BALADA EN GUITARRA

Plan Diario de Microaprendizaje de 15 Minutos para Dominar la Guitarra de Balada en 60 Días

Este plan de microaprendizaje está diseñado para que, con solo 15 minutos al día, progreses significativamente en la guitarra de balada en 60 días, enfocándote en patrones de arpegios y rasgueos, sin importar tu nivel actual. Cada día se centra en un área clave, utilizando lecciones breves, trucos de memoria y desafíos para maximizar tu aprendizaje.

Estrategias para la Constancia

Establece un Horario Fijo: Elige un momento del día en el que puedas dedicar consistentemente 15 minutos a la guitarra. La rutina es tu mejor aliada.

Minimiza las Distracciones: Busca un lugar tranquilo y silencia tu teléfono.

Graba tu Progreso: Usa un cuaderno o una aplicación para anotar lo que practicaste, los nuevos arpegios o rasgueos aprendidos y los desafíos superados. Ver tu avance te mantendrá motivado.

Sé Paciente Contigo Mismo: Habrá días en que te sientas estancado. Lo importante es no rendirse y retomar al día siguiente. La perseverancia es clave.

Recompénsate: Después de una semana de práctica constante, date un pequeño gusto relacionado con la música (escuchar un álbum de baladas, ver un concierto de tu artista favorito).

Nivel Intermedio: Días 1-20

Objetivo: Refinar acordes básicos, aprender patrones de rasgueo y arpegios fundamentales para baladas, y mejorar las transiciones.

Días 1-5: Acordes Abiertos y Transiciones Suaves

Lección Breve (5 min): Repasa los acordes G, C, D, Em, Am. Concéntrate en que cada nota suene clara y limpia.

Truco de Memoria (5 min): Para transiciones fluidas, piensa en el "movimiento mínimo". ¿Qué dedos se quedan en su lugar o se mueven menos entre acordes? Por ejemplo, de G a C, el dedo 2 se queda en la misma cuerda/traste.

Desafío (5 min): Practica secuencias comunes de balada: G-C-D-Em. Haz 4 rasgueos hacia abajo por acorde, enfocándote en la suavidad de la transición. Usa un metrónomo a 60 BPM.

Días 6-10: Patrones de Rasgueo Básico para Balada

Lección Breve (5 min): Aprende el patrón de rasgueo: Abajo - Abajo-Arriba - Arriba-Abajo-Arriba. Este es un patrón muy versátil para baladas.

Truco de Memoria (5 min): Piensa en el patrón como un "vals rítmico": el primer "abajo" es el fuerte, los demás fluyen.

Desafío (5 min): Aplica el patrón a la progresión G-C-D-Em. Siente el pulso y la ligereza de tu mano derecha.

Días 11-15: Introducción a Arpegios Simples

Lección Breve (5 min): Aprende a arpegiar las notas de un acorde. Para G, toca 6-3-2-1 (cuerdas). Para C, 5-3-2-1. Para D, 4-3-2-1.

Truco de Memoria (5 min): Visualiza los números de las cuerdas. Piensa en el "pulgar-índice-medio-anular" para la púa o los dedos.

Desafío (5 min): Practica los arpegios en cada acorde de la progresión G-C-D-Em, muy lentamente, asegurándote de que cada nota suene limpia y sin ruidos.

Días 16-20: Combinando Rasgueo y Arpegio

Lección Breve (5 min): Experimenta alternando secciones rasgueadas con secciones arpegiadas dentro de una misma canción o progresión.

Truco de Memoria (5 min): Piensa en la canción como una "conversación" entre arpegios (más íntimo) y rasgueos (más expresivo).

Desafío (5 min): Toca una progresión como G-C-D-Em: los primeros 2 compases rasgueando y los siguientes 2 arpegiando. Repite varias veces, buscando una transición fluida entre ambos.

Nivel Avanzado: Días 21-40

Objetivo: Dominar acordes de cejilla para baladas, arpegios más complejos, introducir el fingerpicking y mejorar la expresividad.

Días 21-25: Acordes de Cejilla Suaves para Baladas

Lección Breve (5 min): Aprende la forma de Fa mayor (F) con cejilla y Si bemol mayor (Bb). Concéntrate en la presión uniforme de la cejilla y la relajación de la mano.

Truco de Memoria (5 min): Para la cejilla, piensa en "hueso contra madera" para el dedo índice y el pulgar.

Desafío (5 min): Practica progresiones con cejilla: F-Bb-C-F. Que suenen limpias y sin esfuerzo excesivo.

Días 26-30: Patrones de Arpegios "Fingerpicking" Clásicos

Lección Breve (5 min): Aprende patrones de fingerpicking como el "Travis picking" simplificado (pulgar alternando bajo, dedos índice/medio/anular en cuerdas agudas).

Truco de Memoria (5 min): Piensa en "pulgar como bajo, dedos como melodía". Pulgar es P, índice I, medio M, anular A. Prueba P-I-M-A-M-I.

Desafío (5 min): Aplica el patrón de fingerpicking a G, C y D. Concéntrate en la independencia de los dedos.

Días 31-35: Variaciones de Rasgueo y Dinámica

Lección Breve (5 min): Experimenta con la dinámica en tus rasgueos (tocar más suave o más fuerte). Aprende a acentuar ciertos golpes del patrón.

Truco de Memoria (5 min): Piensa en el rasgueo como una "onda"; no todo es igual de fuerte.

Desafío (5 min): Rasguea una canción conocida, subiendo y bajando el volumen para imitar la emoción de la balada.

Días 36-40: Acordes Suspendidos y Añadidos para Color

Lección Breve (5 min): Introduce los acordes sus2 y sus4 (ej. Gsus2, Gsus4) y acordes add9 (ej. Cadd9). Son ideales para añadir ese sonido dulce y melancólico de balada.

Truco de Memoria (5 min): Los "sus" son "suspendidos" de su resolución, creando tensión. Los "add" son "añadidos", que dan un sabor extra.

Desafío (5 min): Incorpora estos acordes en tus progresiones existentes. Por ejemplo, G-Gsus4-G-C-Cadd9-C-D.

Nivel Pro: Días 41-60

Objetivo: Dominar la expresividad, improvisación de balada, técnicas avanzadas de arpegio y rasgueo, y entender la armonía.

Días 41-45: Fingerpicking Avanzado y Arpegios Complejos

Lección Breve (5 min): Aprende patrones de fingerpicking más elaborados que crucen cuerdas o involucren saltos.

Truco de Memoria (5 min): Imagina que tus dedos son "bailarines" independientes en las cuerdas. Practica lentamente, aumentando la velocidad con un metrónomo.

Desafío (5 min): Elige una balada instrumental compleja y trata de sacar el patrón de arpegio principal de oído.

Días 46-50: Solos Melódicos y Expresividad de Balada

Lección Breve (5 min): Enfócate en el vibrato, los bends suaves y los slides para dar expresividad a tus notas. Utiliza la escala pentatónica menor y mayor.

Truco de Memoria (5 min): Piensa en cada nota como una "voz" que debe transmitir emoción.

Desafío (5 min): Improvisa un solo corto (30-60 segundos) sobre una pista de acompañamiento de balada, usando solo pocas notas, pero con mucha expresividad.

Días 51-55: Rasgueos con Sincopa y Ritmos Irregulares

Lección Breve (5 min): Aprende a añadir síncopa a tus rasgueos (acentuar notas "fuera de tiempo") para dar un toque más profesional y rítmico.

Truco de Memoria (5 min): La síncopa es como un "salto" en el ritmo. Practica patrones como Abajo - (silencio) - Abajo-Arriba - Arriba - Abajo.

Desafío (5 min): Escucha tus baladas favoritas e intenta identificar y replicar los patrones de rasgueo complejos o sincopados.

Días 56-60: Armonía de Balada y Progresiones Avanzadas

Lección Breve (5 min): Estudia progresiones de acordes más avanzadas comunes en baladas (ej. ii-V-I, acordes disminuidos/aumentados, sustituciones).

Truco de Memoria (5 min): Las progresiones son como una "historia" con momentos de tensión y resolución.

Desafío (5 min): Intenta componer una pequeña progresión de acordes original de balada o un interludio con arpegios, aplicando todo lo aprendido. Grábate tocando una balada completa, prestando atención a la dinámica, la expresividad y la fluidez.

Disfruta el camino de dominar la balada con guitarra! Cada minuto cuenta

RESUMEN CAMINANDO CON MI MENTE

El libro "Caminando con mi Mente" de Santiago Zapata es un manual de desarrollo personal que busca inspirar a las personas a vivir una vida sin limitaciones y a mejorar continuamente. Escrito por Santiago Zapata, quien superó los desafíos de la distrofia muscular de Duchenne para aprender a leer y escribir por sí mismo y luego leer más de 650 libros, esta obra es un testimonio de superación y una guía para el crecimiento personal.

A continuación, se exponen los conceptos clave inferidos y se propone un plan de acción, aunque no se dispone de ejemplos prácticos específicos ni de un plan de acción detallado directamente extraídos del contenido del libro.

Conceptos Clave (Inferidos)

Superación de Limitaciones: El autor, a través de su propia experiencia, demuestra que las barreras físicas o circunstancias adversas no tienen por qué definir el potencial de una persona. El libro probablemente enfatiza la importancia de una mentalidad resiliente para trascender obstáculos.

Poder de la Mente y la Voluntad: Se subraya la capacidad del individuo para moldear su realidad y alcanzar sus objetivos a través del esfuerzo mental y la determinación personal.

Autoeducación y Aprendizaje Continuo: La historia de Santiago, quien aprendió por su cuenta y leyó extensivamente, sugiere que el autoaprendizaje y la búsqueda constante de conocimiento son fundamentales para el desarrollo.

Propósito y Legado: El autor escribió el libro con la intención de dejar un mensaje a la humanidad, especialmente a los jóvenes, lo que implica la importancia de tener un propósito claro y contribuir positivamente al mundo.

Mejora Personal Constante: El libro es un manual que brinda "herramientas para ser mejores personas y lograr tener una mejor versión de sí mismo", lo que indica un enfoque en la autotransformación y el crecimiento continuo.

Ejemplos Prácticos (Generalizados, no específicos del libro)

Dado que no se dispone de ejemplos directos del libro, se pueden inferir ejemplos prácticos basados en los conceptos clave:

Establecimiento de Metas a pesar de los Desafíos: Si el libro habla de superar limitaciones, un ejemplo práctico podría ser una persona con una dificultad física que se propone aprender una nueva habilidad o iniciar un proyecto.

Uso de la Visualización: Para el concepto del poder de la mente, un ejemplo sería visualizar el éxito en un objetivo personal o profesional antes de emprenderlo, como técnica para fortalecer la motivación.

Creación de un Plan de Estudio Personalizado: Para el autoaprendizaje, un ejemplo podría ser diseñar un currículo de lectura sobre un tema de interés, buscando recursos y dedicando tiempo constante al estudio.

Voluntariado o Mentoría: Para el propósito y legado, un ejemplo sería involucrarse en actividades que ayuden a otros, compartiendo conocimientos o experiencias para inspirar a la comunidad.

Plan de Acción para Aplicar lo Aprendido

Este plan de acción se basa en los principios generales de desarrollo personal y superación que el libro parece promover:

Define tu Propósito:

Acción: Reflexiona sobre qué es lo que realmente te motiva y qué impacto quieres tener en tu vida y en la de los demás. Escribe una declaración de propósito personal.

Beneficio: Clarifica tu dirección y te proporciona una fuente de motivación intrínseca.

Identifica y Reformula Creencias Limitantes:

Acción: Haz una lista de las creencias que sientes que te frenan. Luego, desafíalas y reescríbelas en afirmaciones positivas y empoderadoras.

Beneficio: Transforma tu mentalidad de "no puedo" a "sí puedo", abriendo nuevas posibilidades.

Comprométete con el Aprendizaje Continuo:

Acción: Elige un área en la que quieras crecer (habilidad, conocimiento, etc.) y crea un plan de autoaprendizaje. Dedica tiempo regularmente a leer, ver documentales, tomar cursos en línea, o cualquier actividad que te nutra intelectualmente.

Beneficio: Amplía tus horizontes, desarrolla nuevas capacidades y te mantiene relevante.

Establece Metas Claras y Pasos Pequeños:

Acción: Para cada propósito, define metas SMART (Específicas, Medibles, Alcanzables, Relevantes, con un Plazo de tiempo). Divide cada meta en pasos pequeños y manejables.

Beneficio: Hace que los grandes objetivos parezcan menos abrumadores y facilita el progreso constante.

Practica la Resiliencia y la Adaptabilidad:

Acción: Ante los contratiempos, en lugar de desanimarte, analiza qué puedes aprender de la situación. Busca soluciones creativas y mantén una actitud de "puedo con esto".

Beneficio: Te permite recuperarte rápidamente de los fracasos y seguir adelante con mayor fuerza.

Cultiva la Gratitud y la Positividad:

Acción: Diariamente, dedica unos minutos a reflexionar sobre las cosas por las que estás agradecido. Enfócate en las oportunidades y los aspectos positivos de cada situación.

Beneficio: Mejora tu bienestar emocional y te ayuda a mantener una perspectiva optimista.

El libro está disponible como audiolibro en plataformas como Storytel y Libro.fm, donde puedes explorar más sobre la inspiradora historia de Santiago Zapata y sus enseñanzas.

EL HNO BATAVIA

La enigmática misión del profesor Jhon Fernando Toro! Parece que el profe, con su sabiduría algo críptica, nos ha lanzado un reto tan refrescante como una buena ensalada de verano combinada de Batavia hoja doble, Cos y  Crisphead. "Gelnis Batavia, lechugoso, estudioso, cuando va a la iglesia se siente..." ¡Eureka! Aquí no estamos hablando de una lechuga cualquiera, sino de la descripción de un hombre que, por lo que nos cuentas, es una verdadera joya en la (IPUC)

Permítanme presentarles al hno Batavia, un hombre multifacético como las variedades de la lechuga. Le gusta mucho 1 Timoteo 4:13 RVR1960

[13] Entre tanto que voy, ocúpate en la lectura, la exhortación y la enseñanza. 

Aunque el profesor Toro lo haya tildado cariñosamente de "lechugoso", no se equivoquen: este apodo, lejos de ser despectivo, nos pinta a alguien más fresco que una lechuga agua abajo, esencial y con una vitalidad que se desborda.

 Como la robusta lechuga romana, el hno Batavia se alza firme en su fe, una columna inquebrantable en la congregación. Pero también tiene la versatilidad y la apertura de una lechuga de hoja suelta, siempre dispuesto a adaptarse y a ofrecer sus dones a quien lo necesite. 

Batavia es un líder nato, un hermano que sirve a Dios con una devoción tan profunda que todo lo que emprende, simplemente, prospera. Es de esos seres que encarnan la frase popular –y que él, de seguro, comparte con ese toque folclórico tan suyo–: "Quien no quiere servir, no sirve para vivir".

 Y es que para él, la vida es servicio, un eco constante de su consagración. 

 Un Intelecto tan Variado como un "Mesclun" Literario. Pero el liderazgo de Lechugoso no es solo espiritual; es también intelectual, alimentado por una curiosidad insaciable. Imaginen su mente como un mesclun de conocimientos, donde cada "hoja" representa un área de estudio. 

La base de todo, por supuesto, es su profunda inmersión en las Sagradas Escrituras. Batavia no solo lee la Biblia; la estudia, la escudriña, y se sumerge en ella como quien busca un Océano de sabiduría infinita. 

Sin embargo, su sed de conocimiento no se detiene ahí. Se prepara secularmente con la misma pasión, devorando literatura cristiana que nutre su espíritu y le da perspectiva.

 Pero también se aventura por los intrincados caminos de la política, desentrañando los hilos del poder teniendo en cuenta los Asuntos Religiosos y los derechos humanos; además, se sumerge en las finanzas y la administración, demostrando que la fe y el buen manejo terrenal van de la mano.

 En su biblioteca personal, me imagino, conviven armoniosamente obras tan diversas como "El General en su Laberinto" de Gabriel García Márquez, que seguramente lo transporta a los laberintos del poder y la soledad. Luego, de un salto en el tiempo y el espacio, se embarca en "La Vuelta al Mundo en 80 Días" de Julio Verne, quizás soñando con nuevas misiones y territorios para evangelizar, así mismo el Libro Ajá, Si lo es de automotivación.

 Y no nos olvidemos de su incursión en la literatura griega –¡quizás buscando las raíces de la retórica y la filosofía!– y la filosofía judía, que le ofrece una visión profunda de las bases de su propia fe, así como la filosofia Árabe, para entender porque tanta barbarie.

El Hno Batavia, en resumen, es la prueba viviente de que ser "lechugoso" es sinónimo de ser estudioso, nutritivo y esencial. Es un hermano que honra a Dios con su espíritu y su intelecto. ¡Gracias, Profesor Toro Líder nacional de InvD! Y no puedo cerrar esta descripción sin antes lanzar un aplauso virtual al profesor Jhon Fernando Toro.

 Su singular manera de sembrar la curiosidad y el deseo por la escritura es, sin duda, una bendición. ¡Gracias, profe, por estas "semillas de lechuga que como la mercaderista de Olímpica nos da una prueba para motivar la venta" el docente Toro nos invita a reflexionar y a plasmar en palabras la belleza de personas como el hermano Gelnis Batavia! Es evidente que su "toque de humor" inicial nos guio por un camino ameno y con argumentación.

DESPUÉS DE LA TRAGEDIA

Qué profundo es reflexionar sobre eventos tan impactantes! Pensando ando después del accidente aéreo en la India, como cualquier tragedia, nos obliga a confrontar nuestra vulnerabilidad y a reevaluar nuestras prioridades. Aquí te presento 7 lecciones de vida que podemos extraer de ello, para tenerlas presentes cada día:

1. La fragilidad de la vida es una verdad constante

Un instante, una falla, un giro inesperado puede cambiarlo todo. Este tipo de eventos nos recuerdan que la vida es un regalo precioso y frágil. Valora cada aliento, cada amanecer y cada momento con tus seres queridos. No des por sentado que habrá un mañana.

2. La importancia de la preparación y el profesionalismo

Aunque en un accidente aéreo influyen muchos factores, la forma en que el personal reacciona y maneja la emergencia puede marcar una diferencia. En nuestra vida diaria, esto se traduce en la importancia de ser competentes y responsables en lo que hacemos. Prepara tus planes, sé diligente en tu trabajo y afronta tus responsabilidades con seriedad.

3. La solidaridad y la ayuda mutua son esenciales

Tras una tragedia, vemos cómo la gente se une, ofrece ayuda y consuelo. En el día a día, esto nos enseña a ser empáticos y a estar dispuestos a tender una mano. No esperes una catástrofe para mostrar tu humanidad; pequeños gestos de ayuda y apoyo pueden hacer una gran diferencia en la vida de quienes te rodean.

4. Controla lo que puedes controlar, acepta lo que no

En un avión, los pasajeros no tienen control sobre el vuelo una vez que despega. En la vida, hay muchas circunstancias que escapan a nuestro dominio. La lección aquí es enfocarnos en aquello que sí podemos influenciar: nuestras actitudes, nuestras decisiones y nuestras acciones. Suelta la preocupación por lo incontrolable y concéntrate en lo que está en tus manos.

5. El valor de la comunicación y la despedida

Muchos pasajeros, al sentir el peligro, intentaron comunicarse con sus seres queridos. Esto subraya la necesidad de expresar nuestro amor y gratitud a quienes nos importan, y de hacerlo ahora. No dejes palabras importantes sin decir, o afectos sin demostrar. Cada conversación, cada abrazo, puede ser el último.

6. La resiliencia humana ante la adversidad

Incluso en los peores escenarios, siempre hay historias de supervivencia y de personas que encuentran la fuerza para seguir adelante. Esta es una lección poderosa sobre la capacidad inherente del ser humano para adaptarse, sanar y reconstruir. Enfrenta tus desafíos con la convicción de que posees una fortaleza interior que quizás aún no has descubierto.

7. Vive con propósito 

Cuando la vida pende de un hilo, las prioridades se aclaran. Si tuvieras solo un instante más, ¿qué harías? Esta pregunta nos impulsa a vivir cada día de manera significativa, buscando cumplir nuestros sueños, perdonar, y ser la mejor versión de nosotros mismos. Evita posponer la felicidad o las acciones importantes. Que tu vida sea una que, al final, te deje pocos o ningún arrepentimiento.

PD.

Reflexión del Único Sobreviviente: La Segunda Oportunidad

Imagina ser el único testigo consciente de una catástrofe tan inmensa, el único en levantarse entre los escombros de lo que fue un avión lleno de vidas. Del único sobreviviente de una tragedia como el accidente aéreo en la India, podemos extraer una reflexión profunda: la carga y el don de una segunda oportunidad.

No es solo haber escapado de la muerte, es haber sido elegido por la vida para continuar. Esta experiencia transformadora obliga a reevaluarlo todo: las trivialidades se desvanecen, las prioridades se redefinen y cada día se convierte en un regalo inmerecido. La reflexión central es que la supervivencia no es un fin en sí misma, sino el llamado a vivir con un propósito renovado, honrando las vidas que se perdieron y haciendo que cada momento cuente. Es la oportunidad de ser un testamento viviente de la fragilidad de la existencia y, al mismo tiempo, de la increíble resiliencia del espíritu humano. La vida, a partir de ese momento, ya no se vive para uno mismo, sino como una ofrenda de gratitud por el milagro" de la supervivencia, buscando dejar una huella significativa en el tiempo que se le ha concedido.

Estas lecciones, aunque nacen de la tragedia, son faros que pueden iluminar nuestro camino diario.

COMO MEMORIZAR VERSÍCULOS

Filosofía del Plan:

Brevedad: Sesiones cortas para facilitar la constancia.

MAPA: Un enfoque integral y comprobado.

Variedad: Diferentes actividades para mantener el interés.

Flexibilidad: Adaptable a tu ritmo y versículos.

Plan Diario de Microaprendizaje (15 minutos): Memorización Bíblica con el Método MAPA

Instrucciones Generales:

Elige un Versículo: Selecciona un versículo corto para cada día.

Consistencia: Intenta seguir el plan diariamente.

Lugar Tranquilo: Busca un lugar sin distracciones.

Biblia: Ten tu Biblia a mano.

Diario: Lleva un cuaderno para registrar tu progreso.

Estructura Diaria (15 minutos)

Activación (1 minuto):

Oración: Pide a Dios que te ayude a recordar Su Palabra.

Repaso Rápido: Recita el versículo de ayer.

Método MAPA (10 minutos):

A - Asociación Mental (3 minutos):

Lee el versículo lentamente varias veces.

Identifica palabras clave.

Crea una imagen mental vívida que conecte las palabras clave con el significado del versículo. (Ej. Si el versículo habla de un árbol,

imagina un árbol específico).

R - Repetición Guiada (4 minutos):

Divide el versículo en frases.

Recita la primera frase varias veces.

Añade la segunda frase y recita ambas juntas.

Continúa hasta recitar el versículo completo.

Varía la velocidad y el tono.

T - Técnica Nemotécnica Comprobada (3 minutos):

Acróstico: Usa la primera letra de cada palabra clave para crear una palabra o frase fácil de recordar.

Rima: Si es posible, crea una rima sencilla con palabras clave.

Ubicación: Asocia cada frase del versículo con un lugar en tu casa o cuerpo.

Desafío y Reflexión (4 minutos):

Desafío: Intenta escribir el versículo de memoria en tu diario.

Reflexión: ¿Qué significa este versículo para ti? ¿Cómo puedes aplicarlo hoy?

Estrategias para Mantener la Constancia

Recordatorios: Programa alarmas o recordatorios en tu teléfono.

Compañero: Busca a alguien que también quiera memorizar la Biblia y motívense mutuamente.

Recompensas: Celebra tus logros (ej. después de memorizar 7 versículos, date un pequeño premio).

Flexibilidad: Si un día te saltas el plan, no te desanimes. Retoma al día siguiente.

Variedad: Cambia el método MAPA un poco (ej. usa diferentes técnicas nemotécnicas)

Aplicación: Enfócate en la aplicación del versículo, no solo en la memorización.

Revisión: Dedica un día a la semana a repasar los versículos aprendidos.

7 prompts para aprender cualquier cosa gratis

.Introducción a los prompts: tu camino hacia el aprendizaje autónomo

Los prompts son instrucciones específicas que le das a ChatGPT para obtener un resultado útil y estructurado. Cuanto más detallado y claro sea el prompt, mejor será la respuesta. Aquí tienes siete ejemplos diseñados para convertir a ChatGPT en tu tutor personal y llevar tu aprendizaje al máximo nivel.

1. De cero a experto en cualquier tema

Prompt:

«Actúa como mi tutor personal y enséñame [inserta el tema] desde nivel principiante hasta avanzado. Divide en módulos, proporciona materiales de aprendizaje, ejercicios prácticos y hazme pruebas después de cada etapa para asegurar el dominio.»

Este prompt convierte a ChatGPT en una academia personalizada. Divide el aprendizaje por etapas, refuerza conocimientos y asegura que avances solo cuando domines cada módulo.

2. Domina cualquier habilidad 10 veces más rápido

Prompt:

«Diseña un programa de aprendizaje acelerado de 30 días sobre [inserta habilidad/tema] usando repetición espaciada, práctica activa y tareas reales. Supón que soy principiante. Incluye tareas diarias, resúmenes y autoevaluaciones.»

Ideal para quienes buscan aprender rápido. Esta estructura intensiva combina técnicas probadas como la repetición espaciada y la práctica constante.

3. Simula un curso universitario real

Prompt:

«Finge ser profesor de una universidad de élite. Crea un curso completo sobre [inserta tema], con temario, clases, resúmenes, tareas semanales, lecturas obligatorias y mini-proyectos. Sé mi tutor durante todo el proceso.»

Una alternativa gratuita a los cursos online pagos. Este prompt transforma a ChatGPT en un profesor que guía tu formación paso a paso.

4. Aprende enseñando

Prompt:

«Enséñame [inserta tema] explicándolo de forma sencilla, luego pídeme que te lo explique de vuelta. Corrige mis errores y refuerza mis puntos débiles hasta que lo domine.»

Este método convierte al usuario en protagonista del aprendizaje. Al tener que explicar lo aprendido, se fortalece la comprensión y retención.

5. De los libros al conocimiento aplicado

Prompt:

«Resúmeme y enséñame los 5 mejores libros sobre [inserta tema]. Expón los conceptos clave, da ejemplos prácticos y crea un plan de acción para aplicar lo aprendido en la vida real.»

Perfecto para absorber la sabiduría de los grandes autores sin leer cientos de páginas. Además, te guía a aplicarlo en tu día a día.

6. Plan diario de microaprendizaje

Prompt:

«Crea un plan diario de microaprendizaje de 15 minutos para dominar [inserta tema] en los próximos 60 días. Incluye lecciones breves, trucos de memoria, desafíos y estrategias para mantener la constancia.»

Ideal para quienes tienen poco tiempo. Este enfoque mantiene el aprendizaje constante, manejable y efectivo con sesiones breves cada día.

7. Domina temas complejos sin frustrarte

Prompt:

«Quiero dominar [inserta tema complejo]. Divídelo en partes comprensibles, usa analogías y explícamelo como si tuviera 12 años, luego sube gradualmente el nivel.»

Este prompt es clave para entrar en temas difíciles sin abrumarse. La progresión gradual facilita la comprensión y motiva a seguir aprendiendo.

La Familia: Un Regalo Divino

La Familia: Un Regalo Divino desde la Perspectiva Bíblica y Psicoespiritual 

¡La Paz deCristo! Es un honor compartir este espacio para reflexionar sobre un tema tan central en nuestras vidas: la familia.

 Hoy exploraremos juntos cómo la Biblia nos presenta la familia como un don precioso de Dios, y cómo la psicoespiritualidad nos ayuda a comprender y vivir este regalo en nuestra realidad cotidiana. 

Utilizaremos un recorrido sencillo, como las letras del abecedario, para guiarnos en esta conversación.

 A: Amor, Alianza y Aceptación 

Comenzamos con la "A" de Amor. Desde el Génesis, la Biblia nos muestra a Dios como un Dios de amor que crea al ser humano a su imagen y semejanza, con la capacidad de amar y ser amado. Este amor se manifiesta en la primera institución de la familia (Génesis 1:27-28; 2:24).

 Perspectiva Bíblica: La familia es el primer lugar donde experimentamos el amor de Dios, a través de la relación de pareja, la paternidad y la filiación. Es una alianza, un pacto sagrado establecido por Dios, donde los miembros se comprometen en amor y fidelidad, reflejando la relación de Dios con su pueblo. Pensemos en el libro de Oseas, donde la fidelidad conyugal se usa para ilustrar la fidelidad de Dios. 

Psicoespiritualidad: Aquí, la "A" también se refiere a la Aceptación. Para que el amor florezca, es fundamental la aceptación incondicional de cada miembro de la familia, con sus virtudes y sus desafíos. Espiritualmente, esto resuena con la aceptación de Dios hacia nosotros. Psicológicamente, la aceptación genuina crea un ambiente de seguridad emocional, donde cada persona se siente vista, valorada y amada por quien es, fomentando la autoestima y la pertenencia. Sin esta aceptación, el "regalo" puede sentirse como una carga o una condena. 

B: Bendición, Base y Bienestar 

Pasamos a la "B" de Bendición. La familia es un vehículo de bendición, tanto para sus miembros como para la sociedad. 

 Perspectiva Bíblica: Dios promete bendecir a las familias y usarlas para bendecir a otros (Génesis 12:3). La familia es la base de la sociedad y de la transmisión de la fe y los valores. Pensemos en Deuteronomio 6, donde se enfatiza la enseñanza de los mandamientos a los hijos. Es un lugar donde se forman carácter y se transmiten legados de fe. 

Psicoespiritualidad: Desde esta óptica, la familia contribuye al Bienestar integral. Un ambiente familiar sano, basado en el amor y la aceptación, es fundamental para el desarrollo emocional, social y espiritual de sus miembros. Psicológicamente, ofrece un sentido de estabilidad y seguridad, lo que facilita el afrontamiento de desafíos.

 Espiritualmente, el bienestar en la familia se experimenta cuando hay paz, respeto y alegría, reflejando la armonía divina. Cuando hay conflictos, también hay una oportunidad para el crecimiento y la sanación de heridas, buscando la guía espiritual para restaurar la "bendición". 

C: Crecimiento, Compromiso y Construcción 

Finalmente, llegamos a la "C" de Crecimiento. La familia, como todo regalo valioso, requiere cuidado, compromiso y una construcción constante. 

 Perspectiva Bíblica: La Biblia no idealiza la familia; nos muestra también sus desafíos y las fallas humanas. Sin embargo, nos llama al compromiso y a la perseverancia en el amor (Efesios 5:21-33; Colosenses 3:18-21).

 La vida familiar es un camino de crecimiento personal y colectivo, donde aprendemos a perdonar, a servir y a amar sacrificialmente. 

Psicoespiritualidad: Aquí la "C" nos invita a la Conciencia y a la Comunicación. Psicológicamente, el crecimiento en la familia implica una comunicación abierta y honesta, la resolución constructiva de conflictos y la capacidad de adaptarse a los cambios de la vida. 

Espiritualmente, el compromiso implica cultivar la paciencia, la empatía y la resiliencia, valores que se fortalecen en la vida familiar. Construimos la familia cada día a través de nuestras decisiones conscientes, el perdón, el apoyo mutuo y la búsqueda conjunta de la guía divina. 

Es reconocer que no es un regalo estático, sino uno que se moldea y fortalece con cada interacción, cada desafío superado y cada acto de amor. 

Conclusión y Preguntas para la Reflexión

En resumen, la familia es verdaderamente un regalo de Dios. Un regalo que nos llama al Amor incondicional y a la Aceptación mutua; que es una Bendición y la Base de nuestro Bienestar; y que exige Compromiso para nuestro Crecimiento y Construcción diaria.

 Como hemos visto, la perspectiva bíblica nos da el fundamento divino, mientras que la psicoespiritualidad nos ofrece herramientas prácticas para vivir ese regalo de una manera más plena y consciente en nuestras vidas. 

 Para finalizar, les dejo estas preguntas para nuestra reflexión y posterior conversatorio: ¿Cómo podemos aplicar más concretamente el principio de "aceptación incondicional" en nuestras familias hoy? 

¿Qué acciones concretas podemos tomar para fomentar un mayor "bienestar" psicoespiritual en nuestro hogar? 

Pensando en la "construcción" diaria, 

¿cuál consideran que es el desafío más grande que enfrenta la familia en la actualidad y cómo podemos abordarlo desde la fe y la psicología?

CINCO REALIDADES QUE DEBES DECIRLE A TU HIJO SI NO QUIERE ESTUDIAR

Hay un momento donde los padres deben dejar de rogar…

Y empezar a mostrar la vida como realmente es.

No con gritos, sino con verdades que abran los ojos.

Si tu hijo no quiere estudiar, si no le interesa prepararse, dile esto con amor, pero con firmeza:

1. El mundo no te debe nada. Nadie te va a regalar dinero.

Allá afuera nadie va a darte oportunidades por lástima. Si no te preparas, vas a trabajar el doble… 

por la mitad de lo que podrías ganar.

2. La vida no perdona la pereza.

Puedes tener talento, pero si no eres disciplinado, otros con menos habilidades te pasarán por encima solo por tener más constancia.

3. Cada etapa tiene su tiempo.

Hoy tienes comida, techo, internet, todo fácil… pero eso no es eterno. La comodidad de ahora puede ser tu ruina mañana si no la usas con inteligencia.

4. Nadie va a creer en ti si tú no das el primer paso.

Tus papás pueden apoyarte, pero no vivir la vida por ti. Si no tomas responsabilidad, ni Dios puede ayudarte si tú no te mueves.

5. Si no estudias ni trabajas, prepárate para depender siempre de alguien.

Y depender no es libertad. Es vivir esperando que otros decidan por ti. Y eso, tarde o temprano, duele.

🧠 Estudiar no solo es ir a una universidad.

Es aprender algo, prepararte, crecer, construir una vida con herramientas reales.

El que no estudia, que al menos aprenda un oficio. 

Pero que no se quede viendo pasar la vida desde el celular.

💬 "Educar a un hijo es amar con verdad, no con permisividad."

Dile lo que necesita escuchar, no lo que le gusta.

Porque el dolor de la corrección hoy, evitará el sufrimiento del fracaso mañana.

ENIGMA DE LA PIZZA

Ah, el eterno misterio de la pizza! Una pregunta que ha desconcertado a filósofos y hambrientos por igual. Permíteme, como experto en enigmas, iluminar este acertijo culinario:

La pizza es redonda porque... es la forma más eficiente de distribuir los ingredientes. Imagina extender la salsa y el queso: ¡un círculo maximiza el área con la menor cantidad de borde! Además, girarla al hornear es más sencillo.

La caja es cuadrada porque... es la forma más fácil y económica de fabricar y almacenar. Los cuadrados son simples, apilables y requieren menos cortes que los círculos. ¡Piensa en la eficiencia del empaque!

Se corta en triángulos porque... es la forma más equitativa de dividirla. Cada porción tiene un trozo de borde y un trozo del centro, ¡la distribución perfecta de sabor y textura!

Así que, aunque parezca una locura, ¡hay lógica en esta deliciosa geometría!

En conclusión 

La pizza es redonda para distribuir mejor los ingredientes, la caja es cuadrada por eficiencia de fabricación y almacenamiento, y se corta en triángulos para dividirla equitativamente, combinando lógica práctica con una distribución justa del sabor.

Preguntas obligadas para formalizar una relación

Índice

 · ¿Qué es para ti una relación de pareja?

 · ¿Qué esperas de esta relación?

 · ¿El matrimonio entra en tus planes?

 · ¿Qué objetivos tienes en la vida?

 · ¿Quieres tener mascotas?

 · ¿Te gustaría tener hijos?

 · ¿Colaboras en las tareas domésticas?

 · ¿Cómo muestras afecto?

 · ¿Qué es para ti una infidelidad?

Cuando ya has tenido unas cuantas citas y todo ha funcionado bien, la posibilidad de formalizar la relación y convertiros en pareja empieza a flotar en el ambiente. No has visto ninguna bandera roja que te ponga en alerta, y cada día te encuentras más a gusto, por lo que la fantasía de una vida en conjunto empieza a tomar forma. Pero cuidado. Antes de dar ese paso conviene asegurarse de que sois compatibles en los temas verdaderamente importantes.

La psicóloga María Esclápez hace referencia a esto como “los no negociables”, y verdaderamente se trata de asuntos de gran trascendencia que van a determinar en gran medida el futuro de la relación. Así que antes de tomar la decisión de ir adelante en serio con esa persona, asegúrate de que las respuestas que te ofrece a las siguientes 9 preguntas te convencen lo suficiente como para tirar adelante.

Qué es para ti una relación de pareja?

Tu idea de lo que es una relación puede diferir mucho de la que tiene la otra parte. Así que antes de involucrarte en serio conviene que le preguntes qué entiende como relación de pareja, ya que su concepto y el tuyo al respecto de este tema no tienen por qué ser los mismos.

¿Qué esperas de esta relación?

También es importante establecer con claridad cuales son las expectativas de cada uno. Si das por supuesto que una relación te va a aportar una serie de cosas y luego éstas no se dan, llega la frustración.

¿El matrimonio entra en tus planes?

Dentro de las expectativas de futuro hay que aclarar si la posibilidad del matrimonio está sobre la mesa. Hay quienes disfrutan de las relaciones pero no se plantean dar el paso definitivo, así que abordar esta cuestión es importante para no montarte películas en tu cabeza.

¿Qué objetivos tienes en la vida?

Los objetivos vitales deben estar alineados si lo que se pretende es una relación a largo plazo. De no ser así, aunque todo sea perfecto ahora, el tiempo os irá distanciando.

¿Quieres tener mascotas?

Hay para quienes los animales son una extensión de la familia, mientras que otras personas no los soportan. Por trivial que pueda parecer, hay que conocer su opinión en este asunto para saber si puede ser fuente de conflictos.

¿Te gustaría tener hijos?

Un tema clave. Muchas parejas no tienen vocación de ejercer de padres/madres o simplemente tienen ya hijos de relaciones anteriores y consideran cubierto ese capítulo . El futuro en relación a este tema debe quedar bien definido.

¿Colaboras en las tareas domésticas?

Las tareas del hogar pueden ser motivo de discusión si solo recaen en uno de los miembros de la pareja. Asegúrate de que esa persona es consciente de la importancia de colaborar en ellas.

¿Cómo muestras afecto?

Hay personas más frías y más afectivas, y aunque creas que pueden cambiar en el futuro, es raro que lo hagan. Además, el modo en que se demuestra amor puede ser distinto al que tú necesitas, por lo tanto esta es otra cuestión a aclarar.

¿Qué es para ti una infidelidad?

Una pareja es un acuerdo entre los miembros y ellos establecen los términos. Por eso éstos deben quedar claros. Una conversación subida de tono en un chat puede ser infidelidad para uno, mientras que para el otro no se trata más que de un juego. Define los límites de lo que no estás dispuesta a tolerar bajo ningún concepto.

2.11 IBM 10 Casos de uso cotidiano de IA generativa en acción

Todo el mundo habla de la IA generativa, pero la generación de IA es un subconjunto del campo más amplio del aprendizaje automático. Y les voy a dar diez casos de uso de cómo el aprendizaje automático, o ML, se usa hoy en día en la vida cotidiana. Y por aprendizaje automático, me refiero a los subcampos de la inteligencia artificial, en los que las máquinas aprenden de conjuntos de datos y experiencias pasadas al reconocer patrones y generar predicciones. Ahora, se prevé que el aprendizaje automático se convierta en una industria de 200 000 millones de dólares en 2029. Pero ya está muy presente hoy, así que hablemos de ello. Ahora, un aspecto del aprendizaje automático que ha tenido una gran utilidad es la PNL o procesamiento del lenguaje natural. Esa es la capacidad de las máquinas para dar sentido al desorden desestructurado que nos gusta llamar lenguaje humano. Por lo tanto, el caso de uso número uno es el servicio al cliente. Las consultas basadas en texto pueden gestionarse mediante chatbots, que actúan como agentes virtuales que muchas empresas proporcionan en sus sitios de comercio electrónico. Los chatbots pueden resolver muchas consultas por sí mismos. Y cuando no pueden, pueden dirigir a los clientes a un lugar donde puedan encontrar la ayuda adecuada de un representante humano del servicio de atención al cliente. El aprendizaje automático también potencia los asistentes de voz, como Siri y Alexa, donde los modelos de aprendizaje automático primero de voz a texto y luego de PNL ayudan a entender un comando hablado. Servicios como Slack y YouTube utilizan esa misma capacidad para impulsar la transcripción automática de las palabras habladas en el contenido de vídeo. Ahora, el número tres son el aprendizaje automático y las aplicaciones móviles. ¿Qué estaríamos sin los modelos de aprendizaje automático de Spotify para generar recomendaciones de canciones o sin el uso del aprendizaje automático por parte de LinkedIn para hacer sugerencias de empleo? Es probable que tu teléfono esté repleto de aplicaciones que llamen a los servicios que ejecutan modelos de aprendizaje automático. Y, de hecho, el aprendizaje automático en los teléfonos inteligentes realmente merece su propia categoría, porque con la potencia de los teléfonos inteligentes modernos, parte de ese aprendizaje automático se realiza directamente en el dispositivo. Como la fotografía computacional para generar un fondo borroso en las fotos de tus selfies o desbloquear tu teléfono con reconocimiento facial. O modelos de clasificación de imágenes de dispositivos integrados que le ayudan a buscar en su biblioteca de fotos. Como cuando intentaba encontrar esta foto de mi gato, en la que saltaba a la secadora, ML me ayudó a encontrarla sin perder mucho tiempo hojeando mi aplicación de fotos. Oye, la secadora no estaba realmente encendida. Ahora, ese es un ejemplo de un problema con una aguja en un pajar. Miles de imágenes y solo estoy buscando una, que, en cierto modo, es similar al caso de uso número cinco, es decir, las transacciones financieras. Ahora, solo en los EE. UU., hay 150 millones de transacciones con tarjetas de crédito todos los días, y la gran mayoría de ellas son legítimas. ¿Cómo detectar los fraudulentos? Bueno, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se utilizan ampliamente en la detección de fraudes. Donde las instituciones financieras entrenan modelos de aprendizaje automático y algoritmos de clasificación para reconocer transacciones sospechosas en línea y señalarlas para una mayor investigación. 150 millones de transacciones con tarjetas de crédito cada día son 1739 por segundo. Por lo tanto, esta es una tarea que sería casi imposible de realizar manualmente. Bueno, ¿sabía también que entre el 60 y el 73% de todas las operaciones bursátiles se realizan mediante algoritmos de aprendizaje automático? Y ese porcentaje aumenta cada año. Muy bien, eliminemos rápidamente a un par más. Por lo tanto, el aprendizaje automático se usa con frecuencia en ciberseguridad. El aprendizaje por refuerzo utiliza el aprendizaje automático para entrenar a los modelos a fin de identificar y responder a los ciberataques y detectar intrusiones. ML informa mucho sobre nuestro transporte en estos días. Por ejemplo, Google Maps utiliza algoritmos de aprendizaje automático para comprobar las condiciones actuales del tráfico y determinar la ruta más rápida. Y las aplicaciones para compartir viajes, como Uber y Lyft, utilizan el aprendizaje automático para vincular a los pasajeros con los conductores. Además, el aprendizaje automático desempeña un papel importante en el filtrado de los mensajes de correo electrónico, así como en la clasificación de los mensajes entrantes y las respuestas de autocompletar. Ahora, número nueve, eso es la atención médica. Este es un ejemplo en el que el aprendizaje automático puede ayudar a aumentar y acelerar las capacidades humanas. Ahora, se estima que los médicos que evalúan las mamografías no detectan entre el 30 y el 40% de los cánceres, y la tasa de falsos positivos es aún mayor. El aprendizaje automático ya está ayudando en este sentido, donde los modelos de reconocimiento de patrones están capacitados para clasificar los tumores que son difíciles de ver con el ojo humano. Esto no solo aumenta la precisión de la interpretación de las imágenes radiológicas, sino que también aumenta el tiempo de lectura de los radiólogos. Esto les permite centrar su atención en los exámenes más sospechosos señalados por los modelos de aprendizaje automático. También hay éxitos de la ML en la detección temprana del cáncer de pulmón y en la detección de fracturas óseas. Vale, una última y una pregunta para ti. En general, ¿qué departamento de una organización utiliza más la IA y el aprendizaje automático? Bueno, según Forbes, es el departamento de marketing y ventas. Reproduce el video desde :5:56 y sigue la transcripción5:56 Los especialistas en marketing utilizan el aprendizaje automático para la generación de clientes potenciales, el análisis de datos y la optimización de motores de búsqueda y, a menudo, se basan en los modelos de aprendizaje automático existentes. Por ejemplo, considera cómo los algoritmos de recomendación, como los de Netflix, hacen sugerencias de películas y series sobre qué ver a continuación en función de tus gustos e intereses derivados. Bueno, el departamento de marketing y ventas puede usar esos mismos modelos de aprendizaje automático para campañas de marketing específicas y personalizadas que se adapten a esos mismos gustos e intereses. Mira, últimamente escuchamos mucho sobre el futuro de la IA y, en particular, de la AGI, la inteligencia artificial general, que algún día igualará y superará la inteligencia de los humanos. Pero ahora mismo, ese nivel de IA no existe, es teórico. Pero el aprendizaje automático es la IA que ya está aquí, y realmente forma parte de nuestra vida cotidiana.

2.10 IBM Inteligencia artificial: ¿hemos llegado ya?

En este vídeo, Martin y yo vamos a hablar sobre la IA y responder a la pregunta: ¿ya hemos llegado a ese punto? Y quédate hasta el final, donde Jeff y yo explicaremos cómo utilizamos la IA en nuestra vida diaria. >> Así que vamos a tener una conversación sobre la IA. ¿Ya estamos ahí? Bueno, creo que estamos ahí porque una definición de IA es básicamente la simulación del comportamiento inteligente en las computadoras, y más o menos lo hemos hecho. ¿Qué opinas, Martin? >> Sí, estoy de acuerdo con esa definición, pero ¿ya hemos llegado a ese punto? Por supuesto que no, no lo creo. Y la razón por la que creo que es por algo llamado AGI, que es un acrónimo de Inteligencia General Artificial. Y esto realmente describe un sistema de IA que es equivalente al de un humano, es tan diverso como un humano y puede hacer cualquier cosa que un humano pueda hacer, al menos tan bien o mejor. Y no creo que hayamos llegado a ese punto todavía. >> Está bien, tal vez no. Así que echemos un vistazo a algunos ejemplos de dónde venimos y hacia dónde vamos. Así que quizás sea hipotético. >> Sí, tengo uno bueno. Tengo uno bueno. Así que considerémoslo. También escribo algunos números aquí abajo. Vamos a ver esto. Si pongo esto, y luego vamos a hacer 3125. Si pudiera decirte en mi cabeza, sin más, que la respuesta a esa ecuación matemática es la inteligencia. >> Es realmente impresionante, es un buen truco de salón. Pero tengo una calculadora que puede hacer lo mismo y realmente no estoy preparado para declarar que mi calculadora es consciente. No es artificialmente inteligente. Así que quizás aún no lo haya hecho, pero es un gran ejemplo. Bueno, qué tal si te cuento una historia de mis días de instituto. Mi profesor de ciencias consideraba que la inteligencia sería si conocieras todos los elementos de la tabla periódica, a dónde van, cuáles son sus números atómicos, cómo se escriben y sus abreviaturas, y si pudieras colocar todo eso en su lugar, y eso se habría considerado inteligente. ¿Tenía razón? >> Con el mayor respeto a su profesor de ciencias, tampoco creo que eso sea inteligencia. Creo que lo que acabas de describir es una búsqueda en la base de datos. >> Sí. >> ¿Qué tal algo un poco más avanzado que eso, algo en lo que se tarde años y años en ser bueno, como un gran maestro de ajedrez? Ahora, piensa en todo el tiempo que tienes que invertir para aprender todos los patrones, todos los movimientos, toda la estrategia. ¿Es un gran maestro de ajedrez un verdadero ejemplo de inteligencia? >> Sí, creo que la mayoría de la gente diría que alguien que es el mejor del mundo en ajedrez es un genio. Así que pensarías que si eres un genio, eres inteligente. ¿ Pero adivina qué? IBM hizo este truco en 1997 cuando creó una computadora que llamamos Deep Blue. Y Deep Blue fue capaz de derrotar fácilmente al mejor jugador de ajedrez del mundo. Así que si ese es tu bar, ya lo hemos aprobado. Una vez más, sentimos que nos quedamos vacíos. Todavía no nos sentimos ahí. Entonces, ¿cuál es la pregunta clásica, el problema clásico a resolver? Me vas a contar la prueba de Turing, ¿verdad? Te voy a contar la prueba de Turing. Eso es exactamente correcto. ¿Y qué es la prueba de Turing? ¿ Para los que no lo saben? Con la prueba de Turing, básicamente tienes un usuario aquí y no puede ver a quién le está escribiendo. Por lo tanto, escriben mensajes de un lado a otro, y pueden estar hablando con otra persona o pueden estar hablando con una computadora. Y si es indistinguible cuando tienen sus comunicaciones y no pueden darse cuenta si están hablando con otra persona o con un ordenador, entonces declararíamos que se acabó el juego. La computadora ha logrado la inteligencia artificial, así que si alguna vez pudiéramos hacer eso, entonces estaríamos ahí. Vale, bueno, ¿ este es un poco controvertido en cuanto a si hemos pasado la prueba de Turing o no? Pero en 2014, técnicamente, algunas personas dicen que lo hicimos con un chatbot que simulaba a un niño de 13 años. Bueno, eso está poniendo el listón un poco bajo. Un niño de 13 años. Tú y yo solíamos ser uno de esos. Así que creo que tal vez queramos poner el listón más alto. Pero, ¿consideraríamos otras tecnologías, tal vez, que han elevado aún más el listón hacia la prueba de Turing? Quiero decir, hablo con ChatGPT a diario y, a veces, puedo convencerme de que es una persona real. Así que creo que ha habido muchos avances en ese tipo de área, creo. Así que también hablo con el chat GPT con regularidad. Nadie más quiere hablar conmigo, así que al menos eso no me ha fallado todavía. Así que ese es un buen ejemplo. Es evidente que se ha elevado el listón. Si hacemos la pregunta, ¿ya hemos llegado o no? Siento que es un poco como si moviéramos la línea de meta cada vez que nos acercamos a ella. En cuanto lo cruzamos, decimos: «Sí, pero aún no está ahí». Así que teníamos la sensación de que, si nos fijamos en todas estas cosas juntas, tenemos una especie de sabios aislados. Tenemos algo que es muy bueno en aritmética. Tenemos algo que es muy bueno para memorizar, recordar y recordar, algo que es genial en un juego con límites limitados que es bastante complejo pero que aún tiene reglas muy específicas que pueden describirse matemáticamente. O estamos hablando de un tipo de inteligencia general, inteligencia emocional que se necesitaría para pasar el test de Turing y cosas por el estilo. Por lo tanto, seguimos teniendo estos avances en áreas individuales, pero en conjunto, ese es su AGI. Pero creo que también vale la pena señalar que la curva de desarrollo de la IA, parece que hace muy poco, incluso este año, va cada vez más rápido que nunca, y nos acercamos cada vez más a esta idea de inteligencia general, alejándonos de donde tenemos todo aislado como el azul profundo, que está profundamente aislado, al ajedrez, a ahora estos sistemas de IA que realmente están cada vez más cerca de poder lograr mucho más de lo que hacemos como humanos. >> Creo que tienes razón. Cuando estaba en la escuela, hablábamos de inteligencia artificial, y siempre se trataba de algo que estaba a unos cinco o diez años de distancia, y diez años después, faltaban otros cinco o diez años. Pero siento que en realidad estamos reduciendo la brecha. En los últimos años, ha habido una curva empinada hacia lo que consideraríamos inteligencia artificial general. Entonces, ¿ya estamos ahí? >> No, pero nunca hemos estado tan cerca. >> Impresionante. >> Oye, oye, oye, Jeff, no hemos llegado a la parte en la que me digas cómo utilizas la IA en tu vida diaria. >> Lo olvidé. De hecho, tengo un coche autónomo que me lleva al trabajo. Básicamente es una computadora que me lleva a lugares. ¿Qué hay de ti? ¿Cómo se usa la IA? >> Me doy cuenta de que no soy muy buena fotógrafa, pero se me dan mucho mejor las indicaciones de IA. Así que solo indico lo que quiero en una imagen y se genera una hermosa fotografía profesional. Es fantástico.

2.9 IBM Evolución de la IA: IA tradicional frente a IA generativa

La IA generativa está de moda. Pero una pregunta que me hacen con bastante frecuencia es: ¿en qué se diferencia la IA generativa de la IA que hacíamos hace 5 , 10, 20, quizás incluso 30 años? Para entenderlo, echemos un vistazo a la IA tal como existía antes, la IA generativa. Por lo general, la forma en que funcionaba era que comenzabas con un repositorio, Reproduce el video desde ::36 y sigue la transcripción0:36 y un repositorio es exactamente lo que parece. Es justo donde guardas toda tu información. Pueden ser, ya sabes, datos y tablas, filas y columnas , pueden ser imágenes, pueden ser documentos. Realmente podría ser cualquier cosa. Es como una organización, donde guardas toda tu información histórica o cosas. La segunda parte es lo que llamamos una plataforma de análisis. Reproduce el video desde :1:9 y sigue la transcripción1:09 En el mundo de IBM, un ejemplo de plataforma de análisis es SPSS Modeler o Watson Studio. Luego, el tercer componente es la capa de aplicación. Reproduce el video desde :1:29 y sigue la transcripción1:29 Digamos que eres una empresa de telecomunicaciones. Tienes toda la información sobre los clientes en el repositorio. Supongamos que quieres saber qué clientes tienen probabilidades de abandonar o cancelar su servicio, por lo que cogerías esa información del repositorio y la trasladarías a una plataforma de análisis. Dentro de la plataforma de análisis, crearía sus modelos. En este caso, es poco probable que quién abandone o cancele su servicio. Luego, una vez que haya construido esos modelos, los colocará en alguna aplicación. La aplicación es donde intentas evitar que esas personas cancelen. Por ejemplo, si es probable que alguien cancele, tal vez te pongas en contacto con él e intentes convencerlo de que no lo haga o darle algún beneficio para que se quede como cliente. Pero esto en sí mismo, no lo llamaría IA. Se trata más de un análisis predictivo o de un modelo predictivo. Para crear esta IA, debes proporcionar un circuito de retroalimentación. Reproduce el video desde :2:33 y sigue la transcripción2:33 Un circuito de retroalimentación le permite automatizar el proceso. Por ejemplo, si eres una empresa de telecomunicaciones y tienes la información de tus clientes, puedes averiguar quién va a cancelar. Actúas a través de una aplicación para intentar evitar que se cancelen. Pero tus modelos aquí a veces tienen razón, a veces se equivocan. Lo que el ciclo de retroalimentación te permite hacer es aprender de esa experiencia. Si hay situaciones en las que predijiste que alguien cancelaría y no lo hizo, tal vez puedas profundizar y mejorar tus modelos para no cometer el mismo error por segunda vez. Piénsalo así. Si me engañas una vez, qué vergüenza. Engáñame dos veces, qué vergüenza. Eso es lo que quieres que haga tu IA. Quieres que tu IA aprenda de sus errores anteriores y también de sus éxitos anteriores, y un ciclo de retroalimentación te permite hacerlo. Así es como siempre ha existido. Llevo en este negocio más de 30 años y esto es anterior a mí. Sin embargo, con la IA generativa, todo este paradigma ha cambiado. Toda la arquitectura fundamental y la forma en que hacemos las cosas son diferentes ahora. Con la IA generativa, comienzas con datos, no con datos de tu organización, no con un repositorio dentro de las paredes de tu empresa, sino con datos de la tierra. Quizá no la tierra. Pero empiezas con esta enorme cantidad de información. Información sobre todo. Luego, los grandes modelos lingüísticos utilizan esa información. Reproduce el video desde :4:9 y sigue la transcripción4:09 Pero estos grandes modelos lingüísticos son muy poderosos. Son muy grandes y extraordinarios, sinceramente. Pero muchas veces no tienen los detalles que necesitas para guiarte en tu negocio. Por ejemplo, un modelo lingüístico amplio podría saber, en general, por qué las personas Reproduce el video desde :4:31 y sigue la transcripción4:31 cancelan un servicio en particular si eres una empresa de telecomunicaciones, pero no tendría los matices ni la idiosincrasia de por qué tus clientes específicos cancelan. Es entonces cuando usas lo que se llama solicitar y afinar. Reproduce el video desde :4:48 y sigue la transcripción4:48 La capa de solicitud y ajuste es donde se toman los modelos de lenguaje grandes, que son modelos muy generales, y se hacen específicos para su caso de uso. Volviendo a nuestra empresa de telecomunicaciones, que trata de hacer frente a la pérdida de clientes, tendrían este modelo que se basa no solo en la pérdida de clientes o en sus clientes, sino que se basa en cantidades masivas de información que lo contienen todo. Los LLM se derivan de esa enorme cantidad de información. A continuación, utiliza esta capa de solicitud y ajuste para tratar de ajustar esos modelos para que sean específicos de su organización. Luego, la parte final es que tienes una capa de aplicación como la que tienes con la IA tradicional. La aplicación, una vez más, es el lugar al que se lleva la IA para que se consuma y cumpla su propósito específico. Además, al igual que con la IA tradicional, también tienes un circuito de retroalimentación. Sin embargo, el ciclo de retroalimentación normalmente se reduce a la parte de solicitar y ajustar, ya que normalmente se producen fuera de la organización. Ahí lo tienes. Es por eso que los modelos de lenguaje grande son generativos. La IA es diferente porque la arquitectura fundamental es diferente y, principalmente, tiene que ver con el tamaño y la cantidad, tanto de los datos que ingresan como de los modelos que se están creando. Estos modelos en estos datos son demasiado grandes para que cualquier organización los guarde en el repositorio. Por eso necesitamos una arquitectura fundamentalmente diferente. Muchas gracias por tu tiempo. Espero que esto haya sido útil.

2.7 IBM Inteligencia artificial frente a inteligencia aumentada

Quiero compartir con ustedes la historia de cómo llegué a trabajar hoy. Le aseguro que cuando viajé de mi casa a mi oficina utilizé tres formas de inteligencia. La primera inteligencia fue la inteligencia humana. Reproduce el video desde ::27 y sigue la transcripción0:27 La información que había allí era la información que necesitaba para operar el vehículo, girar el volante y revisar mis espejos. La segunda forma de inteligencia era la inteligencia artificial. Reproduce el video desde ::45 y sigue la transcripción0:45 Cuando llegué a la autopista, activé la función de conducción autónoma de mi coche. Elegante. Ahora, el automóvil permaneció en su propio carril, mantuvo una distancia adecuada del vehículo que estaba delante y mantuvo una velocidad adecuada. Ninguna aportación mía en absoluto. Cuando salí de la carretera, usé una tercera forma de inteligencia, la inteligencia aumentada. Reproduce el video desde :1:14 y sigue la transcripción1:14 Inteligencia aumentada, bueno, que tomó la forma de todas las funciones de asistencia al conductor del vehículo. Cosas como la detección de colisiones para avisarme si me acerco demasiado al coche de delante y la detección de puntos ciegos para decirme si había un vehículo a mi lado cuando cambiaba de carril. La inteligencia artificial, bueno, es la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el razonamiento, la comunicación natural y la resolución de problemas. Básicamente reemplaza la necesidad de un ser humano. Así que las computadoras están haciendo el trabajo, a los humanos no nos necesitan realmente. Reproduce el video desde :1:59 y sigue la transcripción1:59 Y la inteligencia artificial realiza ciertas tareas y toma decisiones, y está incorporada en muchos sistemas en la actualidad. Ahora, compare eso con la inteligencia aumentada. Ahora, aquí es donde las máquinas y los humanos trabajan juntos, Reproduce el video desde :2:24 y sigue la transcripción2:24 y lo hacen para mejorar los esfuerzos de los demás al completar las tareas. Los sistemas de inteligencia aumentada aumentan nuestras capacidades humanas. Cosas como los lectores de pantalla para ciegos, la navegación por voz o el sistema de prevención de colisiones que tengo en el coche son todos ejemplos de inteligencia aumentada en funcionamiento. Actúan en nuestro nombre en el mundo físico, pero de una manera que complementa nuestras propias capacidades. Entonces, artificial o aumentada, ¿qué forma de inteligencia nos dará los mejores resultados para un problema determinado? Bueno, para responder a eso, creemos una matriz de fortalezas. Así que las máquinas, contra los humanos. Reproduce el video desde :3:17 y sigue la transcripción3:17 Ahora, una cosa en la que las máquinas son excelentes es en ingerir grandes cantidades de datos. Reproduce el video desde :3:29 y sigue la transcripción3:29 Pueden recopilar más datos a un ritmo más rápido que cualquier humano y, además, no se cansan. Así que pueden seguir y seguir, ingiriendo esos datos a medida que avanzan. Las máquinas son especialmente buenas en tareas repetitivas, Reproduce el video desde :3:49 y sigue la transcripción3:49 y lo hacen de una manera que sea confiable y precisa, Reproduce el video desde :3:56 y sigue la transcripción3:56 a diferencia de mi ortografía de repetitivo. Reproduce el video desde :3:59 y sigue la transcripción3:59 Entonces, si necesitas analizar rápidamente una gran cantidad de datos o hacer algo una y otra vez sin margen de error, y específicamente, la inteligencia artificial es realmente tu mejor opción. Ahora, por otro lado, los humanos, bueno, también tenemos algunas ventajas. Se nos da muy bien generalizar la información. Reproduce el video desde :4:24 y sigue la transcripción4:24 Podemos tomar un solo dato y entender el concepto que representa. También se nos da muy bien la creatividad. Reproduce el video desde :4:37 y sigue la transcripción4:37 Se nos ocurren ideas. Podemos resolver problemas y comunicar nuestros hallazgos de una manera que, bueno, las máquinas simplemente no pueden. También tenemos inteligencia emocional, y eso es una gran ventaja, ya que podemos entender las reacciones de los demás, y es fundamental para tareas como el servicio de atención al cliente o la prestación de cuidados. Ahora bien, la inteligencia aumentada es realmente un punto óptimo que combina todas estas fortalezas humanas con un poco de ayuda de nuestras contrapartes de las máquinas. Al usar la IA para ayudarnos a ver y entender el mundo de nuevas maneras, podemos hacer cosas que nos serían imposibles a los humanos por nuestra cuenta. Entonces, ¿qué forma de inteligencia es la mejor? La respuesta es ambas. Y por eso me encanta la inteligencia aumentada. Es la forma en que los humanos seguirán prosperando y liderando el mundo y me permitirán trabajar de manera segura.

2.6 IBM Aplicaciones de la IA generativa

Bienvenido a las aplicaciones de IA generativa Después de ver este vídeo, podrá: Enumerar varias aplicaciones de la IA generativa y explorar los usos de cada aplicación. La IA generativa se ha convertido en una tecnología poderosa que permite a las aplicaciones de software crear , generar y simular contenido nuevo, mejorando sus capacidades y proporcionando experiencias únicas. A diferencia del software tradicional que sigue reglas y algoritmos predefinidos, la IA generativa aprovecha el aprendizaje automático y técnicas de aprendizaje profundo para aprender patrones y generar contenido original basado en conocimiento que ha adquirido durante la formación. Por su potencial para crear contenido nuevo y personalizado que habría sido imposible crear de otro modo, La IA generativa se ha utilizado en varios campos, lo que ha llevado al desarrollo de numerosos aplicaciones atractivas y populares. Algunas aplicaciones populares de La IA generativa en acción incluye: 1: Los transformadores generativos preentrenados o GPT, son una familia de grandes modelos de lenguaje desarrollados por OpenAI que son capaces de producir texto similar a un humano. GPT-3.5 y GPT-4 son versiones de esta familia de modelos con más modelos futuristas en desarrollo. Tiene una amplia gama de aplicaciones, que incluyen chatbots impulsados por GPT como ChatGPT, periodismo automatizado y incluso escritura creativa. 2: ChatGPT es un chatbot o herramienta de IA conversacional de OpenAI que permite a los usuarios mantener conversaciones basadas en texto con el idioma subyacente modelo, GPT. Formado en textos diversos de Internet, genera respuestas parecidas a las humanas, proporcionando información, responde preguntas, ayuda con las tareas, participa en la escritura creativa y ofreciendo sugerencias sobre varios temas. 3: Bard es un asistente de escritura impulsado por IA de Google, cuyo objetivo es ayudar a los usuarios a producir escritos de alta calidad para la comunicación documentos como correos electrónicos y publicaciones en redes sociales. Bard genera texto utilizando un formato grande modelo de lenguaje llamado LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) y se puede ajustar a las preferencias del usuario en cuanto a estilo y tono. 4: Watsonx de IBM es una plataforma de datos e inteligencia artificial, compuesto por Watsonx.ai para el desarrollo de modelos, Watsonx.Data para el análisis escalable y Watsonx.Governance para los responsables Flujos de trabajo de IA. Ayuda a crear, implementar y gestionar aplicaciones de IA a escala, mejorando el impacto de la IA en su organización. 5: DeepDream es un modelo generativo que puede generar imágenes surrealistas y psicodélicas a partir de imágenes de la vida real. Cuenta con se ha utilizado en el arte y el entretenimiento, produciendo algunas piezas únicas y imágenes visualmente impactantes. 6: StyleGAN es un modelo generativo capaz de producir imágenes de alta calidad de rostros que no existen en la realidad. Se ha utilizado en una variedad de aplicaciones, incluida la creación de avatares de videojuegos realistas y simulación de rostros humanos para la investigación médica. 7: AlphaFold es un modelo generativo que puede predecir estructura proteica. Tiene el potencial de transformar el descubrimiento de fármacos y hacer posible desarrollar tratamientos más eficaces para las enfermedades. 8: Magenta es un proyecto de Google que crea música y arte utilizando la IA generativa. Ha rendido algunos resultados intrigantes e impresionantes, como un dueto de piano interpretado por un humano y un piano generado por IA. 9: El PaM 2 de Google AI cuenta con un poderoso curso de LLM en un conjunto de datos diez veces mayor. Se destaca en entender los matices, generando coherencia texto y código, traduce y responde preguntas. El desarrollo continuo promete: revolucionar las interacciones hombre-computadora, mejorando la precisión, la eficiencia, creatividad y comunicación. GitHub Copilot es una codificación basada en IA asistente desarrollado por OpenAI y GitHub que está diseñado para ayudar a los desarrolladores escribir código de manera más eficiente. Utiliza un algoritmo de aprendizaje profundo para analizar el código y genera sugerencias para el desarrollador, como el autocompletado de fragmentos de código o sugerencias funciones basadas en el contexto del código. La IA generativa es una rápida Un espacio en evolución y se espera que crezca de forma espectacular en los próximos años. Sin embargo, existen ciertas preocupaciones éticas sobre la IA generativa, incluido el posible uso indebido del contenido generado por la IA y las implicaciones para leyes de propiedad intelectual y derechos de autor. En este vídeo, aprendiste que: La IA generativa permite a las aplicaciones: crear, generar y simular contenido nuevo. Aprovecha el aprendizaje automático y las técnicas de aprendizaje profundo para aprende patrones y genera contenido original, y algunas aplicaciones de la generación de IA incluyen el GPT-4, ChatGPT, Bard, GitHub Copilot y PaM 2. En esta lección, ha aprendido: Las aplicaciones impulsadas por IA están creando un impacto en diversas áreas como la sanidad, la educación, la transcripción, la aplicación de la ley, el servicio de atención al cliente, las aplicaciones móviles y de medios sociales, la prevención del fraude financiero, los diagnósticos de pacientes, los ensayos clínicos y mucho más. Algunas de estas aplicaciones incluyen: Robótica y automatización, donde la IA está haciendo posible que los robots perciban entornos impredecibles a su alrededor para decidir los siguientes pasos. Seguridad aeroportuaria, donde la IA está haciendo posible que los escáneres de rayos X marquen las imágenes que puedan parecer sospechosas. Petróleo y gas, donde la IA está ayudando a las empresas a analizar y clasificar miles de muestras de rocas para ayudar a identificar los mejores lugares para perforar en busca de petróleo.. Algunas aplicaciones famosas de la IA de IBM incluyen: Watson jugando a Jeopardy para ganar a dos de sus mayores campeones, Ken Jennings y Brad Rutter Watson formando equipo con la Academia para ofrecer una experiencia amplificada de los Grammy a millones de fans Watson colaborando con ESPN para dar servicio a 10 millones de usuarios de la ESPN Fantasy App compartiendo conocimientos que les ayuden a tomar mejores decisiones para ganar sus partidos semanales.

2.5 IBM Aplicaciones famosas de la IA de IBM

Recuerdo esa mañana yendo al laboratorio y pensaba esto es todo, este es el último juego de Jeopardy. Se hizo real para mí cuando sonó la música y Johnny Gilbert dijo desde IBM Research en Yorktown Heights, Nueva York, esto es Jeopardy y yo simplemente me fui. Escuche que es un día. Esta es la culminación de todo este trabajo. Para serle sincero me emocioné. Watson. ¿Qué es Shoe? Tiene razón. De hecho nos pusimos en cabeza. Íbamos por delante de ellos, pero entonces empezamos a equivocarnos en algunas preguntas. ¿Watson? ¿Qué es Pierna? No, lo siento. No puedo aceptarlo. ¿Qué es 1920? No. ¿Qué es Chic? No, lo siento, Brad. ¿Qué es Class? Class. Lo tienes. Watson. ¿Qué es Sauron? Sauron está en lo cierto y eso te pone en un empate por el liderato con Brad. La ronda doble de Jeopardy de el primer juego me pareció fenomenal. Watson pasó al terror. Watson, ¿quién es Franz List? Has acertado. ¿Qué es el Violín? ¿Quién es la Dama de la Iglesia? Sí. Watson. ¿Qué es la Narcolepsia? Has acertado y con eso pasas a 36.681 dólares. Ahora, pasamos a Watson. Quién es Bram Stoker y la apuesta, hola 17.973 dólares y un total de dos días de 77.147 dólares. Hemos ganado Jeopardy. Están muy justificadamente orgullosos de lo que han hecho. Hubiera pensado que la tecnología como esta estaba a años vista pero ya está aquí. Tengo el ego magullado para demostrarlo. Creo que hoy hemos visto algo importante. Vaya, espere un segundo. Esto es historia. La 60ª edición de los premios Grammy, impulsada por IBM Watson. Hay una enorme cantidad de datos no estructurados que procesamos el domingo de los Grammy. Nuestra asociación con la Academia de la Grabación se centra realmente en ayudarles con algunos de sus flujos de trabajo para su producción digital. Mi equipo de contenidos es responsable no sólo de tomar todo este material en bruto que está entrando, sino de curarlo y publicarlo. Estás hablando de cinco horas de cobertura de la alfombra roja con 5.000 artistas, haciendo ese viaje por la alfombra con 100.000 fotos siendo tomadas. Durante las últimas cinco horas, Watson ha estado utilizando la IA para analizar los colores, los patrones de y las siluetas de cada uno de los atuendos que han pasado por allí. Así que hemos podido ver todos los estilos dominantes y compararlos con las galas de los Grammy en el pasado. Watson también está analizando las emociones de las letras de las canciones nominadas a los Grammy en los últimos 60 años. Fíjese, en realidad puede identificar los temas emocionales de la música y clasificarlos como alegría, tristeza y todo lo demás entre medias. Es muy chulo. Los deportes de fantasía son una forma increíblemente importante y divertida en la que servimos a los aficionados al deporte. Nuestros juegos de fantasía impulsan un enorme consumo en todas las propiedades digitales de ESPN, e impulsan la sintonización de nuestros eventos y programas de estudio . Pero nuestros usuarios tienen muchas formas diferentes de pasar el tiempo. Así que tenemos que mejorar continuamente nuestro juego para que elijan pasar ese tiempo con nosotros. Este año, ESPN se asoció con IBM para añadir una nueva y potente función a su plataforma de fútbol de fantasía. El fútbol de fantasía genera un enorme volumen de contenidos - artículos, blogs, vídeos, podcasts. Nosotros lo llamamos datos no estructurados: datos que no encajan perfectamente en hojas de cálculo o bases de datos. Watson se creó para analizar ese tipo de información y convertirla en conocimientos útiles. Entrenamos a Watson con millones de artículos de fútbol fantástico, entradas de blog y vídeos. Le enseñamos a desarrollar un rango de puntuación para miles de jugadores, sus aspectos positivos y sus aspectos negativos, y le enseñamos a estimar las probabilidades de que un jugador supere sus aspectos positivos o caiga por debajo de los negativos. Watson incluso evalúa el rumor mediático de un jugador y su probabilidad de jugar. Esta es una gran victoria para nuestros jugadores de fútbol fantasía . Es una herramienta más para ayudarles a decidir qué running back o QB empezar cada semana. Es un gran complemento a los galardonados analistas en los que confían nuestros seguidores. Como con cualquier aprendizaje automático, el sistema se hace más inteligente todo el tiempo. Eso significa que los conocimientos son mejores, lo que significa son sólo puede tomar mejores decisiones y tienen una mejor oportunidad de ganar su matchup cada semana. Cuanto más éxito nuestros jugadores de fantasía son, más tiempo van a pasar con nosotros. La asociación entre ESPN e IBM es un gran vehículo para demostrar el poder de la IA de nivel empresarial a millones de personas, y no es difícil ver cómo la misma tecnología se aplica a la vida real. Hay miles de escenarios empresariales en los que se está evaluando el valor y haciendo concesiones. Así es como va a ser el futuro de la toma de decisiones. El hombre y la máquina trabajando juntos, evaluando el riesgo y la recompensa, trabajando a través de decisiones difíciles. Esta es la misma tecnología que IBM utiliza para ayudar a los médicos a extraer millones de páginas de investigación médica y a los bancos de inversión a financiar ideas que mueven el mercado.

2.4 IBM Más aplicaciones de la IA

¿Puede hablar de la IA en acción. Para dar un ejemplo de digamos aprendizaje automático en acción hoy en día, cómo las empresas lo han implementado realmente, hay un ejemplo al que siempre me encanta volver, y es el ejemplo de Woodside Energy, una empresa en la región de Australia Nueva Zelanda. Ahora originalmente, ellos realmente contactaron a IBM porque ellos querían que IBM pudiera crear esencialmente un sistema que pueda entender los diferentes documentos y la investigación que sus ingenieros vienen con, y tener a Watson y entender eso, y esencialmente reemplazar algunos de los ingenieros en su equipo. IBM en realidad siguió adelante y construyó la aplicación que funcionaba para Watson fuera capaz de entender ese contenido no estructurado, pero nunca acabaron sustituyendo a ninguno de sus ingenieros. En lugar de eso, en realidad acabaron contratando a más ingenieros, porque ahora se dieron cuenta de que dos cosas. En primer lugar, la barrera de entrada para cada ingeniero es ahora más baja y el conocimiento puede ahora ser compartido más eficazmente entre los equipos. Porque ahora en lugar de que la investigación se escriba y se meta en un cajón de archivo donde nunca se vuelve a ver, Watson está ingiriendo esos datos, comprendiéndolos y proporcionándoselos a quien los necesite, a quien Watson crea que necesitaría esos datos. Así que si te imaginas en estos programas de televisión y en estas escenas de películas también, tienes a veces, si alguien está buscando a un sospechoso en particular en esta intersección de tráfico en particular o lo que sea, si pasa por esta intersección, y hay por supuesto algunas cámaras alrededor. Así que tenemos el guardia de seguridad tal vez, tratando de mirar a través de horas y horas, docenas y cientos de horas de metraje, tal vez a una velocidad de 10x y encontrar ese SUV negro en particular o ese coche verde. Entonces tan pronto como lo encuentran en el final del episodio o lo que sea, entonces decir ajá, hemos encontrado a esa persona. Pero si tuviéramos algún tipo de algoritmo de visión por ordenador funcionando en este vídeo durante todo el tiempo, entonces no tendríamos la necesidad de que alguna persona tuviera que mirar manualmente a través de horas y horas de metraje. Nuestro caso de uso específico es en realidad desencadenar la formación de nuevas vías neuronales en el cerebro. Como puede imaginar, hay mucha información que se produce entre la conexión de cómo funciona su cuerpo y cómo funciona su cerebro, y qué partes del cerebro están dañadas, qué partes del cerebro no están dañadas, y cómo está moviendo realmente a la persona o cómo está provocando que ocurran ciertas cosas en el cuerpo humano para que se formen nuevas vías neuronales. Así que lo que hemos hecho es, en realidad, hemos creado conjuntos de datos masivos de información de cómo se mueven las personas, y cómo eso responde a diferentes áreas del cerebro. A través de esa información, somos capaces de desencadenar movimientos específicos con un dispositivo robótico, que a su vez crea estas vías neurales para que se formen en el cerebro, y por lo tanto recuperar a la persona que sufrió un traumatismo neurológico.

2.3 IBM Algunas aplicaciones de la IA

¿Puede dar algunos ejemplos concretos de aplicaciones de la IA? Desde luego. Así que tenemos un programa de robótica colaborativa bastante amplio. Así que los cobots en los que trabajamos están dirigidos principalmente en este momento a aplicaciones de fabricación, fabricación, almacenaje, logística, este tipo de aplicaciones en las que normalmente puede tener una persona haciendo un trabajo que puede ser aburrido, puede ser peligroso, y tener apoyo robótico o tener un robot haciendo realmente el trabajo puede hacerlo mucho más seguro, más eficiente y más eficaz en general. Así que trabajamos en muchos de esos tipos de aplicaciones, particularmente donde los robots intentan interactuar directamente con las personas, como ya he dicho. Así que el robot puede ayudar a una persona a levantar un contenedor pesado, o ayudar a mover artículos en un almacenamiento, en una estantería con fines de almacenamiento, así que todos estos tipos de aplicaciones, donde creo que veremos robots colaborativos moverse primero, y luego, con suerte, un día y tal vez en su casa para ayudarle con la colada y los platos en la cocina. Esperemos que sí. Por ejemplo, en el sector del petróleo y el gas, hay una empresa, una empresa de petróleo y gas bastante grande llamada Abu Dhabi National Oil Company, y uno de los problemas con los que tiene que lidiar cualquier tipo de empresa petrolera es, ¿cuál es el mejor lugar para que perforen en busca de petróleo? Así que tienen que encontrar estas muestras de roca de todos estos lugares diferentes, para este lugar y en este lugar, y ese lugar, y tal vez cientos de lugares diferentes para que puedan perforar en busca de petróleo. A partir de estas muestras de roca, ahora usted tiene todas estas finas láminas de roca en tal vez cientos o miles de ellas, y depende de estas compañías petroleras ser capaces de clasificar estas usando que son geólogos entrenados y expertos. Pero entrenar geólogos para clasificar adecuadamente estas láminas de roca puede ser bastante difícil, podría consumir mucho tiempo, podría costar mucho dinero también. Así que una forma de ayudar a aumentar las capacidades de los humanos es poder utilizar la visión por ordenador, para clasificar estas muestras de rocas y poder identificar cuáles de estos lugares son los mejores para perforar en busca de petróleo... Eso en petróleo y gas. Imagínese antes de esto, si hubiera una forma muy, muy rara de cáncer experimentado por un médico en Dubai, y si hubiera otro caso en Nueva Zelanda, ¿cómo cree que se habrían dado cuenta de que, "Eh, ambos estamos tratando este caso tan raro ya que trabajamos juntos." Eso no habría sido posible en el pasado, pero ahora con la tecnología de aprendizaje automático siendo capaces de agregar conocimientos de tantas fuentes diferentes en una Nube centralizada y entenderla, y proporcionar esa información inaccesible, intuitiva, de forma implícita. Ahora, ese médico neozelandés puede ir por delante y utilizar esta técnica de aprendizaje automático para decir: "Oye, hace sólo unos días hubo un médico con un caso muy similar ", aunque no sea exactamente lo mismo. Claro. Así que trabajamos con un número de startups y el número de empresas, y sólo voy a traer un par de ejemplos. Así que lo que les gusta hablar bastante de es empresa fuera de California llamada Echo Devices. Lo que han hecho es que han tomado un simple dispositivo que es el estetoscopio, algo que vemos alrededor del cuello de cada médico, enfermera, y el profesional de la salud, y han tomado ese dispositivo y básicamente han transformado eso primero en un dispositivo digital cortando el tubo del estetoscopio, insertando en él un digitalizador que toma un sonido analógico, lo transforma en una señal digital, lo amplifica en el proceso, hace que sea mucho más fácil para la gente oír, es un sonido amplificado, el sonido de su corazón, o de sus pulmones trabajando. Pero lo que también nos permite hacer es que nos permite tomar la señal digital y enviarla por Bluetooth a un teléfono inteligente. Una vez que está en un teléfono inteligente, son capaces de graficarla, lo que permite al médico entender mejor, no sólo a través de los datos de audio sino a través de un gráfico real de cómo está funcionando su corazón. Pero debido a que la información es ahora capturada en el mundo digital, ahora puede ser algoritmo central de aprendizaje automático, y eso es lo que hacen. Un algoritmo de aprendizaje automático puede realmente aprender de eso, aplicar sus aprendizajes previos de los médicos humanos, cardiólogo, y ahora ayudar a un médico que está utilizando el dispositivo en su diagnóstico actual. Así que básicamente no sustituye a un médico de ninguna manera, forma o manera, es tecnología de asistencia que está tomando los aprendizajes de las generaciones anteriores de cardiólogo humano, y ayudando en el diagnóstico en el estado actual. Para mí, es un ejemplo perfecto de tomar la X, que en este caso concreto es como un estetoscopio, y luego añadir IA a esa X. Yo tengo un nombre realmente ingenioso para eso, lo llaman Shazam for Heartbeats.

2.2 IBM Opcional: Dominios de aplicación para la IA

¿Puede hablarnos de algunas de las aplicaciones de la IA? >> Hay todo tipo de aplicaciones diferentes, obviamente, está la sanidad, están las finanzas. La que está más cerca de mi corazón, por supuesto, es la robótica y la automatización. Donde las tecnologías de IA realmente nos ayudan a mejorar nuestras habilidades para percibir el entorno que rodea al robot y para hacer planes en entornos impredecibles a medida que van cambiando. >> Hay un gran libro publicado por un autor, era Kelvin Kelly, y es editor de la revista Wired, ha escrito un gran libro sobre las tecnologías que van a estar cambiando dando forma a nuestro mundo, específicamente 12 tecnologías. Y él tiene una definición fantástica en el libro sobre específicamente cómo la IA va a impregnar nuestra vida cotidiana y todo se resume en una cita excelente. Así que él dice que los casos de negocio para las próximas 10.000 startups son fáciles de predecir, tengo x y voy a añadir IA a mi x. La forma en que entiendo eso es básicamente una noción que la IA de una forma, manera o forma, en cualquier forma o forma, va a impregnar todos los aspectos del quehacer humano. Todo lo que hacemos, todo lo que tocamos va a ser mejorado por la IA. Tenemos grandes beneficios de tomar cualquier dispositivo, cualquier máquina, y hacerla sólo un poco más inteligente. El beneficio de eso es sólo añadirle un poco de smarts, un poco de inteligencia es exponencial en su beneficio. >> Así que trabajamos mucho con algunas aplicaciones realmente divertidas de la IA. Hacemos un par de cosas diferentes en el laboratorio que dirijo. Trabajamos en vehículos de auto-conducción como un aspecto, por lo que la autonomía para la auto-conducción. Lo que requiere mucha IA para los sistemas de visión, para la inteligencia de navegación , para los aspectos de planificación y control del coche, eso es lo que hacemos. Y también tenemos un amplio programa de investigación en lo que se denomina robótica colaborativa, o cobots. Así que robots que están diseñados para trabajar en y alrededor de y con personas. Y eso presenta muchos retos, porque queremos que los robots actúen de forma inteligente y que interactúen con los humanos de un modo que resulte natural. Y eso requiere comprender cómo se comportan las personas, lo que exige inteligencia. Además de esas, hay una miríada de otras aplicaciones, descubrimiento de fármacos, tratamientos médicos para el cáncer y otras enfermedades. Así que un montón de aplicaciones extremadamente emocionantes. >> Quiero decir que creo que el uso general de la IA hasta ahora ha sido tomar grandes conjuntos de datos, y darles sentido. Y hacer algún tipo de procesamiento con esos datos en tiempo real. Eso es lo que hemos estado haciendo, y eso es lo que hemos visto más eficaz, en términos de crear algún tipo de impacto a mayor escala en la asistencia sanitaria más allá de tener un dispositivo aislado. Y hemos estado viendo eso en todos los ámbitos, en todo el espectro de la asistencia sanitaria. >> Utilizamos la IA todo el tiempo, y muchas veces ni siquiera somos conscientes de ello. Utilizamos la IA cada vez que tecleamos una consulta en un buscador, cada vez que utilizamos nuestro GPS. O cada vez que utilizamos algún tipo de sistema de reconocimiento de voz. >> Me gustaría centrarme en un segmento concreto de la IA, si le parece bien, en torno a la visión por ordenador. Porque me resulta especialmente fascinante. Ahora, cuando pensamos en la visión por ordenador, están buscando en la IA formas de ayudar a aumentar, o ayudar a automatizar o ayudar a entrenar a los ordenadores para hacer algo que ya es muy difícil de entrenar a los humanos para hacer. Como cuando se trata del aeropuerto, tratando de encontrar armas dentro del equipaje a través del escáner de rayos X, ahora eso podría ser difícil de hacer. No importa lo mucho que entrenar a alguien que puede ser muy difícil de identificar. Pero con la visión por ordenador que puede ayudar a automatizar, ayudar a aumentar, ayudar a la bandera, ciertas imágenes de rayos X de modo que tal vez incluso los seres humanos pueden simplemente echar un vistazo a un conjunto filtrado de imágenes, no todas las imágenes ¿verdad? Así que la visión por ordenador es muy disruptiva. Y así hay muchas maneras en las que la visión por ordenador puede realmente ayudar a aumentar las capacidades de los humanos en muchas industrias diferentes. >> Ahora quiero decir que las aplicaciones de la IA están realmente a nuestro alrededor. No hay límite a lo que realmente estamos haciendo con la inteligencia artificial. Cuando usted hace prácticamente cualquier cosa en cualquier tecnología, lo más probable es que esté utilizando alguna forma de lo que llamamos aprendizaje automático o inteligencia artificial. Por ejemplo, cuando revisa su correo electrónico. Hacer algo tan simple como revisar su correo electrónico. El filtrado de spam se ha hecho durante años con la tecnología de aprendizaje automático. Más recientemente, Google salió con sus características que le permiten hacer composiciones inteligentes de correo electrónico. Así que en realidad puede tener texto escrito para usted sobre la marcha mientras está escribiendo su correo electrónico. Tus asuntos también se escriben automáticamente, te recomendará a quién deberías enviar el correo electrónico, ver si te has dejado a alguien. Todas estas cosas están impulsadas por el aprendizaje automático. Pero algunas de las principales áreas en las que creo que la tecnología de aprendizaje automático puede tener un impacto son los campos de la atención sanitaria y la educación.

2.1 IBM IMPACTO Y EJEMPLOS DE IA

La IA ha llegado para quedarse, con la promesa de transformar la forma en que funciona el mundo. Según un estudio de PWC, se añadirán 16 billones de dólares de PIB de aquí a 2030 sobre la base de la IA. Se trata de una escala de impacto económico nunca vista, y no sólo en la industria de las TI, sino que afecta prácticamente a todas las industrias y aspectos de nuestras vidas. La IA significa cosas diferentes para cada persona. Para un diseñador de videojuegos, la IA significa escribir el código que afecta a cómo juegan los bots, y cómo reacciona el entorno ante el jugador. Para un guionista, la IA significa un personaje que actúa como un humano, con algún tropo de rasgos informáticos mezclados. Para un científico de datos, la IA es una forma de explorar y clasificar datos para alcanzar objetivos específicos. Los algoritmos de IA que aprenden con el ejemplo son la razón por la que podemos hablar con Watson, Alexa, Siri, Cortana y Google Assistant, y ellos pueden respondernos. Las capacidades de procesamiento del lenguaje natural y de generación de lenguaje natural de la IA no sólo están permitiendo que las máquinas y los humanos se entiendan e interactúen entre sí, sino que están creando nuevas oportunidades y nuevas formas de hacer negocios. Los chatbots impulsados por las capacidades de procesamiento del lenguaje natural, se están utilizando en la atención sanitaria para interrogar a los pacientes y realizar diagnósticos básicos como los médicos reales. En la educación, están proporcionando a los estudiantes interfaces conversacionales fáciles de aprender y tutores en línea a petición. Los chatbots de atención al cliente están mejorando la experiencia del cliente resolviendo consultas en el momento y liberando tiempo de los agentes para conversaciones que añaden valor. Los avances en la tecnología de voz a texto impulsados por la IA han hecho realidad la transcripción en tiempo real Reproduce el video desde :1:47 y sigue la transcripción1:47 Los avances en la síntesis del habla son la razón por la que las empresas están utilizando la voz impulsada por la IA para mejorar la experiencia del cliente y dar a su marca su voz única. En el campo de la medicina, está ayudando a los pacientes con la enfermedad de Lou Gehrig, por ejemplo, a recuperar su voz real en lugar de utilizar una voz computerizada. Es gracias a los avances en IA que el campo de la visión por ordenador ha podido superar a los humanos en tareas relacionadas con la detección y el etiquetado de objetos. La visión por ordenador es una de las razones por las que los coches pueden dirigir su camino en calles y autopistas y evitar chocar contra obstáculos. Los algoritmos de visión por ordenador detectan rasgos e imágenes faciales y los comparan con bases de datos de perfiles faciales. Esto es lo que permite que los dispositivos de consumo autentifiquen las identidades de sus propietarios mediante el reconocimiento facial, que las aplicaciones de las redes sociales detecten y etiqueten a los usuarios y que los cuerpos de seguridad identifiquen a los delincuentes en las secuencias de vídeo. Los algoritmos de visión por ordenador están ayudando a automatizar tareas. Como detectar lunares cancerosos en imágenes de la piel o encontrar síntomas en radiografías y resonancias magnéticas. La IA está repercutiendo en la calidad de nuestras vidas a diario. Hay IA en nuestra cola de Netflix, nuestras aplicaciones de navegación, manteniendo el spam fuera de nuestras bandejas de entrada y recordándonos eventos importantes. La IA está trabajando entre bastidores supervisando nuestras inversiones, detectando transacciones fraudulentas, identificando fraudes con tarjetas de crédito y previniendo delitos financieros. La IA está influyendo en la atención sanitaria de manera significativa, ayudando a los médicos a llegar a diagnósticos preliminares más precisos, leyendo imágenes médicas, encontrando ensayos clínicos apropiados para los pacientes. No sólo está influyendo en los resultados de los pacientes, sino también haciendo que los procesos operativos sean menos costosos. La IA tiene el potencial de acceder a enormes cantidades de información, imitar a los humanos, incluso a humanos específicos, hacer recomendaciones que cambian la vida sobre la salud y las finanzas, correlacionar datos que pueden invadir la privacidad, y mucho más.

3. IBM IA Visión general y casos de uso de la IA generativa

Bienvenido a la descripción general y el uso de la IA generativa Casos. Después de ver este vídeo, podrás para: Definir la IA generativa y describir su significado, y explicar los diferentes casos de uso de la generativa AYUDA. La inteligencia artificial (IA) se define como Inteligencia aumentada que permite a los expertos escalar sus capacidades como máquinas gestiona tareas que consumen mucho tiempo, como reconocer el habla, jugar y tomar decisiones. Por otro lado, la inteligencia artificial generativa, o GenAI, es una técnica de IA capaz de crear datos nuevos y únicos, que van desde imágenes y música, texto y mundos virtuales completos. A diferencia de los modelos de IA convencionales que se basan en reglas y patrones predefinidos, los modelos de IA generativa utilizan técnicas de aprendizaje profundo y se basan en vastos conjuntos de datos para generar datos completamente nuevos con diversas aplicaciones. Un modelo de IA generativa también puede utilizar LLM, Large Modelo de lenguaje, un tipo de inteligencia artificial basada en técnicas de aprendizaje profundo diseñadas para procesar y generar lenguaje natural. Por ejemplo, la IA generativa puede desarrollar nuevos y algoritmos o arquitecturas de LLM más potentes, lo que resulta en un entorno natural más preciso o eficiente capacidades de procesamiento y generación del lenguaje. Alternativamente, una IA generativa puede diseñar e incorporar el LLM en un sistema de IA más grande y avanzado para realizar diversas tareas avanzadas, como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el trabajo creativo. La IA generativa abarca varias tecnologías de IA y la idea de desarrollar sistemas de IA. Aunque pronto habrá más información sobre la IA generativa Sin embargo, los siguientes beneficios ya hacen de la IA generativa una tecnología estratégica: creatividad e innovación, ahorro de costes y tiempo, personalización, escalabilidad , robustez y exploración de nuevas posibilidades. Veamos algunos casos de uso diversos de la tecnología generativa GAI. En el campo de la salud y la medicina de precisión, La IA generativa puede ayudar a los médicos a identificar las mutaciones genéticas responsables de la enfermedad de los pacientes enfermedades y ofrecer tratamientos a medida. También puede producir imágenes médicas, simular cirugías y predecir las propiedades de los nuevos fármacos para ayudar a los médicos a practicar procedimientos y desarrollar tratamientos. En la agricultura, la IA generativa puede optimizar el rendimiento de los cultivos y crear variedades de plantas más robustas que puedan resistir los factores de estrés ambiental, plagas y enfermedades. En biotecnología, la IA generativa puede ayudar en el desarrollo de nuevas terapias y fármacos mediante la identificación de posibles objetivos farmacológicos, simulando las interacciones medicamentosas y la previsión de la eficacia de los fármacos. En medicina forense, la IA generativa puede ayudar a resolver delitos mediante el análisis de las pruebas de ADN y la identificación de los sospechosos. En conservación ambiental, generativo La IA puede apoyar la protección de las especies en peligro de extinción mediante el análisis de sus datos genéticos y sugiriendo estrategias de reproducción y conservación. En los campos creativos, la IA generativa puede producir contenido único de arte digital, música y vídeo para campañas de publicidad y marketing, y generar bandas sonoras para películas o videojuegos. En los juegos, la IA generativa puede crear contenido interactivo mundos de juego mediante la generación de nuevos niveles, personajes y objetos que se adaptan al comportamiento de los jugadores. En el mundo de la moda, la IA generativa puede diseñar y producir experiencias virtuales de prueba para clientes y recomendaciones de moda personalizadas basadas en opciones de moda en el comportamiento y las preferencias de los clientes. En robótica, la IA generativa puede diseñar nuevos los movimientos de los robots y los adaptan a entornos cambiantes, permitiéndoles realizar tareas complejas tareas. En educación, la IA generativa puede crear creaciones personalizadas materiales de aprendizaje y entornos de aprendizaje interactivos que se ajustan al aprendizaje de los estudiantes estilos y ritmos. En el aumento de datos, la IA generativa puede producir nuevos datos de entrenamiento para modelos de aprendizaje automático, mejorando su precisión y rendimiento. En este vídeo, aprendiste que: La IA generativa es una técnica de IA capaz de crear datos nuevos y únicos. Supera a los modelos de IA tradicionales en términos de creatividad, ahorro de costes y tiempo, personalización, escalabilidad, robustez y exploración de nuevas posibilidades. La IA generativa tiene el potencial de transformarse varias industrias y mejorar la vida de las personas y generar datos nuevos e imposibles y experiencias, y se puede utilizar para realizar una amplia gama de tareas, similares a la flexibilidad y adaptabilidad de la inteligencia humana. Hablemos sobre la Inteligencia Artificial Generativa, o Generative AI, de una manera sencilla. La Inteligencia Artificial Generativa es una técnica que permite a las máquinas crear cosas nuevas y únicas, como imágenes, música, texto e incluso mundos virtuales. Imagina que tienes un artista que puede pintar un cuadro, componer una canción o escribir una historia, pero en lugar de ser una persona, es una máquina que aprende de muchos ejemplos. A diferencia de otros tipos de inteligencia artificial que siguen reglas predefinidas, la IA generativa utiliza técnicas avanzadas para aprender de grandes cantidades de datos y así generar algo completamente nuevo. Por ejemplo, piensa en un chef que ha probado miles de recetas. Con ese conocimiento, puede inventar un plato original que nunca antes se había hecho. De la misma manera, la IA generativa puede combinar lo que ha aprendido para crear algo innovador y sorprendente. Resumen En esta lección, ha aprendido: IBM Research define la Inteligencia Artificial (IA) como Inteligencia Aumentada, que ayuda a los expertos a ampliar sus capacidades mientras las máquinas hacen el trabajo que consume tiempo. La IA aprende creando modelos de aprendizaje automático basados en entradas proporcionadas y salidas deseadas. La IA puede describirse de diferentes maneras en función de su fuerza, amplitud y aplicación: IA débil o estrecha, IA fuerte o generalizada, IA súper o consciente. La IA es la fusión de muchos campos de estudio, como la informática, la ingeniería eléctrica, las matemáticas, la estadística, la psicología, la lingüística y la filosofía.