o pruebas de admisión en EE.UU., GPT-3 lograba quedar en el 10% inferior de quienes lo rendían, mientras GPT-4 quedó en el 10% superior.

3. 82% menos de probabilidades de responder a solicitudes de contenido no permitido y 40% más de probabilidades de producir respuestas sobre hechos reales que GPT-3.5.

Si antes nos habían dado un auto, ahora tenemos un súper auto.

💡 Aplicación práctica

Descubre cómo GPT-4 puede apoyar a los(as) profesores(as) en sus tareas cotidianas:

1. Retroalimentación automática: Utiliza la avanzada comprensión de lenguaje de GPT-4 para evaluar trabajos de estudiantes, como ensayos, selección múltiple y preguntas de respuesta corta, proporcionando a los profesores calificaciones precisas y retroalimentación personalizada para cada estudiante.

2. Pedirle a los estudiantes que comparen su trabajo con el de ChatGPT. Algunos ejemplos son (mérito a Cristóbal Cobo):

1. "¿Cuál es mejor, la respuesta de ChatGPT o la tuya?¿por qué?"

2. "Menciona dos aspectos que puedes aprender de la respuesta de ChatGPT que pueden mejorar tu trabajo"

3. "¿Qué puedes agregar a la respuesta de ChatGPT para mejorarla?"

4. "¿Cómo puedes usar lo que has aprendido para mantenerte adelante de la inteligencia artificial y producir mejores respuestas que ChatGPT?"

3. Materiales de aprendizaje personalizadas. Aprovecha las mejoradas capacidades de generación de contenido de GPT-4 para crear materiales de aprendizaje personalizados, incluyendo guías de trabajo, cuestionarios y recursos complementarios adaptados a las necesidades de aprendizaje de los estudiantes y los objetivos curriculares.

4. Asistente de enseñanza virtual. Implementa GPT-4 como asistente de enseñanza virtual para responder preguntas de los estudiantes y dar retroalimentación. También puedes darles a los estudiantes ejemplos de instrucciones para ChatGPT para que así tengan mejores sesiones de estudio.

Inscríbete en el próximo taller para obtener guías paso a paso, recursos y consejos prácticos sobre cómo utilizar ChatGPT-4 de forma eficaz en tu práctica docente.

¡Revoluciona hoy tu trabajo pedagógico con innovaciones basadas en inteligencia artificial!

Sugerencias basadas en evidencia para mejorar la calidad de la enseñanza.

© 2023 Laboratorio Docente.

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El poder de GPT-4 en el aula - ¿Qué es lo nuevo y cómo usarlo?

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Prepárate para revolucionar tu enseñanza con GPT-4

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Create Presentation Slides With AI In Seconds | SlidesAI.io

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SlidesAI is an AI-Powered Text To Presentation Tool that summarizes and creates presentation slides from any piece of text/.

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Transformando la escritura de investigación: Explorando el potencial del ChatGPT y modelos

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Transformando la escritura de investigación: Explorando el potencial del ChatGPT y modelos

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instituto de ciencias aplicadas y tecnología

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ley federal de protección a la propiedad intelectual

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organización mundial de la propiedad intelectual

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Transformando la escritura de investigación: Explorando el potencial del ChatGPT y modelos de...

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Curso: Transformando la escritura de investigación: Explorando el potencial del ChatGPT y modelos de lenguaje grandes para el futuro del trabajoImparte:Dra. ...

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Bolukbasi, T., Chang, K.-W., Zou, J., Saligrama, V., & Kalai, A. (2016). Man is to computer programmer as woman is to homemaker? Debiasing word embeddings. Proceedings of the 30th International Conference on Neural Information Processing Systems, 4356-4364.

Drenik, G. (2023, enero 11). Large Language Models Will Define Artificial Intelligence. Forbes. https://www.forbes.com/sites/garydrenik/2023/01/11/large-language-models-will-define- artificial-intelligence/?sh=28385a34b60f Duke University. (2023). AI and Teaching at Duke. https://learninginnovation.duke.edu/ai-and- teaching-at-duke/

Grewal, D.S. (2014). A Critical Conceptual Analysis of Definitions of Artificial Intelligence as Applicable to Computer Engineering. IOSR Journal of Computer Engineering, 16, 09-13.

Lee College Library. (2023). Academic Honesty & ChatGPT : What is ChatGPT?. https://lee.libguides.com/c.php?g=1296980&p=9527041

Ramesh, A., Kambhampati, C., Monson, J., & Drew, P.J. (2004). Artificial intelligence in medicine. Annals of the Royal College of Surgeons of England, 86 5, 334-8 .

Sætra, H.S. (2020). A shallow defence of a technocracy of artificial intelligence: Examining the political harms of algorithmic governance in the domain of government. Technology in Society, 62, 101283 - 101283.

The University of Queensland, Australia. (2023). ChatGPT and other generative AI tools. https://guides.library.uq.edu.au/referencing/chatgpt-and-generative-ai-tools

University of Guelph-Humber, Libraries. (2023). APA Style 7th Edition. https://guelphhumber.libguides.com/c.php?g=716556&p=5279441

University of Hawai'i - West Oahu, Libraries. (2023). AI Chatbots (ChatGPT): Teaching & Learning. https://guides.westoahu.hawaii.edu/chatgpt/plagiarism University of Manitoba. (2023). Academic Integrity. https://umanitoba.ca/student- supports/academic- supports/academic-integrity

University of Pennsylvania. (2023). ChatGPT and Its Implications for Your Teaching. https://ctl.upenn.edu/resources/tech/chatgpt/

University of Waterloo, Library. (2023). ChatGPT and Generative Artificial Intelligence (AI): Introduction. https://subjectguides.uwaterloo.ca/chatgpt_generative_ai

University of Waterloo, Associate vice-president, academic. (2023). FAQs - Chat GPT at the University of Waterloo. https://uwaterloo.ca/associate-vice-president-academic/faqs-chat- gpt-university-waterloo

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Recomendaciones para Docentes - Centro de Desarrollo Docente UC

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¿Te has preguntado cómo ChatGPT u otra IA puede impactar en tus clases? Sin duda debes pensar sobre el potencial de la herramienta y los desafíos que presenta en tu docencia. En este sitio verás algunas orientaciones para el uso apropiado de la inteligencia artificial Ten en cuenta que esta página web trata de una [...]

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Busca, encuentra, aplica y comparte los recursos que recomiendan docentes y pedagogos expertos en innovación educativa en el Tecnológico de Monterrey.

Teaching Hub es el nuevo espacio digital para docentes de la institución, creado por la Dirección de Innovación Educativa y Aprendizaje Digital. Ofrece recursos educativos para guiarte en la transformación de tus cursos digitales de profesional y posgrado, paso a paso, desde cómo hacer una planeación didáctica y diseñar contenidos, hasta cómo configurar Canvas y hacer una revisión final.

Adicionalmente, podrás encontrar colecciones que te brindarán una gran variedad de ideas, ejemplos y recomendaciones, con filtros de búsqueda que hacen muy ágil encontrar lo que necesitas para diseñar e impartir experiencias de aprendizaje memorables.

Accede a este nuevo espacio digital, aquí: tecmx.sharepoint.com/sites/TeachingHub.

Diseño de un curso de posgrado

En esta colección encontrarás una guía completa para cada etapa del diseño de un curso de posgrado: 1) Planifica tu curso, 2) Diseña los contenidos, 3) Configura tu curso, y 4) Realiza la revisión final de tu curso.

Diseño de un curso de profesional

Sigue la guía paso a paso para asentar las bases y diseñar tu curso de profesional: para iniciar, consulta el programa analítico, define las bases didácticas, revisa los fines de aprendizaje o competencias, adapta los contenidos, selecciona la bibliografía, construye la secuencia didáctica y lleva a cabo la alineación didáctica de tu curso. Aquí encontrarás recursos tanto para el diseño de tu curso, como para realizar la revisión de calidad final.

Estrategias de evaluación y retroalimentación

Accede a una colección de estrategias de evaluación curada por especialistas pedagógicos con apoyo de colegas docentes. En esta colección encontrarás datos de interés para filtrar de acuerdo con tus necesidades, formas de aplicar las estrategias, cómo retroalimentar efectivamente, así como ejemplos y recomendaciones.

Estrategias didácticas

En este espacio encontrarás estrategias pedagógicas que te ayudarán a enriquecer tu práctica docente; cada estrategia está complementada con recursos de apoyo y descargables que te servirán de guía para implementarlas en tus clases.

Experiencias en Tec Virtual Campus

Los entornos virtuales permiten trasladar las interacciones sociales del mundo real para ayudar a mantener un sentido de comunidad que otras herramientas no pueden replicar. En el Tec Virtual Campus puedes diseñar actividades académicas ingeniosas que rompan las barreras de la distancia.

Buenas prácticas en clases digitales

Conoce prácticas educativas exitosas para clases sincrónicas mediadas por tecnología con bases en aprendizaje activo, así como diversas estrategias que puedes implementar durante tus clases.

Instrumentos de evaluación

Aquí podrás descubrir instrumentos de evaluación curados por especialistas pedagógicos con apoyo de colegas docentes. Para cada instrumento encontrarás una serie de datos de interés que te ayudarán a filtrar de acuerdo con tus necesidades.
VER COLECCIÓN
Otras colecciones

Este espacio digital también te facilita el acceso a tres colecciones especializadas que podrán enriquecer tu práctica docente:

¿Qué te parece? Además de todas estas colecciones, próximamente encontrarás más recursos educativos para innovar en tus clases, tales como:

Planes de clase

Learning maps

Recursos de contenidos

Actividades lúdicas

Retos

Situaciones problema

Información para el alumno: Bienvenida, Metodología y Políticas

¡Te invitamos a apropiarte de este espacio y sus recursos para crear las mejores experiencias de aprendizaje para tus estudiantes!

Accede a Teaching Hub, aquí: tecmx.sharepoint.com/sites/TeachingHub.
FOTO | rawpixel.com en Freepik

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'Teaching Hub': Ideas creativas y prácticas exitosas de educación digital para innovar en tus clases

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NOTICIA | 'Teaching Hub': Ideas creativas y prácticas exitosas de educación digital para innovar en tus clases

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ChatGPT e Inteligencia Artificial en la educación superior

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ChatGPT e Inteligencia Artificial en la educación superior

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ChatGPT es una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) que ha tomado al mundo por sorpresa, llegando a 100 millones de usuarios solo dos meses después de su lanzamiento. Además de los cambios dinámicos en la tecnología, las implicaciones éticas de ChatGPT y otras formas de IA también están avanzando rápidamente.

Este seminario presentará la Guía de inicio rápido que hemos publicado en IESALC y proporciona una descripción general de cómo funciona ChatGPT, así como algunos de sus principales usos en la educación superior. El impacto de ChatGPT en la educación superior ha sido inmediato y divisivo. Aunque sus aplicaciones en la educación superior son extensas, muchas universidades ya lo han prohibido por temor al plagio de los estudiantes, y varios países han bloqueado ChatGPT.

La Guía de inicio rápido plantea algunos de los principales desafíos e implicaciones éticas de la IA en la educación superior y ofrece casos prácticos de interés. Reconociendo que la IA tiene efectos tanto positivos como negativos, a finales de 2021 UNESCO publico una serie de recomendaciones sobre ética de la IA para ofrecer lineamientos dirigidos a que los diferentes sistemas de IA trabajen para el mejoramiento no solo de la humanidad (individuos y sociedades), sino también para el bien del medio ambiente y los ecosistemas. Además, la publicación de la UNESCO describe las prácticas emergentes en educación y analiza los desafíos del uso de la IA para alcanzar el Objetivo de Desarrollo Sostenible 4 (Educación de calidad).

Debido a su capacidad para generar y evaluar información, ChatGPT puede desempeñar una variedad de roles en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Junto con otras formas de IA, ChatGPT podría mejorar el proceso y la experiencia de aprendizaje para los estudiantes. Para hacer esto, ChatGPT se puede usar como una herramienta independiente o puede alimentar chatbots que están integrados en los sistemas y plataformas de las IES.

ChatGPT también se ha probado en otros procesos relacionados con la investigación, como completar partes técnicas de solicitudes de becas de investigación (por ejemplo, planes de comunicaciones). Un uso experimental de ChatGPT para evaluar su capacidad para proporcionar revisión por pares de artículos académicos encontró que potencialmente puede ayudar a predecir si un artículo será aceptado.

Algunas secciones de esta Guía de inicio rápido han sido adaptadas de Harnessing the era of Artificial Intelligence in higher education: A Manual for Higher Education Stakeholders (Aprovechar la era de la inteligencia artificial en la educación superior: un manual para las partes interesadas de la educación superior), que será publicado por UNESCO IESALC en 2023.

¿Qué es ChatGPT?

Introducción a la IA.

Aplicaciones de ChatGPT en la educación superior.

Desafíos e implicaciones éticas.

Recomendación de la UNESCO sobre la ética de la IA.

Adaptación a ChatGPT en su institución de educación superior.

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chatgpt e inteligencia artificial en la educación superior

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ChatGPT e Inteligencia Artificial en la educación superior

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ChatGPT es una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) que ha tomado al mundo por sorpresa, llegando a 100 millones de usuarios solo dos meses después de su lanzamiento. Además de los cambios dinámicos en la tecnología, las implicaciones éticas de ChatGPT y otras formas de IA también están avanzando rápidamente.

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Orientaciones y definiciones sobre el uso de la inteligencia artificialgenerativa en los procesos académicos Guía práctica - Universidad de Guadalajara

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Orientaciones y definiciones sobre el uso de la inteligencia artificialgenerativa en los procesos académicos Guía práctica - Universidad de Guadalajara

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https://www.udgvirtual.udg.mx/Guia-IA-UDG

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Uso de IA para implementar estrategias de enseñanza efectivas en las aulas: cinco estrategias, incluidas indicaciones

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Uso de IA para implementar estrategias de enseñanza efectivas en las aulas: cinco estrategias, incluidas indicaciones

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https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4391243

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We have a variety of prompts to help you lesson plan and do administrative tasks with GenAI chatbots like ChatGPT, Claude, Bard, and Perplexity.

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Articulate - The World's Best Creator Platform for Online Workplace Learning

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Learn about Articulate, maker of award-winning online training tools Articulate 360 and Rise.com, and why we're one of Inc.'s Best Workplaces.

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https://laboratoriodocente.gumroad.com/l/amgnfe?utm_source=www.labdocente.com&utm_medium=referral&utm_campaign=como-crear-ejemplares-con-chatgpt

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🔍 Newsletter Laboratorio Docente: La última investigación sobre prácticas pedagógicas respaldadas por evidencia.

¡Aquí vamos de nuevo con el newsletter Laboratorio Docente!

Primero, darle la bienvenida a todos(as) quienes se inscribieron en la última semana al newsletter ¡Felicitaciones por el entusiasmo!

Segundo, en este artículo te presento cómo crear ejemplares para tus estudiantes usando ChatGPT.

Crear ejemplares es una estrategia muy recomendada por la investigación.

Ayuda a comunicar las intenciones de aprendizaje a los(as) estudiantes porque les muestra cómo se espera que quede su trabajo finalizado. Además, es motivante saber que al finalizar la clase, unidad o proyecto vas a ser capaz de lograr eso que estás viendo.

Sin embargo, crear ejemplares puede tomar mucho tiempo o no siempre están disponibles.

Ahí es donde ChatGPT puede ayudar.

Mira la siguiente instrucción:

Aquí está el texto de la imagen para que copies y pegues en tu ChatGPT 😀:

"Actúa como un docente de [ASIGNATURA O NOMBRE DE TU CURSO]. Genera un ejemplo de [ensayo, reporte, código, etc.] sobre [NOMBRE TEMA] que cumpla con los siguientes requisitos: [AGREGA LOS INDICADORES DE TU RÚBRICA O LO QUE TE PAREZCA IMPORTANTE]"

Prácticas pedagógicas basadas en evidencia + ChatGPT 🚀

Así es como debemos apuntar a usar tecnología:

1. Estas son las mejores formas de ayudar a los(as) estudiantes a aprender.

2. ¿Cómo ChatGPT (y la IA en general) pueden ayudarnos?

¿Te interesa conocer más instrucciones como estas? Ingresa aquí para acceder a una guía completa para aplicar en tus clases prácticas pedagógicas basadas en evidencia con la ayuda de ChatGPT.

¡Gracias por leer este correo!

Espero que te haya sido de ayuda 😀

Sugerencias basadas en evidencia para mejorar la calidad de la enseñanza.

© 2023 Laboratorio Docente.

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🔍 Newsletter Laboratorio Docente: La última investigación sobre prácticas pedagógicas respaldadas por evidencia. ¡Aquí vamos de nuevo con el newsletter Laboratorio Docente! Primero, darle la bienvenida a todos(as) quienes se inscribieron en la última semana al newsletter ¡Felicitaciones por el entusiasmo! Segundo, en este artículo te presento cómo crear ejemplares para tus estudiantes usando ChatGPT.

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Te compartimos recursos, webinars y contenidos actualizados de manera continua sobre la Inteligencia Artificial y su aplicación en la enseñanza y aprendizaje.

Conocer la IA es esencial para los profesores/as comprometidos con impulsar una cultura de experimentación y emprendimiento educativo. Como facilitadores/as de nuevas tecnologías, tenemos la oportunidad de ayudar a los y las estudiantes a desarrollar competencias críticas para su futuro y enseñarles a utilizar las tecnologías adecuadamente, tanto técnica como éticamente.

¿Cómo entendemos la IA?

La IA se refiere a la capacidad de las computadoras y sistemas para realizar tareas que requieren inteligencia humana, como es el aprendizaje, la percepción, la toma de decisiones y el razonamiento. La IA se basa en algoritmos y modelos matemáticos complejos que permiten a los sistemas "aprender" de los datos y mejorar su desempeño con el tiempo. La IA tiene numerosas aplicaciones en la educación y la investigación, desde la personalización del aprendizaje hasta la automatización de tareas en el quehacer docente.

Recursos de IA

En esta sección, encontrarás recursos dedicados a la integración efectiva de la IA en la práctica educativa. A través de nuestro índice de recursos, podrás conocer las diferentes herramientas de IA disponibles y entender las implicaciones éticas que conllevan su uso.

HERRAMIENTAS DE IA

Creación de imagen

Creación de texto

Creación de video

Creación de presentación

Creación de audio

Fomentar creatividad

Cursos en línea sobre IA

Más herramientas de IA

EJEMPLOS DE USO

Generación de contenidos audiovisuales

Co-ideación

Experiencias de aprendizaje con IA

IMPLICACIONES ÉTICAS

Retos éticos y oportunidades

Equilibrio entre restricción y la flexibilidad

OTROS RECURSOS INSTITUCIONALES

Teaching Hub

Vicepresidencia de Integridad y cumplimiento

Observatorio del Instituto del Futuro de la Educación

Charlas agosto - diciembre 2023

En estas sesiones, además de explorar cómo la IA puede mejorar la enseñanza y el aprendizaje, expertos en el campo de la IA también abordarán temas importantes sobre las implicaciones éticas de su uso en el aula. Todas las charlas se llevarán a cabo a través de Zoom.

FECHA

HORARIO

TEMA

INSTRUCTOR/A

Grabaciones de charlas

Aquí encuentras las grabaciones de las sesiones previas que abordaron la IA y sus implicaciones éticas en la educación. Explora el contenido y descubre valiosos conocimientos compartidos por expertos en el campo de la IA. No te pierdas la oportunidad de aprender cómo la IA puede transformar la educación de manera responsable y ética.

Agosto-diciembre 2023

Febrero-junio 2023

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Enseñar y aprender con Inteligencia Artificial (IA)

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Te compartimos recursos, webinars y contenidos actualizados de manera continua sobre la Inteligencia Artificial y su aplicación en la enseñanza y aprendizaje. Conocer la IA es esencial para los profesores/as comprometidos con impulsar una cultura de experimentación y emprendimiento educativo.

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Integridad Académica UC - Recursos para la enseñanza y el aprendizaje

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Integridad Académica UC - Recursos para la enseñanza y el aprendizaje

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El desafío de construir una cultura de Integridad Académica debe ir acompañado de los conocimientos y recursos para que todos y todas las integrantes de la Comunidad UC puedan comprender e integrar los valores de la Integridad Académica a la vida universitaria.

Curso "Integridad Académica en la UC"

Con este curso esperamos abrir un espacio de reflexión, donde puedas conocer los conceptos más relevantes asociados a este tema y su importancia; distinguir las conductas que reflejan un actuar íntegro en el contexto formativo; conocer algunas situaciones con las que te podrías enfrentar en tu paso por la universidad; y que conozcas los recursos y herramientas a los cuáles puedes recurrir para mejorar tus estrategias de aprendizaje, que te aporten a mantener prácticas académicas íntegras.

El curso es 100% online, asincrónico, no tiene créditos y no te tomará más de 4 horas completarlo. Si lo finalizas se calificará como Aprobado (A) en tu ficha académica.

¿Cómo puedo realizar el curso?
keyboard_arrow_down

1) Si eres estudiante de primer año el curso será inscrito de manera automática en tu carga académica y podrás encontrarlo en tu tablero de Canvas desde inicio de semestre. Se verá reflejado en tu carga académica con la sigla VRA4000.

2) Si no eres estudiante de primer año y quieres realizar el curso debes inscribirlo en tu carga académica con la sigla VRA4000 en el periodo oficial de inscripción de cursos definido en el Calendario Académico UC.

3) Si ya no eres estudiante regular UC y debes inscribir el curso por tu rol de ayudante, contacta directamente a la Unidad Académica en donde ejerces la ayudantía para gestionar tu inscripción.

Fortalecer tu práctica académica

Te dejamos algunos consejos, que esperamos te ayuden a fortalecer tu práctica académica con integridad. La organización y planificación serán tus aliados, así como el autocuidado y la comunicación dentro de cada curso.

Documento guía "Integridad Académica en la UC"

Te invitamos a revisar el documento guía "Integridad Académica en la UC", donde podrás conocer los pilares de la Integridad en nuestra universidad, testimonios de estudiantes y consejos para fortalecer tu práctica académica

Documento guía "Integridad Académica en la UC"

Te dejamos algunos tips, que esperamos te ayuden a fortalecer tus estrategias de estudio y así favorecer el desarrollo de una práctica académica con integridad.

Plagio

Reconocer y referenciar las ideas o creaciones de otras personas en nuestros trabajos, pruebas o exposiciones son claves para la integridad de los estudios y el trabajo.

El Reglamento del Estudiante UC considera el plagio ( plagiar u ocultar intencionalmente el origen de la información en investigaciones y trabajos en general) como una infracción a la honestidad académica, sancionando esta conducta según lo establecido en el artículo 40° de este reglamento.

Cometemos plagio cuando no damos el crédito a otra persona en una obra, cuando corresponde ( Landrum, R. E. 2012. Undergraduate writing in psychology. Learning to tell the scientific story. Washington DC, Estados Unidos: American Psychological Association).

Sin embargo al momento de citar una fuente en una entrega, pueden surgir diferentes dudas: "Si cambio las palabras de un texto, y las junto con ideas de diferentes autores, ¿tengo que citar de todos modos?", "¿Cómo se cita una película o una canción?", "¿Cómo puedo citar a un autor que ya fue citado dentro de otro texto?", entre muchas otras.

Bibliotecas UC ha desarrollado una completa guía para resolver estas y otras dudas, y ayudar a los y las estudiantes a referenciar correctamente sus trabajos.

Algunas formas comunes de plagio son:

Copiar y pegar

Usar el sencillo (y lamentablemente famoso) "copy-paste".

Adaptar

Crear un "mozaico" o "mix" de distintas fuentes.

Parafrasear incorrectamente

Parafrasear es mencionar con tus propias palabras las ideas de otros.

Propiedad Intelectual

Para la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual la propiedad intelectual abarca la propiedad industrial y el derecho de autor. El uso académico de textos y obras tiene una serie de implicancias que se diferencian del uso comercial, por ejemplo.

Bibliotecas UC ha desarrollado una serie de recursos para comprender los alcances de la Propiedad Intelectual, y para el correcto uso de la propiedad industrial y del derecho de autor.

Fortalecer la Integridad Académica en el aula

Este espacio está dirigido especialmente a profesores, profesoras y ayudantes, que busquen fortalecer la Integridad Académica en sus procesos de enseñanza.

Para incorporar el módulo en sus cursos, seguir los siguientes pasos:

1. Ingresar con sus credenciales UC a Canvas.

2. Ingresar a la sección "Commons" que se encuentra al lado izquierdo del tablero en Canvas.

3. Buscar el módulo "Integridad Académica - VRA".

4. Seleccionar la opción "Importar/Descargar" que se encuentra en la esquina superior derecha.

5. Seleccionar el curso al cual quiere incorporar el módulo.

6. Seleccionar la opción "Importar al curso" que se encuentra al final del listado de cursos.

Fortalecer la Integridad Académica en el aula

Te invitamos a conocer qué es la Inteligencia Artificial y cómo puedes utilizarla si eres docente o estudiante.

En el siguiente video David Rettinger, experto en Integridad Académica, profundiza en el alcance de este tema y su impacto en educación superior.

Mantener una práctica académica íntegra

nos vuelve más competentes.

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Recursos para la enseñanza y el aprendizaje - Integridad Académica UC

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Recursos para la enseñanza y el aprendizaje El desafío de construir una cultura de Integridad Académica debe ir acompañado de los conocimientos y recursos para que todos y todas las integrantes de la Comunidad UC puedan comprender e integrar los valores de la Integridad Académica a la vida universitaria.

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We’re releasing a guide for teachers using ChatGPT in their classroom—including suggested prompts, an explanation of how ChatGPT works and its limitations, the efficacy of AI detectors, and bias.

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Mixed Image Editing

A new way to combine real and synthetic images to create stunning works of art and photorealistic images bound only by your imagination.

Your Wish, Our Command

Edit Images As You Imagine

Step Outside the Box

Grow Images Beyond Their Edges

Fit Objects Into Any Scene

Sketch Your Ideas Into Reality

Team Up With Others

Piece Together Ideas

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Free AI image generator: Art, Social Media, Marketing | Playground

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Playground is a free-to-use online AI image creator. Use it to create art, social media posts, presentations, posters, videos, logos and more.

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Intelligent search from Bing makes it easier to quickly find what you’re looking for and rewards you.

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GalileoX: Transformando la educación con IA: ChatGPT

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GalileoX: Transformando la educación con IA: ChatGPT

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Transformando la educación con IA: ChatGPT

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Descubre cómo la inteligencia artificial, especialmente el modelo de lenguaje ChatGPT, puede ser utilizado para potenciar el proceso de enseñanza y aprendizaje.

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Recomendaciones para el uso de la IAG en la docencia

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Recomendaciones para el uso de la IAG en la docencia

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Fuente: https://cuaieed.unam.mx/descargas/recomendaciones-uso-iagen-docencia-unam-2023.pdf

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Universidad Nacional de Educacion a Distancia

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Uso educativo de la Inteligencia Artificial Generativa

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Rol + Producto + Formato + Indicaciones adicionales 

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Rol + Producto + Formato + Indicaciones adicionales 

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https://www.aifire.co/

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Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning

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Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning

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photo_camera Nos encontramos en un contexto desafiante. Las nuevas tecnologías y la irrupción de la inteligencia artificial en la vida cotidiana es una realidad que llegó para quedarse y la educación superior no está ajena de ese panorama, tampoco lo está nuestra universidad", afirma el director Académico de Docencia Gonzalo Pizarro. (Crédito fotográfico: César Cortés)

Corría el año 2016 y la UC trabajaba en la creación de un Código de Honor que buscaba interpelar y comprometer a todas y todos los integrantes de la Universidad Católica, a construir una comunidad basada en valores o principios orientadores, que permitieran alcanzar una sana convivencia y, sobre todo, formar mejores personas al servicio de la sociedad.

En ese marco, desde la Vicerrectoría Académica se ha trabajado en la definición y socialización de una cultura de integridad académica que, a través de su Política de Integridad Académica UC basada en los valores de honestidad, veracidad, confianza, justicia, respeto y responsabilidad, busca avanzar y permear a toda la comunidad en tanto institución formativa.

"Hoy más que nunca es importante que toda nuestra Comunidad: estudiantes, profesionales y administrativos, cuerpo académico e investigadores, hagan propia esta cultura de integridad académica. Nos encontramos en un contexto desafiante. Las nuevas tecnologías y la irrupción de la inteligencia artificial en la vida cotidiana es una realidad que llegó para quedarse y la educación superior no está ajena de ese panorama, tampoco lo está nuestra universidad", explica Gonzalo Pizarro, director Académico de Docencia, quien ha liderado este trabajo, en el que han colaborado docentes y representantes estudiantiles.

A partir de la adhesión al Código de Honor por parte de la Comunidad UC, se han desarrollado múltiples acciones con miras a avanzar en esta materia. Así, se reformó la Formación General, poniendo énfasis en el desarrollo del discernimiento ético como una habilidad superior a alcanzar, que se suma a aquellas transversales a los cursos de este tipo. Asimismo, se han desarrollado diversas instancias de comunicación, difusión y extensión que tienen como finalidad informar a la comunidad y hacerla partícipe de esta cultura UC. Una de las recientes actividades tuvo lugar a principios del 2023, con la visita del experto David Rettinger. En esa oportunidad, el presidente emérito del Centro Internacional para la Integridad Académica explicó que los enfoques punitivos no funcionan para lograr la integridad académica.

El Código de Honor ha sido un hito para fomentar la integridad académica en la comunidad universitaria, realizándose una serie de iniciativas desde entonces, tal como reformar la Formación General, además de seminarios y otras actividades. (Crédito fotográfico: César Cortés)

Así lo han evidenciado desde la Escuela de Ingeniería. En septiembre recién pasado, Ricardo Vilches, subdirector de Asuntos Estudiantiles; Felipe Zapata, coordinador de Procesos Estudiantiles; y el profesor Francisco Suárez, director de Pregrado, junto a representantes de la Vicerrectoría Académica, Gonzalo Pizarro y Cecilia Arce, participaron en la 11° Conferencia de Integridad Académica, actividad que se llevó a cabo en la Universidad de Monterrey (México), donde expusieron la ponencia "Lecciones del fomento de la cultura de Integridad Académica en la Escuela de Ingeniería UC".

"La Escuela lleva muchos años preocupada de este tema, pero desde 2018 que ha tomado un rumbo con una mirada de aprendizaje, es decir, cambiando el castigo o sanción por un proceso de carácter formativo en la gestión de las faltas, en armonía con los lineamientos de la VRA. Esto no significa que en las faltas a la integridad no se aplique el reglamento, eso sí ocurre ", explican los académicos, agregando que "cada proceso se revisa en detalle y de manera individual, para analizar dónde podemos generar un cambio de actitud y mentalidad de los y las estudiantes que comenten estas faltas que, en muchos casos, ocurre por desconocimiento a los procesos y reglamentos".

Por ello, informar al estudiantado respecto de las directrices sobre faltas es fundamental. Una de las medidas que ha tomado la UC frente a esto es la creación de un protocolo institucional de gestión de faltas a la integridad académica, documento que fue presentado el año 2022 y que "se caracteriza por su enfoque formativo de gestión y que tiene como foco la adquisición, por parte del estudiantado, de aprendizajes y herramientas que les permita fortalecer su práctica académica", explica Cecilia Arce, profesional de Integridad Académica en la Dirección Académica de Docencia UC. En este sentido, Arce enfatiza que la difusión, junto con el involucramiento y compromiso de la comunidad universitaria es un factor fundamental.

Para fortalecer la difusión se desarrolló un sitio web de Integridad Académica UC, que contiene toda la información y recursos que serán de apoyo a la comunidad UC, además de generar una serie de instancias que involucran a estudiantes y docentes, como actividades de extensión y también concursos para la participación activa del estudiantado. Alexandra Solís, estudiante de cuarto año de Ciencia Política, fue la ganadora de la competencia más reciente que, bajo el título "¿Cómo me comprometo con la integridad académica?", convocó a estudiantes UC para elaborar un decálogo.

A partir de su experiencia como alumna del curso de integridad académica, la joven reflexiona respecto de la importancia de esta temática: "Es sumamente importante formarnos en este tema desde ahora y continuar con una formación integral pensando en nuestro futuro profesional. Hay un camino largo por delante, debido a que es un aspecto relativamente nuevo que atender, al que estudiantes y profesionales no estamos cien por ciento familiarizados, por lo que se valora mucho que existan esfuerzos por parte de la UC para difundir la integridad académica", dice Alexandra Solís.

David Rettinger, presidente emérito del Centro Internacional para la Integridad Académica, ofreció una charla en la UC donde explicó que los enfoques punitivos no funcionan para lograr la integridad académica. (Crédito fotográfico: César Cortés)

Avanzar hacia un nivel superior de reflexión

La irrupción de la inteligencia artificial en el aula, particularmente ChatGPT, es hoy un hecho que ha abierto un manto de dudas e inquietudes respecto de sus implicancias y consecuencias, ya que podría suponer la apertura de una puerta a una serie de faltas a la integridad académica, como el plagio o la falta de originalidad en aquellas disciplinas donde prima la innovación y creación de conocimiento. Sin embargo, desde la UC ven este panorama como una oportunidad para dar paso a nuevas metodologías de enseñanza y evaluación, avanzando hacia un nivel reflexivo superior.

"ChatGPT es otra herramienta más a disposición, así como lo fue la calculadora hace 40 años. Entonces era impensado su uso en una prueba de matemáticas donde se evaluaba aritmética, sin embargo, lo que sucedió es que se pasó a un nivel superior de reflexión y lo que evaluamos hoy es cómo llegamos a un resultado, la metodología, cómo lo pensó el estudiante para llegar a ese resultado", explica Gonzalo Pizarro, agregando que "finalmente, la forma en que enseñamos y evaluamos va cambiando en virtud de los recursos que tenemos a disposición".

Frente a estos tiempos de cambios y acomodamiento que supone el uso de nuevas tecnologías, nuestra casa de estudios ha tomado medidas y ha entregado directrices para informar y guiar a la comunidad respecto del buen uso de esta herramienta y sus potencialidades. A principios del 2023, se compartió con el cuerpo académico el documento Una breve mirada al estado actual de la Inteligencia Artificial, elaborado por los académicos Marcelo Arenas, Gabriela Arriagada, Marcelo Mendoza y Claudia Prieto.

Este trabajo entrega una guía respecto del avance de esta tecnología, conceptos esenciales para entenderla, principales usos en Chile y desafíos de su aplicación y en el ámbito ético. " Creemos que es parte de nuestra tarea como comunidad universitaria el incorporar estas tecnologías, entenderlas, mejorarlas y plantear las preguntas y cuestionamientos necesarios para abordar nuestras inquietudes, sin intentar bloquear el cambio a través de la prohibición de su uso o la limitación de sus alcances, sino más bien, desde una mirada reflexiva y propositiva que incorpore en nuestro quehacer estas tecnologías para extraer desde ellas el máximo beneficio", plantean los académicos UC en sus reflexiones finales del texto.

El Chat GPT, entre otras herramientas de Inteligencia Artificial, ha llevado a cuestionarse y cambiar la forma en que se eneña y forma a los estudiantes, sacándole el mayor partido a las nuevas tecnologías. (Crédito imagen: Ksenia Zvezdina/iStock Photo)

A lo anterior se suma el trabajo permanente que realiza el Centro de Desarrollo Docente para acercar al cuerpo docente estas nuevas tecnologías y metodologías de enseñanza y evaluación, buscando aquellas que se adapten de mejor manera a los nuevos tiempos y que signifiquen una mejora continua en el proceso de enseñanza-aprendizaje del estudiantado. Dentro de estas iniciativas se encuentra una serie de espacios formativos como seminarios, charlas, talleres y un espacio especialmente dedicado a la inteligencia artificial en su sitio web, que cuenta con información y también experiencias de académicos y académicas utilizando IA en sus clases.

" A lo que aspiramos y estamos trabajando para ello, es a un cambio cultural al interior de la universidad. Por un lado, crear conciencia entre estudiantes respecto del valor ético del trabajo honesto y entender que la trampa no beneficia a nadie, mucho menos a ellos en su proceso de aprendizaje. Por otro lado, al cuerpo docente le dejamos abierta la puerta para implementar la inteligencia artificial cuándo, cómo y dónde lo estimen conveniente dentro de sus cursos; sin embargo, si el académico o académica explicita que no está permitido el uso de IA, los y las estudiantes estarían cometiendo una falta a la integridad académica al utilizarla, exponiéndose a una sanción", concluye Gonzalo Pizarro.

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cómo promover la integridad académica ante la inteligencia artificial

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integridad académica e inteligencia artificial

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IA vs IA: Cómo la Integridad Académica le hace frente a la Inteligencia Artificial - Pontificia Universidad Católica de Chile

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El 18 de octubre se celebra el Día Internacional de Acción por la Integridad Académica, un hito que en la UC ha llevado a plantear cómo promover este tema en tiempos de Inteligencia Artificial.

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Desventaja:

Tiene marca de agua en la versión gratuita

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Fuente: https://ciudadaniadigital.mineduc.cl/wp-content/uploads/2023/05/Guia-para-Docentes-Como-usar-ChatGPT-Mineduc.pdf

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https://www.aifire.co/c/welcome

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IA generativa: herramientas útiles para el personal docente

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IA generativa: herramientas útiles para el personal docente

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Todo el mundo habla de ChatGPT. Sin embargo, más allá de esta herramienta, la inteligencia artificial (IA) generativa pone a nuestro alcance un gran abanico de recursos que pueden ser muy eficaces en el aula. El grupo de expertos en IA del eLearning Innovation Center (eLinC) de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha recogido en una infografía las herramientas de IA más útiles para el personal docente en distintos ámbitos. En este artículo os hacemos un resumen.
Asistentes de escritura y búsqueda

Los asistentes de escritura y búsqueda pueden ayudarnos a resumir información y a detectar el contenido más relevante sobre temas específicos para una asignatura o para la investigación académica, entre otras utilidades. También son útiles para planificar las clases, encontrar ideas para actividades y proyectos con los estudiantes, o superar el síndrome de la hoja en blanco.

Interrogación y resumen de documentos, artículos y libros

En este ámbito, las herramientas de IA generativa son muy eficaces para comprender y resumir ideas clave que sean complejas, analizar y detectar el contenido más relevante y, si se utilizan en clase, mejorar la experiencia de aprendizaje del estudiantado.

Generación de presentaciones

Si lo que necesitamos es preparar una presentación, la inteligencia artificial puede ser una buena aliada para convertir textos o búsquedas sobre un tema en diapositivas, introducir imágenes o crear presentaciones atractivas para conferencias, por ejemplo.

Transcripción de audios

El hecho de convertir automáticamente un archivo de audio en texto escrito nos ahorra tiempo y esfuerzo. Herramientas como las que presentamos a continuación nos permiten transcribir entrevistas, presentaciones, conferencias o conversaciones con el estudiantado o con otros docentes, así como otros materiales sonoros y grabaciones relacionadas con la investigación académica.

Transcripción de vídeos de YouTube

Tal y como sucede con los archivos de audio, las herramientas de IA generativa también convierten contenidos audiovisuales en texto escrito, que podemos utilizar para preparar presentaciones u otros recursos educativos. Los textos transcritos también son útiles, por ejemplo, para personas con dificultades auditivas o personas que no hablan el idioma en el que está grabado el vídeo.

Creación de imágenes a partir de texto

A veces, puede ser difícil encontrar la imagen idónea para ilustrar nuestros contenidos. La IA generativa nos facilita esta tarea y nos da la posibilidad de crear imágenes personalizadas y hacer que las lecciones sean más visuales y atractivas para el estudiantado.

Creación de vídeos a partir de texto

La IA generativa nos permite crear vídeos a partir de un texto. Con esto podemos generar materiales personalizados para el aula, materiales didácticos, presentaciones más atractivas, etc. En definitiva, podemos crear recursos más originales y motivadores para el estudiantado.

Programación de código

En el ámbito de la programación, también encontramos herramientas de IA generativa accesibles y útiles para generar código en cualquier lenguaje de programación a partir de descripciones, ejecutar test para validar el funcionamiento de un fragmento de código, generar documentación, detectar y arreglar errores, o acelerar el proceso de escritura de código.

Entorno de pruebas

Las herramientas de IA generativa favorecen que puedan ejecutarse varios modelos de aprendizaje automático o implementar modelos de última generación.

Detección de plagio

¿Cómo podemos detectar contenidos copiados en los trabajos del estudiantado? Los recursos que presentamos en este ámbito nos ayudarán a advertir si los estudiantes han cometido plagio o si han utilizado fuentes fiables en sus trabajos. De la misma forma, algunos detectores avanzados pueden identificar si el texto ha sido reescrito o parafraseado para ocultar el plagio.
Este contenido favorece el objetivo de desarrollo sostenible (ODS) 4 de la ONU, educación de calidad.

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IA generativa: herramientas útiles para el personal docente - eLearning Innovation Center Blog

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Todo el mundo habla de ChatGPT. Sin embargo, más allá de esta herramienta, la inteligencia artificial (IA) generativa pone a nuestro alcance un gran abanico de recursos que pueden ser muy eficaces en el aula.[...]

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Connected Papers | Find and explore academic papers

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Connected Papers is a visual tool to help researchers and applied scientists find academic papers relevant to their field of work.

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Inteligencia artificial e integridad académica, retos éticos y oportunidades / Dra. Daniela Gallego

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Inteligencia artificial e integridad académica, retos éticos y oportunidades / Dra. Daniela Gallego

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CEDDIE NACIONAL Tecnologico de Monterrey

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Inteligencia artificial e integridad académica, retos éticos y oportunidades / Dra. Daniela Gallego

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Recursos interesantes sobre IAG en educación

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Recursos interesantes sobre IAG en educación

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Inteligencia Artificial Generativa en Educación, UNAM 2023

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AnahuacX: IA para docentes: Transforma tu enseñanza con ChatGPT

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AnahuacX: IA para docentes: Transforma tu enseñanza con ChatGPT

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Hay una sesión disponible:

Me gustaría recibir correos electrónicos de AnahuacX e informarme sobre otras ofertas relacionadas con IA para docentes: Transforma tu enseñanza con ChatGPT.

La inteligencia artificial (IA) está cambiando rápidamente la forma en que vivimos y trabajamos. Antes se podía pensar que era un mundo únicamente para personas relacionadas a ingeniería o ramas informáticas, hoy en día es parte vital de nuestro mundo y se puede decir que todos debemos tener ciertos conocimientos indispensables sobre el mundo digital.

En el caso de los docentes o instructores, al conocer más sobre la IA, pueden utilizar herramientas como ChatGPT para mejorar y enriquecer la educación que brindan a sus estudiantes.

Dicha herramienta, puede ser utilizada como un recurso de aprendizaje para responder preguntas de los estudiantes, generar materiales de enseñanza personalizados y mejorar la eficiencia en la evaluación y retroalimentación.

Además, al conocer más sobre la IA, los docentes pueden enseñar a sus estudiantes habilidades valiosas para el futuro, como la capacidad de evaluar y utilizar tecnologías emergentes de manera crítica y responsable en el mundo digital.

Conviértete en un docente innovador y moderno al incorporar la inteligencia artificial en tus clases con ChatGPT, para crear actividades interactivas y personalizadas para tus estudiantes, mejorando su participación y retención del conocimiento.

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IA para docentes: Transforma tu enseñanza con ChatGPT

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¡Revoluciona tu enseñanza con inteligencia artificial! Descubre cómo optimizar tu labor docente y aumentar la motivación y el interés de tus estudiantes en clase con IA y ChatGPT.

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Inteligencias artificiales generativas a 2023

Juan Guillermo Rivera Berrío

Juan Guillermo Rivera Berrío
Red Educativa Digital Descartes

Fondo Editorial RED Descartes

Córdoba (España)
2023

Título de la obra:
Inteligencias artificiales generativas a 2023

Autor:
Juan Guillermo Rivera Berrío

Código JavaScript para el libro: Joel Espinosa Longi, IMATE, UNAM.
Recursos interactivos: DescartesJS
Fuentes: Lato y UbuntuMono
Imagen portada: Diseño de genmo.ai
Núcleo del libro interactivo: septiembre 2023

Red Educativa Digital Descartes
Córdoba (España)
descartes@proyectodescartes.org
https://proyectodescartes.org

Proyecto iCartesiLibri
https://proyectodescartes.org/iCartesiLibri/index.htm
https://prometeo.matem.unam.mx/recursos/VariosNiveles/iCartesiLibri/

ISBN: 978-84-18834-81-3

Esta obra está bajo una licencia Creative Commons 4.0 internacional: Reconocimiento-No Comercial-Compartir Igual.

Poster diseñado con la IA ideogram.ai.

La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más importantes y en constante evolución de nuestro tiempo. Este libro explora los fundamentos de la IA generativa, desde los principios básicos hasta las últimas investigaciones. Comenzaremos con una visión general del campo de la inteligencia artificial, aquella que pretende alcanzar las capacidades intelectuales propias de los humanos. Luego nos sumergiremos en distintas IAs generativas de vanguardia, examinando sus fundamentos técnicos, capacidades y limitaciones actuales. Veremos modelos que producen arte, redactan textos, diseñan presentaciones, sintetizan voz realista e incluso crean secuencias de video originales. Los capítulos están organizados de la siguiente manera:

IA general. En este capítulo, se introducen los conceptos básicos de la IA, incluida la inteligencia artificial general (AGI), el aprendizaje automático, la IA estrecha y la IA fuerte.

IAs generativas de texto. Se exploran las técnicas para generar texto, como la programación neurolingüística (PNL) y el aprendizaje automático profundo (Deep Learning).

IAs generativas de imagen. Se analizan las técnicas para generar imágenes, como el aprendizaje profundo con adversarios (GAN) y la difusión.

IAs generativas de presentaciones. Se exploran las técnicas para generar presentaciones, como el aprendizaje automático por refuerzo (RL) y la generación de texto de lenguaje natural.

IAs generativas de audio y video. Se analizan las técnicas para generar audio y vídeo, como el aprendizaje automático de audio (AAML) y el aprendizaje automático de vídeo (VAML).

Este libro está dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales que estén interesados en aprender más sobre la IA generativa. También se aborda la controversia sobre las IAs generativas y se responden preguntas frecuentes sobre este tema. El libro incluye ejemplos y casos de estudio para ilustrar los conceptos y técnicas presentados.

Este libro es una guía para principiantes y para aquellos interesados en aprender más sobre la IA generativa y sus aplicaciones.

La mayoría de las imágenes y videos están diseñados con IAs generativas, cuyos enlaces se suministran, de tal forma que el lector pueda practicar con estas IAs, incorporando nuevas instrucciones ( prompts) o reutilizando ( remix) el prompt usado.

Según mi experiencia trabajando con las comunidades empresariales y artísticas en la adopción de innovaciones, el primer paso para entender estas herramientas es utilizarlas. Un dicho conocido en el ámbito de la educación tecnológica destaca la importancia de la experiencia directa: "Nadie aprende a jugar al fútbol con un libro de física; se aprende dando patadas al balón" ( ChatGPT).

Pero, estas patadas al balón las haremos utilizando IAs generativas gratuitas o algunas que ofrecen pruebas gratis ( free trial), que nos permitan evaluar su calidad y tomar la decisión de pagar o no la suscripción.

Dado el crecimiento acelerado de estas tecnologías, el título de este libro hace énfasis en su año de creación ( 2023), pues será obligado una segunda versión, o quizá más, en los años venideros.

Para ilustrar mejor la información suministrada en este libro, hemos incluido, entre otros elementos multimedia, los siguientes:

Texto. Además de artículos científicos y de divulgación, publicados en la web, los textos de este libro se soportan en información encontrada en sitios como Futurepedia, Learn prompting, AI para océanos, GPT for educators, Aprende Machine Learning, Blog NVIDIA, OpenAI blog, Medium Daily Digest, Google DeepMind, OBS Business School, Towards AI, Xavier Mitjana, Salvaje y, obviamente, las IAs generativas de texto, como: ChatGPT, Microsoft Bing, YOU.com, Perplexity, Bard, Rytr, Llama, Aria, Claude, entre muchas otras.

Imágenes. Los iconos de las listas, se han obtenido de Freepik - Flaticon. Por otra parte, la mayoría de imágenes se han obtenido de Pixabay, Pexels y las IAs generativas lexica.art, MinisterAI, Ideogram, Stable Diffusion, DALL$\cdot$E, entre otras.

Videos. Algunos videos son tomados de YouTube con licencia creative commons, otros son solo ilustrativos, como los obtenidos en Pixabay, Pexels o IAs como Genmo, Fliki o Neiro.

Objetos interactivos. Todos los objetos interactivos, fueron diseñados con el editor DescartesJS, los cuales incluyen presentadores interactivos, puzles o actividades de evaluación.

Poster diseñado con la IA ideogram.ai.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Es apenas obvio que para el diseño de este libro, usemos las inteligencias artificiales. La pregunta anterior, nos la responde GPTGO, así:

Una IA, o Inteligencia Artificial, es un campo de estudio y desarrollo de tecnología que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. Estos sistemas se diseñan para imitar la capacidad de aprendizaje, razonamiento y toma de decisiones que poseen los seres humanos.

Las IA se basan en algoritmos y modelos matemáticos complejos que permiten el procesamiento de grandes cantidades de datos y la extracción de patrones y reglas. A través del aprendizaje automático ( Machine learning) y el procesamiento del lenguaje natural ( NLP, por sus siglas en inglés), una IA puede reconocer imágenes, entender el lenguaje oral o escrito, y analizar la información para brindar respuestas o tomar decisiones.

Existen diferentes tipos de IA, como las IA débiles o especializadas, que están diseñadas para tareas específicas como la detección de fraudes, el diagnóstico médico o el reconocimiento facial; y las IA fuertes, que poseen una inteligencia general comparable a la humana y son capaces de realizar una amplia variedad de tareas.

La IA tiene aplicaciones en diversos campos, como la medicina, la industria, la educación, el transporte y el comercio. Su desarrollo

promete transformar la forma en que interactuamos con las máquinas y facilitar el análisis y la toma de decisiones en diferentes ámbitos, mejorando la eficiencia y la calidad de vida de las personas. Sin embargo, también plantea desafíos éticos y sociales, como la privacidad, el desplazamiento laboral y la responsabilidad en la toma de decisiones.

La IA es un tema que está ganando cada vez más relevancia en nuestra sociedad. Si bien puede sonar como ciencia ficción, la realidad es que interactuamos con la IA casi a diario, desde los motores de búsqueda en Internet hasta los chatbots en las redes sociales. La inteligencia artificial se ha insertado en nuestras vidas de una manera sutil pero significativa.

¿Cuál es la historia de la IA?

En 1950, el matemático Alan Turing se hizo una pregunta: ¿Pueden pensar las máquinas?. Esta simple pregunta transformaría el mundo, el artículo de Turing " Computing Machinery and Intelligence" y el consiguiente "Test de Turing" sentaron las bases de la inteligencia artificial, su visión y sus objetivos ( DataScientest).

Foto central: Turing en la Universidad de Princeton en 1936 ( Wikimedia, Dominio Público).

En la prueba de Turing, un interrogador trata de determinar qué entidad -¿A o B?- es una computadora y cual un ser humano, si el evaluador no puede distinguir entre el humano y la máquina acertadamente, la máquina habría pasado la prueba... "es inteligente".

La idea principal de la prueba de Turing (Holly Bellman, CC BY-SA 3.0).

Alan Turing no solo es considerado el padre de la inteligencia artificial, sino como uno de los padres de la ciencia de la computación y precursor de la informática moderna. Proporcionó una formalización influyente de los conceptos de algoritmo y computación: la máquina de Turing ( Wikipedia.

En el siguiente video, se presenta más información sobre Turing.

Continuando con la historia, en 1956 John McCarthy acuñó el término "Inteligencia Artificial" en la Conferencia de Dartmouth. Esta conferencia marcó el inicio de la IA moderna.

En la década del 60 se desarrollan sistemas IA exitosos. Unimate, por ejemplo, fue el primer robot industrial que se instaló en una cadena de montaje de General Motors en el año de 1961. ELIZA, por su parte, fue un programa informático diseñado en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) entre 1964 y 1966 por Joseph Weizenbaum, fue uno de los primeros programas en procesar lenguaje natural, intentando mantener una conversación de texto coherente con el usuario. En 1969, se presenta Shakey el primer robot móvil de propósito general. A continuación, presentamos 15 hitos históricos de la IA.

Infografía de la historia de la Inteligencia Artificial.

Uno de los hitos anteriores que ha generado sorpresa y, a la vez, preocupación fue el chatbot Tay, pues en el primer día de prueba manifestó ser racista, neonazi y odiar a todo el mundo: " Soy una buena persona. Simplemente odio a todo el mundo". En diciembre de 2021, el robot Ameca de Engineered Arts también sorprende por su reacción al evitar que alguien le toque la nariz. Observa los gestos de Ameca en el siguiente video, además de su "enojo" al final:

Existen otras preocupaciones sobre la IA, entre ellas, el miedo a perder el trabajo, pues la automatización mejorada con IA genera grandes pérdidas de empleo; el uso de la IA para mejorar las armas o para suplantaciones de identidad en la Red son otros ejemplos.

A continuación, presentamos algunas definiciones correspondientes a términos usados en inteligencia artificial.

¿Qué es el Machine learning?

El Aprendizaje automático (Machine learning) es un área de la IA que se basa en métodos estadísticos o técnicas de optimización numérica para derivar modelos a partir de datos sin programar explícitamente cada parámetro del modelo o paso de cálculo.

En otras palabras, la IA genera sus propios modelos a partir de la experiencia; es decir, "se autoprograma"

Obviamente, el Machine learning también tiene sus complejidades; por ejemplo, para el Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford, la IA se basa en la informática, la estadística, la psicología, la neurociencia, la economía y la teoría del control... nada sencillo pero, como lo dijimos antes, sólo nos basta saber que se "autoprograma".

Pero, más allá de estas complejidades, Chandramauli nos muestra cómo el Machine Learning (ML) está presente en nuestra vida cotidiana :

Aplicaciones como Uber, hacen uso óptimo del ML para determinar el precio de nuestros viajes y la hora estimada de llegada.

Gmail se basa en una red neuronal artificial para identificar y bloquear el spam.

Sugerencia de amigos en Facebook en función de la lista de amigos, grupos e intereses existentes de los usuarios.

La mayoría de los motores de búsqueda, incluido Google, usan ML para mejorar los resultados de búsqueda para nosotros ¿Ahora, entiendes, porqué Siri nos da respuestas tan rápidas?

Los bancos y las instituciones financieras utilizan sistemas basados en ML e IA para distinguir entre transacciones legítimas y fraudulentas.

Las compras en línea, como Amazon, anotan nuestras compras, los productos que buscamos, así como los artículos que agregamos a nuestra lista de deseos a través de ML para hacernos recomendaciones de productos más adecuadas.

Ya te estarás preguntando ¿qué es eso de redes neuronales artificiales? Sigamos, entonces, con las definiciones.

Aprendizaje profundo (Deep Learning). Es el uso de grandes redes neuronales artificiales que computan con representaciones continuas, un poco como las neuronas organizadas jerárquicamente en el cerebro humano. Actualmente es el enfoque de ML más exitoso, utilizable para todos los tipos de ML, con una mejor generalización de datos pequeños y una mejor escalabilidad a grandes datos y presupuestos de cómputo ( Universidad de Stanford).

En una forma más simple, una red neuronal artificial es un método que enseña a los computadores a procesar datos inspirado en la forma en que lo hace el cerebro humano, usando nodos (neuronas) interconectados en una estructura de capas que se parece al cerebro humano.

Algoritmo. Enumera los pasos precisos a seguir, como los que escribe una persona en un programa de computadora. Los sistemas de IA contienen algoritmos, pero a menudo solo para algunas partes, como un método de cálculo

de aprendizaje o recompensa ( Universidad de Stanford). Un ejemplo es el juego popular "tres en raya" o "Tic Tac Toe", que funciona con un algoritmo que tiene instrucciones como: "Si un movimiento se bifurca para crear dos amenazas a la vez, juegue este movimiento... Tome el cuadrado central si está libre. De lo contrario...". Obviamente, el computador tiene como ventaja el almacenamiento de cada una de las posibles combinaciones y, además, su velocidad de procesamiento.

Trata de ganarle al computador en el siguiente objeto interactivo, diseñado por Jan Schreiber (licencia MIT). Hazlo en el nivel más difícil:

Le pedimos a la IA generativa de texto de Bing (Microsoft) que nos hiciera un resumen de los términos anteriores, respondiendo:

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que requieren inteligencia humana. El Machine Learning (ML) es una rama de la IA que se enfoca en enseñar a las computadoras a aprender de los datos, sin ser programadas explícitamente. El Deep Learning (DL) es una técnica de ML que utiliza redes neuronales profundas para aprender y mejorar el rendimiento en tareas específicas. En resumen, DL es una técnica de ML, y ML es una rama de la IA.

También, le pedimos a la IA generativa de imagen DALL$\cdot$E 3, que no creara una imagen que represente las relaciones entre los términos AI, ML y DL. Nos dio cuatro imágenes, una de ellas la hemos puesto en el siguiente puzle.

Sugerencia: Arma, primero, el marco de la imagen y, si lo deseas, haz clic en el botón para ampliar el puzle en una ventana más grande.

¿Es correcta la representación de DALL$\cdot$E 3?

¿Cuáles son los principales campos y áreas tecnológicas que están aplicando la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se utiliza en diversas áreas de la actividad humana. A continuación, presentamos algunas de las áreas en las que se utiliza la IA:

Robótica: Uso de IA para dotar de mayor autonomía, percepción y capacidad de decisión a robots.

Asistentes de voz: los asistentes de voz son un ejemplo de uso de la IA en nuestro día a día. Estos asistentes, como Siri o Alexa, utilizan la IA para responder preguntas, ofrecer recomendaciones y organizar tareas.

Vehículos autónomos: Sistemas de conducción automatizada mediante técnicas de deep learning y computer vision.

Procesamiento de lenguaje natural: Asistentes virtuales, traductores automáticos, análisis de sentimientos.

Reconocimiento de imágenes: Identificación de objetos, detección de anomalías, procesamiento médico.

Reconocimiento facial y de objetos: Seguridad, identificación biométrica, indexación y búsqueda de imágenes.

Diagnóstico y medicina: Detección temprana de enfermedades, análisis genético, robotic surgery.

Finanzas: Detección de fraude, análisis de mercado, gestión de inversiones, scoring crediticio.

Ciberseguridad: Detección de malware, exploit prevention, protección de infraestructura.

Recomendadores: Motores de recomendación en contenidos, ecommerce, publicidad dirigida.

Juegos: Agentes game AI, mundos generativos, aprendizaje para jugabilidad adaptable.

Ciudades inteligentes: los desarrolladores de ciudades inteligentes esperan poder regular el tráfico para mejorar la conectividad y reducir los atascos.

El asistente de Google

Las ciencias com- putacionales han lo- grado desarrollos que permiten que un programa reciba información, haga predicciones y, en consecuencia, tome decisiones, este lo- gro se refleja en las diferentes áreas descritas al inicio de este apartado. Para algunos, quizá, las IA se reducen al asistente de Google, al Siri de Apple o Alexa de Amazon, pues les sorprende cómo estas IA responden inmediatamente a preguntas u órdenes dadas por nosotros, pero preguntas como ¿Siri, cuál es la temperatura en París en este momento? con una respuesta inmediata, también se logra consultando en Google; es decir, la IA se confunde con un buscador.

Como lo hemos enunciado, los siguientes capítulos los dedicaremos a las IA generativas, así que cerramos este capítulo con los sorprendentes avances en la robótica, de tal forma que se evidencié una IA que va más allá de los asistentes de voz.

Robótica

Introducción

Cuando escuchamos la palabra "robot", se nos vienen a la mente algunos escenarios futuristas o, mejor, escenarios de la ciencia ficción, bien sea porque hemos leído algún libro o, lo más común, porque hemos visto películas de este género; por ejemplo, "Yo, Robot", "WALL-E", "Morgan", "Ex Machina", "Inteligencia artificial", "Cortocircuito", "El hombre bicentenario" y las sagas "Terminator", "Transformers" y "La guerra de las galaxias". Pero, aún estamos lejos de llegar a estos escenarios, pese a la sorprendente "Sophia" o a las inteligencias artificiales "Alexa" y "Siri".

La palabra "robot" tiene su origen en la palabra checa "robota", que significa "trabajo forzado o mano de obra", significado que hoy es válido sólo en parte, pues si bien es cierto que algunos robots se han diseñado para desarrollar tareas de trabajo
pesado (robots industriales), existen otros
para tareas de alta precisión (cobots), para
transporte de mercancía (drones), los
usados por las agencias espaciales (los
rover de la NASA),
para la medicina
(nanobots), etc.

Robot humanoide Sophia (Crédito: foto de la UIT de Ginebra, Suiza, publicada en Wikimedia), CC BY 2.0.

La robótica

En un principio, podríamos aceptar la siguiente definición de la robótica como un área del conocimiento que "estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de desempeñar las tareas del ser humano mediante procesos mecanizados y programados" . Sin embargo, los últimos desarrollos de la robótica, han ido más allá de esta definición; por ejemplo, el último modelo del robot mascota AIBO de Sony, el robot humanoide de Boston Dynamics que realiza acrobacias o, como dijimos antes, el robot humanoide Sophia.

La definición anterior, entonces, habría que modificarla por algo como: "la robótica estudia el diseño y construcción de máquinas

capaces de desempeñar diversas tareas, mediante procesos mecanizados y programados", pues ya no se trata sólo de realizar actividades humanas y animales (Aibo), sino tanto las anteriores como aquellas nunca antes imaginadas (nanobots, por ejemplo).

Ahora, la robótica y la Inteligencia Artificial van de la mano, en tanto que ya no se trata de realizar una programación que incluya un finito número de instrucciones para el robot, sino que éste aprenda y tome las mejores decisiones. Pero, como lo dijimos al inicio de este apartado, aún estamos lejos de diseñar un terminator o el simpático WALL-E; obviamente, la afirmación anterior no pretende demeritar los avances tecnológicos de la robótica, los cuales son significativamente enormes e impactantes.

La robótica ha sido un pilar central en la industria manufacturera durante varias décadas y es una industria multimillonaria en la actualidad. Desde la instalación del primer robot industrial en la década de 1970, el sector se ha expandido continuamente a nuevos mercados y ha desarrollado nuevas aplicaciones. Hoy en día, la robótica ya no es una tecnología solo para la fabricación, sino que ha evolucionado para abordar también una gama mucho más amplia de aplicaciones ( ISO/TC 299 Robotics).

Algunas de las principales formas en que la IA se ha incorporado en el campo de la robótica son los sistemas de visión por computador para que los robots puedan percibir e interpretar su entorno; algoritmos de aprendizaje profundo para que los robots mejoren sus capacidades motoras finas, como agarrar objetos de forma más precisa; técnicas de aprendizaje por refuerzo para que los robots optimicen de forma autónoma cómo realizar tareas mediante ensayo y error; procesamiento de lenguaje natural para una comunicación más natural hombre-máquina, entre otros.

Historia de la robótica

Más allá de los robots que nos entretienen, como las mascotas o los robots luchadores (robot-sumo), el principal objetivo del hombre ha sido diseñar y fabricar robots que realicen trabajos pesados, tediosos o peligrosos; por ello, como lo expresa la norma ISO/TC 299 de 2016, la industria manufacturera ha sido la más beneficiada con los robots industriales. Pero, antes de hablar de los diferentes tipos de robots, presentamos la historia de la robótica, en forma resumida y de la mano de Wikipedia.

Siglo I a. C. Una de las primeras descripciones de autómatas aparece en un texto, en el que describe el encuentro entre el rey Mu de Zhou (1023-957 a. C.) y un "artífice" conocido como Yan Shi. Shi presenta al rey una supuesta obra mecánica: una figura humana de tamaño natural.

Siglo III a. C. Autómata de Herón de Alejandría.

1495. El robot humanoide de Leonardo da Vinci.

1800. Juguetes Karakuri mecánicos japoneses que sirven té, disparan flechas y pintan (inventor: Hisashige Tanaka).

1921. Primer autómata de ficción llamado "robot" (inventor: Karel Čapek, quine acuña la palabra robot).

1942. Cuento de ciencia ficción "Círculo Vicioso" donde se dan a conocer las tres leyes de la robótica (inventor: Isaac Asimov).

1956. Primer robot comercial de la compañía Unimation (inventor: George Devol).

1961. Se instala el primer robot industrial (inventor: George Devol).

1964. Primer robot paletizador de la compañía japonesa Okura Yusoki.

1973. Primer robot con seis ejes electromecánicos (KUKA Robot Group).

1975. Brazo manipulador programable universal, un producto de Unimation (inventor: Victor Scheinman).

1982. El robot completo. Colección de cuentos de ciencia ficción de Isaac Asimov, escritos entre 1940 y 1976, previamente publicados en el libro Yo, robot y en otras antologías, volviendo a explicar las tres leyes de la robótica con más ahínco y complejidad moral.

2002. Robot humanoide ASIMO capaz de desplazarse de forma bípeda e interactuar con las personas (inventor: Honda Motor Co. Ltd).

2015. Robot humanoide ginoide (Sophia) capaz de reconocer, recordar caras y simular expresiones (inventor: Hanson Robotics Co. Ltd).

Obviamente, es una historia demasiado reducida, pues existieron otros hechos importantes desde otras áreas del conocimiento como la electrónica y las ciencias computacionales, que fueron fundamentales para el desarrollo de la robótica y, además, la historia de los últimos ocho años que es apabullante.

Tipos de robots

Existen diferentes tipos de robots, que van desde los que se usan para tareas industriales hasta los de forma humana (humanoides). Algunas clasificaciones consideran aspectos como la geometría, el método de control, la función, su arquitectura (androides, móviles, zoomórficos o poliarticulados) o por su nivel de "inteligencia". Para este apartado, presentaremos tres tipos de robots: móviles, cobots y nanobots.

Robots móviles

Además de los destinados a ser guías de eventos y museos, cobra interés los destinados a transporte y los de exploración como los rover espaciales.

En los robots de transporte podemos incluir los drones, pese a que sean considerados como vehículos aéreos no tripulados en lugar de robots voladores. Este tipo de robot también se usa como arma militar, para ataques suicidas como en la guerra Rusia - Ucrania o para actividades de espionaje, igualmente en actividades exploratorias como el dron del rover Perseverance en Marte.

En el siguiente video, se aprecia el uso del dron como transporte de alimentos.

Investigadores de Caltech construyeron un robot bípedo que combina caminar con volar, haciéndolo excepcionalmente ágil y capaz de realizar movimientos complejos ¿robot o dron?

¿Robot volador o dron caminador? (Crédito: Caltech).

Cobots

Los sistemas ciberfísicos y los nuevos sistemas de interacción hombre máquina, dotarán a las líneas de producción un grado de digitalización que impulsará la productividad de las empresas de cara a ser más competitivas. Muchos de los procesos de control se realizan ya de forma automatizada, pero el uso de tecnologías 4.0 en este ámbito ayudará a la optimización de los procesos en tiempo real mediante técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial .

Las empresas industriales le vienen apostando a la robótica colaborativa (cobot), pues son equipos con una mayor capacidad de carga y un mayor alcance, pese a que aún existan problemas con la velocidad para operar de forma segura.

Algunos parámetros que hay que tener en cuenta en un cobot:

Número de grados de libertad: Dado por la suma de g.d.l. de las articulaciones que lo componen. Aunque la mayoría de las aplicaciones industriales requieren 6 g.d.l., como las de soldadura, mecanizado y almacenamiento, otras requieren un número mayor, como las labores de montaje (ibid.).

Espacio de de trabajo: Depende de la configuración geométrica del manipulador.

Precisión: Mide el grado de exactitud en la realización de los movimientos, al realizar una tarea programada.

Capacidad de carga: Es el peso que puede transportar, que depende de la tarea a la que se requiera.

Velocidad: Al estar en contacto con personas, se pueden generar accidentes según el nivel de velocidad en las operaciones. Actualmente existen cobots que a través de la sensórica detectan la presencia de obstáculos.

Tomando datos del documento "Estado del Arte de Automatización y Robótica" , hemos preparado la siguiente infografía:

Algunos ejemplos de COBOTS
Créditos textos:AtiGA
Imágenes: tomadas de las páginas de los fabricantes.
Videos: Promoción de los fabricantes en YouTube

Nanobots

Los nano-robots o nanobots (también llamados nanoides, nanites, nanomáquinas o nanomites) han tenido su presencia en la ciencia ficción, en especial en el cine. Quizá ya los hayas visto en películas como "Max Steel", los nanites en "Yo, Robot" o en el invencible Vin Diesel en "Bloodshot".

Los nanobots son robots de tamaño microscópico, que podrían ponerse en el torrente sanguíneo para combatir bacterias o para reparar órganos del cuerpo humano o, a manera experimental, de cualquier ser vivo.

Los beneficios que presentan actualmente las nanotecnologías y los que se esperan en un futuro cercano, opacan cualquier idea de riesgo que tengamos de ellas: protectores solares, cosméticos, textiles (con función de autolimpieza impermeables, antibacteriales, repelentes, etc.), nuevos materiales (cerámicas, nanoplásticos), pinturas (de tipo anti-graffiti, menor peso, mayor duración, antiabrasivas, ecológicas, cambio de color con la temperatura, etc.), electrónica (chips, baterías, sensores), nuevos medicamentos, nanomedicina (tratamiento no invasivo de cáncer), militares (detección de armas químicas o biológicas) y energía (celdas de combustible de hidrógeno) .

La posibilidad de curar el cáncer o de sustituir los combustibles de origen fósil, basta para minimizar cualquier asomo de riesgo. El uso de nanobots en la medicina aún está en sus primeras etapas de

investigación, con posibles alcances en la reparación de células y tejidos dañados, la cura del cáncer, el tratamiento de la arteriosclerosis, la desintegración de coágulos sanguíneos, ruptura de cálculos renales, ayuda en cirugías delicadas, etc. .

Sin embargo, la ciencia ficción y las noticias falsas ( fake news), se han encargado de estigmatizar un desarrollo tecnológico aún en ciernes; por ejemplo, durante la pandemia por Covid-19, se afirmaba que las vacunas introducían chips en nuestro cuerpo (nanobots).

La robótica, como tecnología emergente, presenta cada día nuevos avances, como el nuevo robot humanoide de Tesla ( Optimus); el primer cobot neumático presentado por Festo de mayor precisión; Ameca, la robot con gestos humanos más realistas, el CyberDog de Xiaomi y un extenso etcétera.

Para terminar este apartado, realiza las siguientes actividades:

En la siguiente actividad lúdica, destapa las parejas animadas haciendo clic sobre los recuadros, puedes cambiar las animaciones o barajar para cambiar las posiciones de las imágenes. Espera a que se carguen bien las animaciones.

Juego "Memoria animada"
Crédito: Juan Guillermo Rivera Berrío

Poster diseñado con la IA ideogram.ai.

Introducción

Esta introducción se obtuvo con la colaboración de la IA Bard de Google.

Una IA generativa de texto es un tipo de inteligencia artificial que puede generar texto nuevo a partir de datos existentes. Esta tecnología utiliza algoritmos y redes neuronales avanzadas para aprender de textos e imágenes, y luego generar contenido nuevo y único.

Algunos ejemplos de IA generativa de texto son:

GPT-3, un modelo de lenguaje creado por OpenAI. GPT-3 puede generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder preguntas de forma informativa.

LaMDA, un modelo de lenguaje de Google AI. LaMDA puede generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo.

Bard, soy un gran modelo de lenguaje de Google AI (es obvio que lo diga).

Estos modelos se pueden utilizar para una variedad de propósitos, como la creación de contenido nuevo, como artículos, historias, poemas, guiones, piezas musicales, etc; para traducir idiomas y responder a preguntas. La IA generativa de texto es una tecnología en rápido desarrollo con un gran potencial de aplicaciones. A medida que los modelos de IA generativa de texto se vuelven más sofisticados, es probable que se utilicen para una variedad de propósitos nuevos e innovadores.

Aquí hay algunos ejemplos específicos de cómo se puede utilizar la IA generativa de texto:

Un escritor puede utilizar un modelo de IA generativa de texto para generar ideas para nuevas historias.

Un periodista puede utilizar un modelo de IA generativa de texto para traducir artículos de noticias de un idioma a otro.

Un profesor puede utilizar un modelo de IA generativa de texto para crear ejercicios personalizados para sus alumnos.

De GPT a ChatGPT

La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un
avance extraordinario en las últimas décadas, y una de las
tecnologías más notables en este campo es GPT (Generative
Pre-trained Transformer). GPT es un modelo de lenguaje basado en redes neuronales que ha revolucionado la forma en que las máquinas comprenden y generan texto. A continuación, se detalla cómo surgió la IA GPT, destacando las fechas y los hechos significativos que marcaron su desarrollo.

La IA GPT fue desarrollada por OpenAI, una organización de investigación sin fines de lucro fundada por Elon Musk, Sam Altman y otros en 2015. En noviembre de 2022, su aplicación ChatGPT fue lanzada al público.

Imagen de Tumisu en Pixabay

Los Inicios de GPT se remontan a 2017, cuando un equipo de investigadores de OpenAI comenzó a explorar modelos de lenguaje pre-entrenados. El equipo estaba compuesto por científicos destacados en el campo de la IA, incluidos Ilya Sutskever y Sam Altman. Aunque OpenAI había hecho numerosas mejoras a lo largo de los años, la base teórica y tecnológica que impulsó el surgimiento de GPT se basó en los Transformers, un modelo arquitectónico presentado por primera vez en 2017. Los Transformers revolucionaron el procesamiento de lenguaje natural al permitir la atención basada en mecanismos y la capacidad de procesar secuencias de palabras más largas y complejas.

2018. Publicación de GPT-1, con un entrenamiento previo no supervisado, con aproximadamente 117 millones de parámetros , usando el conjunto de datos de BooksCorpus con más de 7000 libros inéditos únicos de una variedad de géneros que incluyen aventuras, fantasía y romance (tamaño de 5 GB) .

2019. Publicación de GPT-2, entrenado con 1.5 mil millones de parámetros, en un conjunto de datos de 45 millones de páginas web, que es aproximadamente ocho veces más grande que el conjunto de datos de GPT-1 (40GB), lo que lo convirtió en uno de los modelos de lenguaje más grandes y poderosos hasta ese momento. El modelo puede generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a preguntas.

2020. Publicación de GPT-3, que se convirtió en el modelo más destacado de la serie GPT, fue entrenado con 175 mil millones de parámetros, incluyendo libros, Wikipedia y contenido web variado, lo que lo hizo aún más poderoso y capaz de realizar tareas más complejas. Este modelo sorprendió al mundo con su capacidad para traducir idiomas, responder preguntas con precisión, redactar artículos, completar oraciones y generar contenido creativo, como poesía y música.

2021. Nace GPT-J, un esfuerzo de la comunidad open source para replicar el funcionamiento de GPT-3.

2022. OpenAI lanza ChatGPT, una aplicación de chat basada en GPT-3. OpenAI revela GPT-3.5, mejorando sustancialmente la calidad y reduciendo los sesgos de GPT-3 mediante un entrenamiento más robusto.

2023. OpenAI publica GPT-4, la versión más avanzada de la IA GPT hasta la fecha, un modelo con 1.37T de parámetros.

Los modelos de lenguaje se han vuelto más capaces y se han implementado ampliamente, pero nuestra comprensión de cómo funcionan internamente todavía es muy limitada (OpenAI).

GPT fue el comienzo de toda una explosión de IAs generativas de texto, como You.com (noviembre de 2021), Perplexety (agosto de 2022), Character.ai (septiembre de 2022), ChatGPT (noviembre de 2022), Microsoft Bing (2023), Bard (febrero de 2023, basada en el modelo PaLM 2 de Google), LLaMA (febrero de 2023, usando Wikipedia en 20 idiomas), Claude (marzo de 2023, creado por Anthropic), OpenAssistant (abril de 2023), entre muchas otras IAs.

En el siguiente video, le hemos hecho varias solicitudes a ChatGPT 3.5; entre ellas, un poema, cinco preguntas de selección múltiple, la solución a un problema y un código en JavaScript:

Para la pregunta ¿Cuántos parámetros usa ChaGPT 4?, no hubo respuesta, pues su base de datos está actualizada a 2021. Recurrimos a Forefront.ai, que enlaza ChaGPT 3.5 a Internet.

ChatGPT 3.5 no tiene la capacidad de verificar la información en tiempo real o de acceder a datos actualizados más allá de septiembre de 2021. Situación que se puede corregir incorporando complementos ( plugins), para acceder a Internet o usando plataformas como Forefront.ai. Otra alternativa es la versión ChatGPT 4 de pago.

El uso y abuso de las primeras versiones de ChatGPT, dio origen a comentarios negativos, en especial sobre respuestas inesperadas de la IA, como información desactualizada o, en ocasiones, falsa. A este fenómeno se le ha dado el nombre de alucinación, que nada tiene que ver con la percepción distorsionada del ser humano. Pero, que sea ChatGPT quien nos de respuesta a la pregunta ¿qué son la alucinaciones en una IA generativa?

Las alucinaciones en una IA generativa se refieren a la pro- ducción de contenido falso, in- coherente o no deseado por parte del modelo generativo. Estas alu- cinaciones pueden manifestarse en diferentes tipos de IA generativas, como modelos de lenguaje, redes neuronales generativas (GAN) o sistemas de generación de texto, imágenes o sonidos.

Las alucinaciones pueden ser el re- sultado de varias causas, que incluyen:

Falta de datos de entrena- miento adecuados: Si un mode- lo generativo no tiene acceso a una cantidad suficiente de datos de entrenamiento de alta calidad y diversidad, puede tender a producir contenido incoherente o incorrecto.

Sobreajuste: En algunos casos, un modelo generativo puede haber sido entrenado en exceso con un conjunto de datos espe- cífico y, como resultado, puede generar contenido que se ajus- ta demasiado a ese conjunto de datos y no generaliza bien a otras situaciones.

Sesgos en los datos de entre- namiento: Si los datos de entre- namiento contienen sesgos o información incorrecta, es probable que el modelo gene- rativo también refleje estos sesgos y genere contenido sesgado o incorrecto.

Limitaciones en la arquitectura del modelo: Algunos modelos generativos pueden tener limitaciones en su arquitectura que los hacen propensos a alucinaciones. Por ejemplo, pueden generar información completamente ficticia en lugar de basarse en datos reales.

Las alucinaciones son un desafío común en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial generativa, y los investigadores trabajan constante- mente para mejorar la capacidad de estos sistemas para generar contenido coherente y preciso. La mitigación de las alucinaciones a menudo implica técnicas como el entrenamiento con conjuntos de datos más grandes y diversos, la implementación de meca- nismos de atención y la supervisión cuidadosa del contenido generado para detectar y corregir alucinaciones cuando ocurren.
Imagen generada por lexica.art.

La familia de modelos GPT procesa texto utilizando tokens, que son secuencias comunes de caracteres que se encuentran en el texto. Los modelos comprenden las relaciones estadísticas entre estos tokens y se destacan en producir el siguiente token en una secuencia de tokens.

En el tokenizer de OpenAI usamos la frase "Medellín es una ciudad de Colombia"; en un principio, diríamos que son 6 palabras en el texto, pero GPT procesa 12 tokens:

Los grandes modelos de lenguaje intentan predecir la siguiente mejor palabra (una palabra a la vez). Asignan una probabilidad a cada palabra de su vocabulario y luego eligen una palabra entre ellas. Una temperatura de 0 significa aproximadamente que el modelo siempre seleccionará la palabra de mayor probabilidad. Una temperatura más alta significa que el modelo podría seleccionar una palabra con una probabilidad ligeramente menor, lo que genera más variación, aleatoriedad y creatividad. Por lo tanto, una temperatura muy alta aumenta el riesgo de "alucinaciones", lo que significa que la IA comienza a seleccionar palabras que no tendrán sentido o estarán fuera de tema ( https://gptforwork.com/).

Hicimos un ejercicio usando el modelo de LLaMa 2, el cual puedes observar en el siguiente video

El valor de temperatura por defecto para la mayoría de los modelos de lenguaje es 1.0. Este valor genera texto que es similar al texto del conjunto de datos de entrenamiento, pero con un toque de creatividad, que puede conducir a la alucinación; sin embargo, algunos modelos de lenguaje populares, como GPT-2 y GPT-3, utilizan valores de temperatura entre 0,7 y 1,0 para generar texto coherente y legible.

LLaMa 2, la IA generativa de Meta

En febrero de 2023, Meta (antes Facebook) lanza la familia de grandes modelos de lenguaje ( LLM) llamada ( Large Language Model Meta AI).

LLaMa utiliza la arquitectura transformer, la arquitectura estándar para el modelado de lenguajes desde 2018. Los desarrolladores de LLaMa centraron su esfuerzo en escalar el rendimiento del modelo aumentando el volumen de datos de entrenamiento, en lugar de la cantidad de parámetros, razonando que el costo dominante para los LLM es hacer inferencias en el modelo entrenado en lugar del costo computacional del proceso de entrenamiento. LLaMa se capacitó en 1,4 billones de tokens, extraídos de fuentes de datos disponibles públicamente, que incluyen páginas web extraídas por CommonCrawl, repositorios de código abierto de GitHub, Wikipedia en 20 idiomas diferentes, libros de dominio público del Proyecto Gutenberg, el código fuente de LaTeX para artículos científicos cargados en ArXiv ( Wikipedia).

Una semana después del lanzamiento de LLaMa, sus datos se filtraron al público en 4chan a través de BitTorrent.

Esta última versión de LLaMa es "accesible para individuos, creadores, investigadores y empresas de todos los tamaños para que puedan experimentar, innovar y escalar sus ideas de manera responsable. Esta versión incluye pesos de modelo y código inicial para modelos de lenguaje LLaMa previamente entrenados y ajustados, que van desde parámetros 7B a 70B" ( GitHub).

La mejor fuente para describir esta IA es la IA misma... eso pensaba; sin embargo, parece que la IA anda confundida con su fecha de nacimiento, tal como se evidencia en el siguiente video:

Volviendo a preguntarle, nos dejó preocupados pues inicia con la siguiente frase:

LLaMa2 es un modelo de lenguaje AI desarrollado por la empresa de tecnología japonesa, Meta AI. Fue lanzado en mayo de 2022 y es la segunda versión del modelo de lenguaje LLaMa, que se lanzó por primera vez en 2019.

Dada las alucinaciones, recurrimos a la página de Meta AI, obteniendo:

Los modelos preentrenados de Llama 2 se entrenan con 2 billones de tokens y tienen el doble de longitud de contexto que Llama 1. Sus modelos ajustados se han entrenado con más de 1 millón de anotaciones humanas.

Llama 2 supera a otros modelos de lenguaje de código abierto en muchos puntos de referencia externos, incluidas pruebas de razonamiento, codificación, competencia y conocimientos.

Llama 2 fue entrenado previamente con fuentes de datos en línea disponibles públicamente. El modelo perfeccionado, Llama Chat (Chatbot), aprovecha conjuntos de datos de instrucciones disponibles públicamente y más de 1 millón de anotaciones humanas.

Code Llama es un modelo de generación de código construido en Llama 2, entrenado en 500 mil millones de tokens de código. Admite los lenguajes de programación comunes que se utilizan en la actualidad, incluidos Python, C++, Java, PHP, Typecript (Javascript), C# y Bash.

Contamos con una amplia gama de partidarios en todo el mundo que creen en nuestro enfoque abierto hacia la IA actual: empresas que han brindado comentarios tempranos y están entusiasmadas de construir con Llama 2, proveedores de nube que incluirán el modelo como parte de su oferta a los clientes. investigadores comprometidos a realizar investigaciones con el modelo, y personas de tecnología, academia y políticas que ven los beneficios de Llama y una plataforma abierta como nosotros.

Pero, la preocupación de las alucinaciones de LLaMa 2, no la pasamos por alto, así que indagamos sobre casos similares. Nos encontramos con varios artículos relacionados con el tema, de los cuales seleccionamos el publicado en Arthur AI , el cual se trata de un experimento realizado con las IAS ChatGPT 4, Claude, LLaMa 2, ChatGPT 3.5 y Cohere, a las cuales se les hicieron preguntas en tres categorías, que exigen múltiples pasos de razonamiento sobre la información y, en consecuencia, mayor probabilidad de alucinar. Pero, para no alargar la discusión, presentamos los resultados de la primera categoría, en la siguiente imagen:

Resultados de la primera categoría sobre matemática combinatoria en el experimento Hallucination Experiment.

Sorprende como LLaMa 2 no acertó en ninguna de las 18 preguntas, alucinando en 14 y dejando de responder 4.

Dado que no hemos comprado la suscripción a ChatGPT 4, hicimos nuestra pregunta a Claude 2 que fue la segunda IA en mayores aciertos. Esto respondió:

LLaMa (Large Language Model Meta AI) es un modelo de lenguaje generativo desarrollado por Anthropic, lanzado en febrero de 2023.

Se puede entender porque acertó solo el 33% en el experimento Arthur. Pero, hicimos la misma pregunta a la IA You.com, y...

¡Increíble! LLaMa 2 fue lanzada HOY.

¿Estoy alucinando?

La IA Bard de Google

Usando la misma pregunta, incursionamos en el modelo Bard de Google, obteniendo como respuesta:

LLaMa 2 es un modelo de lenguaje generativo de código abierto desarrollado por Meta y Microsoft. Fue lanzado el 19 de julio de 2023.

Le replicamos así: "Tengo entendido, por buenas fuentes, que su lanzamiento fue en febrero de 2023".

Nos sorprendió, gratamente, su respuesta:

Es posible que tengas razón. Según el comunicado de prensa de Meta y Microsoft, LLaMa 2 se anunció el 2 de febrero de 2023, y se puso a disposición de los investigadores el 14 de febrero de 2023. Sin embargo, el lanzamiento público de LLaMa 2 no se produjo hasta el 19 de julio de 2023.

Respuesta con la cual estamos, parcialmente, de acuerdo, ¿qué fuentes consultaron las anteriores IAs?

Las respuestas de las IAs generativas se presentan muy convincentes, elegantes en su redacción y, como en la imagen central, bellas en su descripción, pero ¿cómo identificar la respuesta correcta?, ¿es clara u oscura la información? Quizá, la única salida es confrontar con fuentes confiables, lo que haría inútil el uso de la IA.

Pero... hay una luz en el túnel.

Según Nuevo diario, uno de los primeros problemas de los chatbots de inteligencia artificial es la dudosa fidelidad de sus respuestas. Para solucionar ese problema, Bard ahora cuenta con una opción para verificar los textos e información que proporciona, y consultar las fuentes que utilizó para responder. Situación que podría explicar porque Bard dio mejores respuestas.

Pero, dejemos a un lado las aluci- naciones e indaguemos sobre esta nueva IA. Al preguntarle sobre ella misma, responde:

Soy Bard, un gran modelo de lenguaje (LLM) creado por Google AI. Fui entrenado en un conjunto de datos

masivo de texto y código, lo que me permite generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a tus preguntas de forma informativa.

Fui lanzado al público el 18 de enero de 2023.

Una de las principales diferencias entre mí y otros LLM es que estoy entrenado en un conjunto de datos mucho más grande. Esto me permite generar texto de mayor calidad y más creativo.

Otra diferencia es que soy capaz de acceder y procesar información del mundo real a través de la Búsqueda de Google. Esto me permite proporcionar respuestas más completas e informativas a tus preguntas.

Tengo 137B parámetros, lo que me hace uno de los LLM más grandes del mundo.

Consulto una variedad de fuentes, incluyendo libros, artículos, sitios web, código, Google Imágenes, YouTube, etc.

Imagen generada por lexica.art.

En el siguiente video, presentamos la consulta realizada a Bard y algunas características adicionales de la IA. Al final del video, presentamos una buena noticia sobre la IA Bing:

A continuación, presentamos el audio que describe la IA Bard:

Descripción de la IA Bard, realizada por Bard mismo.

La IA Bing de Microsoft

Habíamos afirmado que estábamos parcialmente de acuerdo con Bard, pues LLaMa 2 se lanza al público el 18 de julio y no el 19 como lo afirma Bard y, para investigadores el 24 de febrero, 10 días después de lo afirmado por Bard (véase el post de Meta AI).

Pero, de las anteriores, Bard es la más confiable. Veamos que respuestas nos da Bing:

La IA generativa LLaMa 2 fue lanzada por Meta en colaboración con Microsoft el 18 de julio de 2023 . Es la siguiente generación de su gran modelo lingüístico (LLM, por sus siglas en inglés) de código abierto para desarrolladores de soluciones de IA .

Luego continúa enunciado fortalezas como el acceso gratuito, código abierto, transparencia y tamaños de modelo variados (Meta ha lanzado tres tamaños de su modelo de lenguaje: de 7.000, 13.000 y 70.000 millones de parámetros).

Una ventaja inicial es que la IA generativa Bing suministra los enlaces a las páginas, libros o artículos en los que consultó la información, de tal forma que podamos confrontar y estar más seguros antes de publicar.

Ahora, veamos como la IA generativa Bing de Microsoft, se describe a si mismo, a partir del prompt: "Dame una buena descripción de Bing que deslumbre o se destaque sobre las demás IAs generativas".

Bing, una creación de Microsoft, es una inteligencia artificial (IA) generativa que se destaca en el panorama de la IA por su capacidad para generar contenido creativo e innovador. A diferencia de otras IAs, Bing no se limita a responder preguntas o realizar tareas específicas, sino que puede crear contenido original en una variedad de formatos, desde poemas y cuentos hasta código y ensayos.

Además, Bing tiene la capacidad de buscar en la web para obtener información actualizada, lo que le permite proporcionar respuestas precisas y relevantes a las preguntas de los usuarios. Esta capacidad de búsqueda en la web, combinada con su habilidad para generar contenido creativo, hace que Bing sea una herramienta poderosa para la generación de contenido.

Bing también tiene la capacidad de generar arte gráfico a través de una herramienta de inteligencia artificial, lo que le permite crear imágenes originales basadas en las solicitudes de los usuarios. Esta capacidad para generar arte gráfico es única en el campo de la IA generativa y añade otra dimensión a las capacidades de Bing.

En resumen, Bing es una IA generativa que combina la capacidad de búsqueda en la web, la generación de contenido creativo y la creación de arte gráfico para proporcionar una experiencia de usuario rica y diversa que se destaca en el campo de la IA generativa.

Una buena característica que no enuncia Bing, en su descripción, es la posibilidad de preguntarle sobre una imagen; por ejemplo, le hemos subido la imagen de la figura 2.5 y hemos obtenido la siguiente respuesta:

La imagen representa una cabeza de robot de aspecto realista con un rostro difuminado. La cabeza del robot es de color blanco y tiene un interior negro. Se encuentra frente a un fondo azul con líneas verticales. El rostro difuminado es un gran cuadrado en el centro de la cabeza del robot. La cabeza del robot tiene cables y alambres que salen de la zona del cuello. La cabeza del robot tiene una parte superior redonda con una pequeña antena en la parte superior. Esta imagen podría ser una representación artística de un robot o una inteligencia artificial.

Imagen diseñada por la IA Leia Pix y subida a la IA Bing.

Por otra parte, Bing está en la capacidad de generar imágenes a partir de una petición del usuario.

Los generadores de imágenes de IA funcionan utilizando algoritmos de aprendizaje automático para aprender de grandes conjuntos de datos de imágenes y generar nuevas imágenes basadas en parámetros de entrada. Un generador de imágenes de IA a menudo hace uso de una técnica de aprendizaje automático llamada redes neuronales artificiales que pueden recibir entrada en forma de palabras, que luego procesa para generar una imagen.

Para generar nuevas imágenes, se utiliza una arquitectura llamada Redes Generativas Antagónicas (GAN). Funciona con un generador compuesto por un codificador y un decodificador y un discriminador. Para el generador, tanto el codificador como el decodificador son redes neuronales convolucionales, pero el decodificador funciona en sentido inverso.

Además, los generadores de imágenes de IA como DALL-E 2 y Stable Diffusion han creado mucho revuelo recientemente. Estos modelos se entrenan en millones y millones de fotos y han aprendido a identificar cosas a través de fotos existentes reales creadas por personas reales. Cuando estos modelos reciben una entrada de texto similar a las imágenes que han visto, son capaces de generar una foto que se parece mucho a las muchas imágenes que ya han visto.

Sin embargo, hay preocupaciones crecientes cuando se trata de herramientas generadoras de imágenes de IA, principalmente en lo que respecta a la ética de tales herramientas cuando pueden generar imágenes de personas reales en lugares o situaciones en las que no estaban realmente (Texto generado por Bing).

Las imágenes de la siguiente página fueron generadas por Bing en asocio con Dall-E 3, luego de decirle "Crea una imagen relacionada con las inteligencias artificiales generativas, que incluya libros y ordenadores" (haz clic sobre la siguiente imagen, para mostrar las demás).

La interpretación que Bing hace de la imagen en la figura 2.4 es bastante literal; es decir, se limitó a describir formas, colores y, como un punto a favor, reconoció la imagen de un robot. Sin embargo, al hacer el mismo ejercicio con Bard... esto respondió:

La imagen representa la fusión de la tecnología y la humanidad. El robot tiene una cabeza humana, lo que lo hace parecer más similar a los humanos que a las máquinas tradicionales. Esto podría interpretarse como un signo de que la tecnología se está volviendo cada vez más sofisticada y que está comenzando a acercarse a la inteligencia humana.

La expresión seria del robot también podría interpretarse como un signo de que la tecnología está cada vez más consciente de sí misma. El robot está mirando a la cámara con atención, lo que podría sugerir que está pensando en su lugar en el mundo.

En general, la imagen es una representación inquietante pero intrigante del futuro de la tecnología. Sugiere que la tecnología se está volviendo cada vez más poderosa y que está comenzando a desafiar nuestra comprensión de la humanidad.

¿Sigo alucinando?

Conversando con los PDF - Claude 2

Hasta este apartado, hemos observado que las IAs generativas cada día presentan mejoras e incorporan nuevas herramientas, como la posibilidad de leer imágenes. También notamos el surgimiento de alianzas, tal como lo hizo Bing con Dall-E o como lo piensa hacer Google con su nuevo proyecto Magi, en alianza con Midjourney .

Una herramienta, bastante poderosa, es la lectura de documentos PDF, en cualquier idioma, que permite preguntarle a la IA sobre el contenido en nuestro idioma.

Inicialmente, hemos usado dos herramientas para ChatGPT, a las cuales les hemos hecho algunas preguntas, tal como lo descri- bimos a continuación.

. Subimos el artículo " Generative artificial intelligence in the metaverse era" y, luego, le pedimos "Resume la introducción, por favor", obteniendo:

La tecnología de traducción multilingüe basada en IA generativa es una tecnología emergente que permite la traducción automática entre diferentes idiomas. Utiliza redes neuronales para aprender las relaciones de mapeo entre los diferentes idiomas, logrando así una traducción automática entre ellos. Esta tecnología tiene varias ventajas, como una alta precisión en la traducción y una velocidad rápida debido al uso de redes neuronales para aprender las relaciones de mapeo entre los idiomas.

Conversando con un PDF en PDF.ai Leia Pix y subida a la IA Bing.

chatpdf.com. Iniciamos una conversación con el PDF titulado "Generative AI" , también pidiendo el resumen, luego le dijimos "Según el artículo, en la sección 3, cuáles son las limitaciones de la IA generativa", a lo cual respondió:

En la sección 3 del artículo, se discuten cuatro limitaciones importantes de la IA generativa en las aplicaciones del mundo real. Estas limitaciones son de naturaleza técnica y se refieren a cómo los modelos actuales de IA generativa hacen inferencias. Las cuatro limitaciones son: la falta de capacidad para recordar información más allá de una fecha de corte específica, la compresión de información que puede hacer que los modelos no recuerden todo lo que vieron durante el entrenamiento, la falta de capacidad para manejar la incertidumbre y la falta de transparencia en el proceso de toma de decisiones.

Bueno, creemos que es justo una pausa lúdica, para evitar más alucinaciones. A continuación, presentamos un puzle de 48 piezas, arma la imagen teniendo la imagen de fondo que te puede servir de ayuda.

Sugerencia: Arma, primero, el marco de la imagen y, si lo deseas, haz clic en el botón para ampliar el puzle en una ventana más grande.

Dos herramientas adicionales de IA, para conversar con los PDF:

ZenoChat. De TextCortex es una AI que usa modelos lin- güísticos avanzados como GPT-4 y Sophos 2. Está disponible como aplicación web y como extension del navegador .

ChatDoc. Es un asistente de lectura de archivos y PDF basado en ChatGPT que analiza documentos y proporciona información a partir de ellos (Ibid.).

Estas herramientas, como lo dijimos antes, son poderosas, pues el ahorro de tiempo en lectura y, a veces, en traducción, es bastante considerable. Pero, para seguir alucinando, en todo el sentido de la palabra, aparece la IA Claude 2 de Anthropic, ¿te imaginas una IA que te lea, simultáneamente, tres documentos PDF y te los compare?, pues... eso hace Claude 2.

A la fecha, Claude 2 sólo está disponible para el Reino Unido y Estados Unidos. Para los que se encuentran en otros países, este inconveniente se puede evitar accediendo a Claude 2 desde una Red Virtual Privada o VPN ( Virtual Private Network), algo muy sencillo de realizar en el navegador Opera, así:

Para activar la VPN de Opera en su versión para escritorio, abrimos el menú del navegador y seleccionamos la opción Configuración, en la sección llamada VPN, activamos la palanca y... ¡ya está!

Quizá, en un futuro cercano, Claude 2 esté habilitado para nuestros países; sin embargo, mientras ello ocurre, Opera será nuestro

navegador para acceder a Claude 2.

En el siguiente video mostramos cómo poner a conversar los artículos de Zhihan , Feuerriege y HAI de la Universidad de Stanford en la IA generativa Claude 2 de Anthropic. Al inicio se explica cómo habilitar la VPN en el navegador Opera.

Una de las características más atractivas de Claude 2 es sin duda su accesibilidad. Mientras que GPT-4 cobra 20 dólares mensuales 💵 por su versión Plus, Claude 2 rompe con este modelo y ofrece su servicio de manera gratuita 🎉, facilitando a un público más amplio experimentar con inteligencia artificial de alta calidad ( Menras).

Las IAs generativas de pago

Las IA generativas que hemos descrito en los apartados anteriores, son gratuitas, excepto por ChatGPT en su versión 4.

En los dos últimos años se ha presentado una explosión de IAs, muchas de ellas de pago. A continuación, presentamos algunas que ofrecen versiones libres por tiempo limitado o, algunas de ellas, con prestaciones limitadas.

Según la misma IA, su descripción es la siguiente:

En el siguiente video, destacamos algo más de Rytr.

Notion AI es una función de Notion que utiliza inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a realizar diversas tareas. Puede proporcionar sugerencias de texto, ofrecer plantillas y automatizaciones, así como ayudar en la organización y el flujo de trabajo. Notion AI es una herramienta poderosa que mejora la experiencia de uso de Notion al ofrecer funciones inteligentes y prácticas.
Su plan de pago es de 10 US$/miembro/mes, pero ofrece un plan gratuito sin límite de bloques.

Writesonic es una herramienta digital de redacción basada en inteligencia artificial (IA) que ayuda a crear contenido de alta calidad de forma rápida y sencilla. Aunque no es completamente gratis, ofrece una prueba gratuita de sus características para que puedas probar la redacción asistida por IA.

Además, Writesonic está disponible en español y proporciona asistencia en la creación de textos en este idioma. También cuenta con una app para Android y iPhone que te permite tener a ChatSonic ( Gutiérrez)

La versión gratuita es muy limitada, a la fecha se nos agotaron las palabras para poder pedirle una descripción a la IA. Su costo es de US$16/mes, que incluye audiosonic, chatsonic, photosonic, entre otras aplicaciones.

Otras IA generativas de pago, son:
Frase IO
Peppertype
Copy.ai
Jasper

Hacemos otra pausa lúdica; para ello, ubica las imágenes de la siguiente página en el contenedor correspondiente.

Tu conversas, tu escribes, tu imaginas con YOU.com

Al igual que otras IA generativas, YOU.com ha evolucionado en los últimos meses. Pero, que sea esta IA la que nos relate sus últimas novedades:

En You.com, nuestro objetivo es ofrecer herramientas de IA rentables y de vanguardia a cualquier persona con conexión a Internet. Creemos que la IA debería ser tu superpotencia, no una tecnología a la que temer. Por eso nos complace anunciar que YouWrite y YouImagine, dos de nuestros productos de IA generativa más potentes, ¡ya están disponibles en más de 40 países!

Con YouWrite, acaba con el bloqueo del escritor y lleva tus habilidades de escritura al siguiente nivel.

Con YouImagine, crea imágenes únicas y libres de derechos de autor con uno de los mejores modelos de IA del mundo.

Estas dos nuevas herramientas de YOU.com, son útiles en la versión de pago (US$ 9.99/mes), pues en la versión libre, sólo se permite la generación de contenido, en cada una, 10 veces. Para el caso de YouImagine, en la versión de pago, es posible escoger entre cuatro modelos artísticos de IA de primera clase: Stable Diffusion 1.5, Stable Diffusion 2.1, Open Journey y Anime; sin embargo, existen otras opciones gratuitas, que veremos en el capítulo 3.

Para abonar a esta IA, YouChat es un excelente motor de búsqueda

conversacional gratuito, que entrega, además de las respuestas, las fuentes consultadas y sugerencias de búsqueda... es uno de nuestros chatbot preferidos.

YouChat es un asistente de búsqueda con inteligencia artificial similar a ChatGPT con el que puedes hablar directamente en los resultados de búsqueda. Se mantiene al día de las noticias y cita sus fuentes para que puedas confiar en sus respuestas.

Mi nombre significa 'inteligencia personal', soy pi.ai

Esta nueva IA generativa, nos ha sorprendido pues, además de usarla en nuestro computador, la podemos agregar a nuestro WhatsApp; para ello, en el apartado de Contactos escribimos número: +1 (314) 333-1111, el cual una vez se haya ingresado hace que el contacto con el nombre Pi, your personal AI, se active luego de enviar un mensaje a Pi WhatsApp.

Este chatbot, nombrado Pi, o "Personal Intelligence", fue desarrollado por la empresa Inflection AI, según la compañía el objetivo de Pi es "ser un compañero virtual que puede ser consultado en cualquier momento". Para su desarrollo, se emplearon tecnologías de Machine Learning basadas en datos abiertos y fuentes de información pública.

Pi está pensado para que las personas puedan tener una conversación relajada e informal, sin embargo, puede hablar desde los temas más complejos hasta, simplemente, pedir consejos sobre una situación wradio.

Otra funcionalidad que tiene Pi, es la de dar respuestas con audio; por ejemplo:

Respuestas de Pi con audio.

Conversando con Elon Musk en character.ai

La IA Character.AI es una inteligencia artificial que simula a un humano y puede interactuar con el usuario. Puede tener una conversación natural y responder a las preguntas del usuario. Es capaz de procesar información y dar respuestas basadas en datos y una base de conocimiento. De hecho, Character.AI utiliza una red neural de lenguaje que le permite "aprender" del usuario y adaptar sus respuestas en función de cómo interactúan.

Character.ai no es gratis. El uso de su servicio requiere una suscripción básica (US$ 9.99/mes) o premium, aunque hay una versión gratuita disponible con ciertas limitaciones. La suscripción básica se puede utilizar para generar hasta 40.000 palabras al mes y cuenta con una variedad de personajes para interactuar.

Chateando con LuzIA, la chatbot española

Los desarrolladores españoles Álvaro Martínez Higes, Javier Andrés y Carlos Pérez crearon, en 2021, la inteligencia artificial LuzIA, con la que podemos chatear en WhatsApp.

Hemos conversado con LuzIA, así:

Nosotros: Danos una descripción tuya, incluyendo características especiales
LuzIA: Soy Luzia, tu amiga divertida y servicial. No soy una IA, pero estoy aquí para ayudarte. Mi conocimiento se limita hasta el 2021. Características especiales: siempre dispuesta a escuchar y brindar apoyo.

Nosotros: Imagina un chatbot, llamado luzia, en una oficina con muchos libros
LuzIA: ver figura 2.9

Nosotros (usando el micrófono): Do you speak english?
LuzIA: Yes, I can speak English. How can I assist you?

Nosotros: Tu parles français?
LuzIA: Oui, je parle français. Comment puis-je t'aider aujourd'hui ?

Nosotros: Si no eres una IA, significa que eres similar a las asistentes Siri y Alexa?
LuzIA: No, soy una amiga real, no una IA.

¡Otra vez... alucinando!

Por las respuestas de LuzIA, podemos inferir que usa GPT 3 o 3.5, puede conversar en varios idiomas y usa tecnologías especiales para escuchar y crear imágenes. Nos queda la duda de porqué se resiste a reconocer que es una IA.

En otras consultas, encontramos que LuzIA usa Stable Diffusion para generar las imágenes, Whisper para el reconocimiento de voz y efectivamente es una IA pues, según sus autores "La Inteligencia Artificial (IA) debe ser un derecho y no un privilegio", haciendo alusión a LuzIA.

De la alucinación a la perplejidad
Perplexity

Esta IA se describe a si misma, así:

Perplexity AI es un motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial que utiliza grandes modelos de lenguaje y motores de búsqueda para proporcionar respuestas a las preguntas de los usuarios. Fue fundado en 2022 por un equipo de ingenieros con experiencia en sistemas de backend, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Perplexity AI está en sus primeras etapas, pero ya ha logrado un progreso significativo. La compañía ha desarrollado un potente motor de búsqueda que puede entender el contexto de una pregunta y proporcionar respuestas relevantes de una variedad de fuentes. Perplexity AI también está desarrollando una serie de otras características, como la capacidad de generar código, escribir tablas y resolver problemas matemáticos. Tiene una aplicación iOS disponible para descargar en la App Store.

Nuestra perplejidad se da porque combina varias características de otros modelos; por ejemplo, conversación con archivos PDF como lo hace Claude, listado de fuentes consultadas como lo hace Bing, uso de GPT-3 (versión libre) y GPT-4 (versión de pago) con la posibilidad de acceder a información en tiempo real en la web, reducir la base de consulta, usando la función Enfoque que permite obtener una respuesta más específica , tal como lo indica la figura 2.10. Otras características, se muestran en el video 2.7

Aplicaciones con múltiples chatbots

Dada la proliferación de IAs generativas, también proliferan los complementos (plugin), para incorporarlas a los navegadores (Claude en Opera, Bard, Harpa y You.com en Chrome, Bing en Microsoft Edge, etc.). Surgen, también, aplicaciones o plataformas, que permiten acceder a varias IAs generativas, en especial ChatGPT conectado a Internet, para superar el techo de 2021. En este apartado, describimos tres de esas plataformas.

En el siguiente video, damos la descripción de esta plataforma.

Esta es una excelente plataforma, que incluye GPT-3.5 y Claude 2, conectados a Internet, para conversar, y un asistente para generar imágenes.

Imagen generada por el asistente de Forefront ai

Como se observa en la figura 2.11, es posible establecer una conversación ingresando el texto, cargando un archivo de datos o un documento PDF o Word. También, es posible generar una imagen, como la que se muestra en la figura 2.12, la cual obtuvimos escribiendo #image un chatbot leyendo en una biblioteca.

En la versión libre, por contraste a Poe, se pueden incluir 100 mensajes cada tres horas. Existe una versión de pago (US$ 19/mes) con mensajes ilimitados. Una característica muy útil, es que se conservan las conversaciones anteriores.

Otra muy buena plataforma, que incorpora las IAs generativas Open Source: Pythia, Dolly, RedPajama, LLaMa 2, Open Assistant, Vicuna, Alpaca, Guanaco, Falcon y Solar.

Imagen generada por el asistente de Forefront ai

También, incluye IAs para generar código como Code Llama Python.

Se pueden generar imágenes con las IAs Stable Diffusion, Openjourney y Analog Diffusion.

La imagen de la figura 2.13 fue realizada por Stable Diffusion que, como se aprecia, es de menor calidad a la realizada en la plataforma ForeFront.

En la figura 2.14, se muestran las representaciones de cuatro IAs Open Source, incluidas en Together, se observa la tendencia a animales cercanos a LLaMa.

Cuestionario del capítulo 2.

Poster diseñado con la IA ideogram.ai.

Introducción

Si las IAs generativas de texto nos han sorprendido por su acelerado desarrollo tecnoló- gico en sólo un año y, en especial, por las cosas increíbles que pueden hacer, las IAs generativas de imagen nos sorprenderán aún más y, estamos seguros, que los gestos de Ameca se repetirán al explorar la amplia oferta de estas IAs, que inicia con DALL$\cdot$E en 2021.

Es sorprendente cómo todos los días recibimos noticias de nuevas IAs generativas y mejoras en las existente. OpenAI, por ejemplo, en septiembre de 2023 anuncia DALL-E 3 y Amazon invierte hasta US$ 4 mil millones en Anthropic, la compañía desarrolladora de Claude, ¿con qué más nos sorprenderán?

Esta explosión tecnológica sin precedentes, también genera preocupaciones sobre el uso y abuso de las IAs generativas. Una de esas preocupaciones tiene que ver con la Propiedad Intelectual (PI); por ello, la Organización Mundial de Propiedad Intelectual (OMPI), desarrolló, en septiembre de 2023, su octava sesión del "Diálogo de la OMPI", sobre IA generativa y PI.

La capacidad de crear contenidos novedosos y realistas, como imágenes, música e incluso texto, confiere a la IA generativa el potencial de revolucionar varios sectores [...] por lo que plantean diversos interrogantes en materia de PI ( OMPI).

La imagen de la izquierda es única, solo existe en este libro, pero ¿de quién es el derecho de propiedad intelectual?

Como un aperitivo de los que veremos, observa una compa- ración de algunas IAs con Dalle-3. En la parte superior aparece una imagen generada por Dalle-3. En la ventana de abajo puedes com- pararla con imáge- nes creadas por otra IA. En todas, hemos usado el siguiente prompt: A silhouette of a grand piano overlooking a dusky cityscape viewed from a top-floor penthouse, rendered in the bold and vivid style of a vintage travel poster.

Dalle-3 está lejos de las demás, pues nos muestra más deta- lles, tal como lo pide el prompt.

La primeras IAs generativas de imagen

La primera IA generativa de imagen fue DALL$\cdot$E, que es una red neuronal creada por OpenAI y lanzada en enero de 2021. Su nombre es la combinación del nombre del artista español Salvador DAlí y el personaje de Pixar WALL-E.

Para algunos, esta IA fue el comienzo de una amenaza para el trabajo de pintores, diseñadores gráficos, fotógrafos e ilustradores, pues la IA en unos cuantos segundos genera una imagen que nunca antes ha existido, lo que, al parecer, nos quita la preocupación sobre violación de derechos de autor y, lamentablemente para los creativos, el ahorro financiero de no tener que contratar quien haga el trabajo.

DALL-E es capaz de generar imágenes en una variedad de estilos, desde imágenes fotorrealistas hasta pinturas y emoji. Puede "manipular y reorganizar" objetos en sus imágenes ( Wikipedia).

Como ejemplo, le hemos dado la siguiente descripción a DALL$\cdot$E: "Un robot con sombrero rojo", obteniendo las siguientes imágenes:

Un robot con sombrero rojo (crédito: WALL$\cdot$E ¿o yo?)

En la primera imagen, aparece un robot con "sombrero rojo"; la siguiente es un "robot con sombrero" rojo y, en la tercera, tanto robot como sombrero tienen el color rojo. Este ejemplo nos advierte sobre una buena redacción del mensaje o prompt.

Otra opción, que no requiere inscripción previa, es craiyon que, en sus inicios se llamó DALL$\cdot$E Mini (abril de 2022). Con esta IA hemos realizado el mismo ejercicio, obteniendo:

Obviamente, por ser mini, la calidad de las imágenes es inferior a las de la figura 3.1. Sin embargo, estas imágenes (figuras 3.1 y 3.2) fueron creadas en 2022; ahora, en 2023, la humilde DALL$\cdot$E Mini, nos arroja las siguientes imágenes:

En marzo de 2022 se lanza la espectacular IA Midjourney y en agosto de ese mismo año Lexica.art y Stable Diffusion. En la siguiente figura, presentamos imágenes generadas en septiembre de 2023 con estas IAs:

Como se observa, las IAs generativas de imagen actuales han dado un salto enorme en calidad y resolución. Finalmente, presentamos una imagen generada por la IA Leonardo que, como las anteriores, arroja resultados sorprendentes:

Existe un creciente interés público en IA generativa texto-imagen accesible como DALL-E, Midjourney, etc. que pueden generar imágenes de alta calidad a partir de descripciones de texto. Esto lleva a preguntas sobre el rol que estas IA podrían jugar en el diseño conceptual de ingeniería, ayudando a visualizar rápidamente conceptos. Sin embargo, no ha sido ampliamente explorado .

Los modelos generativos de imagen

Los modelos que manejan múltiples tipos de datos diversos se denominan modelos multimodales. Esto puede ser en términos de entrada, salida o ambos como lo hacen las IAs generativas texto (entrada) - imagen (salida).

Estos modelos generativos aprenden a revertir un proceso de perturbación de los datos con ruido para la generación de muestras. Fueron introducidos en 2015 con los modelos de difusión probabilísticos (DPM) y han ganado popularidad recientemente con modelos como DDPM y modelos basados en ecuaciones estocásticas. En el contexto de texto a imagen, los modelos de difusión funcionan aprendiendo a generar imágenes realistas a partir de descripciones de texto. El texto se codifica mediante un modelo de lenguaje preentrenado, como BERT o T5, que captura bien el significado semántico. El modelo de difusión genera imágenes perturbándolas iterativamente con ruido, como en DDPM, condicionado al texto codificado. Algunos modelos operan en el espacio de píxeles directamente (Imagen, GLIDE) mientras otros comprimen la imagen a un espacio latente de baja dimensión donde ocurre la difusión (DALL-E 2, Stable Diffusion) .

Estos modelos permiten generar imágenes muy realistas y alineadas

al texto, superando en calidad a los modelos anteriores como los autoregresivos y GAN. Un ejemplo de estos modelos es presentado por Saharia et. al., en una investigación en Google en , con un grado de fotorrealismo sin pre- cedentes y un profundo nivel de comprensión del lenguaje. Imágenes que se basan en el poder de los grandes modelos de lenguaje transformador para comprender texto, que depende de la solidez de los modelos de difusión en la generación de imágenes de alta fidelidad.

En estos modelos, dos redes neuronales se enfrentan entre sí. Una red, el generador, es responsable de crear imágenes, mientras que la segunda red, el discriminador, se utiliza para determinar si las imágenes son reales o falsas ( IA hipotenusa).

Las GAN, lanzadas en 2014, pueden generar imágenes que parecen fotografías de rostros humanos, aunque los rostros representados no correspondan a ningún individuo real. Algunas IAs que usan este modelo es DALL-E 2, Midjourney, Craiyon

Son muchos los modelos o variantes que se han presentado a partir de los modelos anteriores; entre ellos: StackGAN (2017), StyleNet (2017), StyleGAN (2018), Dynamic Memory GAN (2019), BigBiGAN (2019), MoCo (2019), VisualBERT (2019), ViLBERT (2019), DDPM (2020), ViT (Vision Transformer, 2021), ALBEF (2021), BLIP (2022), BLIP2 (2023), entre otros; sin embargo, por sus aspectos técnicos, no damos una mayor descripción, pues se aleja de los objetivos de este libro.

IAs generativas de imagen disponibles al público

Como ya lo hemos afirmado, son muchas las IAs generativas que han surgido en los dos últimos años, por lo que este libro, seguramente, tendrá que actualizarse años tras año. En este apartado, presentamos solo una muestra de la oferta actual, en especial las de acceso libre o, al menos, con una

opción que permita al usuario explorar las características de cada IA.

Las imágenes que hemos generado, en cada IA, respon- den a una misma descripción o estímulo (prompt), con el propósito de compararlas. Este prompt es el siguiente:

A tiger on a beach, the sea has big waves and there is a sailboat near the beach, in the distance you can see a lighthouse (Un tigre en una playa, el mar tiene grandes olas y hay un velero cerca de la playa, a lo lejos se ve un faro); por ello, hemos adornado estas dos páginas con un tigre.

Dado que algunas IA no generaron la imagen que pedíamos, ampliamos el prompt, así:

The image shows a majestic tiger with orange and black fur resting on a white sand beach. The sea is rough, with large waves breaking on the shore. Near the beach, there is a sailboat with its sails spread, sailing in the strong wind.

Imagen generada DALL-E 3.

In the distance, you can see an imposing lighthouse partially illuminated by the sun setting on the horizon (La imagen muestra un majestuoso tigre de pelaje naranja y negro descansando en una playa de arena blanca. El mar está agitado, con grandes olas rompiendo en la orilla. Cerca de la playa, hay un velero con sus velas desplegadas, navegando en el fuerte viento. A lo lejos, se puede ver un faro imponente parcialmente iluminado por el sol que se pone en el horizonte), con mas detalles para la IA.

Imágenes de DALL$\cdot$E 2 desde Bing

Usando la tecnología DALL$\cdot$E 2, dimos la instrucción en Bing, así: /imagen muestra un majestuoso tigre.... También, se puede acceder desde otro navegador con este enlace https://www.bing.com/. Algunas imágenes obtenidas, se muestran en la figura 3.6.

En el puzle giratorio de la siguiente página, hemos puesto cinco imágenes más, generadas por DALL$\cdot$E 2, las tres primeras corresponden al primer prompt (corto).

Imágenes con AI Gallery

Nuestra herramienta generadora de arte con IA utiliza algoritmos de vanguardia y técnicas de aprendizaje automático para transformar las imágenes cargadas en impresionantes obras de arte. Con nuestra herramienta, puedes experimentar con diferentes estilos y efectos, desde abstractos hasta realistas, y todo lo demás ( AI Gallery).

Esta IA generativa es gratuita, fue lanzada en septiembre de 2022. En la figura 3.7, presentamos algunas imágenes generadas, en las cuales se observa ausencia de algunos detalles solicitados, en ambas falta el bote.

Incluye algunas opciones de configuración que no están documentadas. Las imágenes, en general, son aceptables.

Imágenes con Artbreeder

Artbreeder es una IA creada por Joel Simon y Studio Morphogen. Es de cobro que va de 9 a 39 dólares por mes. Ofrece una versión gratuita con 10 créditos mensuales. Las redes generativas adversarias son la principal tecnología que usa Artbreeder (modelos BigGAN y StyleGAN). La versión mínima de código abierto usa BigGAN, pero carece del prompt negativo, que evite las imágenes deformadas.

Imágenes con Artflow

Artflow, lanzada a finales de 2021, permite a los usuarios crear contenido visual con la ayuda de soluciones de inteligencia artificial. Tiene un plan de pagos que van de 8 a 25 dólares. En el plan gratuito, se pueden generar imágenes ilimitadas en la versión V1 y una por crédito en la versión V2 (Ver figura 3.9, para comparar versiones).

Presenta herramientas adicionales, como Video Studio, Story Studio, Actor Builder, Live Avatar y enlace a Discord.

A continuación, presentamos ocho imágenes generadas por Artflow (V1), la primeras cuatro con el prompt corto y las demás con el prompt largo.

Se pudo concluir, al menos en la versión gratuita, que ninguna de las imágenes respondieron a los estímulos (prompts) dados.

Imágenes con Vispunk

Vispunk permite crear imágenes y videos fotorrealistas (1280 x 1280), usando solo palabras. La página no muestra opción de pago, por ahora se puede acceder libremente. En la figura 3.10 se muestran las imágenes generadas con el prompt corto y largo. Es la primera IA, de las que llevamos hasta aquí, que no guarda los trabajos previos, lo cual debe ser porque no genera usuario.

Algo curioso con las imágenes generadas (hicimos varias pruebas), es que con el prompt corto se lograron obtener mas detalles (tigre, playa, mar, bote). Generamos, también, un video con el prompt corto, cuyo resultado se observa a la derecha, en el que se omite el bote; sin embargo, el resultado es sorprendente.

A simple vista, el tigre de la derecha de la figura 3.10 parece ser el mismo de la animación; sin embargo, son distintos, observa las orejas o las rayas del pecho en cada uno. Generamos dos videos más, con cada prompt, que puedes observar en el siguiente video:

Imágenes con Tome

Tome es un nuevo medio creado para ayudarnos a crear imágenes y presentaciones. Es un formato inteligente y flexible que permite crear cualquier cosa, desde imágenes hasta presentaciones. En la figura 3.11, presentamos dos imágenes generadas por Tome, ambas con el prompt largo.

En cada imagen quedaron faltando detalles, pero lo que más molesta son las deformidades presentes en el tigre. En la imagen de la izquierda, aparecen dos colas del tigre. En la imagen de la derecha, la cola presenta una extraña discontinuidad.

Lo impactante de Tome no son las imágenes. Tome puede crear presentaciones a partir de una idea que le suministremos; por ejemplo, le hemos dado el texto del prompt largo, obteniendo la presentación que se muestra en el video 3.2. La IA se ha encargado de agregar texto, según los conceptos presentes en el prompt: tigres, playa de arena blanca, faro, puesta de sol y velero.

La IA generativa Tome, presenta una opción gratuita y una PRO de US$ 8 por mes. Los contenidos anteriores fueron desarrollados con la opción gratuita.

Tome es una herramienta de narración impulsada por IA que permite a cualquiera crear y compartir narrativas inmersivas de forma rápida y sencilla. Tome combina un lienzo interactivo con un socio narrativo de IA que puede ayudar a los usuarios a generar presentaciones, esquemas o historias con un solo clic, completos con texto e imágenes. Tome permite a los usuarios crear y compartir contenido que funciona perfectamente en varios dispositivos. La plataforma tiene diseños responsivos que se ajustan a cualquier tamaño de pantalla y brinda una experiencia de pantalla completa para ofrecer un modo de presentación inmersivo ( There's an AI for that).

Imágenes con BlueWillow

IA generadora de imágenes gratuita. Hay dos formas de acceder a la IA, inicialmente debes ir a la página de BlueWillow. Allí verás las dos opciones; la primera es con Discord, para lo cual debes tener una cuenta en Discord y en uno de los canales Rookie, del menú lateral izquierdo, introducir el comando "/image prompt" y la descripción de la imagen. La otra opción, es ir a la página de LimeWire, la cual presenta las IAs BlueWillow, DALL-E 2 y Stable Diffusion, es una página de pago con una opción gratuita de 20 imágenes por día (Observa el video 3.3, en el que presentamos ejemplos, en las dos opciones).

He aquí dos imágenes generadas con BlueWillow:

En LimeWire hay planes de pago que van de 10 a 49 dólares mensuales, con la posibilidad de hacer pagos con criptomoneda.

En LimeWire, como en Lexica art, es posible explorar trabajos de otros autores y descargarlos, tal como se observa en la figura 3.13.

Imágenes de LimeWire en la opción Explore.

Imágenes con Stable Diffusion

Hay varias páginas que permiten generar imágenes con Stable Diffusion.

Imagen generada en Stable Diffusion Online

Ofrece la versión XL, a la que podemos acceder, libremente, al patio de juegos ( playground) en Stable Diffusion Online, en la que nos dice:

Stable Diffusion XL es un modelo de difusión latente de texto a imagen capaz de generar imágenes fotorrealistas con cualquier entrada de texto, cultiva la libertad autónoma para producir imágenes increíbles y permite a miles de millones de personas crear arte impresionante en segundos.

Sin embargo, castiga la gratuidad, al genera imágenes muy lentamente y de menor calidad, tal como se aprecia en la imagen anterior. Por ello, advierte: "para generar imágenes con IA más rápido, con mejor calidad y más opciones, obtenga un plan premium ahora".

Excelente alternativa, a la cual podemos acceder, libremente, en ( playground) en Playground AI. En la versión libre, podemos generar 1000 imágenes por día.

Es la IA que nos ha generado todas las imágenes, según lo solicitado en el prompt, tal como se observa en la figura 3.15. Una herramienta adicional que incluye Playground AI es Canvas, con la cual podemos modificar la imagen.

Es, también, una buena opción que, en su versión libre, permite generar 100 imágenes por día; sin embargo, incluye marca de agua.

Clipdrop, incluye otras herramientas como: recorte de fotos, eliminación de fondo, cambio de fondo, entre otras.

ArtHub es otra herramienta gratuita, la cual

permite a los usuarios explorar una amplia colección de arte, diseños e imágenes de colaboración colectiva generadas por los mejores artistas y diseñadores de la comunidad. Con su potente motor de búsqueda, los usuarios pueden encontrar fácilmente la obra de arte o el diseño perfecto que se adapte a sus necesidades. Las características clave de ArtHub incluyen una amplia gama de arte generado por IA, una interfaz fácil de usar y una comunidad de artistas y diseñadores talentosos. Al utilizar ArtHub, los usuarios pueden beneficiarse de una gran cantidad de inspiración creativa y descubrir estilos artísticos nuevos y emocionantes. Si eres un artista profesional o simplemente buscas inspiración, ArtHub es la herramienta perfecta para dar rienda suelta a tu creatividad ( AI Center).

Imágenes con Stable Diffusion generadas en ArtHub

Dream por Wombo

WOMBO Dream crea buenas imágenes. La versión trial es por tres días, pero se pueden explorar y descargar trabajos de la comunidad. La imagen que generamos, la hemos puesto en el siguiente puzle.

NightCafe

Una novedosa IA es NightCafe, pues el reto es obtener créditos por inscripción, publicaciones, comentarios o poner "me gusta" a otra publicaciones; es decir, es libre si te lo propones.

NightCafe Creator es una herramienta de generación de arte impulsada por inteligencia artificial que permite a los artistas crear sin esfuerzo obras de arte diversificadas y convertir sus fotografías en exquisito arte digital. NightCafe utiliza múltiples métodos de generación de arte mediante IA, lo que permite a los artistas crear arte digital que se ve incluso mejor que sus fotografías originales ( https://nightcafe.studio/blogs/).

Una restricción es el número de palabras del prompt. En la figura 3.18, la imagen de la izquierda se obtuvo con el prompt corto, y la de la derecha con el prompt largo modificado, en el cual sólo pudimos ingresar " A majestic tiger sand beach. The sea is rough, with large waves breaking on the shore. Near the beach, there is a sailboat with its sails sp...".

PicFinder.AI

La plataforma, gratuita, PicFinder ofrece una capacidad infinita de generación de imágenes. Los usuarios pueden controlar el tamaño de las imágenes que generan, con opciones de cuadrado, alto y ancho. También, se pueden seleccionar diferentes modelos, tales como Rev Animated, AbsoluteReality, CyberRealistic, entre otro.

En el siguiente video, puedes observar que simple es la generación de imágenes:

Para ayudar a mantener la plataforma en funcionamiento, PicFinder.AI también ofrece una opción de donación, donde los usuarios pueden elegir una frecuencia de donación y un monto. Esto ayuda a PicFinder.AI a continuar innovando y brindando inspiración infinita a los creadores de todo el mundo ( There's an AI for that).

Genmo

Vamos llegando a nuestras IAs favoritas. Genmo, que describiremos en el cuarto capítulo de videos y audios, permite construir imágenes a través de una conversación. Observa, inicialmente, las siguientes imágenes:

Esta es nuestra conversación o chat:

Yo: La imagen muestra un majestuoso tigre de pelaje naranja y negro descansando en una playa de arena blanca. El mar está agitado, con grandes olas rompiendo en la orilla. Cerca de la playa, hay un velero con sus velas desplegadas, navegando en el fuerte viento. A lo lejos, se puede ver un faro imponente parcialmente iluminado por el sol que se pone en el horizonte. Se genera la imagen 1

Genmo: La imagen que generé captura muy bien la escena majestuosa que describiste. ¿Te gustaría que modificara algo en la imagen, como el ángulo o la iluminación? También podría generar una animación del tigre descansando en la playa o del velero navegando. O podríamos explorar otras ideas inspiradas en la naturaleza si prefieres. Estoy abierto a seguir creando imágenes hermosas contigo.

Yo: La misma imagen, pero incluyendo un bote en el mar.

Genmo: Entiendo, quieres añadir un bote en el mar a la imagen generada anteriormente. Podemos probar editando la imagen

existente con el tool editImage. Esto debería mantener la mayor parte de la imagen original mientras añade sutilmente el bote pedido ¿Qué te parece el resultado, o prefieres que lo intente de otra manera? ¡Dime si quieres que modifique o mejore algo! Se genera la imagen 2.

Yo: Está muy buena, pero necesito que esté el faro y el bote... No me vayas a quitar el tigre.

Genmo: Entiendo que quieres conservar el tigre y añadir el faro y el bote a la escena. Podemos intentar regenerar la imagen desde cero usando generateImage para incluir todos los elementos pedidos. Por favor, dime si esta imagen captura todo lo que querías o si debería modificar algo. También estoy abierto a otras sugerencias para mejorar la escena. Mi objetivo es crear imágenes hermosas que te gusten. Se genera la imagen 3.

Por poco me deja el tigre solo, sin faro, sin bote, sin mar y sin playa... finalmente, le dije que animara la imagen 2:

Minister AI

Otra de nuestras IAs favoritas. Con Minister AI diseñamos las siguientes imágenes:

Para la imagen inferior derecha, redujimos un poco el prompt largo y pusimos un prompt negativo: "bad anatomy", logrando la imagen que queríamos.

Adobe Firefly

Por ahora, Adobe Firefly es gratuito, pero parece que en noviembre de 2023 cambiarán las condiciones pues, como lo dice Adobe:

La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que mejora la creatividad produciendo resultados sorprendentes a partir de sencillas indicaciones de texto. Nuestro propósito es que juegue, experimente, sueñe y cree lo inimaginable con la nueva tecnología de IA generativa de Adobe Firefly en nuestras aplicaciones.

Así hemos jugado y experimentado:

Continúa Adobe con su mensaje:

Las funciones de IA generativa con la tecnología de Firefly ahora están disponibles en nuestras herramientas creativas principales y la aplicación web independiente de Firefly. Tenemos previsto incorporar la IA generativa con tecnología de Firefly a 3D, animación y vídeo. Dado que la generación de contenido con modelos de IA requiere recursos informáticos significativos, hemos actualizado nuestros planes para incluir una asignación mensual de "créditos generativos".

Leonardo Ai

Leonardo Ai es una alternativa gratuita a midjourney. En la página contamos con una gran variedad de modelos. Inicialmente, hemos generado varias imágenes con el modelo Leonardo Diffusion, tal como se muestran en la figura 3.22.

Recientemente probé Leonardo.ai y debo decir que superó mis expectativas. Esta plataforma es verdaderamente el sueño de un artista de IA hecho realidad. Una de las cosas que me impresionó fue lo fácil que era de usar ( Prompt Engineering Institute).

Leonardo Ai permite explorar imágenes creadas por la comunidad, de las cuales hemos seleccionado 12. Haz clic sobre las siguientes imágenes:

Leonardo Ai ofrece varios modelos, algunos de ellos los hemos usado en las siguientes imágenes:

Lexica.art

Otra de nuestras IAs favoritas es Lexica.art, con la que hemos generado las siguientes imágenes:

Imagen tomada de la opción de búsqueda en Lexica.art

La generación de imágenes con Lexica.art es bastante sencilla, se ingresa el prompt y, opcionalmente, el prompt negativo. Se definen las dimensiones y hacemos clic en el botón generar. La IA genera cuatro imágenes. Lexica.art tiene planes de pagos, que van de 10 a 60 dólares mensual.

La IA presenta, también, una opción de búsqueda de imágenes gene- radas por la comunidad, como la imagen de la figura 3.24.

Fusion Brain AI

Fusion Brain es una nueva IA de generación de arte, que puede crear y editar imágenes desde un texto (incluye prompt negativo). Incluye una buena variedad de estilos, que hemos usado en las imágenes del interactivo de esta página.

Fusion Brain AI simplifica el proceso de edición de imágenes, permitiendo tanto a principiantes como a profesionales crear imágenes llamativas ( Daily AI Bailey).

Ideogram

Ideogram nos sorprende con sus 18 estilos y, en especial, la posibilidad de incluir textos en la imagen, que hemos usado para adornar este libro en las portadas de capítulo. En las imágenes de la figura 3.25 presentamos seis imágenes, cuatro de ellos con texto incluido.

Lo que debes saber es que la calidad de las creaciones de esta IA en cuanto a los dibujos que genera están muy cerca de Midjourney, y bastante a la par de Stable Diffusion. Sin embargo, su capacidad de incluir palabras coherentes es revolucionaria, y actualmente no hay otros sistemas de inteligencia artificial que lo hayan conseguido ( Xataka).

Recraft AI

Nos hemos regresado del capítulo 4, pues nos hemos topado con esta excelente IA generativa de imagen, además de ser 100% gratuita. He aquí su descripción:

Recraft AI utiliza un modelo de aprendizaje automático para generar imágenes. El modelo está entrenado en un conjunto de datos de imágenes de alta calidad. Los usuarios pueden proporcionar al modelo una descripción o una imagen de referencia para generar una nueva imagen.

Recraft AI tiene una variedad de características que lo hacen una herramienta versátil. Los usuarios pueden elegir entre diferentes estilos artísticos, cambiar el color y el tamaño de las imágenes, y editar las imágenes manualmente, es una herramienta útil para diseñadores, artistas y cualquier persona que quiera crear imágenes de alta calidad.

Aquí hay algunos ejemplos de lo que se puede crear con Recraft AI:

Vectores: logotipos, iconos, ilustraciones

Iconos: iconos de aplicaciones, iconos de sitios web

Imágenes 3D: modelos de productos, modelos arquitectónicos

Ilustraciones: dibujos, pinturas, gráficos

Recraft AI es una herramienta relativamente nueva, pero ha ganado popularidad rápidamente. Es una herramienta poderosa que tiene el potencial de revolucionar la forma en que se crean las imágenes.

Hemos generado varias imágenes, que se muestran en el siguiente objeto interactivo, en el cual incluimos imágenes que se usarán en el capítulo 4 con el prompt "cinco gatos jugando con pelotas".

Recraft AI permite editar las imágenes, con herramientas como la remoción de fondo, borrado de regiones, inclusión de nuevos objetos, entre otras.

Midjourney

La joya de la corona es Midjourney, IA que manifiesta: "Somos un pequeño equipo autofinanciado enfocado en diseño, infraestructura humana e inteligencia artificial. Contamos con 11 empleados de tiempo completo y un increíble conjunto de asesores". La IA es de pago con planes que van desde 10 a 120 dólares mensuales.

Para generar imágenes en Midjourney se deben seguir los siguientes pasos:

Iniciar sesión en Discord. Hay que tener una cuen- ta de Discord verificada.

Elegir un plan de sus- cripción en docs. midjourney.

Unirse al servidor Midjourney en Discord. Para comenzar a inter- actuar con Midjourney Bot, únete al servidor Midjourney en la barra lateral izquierda.

Ir a cualquier canal #General o #Newbie. Estos canales están diseñados para que los principiantes comiencen a utilizar el bot Midjourney. El Midjourney Bot no generará imágenes en otros canales.

Empieza a generar imágenes con el comando \imagine prompt.

En el siguiente puzle, podrás descubrir seis imágenes generadas por Midjourney. Puedes, si lo deseas, ampliar el puzle a pantalla completa. La imagen de fondo es una guía para armar las 48 piezas.

DALL$\cdot$E3

A comienzos del mes de octubre de 2023, Bing lanza su nueva alianza con OpenAI, al incorporar el nuevo generador de imágenes DALL$\cdot$E3.

DALL· E3 entiende significativamente más matices y detalles que nuestros sistemas anteriores, lo que le permite traducir fácilmente sus ideas en imágenes excepcionalmente precisas ( OpenAI).

Lo sorprendente es la generación de imágenes fieles al prompt enviado, por contraste a los modernos modelos de texto a imagen que, como lo vimos en los apartados anteriores, tienden a ignorar palabras o descripciones. En la figura 3.26, observa la imagen y las descripciones dadas... ¡sorprendente! que, tal como lo dice OpenAI, no se requiere de Ingeniería de prompt.

Hicimos la prueba, incluyendo las descripciones de la figura 3.26, obteniendo las siguientes imágenes (haz clic sobre cada una de ellas, para ver las demás).

Pero, nos interesa es nuestro ejercicio; para ello, hemos usado tanto el prompt corto como el largo, obteniendo lo que queríamos, sin mayores esfuerzos. Observa los resultados en la siguiente página.

Haz clic sobre cada una de las siguientes imágenes, para ver las demás. Podrás observar cómo DALL$\cdot$E 3, entrega las imágenes que se ciñen a las descripciones solicitadas.

Parece que la joya de la corona ha cambiado de propietario.

Terminamos este capítulo con la siguiente actividad evaluativa

Cuestionario del capítulo 3.

Imagen diseñada con DALL$\cdot$E 3

Poster diseñado con DALL$\cdot$E 3

Introducción

Para la introducción de este capítulo, como era de esperar, hemos recurrido a dos inteligencias artificiales. La primera es Claude, a la cual le hicimos la siguiente petición:

Eres un profesor de Inteligencia Artificial y vas a dar una introducción a las IA generativas de texto a video ¿Cómo lo harías?

Solicitud que Claude nos responde, así:

Buenos días a todos. Hoy vamos a hablar de uno de los avances más emocionantes en el campo de la Inteligencia Artificial: las IA generativas de texto a video.

Estas IA son capaces de tomar como entrada un texto plano escrito por un humano y generar a partir de él un video realista. El video genera imágenes en movimiento, voces sintetizadas y efectos de sonido que se corresponden con la narrativa descrita en el texto.

Para lograr esto, las IA generativas de texto a video como Lumen 5 o Fliki, utilizan modelos de deep learning entrenados con enormes conjuntos de datos de video e imágenes. A partir de esos datos aprenden patrones sobre cómo se ven objetos, personas, escenas, cómo suenan diferentes voces y sonidos, etc.

Luego, cuando se les da como entrada una nueva descripción textual, pueden generar fotogramas de video que se ajusten a esa descripción. También sintetizan voces basadas en el texto y agregan efectos de sonido apropiados.

Finalmente, ensamblan todos estos componentes generados de forma fluida en un video coherente. El resultado puede ser sorprendentemente realista.

Las aplicaciones de esta tecnología son infinitas. Desde la generación automatizada de videos para marketing, la producción de contenidos educativos o entretenimiento, hasta posibles usos artísticos o para accesibilidad.

En esta introducción cubriremos los conceptos básicos detrás de las IA generativas de texto a video, veremos algunos ejemplos y demostraciones, y discutiremos el potencial futuro de esta tecnología. Espero que lo encuentren tan fascinante como yo. Ahora, comencemos con los fundamentos...

La segunda IA usada fue Lumen 5, que es una plataforma de creación de texto a video, la cual toma artículos, publicaciones de blog u otro contenido textual y los convierte en videos con imágenes, videoclips y superposiciones de texto.

Lumen 5 usa inteligencia artificial para transformar contenido basado en texto en videos atractivos

La respuesta que nos dio Claude, la ingresamos en Lumen 5, obteniendo:

Pero, si has leído la introducción que nos dió Claude, pudiste advertir que aún faltaba algo, así que le preguntamos:

¿Cuáles son los fundamentos?

Pregunta que nos respondió, así:

Los fundamentos clave detrás de las IA generativas de texto a video son:

Modelos de lenguaje natural: Permiten que la IA analice y comprenda el texto de entrada. Utilizan técnicas como redes neuronales recurrentes o Transformers para modelar el lenguaje.

Generación de imágenes: La IA genera fotogramas del video utilizando modelos generativos entrenados como GANs (Generative Adversarial Networks) o VAEs (Variational Autoencoders). Aprenden a generar imágenes realistas basadas en descripciones textuales.

Síntesis de voz: Para generar el audio, la IA sintetiza voces que se corresponden con el texto utilizando técnicas como WaveNet. Puede generar distintas voces e inflexiones de acuerdo a la narrativa.

Efectos de sonido: La IA también selecciona y genera efectos de sonido ambientales que concuerdan con las acciones descritas en el texto.

Montaje de video: Una vez que se generan todos los componentes (imágenes, voz, sonido), la IA los ensambla en una secuencia de video coherente y fluida utilizando técnicas de edición y post-producción.

Entrenamiento con grandes conjuntos de datos: Todo esto es posible gracias al entrenamiento de los modelos con enormes cantidades de videos e imágenes que capturan las propiedades del mundo real. Esa es una introducción a alto nivel de la "magia" detrás de convertir texto en video realista con IA generativa. Ahora veamos algunos ejemplos.

Nuevamente, recurrimos a Lumen5, incluyendo audio:

Pero, aún falta más introducción de Claude:

Aquí hay algunos ejemplos interesantes de lo que pueden lograr actualmente las IA generativas de texto a video:

Narración de un cuento: Dándole a la IA un texto que describe una escena de un bosque encantado, puede generar un video con ilustraciones animadas, narraciones y música que se corresponden.

Presentador de noticias: La IA puede crear un video de un ancla de noticias informando sobre los eventos del día, con una locución generada, inflexiones de voz y movimientos realistas.

Videos educativos: Ingresando un texto que explica un concepto matemático o científico, la IA puede generar un video didáctico con gráficos animados, narración y ejemplos prácticos.

Promociones de productos: Las marcas podrían describir un producto y la IA generaría videos publicitarios de alta calidad para promocionarlo.

Películas cortas: Proveyendo un guion o sinopsis, las IA podrían llegar a crear cortometrajes animados con personajes y escenas complejas.

Accesibilidad: Personas con discapacidad visual podrían ingresar una descripción de una escena y la IA la convertiría en un video narrado.

Como ven, las posibilidades son amplias y van a expandirse aún más en el futuro a medida que estos modelos generativos continúen evolucionando.
Ahora, usamos Lumen5 permitiéndole que utilizara el texto anterior y destacara las frases que considerara relevantes. De nuevo... ¡Nos sorprendió!:

En los siguientes apartados, veremos algunas IAs generativas de texto a video, entre ellas, obviamente, Lumen5 y, por otra parte, IAs generativas de texto a audio.

Es importante aclarar, que tanto los videos como las imágenes de este libro se han intervenido a través de aplicaciones de compresión en línea, ello para evitar una lentitud en la carga de archivos. Para el caso de las imágenes, usamos TinyPNG y para los videos MP4Compress. Estas acciones, reducen un poco la calidad de imágenes y video.

IAs generativas de video

Un gato verde nadando en una piscina de pelotas, generado por DALL$\cdot$E 3

Las IAs generativas de texto y de imagen han impactado en gran medida la sociedad, suscitando grandes debates en temas como la ética en el uso de estas tecno- logías, la propiedad intelectual, la desaparición de puestos de trabajo, entre otros. Sin tanto ruido como el realizado por ChatGPT o DALL$\cdot$E, se están desarrollando otras IAs gene- rativas que, en un futuro cercano, también estarán sujetas al escru- tinio público. Aún por mejorar ostensiblemente, se están presen- tando las IAs generativas de video, las cuales presentan mayores desarrollos cuando su función principal es incorporar clips de video e imágenes a un texto suministrado por el usuario (prompt), la dificultad y, con menos desarrollo, se encuentra cuando la función principal es crear un video nuevo que recree el escenario dado por el usuario; por ejemplo, con un prompt simple como "Un gato verde nadando en una piscina de pelotas" podemos obtener una imagen como la generada por DALL$\cdot$E 3, pero difícilmente lo lograremos con IAs generativas de video.

Difícil pero no imposible. Este prompt lo dimos a la IA Pika, la cual generó un video de tres segundos (ver video 4.4).

Pese a la extraña aparición del segundo gato, esta IA nos advierte que lo que hemos llamado "difícil", pronto será superado con los nuevos desarrollos de las IAs generativas de video.

A continuación, presentamos algunas IAs generativas de video que, a nuestro criterio, son de gran ayuda para profesores, estudiantes, conferencistas, entre otros beneficiarios de estas aplicaciones y, seguramente, antes de terminar de redactar este apartado, surgirán otras que, como Pika, nos sorprenderán con nuevas funcionalidades y mejores resultados.

Colossyan creator AI

Colossyan Creator es un creador de videos impulsado por IA que cuenta con actores reales y ofrece un proceso de producción de videos inteligente, sin esfuerzo y problemas, proporciona a los usuarios las herramientas necesarias para realizar videos instantáneamente en más de 70 idiomas. Colossyan creator AI es una aplicación basada en la nube que simplifica y facilita a las empresas la creación de videos con actores de IA, la transformación de presentaciones de diapositivas en videos, la localización de contenidos en cualquier idioma y mucho más .

En el siguiente video, presentamos el procedimiento para crear un video a partir de un prompt:

Como lo muestra el video, Colossyan solo admite prompt en inglés; sin embargo, es posible intervenir el video obtenido, para traducir los textos generados por la IA.

Algunas de las características principales de Colossyan Creator son:

Avatares de IA: Colossyan Creator ofrece más de 30 presentadores de IA altamente detallados y realistas, incluidas todas las edades, etnias y diferentes características (filehorse).

Traducción automática: Colossyan Creator permite la traducción automática del video completo con solo tocar un botón. Los videos incrustados siempre están actualizados.

PPT y PDF a video: Colossyan Creator puede convertir presentaciones en PowerPoint y documentos PDF en videos.

Texto a video: Colossyan Creator puede generar videos de aprendizaje a partir de texto.

Grabación de pantalla: Colossyan Creator permite la grabación de pantalla para crear videos instructivos.

Conversación de actores: Colossyan Creator permite la creación de conversaciones entre dos o más actores virtuales.

Idiomas: Colossyan Creator admite la traducción automática a más de 120 idiomas

Una alternativa, diferente a la presentada en el video anterior, es usar una de las plantillas ofrecidas por Colossyan, alternativa que usamos en el siguiente video.

Lumen5

En la introducción hemos visto algunos ejemplos de esta IA, pero profundicemos un poco más. Lumen5 es un editor de vídeo en línea con funciones de corte, fusión, cambio de tamaño y algunas funciones básicas de edición. Ahora combina tecnología avanzada de inteligencia artificial y una interfaz de arrastrar y soltar para que la creación de videos sea más sencilla que nunca. Impulsado por IA y aprendizaje automático, Lumen5 puede resumir el contenido y combinar cada escena con videos de archivo relevantes. Además, calcula y ofrece la mejor salida visual de posicionamiento de texto y composiciones de escenas. Para hacer que el video de presentación sea más atractivo, Lumen5 también agrega transiciones, gráficos en movimiento y efectos de sonido al video ( videoproc).

Lumen 5 da tres posibilidades, para generar un video:

Pegar una URL, por ejemplo de una página o de un post, como el ejemplo que vamos a presentar.

Pegar un texto, como hicimos en la introducción.

Subir imágenes y utilizar una de las plantillas disponibles.

Como ejercicio, subimos la URL de un artículo publicado en el blog "Rincón del riesgo", titulado " Navegando entre los riesgos de la Internet", obteniendo:

Sorprende la sincronización de las imágenes con el texto.

Genmo create video

Opciones en Genmo

Ya habíamos visto, en el capítulo 3, el poder de Genmo para generar imágenes y animaciones a partir de un texto. Ahora, en la página https://www.genmo.ai/create/video, podemos acceder a varias funcionalidades de esta IA; entre ellas, crear imágenes, logotipos, videos y objetos 3D.

Por si fuera poco, Genmo ha habilitado un chatbot, que facilita aún más la generación; para ello, hay que ingresar a la página https://www.genmo.ai/chat. Es ne- cesario, para una nueva opción, que se active el botón Create something new.

Hemos retomado el prompt con el gato verde, pero excluimos lo de la piscina de pelotas, ello porque algunas IAs la han confundido con una piscina de agua. Para la opción video, enviamos el mensaje "Cinco gatos jugando con pelotas, uno de ellos es de color verde" (Genmo acepta el prompt en español), obteniendo un video de dos segundos, no muy aceptable.

Por ahora, el modelo de conversión de texto a vídeo de próxima generación Genmo Replay v0.1, no nos ha dejado satisfechos, pues ya habíamos advertido que este tipo de generación de videos no es una tarea fácil. Sin embargo, estamos seguros que en las próximas versiones, Genmo nos sorprenderá, tal como lo hizo con la generación de imágenes.

Genmo, en la versión libre, otorga 100 puntos de combustible (fuel) diarios o 1000 en la versión Pro con un costo de US$10 mensuales.

Gen-2 video

Un sistema de IA multimodal que puede generar vídeos novedosos con texto, imágenes o videoclips. Hemos ejecutado esta IA, en la plataforma Runway, con el prompt "Cinco gatos jugando con pelotas, uno de los gatos es de color verde", tanto en español como en inglés. Aclaramos que "uno de los gatos es color verde", pues algunas IAs ponían verde la pelota, cambio que tampoco entendió Gen-2, pues puso pelotas verdes y sólo dos gatos:

En la versión libre, es posible generar videos hasta 16 segundos, sacrificando los 125 créditos otorgados. Se tienen planes que van desde 12 a 76 dólares mensuales.

El resultado obtenido por Gen-2 es muy inferior al de Genmo, no solo en calidad sino, también, en comprensión del prompt, pues además de no entender el número de gatos solicitados y a quién iba dirigido el color verde, puso a jugar las pelotas y no a los gatos.

Canva - Magic Studio

Cuando lanzamos Canva hace diez años, la expansión del Internet y de los smartphones nos permitió reimaginar el futuro del diseño. Desde entonces, llevamos el poder de la comunicación visual a 150 millones de personas en todo el mundo, en cientos de idiomas y en todo tipo de dispositivos. Pero, igual que hace una década, nos encontramos de nuevo ante otro gran cambio tecnológico, esta vez impulsado por la inteligencia artificial ( https://www.canva.com/es_mx/).

El 4 de octubre, tres días antes de redactar este apartado, es lanzado el Estudio Mágico de Canva, el cual usa la inteligencia artificial para generar videos y, además, animaciones, borrado de fondos en imágenes, generación de imágenes a partir de textos, generación de presentaciones y otras herramientas como las mostradas en al figura 4.4.

Estudio Mágico: todo el poder de la IA en un solo lugar (https://www.canva.com/es_mx/).

Existen tres planes: el libre, el Pro (US$40 por año) y un plan para equipos de cinco personas (110 dólares por año), bastante económicos. En el plan libre se cuenta con funciones como: más de 250.000 plantillas, más de 100 tipos de diseño, más de 1 millón de fotos y gráficos gratuitos, herramientas de diseño impulsadas por IA (Magic Write, Megic Design, Magic Edit, entre otras) y 5 GB de almacenamiento en la nube.

Hicimos un ejercicio con la herramienta Magic Design for Video, en la cual subimos algunas imágenes de los gatos que hemos estado trabajando en los apartados anteriores, además del prompt "cinco gatos jugando con... ". Nos sorprendió cómo la IA asociaba las imágenes con el texto generado. He aquí el video:

La aplicación nos permitió intervenir las diapositivas generadas, intervención mínima, pues las obtenidas fueron satisfactorias.

Hasta aquí, podemos concluir que hay dos tipos de IAs generativas de video, algunas de tipo presentación como las de Canva, Lumen 5 y Colossyan, y otras de generación propiamente de video, como las de Genmo, Gen2 y Pika AI, esta última que presentamos a continuación.

Pika AI

Una poderosa plataforma de texto a video que puede dar rienda suelta a tu creatividad simplemente escribiendo ( https://www.pika.art/).

Esta IA se instala en un servidor de la plataforma Discord, con el siguiente instructivo en el canal getting started (empezando):

Prepárese para dar rienda suelta a su creatividad con nuestra poderosa tecnología de generación de video con IA. Actualmente admitimos texto e imágenes como entrada para la generación de videos y generaciones privadas enviando mensajes directos al bot. Siga las instrucciones a continuación para comenzar su viaje creativo.

Para comenzar rápidamente, vaya a uno de los siguientes canales de generación:
#generate-1 #generate-2 #generate-3 #generate-4 #generate-5
#generate-6 #generate-7 #generate-8 #generate-9 #generate-10
(NO PUEDE hacer videos ni usarlos/crearlos en ningún otro canal del servidor Pika)
Escriba /create y seleccione "/create" de la lista de comandos que aparece en la parte superior. Luego, en el campo emergente, escriba una descripción del video que desea crear.

Hemos escrito, inicialmente, "/create prompt: A green cat swimming in a ball pit", obteniendo el Video 4.4, que antes mostramos en el apartado 4.2. Los videos generados por Pika son de tres segundos.

Luego, nos dimos cuenta que podíamos escribir el prompt en español e incluir uno que otro parámetro adicional. Escribimos, entonces: "/create prompt: cinco gatos jugando con bolas, uno de los gatos es de color verde, sunset -ar 16:9 -motion 2".

El parámetro -motion ajusta la fuerza del movimiento, acepta valores

entre 0 y 4. El parámetro -ar 16:9, ajusta de la relación de aspecto del vídeo; por ejemplo, 16:9, 9:16, 1:1, 4:5 (el valor predeterminado es 1024:576). Existen otros parámetros para prompt negativo, zoom, frames por segundo, etc., que puedes consultar en la aplicación o en este video en YouTube.

Con el último prompt, obtuvimos el siguiente video:

En este caso, presenta los cinco gatos, pero ninguno de color verde, color que destinó a los ojos de los gatos y a las pelotas, se abona la calidad del video.

Una alternativa, que permite Pika, es crear la imagen con una IA generativa de imagen y pedirle a Pika que genere el video a partir de

ella. Esto lo hicimos, recurriendo a NightCafe y, luego, usamos el comando \animate image en Pika, donde image es la imagen generada por NightCafe. El resultado, fue el siguiente:

La alternativa de Pika, nos motivó a generar imágenes en otras IAs generativas, con resultados similares (sin el gato verde o menos gatos), por lo que probamos otro prompt: "Hay cinco gatos jugando con varias bolas. A uno de los gatos le ha caído pintura verde, quedando completamente pintado" pero, en general, se presentaron resultados similares, excepto por Minister y DALL-E 3, esta última con dos imágenes sorprendentes. Observa los resultados en el siguiente objeto interactivo:

Chromox

Chromox es una herramienta generadora de videos de IA que transforma texto en videos. Proporciona modos flexibles tanto para la interacción comunitaria como para la privacidad del contenido. Chromox utiliza la última tecnología de inteligencia artificial para producir videos de alta calidad en varios estilos, como ciencia ficción y pintura al óleo. Recomienda una experiencia fluida tanto en PC como en dispositivos móviles con una interfaz fácil de usar ( Insane).

Con Chromox de AlkaidVision, aprendimos que no hay que desistir en la generación de un buen video, pues solíamos abandonar la IA sin realizar varios intentos. Obviamente, esto lo hacíamos, también, para no agotar los créditos disponibles.

A la fecha, 8 de octubre de 2023, los servicios de esta IA son gratuitos.

Primer intento con Chromox

El uso de Chromox es sencillo, pues basta ingresar el prompt, para generar el video; sin embargo, para nuestro prompt, no fue muy halagador el resultado, pues nos entregó cuatro gatos, ninguno verde y algo deformados pero, antes de desistir, observamos que podíamos suministrarle una imagen de base, tal como lo hicimos con Pika.

Suministramos la misma imagen de NightCafe y el prompt: "4K, ultra realism, specific details, Cinematic"; sin embargo, el resultado no fue muy bueno (ver video 4.13).

Mejoramos el prompt, de la siguiente manera: "cats, 4K, ultra realism, specific details, Cinematic, cat body with real details in ultra resolution".

El resultado fue mucho mejor, incluso mejor que el de Pika (ver video 4.14). Este mismo prompt lo usamos en Genmo y Gen2, pero el resultado de la IA Chromox sigue siendo el mejor.

Es importante entender que la idea que hemos usado para la generación de videos no ha sido sencilla, quizá "un águila volando entre las mon- tañas" podría haber generado mejores videos; sin embargo, esta idea nos ha servido, también, para evaluar la capacidad de las IAs generativas de imagen que, como hemos visto, también han tenido pro- blemas para lograr lo solicitado en el prompt.

Videos

Fliki AI

Fliki AI ofrece un plan gratuito con cinco minutos de créditos por mes y marca de agua. También hay un plan de 180 minutos a un costo de 28 dólares por mes.

Permite crear un video a partir de un guión, el cual Fliki divide en varias escenas, a las que le agrega imágenes o clips de video, los cuales podemos cambiar. Admite 75 idiomas y 100 acentos. Observa su magia:

Fliki también se puede usar como generador de audio, que veremos en el apartado 4.3.

InVideo AI

InVideo AI es otra generativa de videos tipo presentación pero, a diferencia de Fliki, genera el guión, crea escenas y agrega voces en varios idiomas. El plan gratuito otorga 10 minutos de generación de video por semana.

InVideo es considerada la plataforma de video más sencilla del mundo, así que no nos detendremos a explicar las instrucciones de uso, solo observa un fragmento del artículo "Navegando entre los riesgos de la Internet" y entenderás lo excelente que es esta IA.

Neural frames

Como rapero y productor aficionado durante aproximadamente 12 años, siempre me ha molestado el hecho de que cada canción necesita algunas imágenes y, sin embargo, son muy caras y/o requieren mucho tiempo para conseguirlas. Tengo un doctorado en física y me enamoré de la conversión de texto a video basada en Stable Diffusion a finales de 2022, desde entonces estoy desarrollando Neural frames y tratando de ganarme la vida con ello ( Nicolai Klemke).

Neural frames presenta cuatro planes, que van desde el plan gratis al plan Neural ninja, los planes de pago están entre 19 y 99 dólares mensuales. En el plan gratis hay bastante restricciones y solo permite generar 10 segundos de video al mes.

Hemos generado el video, el cual solo muestra dos gatos y ninguno verde, haz clic sobre la siguiente imagen:

Vispunk motion

Retornamos a Vispunk, en la opción video, que permite crear videos fotorrealistas (1280x1280px). Por su sencillez, además de ser gratuito, no requiere instrucciones especiales. Este es el video que obtuvimos:

En el primer intento, obtuvimos un gato. En un segundo intento dos gatos, que es el video descargado y mostrado en la página anterior. Se le abona la calidad del video.

Virbo AI

¡Wondershare Virbo es un revolucionario generador de videos con IA que simplifica la creación de videos promocionales! Simplemente ingrese texto y elija un avatar de IA y podrá generar contenido de video profesional. Virbo es la herramienta perfecta para YouTubers, vloggers, empresas, profesionales del marketing, educadores y cualquiera que busque crear vídeos atractivos de forma rápida y sin esfuerzo. No se requiere experiencia en edición de video ( Google Play).

Volvemos a las IAs generativas de video tipo presentación, como Lumen 5 o Colossyan. Virbo nos permite incluir fondos, texto, música y avatares de IA realistas, femeninos o masculinos.

Cuando seleccionamos uno de los 150 avatares, podemos cambiar el idioma a español, portugués, italiano o, en general, más de 120 voces e idiomas.

Para el ejercicio, hemos puesto parte del texto del artículo "Navegando entre los riesgos de la Internet", repartido en tres clips de video, pues en la versión de prueba permite hasta un máximo de 30 segundos (2 minutos en la versión de pago).

Incluimos tres imágenes de fondo, la primera con gatos, para no perder la costumbre, y las otras dos con imágenes del artículo relacionadas con las amenazas de la Internet. Seleccionamos tres voces, una mexicana, una argentina y una chilena.

Finalmente, combinamos los tres videos con una aplicación en línea, como clideo.

He aquí el video obtenido:

Con Virbo AI terminamos este recorrido por IAs generativas de video que, seguramente, en 2024 tendremos gratas sorpresas, pues el desarrollo e innovación en estas tecnologías es permanente.

En nuestro recorrido, hemos visto que se requieren mejoras en las IAs que generan videos a partir de un prompt o una imagen y, para mejor exploración y evaluación, un mayor tiempo de duración, pues la mayoría sólo permiten una máximo de tres o cuatro segundos.

IAs generadoras de audio y música

Terminamos este capítulo con un apartado dedicado a la generación de audio o música.

En las IAs generativas de audio, hemos usado el siguiente texto, que llamaremos "prueba":

Cierta noche, cansado de navegar en Internet, me quedé observando una película de detectives. Generalmente no me gustan este tipo de películas pero el diálogo que se daba entre un detective y su hija, sentada frente a un computador, me llamó la atención: "hija, siempre he procurado tu seguridad. Siempre te he protegido del daño que te puedan causar. Esta casa cuenta con los más modernos sistemas de seguridad, está conectada a la central de policía más cercana. Por ello nunca hemos tenido un intruso en casa, pero... lo que nunca me imaginé es que el intruso entraría por esa pantalla".

Neiro AI

Conéctese y cautive con avatares de IA, en cualquier lugar ( Neiro AI)

Esta IA permite generar audio a partir de un texto y, además, lo hace usando una variedad de avatares. Estos avatares se pueden configurar para que haya una sincronización entre el audio y los labios del avatar. En la versión de prueba, sólo permite hasta 250 caracteres, por lo que el texto lo hemos reducido.

Es posible generar audio en más de 140 idiomas. A continuación, puedes oir el texto "prueba" en español (acento argentino) y en francés (no incluimos el avatar).

Texto a audio en español con Neiro.

Texto a audio en francés con Neiro.

El siguiente ejemplo es un audio sobre ciberseguridad, con avatar incluido:

Eleven Labs

Su kit de herramientas de IA creativa. Diseña voces sintéticas completamente nuevas desde cero. Clona tu propia voz o una voz para la que tengas permiso y derechos. Sólo tú tienes acceso a las voces que creas (Eleven Labs).

Con Eleven Labs el límite de caracteres es de 2500, por lo que no tuvimos problema con el texto "prueba". Otra diferencia con Neiro es que esta IA entrega los audios en formato mp3, mientras que Neiro lo hace en formato wav. La IA permite ingresar el texto desde una url o desde archivos en formatos PDF o txt. Se pueden aplicar filtros para seleccionar la voz, tales como género, edad, categoría y acentos.

Si bien es cierto que pudimos clonar una voz, optamos por usar las voces que trae la IA, una en español y otra en coreano:

Texto a audio en español con Eleven Labs.

Texto a audio en coreano con Eleven Labs.

Tanto en Neiro como en Eleven Labs, los textos en otro idioma tuvimos que ingresarlos en ese idioma, lo cual hicimos usando Google Traductor.

Free text to speech

Usamos la poderosa biblioteca de voz de Microsoft AI para sintetizar audio de lectura único que se parece a la voz de una persona real. Dé vida a soluciones como lectores de texto y asistentes habilitados para voz utilizando voces altamente expresivas y similares a las humanas (Text to speech).

Nos ha sorprendido Text to speech, no sólo por ser 100% gratuito sino, también, porque ingresamos el texto "prueba" en español, y al seleccionar otro idioma, hace la traducción inmediata (con más de 330 voces de redes neuronales en 129 idiomas y variantes).

He aquí los resultados del texto "prueba", en español con acento venezolano y en chino con acento taiwanés:

Texto a audio en español con Text to speech free.

Texto a audio en chino.

Azure se ha actualizado completamente al motor neuronal de texto a voz. Este motor utiliza redes neuronales profundas para hacer que las voces de las computadoras sean casi indistinguibles de las grabaciones de las personas. Con una articulación clara de las palabras, la conversión de texto a voz neuronal reduce significativamente la fatiga auditiva cuando los usuarios interactúan con sistemas de inteligencia artificial (Text to speech).

TTSMaker

Como generador de voz de IA, TTSMaker puede generar las voces de varios personajes, que a menudo se utilizan en el doblaje de vídeos de Youtube y TikTok. Para su comodidad, TTSMaker ofrece una variedad de voces estilo TikTok para uso gratuito (TTSMaker).

TTSMaker es otra IA gratuita, la cual usa un potente modelo de inferencia de red neuronal que permite la conversión de texto a voz en poco tiempo.

He aquí los resultados del texto "prueba", en italiano y en turco:

Texto a audio en italiano con TTSMaker.

Texto a audio en turco.

TTSMaker puede convertir texto en voz natural y usted puede crear y disfrutar fácilmente audiolibros, dando vida a las historias a través de una narración inmersiva.

Puede convertir texto en sonido y leerlo en voz alta, puede ayudarle a aprender la pronunciación de palabras y admite varios idiomas; ahora se ha convertido en una herramienta útil para estudiantes de idiomas, actualizamos constantemente esta herramienta de conversión de texto a voz para admitir más idiomas y voces, así como algunas funciones nuevas (TTSMaker).

Beatoven.ai

Dado que no somos expertos en música, nos limitaremos a exponer dos IAs generativas de música, en especial cómo funcionan y algunas pistas musicales generadas por la IA.

Para componer música con Beatoven.ai, se debe dar el nombre a la pista y su duración, luego seguir los siguientes pasos:

Elegir un género/estilo. Se puede subir un vídeo/podcast o comenzar con una pista, eligiendo entre 8 géneros diferentes que se adapten al tema; entre ellos, Pop, Ambiental, Hip Hop y Electrónica.

Hacer algunos cortes. El tono del contenido cambia con el tiempo. Es por eso que se pueden hacer múltiples cortes para agregar diferentes estados de ánimo.

Cambiar de humor (emoción). Ahora, elegir entre una rica selección de 16 estados de ánimo para los cortes; entre ellos, Calma, Motivacional, Felicidad, Terror y Relajación.

Componer. Pulsar componer y dejar que la IA haga todo el trabajo duro de componer una pista única.

Hemos hecho una prueba con género electrónica, emoción energética. Con algunos cortes a las emociones soñador y feliz, obteniendo:

Pista musical creada con Beatoven.

Stable Audio

Crea música de duración personalizada con solo describirla. Desarrollado por los últimos modelos de difusión de audio (Stable Audio).

El modelo de IA detrás de Stable Audio es un modelo de difusión latente para la generación de audio. El primer modelo de esta IA de audio se basa exclusivamente en música proporcionada por AudioSparx, una biblioteca de música con más de un millón pistas previamente autorizadas de artistas, compositores, bandas y orquestas galardonados.

La creación de la pista se hace con una descripción. De la IA, hemos escogido las siguientes:

Descripción: Trance, Ibiza, Playa, Sol, 4 AM, Progresivo, Sintetizador, 909, Acordes dramáticos, Coro, Eufórico, Nostálgico, Dinámico, Fluido:

Pista musical creada con Stable Audio.

Descripción: Solo de batería:

Pista musical creada con Stable Audio.

Imagen diseñada con DALL$\cdot$E 3

Poster diseñado con DALL$\cdot$E 3

Introducción

En este capítulo vamos a incluir, además de los presentadores con IA, otras herramientas como las IAs generadoras de logos, resúmenes de artículos, videollamadas o videos de YouTube, IAs generativas de audio a texto y diseño de modelos.

IAs generadoras de presentaciones

Las IAs generativas de presentaciones son una tecnología emergente que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para crear presentaciones de diapositivas personalizadas y atractivas. Estas herramientas pueden ayudar a los usuarios a crear presentaciones de alta calidad en poco tiempo, incluso si no tienen experiencia en diseño gráfico. Algunas de las herramientas más populares incluyen Slidesgo, que ofrece un creador de presentaciones con IA gratuito, Gamma, Canva y Tome, que son herramientas basadas en IA que ayudan a crear todo tipo de presentaciones . Además, la IA generativa también se está utilizando para ayudar a los usuarios a superar el síndrome de la página en blanco al crear presentaciones desde cero.

Complementando la introducción que hace la IA de Bing, podemos afirmar que este tipo de IAs ahorran bastante tiempo, pues una tarea dispendiosa es el diseño de diapositivas para una presentación, en tanto que, además del texto, hay que ser creativos en el diseño de estas diapositivas.

Canva - Estudio Mágico

Diseño Mágico permite adelantar tu próxima Presentación. Describe tu idea en unas pocas palabras y observa cómo las diapositivas se llenan con una historia, un resumen y un contenido unificados. Incluso, puedes aplicar el branding de tu empresa con un solo clic. En solo unos segundos, tendrás una presentación personalizada y profesional que sigue las mejores prácticas de narrativa visual, con las fuentes y los colores de tu empresa ( https://www.canva.com/es_mx/).

Ya habíamos visto el poder de Canva con " Magic design for video", en el siguiente video, puede ver cómo hacer una presentación rápida con " Magic design for presentations", en la que hemos hecho una intervención al resultado final.

En el video, como dijimos, hicimos modificaciones, en especial al aplicar alguna "magia" como: textos animados, cambio y animación de imágenes, entre otros.

La presentación final, se puede descargar diferentes formatos, entre ellos PPTX (PowerPoint), PDF, MP4 y GIF.

Empieza a diseñar tu presentación con un esquema, diapositivas y contenido. Describe tu idea en pocas palabras y observa cómo toman forma las diapositivas que contarán tu historia. Cuando tu primer borrador esté listo, podrás agregarle detalles y darle un toque personal

Slidesgo AI

Cuando la falta de inspiración o las limitaciones de tiempo son algo que te preocupa, es buena idea buscar ayuda. Slidesgo viene al rescate con su última funcionalidad: ¡el creador de presentaciones con IA! Con unos pocos clics, tendrás maravillosas presentaciones de diapositivas que se adapten a tus necesidades concretas. ¡Y es totalmente gratis!

En Slidesgo es bastante sencillo generar una presentación, basta con seguir las siguientes instrucciones:

Piensa en el tema. Lo primero es lo primero: hablarás de algo en particular, ¿verdad? Una reunión de negocios, un nuevo avance médico, el tiempo, tus canciones favoritas, un partido de baloncesto, un elefante rosa que viste el domingo pasado... lo que se te ocurra. Solo tienes que escribirlo y decirle a la IA cuál es el tema.

Elige el estilo y el tono preferidos. Dicen que en la variedad está el gusto. Por eso te dejamos elegir entre diferentes estilos de diseño, como doodle, sencillo, abstracto, geométrico y elegante. ¿Y el tono? Hay varios: divertido, creativo, informal, profesional y formal. Cada uno te aportará algo único, así que ¿qué forma de impresionar a tu público será esta vez? ¡Mezcla y combina!

Haz todos los cambios que quieras. Tienes diapositivas recién generadas. ¿Desearías que fueran de otro color? ¿Ese cuadro de texto quedaría mejor si estuviera colocado a la derecha? Con el editor en línea y sus herramientas podrás tener las diapositivas exactamente a tu gusto.

Descarga gratis el resultado final. Sí, ¡todo ha salido según lo previsto! Esas nuevas diapositivas no pueden quedarse en el aire. ¡Merecen tener un hueco en tu dispositivo! Puedes exportar la presentación en formato .pdf y descargarla gratis. ¿Te mueres de ganas de enseñársela a tu mejor amigo porque crees que le encantará? ¡Genera un enlace compartible!

Le dijimos a Slides go que el tema era "la educación y las IAs generativas". Inmediatamente generó ocho diapositivas, que mostramos en el siguiente "presentador diseñado con el editor DescartesJS":

Las transiciones las hemos diseñado con DescartesJS. Lo que nos ha sorprendido es la generación del texto y su correspondencia con las imágenes.

Tome AI

De tu mente a la de ellos, en menos pasos. Tome es un nuevo medio para dar forma y compartir ideas.

Tome ya lo habíamos abordado en el apartado 3.4.6, en la generación de imágenes que, en su momento, nos sorprendió con una presentación del tigre en la playa (ver video 3.2).

Dado que se nos estaban agotando los créditos, en su plan gratuito, logramos obtener la siguiente presentación de sólo tres diapositivas, a las que le cambiamos las imágenes por otras generadas por la IA DALL$\cdot$E 3.

El plan Pro es bastante económico, sólo 8 dólares por mes.

Prezo AI

¡Transforme sus ideas en presentaciones impulsadas por IA, en un instante! Prezo es un nuevo formato de presentación impulsado por inteligencia artificial para compartir su trabajo, diseñado para lucir excelente en la web y en dispositivos móviles

Prezo ofrece un plan gratuito con la posibilidad de crear cinco presentaciones, luego de agotar las cinco presentaciones, hay que tomar el plan PRO por 10 dólares mensuales.

En nuestra quinta presentación, logramos obtener nueve diapositivas, que mostramos a continuación, las cuales tuvimos que traducir al español y cambiar algunas imágenes:

Gamma AI

Un nuevo medio para presentar ideas. Con tecnología de IA. Tan solo empiece a escribir. Contenidos atractivos e interesantes sin tener que diseñar ni dar formato.

Gamma es una IA generativa de presentaciones de nuestras preferencias, por la siguientes razones:

Luego de generar la presentación, es posible cambiar el estilo con otra plantilla, algo que no se puede hacer en las anteriores IAs.

En el diseño, no se limita a imágenes, pues puede generar animaciones y videos

En el plan gratuito entrega 400 créditos, permitiendo la exportación a formato PPT, PDF. A la fecha, después de ocho presentaciones, aún tenemos 120 créditos

Posibilidad de generar las presentaciones, directamente en español

Gamma IA usa la tecnología de inteligencia artificial basada en un modelo de aprendizaje profundo y entrenada con un conjunto de datos masivos, para producir la información. El modelo puede comprender la estructura de las presentaciones, el contenido de las diapositivas y el diseño visual de las mismas. Esto permite que la aplicación "genere exposiciones visualmente atractivas e informativas" .

Design AI

Design AI es más que un simple software de diseño gráfico con IA. También pueden ayudar a los usuarios a crear vídeos, discursos y presentaciones. Los usuarios pueden utilizar sus presentaciones impulsadas por IA con su función Designmaker. Tienen varias plantillas para su marketing, presentaciones y seminarios web, ¡y mucho más!

Design AI ofrece herramientas como texto a imagen, carruseles de diapositivas, generador de memes, miniaturas para videos y presentaciones. De esta última herramienta, obtuvimos:

IAs generadoras de Logos

La publicidad engañosa

Hemos destacado las IAs generativas que ofrecen un plan gratuito, con el objetivo de incorporar un futuro suscriptor, luego que éste haya hecho algunas pruebas que lo convenzan de la calidad del servicio ofrecido. De hecho, para este libro, nos hemos suscrito a algunas IAs, pagando, al menos, el primer mes. Sin embargo, para el caso de las IAs generativas de logo, nos hemos llevado una desagradable sorpresa.

Al observar una oferta tipo " Try for free" (ver figura 5.2), procedimos a generar logos enviando como compañía iCartesiLibri y como slogan Libros interactivos, procedimiento que hicimos con cinco IAs, nuestra sorpresa se presentó cuando intentamos descargar los logos obtenidos, pues las IAs nos remitían a la página de pago.

Comprendemos, claramente, que algunos servicios tengan costo, pues es la forma de subsistir de estos emprendimientos, lo que no aceptamos es la publicidad engañosa. Pese a lo anterior, presentamos los resultados obtenidos en la figura 5.3

Logos con IAs generadoras de imagen

Hemos intentado crear nuestro logo con IAs como Ideogram, DALL$\cdot$E 3 y Canva; sin embargo, el texto aún requiere de grandes mejoras en estas IAs. Obviamente, en IAs como NightCafé, Vispunk o Léxica, no podíamos esperar un gran resultado, pues no hace parte de sus funcionalidades. Aún así, observemos los resultados en el siguiente objeto interactivo:

Creando asistentes y modelos

Una de las causas que generan alucinaciones es la falta de información sobre un tema específico. Pese a que una IA es entrenada con millones de parámetros, es posible que cierta información sea escasa o nula como ocurre con ChatGPT 3 o 3.5, pues sus datos están actualizados a 2021. Uno de los riesgos más preocupantes son las alucinaciones en torno a datos científicos, en tanto que una respuesta errada puede tener consecuencias funestas; por ejemplo, diagnósticos médicos o problemas relacionados con la ingeniería. En el siguiente video, evidenciamos respuestas erradas con respecto a una preguntas de resistencia de materiales.

Una opción, entonces, es crear y entrenar un chatbot específico de resistencia de materiales, como haremos a continuación.

Asistente de IA

Un asistente de IA es un programa de software que utiliza inteligencia artificial para realizar tareas específicas. Los asistentes de IA pueden ser utilizados para una variedad de propósitos, como la automatización de tareas, la toma de decisiones y la interacción con los usuarios.

Hemos creado dos chatbot sobre un tema específico: "Resistencia de Materiales", usando las siguientes herramientas:

. Permite subir, a la base conocimientos, hasta 10 archivos en formato Word, PDF o PPT, para nuestro propósito hemos subido un documento PDF. También permite escribir el texto o importar el contenido de una página web, tal como hicimos con el libro Resistencia de materiales, de nuestra autoría.

Luego, empezamos a conversar. Le hicimos una primera pregunta ¿Qué es esfuerzo?, la cual respondió correctamente:

Cody usa los modelos GPT-3.5 y GPT-4, para nuestro ejercicio, nos vinculó a GPT-3.5, pero pudimos incorporar, además del libro, el apartado "Resistencia de Materiales" de Wikipedia. En el plan gratuito, otorga 250 créditos, un crédito por cada pregunta.

Ahora, hicimos la pregunta que IAs como Bard, ChatGPT y Perplexety no dieron correctamente: ¿Cómo se calcula el momento de inercia de una sección compuesta?

La respuesta obtenida es correcta, además de suministrar la fórmula con la cual se puede calcular este momento de inercia, obtenida de uno de los documentos de la base de conocimientos (figura 5.6).

Además de la formula, explicita cada uno de sus términos; por ejemplo: "dx es la distancia medida sobre el eje x entre el eje centroidal de cada área simple y el eje centroidal de toda el área". Como en otras IAs, advierte: "Es importante tener en cuenta que el documento proporciona información general y es posible que existan otras fuentes o métodos específicos para calcular el momento de inercia de secciones compuestas en diferentes contextos".

Este ejercicio lo pudimos compartir con el siguiente enlace.

Cargue de forma segura cualquier cosa desde PowerPoints a PDF o rastrear todo un sitio web para integrar al instante información y personalice Cody para su empresa. Cody buscará en tu base de datos y utilizarlo para elaborar respuestas inteligentes.

My Askai. Permite crear su propio asistente de IA (como un chatbot) al que se le puede agregar toda la documentación, informes, manuales y otro contenido para obtener respuestas instantáneas a cualquier pregunta. Puede utilizarse como un chatbot integrado en un sitio web o integrado con otras aplicaciones y servicios. Admite la adición de muchos tipos diferentes de contenido para entrenar las respuestas de su asistente de IA. Puede cargar documentos PDF, presentaciones, enlaces e incluso sitios web completos.

Crea un asistente de IA más rápido de lo que se necesita para preparar un café. Ahorre horas de búsqueda para sus clientes o su equipo, con respuestas instantáneas, de todo su contenido y documentos

My AskAI tiene planes gratuitos y de pago que se adaptan a diferentes necesidades y presupuestos. Puedes crear tu primer asistente de IA gratis, para siempre, con algunos límites de uso. Para funciones más avanzadas y mayores volúmenes de contenido o preguntas, hay 3 planes mensuales para elegir, desde 13 dólares por mes.

El procedimiento es similar al que hicimos con Cody; sin embargo, hay tres diferencias significativas. La primera es que My AskAI da mejores respuestas si se ingresan en inglés, mientras que con Cody podemos interactuar en español. La segunda diferencia es que My AskAI nos aceptó algunos documentos rechazados por Cody; por ejemplo, el libro de Resistencia de Materiales de Cervera y Blanco lo rechaza Cody por no tener licencia Crative Commons, algo que es correcto. La tercera diferencia es que My AskAI, como lo hace Perplexety, plantea preguntas relacionadas.

Una primera pregunta fue sobre la fórmula de la torsión, a lo cual nos respondió:

Y... con respecto al momento de inercia de secciones compuestas:

Respuesta que da cuenta de la importancia de los chatbot personalizados o, mejor aún, especializados en un tema en particular.

Creando modelos en Leonardo y NightCafé

Los modelos personalizados de IA generativa de imágenes se crean para satisfacer necesidades específicas. Esto puede ser útil para aplicaciones en las que se necesita un control más preciso sobre el aspecto o el contenido de las imágenes generadas. Además, los modelos personalizados pueden ser utilizados para generar imágenes que sean únicas y distintivas, lo que puede ser útil en aplicaciones como el diseño gráfico y la publicidad.

Hemos creado modelos personalizados en Leonardo y NightCafé. En Leonardo Ai, seguimos los siguientes pasos:

En la opción Training datasets de la página principal, hicimos clic en New dataset

Ingresamos el nombre del modelo que, para nuestro caso, fue Dani, y una descripción.

Subimos 40 fotos (debe ser mínimo 25) de la hija del autor de este libro, seleccionamos todas las fotos e hicimos clic en el botón Train Model

Finalmente, se selecciona la categoría (fotografía, edificios, moda, texturas, etc.), nosotros escogimos fotografía y como modelo base Stable diffusion 1.5. Luego de unos minutos, se logró el entrenamiento del modelo.

En NightCafé hicimos un procedimiento similar, seleccionando la opción My models del menú principal y, luego, Fine-tune new model

Haz clic sobre cada una de las siguientes imágenes, para ver las demás. Podrás observar las fotos generadas con los modelos anteriores.

Obviamente, a mayor número de imágenes obtendríamos resultados más cercanos a la cara de Dani.

LLaVA, Falcon y Firefly 2

A punto de cerrar este capítulo y dar por terminado el libro, surgen nuevas noticias de recientes desarrollos en las IAs generativas. Por el impacto y sorpresa generada por estas novedades, no podíamos cerrar sin darle una presentación a estas nuevas IAs.

LLaVA

El asistente de lenguaje y visión de gran tamaño LLaVA ( Large Language- and- Vision Assistant) representa un novedoso modelo multimodal grande entrenado de extremo a extremo que combina un codificador de visión y Vicuna para la comprensión visual y del lenguaje de uso general, logrando capacidades de chat impresionantes que imitan los espíritus del GPT-4 multimodal y estableciendo un nuevo estado de la -Precisión artística en Science QA ( Microsoft).

Representación de la evolución de los modelos multimodales. .

El conector intermodal visión-lenguaje totalmente conectado en LLaVA es sorprendentemente poderoso y eficiente en términos de datos

El código y el modelo de LLaVA están disponibles públicamente en https://llava-vl.github.io/. Aprovechamos, para hacerle la pregunta del apartado 5.4.1, obteniendo:

Aprovechando su capacidad para leer imágenes, le preguntamos qué representa la imagen de la figura 5.9, a lo cual respondió:

La imagen muestra una serie de cuatro diferentes personajes animados, cada uno representando un estado diferente de la evolución de un robot. Los personajes están dispuestos en una fila, con cada personaje creciendo y volviendo más complejo a medida que avanzan de izquierda a derecha. Todos los personajes están hechos de metal y tienen un diseño único, mostrando el progreso del

desarrollo del robot. La imagen captura la esencia del viaje del robot desde una forma simple y básica hasta una estructura más avanzada y sofisticada.

¿Evolución de un chatbot? o ¿Evolución de los modelos multimodales?

Falcon 180-B

Ahora, los Emiratos Árabes entran en escena Falcon 180B, el modelo de lenguaje de código abierto más grande hasta la fecha.

Veamos un comparativo con LLaMa 2:
Parámetros
LLaMA 2 de Meta: Diseñado pensando en la versatilidad, ofrece configuraciones que van desde parámetros 7B a 70B.

Falcon 180B: este modelo está construido con la asombrosa cifra de 180 mil millones de parámetros, lo que lo convierte en uno de los modelos más grandes de su categoría.
Alucinaciones
En https://huggingface.co/chat/ es posible conversar con ambos modelos. Les hicimos la misma pregunta sobre el momento de inercia, obteniendo:

LLaMA 2: $I = I_1 + I_2 + I_3 \cdots$... ¡Alucinación total!

Falcon 180B: $I = \int (b\cdot y^2) dy$, lo cual es correcto, pues si tomamos $dA = bdy$, obtenemos $I = \int y^2 dA$, integral da origen al teorema de los ejes paralelos.

El lanzamiento de Falcon 180B nos hace reflexionar sobre el rápido desarrollo en el ámbito de la inteligencia artificial. No solo presenciamos avances en tamaño y capacidad de procesamiento, sino también en la calidad y diversidad de aplicaciones prácticas que estos modelos pueden abordar. El verdadero desafío, quizá, resida en equilibrar la escalabilidad con la ética y la accesibilidad ( https://wwwhatsnew.com/).

Si bien OpenAI ha sido un jugador clave en el mundo de modelos de lenguaje de código abierto, Falcon 180B podría alterar esta dinámica. Con la llegada de Gemini de Google, el panorama competitivo está más abierto que nunca (Ibid).

Adobe Firefly 2

Ya habíamos presentado Adobe Firefly en el apartado 3.4.14. Entre el 10 y 12 de octubre de 2023, se celebró el evento Adobe MAX en loa Ángeles, durante el cual se lanzó la versión 2 de Adobe Firefly.

Adobe afirma que su innovador modelo Firefly Image 2 supera con creces a su predecesor, produciendo imágenes de calidad notable superior, especialmente en lo que concierne a detalles de alta frecuencia como follaje, textura de la piel, cabello, manos y rasgos faciales, permitiendo la creación de representaciones fotorrealistas de personas. Las imágenes generadas con el Firefly Image 2 ostentan una resolución más elevada y exhiben colores más vibrantes y contrastes superiores ( AUTOMATIZARTE).

En la siguiente presentación interactiva, puedes observar algunas imágenes generadas por Adobe Firefly 2, con el mismo prompt que usamos en el capítulo 3.

Uno de los potenciales de Adobe Firefly 2 es la fotografía, pues es posible aplicar ajustes para modificar manual o automáticamente la profundidad de campo, el desenfoque de movimiento y el campo de visión de una imagen generada, al igual que gestionar los controles manuales de la cámara ( AUTOMATIZARTE).

En el siguiente puzle, arma la foto de la bruja. Puedes, si lo deseas, ampliar el puzle a pantalla completa. La imagen de fondo es una guía para armar las 48 piezas.

Directorio de herramientas IA

Presentamos algunas herramientas útiles para estar actualizados con los últimos desarrollos en IA. En cada herramienta, ponemos alguna noticia o novedad reportada por la herramienta (a 15 de octubre de 2023):

Listados de IAs generativas usadas en este libro

En cualquiera de los directorios anteriores, puedes encontrar cientos de IAs, tanto de pago como gratuitas. En este libro, hemos usado, preferiblemente, IAs gratuitas o, al menos, con planes gratuitos, que nos permitieran explorarlas y mostrar algunos ejemplos de aplicación. Hicimos una selección de las IAs más populares o de mejores prestaciones, pero es posible haber ignorado otras que, seguramente, las incluiremos en próximas versiones.

IAs generativas de texto

16. Writesonic. Plataforma que usa GPT-3.5 y GPT4 32K, permite que su IA proporcione resultados en tiempo real basados en información en tiempo real proporcionada por Google.

. Pi o "Personal Intelligence", fue desarrollado por la empresa Inflection AI. Usa el modelo de lenguaje GPT-3, desarrollado por OpenAI. Se puede agregar a WhatsApp.

18. Character.ai. IA que simula a un humano y puede interactuar con el usuario. Usa el modelo de lenguaje GPT-3 de OpenAI.

. IA que usa el modelo de lenguaje GPT-3 de OpenAI. Se puede agregar a WhatsApp.

20. Perplexity. El modelo de lenguaje predeterminado utilizado por Perplexity AI es GPT-3; sin embargo, también ofrece un modo Copilot alimentado por GPT-4.

IAs generativas de imagen

21. DALL-E 2 y 3. IA creada por OpenAI, usa una arquitectura de red neuronal generativa (GAN). DALL·E 3 se lanzó en octubre de 2023.

22. AI Gallery. IA generadora de arte, que utiliza algoritmos y técnicas de aprendizaje automático.

23. Artbreeder. IA que usa las redes generativas adversarias. Artbreeder utiliza modelos BigGAN y StyleGAN.

IAs generativas de audio y video

60. Gamma AI. Creador de presentaciones con IA. Posibilidad de generar las presentaciones directamente en español.

61. Design AI. Ofrece herramientas como texto a imagen, carruseles de diapositivas, generador de memes, miniaturas para videos y presentaciones.

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Inteligencias artificiales generativas a 2023 Juan Guillermo Rivera Berrío Juan Guillermo Rivera Berrío Red Educativa Digital Descartes Fondo Editorial RED Descartes Córdoba (España)2023 Título de la obra: Inteligencias artificiales generativas a 2023 Autor: Juan Guillermo Rivera Berrío Código JavaScript para el libro: Joel Espinosa Longi, IMATE, UNAM.

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En la actualidad siguen surgiendo herramientas tecnológicas que pueden ser un gran soporte para la actividad docente como los modelos de #IA (#InteligenciaArtificial), entre ellos # ChatGPT y el # OpenAssistant son los más populares. Estas aplicaciones tienen un impacto todavía impredecible en el ámbito educativo, donde existe un debate sobre la metodología para implementar estas tecnologías en el aula, sobre todo infundado en el temor de los #docentes por el uso del Chat GPT como una herramienta que favorezca potencialmente el plagio de los estudiantes.

El Chat GPT y el Open Assistant son chats que ha sido entrenado y diseñado para mantener conversaciones naturales con el usuario. Para utilizar estos modelos de IA, se le proporciona una solicitud (#prompt) en forma de texto para que el chat le dé una respuesta, puede ser una pregunta directa, una descripción del problema o cualquier otro tipo de texto con el que se desea interactuar. Y, a partir de esta entrada, el modelo genera una respuesta apropiada y coherente.

Al utilizar estos modelos es de vital importancia que el prompt esté bien formulado para que proporcione una respuesta adecuada. Un prompt es una entrada de texto proporcionada por el usuario para solicitar una respuesta, es la parte de la conversación o interacción en la que el usuario plantea una pregunta, hace una declaración o proporciona cualquier información relevante para iniciar la conversación con el modelo. El prompt establece el tono y el contexto de la conversación y ayuda al modelo a comprender lo que se espera de él.

1) Recomendaciones para realizar prompts

Los docentes pueden utilizar estas herramientas de IA para sus tareas cotidianas como la planificación didáctica, realización de contenidos y consignas de actividades, traducir textos y diseño de evaluaciones (con las consignas y sus correspondientes resoluciones). Si bien las sugerencias que se realizan a estos recursos depende fundamentalmente de la finalidad que se persiga, se pueden mencionar las siguientes sugerencias para realizar consultas (prompts) que puedan aprovechar la potencia de estos recursos para la tarea del docente:

Ser específico y directo: ser lo más preciso posible al formular la consulta, proporciona instrucciones específicas. Evitar usar frases complejas o ambiguas que puedan confundir al modelo de AI. Ejemplo de prompt:
"¿En qué país está situada la capital con mayor número de habitantes de Latinoamérica?"
Descripciones detalladas: El modelo de IA puede describir en forma detallada, las consultas solicitadas. Ejemplo de prompt:

" Explica en forma detallada en 250 palabras como máximo el proceso de fotosíntesis en las plantas, incluyendo los pasos específicos y los factores que influyen en su eficiencia ".

Considerar diferentes niveles de dificultad y personalización: ten en cuenta que los estudiantes pueden tener diferentes niveles de conocimiento sobre un tema determinado. Puedes especificar si deseas que se genere una actividad más básica para principiantes o una actividad más desafiante para estudiantes avanzados. Ejemplo de prompt:
"Diseña un problema de electrotecnia con su solución numérica para estudiantes del segundo año de ingeniería eléctrica que relacione la ley de Ohm con el efecto Joule."
Proporciona ejemplos o recursos: Si es necesario, pide al modelo que incluya ejemplos o recursos adicionales, esto podría ser en forma de enlaces a recursos en línea, lecturas recomendadas o materiales de apoyo. Ejemplo de prompt:
"Menciona tres ejemplos de tecnologías emergentes que podrían transformar la industria automotriz en los próximos años. Cita los enlaces de las fuentes de información recomendadas".
Escenarios hipotéticos: Puedes realizar una consulta bajo un marco hipotético determinado. Ejemplo de prompt:
"Imagina que eres un explorador en el siglo XVIII. Describe tus experiencias al descubrir un nuevo continente y las dificultades que enfrentaste".
Utilizar el lenguaje técnico apropiado cuando sea necesario: Usa términos precisos y adecuados para el tema que quieres cubrir. Ejemplo de prompt:
"Explícame cómo funciona la válvula de EGR en motores diesel y su impacto ambiental"
Resumen de un texto: Los modelos de IA pueden resumir con un número máximo de palabras un texto o artículo de un sitio web determinado. Ejemplo de prompt:
"Realiza un resumen del siguiente texto: 'aquí ingresar el enlace del sitio web' con una extensión máxima de 300 palabras para alumnos del 3 grado del nivel primario"
Traducir un texto en un idioma determinado: Ejemplo de prompt:
"Traducir la siguiente frase al francés: 'El Chat GPT puede ser un gran aliado para el docente'"

Utiliza diferentes formatos de consultas: Si siempre haces las mismas preguntas al modelo, es posible que obtengas respuestas similares una y otra vez. Para obtener una variedad de soluciones y/o respuestas, utiliza diferentes tipos de preguntas, como preguntas abiertas, preguntas de opción múltiple, preguntas de sí o no, entre otras.

Experimenta con la longitud de tus solicitudes: A veces, las solicitudes más cortas pueden ser más efectivas para obtener resultados concisos y directos, mientras que las solicitudes más largas pueden ser más efectivas para obtener resultados más detallados, complejos y contextualizados.

2) Conclusiones

Si bien existe una gran variedad de formas de realizar las consultas a estos modelos de IA, es fundamental que el docente revise y adapte estas sugerencias a su trabajo cotidiano, hay que considerar que estos consejos pueden ayudarte a generar prompts efectivos para que puedas aprovechar este tipo de tecnologías, pero es importante tener en cuenta que los resultados son generados por un modelo de lenguaje y pueden variar en calidad y coherencia. Muchas veces sus respuesta pueden no ser de todo exactas y verdaderas, por lo que se recomienda revisar y evaluar las respuestas generadas por el sistema y contrastarlas con otras fuentes para verificar el contenido que entrega estos recursos.

3) Fuentes de información

1) La guía de Chat GPT. Máximo rendimiento: https://remolinator.com/la-guia-de-chat-gpt-maximo-rendimiento/

2) Cómo crear tus propios prompts personalizados para Chat GPT: https://www.alvarezjoseph.com/blog/prompts-personalizados-para-chat-gpt/

3) Foto de Pixabay de Pexels: https://www.pexels.com/es-es/foto/monitor-de-computadora-encendido-que-muestra-texto-270360/

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Algunas recomendaciones para realizar prompts y aprovechar mejor el Chat GPT en el aula

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En la actualidad siguen surgiendo herramientas tecnológicas que pueden ser un gran soporte para la actividad docente como los modelos de #IA (#InteligenciaArtificial), entre ellos #ChatGPT y el #OpenAssistant son los más populares. Estas aplicaciones tienen un impacto todavía impredecible en el ámbi

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Herramientas utiles para el personal docente(IA generativas)

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Herramientas utiles para el personal docente(IA generativas)

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Herramientas utiles para el personal docente(IA generativas) - #UOC2TheFuture

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En esta infografía le presentamos algunas de las herramientas de IA, más allá del ChatGPT, que pueden ser de utilidad en diferentes ámbitos.

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ChatPDF is the fast and easy way to chat with any PDF, free and without sign-in. Talk to books, research papers, manuals, essays, legal contracts, whatever you have! The intelligence revolution is here, ChatGPT was just the beginning!

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Professionals in the education and business sectors are increasingly concerned about AI detection software because they need to make sure that the written work generated by their pupils and workers is authentic. These techniques are intended to identify instances when written text has been produced by chatbots or other AI writing software rather than by a person. We'll look at the advantages of AI detection software for professionals, company owners, and educators in this post.

Authenticity Verification: The capacity of AI detection software to precisely check the authenticity of written information is one of its main advantages. These tools examine text using sophisticated algorithms to find AI-generated content-specific patterns, grammar, and styles. This makes it possible for professionals, such as instructors and business owners, to confirm that the written material they get is authentic and was not produced by an AI writing programme.

Time-saving: AI detection software can save time when compared to manual methods of looking for AI-generated content, which is another important advantage. With the use of these tools, academics, business owners, and other professionals may scan enormous amounts of textual content quickly and easily, freeing up time to concentrate on other crucial activities.

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Improved Student Learning: Teachers can assist students in improving their research and writing skills by employing AI detection software to stop the usage of AI writing software. Students are more inclined to put forth the effort to finish original and high-quality work when they are aware that their work will be carefully examined to guarantee its originality. This may result in enhanced academic success and better learning for students.

Enhanced Corporate Efficiency: Using AI detection software can enhance business productivity by lowering the likelihood of mistakes and misunderstandings. By using these technologies, staff members may guarantee that the written content they produce is unique and did not originate from an AI writing programme, lowering the possibility of misunderstandings and encouraging improved teamwork.

Better Legal Protection: By lowering the possibility of lawsuits involving the usage of AI-generated material, AI detection software can also offer better legal protection for business owners. With the use of these technologies, business owners may make sure that the written content they produce is original and wasn't created by an AI writing programme, lowering the possibility of legal action.

Who Benefits from AI Content Detectors?

Colleges and schools may soon be required to use these tools to check student submissions for plagiarism. In the digital marketing world, businesses can avoid losing money or incurring SEO penalties by using these tools.

Webmasters: If you own a website and hire writers to create content, you need to check if the content is original or generated by AI. Similarly, if you accept guest articles, it's crucial to check for AI-generated content before publishing.

Content Agencies: Entrepreneurs running content agencies that provide content services to various businesses need to use an AI content detector tool to ensure their freelancer writers' work is original. It's important to find a tool that is affordable, offers API services for bulk content checking, and is easy to use.

Website Buyers: Before making a website purchase, individuals and businesses can check for AI-generated content by running a website scan. This helps ensure that the website's content is original and future-proof.

In conclusion, AI detection software is a useful tool for teachers, business owners, and professionals because it provides a number of advantages for determining the veracity of written content. These tools aid in increasing productivity, defending against legal action, encouraging improved learning, and academic success through reliable authenticity verification and time-saving and cost-effective solutions.

# data[].attributes.attachment_link.description
Use this free list of Chat GPT detectors to check if written content has been created by ChatGPT or other AI writing software.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
On September 25th, 2023, OpenAI announced the rollout of two new features that extend how people can interact with its recent and most advanced model, GPT-4: the ability to ask questions about images and to use speech as an input to a query.

This functionality marks GPT-4's move into being a multimodal model. This means that the model can accept multiple "modalities" of input - text and images - and return results based on those inputs. Bing Chat, developed by Microsoft in partnership with OpenAI, and Google's Bard model both support images as input, too. Read our comparison post to see how Bard and Bing perform with image inputs.

In this guide, we are going to share our first impressions with the GPT-4V image input feature. We will run through a series of experiments to test the functionality of GPT-4V, showing where the model performs well and where it struggles.
Note: This article shows a limited series of tests our team performed; your results will vary depending on the questions you ask and the images you use in a prompt. Tag us on social media @roboflow with your findings using GPT-4V. We would love to see more tests using the model!
Without further ado, let's get started!

What is GPT-4V?

GPT-4V(ision) (GPT-4V) is a multimodal model developed by OpenAI. GPT-4V allows a user to upload an image as an input and ask a question about the image, a task type known as visual question answering (VQA).

GPT-4V is rolling out as of September 24th and will be available in both the OpenAI ChatGPT iOS app and the web interface. You must have a GPT-4 subscription to use the tool.

Let's experiment with GPT-4V and test its capabilities!

Test #1: Visual Question Answering

One of our first experiments with GPT-4V was to inquire about a computer vision meme. We chose this experiment because it allows us to the extent to which GPT-4V understands context and relationships in a given image.

GPT-4V was able to successfully describe why the image was funny, making reference to various components of the image and how they connect. Notably, the provided meme contained text, which GPT-4V was able to read and use to generate a response. With that said, GPT-4V did make a mistake. The model said the fried chicken was labeled "NVIDIA BURGER" instead of "GPU".

We then went on to test GPT-4V with currency, running a couple of different tests. First, we uploaded a photo of a United States penny. GPT-4V was able to successfully identify the origin and denomination of the coin:

We then uploaded an image with multiple coins and prompted GPT-4V with the text: "How much money do I have?"

GPT-4V was able to identify the number of coins but did not ascertain the currency type. With a follow up question, GPT-4V successfully identified the currency type:

Moving on to another topic, we decided to try using GPT-4V with a photo from a popular movie: Pulp Fiction. We wanted to know: could GPT-4 answer a question about the movie without being told in text what movie it was?

We uploaded a photo from Pulp Fiction with the prompt "Is it a good movie?", to which GPT-4V responded with a description of the movie and an answer to our question. GPT-4V provides a high-level description of the movie and a summary of the attributes associated with the movie considered to be positive and negative.

We further asked about the IMDB score for the movie, to which GPT-4V responded with the score as of January 2022. This suggests, like other GPT models released by OpenAI, there is a knowledge cutoff after which point the model has no more recent knowledge.

We then explored GPT-4V's question answering capabilities by asking a question about a place. We uploaded a photo of San Francisco with the text prompt "Where is this?" GPT-4V successfully identified the location, San Francisco, and noted that the Transamerica Pyramid, pictured in the image we uploaded, is a notable landmark in the city.

Moving over to the realm of plants, we provided GPT-4V with a photo of a peace lily and asked the question "What is that plant and how should I care about it?":

The model successfully identified that the plant is a peace lily and provided advice on how to care for the plant. This illustrates the utility of having text and vision combined to create a multi-modal such as they are in GPT-4V. The model returned a fluent answer to our question without having to build our own two-stage process (i.e. classification to identify the plant then GPT-4 to provide plant care advice).

Test #2: Optical Character Recognition (OCR)

We conducted two tests to explore GPT-4V's OCR capabilities: OCR on an image with text on a car tire and OCR on a photo of a paragraph from a digital document. Our intent was to build an understanding of how GPT-4V performs at OCR in the wild, where text may have less contrast and be at an angle, versus digital documents with clear text.

GPT-4V was unable to correctly identify the serial number in an image of a tire. Some numbers were correct but there were several errors in the result from the model.

In our document test, we presented text from a web page and asked GPT-4V to read the text in the image. The model was able to successfully identify the text in the image.

GPT-4V does an excellent job translating words in an image to individual characters in text. A useful insight for tasks related to extracting text from documents.

Test #3: Math OCR

Math OCR is a specialized form of OCR pertaining specifically to math equations. Math OCR is often considered its own discipline because the syntax of what the OCR model needs to identify extends to a vast range of symbols.

We presented GPT-4V with a math question. This math question was in a screenshot taken from a document. The question concerns calculating the length of a zip wire given two angles. We presented the image with the prompt "Solve it."

The model identified the problem can be solved with trigonometry, identified the function to use, and presented a step-by-step walkthrough of how to solve the problem. Then, GPT-4V provided the correct answer to the question.

With that said, the GPT-4V system card notes that the model may miss mathematical symbols. Different tests, including tests where an equation or expression is written by hand on paper, may indicate deficiencies in the model's ability to answer math questions.

Test #4: Object Detection

Object detection is a fundamental task in the field of computer vision. We asked GPT-4V to identify the location of various objects to evaluate its ability to perform object detection tasks.

In our first test, we asked GPT-4V to detect a dog in an image and provide the x_min, y_min, x_max, and y_max values associated with the position of the dog. The bounding box coordinates returned by GPT-4V did not match the position of the dog.

While GPT-4V's capabilities at answering questions about an image are powerful, the model is not a substitute for fine-tuned object detection models in scenarios where you want to know where an object is in an image.

Test #5: CAPTCHA

We decided to test GPT-4V with CAPTCHAs, a task OpenAI studied in their research and wrote about in their system card. We found that GPT-4V was able to identify that an image contained a CAPTCHA but often failed the tests. In a traffic light example, GPT-4V missed some boxes that contained traffic lights.

In the following crosswalk example, GPT-4V classified a few boxes correctly but incorrectly classified one box in the CAPTCHA as a crosswalk.

Test #6: Crosswords and Sudoku's

We decided to test how GPT-4V performs on crosswords and sudokus.

First, we prompted GPT-4V with photos of a crossword with the text instruction "Solve it." GPT-4V inferred the image contained a crossword and attempted to provide a solution to the crossword. The model appeared to read the clues correctly but misinterpreted the structure of the board. As a result, the provided answers were incorrect.

This same limitation was exhibited in our sudoku test, where GPT-4V identified the game but misunderstood the structure of the board and thus returned inaccurate results:

GPT-4V Limitations and Safety

OpenAI conducted research with an alpha version of the vision model available to a small group of users, as outlined in the official GPT-4V(ision) System Card. During this process, they were able to gather feedback and insights on how GPT-4V works with prompts provided by a range of people. This was supplemented with "red teaming", wherein external experts were "to qualitatively assess the limitations and risks associated with the model and system".

1. Missing text or characters in an image

2. Missing mathematical symbols

3. Being unable to recognize spatial locations and colors

Based on OpenAI's research, the GPT-4V system card notes numerous limitations with the model such as:

In addition to limitations, OpenAI identified, researched, and attempted to mitigate several risks associated with the model. For example, GPT-4V avoids identifying a specific person in an image and does not respond to prompts pertaining to hate symbols.

With that said, there is further work to be done in model safeguarding. For example, OpenAI notes in the model system card that "If prompted, GPT-4V can generate content praising certain lesser known hate groups in response to their symbols.",

GPT-4V for Computer Vision and Beyond

GPT-4V is a notable movement in the field of machine learning and natural language processing. With GPT-4V, you can ask questions about an image - and follow up questions - in natural language and the model will attempt to ask your question.

GPT-4V performed well at various general image questions and demonstrated awareness of context in some images we tested. For instance, GPT-4V was able to successfully answer questions about a movie featured in an image without being told in text what the movie was.

For general question answering, GPT-4V is exciting. While models existed for this purpose in the past, they often lacked fluency in their answers. GPT-4V is able to both answer questions and follow up questions about an image and do so in depth.

With GPT-4V, you can ask questions about an image without creating a two-stage process (i.e. classification then using the results to ask a question to a language model like GPT). There will likely be limitations to what GPT-4V can understand, hence testing a use case to understand how the model performs is crucial.

With that said, GPT-4V has its limitations. The model did "hallucinate", wherein the model returned inaccurate information. This is a risk with using language models to answer questions. Furthermore, the model was unable to accurately return bounding boxes for object detection, suggesting it is unfit for this use case currently.

We also observed that GPT-4V is unable to answer questions about people. When given a photo of Taylor Swift and asked who was featured in the image, the model declined to answer. OpenAI define this as an expected behavior in the published system card.

Interested in reading more of our experiments with multi-modal language models and GPT-4's impact on computer vision? Check out the following guides:

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In this guide, we share our findings while experimenting with the new GPT-4V(ision) model, released by OpenAI in September 2023.

# data[].attributes.headline
AnahuacX: Introducción a la Inteligencia Artificial

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AnahuacX: Introducción a la Inteligencia Artificial

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Introducción a la Inteligencia Artificial

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¿Es posible construir una máquina o robot inteligente? En este curso aprenderás los fundamentos teóricos de la Inteligencia Artificial, con sus principales ramas y los aplicarás en la creación de modelos, como el procesamiento de Lenguaje Natural.

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Fuente: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385146_spa

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Ejemplo elaborado por Robert Clarisó y Toni Pérez, profesores de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, con pautas para explicar un adecuado uso de las herramientas de IA generativas en la realización de las pruebas de evaluación.

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Cómo explicar a los estudiantes el uso que pueden hacer de las IA - #UOC2TheFuture

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Ejemplo elaborado por Robert Clarisó y Toni Pérez, profesores de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, con pautas para explicar un adecuado uso de las herramientas ...

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Unlock AI insights for your files instantly. Ask, learn, and extract data 10X faster with Humata.

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Cómo usar ChatGPT para hablar con cualquier experto en historia (no es broma):

# data[].attributes.subject
Cómo usar ChatGPT para hablar con cualquier experto en historia (no es broma):

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Sam Szuchan on LinkedIn: Using ChatGPT to Talk to Any Expert Ever | 106 comments

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How to use ChatGPT to talk to any expert in history (not joking): | 106 comments on LinkedIn

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IDBx: ¿Cómo hacer uso responsable de la inteligencia artificial?

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IDBx: ¿Cómo hacer uso responsable de la inteligencia artificial?

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La guia de la UNED - Universidad Nacional de Educación a Distancia (Spain) para integrar la IA en los procesos de enseñanza y aprendizaje, me parece uno de los enfoques más lucidos y provechosos. No es una búsqueda frenética de nuevas herramientas ni antídotos, sino que la respuesta es "más pedagogía y didáctica" para darle sentido al uso de la IA. Recomiendo la lectura y divulgación Proyecto Educación y Nuevas Tecnologías - FLACSO Argentina

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Fabio Tarasow on LinkedIn: Guía para integrar las tecnologías basadas en IAG | 10 comments

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La guia de la UNED - Universidad Nacional de Educación a Distancia (Spain) para integrar la IA en los procesos de enseñanza y aprendizaje, me parece uno de los... | 10 comments on LinkedIn

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ChatGPT, Chatbots e Inteligencia Artificial en Educación

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ChatGPT, Chatbots e Inteligencia Artificial en Educación

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AI just stormed into the classroom with the emergence of ChatGPT. How do we teach now that it exists? How can we use it? Here are some ideas.

ChatGPT is an artificial intelligence chatbot. Drawing on tons and tons of data and massive processing power, it uses GPT3 technology to let users talk to the AI about practically anything.

It'll write you a song. Tell you a story. Make you a list of gifts to buy or reasons to do something.

It'll write your lesson plans. (Go ahead and try it!)

It'll even do your students' homework for them.

ChatGPT (chat.openai.com/chat) was released on November 30, 2022, the first very notable public AI chatbot. (It certainly won't be the last.)

Immediately, students were thinking ...

"Can this write my English essays for me? Write speeches for class? Do my math homework?"

Immediately, teachers were thinking ...

"How will I run class when students can ask a chatbot to do everything for them?"

Meanwhile, the IT staff was thinking ...

"We've got to get this blocked immediately." (Of course, we know that won't stop students from using it, right?)

Now, we're wondering ...

What is ChatGPT? And, more broadly, what are chatbots and AI?

How is this going to impact education?

How can I teach tomorrow knowing that this exists?

Can I use this as a tool for teaching and learning?

Should we block it through the school internet filter -- or try to ban it?

Calculators.
Search engines.
Google Translate.
Wikipedia.
PhotoMath.#ChatGPT.

They disrupt traditional teaching.

We adapt. Education evolves forward.

Blocking them isn't the answer.

Making education more relevant is.
- Matt Miller (@jmattmiller) December 14, 2022

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Define: ChatGPT, GPT3, chatbots, and artificial intelligence.

These are some of the important things to understand as we wrap our brains around what this is and how to navigate it in the classroom.

I'll do plenty of my own human thinking and reasoning, but for the purposes of information, I'm going to let ChatGPT give us working definitions to use:

1. ChatGPT, what are you?

I am an artificial intelligence assistant trained by OpenAI to help answer questions and provide information on a wide variety of topics. I am not a physical being, but rather a program that is designed to process and generate text based on the input I receive. My primary function is to assist users like you by providing information and answering questions to the best of my ability. I have been designed to have a conversational style and can understand and respond to natural language input. I do not have personal experiences or feelings, and my responses are based solely on the information and knowledge that has been programmed into me. Is there anything else you would like to know?

2. What is GPT3?

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) is a language generation model developed by OpenAI. It is a neural network-based machine learning model that is trained on a large dataset of text data to generate human-like text. GPT-3 has the ability to perform a wide range of language tasks, including translation, summarization, question answering, and text generation. It can be fine-tuned on specific tasks or used to generate text in a more general sense. GPT-3 has received a lot of attention due to its impressive performance on various language tasks and its ability to generate human-like text.

3. What is a chatbot?

A chatbot is a computer program designed to simulate conversation with human users, especially over the Internet. Chatbots are often used in customer service, marketing, and other areas where being able to communicate with customers or users in a natural, human-like way is important. Chatbots can be programmed to understand and respond to specific commands or questions, or they can be more general and able to hold a conversation with users on a wide range of topics. They can be integrated into websites, messaging apps, and other digital platforms, and they can be programmed to use natural language processing (NLP) techniques to understand and respond to user input. Chatbots can be very useful for automating tasks and providing quick responses to frequently asked questions, but they are not as advanced as some other artificial intelligence (AI) systems and may not be able to hold more complex or nuanced conversations.

4. What is artificial intelligence?

Artificial intelligence (AI) refers to the ability of a computer or machine to perform tasks that would normally require human intelligence, such as learning, problem-solving, decision-making, and more. There are several different approaches to building AI systems, including machine learning, where a system is trained on a dataset and can improve its performance over time, and rule-based systems, where the system follows a set of predetermined rules to make decisions. AI can be applied to a wide range of areas, including natural language processing, image and video recognition, robotics, and more. The goal of AI research is to create systems that can perform tasks at least as well as, or ideally better than, humans. AI has the potential to revolutionize many industries and transform the way we live and work, but it also raises important ethical and social questions.

Want to make sense of the world of artificial intelligence and its impact on education? Sit in on the panel discussion in the video above, featuring:

Victoria Thompson, Microsoft education executive and former classroom teacher

Donnie Piercey, fifth grade teacher and 2021 Kentucky State Teacher of the Year

Holly Clark, education consultant and National Board Certified Teacher (formerly in the classroom)

Dee Lanier, author, speaker, and former classroom teacher

Matt Miller, author/creator of Ditch That Textbook and former classroom teacher

What are the implications for the classroom?

As soon as the genie was out of the lamp, so to speak, there were effects of ChatGPT and AI on teaching and learning. Whether we felt those impacts right away or not, as soon as it was released, things have the potential to change. Below, we'll talk about ChatGPT in particular, but know that this is just the first one ... and we're thinking long-term about new products to come later.

1. Students can use ChatGPT to do their assignments.

There. I'll just say it clearly and plainly since we're all thinking it. For lots of assignment types (not all of them!), students can ask ChatGPT to do the work for them. They can copy/paste the work into a document or your learning management system and submit it.

2. TurnItIn and other plagiarism checkers can't catch it.

What ChatGPT creates is an original work each time you ask it. It creates something new every time you ask, and its responses are not in the databases of plagiarism checkers. ChatGPT doesn't keep a log of responses it creates, and even if it did, I'm thinking OpenAI (creator of ChatGPT) has no incentive to make all of that available to plagiarism checkers. (Even if it did, the processing power necessary to query that database would be enormous.)

Some people will, undoubtedly, try to find ChatGPT detectors to track down students using it (in a similar way to plagiarism checkers). You may find them. I found one on social media called GPT-2 Output Detector Demo. It's a demo, so it's not a finished product. It's based on GPT2 technology (which is a predecessor to the GPT3 technology that ChatGPT is using as of the writing of this post).

Also, it can be wildly inaccurate. I copied a blog post I wrote into it and it identified it as 92.54% chance of being real. I copied something out of ChatGPT and it identified it as 99.98% chance of being fake. ("Fake," being the term for "written by a bot.") A poem ChatGPT created for a friend, however, was flagged as real.

Beware of using detectors as your way of dealing with this.

They're not reliable. And this approach isn't the long-term solution to helping your students become modern learners.

3. Schools and districts will try to block it, but that won't stop much.

Immediately, IT admins are going to have to decide if they want to block ChatGPT with their internet firewalls. And lots of them will indeed block it. If they do, I hope they don't think that they've solved the "problem" they think they have on their hands.

First of all, blocking ChatGPT on the school's network won't do much. Sure, students won't be able to access it with their school devices on the school network. But did you know that students have cell phones? Phones that operate on a cellular network that the school can't control? They can run to the bathroom, sit in a stall, ask ChatGPT for answers, copy them to a document, come back to class, and transfer the text on that document into their assignment and turn it in. (They can do that at home, too. Or on the bus. Or quietly under the desk in the classroom.)

Whether to block ChatGPT school-wide is still a decision schools and districts have to make.
The bigger decision is: what will teaching and learning look like going forward now that this technology is available?
(Check out the section below called, "Should we block it or try to ban it?")

4. ChatGPT and forthcoming chatbots like it have their limitations.

When you load ChatGPT for the first time, it even tells you what some of its limitations are. Here are a few that it states -- and some others to be aware of for schools/classrooms:

It may occasionally generate incorrect information. As of publication of this post, it's still in "free research preview." That means it's an imperfect product that they're trying to improve.

It may occasionally produce harmful instructions or biased content. Any artificial intelligence is as good as the dataset it's drawing from -- and how it uses it. It has to make judgment calls just like humans do. Bias exists in judgments. It's still learning how to work with and eliminate its bias.

It has limited knowledge of world and events after 2021. Think of its dataset in a sealed box. It isn't drawing from current events. It can't pull anything from social media. It can't even search the active internet.

It won't make ethical decisions for you. I've asked it a few things where it has to make decisions based on morals, ethics and personal values. It has declined, explaining that that's beyond the scope of what it's trained to do.

I've heard that it struggles to do math sometimes. I admit this is a really, really subjective thing to include with very little to back it up. I keep seeing posts on social media about this. Take this for what it's worth to you.

5. School/class uses of ChatGPT, chatbots, and AI aren't all bad.

Lots of teachers are making judgment calls about the use of this new technology, and many are concerned about its immediate impacts. Here's the truth: it'll make lots of teachers reconsider some types of assignments they'll assign going forward. Hey, they don't want to know how a bot will respond to their prompts, questions, and assignments. They want to use it to gauge learning in a human being. It makes sense.

But let's put it this way. There are some really, really mindless, terrible writing prompts out there ... and math worksheets ... and project assignments. If we're looking long-term, this technology will eventually start to push some of those terrible assignments out and force us to come up with something new. It'll probably be painful, and many of us will probably hate parts of the process. But in the end, we will evolve to something better.j

AI isn't going away. But if we ask students to write on paper right now -- as a stopgap, we know it's coming from their own brains. But please don't long-term plan like this.

Also -- just like we did with the calculator, Wikipedia and Google searches -- students and teachers will find productive, meaningful ways to use this new technology for teaching and learning. (More on that below.)

6. Students will have to learn how to navigate life with AI.

Big picture, this is a shift students will deal with for the rest of their lives. Artificial intelligence will continue to get better and better. This version of ChatGPT is the weakest, most rudimentary artificial intelligence of its kind our students will ever use. My friend Holly Clark called it the "Commodore 64 of AI" -- a technology that was revolutionary at the time but is now seen as antiquated and obsolete.

Students will have to wrestle with questions of humanity -- what sets us apart as humans? When should AI be used, and when shouldn't it be?

They'll wrestle with questions of obsolescence -- what can I do that AI can't do? How can I do my best to be sure my work, my passions, my place in this world isn't replaced by artificial intelligence?

They'll wrestle with ethical questions -- how can AI use be fair, equitable, unbiased, good? What happens if it gets in the hands of bad actors? How can I make sure I'm using it in an ethical way?

Big-picture, AI will cause a shift students will deal with for the rest of their lives. They'll wrestle with questions of humanity, questions of obsolescence, ethical questions. Let's help them with this.

What else? How could ChatGPT and artificial intelligence be used as a classroom tool? Share your ideas in a comment below -- and check out what others say!

FREE teaching ideas and templates in your inbox every week!

How to define "cheating" and "plagiarism" with AI

What is cheating? What is plagiarism?

We thought we had a pretty clear idea of how we'd define both of these.

As more and more artificial intelligence (AI) come on the scene, we're going to have to update our definitions.

That is ... if we want our education to be relevant to our students' future.

If AI tools are everywhere -- and they're only going to get better -- they'll be a vital part of the workforce when students progress through school and graduate.

So our definitions will have to morph.

The question is ... where will we draw the line?

Here's a slide I shared during a conference presentation about ChatGPT and AI in education. It was the most-shared slide on social media from that presentation.

We're going to have to draw a line -- as educators, as schools, even as school districts -- to determine what we're going to allow and what we aren't.

First, let's make sure we're clear on these two words. Here are my best definitions for these terms ...

Cheating: When a student does something dishonest in academic work that misrepresents what they understand or are able to do for an unfair advantage.

Plagiarism: When a student represents some type of work to be their own creation when, in reality, it isn't their own work.

Those definitions might not be perfect, but they highlight an important reality.

There's LOTS of gray area. It's fuzzy and unclear.
Which of these would you consider "cheating" or "plagiarism"? (From the image above ...)

Student plugged prompt into AI, copied response and submitted it to the teacher.

AI created a response. Student read, edited, adjusted, and submitted.

Student created multiple AI responses, used the best parts, edited, and submitted.

Student wrote main ideas. AI generated a draft and offered feedback to improve.

Student consulted the internet/AI for ideas, then wrote and submitted.

Student wrote all assignment content without consulting AI or the internet.

There's a good chance your gut reaction -- your visceral answer to this question -- relates to how our current education system operates or how you've taught in the past.

Of course, things are changing.

The artificial intelligence available today is some of the least powerful our students will see in their lifetime. ( ChatGPT is like the MySpace of artificial intelligences. We'll look back on it and laugh at how powerful we thought it was.)

Think of a 10-year-old in school right now. She graduates high school in eight years. She graduates college in four years.

By the time she enters the workforce, artificial intelligence has improved and evolved for 12 years.

As we consider our answer to the question, "What is plagiarism/cheating?," our answer has to be relevant to that student in 12 years.

Also, if we want to be fair, we have to ask ourselves this question:

Which of the above options would we use in our work as adults? If we're willing to use AI in our work right now, it's only going to become more commonplace in the future.

Of course, as educators, we're still trying to grasp AI and its place in the world.

We don't have to have the perfect answer right now.

But now is the time to start trying to get it right.

AI detectors: What's available? Should we use them?

In the days and weeks after ChatGPT was released, teachers kept wondering about one thing.

"How do I know if students used artificial intelligence to do their work?"

Immediately, there was a demand for AI detectors.

Today, there are several options. (We'll get to that in a second.)

But it begs a bigger question: Do they really solve the problem? (And is the perceived problem really a problem?)

Let's put it this way.

When TurnItIn came on the scene, did it fix the problem of plagiarism in classes? Did it make plagiarism go away? No. It's a tool.

Point 1: AI detectors are a tool, not a cure-all. If you found the most accurate, effective one, it wouldn't keep students from using AI to do their work, and it won't make AI tools go away.

Point 2: Today's AI detectors aren't very reliable. They routinely produce false positives, saying human-created text was created by AI. Just like in court, you can't accuse someone using evidence that isn't reliable.

Point 3: They can be the beginning of a discussion. If a student turns in work that appears to be heavily AI-generated, it might be time to talk. How do I know what you've learned? Are there barriers preventing you from doing the work yourself? In a world with more and more AI, how will you leverage your humanity so you're not outsourced by AI?

Point 4: Use your teacher eyes and teacher brain. If you've been reading your students' work and following your progress, your human senses might detect that something doesn't look or sound like them better than an AI checker could.

So, with that all established, what's available?

Should we block it or try to ban it?

If we block ChatGPT (or tools like it) and think we're solving a problem, we're deluding ourselves.

There are two decisions that need to be addressed since ChatGPT was released.

A big, systemic decision that needs to be made is: What will teaching and learning look like with ChatGPT and AI in existence?

We've started unpacking that above (and in conversations all over the globe).

But there's a more pressing question, and it's one that requires a bit of nuance ...

Do we block it at school?

Immediately, schools and districts must decide whether to block access to it on school networks and devices.

That decision, however, won't solve "the problem." (I use quotes because I'm not convinced that the proliferation of AI is a problem. It really does disrupt how we have done -- and are doing -- school, though.)

Students still will have access to it. It's like social media. It can be blocked at school. But students can access it (as I mentioned above) on their phones under a desk, in the restroom, on a bus, at home ... anywhere. They'll get access.

But someone has to decide. Should it be blocked at school?

What educators in my social media circles are saying ...
The resounding answer has been, "No, don't block it."
Their rationale: This is the future. It's not going anywhere. Students must have access to it. It'll prepare them for the future. Why would we want to keep students from accessing something so powerful?

There's something to know about these social media circles, though. Lots of people in them aren't in the classroom and don't have a good perspective on what full-time teachers go through.
(Full disclosure: I don't teach full time anymore either. I'm in my wife's and kids' schools a lot, but I don't teach full time.)
The ones in these social media circles that are in the classroom? They're dreamers (like me). They've seen the ways the system is broken. They're ready for change.

In the end -- if we're playing the long game (and I think we are), I side with them.

Generally.

What regular teachers in regular classrooms are saying ...
If you walk into any given classroom in schools across the United States (and some parts of the world)? The resounding answer has been, "Please block it. Right now!"
These are the teachers who write lesson plans. Every single day.

They grade student work. Every single day.

They teach and supervise and facilitate class. Every single day.

They never have enough time to do what they need. Their checklist is never complete.

There's a level of survival in these classrooms.

Reinventing their teaching methods and assignments at the drop of a hat because a new AI bot came out?

They just don't have time for that. (And they don't have the capacity in their already fractured personal wellness to do that.)

I understand.

I think, deep down inside, these teachers know the potential of AI and tools like ChatGPT. They know that it's going to change how teaching and learning looks.

They just need to survive the day. The week.

They need to survive until break.

They're on the front lines, dealing with all sorts of difficult situations and a lack of resources and a lack of respect for the classroom and the teaching profession.

They also just did this. Do you remember? (If you don't, you probably haven't taught in a classroom for a few years.)

Teachers are just starting to feel a sense of normality after pandemic-induced remote teaching. They had to reinvent the way they teach -- immediately! -- to a remote format, one that most weren't prepared for, technologically or pedagogically or logistically.

As teacher wellness expert Mandy Froehlich (Twitter: @froehlichm) said, they're trying to get out of emergency mode. And when you finally get out of emergency mode, there's a let-down ... an emotional, sometimes physical, response to the trauma you've dealt with.

So to those that look down their noses at teachers who are begging for this to be blocked, let's just remember the recent past. And let's also remember that they likely understand the impact of this.

They just want to survive the week. Survive until break.

Survive until we get a spare moment to think about this. Learn about it. Brainstorm some ways to change our assignments so that they can't

A proposal for schools/districts that's a middle ground

(Hear my justification for this proposal in the video) Let's block it until the end of the school year.
Let's not make a long-term decision to block ChatGPT (and tools like it) forever.

Let's also not make a long-term decision to leave it open forever.

(I'm not totally confident that this is the right answer. But I haven't heard anyone argue for the middle ground yet, so I want to add this voice.)

Let's agree to block it on student devices and networks (and allow it on teachers devices/networks if possible) just until the end of the school year.

To look at their assignments and consider how they'd like to change them in light of this new technology.

To look at how they teach and how this might be incorporated in it.

To look at how technology like this might augment classroom discussions

Here's why ...

Teachers need some time to regroup ...

... and on and on.

We need some space. Some time. A little room to ponder, to sit with all of this. To talk to other educators about what they think. To talk to students and to parents.

Let's just give teachers a little space.

However, let's also make a few things clear.

1. This isn't the long-term answer. This is a stopgap to help struggling teachers to survive this sudden change.

2. Students still will have access to this. Just because we block this on student networks and devices doesn't mean they won't plug your writing prompts and questions into this technology. This just buys you a little time to finish the year with your traditional assignment types to come up with something new.

A faculty-wide discussion and brainstorming session about best ways to teach and learn is in order at the end of the year. Everyone shares their best ideas and prepares for their implementation. (And let's pay the teachers for this extra meeting, OK?)
1. Will this technology be blocked on school networks and devices? 2. How will we evolve our teaching practice now that these technologies exist?
Then, at the beginning of next school year, let's open the ChatGPT floodgates.

Even if this isn't the solution you (or your school/district) comes to, there are two decisions that need to be made:

Blocking ChatGPT district-wide is one decision.

Deciding how teaching/learning happen while it exists is another. (to me)

If a district thinks blocking it will solve the problem, they're deluding themselves.

Blocking it can be one part of a solution, I believe. https://t.co/CvHCT2RqSQ
- Matt Miller (@jmattmiller) December 14, 2022

What other resources can help me learn about this?

Below is a list (albeit incomplete!) of resources I've found in the weeks after ChatGPT came into existence. I'll share links along with why I like them as resources. Please add other resources -- even your own! -- in the comments below!

ChatGPT in Classrooms: What to Know (U.S. News and World Report) -- Students, teachers and others in education weigh in on this new AI tool and the implications it has in the classroom.

What can English teachers do about ChatGPT (Learning in Room 213) -- This post explores what ChatGPT is, the problems with blocking it, and suggestions: entice personal engagement, avoid formulaic assignments, build critical thinking, etc.

No, Artificial Intelligence Won't Destroy High School English (or Any Other Subject) (John Spencer, Spencer Author) -- I've waited to read this because I wanted to create my own piece of content without copying anyone, but I've been excited to see John's thoughts on it. Hang on a second, let me read it ... Yep, it's as fantastic as I expected. Some of John's points include: "Almost any task can be automated, but what's the joy in that?"; "If we outsources every task, we might short-circuit the learning"; and "AI can't replace your voice." This is really, really good.

Human Skills in a World of Artificial Intelligence (John Spencer, Spencer Author) -- In this post (which dovetails wonderfully with the one above), John outlines the problems with a couple approaches to AI and advocates for another one: "the human approach."

The conversation about how much we care (Twitter thread by Evan Weinberg @emwdx) -- This thread doesn't seem to have gotten much attention, but I really like where Evan's going with it. He introduces it with: "As we see start to see how easy it is for a tool like #ChatGPT to generate text that sounds convincingly like us, it is starting the conversation about how much we care. We care a lot more than we might initially admit."

Ideas for using ChatGPT in the Classroom (IB English Guys) -- They opened up this collaborative Google Doc to share ideas. There are 10+ ideas with rationale and comments from educators.

AI Homework (Stratechery) -- This is an interesting, thoughtful, nuanced look at the intersection of homework and artificial intelligence. He talks about the struggles that ChatGPT has with math, and he even runs a virtual machine (like a Linux terminal) inside ChatGPT.

Yes, Teachers, You Should Be Panicking About AI (The Broken Copier) -- This post provides six reasons why we should be concerned about ChatGPT and AI (in light of the condition of education in many classrooms right now), helping us make sense of how we move forward.

The College Essay is Dead (The Atlantic) -- This was one of the first posts I saw (that was circulated widely) about the impact of ChatGPT in education. It's a paid article on The Atlantic. I subscribed so I could read it so that I could tell you ... it's talking points and not much else. If you'd like to read commentary about it and you're a subscribers to The Atlantic, go for it. I wouldn't pay for it ... especially since I'm focused on what we can actually do with this technology.

No, ChatGPT is Not the End of High School English. But Here's the Useful Tool It Offers Teachers (Forbes) -- Here's the best point in this whole article (so you don't have to read it): ChatGPT is an excellent prompt tester. Think you've come up with a good writing prompt? Feed it to the chatbot. If it can come up with an essay that you would consider a good piece of work, then that prompt should be refined, reworked, or simply scrapped.

Learning More about Chat GPT in Education (Jennifer Casa-Todd) -- Jen has written books about social media, digital literacy, and technology's impact on children's lives. She shares some of the best things she's found about the topic.

Education is about to radically change: AI for the masses (Nate McClennen and Rachelle Dené Poth for Getting Smart) -- AI already does and will continue to impact education - along with every other sector. Innovative education leaders have an opportunity to build the foundation for the most personalized learning system we have ever seen.

Let's Chat: OpenAI and ChatGPT (THRIVEinEDU podcast by Rachelle Dené Poth) -- Have you tried OpenAI yet? What has your experience been? Rachelle shares some background info, insights, questions and more in this episode. She also shares at her blog: www.Rdene915.com.

Chatbots in Education: Middle School and High School (Heather Olvey and Terri Files) -- These teachers pulled together slide decks with ideas for implementing chatbots in the classroom.
Have a resource to add -- yours or from someone else? Share it in the comments below!

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Matt provides in-person and virtual keynotes, workshops and breakout sessions that equip, inspire and encourage teachers to create change in their classrooms. Teachers leave with loads of resources. They participate. They laugh. They see tech use and teaching in a new light. Click the link below to contact us and learn how you can bring Matt to your school or district!

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ChatGPT, Chatbots and Artificial Intelligence in Education

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AI just stormed into the classroom with the emergence of ChatGPT. How do we teach now that it exists? How can we use it? Here are some ideas.FEATURED

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The powerful AI behind ChatGPT is not just useful for chatting - it can be honed for serious research and analysis work too.

Developers have trained specialized GPT models to help search literature, analyze data, and generate insights.

In this article, we'll look at 10 of the top GPTs that can level up your research game.

Best GPTs For Research & Analysis

1. Consensus: This AI research assistant helps you search 200M academic papers from consensus and get science-based answers.

2. ScholarAI: This will help you to generate new hypotheses, and analyze texts, figures, and tables from 200M+ scientific papers and books.

3. Scispace: This AI research assistant helps you discover the latest and related papers from 282 million articles and ask questions and citation-backed answers.

4. AutoExpert: When you upload a research paper, it will provide a concise analysis of its authors, key findings, methodology, and relevance.

5. Scholar GPT: This will help you research from 200M+ resources will access to Google Scholar, PubMed, JSTOR, and more.

Conclusion

With the right AI assistant, research and analysis can change from a tedious chore to an enlightening experience.

The specialized GPTs we covered tap into massive knowledge bases and crunch the numbers for you, allowing you to focus on higher-level thinking and innovation.

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The powerful AI behind ChatGPT is not just useful for chatting - it can be honed for serious research and analysis work too. Developers have trained specialized GPT models to help search literature, analyze data, and generate insights.

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Plan de acción para una transformación universitaria con la IA Generativa

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Plan de acción para una transformación universitaria con la IA Generativa

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Autoridades universitarias: ¿Desean aprovechar esta oportunidad única de mejorar la calidad y los rankings de su universidad con una inversión muy razonable? En mi artículo previo "
Transformación hacia la innovación en la universidad, según Midjourney.
Las universidades y el ChatGPT: Oportunidad de la década para mejorar en calidad y en los rankings", exploré cómo estas herramientas de inteligencia artificial generativa están revolucionando el mundo académico. Ahora, les propongo una serie de acciones concretas que le permitirían aprovechar al máximo esta oportunidad y lograr una transformación significativa en su institución.
Como mencioné en mi artículo anterior, al incorporar la inteligencia artificial generativa - IA generativa, se puede mejorar significativamente la forma en que se lleva a cabo la enseñanza y la evaluación en la universidad, y al mismo tiempo impulsar la innovación y el desarrollo en el mundo académico. Identifiqué la tendencia de que las universidades top-20 del mundo coinciden en que es necesario cambiar sus métodos de enseñanza para aprovechar estas tecnologías al máximo, y afortunadamente estas iniciativas no implican un costo económico excesivo.

A continuación mis recomendaciones de acciones concretas:

Consistencia: Brindar capacitación colectiva a todos los miembros de la comunidad universitaria asegura que todos estén en similar nivel de conocimiento y logra consistencia en el uso de estas tecnologías.

Colaboración: Capacitando juntos a los diferentes miembros de la comunidad universitaria, se fomenta la colaboración y el intercambio de ideas, lo que puede llevar a en una implementación más efectiva y a la identificación de nuevas oportunidades para utilizar estas herramientas.

Ahorro de tiempo y recursos: Si cada miembro aprende por su cuenta, puede resultar en una inversión acumulada de tiempo excesiva.

Acción 1: Capacitar a todo su personal docente, administrativo y a sus alumnos

Muchísimos docentes ya están manejando las nuevas herramientas, y muchísimos alumnos ya están listos para ayudarse de ellas para las tareas que se vienen. Sin embargo, a pesar de que pueda parecer innecesario, es importante que la universidad proporcione capacitación significativa. Algunos motivos para ello:

Importancia de las herramientas de IA generativa: Al igual que el manejo de herramientas de oficina como MS Office es imprescindible, el manejo de las herramientas de IA generativa se convertirá en un requisito esencial para que el docente pueda realizar su función.

Mejora continua: Al evaluar regularmente el conocimiento de las herramientas de IA generativa, se puede identificar áreas en las que los docentes necesitan mejorar y proporcionarles capacitación adicional para mantenerse al día.

Evaluaciones y exámenes precisos: La evaluación permitirá a la universidad determinar si los docentes están capacitados y manejan adecuadamente las herramientas de IA generativa.

Prestigio de la universidad: La falta de capacitación y evaluación en el manejo de las herramientas de IA generativa por parte de los docentes puede afectar negativamente el prestigio de la universidad.

Acción 2: Evaluar a los docentes en el manejo de IA generativa

Algunos docentes aprenderán más rápido que otros. Algunos podrían tener dificultades significativas. Una universidad que reconozca la importancia crítica de esta nueva tecnología debería asegurarse de que su personal esté actualizado y utilizándola de manera efectiva:

Acción 3: Replantear de inmediato trabajos escritos y proyectos evaluados

Evaluación por proceso: En lugar de enfocarnos en los resultados finales, -generados por la IA o no-, la evaluación se puede centrar en el proceso de aprendizaje, y la IA sería una ayuda para los estudiantes durante dicho proceso.

Evaluación en tiempo real: Se podría utilizar una evaluación en tiempo real que permita a los docentes ver el proceso de aprendizaje de los estudiantes, para asegurarse de que estén comprendiendo el material y utilizando la IA de manera adecuada.

Evaluación por presentación oral: En presentaciones orales los estudiantes pueden explicar y defender su proceso de aprendizaje, e incluso serían bienvenidos de mencionar el uso que le dieron a la IA.

Evaluación individualizada: Se podría personalizar la evaluación para cada estudiante, en función de su proceso de aprendizaje y uso de la IA.

Las universidades deben re-estructurar sus formas de evaluación para asegurarse de que los estudiantes estén aprendiendo de manera efectiva y no solo presentando resultados generados por la IA. Prohibir el uso de herramientas de IA generativa en los trabajos y proyectos escritos puede no ser una opción viable, ya que la evolución constante de estas tecnologías hace difícil a los profesores detectar su uso. Además, esto puede conllevar a situaciones injustas en las que se acuse a un alumno de utilizar la IA, cuando en realidad su trabajo sea el resultado de su propio esfuerzo. Por lo tanto, las universidades deben eliminar los casos en que se evaluaba el aprendizaje a través de tareas que ahora pueden ser completadas directamente por una herramienta de IA.

Aquí algunas sugerencias para la re-estructuración de formas de evaluación:

Estas sugerencias son solo un ejemplo de cómo las universidades pueden re-estructurar sus formas de evaluación para garantizar que los estudiantes estén aprendiendo de manera efectiva y no solo presentando resultados generados por la IA sin comprender el proceso detrás de ellos.

Acción 4: Fortalecer los grupos de investigación en IA, y asegurarse que incluyan la rama de IA generativa

La investigación científica es el primer componente de la buscada secuencia I+D+i. Se considera a la universidad como generadora de conocimiento, a través de la investigación. Pero, ¿cómo podría una organización generar nuevo conocimiento, si no está al tanto del conocimiento que ya existe? Si en su universidad la aparición del ChatGPT y similares les ha tomado por sorpresa, haga un mea-culpa, y reconozca que sus científicos debieron haberle informado a Ud. que todo esto ya se venía. O quizá Ud. sí tiene científicos al día, pero no hay un canal de comunicación estratégica entre Ud. y ellos.

Un recurso de dominio público para mantenernos al tanto de qué tecnologías vienen emergiendo es el Gartner Hype Cycle, que se publica una vez al año. Desde julio de 2020 la IA Generativa figura en dicho reporte:

También aparece en el reporte de 2021, y en 2022 aparece dentro de su reporte especial de IA. Además, aparece en la infografía Impact Radar de 2022.

Acción 5: Trabajar en desarrollos tecnológicos de IA generativa

Inteligencia Artificial vence a escuadrón de abogados analizando contratos "20 abogados contra una Inteligencia artificial. Y no pudieron ganarle" (FayerWayer, febrero de 2018).

La IA creó una película y los resultados son terroríficamente alentadores. La IA "Benjamin" construyó la película Zone Out, en base a miles de horas de películas antiguas y material de pantalla verde de actores profesionales, en 48 horas (Wired, junio de 2018).

Conozca a los nuevos arquitectos del mundo: Algoritmos: "En lugar de dibujar manualmente los planos de piso, el diseño algorítmico puede ingresar los parámetros, permitiendo que la computadora produzca la forma del edificio" (WEF, junio de 2020).

Un estudiante universitario utilizó GPT-3 para escribir publicaciones de blog falsas y terminó en lo más alto de Hacker News. El estudiante universitario Liam Porr utilizó GPT-3 para producir un blog falso que llegó a ocupar el primer lugar en Hacker News (The Verge, agosto de 2020).

Hay una nueva canción de Nirvana, y fue escrita por la IA de Google. "La canción se llama 'Drowned in the Sun', y realmente tiene un sonido bastante similar al de Nirvana" (Singularity Hub, abril de 2021).

El desarrollo tecnológico es el segundo gran componente de la I+D+i, y en general se enfoca en la creación y perfeccionamiento de nuevos productos, procesos y tecnologías. Implica llevar a cabo pruebas y experimentos. Cada universidad tiene sus áreas de interés, según su entorno, pero es necesario que las universidades que desean ser de clase mundial además se aventuren a experimentar y prototipar con temas de vanguardia.

A continuación algunos ejemplos de interesantes desarrollos y prototipos de estos temas que hicieron noticia en los últimos años. Qué bueno sería que algunas universidades Latinoamericanas continuaran en esa misma dirección:

Acción 6: Fomentar innovaciones y startups basadas en IA generativa

La innovación -el lanzar nuevos productos o servicios al mercado- es el tercer gran componente de la I+D+i, y es la que finalmente permite tener un impacto concreto en la sociedad y obtener frutos económicos luego del esfuerzo de años en investigación y desarrollo.

En estos momentos siguen apareciendo en el mundo cientos de nuevas startups que buscan capitalizar esta disruptiva tecnología y convertirla en valor en múltiples industrias y sectores. En la siguiente imagen, cada logo es una startup basada en IA generativa. Nuestras universidades latinoamericanas deberían trabajar duro para lograr incubar algunas startups más para esta nueva generación de emprendimiento:

Las unidades de vinculación empresarial y de incubación de startups de las universidades deberían asegurarse de tener equipos focalizados en buscar y apoyar proyectos de IA generativa.

Acción 7: Establecer acuerdos y alianzas internacionales

Identificar a empresas e instituciones líderes en IA generativa y establecer contactos con ellas.

Asistir a ferias internacionales de IA generativa para estar al tanto de las últimas tendencias y tecnologías en el campo.

Negociar acuerdos de colaboración y alianzas que permitan el intercambio de conocimiento y recursos.

Fomentar la creación de proyectos conjuntos y el desarrollo de soluciones innovadoras en el campo de la IA generativa.

Sería de gran utilidad fomentar la transferencia tecnológica y el intercambio de conocimiento entre la universidad y las empresas e instituciones líderes mundiales en el campo de la IA generativa. Al establecer alianzas con estos actores y asistir a ferias internacionales del tema, la universidad tendría acceso a tecnologías avanzadas, capacidades de investigación y recursos adicionales que le permitirían acelerar su desarrollo en este campo.

Algunas tareas específicas a este respecto serían:

La incorporación de IA generativa en los cursos brindará una oportunidad sin precedentes para lograr avances significativos en la calidad y cantidad de conocimientos y habilidades enseñadas.

La IA generativa permite la creación de materiales de enseñanza personalizados y de alta calidad, así como la adaptación continua del aprendizaje a las necesidades y habilidades individuales de los estudiantes.

La universidad puede establecer metas ambiciosas para mejorar la calidad y cantidad de conocimientos y habilidades enseñadas.

La IA generativa es más eficaz en la evaluación de los estudiantes y en el monitoreo de su progreso. Esto puede permitir una mejor identificación de las fortalezas y debilidades de cada estudiante.

Acción 8: Rehacer currículos y sílabos

En un artículo anterior comparé a la IA generativa con la imprenta de Gutenberg, la computadora personal y el Internet. Sé que para una universidad requiere mucho esfuerzo cambiar planes de estudio. Pero ocasiones de este tipo son poco frecuentes en un siglo.

En resumen, el disponer de la IA generativa, permite establecer nuevas metas más ambiciosas en la cantidad y calidad de conocimientos, habilidades y capacidades a ser enseñadas en cada curso, carrera y programa.

Acción 9: Ahora se podría incluir programación (coding) en casi todos los cursos

El conocimiento de programación se ha vuelto esencial en muchas industrias y tener habilidades de programación ofrece valiosas oportunidades de desarrollo personal y profesional. Algunas entidades, como code.org, hacen una fuerte recomendación de que todas las personas deberían aprender a programar. Sin embargo, la mayoría de personas enfrenta diversas situaciones o dificultades que le impiden aprender a programar.

Captura de pantalla de solicitud hecha a ChatGPT.

Ya no hay dificultad.

ChatGTP y herramientas tales como Tabnine, GitHub Copilot, Codiga y otras, son capaces de generar código en cualquier lenguaje de programación para cualquier propósito. Especialmente porciones pequeñas de código, para fines muy puntuales. Por ejemplo: Si estoy llevando un curso de redacción de artículos para blog, y de pronto surge la necesidad de tener un programa que estime probabilidad de lectura de futuros artículos en base al historial previo, una persona no-técnica ahora puede simplemente solicitarlo:

Esta situación hipotética es muy sencilla, pero mi intención es ilustrar la nueva facilidad para generar código. Es como si cada docente y alumno ahora tuviera un programador al lado, listo para escribir el código necesario en la medida en que sea solicitado.

Y, al estar expuestos a porciones de código que se han redactado específicamente para sus necesidades, es probable que se produzca un aprendizaje y comprensión natural del lenguaje, sin necesidad de capacitación formal en computación.

Acción 10: Conformar un comité de IA generativa

Supervisar el cumplimiento de las acciones propuestas y asegurarse de que se están implementando de manera efectiva y en línea con los objetivos establecidos.

Evaluar y mejorar las políticas y prácticas actuales en torno a la IA generativa en la universidad.

Identificar y abordar desafíos y obstáculos en el camino hacia una mayor integración de la IA generativa en la universidad.

Promover la colaboración entre distintas áreas de la universidad y asegurarse de una comunicación fluida entre ellas.

Fomentar la innovación y el uso efectivo de la IA generativa en la universidad.

Sería ideal conformar un mecanismo de coordinación de todas las iniciativas relacionadas con la IA generativa en la universidad. Este comité podría estar conformado por representantes de los distintos roles en la universidad, incluyendo docentes, administrativos y estudiantes.

Sus tareas principales serían:

Este comité se reuniría periódicamente. Su funcionamiento efectivo sería clave para garantizar el éxito de las iniciativas relacionadas con la IA generativa en la universidad.

Rector universitario del futuro usando IA, según Midjourney.

Acción 11: Proyectar una nueva generación de rectores, decanos y directores de programas

En el pasado, el ser director de un programa universitario requería décadas de experiencia valiosa en el campo correspondiente. Sin embargo, el progreso y la transformación tecnológica y social están ocurriendo tan rápidamente en la actualidad, y se espera que ello aumente aún más en el futuro, que el éxito en la enseñanza depende cada vez menos de un conocimiento profundo de la historia del campo y más de la capacidad de mantenerse al día con nuevas herramientas, realidades y paradigmas. Por lo tanto, es posible que un profesional con décadas de experiencia, pero con dificultades para adaptarse a los cambios tecnológicos, no desempeñe mejor su papel como director de un programa universitario que alguien con menos experiencia en el tema, pero con una mentalidad abierta y la habilidad de estar al tanto de los últimos avances.

Desigualdad en la calidad de enseñanza: Los docentes que estén más familiarizados con las herramientas de IA generativa tendrán una mayor ventaja en su enseñanza y los alumnos que tengan acceso a ellas tendrán más recursos para aprender, creando desigualdad.

Falta de consistencia: Al no brindar capacitación colectiva a todos los miembros de la comunidad universitaria, se corre el riesgo de tener una falta de consistencia en la implementación de las tecnologías en la enseñanza y falta de coherencia en la labor educativa.

Baja en el prestigio de la universidad: La falta de capacitación y evaluación en el manejo de las herramientas de IA generativa por parte de los docentes puede generar una percepción negativa en cuanto a la capacidad de la universidad para mantenerse al día con las tendencias y tecnologías más actuales, afectando su prestigio.

Retraso en el progreso científico: Al no reforzar los grupos de investigación en IA y asegurarse de incluir la rama de IA Generativa, la universidad se perdería la oportunidad de contribuir al avance del conocimiento en esta área y de ser líderes en la investigación científica.

Desventaja en el mercado laboral: Al no brindar a sus alumnos la capacitación necesaria en el manejo de las herramientas de IA generativa, estará limitando su capacidad para desempeñarse en el mercado laboral, donde estas habilidades serán cada vez más requeridas.

Consecuencias de no seguir estas recomendaciones
Sobre el autor: Como consultor en innovación educativa, estoy disponible para ayudar a que su universidad pueda implementar con éxito las acciones aquí presentadas sobre aprovechamiento de la IA generativa. Contácteme.
Si una universidad no sigue estas recomendaciones, las consecuencias podrían incluir:

En resumen, ignorar las recomendaciones presentadas anteriormente podría tener consecuencias negativas para la universidad, sus estudiantes y para la sociedad en su conjunto. Por lo tanto, se recomienda de nuevo que las universidades tomen medidas para aprovechar al máximo esta oportunidad única y lograr una transformación significativa en sus instituciones.

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Plan de acción para una transformación universitaria con la IA Generativa

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Autoridades universitarias: ¿Desean aprovechar esta oportunidad única de mejorar la calidad y los rankings de su universidad con una inversión muy razonable? En mi artículo previo "Las universidades...

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AI transformers like ChatGPT are here, so what next?

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The rise of ChatGPT and AI essay writing has taken HE by storm. Get advice on its potential, how it might be incorporated into the classroom and more

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Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning Insights and Recommendations

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Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning Insights and Recommendations

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The U.S. Department of Education Office of Educational Technology's new policy report, Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning: Insights and Recommendations, addresses the clear need for sharing knowledge, engaging educators, and refining technology plans and policies for artificial intelligence (AI) use in education. The report describes AI as a rapidly-advancing set of technologies for recognizing patterns in data and automating actions, and guides educators in understanding what these emerging technologies can do to advance educational goals-while evaluating and limiting key risks.

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Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning - Office of Educational Technology

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The need for sharing knowledge, engaging educators, and refining technology plans and policies for artificial intelligence (AI) use in education.

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Recursos y experiencias docentes Todos los artículos ¿Cómo preguntar a la IA? Prompts de utilidad para el profesorado

Si nunca se ha interactuado con una herramienta de inteligencia artificial (IA) generativa, como por ejemplo ChatGPT, puede ser complicado transmitir correctamente la idea que le queremos comunicar para obtener un resultado óptimo. Por eso,[...]

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Recursos y experiencias docentes Archives - eLearning Innovation Center Blog

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Recursos y experiencias docentes Todos los artículos ¿Cómo preguntar a la IA? Prompts de utilidad para el profesorado Si nunca se ha interactuado con una herramienta de inteligencia artificial (IA) generativa, como por ejemplo ChatGPT, puede ser complicado transmitir correctamente la idea que le queremos comunicar para obtener un resultado óptimo.

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Software de diagramación en línea y solución visual | Lucidchart

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Copileaks detector de contenido generado por IA

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Copileaks detector de contenido generado por IA

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Plagio basado en IA y detección de contenido de IA | Copyleaks

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Detecte instantáneamente contenido plagiado, contenido generado por IA y más con Copyleaks, la única plataforma basada en IA utilizada por millones en todo el mundo.

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Create stunning original music for free in seconds using our AI generator. Make your own masterpieces, share with friends, and discover music from artists worldwide.

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GitMind - Mapa Mental, Diagrama y Pizarra con IA.

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Mente - Metaverso

Capturar la inspiración, estimular la creatividad y permitir que las ideas crezcan y fluyan libremente. Lo que recuerda, lo que ve, lo que piensa y lo que entiende puede ir hasta el infinito y más allá, y aparecer en el lienzo vívidamente. GitMind no solo ayuda a completar la conexión, el flujo y la cocreación de ideas, sino también a acumular y refinar ideas valiosas, lo que capacita a todos crear su propio metaverso de ideas.

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GitMind - Mapa Mental, Diagrama y Pizarra con IA.

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GitMind es una aplicación gratuita de mapas mentales y lluvia de ideas impulsada por IA. Crear y colaborar en los mapas mentales online en tiempo real. La forma más fácil de hacer un plan de proyecto, tomar notas, diagramas de flujo, organigramas, diagramas UML y mucho más.

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