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Los Transformers son como lectores que ven toda la frase de inmediato y entienden cómo todas las palabras se relacionan entre sí.

Ejemplo: Un niño persigue un balón y se tropieza. RNN(entiende el tropiezo porque recuerda el niño y el balón) Transformer (entiende el tropiezo se refiere al niño, sin necesidad de vincular el balón)

Analogía: Una persona aprendiendo un idioma y una persona nativa del idioma.

pregunta: ¿cómo los transformers están reemplazando los chatbot?

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Es como entrenar a una mascota con premios y castigos. Si hace algo bien, recibe una recompensa; si no, no. Con el tiempo, aprende a hacer lo correcto.

Ejemplo: Cuando jugamos en línea y recibimos recompensas y podemos avanzar a otro nivel.

Analogía: cuando aprendemos a caminar intentamos y nos caemos hasta que tenemos equilibrio.

pregunta: ¿Qué pasaría si el robot recibe recompensas por hacer cosas que no son éticas? ¿Quién decide qué está bien o mal?

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super chatbots que puede escribir textos como si fuera humano.

Ejemplo:
Cuando usas un chatbot que te escribe un correo, resume un texto o inventa una historia, probablemente esté usando un LLM.

Pregunta: Si un LLM puede escribir como un humano, cómo sabemos si lo que dice es verdad o solo suena bien?

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Ética y Sesgo en la Inteligencia Artificial

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Ética y Sesgo en la Inteligencia Artificial

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La IA aprende de datos que creamos los humanos. Si esos datos tienen prejuicios (como pensar que ciertos trabajos son solo para hombres o mujeres), la IA también los copia.

Ejemplo:
Un sistema de contratación automática podría rechazar más mujeres porque en el pasado se contrató más a hombres en ciertos puestos.

Si la tecnología es hecha por personas, ¿cómo podemos asegurarnos de que no repita nuestros errores?

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para “ver” y entender lo que hay en una imagen o video.

Ejemplo:

Tu celular desbloquea la pantalla con tu cara.

Un carro autónomo ve peatones y se detiene.

no solo ve sino que entiende lo que está viendo.

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Las RNNs: Son como personas que leen una frase palabra por palabra, recordando lo anterior.

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persona leyendo vs lectura rápida e interpretación

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Ayudan a entender imágenes, como reconocer caras, objetos o animales en fotos.

Ejemplo: En Google Fotos cuando buscamos fotos de una persona específica Una CNN puede identificarla.

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Aveces sin darnos cuentas usamos redes neuronales varias veces al día al desbloquear un móvil, la app de una banca digital. asistentes virtuales entre otros.

Una CNN tiene la destreza de identificar, patrones y formas

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Redes Neuronales Convolucionales

Ayudas a tareas como reconocimiento facial, clasificación de imágenes, detección de objetos.

Ejemplo: Facebook donde sugiere etiquetas para fotos al reconocer automáticamente las caras de las personas

Analogía:

Una red neuronal convolucional es como un detector de objetos en una fábrica de correos.
Imagina una cinta transportadora por donde pasan muchas cartas y paquetes. En diferentes puntos, hay trabajadores que observan solo una pequeña parte de cada paquete (como los filtros de una CNN), buscando características específicas: ¿Tiene una etiqueta roja? ¿Está sellado de cierta forma?
A medida que los paquetes avanzan, se combinan los análisis de cada trabajador para decidir finalmente qué tipo de paquete es o a qué categoría pertenece.

Pregunta

¿Cómo influye el tamaño del filtro (o kernel) en la capacidad de una red neuronal convolucional para detectar patrones complejos en una imagen?

# data[].attributes.body
Concepto: RNN vs. Transformers

RNN (Redes Neuronales Recurrentes) procesa datos secuenciales (como texto o audio) paso a paso, manteniendo un "estado de memoria" que se actualiza con cada nuevo dato .

Transformers se enfocarse en diferentes partes del texto (o secuencia) al mismo tiempo.

Ejemplo práctico:

RNN: Predicción de la siguiente palabra en un texto corto, como completar una frase o generar subtítulos en tiempo real.

Transformers: Modelos como ChatGPT, Google Translate, o BERT, que necesitan comprender el contexto completo de un párrafo para responder o traducir con precisión.

Analogía

RNN es como leer una novela palabra por palabra, memorizando cada oración para entender la siguiente.
Si olvidas lo que pasó hace cinco páginas, tu comprensión se pierde (problema de memoria a largo plazo).

Transformers son como tener toda la novela abierta sobre la mesa, y poder saltar entre páginas, subrayar frases importantes y conectar ideas sin tener que recordar todo en orden. Usan "atención" para decidir qué partes son más relevantes en cada momento.

Pregunta

¿En qué tipos de tareas seguirían siendo útiles las RNNs frente a los Transformers, a pesar de sus limitaciones?

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El aprendizaje por refuerzo (RL) es donde hay un agente que aprende a tomar decisiones por prueba y error.

Ejemplo práctico:

Robótica: Un robot aprende a caminar sin caerse.

Analogía:

El aprendizaje por refuerzo es como entrenar a un perro.
No le explicas exactamente lo que debe hacer, pero cuando realiza una acción deseada (como sentarse), le das una recompensa (galleta).
Con el tiempo, el perro aprende qué comportamientos llevan a recompensas, y empieza a repetirlos.
El agente (perro) explora acciones y aprende de las consecuencias (recompensas o regaños).

Pregunta

¿Qué desafíos enfrenta el aprendizaje por refuerzo al aplicarse en entornos del mundo real como la medicina, el tráfico o las finanzas?

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Los Large Language Models (LLMs) son modelos de IA que se entrenan con enormes cantidades de texto para comprender como razonar el lenguaje humano.

Ejemplo

Asistentes de programación: Como GitHub Copilot que ayuda a escribir código.

Analogía

Un LLM es como una gigantesca biblioteca que ha leído todos los libros del mundo y ha aprendido a escribir como los autores.
Cuando le haces una pregunta, no recuerda una sola respuesta exacta, sino que mezcla millones de ejemplos previos para generar una respuesta nueva que "suena correcta", basada en patrones aprendidos.
No tiene conciencia, pero es como un experto en lenguaje entrenado en todo el conocimiento escrito disponible.

Pregunta

¿Deberíamos preocuparnos por el uso de LLMs cuando no es claro si la información generada es verdadera o confiable?

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La ética en la inteligencia artificial se refiere al uso ético, social ( puede desfavorecer a minorías) y responsable que debemos tener con la IA.

Ejemplo

Reconocimiento facial: Algunos sistemas tienen menor precisión con personas de piel oscura debido a una falta de diversidad en los datos de entrenamiento.

Analogía

Reconocimiento facial: Algunos sistemas tienen menor precisión con personas de piel oscura debido a una falta de

diversidad en los datos de entrenamiento.

Pregunta

¿Quién debería ser responsable cuando una IA toma una decisión injusta: los programadores, las empresas, el gobierno, o el propio sistema?

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Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) son un tipo de inteligencia artificial avanzado, diseñados para procesar y generar lenguaje humano. A diferencia de los programas simples que solo siguen reglas, los LLMs han sido entrenados con una cantidad masiva de datos (textos, libros, artículos, código de programación) de internet.

Este entrenamiento les permite entender la estructura, la gramática, el contexto y las relaciones entre las palabras de una forma que imita, de manera impresionante, la capacidad humana. Gracias a esto, pueden realizar tareas complejas como:

Redactar textos coherentes y creativos (correos, poemas, guiones).

Resumir documentos largos en puntos clave.

Traducir entre diferentes idiomas con gran precisión.

Responder preguntas de manera conversacional, manteniendo el hilo de una charla.

En esencia, son la tecnología detrás de herramientas como ChatGPT, que pueden parecer que "entienden" lo que les preguntas y te dan una respuesta detallada y relevante.

De la misma manera, un LLM toma tu "pedido" (un prompt) y, en lugar de buscar una respuesta predeterminada, genera una respuesta completamente nueva y personalizada, basándose en todo el vasto "conocimiento" que adquirió durante su entrenamiento.

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La visión por computadora Es aquella que permite a las máquinas “ver”, analizar e interpretar imágenes o videos como lo haría un ser humano.

Ejemplo Practico

Análisis médico automatizado de radiografías, tomografías o dermatoscopía.

Analogía

La visión por computadora es como enseñarle a un robot a ver el mundo con sus propios ojos.
Al principio, el robot no entiende lo que ve; solo recibe millones de puntitos (píxeles).
Pero le enseñamos, como a un niño, mostrándole ejemplos: “esto es un gato”, “esto es una bicicleta”.
Con el tiempo, el robot aprende a distinguir

entre objetos, reconocer caras o incluso leer letras en una imagen, todo sin tener ojos biológicos, pero sí "ojos computacionales".

Pregunta

¿Hasta qué punto deberíamos confiar en sistemas de visión por computadora para tomar decisiones críticas (como en diagnósticos médicos o seguridad pública)?

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Redes Neuronales Convolucionales. Dallan David Salgado Gaviria

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Redes Neuronales Convolucionales. Dallan David Salgado Gaviria

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Las redes neuronales convolucionales son un tipo especial de red neuronal que se usan muchísimo en procesamiento de imágenes, visión por computadora y reconocimiento de patrones. Su punto fuerte es que pueden detectar automáticamente características en los datos, como bordes, texturas o formas, sin necesidad de programarlas manualmente.

Una vez entrenada, una CNN puede analizar miles de imágenes en segundos, mucho más rápido que un humano. Por eso se usan se usan en cosas como los autos automáticos (detectar peatones, semáforos, señales de tránsito)

Analógicamente, para una CNN una imagen es un rompecabezas donde identifica sus características y lo relaciona con lo que ya a aprendido. Una CNN no “ve” como nosotros, sino que arma el rompecabezas de características hasta reconocer algo que se parece a lo que ya aprendió.

Por último, al analizar miles de imágenes muy rápido, trae planteamientos importantes como ¿Qué consecuencias y riesgos podría traer enfocado a uso militar?

Fuentes:

Zeiler & Fergus (2014).Visualizing and Understanding Convolutional Networks.

Deep Learning (Goodfellow, Bengio & Courville, 2016)