Las tendencias de la tecnología semántica para 2024 se basarán en una serie de mejoras tecnológicas. La introducción de ChatGPT ha producido una variedad de efectos primarios y secundarios en la tecnología semántica y las industrias que la utilizan. ChatGPT mejora significativamente el uso y la comprensión del lenguaje por parte de la IA.
La tecnología semántica utiliza "semántica formal" para dar significado a los diferentes tipos de datos con los que trabajamos. La semántica es el estudio formal del lenguaje y su estructura subyacente. La semántica se ocupa de palabras y frases y de sus relaciones entre sí durante las comunicaciones. El significado y el contexto se aplican a los diferentes tipos de datos que se utilizan.
La web semántica y el procesamiento del lenguaje natural son formas de tecnología semántica, pero cada una tiene diferentes funciones de apoyo en el proceso de gestión de datos.
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una rama de la inteligencia artificial y utiliza el aprendizaje automático para comprender y procesar el lenguaje humano (texto y hablado) y los datos. Con procesamiento natural del lenguaje aplicaciones, las empresas pueden analizar datos y extraer información sobre noticias, personas, lugares y eventos. La PNL se utiliza actualmente en una variedad de servicios y productos cotidianos, como aplicaciones de traducción para idiomas extranjeros, asistentes digitales activados por voz y programas de escaneo de correo electrónico no deseado.
La web semántica es un marco que se aplica a la red mundial utilizando estándares desarrollados por la El Consorcio World Wide Web. El objetivo de utilizar este marco de web semántica es hacer que los datos de Internet sean legibles para las computadoras. La web semántica depende en gran medida de los metadatos.
La tecnología semántica puede ayudar a las empresas a localizar y descubrir datos más inteligentes, extraer información de grandes cantidades de datos sin procesar y descubrir relaciones. Las bases de datos de gráficos semánticos pueden hacer que a las computadoras les resulte más fácil y eficiente integrar, procesar y recuperar datos.
ChatGPT y tecnología semántica
ChatGPT se ha vuelto bastante popular. Se basa en chatbots y utiliza un modelo de lenguaje grande que fue creado por OpenAI en 2022. Utiliza redes neuronales para procesar y generar respuestas a cualquier secuencia de caracteres que sea reconocible, incluidos diferentes lenguajes hablados, ecuaciones matemáticas y lenguajes de programación.
Esta nueva forma de chatbot es capaz de comunicarse en un inglés básico, similar al humano, y ha demostrado ser útil para una amplia gama de tareas, como desarrollar nuevo software o escribir un discurso. ChatGPT puede realizar la investigación para un informe y luego crear un documento escrito en excelente inglés, japonés o alemán. Estos chatbots nuevos y más inteligentes también se pueden utilizar para crear música, arte visual, vídeos y códigos informáticos funcionales.
ChatGPT intenta comprender las indicaciones del usuario y luego proporciona la respuesta que considera mejor.
Modelos de lenguaje grande
Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un algoritmo de aprendizaje profundo que actúa como una red neuronal y puede realizar varias tareas de procesamiento del lenguaje natural. Grandes modelos de idiomas se basan en modelos de transformadores y se entrenan con conjuntos de datos masivos. Estos algoritmos, o redes neuronales, utilizan una red de nodos, similar a las neuronas del cerebro humano.
Algunos ejemplos de modelos de lenguajes grandes populares son BARD, Cohere, PaLM y GPT-4. Son extremadamente útiles para tareas como desarrollar contenido creativo, generación de código y traducción de idiomas. Un LLM moderno es notablemente flexible y puede realizar una variedad de tareas diferentes, desde responder preguntas hasta traducir idiomas. ChatGPT, que utiliza LLM, tiene el potencial de reemplazar a los escritores humanos y alterar la forma en que las personas usan los asistentes virtuales y los motores de búsqueda.
Existe una gran preocupación de que los modelos de lenguaje grandes puedan presentar contenido escandaloso o engañoso.
Gráficos de conocimiento
Los gráficos de conocimiento se han convertido en herramientas útiles para organizar y presentar información estructurada utilizando un formato legible por máquina. Un gráfico de conocimiento, también conocido como red semántica, se utiliza para representar entidades del mundo real (objetos, conceptos, eventos, situaciones) y muestra las relaciones entre ellas. Estos datos normalmente se almacenan dentro de una base de datos gráfica y se presentan como una estructura gráfica.
La fusión de grandes modelos lingüísticos y gráficos de conocimiento mejoró drásticamente las capacidades y la comprensión de los sistemas de inteligencia artificial. Los gráficos de conocimiento proporcionan el marco estructurado necesario para identificar y conectar entidades, sus relaciones y sus atributos. La combinación de grandes modelos de lenguaje y la presentación estructurada respaldada por gráficos de conocimiento se ha utilizado para construir sistemas de inteligencia artificial más conscientes del contexto que están revolucionando la forma en que interactuamos con las computadoras y accedemos a la información.
Los gráficos de conocimiento se han convertido en poderosas herramientas utilizadas para organizar y presentar información estructurada, lo que a su vez promueve la recuperación eficiente de datos y las inferencias sobre las relaciones.
Web 3.0
La web semántica, que funciona con tecnología semántica, es un concepto clave en el desarrollo de la Web 3.0. El web semántica se basa en el concepto de que Internet debe estar estructurado y etiquetado, permitiendo a las computadoras entenderlo y buscarlo más fácilmente.
Por ejemplo, si se busca la palabra “novela” en Google, se mostrarán resultados para el proveedor de audio y libros electrónicos, un tipo de libro o el concepto de “nuevo”. Sin embargo, con Web 3.0 (también conocido como Web3), el motor de búsqueda evaluaría el significado y el contexto de su consulta, utilizando información previamente adquirida. El motor de búsqueda determinaría qué “manzana” se está buscando y presentaría resultados más refinados.
La Web 3.0 también utiliza conceptos y tecnologías que respaldan la descentralización y la cadena de bloques.
Asistentes virtuales
OpenAI ChatGPT se puede transformar en un asistente virtual, con las modificaciones oportunas. Brian X. Chen, escribiendo para The New York Times, ChatGPT comparado con "Bard" de Google y descubrió que ChatGPT era claramente la mejor opción. En el artículo "Cómo convertir ChatGPT en tu propio asistente personal", Aaron Heienickle describe cómo hacer que el modificaciones apropiadas.
Las versiones más antiguas de asistentes virtuales, como Bard de Google, Alexa de Amazon y Siri de Apple, tuvieron más de una década para mejorar, pero terminaron estancadas y actualmente se utilizan para tareas tan básicas como reproducir música y actuar como temporizadores.
Un asistente virtual de ChatGPT puede realizar una variedad de tareas, incluida la generación de informes de redes sociales, análisis de marketing y sugerencias de mejores prácticas. Sus capacidades como asistente virtual, cuando se integra con las herramientas adecuadas, lo hacen útil para mejorar la productividad. Ejemplos del mundo real han demostrado que ChatGPT puede optimizar los flujos de trabajo y mejorar la eficiencia.
Espere un mejor servicio al cliente
Los chatbots siempre han intentado imitar las conversaciones humanas, pero su comprensión limitada y sus respuestas limitadas a menudo resultan en que el cliente sea remitido a un humano, que también puede no ser de ayuda. El nuevo chatbots de atención al cliente utilizará una gran biblioteca de idiomas y podrá responder a una gama mucho más amplia de preguntas. Para preguntas que no han experimentado antes, deberían poder investigar las respuestas, aunque en la actualidad, las respuestas investigadas pueden no ser confiables.
La versión GPT de los chatbots es mucho mejor imitando conversaciones humanas y puede responder con preguntas y respuestas más humanas. Podrán entablar conversaciones bidireccionales más complejas y reducir la frustración que sienten muchos clientes al tratar con chatbots menos avanzados.
Mayor uso y desarrollo de la IA generativa
Como resultado de la combinación de la IA generativa con grandes modelos de biblioteca para formar ChatGPT, la IA generativa se utiliza con más frecuencia, recibe más atención y se experimenta más con ella. Es una predicción razonablemente segura que la IA generativa se utilizará cada vez más y seguirá evolucionando.
Gartner predice IA generativa se convertirá en una tecnología de uso general y mejorará la vida humana de forma similar a como lo hicieron Internet, la electricidad y la máquina de vapor. El impacto de la IA generativa seguirá creciendo a medida que las personas y las organizaciones descubran aplicaciones nuevas y más innovadoras.
Resumen
La introducción de ChatGPT está teniendo un gran impacto en el mundo de la inteligencia artificial. OpenAI presentó un nuevo y poderoso chatbot a finales de 2022 que puede comunicarse en inglés (o italiano u holandés) común y humano. Es extremadamente útil para realizar una amplia gama de tareas, desde responder preguntas de servicio al cliente hasta investigar y redactar un informe.
Las empresas ahora tienen un camino para brindar conversaciones más naturales con clientes y clientes mediante el uso de ChatGPT.
Los modelos de lenguaje grandes son un componente principal en el desarrollo de ChatGPT y han promovido un salto significativo en las capacidades de la inteligencia artificial. Los gráficos de conocimiento se convertirán en una herramienta más útil y reconocible. Podemos esperar mejoras en los motores de búsqueda y en la investigación en general a medida que la Web 3.0 se integre completamente en Internet. También podemos esperar ver mejoras significativas en los asistentes virtuales y los chatbots de servicio al cliente.
Se puede esperar que la IA generativa se vuelva mucho más común en nuestra vida cotidiana.
Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock
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- Fuente: https://www.dataversity.net/semantic-technology-trends-in-2024/
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