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Científicos estadounidenses desarrollan una IA con capacidad de predicción mucho más elevada que los humanos

Esta inteligencia artificial tiene la habilidad de hacer un intenso repaso por Internet en cuestiones de segundos para dar una respuesta.

El universo de la inteligencia artificial sigue registrando avances, con iniciativas tecnológicas que apuntan a superar las capacidades humanas. En esta oportunidad, un equipo de científicos de la Universidad de Berkeley desarrolló un mecanismo de aprendizaje automático con una capacidad de predicción superior a la de cualquier persona, informa El País.

¿En qué se basa este método? En la milenaria práctica de la investigación. Cualquier persona que quiera predecir algún evento suele acudir a las fuentes bibliográficas, hoy digitalizadas en el Internet. Bueno, la IA desarrollada por un equipo de la Universidad de Berkeley, dirigido por Danny Halawi, hace lo mismo pero en cuestiones de segundos y con una capacidad tan rápida de consultas que es prácticamente imposible que se equivoque.

Los expertos combinaron miles de pronósticos de mercados, como Metaculus o Polymarket, con las virtudes del ChatGPT-4. Siempre que se le hace una pregunta, el sistema actúa preguntando a Google hasta seis veces el mismo prompt que le da el usuario. Eso se traduce en consultas de hasta 20 artículos.

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Si quieres predecir con precisión, la mejor estrategia consiste en ser imparcial, intentar obtener las fuentes más precisas de información y hacer una predicción razonable y sensata que se base puramente en la evidencia”, dijo Danny Halawi, líder de la investigación de la casa de estudios con sede en California (EE.UU).

El País explica en su reseña, que los científicos detrás de este proyecto acuden a un fenómeno llamado “sabiduría de la multitud”. Le dicen de esta manera a encontrar una solución a un problema en la opinión de la mayoría de las personas expertas en los temas de los que se esté hablando.

Gracias a este método, el sistema acude a lo que se conoce como las fuentes confiables de Google y encuentra la respuesta para proporcionarla al usuario.

Danny Halawi explica que lo ideal es que el sistema realice 100 búsquedas de Google por cada cuestionamiento, para que el resultado sea el 100% de la predicción. Sin embargo, eso les requiere mucho dinero y con seis consultas alcanzan un buen promedio de aciertos y superan las capacidades humanas.

Este tipo de sistemas, explica el medio antes citado, sirve para predecir los impactos económicos y sociales de las decisiones políticas de un gobierno, por ejemplo.

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