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José Alejandro Pérez Bahamondes, PhD.
Tendencias de Inteligencia Artificial
Inteligencia artificial generativa

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Autor:

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Inteligencia Artificial
Inteligencia artificial generativa
Imagen: https://edition.cnn.com/videos/spanish/2021/10/28/telescopio-hubble-
guerra-galaxias-fuerza-gravitacional-nasa-esa-espacio-redaccion-mexico.cnn

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¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
Definición de IA:
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se
centra en el desarrollo de algoritmos y sistemas capaces de realizar
tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

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Algunos tipos de Inteligencia Artificial
• Inteligencia Artificial Generativa: Un enfoque de la inteligencia artificial que se centra en la creación
de modelos capaces de generar nuevos datos, como imágenes, texto o sonido, que son indistinguibles
de los datos reales. Estos modelos son entrenados para capturar la distribución subyacente de los
datos y pueden ser utilizados en aplicaciones como la creación de arte generativo o la síntesis de
datos.
• Inteligencia Artificial Evolutiva: Un enfoque de la inteligencia artificial inspirado en la teoría de la
evolución biológica, que utiliza algoritmos genéticos u otros métodos de optimización basados en la
evolución para resolver problemas complejos, como la optimización de funciones, el diseño de
sistemas y la generación de artefactos.
• Inteligencia Artificial Simbólica: Un enfoque de la inteligencia artificial que se basa en la manipulación
de símbolos y reglas lógicas para representar el conocimiento y realizar razonamientos. Este enfoque
se centra en el uso de representaciones simbólicas y algoritmos de inferencia para resolver problemas
de forma similar a como lo haría un ser humano.

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Algunos tipos de Inteligencia Artificial
• Inteligencia Artificial Híbrida: Un enfoque de la inteligencia artificial que combina múltiples técnicas y
enfoques, como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial simbólica, la computación evolutiva
y otros, para abordar problemas complejos de manera más efectiva. La idea es aprovechar las
fortalezas de diferentes enfoques para mejorar el rendimiento y la robustez de los sistemas
inteligentes.
• Inteligencia Artificial Afectiva: Un área de la inteligencia artificial que se centra en dotar a las
máquinas de la capacidad de reconocer, interpretar, procesar y responder a las emociones humanas.
Esto implica el desarrollo de sistemas capaces de detectar señales emocionales en el lenguaje, la voz,
el rostro y otros canales de comunicación, así como de generar respuestas adecuadas en función del
estado emocional percibido.

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Ejemplo de Inteligencia Artificial Generativa
• Redes Neuronales Generativas Adversariales (GAN):
o Las GAN consisten en dos redes neuronales que compiten
entre sí. Estas son: generador, que crea datos nuevos a
partir de datos de entrada aleatorios; la otra red es
discriminador, que intenta distinguir entre los datos reales y
los generados.
o Durante el entrenamiento, el generador va mejorando su
capacidad para generar datos realistas, a la vez que el
discriminador mejora su capacidad para distinguir los datos
generados.
o Ejemplo: Creación de imágenes realistas, como retratos de
personas que no existen, paisajes, obras de arte, etc.,
utilizando GAN.
Imagen disponible en:
https://computerhoy.com/noticias/tecnologia/web-ia-inventa-personas-no-existen-no-
podemos-distinguir-375637

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Ejemplo de Inteligencia Artificial Evolutiva
• Algoritmos genéticos:
o Son algoritmos de optimización basados en
principios evolutivos.
o Usan modelos de selección natural para
encontrar soluciones a problemas complejos.
o Las soluciones se representan como cromosomas
que evolucionan a través de generaciones,
cruzándose y mutando para producir nuevas
soluciones.
o Ejemplo: Optimización de diseños en ingeniería
(ubicación y diseño de antenas, ingeniería en
obras civiles, programación de actividades;
optimización de circuitos, etc.)
https://platform.skyciv.com

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Ejemplo de Inteligencia Artificial Simbólica
• Sistemas expertos:
o Son sistemas de inteligencia artificial diseñados
para imitar el razonamiento humano en un
dominio específico.
o Se centran en un área particular y usan bases de
conocimientos y reglas lógicas para inferir
conclusiones o tomar decisiones sobre
problemas complejos.
o Ejemplo: Se utilizan ampliamente en ingeniería
de construcción, ingeniería subterránea,
ingeniería geotécnica, exploración geológica,
prevención de desastres, ingeniería de
materiales, industria petroquímica.
10 AI tools for BIM | Artificial Intelligence for Architecture Engineering
Construction Industry
Disponible en: https://www.youtube.com/watch?v=vT_-2qrGNIg

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Algunas precisiones sobre aprendizaje automático
• El aprendizaje automático puede considerarse como un componente de la inteligencia artificial en lugar
de ser un término separado y distinto.
• La inteligencia artificial es un campo amplio que abarca cualquier sistema o tecnología que permita a las
máquinas simular o replicar la inteligencia humana para llevar a cabo tareas específicas.
• El aprendizaje automático, por otro lado, es una técnica específica dentro de la inteligencia artificial que
se centra en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender patrones y realizar
tareas sin una programación explícita. Estos algoritmos permiten a las máquinas mejorar su rendimiento
en una tarea específica a medida que se les proporciona más datos.
• En resumen, el aprendizaje automático es un componente clave de la inteligencia artificial, ya que
proporciona a las máquinas la capacidad de aprender y adaptarse a partir de datos, lo que es fundamental
para muchas aplicaciones de inteligencia artificial en la actualidad.

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Algunas precisiones sobre aprendizaje automático
• El aprendizaje automático puede considerarse como un componente de la inteligencia artificial en
lugar de ser un término separado y distinto.
• La inteligencia artificial es un campo amplio que abarca cualquier sistema o tecnología que permita
a las máquinas simular o replicar la inteligencia humana para llevar a cabo tareas específicas.
• El aprendizaje automático, por otro lado, es una técnica específica dentro de la inteligencia artificial
que se centra en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender patrones
y realizar tareas sin una programación explícita. Estos algoritmos permiten a las máquinas mejorar
su rendimiento en una tarea específica a medida que se les proporciona más datos.
• En resumen, el aprendizaje automático es un componente clave de la inteligencia artificial, ya que
proporciona a las máquinas la capacidad de aprender y adaptarse a partir de datos, lo que es
fundamental para muchas aplicaciones de inteligencia artificial en la actualidad.

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Algunas aplicaciones – ChatGPT
https://openai.com/
GPT: Generative Pre-trained Transformer

13
Algunas aplicaciones – Gemini
https://gemini.google.com/app
https://gemini.google.com/

14
Algunas aplicaciones – Bing
https://www.bing.com/?cc=es

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https://huggingface.co/

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PROMPT en Inteligencia Artificial
• En la terminología de la inteligencia artificial "prompt" se refiere a una breve instrucción, pregunta o descripción,
proporcionada por un usuario para solicitar, guiar o dirigir la generación de contenido por parte de un modelo de
lenguaje o cualquier otro sistema generativo.
• El prompt es básicamente un punto de partida que el sistema utiliza para entender lo que se espera de él y generar una
respuesta adecuada.
• En particular, en modelos de lenguaje como GPT (Generative Pre-trained Transformer), los prompts se utilizan para
solicitar al modelo que genere texto que esté relacionado con el tema o contexto proporcionado en el prompt.
• Dependiendo de la estructura y formulación del prompt, el modelo generará respuestas coherentes con la solicitud.
• Por ejemplo, si se está utilizando un modelo de lenguaje para generar una historia corta para niños, que promueva la
amistad, el prompt podría ser:
"¿Puedes escribir una historia corta sobre la amistad, para niños entre 9 y 11 años, que emplee como
protagonistas a un perro y un gato?".
• El modelo utilizará la instrucción como guía. En la página siguiente se muestra la respuesta entregada por la IA Gemini.

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PROMPT en Inteligencia Artificial

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Concepto de ‘Ingeniería de Prompt’
• La "ingeniería de instrucciones" o “Ingeniería de prompt” es la formulación de instrucciones precisas y
eficaces para que los modelos de IA consigan los resultados deseados.
• Cada instrucción se diseña de modo que el modelo comprenda la tarea específica y responda
correctamente.
• Requiere, entre otras cosas:
o un lenguaje claro,
o frases activas,
o oraciones cortas,
o consideración del contexto, y
o posiblemente iteración para acercarse progresivamente a lo deseado.
• Con un diseño inteligente de las instrucciones la IA puede resolver tareas complejas sin tener que entrenar
el modelo de antemano.
• Prompt Engineering permite un control preciso de los sistemas de IA para garantizar respuestas fiables y
útiles para muchas aplicaciones.

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Recomendaciones al escribir un Prompt
Escribir un prompt efectivo es clave para obtener resultados satisfactorios al utilizar modelos de lenguaje
generativo. Algunas recomendaciones para crear prompts efectivos son las siguientes:
1. Ser claro y conciso: Expresar la solicitud de manera clara y directa. Evitar la ambigüedad y asegúrarse de que
el modelo comprenda exactamente lo que se espera de él.
2. Proporcionar contexto: Darle al modelo la información necesaria para generar una respuesta relevante.
Describir el tema, el escenario o el contexto en el que se quiere que se base la generación de texto.
3. Establecer restricciones si es necesario: Si se desea que el modelo genere texto dentro de ciertos límites o
siga ciertas reglas, asegurarse de especificarlo claramente en el prompt. Por ejemplo, se puede indicar que la
respuesta debe ser breve, que se centre en un personaje específico o que contenga ciertas palabras clave.
4. Ser creativo: Experimentar con diferentes enfoques y estilos de redacción para ver qué tipo de respuestas se
obtienen. No tener miedo de ser creativo y probar cosas nuevas.

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Recomendaciones al escribir un Prompt
5. Revisar antes de usar: Antes de utilizar el prompt con el modelo, leerlo detenidamente para tener seguridad
de que está bien redactado y que no haya errores ortográficos o gramaticales que puedan afectar la
comprensión por parte del modelo.
6. Adaptar según sea necesario: Si el modelo no produce los resultados deseados con un prompt específico,
considerar ajustarlo o reformularlo para mejorar la calidad de las respuestas.
7. Probar y ajustar: Experimentar con diferentes prompts y observar cómo son afectadas las respuestas
generadas por el modelo. A medida que prueba diferentes enfoques, el usuario podrá refinar las habilidades
para escribir prompts efectivos.
Páginas recomendadas:
https://konfuzio.com/es/solicita/
https://canaltic.com/blog/?p=5498

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Ejemplos de prompts sencillos (generación de texto)
Prompts disponibles en:
https://canaltic.com/blog/?p=5498
✓ Escribe. “Escribe una rutina de relajación para niños de 6 años en una clase”.
✓ Actúa. “Quiero que actúes como un odontólogo especialista en niños para escribir de forma resumida 5 consejos de salud buco-dental
para alumnado de 10-12 años”
✓ Crea. “Crea un control de 10 preguntas de tipo test con 4 opciones sobre los tiempos verbales de indicativo en lengua española para
alumnado de 6º de Primaria 11-12 años. Añade las respuestas”
✓ Lista. “Necesito una lista de 10 películas infantiles sobre la amistad para alumnado de 8 a 12 años”
✓ Rúbrica. “Necesito una rúbrica de 4 niveles, de 1 a 4, en formato tabla, para evaluar un trabajo de redacción escrita en 5º de Primaria”.
✓ Traduce. “Traduce al español el siguiente texto … [copiar y pegar el texto]”
✓ Resume. “Resume el siguiente texto …[copiar y pegar el texto]”
✓ Ideas. “Dame 10 ideas de proyectos que puedo hacer con alumnado de 12-16 años para trabajar aprendizaje servicio”.
✓ Define. “Define en español Aprendizaje Basado en Proyectos”.
✓ Analiza. “Analiza y extrae conclusiones de la siguiente tabla … [copiar y pegar la tabla]”
✓ Corrige. “Necesito que me corrijas el siguiente texto mostrándome en una tabla la palabra o frase original y la palabra o frase corregida …
[texto a corregir]«
✓ Explica. “Explícame el cambio climático en forma de cuento para niños de 8-10 años”. “Puedes crear una analogía práctica y fácil de
entender por niños de 10 a 12 años para explicar el concepto de probabilidad.”
✓ Esquema. “Necesito un esquema para proponer un trabajo de investigación sobre las ONG a alumnado de 12-14 años”
✓ Entrevista. “Escribe une entrevista de 6 preguntas con Miguel de Cervantes”.
✓ Problema. “Te voy a presentar un problema y quiero que lo resuelvas mientras me lo explicas paso a paso. Éste es el problema: …
[enunciado del problema]«

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Ejemplos de prompts sencillos (generación de imágenes)
Disponible en:
https://www.xataka.com/robotica-e-ia/guia-practica-para-escribir-mejores-prompts-midjourney-desbloquear-su-verdadero-potencial

José Alejandro Pérez Bahamondes 24
Imagen: propia, creada con Dall-e©
Tendencias de Inteligencia Artificial: Inteligencia artificial generativa© 2024 by Jose Alejandro Perez Bahamondes,
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http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/.
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