Qué es el reasoring en inteligencia artificial

¿Qué es el reasoring en inteligencia artificial? – Ejemplos y aplicaciones para entenderlo fácilmente.

En este artículo, vamos a aprender qué es el «reasoring» en inteligencia artificial (IA), aunque la palabra correcta sería «razonamiento».

Para que lo entiendas de manera sencilla, te explicaremos todo con ejemplos que podrían encontrarse en el día a día de un niño de 10 años. Clic para tuitear

Introducción al reasoring o razonamiento en IA

Antes de sumergirnos en el mundo del reasoring, es importante entender qué es la IA.

La inteligencia artificial es una rama de la informática que se encarga de crear máquinas y programas capaces de pensar y aprender por sí mismos.

Un ejemplo de Inteligencia Artificial es cuando usas el asistente de voz en tu teléfono para pedirle que te muestre una página web o te diga el tiempo.

¿Qué es el reasoring o razonamiento en IA?

El reasoring, o razonamiento, es la habilidad de las máquinas y programas de IA para tomar decisiones y resolver problemas utilizando la información que tienen.

Para la IA no ha de haber incertidumbre frente a razonamientos que no presenten ninguna salida lógica. Clic para tuitear

Por ejemplo, imagina que le preguntas a un asistente online cómo llegar a la biblioteca desde tu casa.

El asistente utiliza el razonamiento para encontrar la mejor ruta, teniendo en cuenta la distancia y el tiempo que se tardaría en llegar.

Ejemplo de reasoring en la vida cotidiana

Imagina que estás en el parque y quieres jugar al fútbol, pero no sabes si lloverá.

Preguntas a tu asistente de voz si va a llover, y él utiliza el razonamiento basado en datos meteorológicos para predecir si lloverá o no.

Si no va a llover, el asistente te sugerirá que vayas a jugar al fútbol.

Entendiendo el reasoring en IA

Ahora que conoces más sobre el reasoring o razonamiento en inteligencia artificial, puedes ver cómo esta habilidad es fundamental para que las máquinas y programas de IA sean útiles en nuestra vida cotidiana.

Desde buscar la mejor ruta hasta predecir el clima, el reasoring es lo que permite a la IA tomar decisiones inteligentes y resolver problemas.

A medida que la tecnología avance, es probable que veamos más y más aplicaciones de reasoring en IA, facilitando nuestras vidas y ayudándonos a tomar decisiones informadas.

Chat GPT y el reasoring en inteligencia artificial

Un ejemplo de IA que utiliza el reasoring es Chat GPT-4.

Este modelo es como un super asistente que puede entender y responder a preguntas en lenguaje natural.

Cuando le preguntas algo, GPT-4 utiliza el razonamiento para analizar la información que tiene y generar una respuesta coherente y útil.

Limitaciones y desafíos del reasoring en GPT-4

Aunque GPT-4 es muy avanzado, todavía tiene algunas limitaciones en cuanto al reasoring.

Por ejemplo, a veces puede dar respuestas incorrectas o no entender completamente una pregunta complicada.

Los investigadores están trabajando para mejorar esto y hacer que el reasoring en IA sea aún más preciso, útil y no caigan en malas prácticas con Chat GPT.

Reasoring en el futuro: ¿Qué podemos esperar?

En el futuro, podemos esperar que el reasoring en IA mejore aún más, lo que permitirá a los asistentes virtuales y otros programas de inteligencia artificial comprender mejor nuestras necesidades y brindar soluciones más efectivas.

Así que la próxima vez que uses un asistente online o interactúes con una página web impulsada por IA, recuerda que el reasoring es lo que hace posible que esas herramientas te ayuden de la mejor manera posible.

Cómo mide GPT-4 el razonamiento en tokens

Para entender cómo GPT-4 mide el razonamiento en tokens, primero debemos comprender qué es un token.

Un token es una unidad básica de procesamiento de texto en lenguaje natural.

Puede ser una palabra, un caracter o un símbolo, según la configuración del modelo.

Límites de tokens y razonamiento en GPT-4

GPT-4 tiene un límite de tokens que puede manejar en un solo proceso, conocido como «límite de contexto» o «ventana de atención».

Este límite afecta la capacidad del modelo para razonar sobre textos largos o preguntas complejas.

Si el texto de entrada excede este límite, GPT-4 puede perder información importante y, como resultado, generar respuestas menos precisas o coherentes.

Por ejemplo, si GPT-4 tiene un límite de 2048 tokens y recibe un texto de 3000 tokens, solo podrá analizar y razonar sobre los primeros 2048 tokens, lo que podría llevar a una respuesta incompleta o incorrecta.

Los investigadores están trabajando en técnicas para abordar esta limitación a más de 30.000 tokens y mejorar la capacidad de GPT-4 para razonar sobre textos largos y preguntas complejas. Clic para tuitear

Optimización del razonamiento en tokens

Para garantizar que GPT-4 pueda razonar de manera efectiva dentro de sus límites de tokens, es importante optimizar el uso de tokens en las preguntas y respuestas.

Por ejemplo, al formular preguntas de manera más concisa o al eliminar información irrelevante.

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