Starcoder, es un LLM de código abierto y ético para la generación de código y la asistencia técnica para programadores, ¿mejor que ChatGPT?
Regulación de la Inteligencia Artificial: Desafíos, Enfoques y Cooperación Internacional
Este artículo analiza los desafíos en la regulación de la inteligencia artificial, explorando enfoques regulatorios en diferentes países y la importancia de la cooperación internacional.
Privacidad y Inteligencia Artificial. Antónimos?
En la era de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, la privacidad y seguridad de los datos personales son preocupaciones crecientes. Este artículo explora cómo se entrenan los modelos de IA, los riesgos asociados al uso de datos personales, y cómo OpenAI aborda estas preocupaciones con opciones de privacidad mejoradas, permitiendo a los usuarios decidir si sus datos se utilizan en el entrenamiento de futuros modelos.
La IA y la Creación de Contenidos: ¿Derechos de Autor en Juego?
La IA está transformando la creación de contenidos, generando dilemas sobre derechos de autor y autoría. Este artículo explora el debate, casos de estudio y propone soluciones para fomentar la colaboración entre humanos y tecnologías de IA en la era digital.
La Inteligencia Artificial y las Redes Sociales
La clave para un futuro exitoso en la intersección de la inteligencia artificial y las redes sociales radica en el equilibrio adecuado entre los beneficios y los desafíos, así como en la colaboración entre todos los actores involucrados. De este modo podremos garantizar un entorno digital seguro y positivo para todos, al usar la Inteligencia artificial en redes sociales.
¿Reemplazará la IA al humano en el trabajo?
Introducción
Hace tiempo que hay un debate muy interesante sobre la mesa . El debate es, ¿reemplazará la IA a los humanos en el trabajo? Y en caso de que esto sucediese, ¿sería capaz el humano de reciclarse y adaptarse a un nuevo mundo laboral?
Debida a la irrupción de robots, automatización y el desarrollo de la inteligencia artificial (IA), el mundo laboral ya ha comenzado a cambiar sectores como son la industria o la automoción. Según un estudio de PwC, en España este cambio no será significativo hasta la década de 2030, pero una vez dado este cambio se dice que 1 de cada 3 trabajos pasarán a ser hechos por una máquina.
La OCDE afirma en un informe de 2017 que un 11,7 de los puestos de trabajo en España tienen alta probabilidad de ser automatizados durante las próximas décadas.
Ludismo
Que la sociedad tenga miedo de que haya máquinas que les puedan quitar el trabajo no es algo nuevo. Ya allá a principio del siglo XIX hubo un movimiento conocido como «ludismo». Este movimiento fue propulsado por artesanos ingleses que veían como podían perder sus trabajo debido a la industrialización. La respuesta de estos fue quemar fábricas, talleres… A pesar de ello no fueron capaces de frenar un movimiento imparable como la industrialización.
Oportunidades y amenazas
Está claro que la automatización de gran parte del mundo laboral traería un cambio muy grande a nuestras vidas, pero veamos cuáles son las oportunidades y cuáles las amenazas.
Está claro que hay ciertos perfiles que se verán más beneficiados que otros. En este caso vemos como los trabajos relacionados con la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas son los que tendrán un mayor protagonismo. Aunque quizá la mayor oportunidad que nos brinda este panorama es la de eliminar trabajos de poco valor añadido. Esto se debe a que la IA podrá realizar este tipo de tareas y así nosotros podremos estar más enfocados en tareas más cualificadas.
Actualmente hay muchas preguntas acerca de la IA. ¿Qué puede hacerse con la IA? o ¿Cómo puede aplicarse la IA de forma ética?, la cosa es mucho más compleja, y aquí entra una de las amenazas. En el momento en que las decisiones en el espacio laboral empiezan a basarse en criterios no controlados por un humano, surgen una serie de adversidades que han de incluirse en cualquier debate sobre la «ética» en la aplicación y el uso de la IA. En este artículo existe más información acerca de la ética en el uso de la IA.
¿Nos adaptaremos a este nuevo panorama?
Es quizá el tema central de esto, porque damos por hecho que esta automatización se dará, ¿pero que va a pasar con nosotros? ¿Qué perfiles serán los más demandados?
La capacidad de aprendizaje va a ser clave en los próximos años, estar constantemente estudiando, informado de nuevas tendencias… El profesional del futuro será alguien que esté en constante adaptación al proyecto en el que esté desarrollando su función. Es por ello que la capacidad de aprendizaje va a ser lo que salve a las personas de no verse excluidas del mundo laboral. Hay habilidades como la creatividad y la inteligencia emocional que permitirán explotar el potencial humano y permitirán a las personas mejorar a los robots en vez de ser sustituidos por ellos.
Perfiles más demandados
¿Y cuáles serán los perfiles más demandados del futuro y los que lo tendrán más difícil? Apunta a que los trabajos más afectados serán aquellos que requieran una menor formación, así como aquellos relacionados con las ventas, la administración y tareas de oficinas… Por el contrario habrá un incremento en la demanda de profesionales que sean capaces de de liderar proyectos, equipos… Así como aquellos que tengan una gran creatividad y pensamiento crítico, que al fin y al cabo son cualidades en las que los humanos siempre seremos superiores a las máquinas (a priori). Además, según un estudio realizado por ManpowerGroup, 8.000 directivos de 43 países creen que a corto y medio plazo habrá un aumento de empleos relacionados con el sector de tecnología de la información, así como expertos en robótica y relacionados.
Conclusión
Una vez sabemos que la IA se incorporará tarde o temprano al mundo laboral, es necesario preguntarse, ¿ realmente la IA es estrictamente necesaria para el futuro del mundo laboral?, ¿nos llevará a un escenario mucho más fructífero como se proclama, o será un retroceso?
Aunque las máquinas a día de hoy tienen una capacidad de procesamiento y aprendizaje muy alta, estas carecen de bagaje histórico, de contexto. Al fin y al cabo trabajan con los datos que un humano les proporciona, por lo que pueden caer en los mismos errores que nosotros. Es por ello que debemos pensar, ¿en qué posición de poder debemos colocar a la máquinas dentro del mundo laboral? Si algo está claro, es que la inteligencia humana debe prevalecer, mientras que la máquina se convierte en un complemento más que útil.
Las máquinas pueden llegar a humanizar incluso más nuestro trabajo, ¿y porque decimos esto? porque al final el propósito de la IA es eliminar trabajos repetitivos y con un valor añadido muy bajo. Puede entenderse como una oportunidad para aumentar el valor de los empleados, para eliminar esos trabajos poco agradecidos e incrementar la creatividad, el análisis, la toma de decisiones… En definitiva, devolverle el sentido al trabajo, que en estos tiempos que corren es algo esencial para generaciones venideras.
WRITTEN BY
Alejandro Ferrer
Saturdays.AI
Saturdays.AI is an impact-focused organization on a mission to empower diverse individuals to learn Artificial Intelligence in a collaborative and project-based way, beyond the conventional path of traditional education
La IA, presente en nuestras vidas
La IA está presente en nuestras vidas, pero, ¿qué es la IA? ¿Qué es eso llamado inteligencia artificial? Podemos haber oído el concepto “inteligencia artificial” muchas veces en la televisión, en redes sociales, en el periódico… Pero, no sabemos qué es exactamente: ¿una inteligencia que tienen las máquinas? ¿las hace inteligentes? ¿van a dominar el mundo gracias a esta inteligencia las máquinas? Nada más lejos de la realidad.
La inteligencia artificial está presente en nuestras vidas y va a ser clave en los próximos años en el progreso económico, político y social. Por ello, aquí vamos a ver una definición y caracterización sencilla y entendible de la Inteligencia Artificial, también llamada IA y sus diferentes tipologías.
Breve conceptualización
Si consultamos varios artículos de prensa o académicos nos da la sensación de que no hay una definición homogénea. Lo que solemos entender es que si hablamos de Inteligencia Artificial hablamos de cómo una máquina reproduce las funciones cognitivas humanas, cómo si esas máquinas supieran cómo funciona el cerebro humano. Se desarrolla a partir de algoritmos y se entrena con datos observables, que pueden ser públicos y encontrarse, por ejemplo, en internet o peuden ser privados, producidos por una empresa.
Por otro lado, la definición que nos ofrece la Unión Europea (UE) “«inteligencia artificial» (IA) se aplica a los sistemas que manifiestan un comportamiento inteligente, pues son capaces de analizar su entorno y pasar a la acción –con cierto grado de autonomía– con el fin de alcanzar objetivos específicos” (COM/2018/237 final, Bruselas, 25.4.2018). Y aunque esta definición puede aterrizarnos, como vimos en otro artículo, no hemos de preocuparnos si no lo entendemos del todo, la definición en sí es confusa.
Sin embargo, no podemos olvidarnos de cómo surgió. 1956 y Darmouth, donde se organizó un taller que reunió a grandes pensadores de las redes neuronales, teoría de los autómatas y estudio de la inteligencia., del que saldría la disciplina de la inteligencia artificial. protagonistas de este hecho fueron Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky, Arthur Samuel y John McCarthy. Más tarde vendrán los grandes enfrentamientos entre máquinas y ajedrecistas. En la década de los 70, Terry Winograd desarrolla un programa que interrogaba y daba órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques. Ya a partir de los años 2000 entrará IBM y sus supercomputadores, y actualmente no hemos de perder de vista los desarrollos de OpenAI.
Pero, no hemos de olvidarnos de los orígenes más antiguos que podemos rastear de la Inteligencia artificial. Podemos rastrear sus orígenes en Aristóteles y Ctesibio de Alejandría. Ya que, el primero propuso una serie de reglas que guiarían nuestra mente para llegar a conclusiones racionales; y el segundo, construyó una de las primeras máquinas autocontrolada de manera racional, pero esta no poseía razonamiento como tal.
Diferentes categorías de la IA
En otros artículos ya hemos mencionado algunas cuestiones acerca de la categorización de la IA y sus diferentes niveles de riesgo. Pero aquí, para comprender mejor qué es la inteligencia artificial, hemos de tener en cuenta las siguientes categorías en las que se puede clasificar la IA, según Stuart Russell y Peter Norvig:
- Sistemas que piensan como humanos. Intentan emular nuestro pensamiento y sus procesos.
- Sistemas que actúan como humanos. Intenta emular nuestras acciones y comportamiento, como por ejemplo la robótica.
- Sistemas que piensan racionalmente. Intenta emular nuestro pensamiento lógico-racional que haría posible los dos puntos anteriores.
- Sistemas que actúan racionalmente. Intenta emular el comportamiento racional humano, lo que podría entenderse como una comprensión y unión de los tres puntos anteriores.
Además, hemos de tener presente también la diferenciación entre inteligencia artificial convencional y computacional. Mientras que la primera es conocida como una IA simbólico-deductiva, la otra es conocida como una IA subsimbólica-deductiva. La IA simbólica deductiva se basa en un modo de operar, tal y como su nombre indica, deductivo; se basa en un análisis formal y estadístico, a partir del cual escoge la solución a un determinado problema. Puede autorregularse y goza de autonomía. Mientras que la IA subsimbólica- deductiva, que se basa en el desarrollo o aprendizaje interactivo, que toma como base datos empíricos.
Para reflexionar
No podemos dejar de pasar por alto que aún no hay una definición explícita y clara sobre lo que es la Inteligencia Artificial. De hecho, actualmente, en vez de hablar en hablar de IA, se habla de Machine learning o Deep learning. Aunque, los últimos avances en IA buscan el Reasoning Learning, no sólo se busca que «sepan» sino que sean capaces de relacionar conceptos entre sí, es decir, intentan emular el «razonar» humano. ¿Curioso verdad?
Alguno de los campos donde tiene una mayor aplicación la inteligencia artificial es en los juegos, medicina, transportes, atención al cliente, medicina, finanzas, industria y , como no, la computación. Sin embargo, en los siguientes años seguro que nos la encontramos en sitios tan dispares como puede ser un restaurante, la tienda de al lado de nuestra casa o en la oficina del ayuntamiento de nuestra ciudad.
Por ello, si quieres saber más sobre IA y conocer qué es el Machine Learning, echa un vistazo a nuestra web para comenzar a formarte en Inteligencia Artificial.
Referencias
Gestión (11/11/2018) ¿Qué es la inteligencia artificial y para qué sirve? Recuperado de: https://gestion.pe/tecnologia/inteligencia-artificial-historia-origen-funciona-aplicaciones-categorias-tipos-riesgos-nnda-nnlt-249002-noticia/
López Takeyas, B. (2007) Introducción a la Inteligencia artificial. Instituto Tecnológico e Nuevo Laredo. Recuperado de: http://itnuevolaredo.edu.mx/takeyas/Articulos/Inteligencia%20Artificial/ARTICULO%20Introduccion%20a%20la%20Inteligencia%20Artificial.pdf
Singh, A. (08/09/2021) Deep Reasoning: Is this the Next Era of AI? Recuperado de: https://medium.com/@reachtoanamikasingh19/deep-reasoning-is-this-the-next-era-of-ai-4b61b076db27
UE ( 19/02/2020) Informe sobre las repercusiones en materia de seguridad y responsabilidad civil de la inteligencia artificial, el internet de las cosas y la robótica Documento. Recuperado de: Informe sobre las Repercusiones en Materia de Seguridad y Responsabilidad Civil de la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas y la Robótica
Written by
Elena del Castillo
Saturdays.AI
Saturdays.AI is an impact-focused organization on a mission to empower diverse individuals to learn Artificial Intelligence in a collaborative and project-based way, beyond the conventional path of traditional education
Una IA separa canciones por pistas
¡Ya existe la inteligencia artificial que separa canciones por pistas!
Los amantes de la música están de enhorabuena ya que existe una inteligencia artificial que permite separar una canción en pistas. Es decir, permite añadir una canción en formato mp3 y el programa la separa por instrumentos, puedes obtener las pistas de guitarra, voz, bajo, batería, piano, etc.
¿Cómo funciona?
Para ello, debemos descargarnos un software llamado Anaconda y con él se podrá efectuar dicha separación por instrumentos, lo cual permitirá a aficionados o estudiantes de música poder escuchar los instrumentos por separado de una canción y poder captar mejor las melodías o, practicar dicha canción con el mismo instrumento y quitar de la grabación el que estés tocando.
Así será más sencillo escuchar qué está tocando cada músico y sería como si estuvieras ensayando con el resto de músicos y tú estuvieras tocando tu instrumento. Otro uso a tener en cuenta es el de los samples, ya que de esta forma se podrá samplear solo la guitarra de una canción o la batería y excluir el resto de instrumentos que no se quieran.
Como aspecto negativo, mencionar que el programa no está pulido al 100% y se oyen algunas impurezas en el sonido a la hora de separar los instrumentos y es algo que en el futuro esperemos que esté mejor optimizado. A pesar de esto, no vamos a desmerecer la labor del programa ya que sigue siendo realmente útil.
Por otro lado si alguien es más perezoso o se lo puede permitir, mediante el pago de 13€ mensuales el subscriptor puede acceder a una enorme base de datos de canciones ya separadas por pistas y separadas por géneros musicales.
Dentro música…
¿Qué os parece? Sabemos que es una aplicación de la Inteligencia Artificial muy concreta y que no todo el mundo le va a sacar partido, pero seguramente todos conocemos a algún amigo que está aprendiendo a tocar o toca algún instrumento y puede ayudarlo mucho, o puede que conozcamos a algún músico que también pueda serle útil para crear bases. Además todavía falta por pulirla un poco, pero estamos convencidos que se irá mejorando mucho en el futuro y cada vez será más útil.
No olvides que aprender Inteligencia Artificial es sencillo, consulta muestra página web para ver toda la información sobre nuestros cursos sobre nuestros cursos!
Referencias
Altozano, J. (6 dic 2019) Probamos una Inteligencia Artificial que separa una canción POR PISTAS (alucinante!). https://www.youtube.com/watch?v=4_l31Vucrmo
Epidemicsound (marzo 2022). https://www.epidemicsound.com/
GitHub (marzo 2022). https://github.com/enterprise¡
Written by
Aitor Cossio
Saturdays.AI
Saturdays.AI is an impact-focused organization on a mission to empower diverse individuals to learn Artificial Intelligence in a collaborative and project-based way, beyond the conventional path of traditional education
Aplicaciones y Efectos de la IA en la Educación
La IA y la educación, compañeras de pupitre
El sector educativo también quiere y debe adaptarse a los nuevos tiempos e implementar las nuevas técnicas que utilizan la inteligencia artificial. Los cambios vertiginosos que nuestra sociedad del siglo XXI está experimentando, no dejan tiempo para poder adaptarse al ritmo frenético de las nuevas tecnologías. Es difícil encontrar el balance adecuado para poder hacer frente a los nuevos escenarios que la vida presenta.
En el sector educativo, las nuevas tecnologías de IA conllevan numerosos beneficios para el desarrollo de la trayectoria académica de los estudiantes y sus aprendizajes. La utilización de estas tecnologías tienen por objetivo común:
- Reducir las barreras de acceso de la educación.
- Automatizar su gestión.
- Optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje.
¿Cuáles son las ventajas de la aplicación de la IA en la educación?
- Implementación de sistemas de enseñanza adaptativos. A través de plataformas y sistemas de tutoría inteligentes que ofrecen trayectorias personalizadas en función del perfil del estudiante. Por ejemplo, la aplicación de Liulishou que se utiliza en China para atender a 600.000 estudiantes o la M-Shule utilizada en Kenia.
- Incremento de plataformas para el trabajo colaborativo donde se generan espacios múltiples dando lugar a debates de forma asíncrona. Está demostrado que este tipo de implementaciones mejora el desarrollo de habilidades de comunicación, resolución de conflictos y aprendizaje entre los estudiantes.
- La incorporación de las plataformas de juego utilizadas como experiencias de aprendizaje. La IA nos permite modelar el desarrollo del juego a partir de las expresiones faciales en tiempo real, el procesamiento del lenguaje natural o el nivel de dificultad de la actividad a fin de conseguir mayor persistencia, creatividad, autoeficacia y capacidad para resolución de problemas.
- Implementación de IA a fin de realizar diagnósticos y otro tipo de contribuciones específicas. La identificación de dislexia, autismo o déficit de atención es importante para ayudar en menor o mayor medida a los estudiantes. Algunas aplicaciones, por ejemplo la Liulishou esmentada anteriormente, nos permiten corregir directamente en tiempo real la pronunciación de distintas palabras.
- Ahorro de tiempo para los docentes en relación a la gestión y administración de procesos.
¿Qué desventajas o impedimentos para la implementación de la IA encontramos?
- Muchos centros educativos todavía son reticentes al uso de las nuevas tecnologías e implementación de nuevas herramientas de IA.
- Hay que disponer de acceso a dispositivos y conexión a Internet de alta velocidad para garantizar y agilizar el trabajo fluido para los alumnos.
- El exceso de estas nuevas estrategias y aplicaciones dejando de lado la experiencia educativa balanceada con el aprendizaje tradicional sería un error.
- La protección de la privacidad de los estudiantes ya que el uso de las aplicaciones para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje aumentan la exposición de los datos personales de los estudiantes y sus familias.
- Las diferencias entre el estatus socioeconómico de las diferentes familias impidiendo garantizar la equidad educativa.
Conclusiones
Así pues, hemos de tener presentes los riesgos potenciales del uso de inteligencia artificial en los centros educativos. Para la implementación de esta tenemos que tener en cuenta que los estudiantes necesitan de una formación básica en el uso de estas tecnologías y la explicación de cómo deben ser tratados correctamente los datos. De lo contrario, estas técnicas mejorarían el aprendizaje individual de cada uno de los alumnos ya que pueden promover trayectorias específicas y únicas según las necesidades de cada estudiante personalizando su aprendizaje.
Todavía queda un largo camino para recorrer en el mundo de la educación e la implementación de la IA. Los avances que esta ha hecho hasta día de hoy son muy significativos y muchos sistemas educativos han cambiado la manera de educar y administrarse. Las diferencias socioeconómicas no dejan de ser un impedimento para aquellas sociedades subdesarrolladas, aun así esto no debe de ser un obstáculo para poder seguir evolucionando e adoptar la IA en las escuelas.
Bibliografía
1.- I Jara, JM Ochoa.Usos y efectos de la inteligencia artificial en educación. Sector Social división educación 2020 – siip.produccion.gob.bo.
2.- Giró Gràcia, Xavier Sancho Gil, Juana María. La Inteligencia Artificial en la educación: Big data, cajas negras y solucionismo tecnológico. RELATEC-Revista Lationoamericana de Tecnología Educativa. RELATEC Vol.21, núm 1 (2022).
3.-Para saber más sobre la aplicación Liulishou: https://www.liulishuo.com/en/
4.-Para saber más sobre la aplicación M-Shule: https://m-shule.com/
WRITTEN BY
Eva Arnall
Saturdays.AI
Saturdays.AI is an impact-focused organization on a mission to empower diverse individuals to learn Artificial Intelligence in a collaborative and project-based way, beyond the conventional path of traditional education.
Cómo Captar a tus Clientes Usando la I.A.
De todos es conocido que la gestión de datos tiene especial relevancia para la captación de posibles clientes para una empresa. Ahora con la implicación de la IA a la captación de clientes, será mucho más fácil. La reducción de tiempo que conlleva utilizar este tipo de nuevas tecnologías permite que los negocios puedan dedicar más tiempo a otras tareas consiguiendo una mayor eficacia en sus procesos. Os vamos a contar cómo captar a tus clientes usando la IA.
Estudios de mercado
Actualmente, para el estudio de mercados, es necesario tratar la información que tenemos a nuestra disposición y saber administrarla adecuadamente más tarde. Si somos conocedores de las preferencias del consumidor a través de nuestros sistemas de datos podemos conseguir una mayor repercusión siendo a la vez más atractivas para nuestros clientes potenciales. Así pues, por otra parte también debemos tener en cuenta que será necesaria la inversión en la IA para ganar penetración en el mercado.
Gracias a la utilización de IA, se consigue tener un trato más personal y directo con nuestro público de interés. Esto es debido a la posible segmentación de mercado generando un marketing directo. Así pues, los clientes reciben publicidad acorde a sus preferencias y a la vez la empresa puede recibir su feedback, ya sea a través de encuestas, compras u otras actividades.
Chatbots
En el caso de los chatbots es es muy importante que las empresas personalicen el contenido para su consumidor final. Para ello, es necesario satisfacer sus necesidades individualmente y al entablar la conversación con este, se evalúe mediante la prueba de Turing a fin de obtener el mejor de los resultados para que, finalmente, el cliente no perciba que está tratando con IA.
La relación con los clientes es de vital importancia ya que cumplir con los plazos acordados establece confianza y buenas recomendaciones a otros posibles consumidores. En la cadena de subministro hay que priorizar ser especialmente serios y perfeccionistas para no cometer errores.
Recopilación de datos
Por otro lado, la misma IA aplicada al marketing nos genera al mismo tiempo datos para integrar todos estos a las posibles recomendaciones y estadísticas que se darán posteriormente a los responsables de marketing y a los consumidores finales. De la misma forma, conseguimos reducir considerablemente la distancia entre oferta y demanda facilitando las decisiones de los encargados de la gestión de marketing de la empresa.
Aplicar estas nuevas estrategias de marketing cada vez se convierte más en una obligación en vez de una opción. La no aplicación de estas perjudica a las empresas que deciden no adaptarse ya que la competencia tendrá un mayor impacto en las redes y difusión de productos en comparación a las que prefieren caer en la obsolescencia. Dejando de lado las múltiples ventajas que conlleva aplicar la IA, tenemos que tener en cuenta que todavía queda recorrido para mejorar.
Perfeccionar estrategias con el trato con nuestros clientes potenciales sin que estos se den cuenta que están tratando con IA nos permitiría mejorar en el sector del marketing. Por otra parte, también es de especial importancia tomar decisiones ajustadas a partir de los análisis realizados una vez se han obtenido los datos generados por nuestros clientes. La inteligencia artificial permite al marketing ser eficiente y eficaz en muchos contextos, permitiendo adaptar este cada vez más a un comercio a granel en función de las necesidades y demandas de cada uno de los clientes.
Por tanto, ¿Qué hace accesible la aplicación de IA en el marketing en la mayoría de empresas a día de hoy?
- El crecimiento del Big Data
- La disponibilidad de potencia computacional barata y escalable
- El desarrollo de nuevas técnicas para su aprovechamiento
Vocabulario de interés
Chatbots
Programa que simula una conversación con un ser humano.
Prueba de Turing:
Consiste en que un humano mantiene una conversación con una computadora y otra persona, pero sin saber quién de los dos conversadores es realmente una máquina. El objetivo de este experimento es determinar si la inteligencia artificial puede imitar las respuestas humanas.
Bibliografía
1.- Carlos Antonio Cuervo Sánchez. Effects of Artificial Intelligence on Marketing Strategies: Literature Review. ADResearchESIC Nº 24 Vol 24 • Primer semestre, enero-junio 2021 • págs.26 a 41.
WRITTEN BY
Eva Arnall
Saturdays.AI
Saturdays.AI is an impact-focused organization on a mission to empower diverse individuals to learn Artificial Intelligence in a collaborative and project-based way, beyond the conventional path of traditional education.