Dentro de los sistemas que son capaces de aprender se encuentran también aplicaciones como ChatGPT (ChatGPT, 2024) y muchas otras herramientas que trabajan de forma similar y que utilizan el mismo tipo de técnicas de IA. Estas aplicaciones se soportan en un área de la IA conocida como procesamiento de lenguaje natural (sus siglas en inglés, NLP) (NLP, 2023). El NLP es un área de la IA que busca construir sistemas de cómputo que pueden manipular el lenguaje humano (ya sea de modo oral o escrito) de manera organizada. El NLP forma parte de la vida diaria de muchas personas que utilizan aplicaciones como Alexa y Siri, las cuales escuchan preguntas de los usuarios y buscan alguna respuesta como resultado. Una de las aplicaciones más desarro- lladas es ChatGPT, la cual está disponible para aplicaciones comer- ciales y es capaz de generar textos de diferentes temas a partir un conjunto de palabras (contexto). Otra aplicación interesante es el uso de ChatGPT en chatbots (programa de cómputo que utiliza IA y NLP para comprender las preguntas de los clientes y automatizar las respuestas, simulando una conversación humana) para mantener conversaciones más coherentes. Por otro lado, buscadores de internet, así como redes sociales utilizan NLP para mejorar sus procesos de búsqueda de información. El NLP se aplica en una gran variedad de tareas como respon- der preguntas, clasificar textos de diversas maneras, conversar con los usuarios y construir traductores e intérpretes. A conti- nuación, se describen otras aplicaciones interesantes que utilizan NLP. La mayoría de las aplicaciones que utilizan NLP también utilizan lo que se le llama modelos de aprendizaje. Estos modelos forman parte de un área de la IA llamada aprendizaje automático, en inglés: machine learning (ML) (ML, 2024). El ML se orienta en trabajar con algoritmos que sean capaces de clasificar una entrada en alguna de las clases con las que el algoritmo fue entrenado. Por ejemplo, si el algoritmo fue entre- nado para que de una foto (como dato de entrada) determine si la imagen contiene una pera o una manzana, entonces cuando se le dé una nueva foto, el algoritmo determinará con cierto grado de error, si la imagen pertenece a la clase pera o a la clase manzana. Estos algoritmos se soportan en modelos matemáticos para llevar a cabo el proceso de entrenamiento. Además, es importante decir que el tiempo que le toma a un algoritmo entrenar varía de acuerdo con el problema a solucionar, la cantidad de información que se tiene para este proceso, etc. A continuación, se describen brevemente algunas de las aplicaciones que utilizan NLP. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: EVOLUCIÓN Y APLICACIONES EN LA IA GENERATIVA SERENDIPIAS
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