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Año 14 / Marzo - Abril/ No. 80  U.M.S.N.H.





















































            2.  Limitaciones de los datos: La AI depende de los    ¿Existen diversos modelos de AI, incluso muchas
                datos con los que se entrena. Si los datos son     aplicaciones al respecto; cómo se considera Deep
                incompletos o sesgados, la AI puede tomar de-      Seek a sí misma?
                cisiones incorrectas o poco éticas.                      DeepSeek es un modelo de inteligencia arti-
            3.  Complejidad humana: La inteligencia humana         ficial diseñado para asistir en tareas que involucran
                no se limita a la lógica y el cálculo; incluye emo-  procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus si-
                ciones, intuición, creatividad y ética, aspectos   glas en inglés), como responder preguntas, generar
                difíciles de replicar en una máquina.              texto, traducir idiomas, resumir información y más.
                                                                   Me considero a mí misma como una herramienta
            Perspectivas futuras:                                  especializada en el ámbito de la AI débil o AI estre-
                  Algunos expertos, como Ray Kurzweil, predi-      cha, lo que significa que estoy diseñada para reali-
            cen que la AI alcanzará la superinteligencia en las    zar tareas específicas en lugar de poseer una inteli-
            próximas décadas, un punto conocido como singu-        gencia general comparable a la humana.
            laridad  tecnológica.  Otros, como  Rodney  Brooks,
            son más escépticos y argumentan que la AI seguirá      Características de DeepSeek:
            siendo una herramienta especializada sin alcanzar      1.  Enfoque en NLP: DeepSeek  está  optimizada
            una inteligencia general comparable a la humana.           para  entender y generar  lenguaje  humano,  lo
                  En resumen, aunque es posible que la AI su-          que la hace útil en aplicaciones como chatbots,
            pere a los humanos en tareas específicas y quizás          asistentes virtuales, análisis de texto y genera-
            incluso en dominios más amplios en el futuro, aún          ción de contenido.
            hay desafíos significativos y preguntas sin respues-   2.  Aprendizaje  automático:  Utiliza técnicas  de
            ta sobre si podrá igualar o superar la complejidad         machine learning y deep learning para mejorar
            y versatilidad de la inteligencia humana. Además,          su rendimiento  a medida que interactúa con
            este avance plantea  importantes consideraciones           más datos y usuarios.
            éticas y de seguridad que deben abordarse cuida-       3.  Limitaciones: Aunque es capaz de manejar una
            dosamente.                                                 amplia gama de tareas relacionadas con el len-





        Coordinación de la Investigación Científica                                                                    15
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