Todo lo que necesitas es amor ATENCIÓN
¿Sabéis qué es de lo más valioso hoy en día?
La ATENCIÓN.
Todo el mundo compite por ella:
TikTok, Instagram, anuncios, videojuegos, profesores, padres,
incluso yo en este momento.
¿Qué haces cuando prestas ATENCIÓN?
Ves o escuchas,
filtras el ruido,
distingues lo importante de lo accesorio
porque lo relacionas con cosas interesantes que tienes en la memoria...
Cerrad los ojos 10 segundos.
Escuchad los sonidos de alrededor
y centraos solo en los más lejanos.
... te pones a PENSAR.
PENSAR es imposible sin prestar ATENCIÓN.
El pez no cabía en el acuario porque era demasiado pequeño.
¿Quién o qué es demasiado pequeño?
Los humanos somos capaces de centrarnos en lo importante,
de ENTENDER esta frase,
¿cómo lo consiguen ahora las máquinas?
Igual que nosotros
prestando ATENCIÓN.
Las máquinas han aprendido a prestar ATENCIÓN,
son capaces de centrarse en lo importante,
de entender lo que les cuentas.
Las IAs han aprendido a PENSAR.
¿Cómo mantenía una conversación un ordenador hace 50 años?
Primer avance en IA
ELIZA (1966)
¿Por qué dices que estás triste?
ELIZA no "pensaba" de verdad.
Lo que hacía era buscar palabras clave en lo que escribía la persona
y responder con frases preparadas.
Por ejemplo, si escribías "estoy triste", el programa detectaba "triste" y contestaba:
"¿Por qué dices que estás triste?".
Técnicamente se programaba con reglas muy simples,
como "si aparece esta palabra → responde con esta frase".
Es un poco como un bot de WhatsApp con respuestas automáticas, pero mucho más limitado.
¿Cómo simular una conversación con
solo unas frases y unas reglas?
ELIZA fue creada en 1966 por Joseph Weizenbaum, un profesor del MIT. La hizo como un experimento para mostrar lo fácil que era simular una conversación. Pero para su sorpresa, mucha gente empezó a hablar con ELIZA como si fuera un psicólogo real. Incluso sus propios compañeros decían que sentían que "les entendía".
Weizenbaum se asustó un poco: no esperaba que la gente confiara tanto en un programa tan simple, y eso le hizo reflexionar sobre los riesgos de la inteligencia artificial.
Simulación ≠ Comprensión
Años antes, el matemático Alan Turing había propuesto un experimento: si hablas con una máquina y no puedes distinguirla de un humano, ¿podemos decir que "piensa"?
ELIZA no pasaba ese test, porque sus respuestas eran muy superficiales.
Pero fue uno de los primeros programas que nos hizo pensar seriamente en esa pregunta:
¿y si un día las máquinas lo consiguen?
Segundo avance
Datos, ¡más datos! (2006)
¿Qué es un árbol de decisión?
Un árbol de decisión funciona como un juego de preguntas y respuestas.
Cada vez que respondes, te lleva a otra pregunta, hasta llegar a una conclusión.
Por ejemplo: ¿Llora alguien? → ¿Tiene una cebolla delante? → Sí → Entonces no está triste.
Los ordenadores usan este método para clasificar información: decidir si un correo es spam,
si una foto tiene un perro o un gato, o incluso qué anuncio mostrarte.
Big Data y aprendizaje
Para que un árbol de decisión sea útil, no basta con unas pocas preguntas. Necesita muchos ejemplos para aprender qué preguntas son las más importantes. Aquí entra el Big Data: millones de datos de usuarios, fotos, textos o clics que sirven de "entrenamiento".
Con esos datos, el ordenador ajusta las ramas del árbol:
cuáles preguntas son relevantes y cuáles no.
Cómo hacer que mi perro...
... me obedezca | coma | no muerda
Tercer avance
Google autocompleta (2008)
Predicción estadística de palabras
El autocompletado empezó con algo relativamente sencillo: modelos de probabilidad.
El sistema contaba con qué frecuencia una palabra sigue a otra en millones de textos.
Ejemplo: después de "Cómo hacer que mi perro...",
las palabras más probables son "me obedezca", "coma" o "no muerda".
Así se enseñó a las máquinas a manejar el lenguaje natural de manera fluida.
El gran salto cuántico
"Attention is all you need" (2017)
El problema de recordar
Antes de 2017, las redes que procesaban texto leían las frases palabra por palabra.
El problema: si la frase era larga, el sistema "olvidaba" lo que estaba al principio.
Ejemplo: en "El perro que corría por el parque de mi barrio no dejaba de ladrar",
cuando llegaba al final, el modelo podía olvidar que el sujeto era el perro.
La solución: la ATENCIÓN
"Attention is all you need" introdujo una idea revolucionaria: en vez de leer palabra a palabra,
la máquina puede mirar toda la frase a la vez y decidir a qué palabras debe prestar atención.
Ejemplo: si le preguntas "¿quién ladraba?",
el modelo presta atención a "perro", no a "parque" o "barrio".
Técnicamente, cada palabra recibe un "peso de atención"
que indica cuánta importancia tiene en relación con las demás.
Los Transformers
Los Transformers usan múltiples capas de atención y además la procesan en paralelo,
lo que los hace mucho más rápidos y potentes que los modelos anteriores.
Esto permitió que aparecieran sistemas como BERT, GPT, ChatGPT, capaces de no solo completar frases sino entender contextos largos, traducir, resumir, o incluso razonar.
De ahí la metáfora del "salto cuántico":
pasamos de recordar poco y despacio a entender muchísimo y rapidísimo.
Preguntas sobre IA
Ética
La IA no tiene valores, solo reglas y datos.
🙌 ¿Debe una máquina decidir sobre cuestiones morales
(por ejemplo, un Tesla con AutoPilot ante un posible accidente)?
Compañía
La IA ya se usa como "amigo" virtual o acompañante.
🙌 ¿Podría una IA sustituir a una persona para alguien que está solo o deprimido?
Medicina
ChatGPT 5 puede diagnosticar enfermedades mejor que algunos médicos.
🙌 ¿Nos atreveríamos a dejarnos recetar medicinas por una máquina?
Consumo energético
Entrenar un modelo de IA gasta tantísimo como cientos de hogares.
🙌 ¿Merece la pena el coste ambiental por el beneficio que aporta?
Trabajo creativo
La IA ya pinta, programa, escribe música o guiones.
🙌 ¿Nos quita empleos o nos da nuevas formas de crear?
Información falsa
Las IAs generan imágenes, audios y vídeos hiperrealistas.
🙌 ¿Crees que podremos distinguir lo verdadero de lo falso en el futuro?
Trucos para mejorar nuestra atención
1. Reducir el ruido
La atención se dispersa con notificaciones y estímulos constantes.
1 minuto en silencio absoluto, sin móvil ni pantallas.
2. Concentración activa
Técnicas milenarias como la respiración o la meditación ayudan a enfocar.
Cerrad los ojos y contad solo las respiraciones hasta 10.
Todo lo que necesitas es ATENCIÓN
Las máquinas ya la ejercitan, ¿y tú?
FIN
Laboratorio
Antes de empezar...
- Entrad en chatgpt.com
- Iniciad sesión.
- Si no tenéis cuenta podéis crear una gratuita.
- También podéis utilizar Gemini si ya tenéis cuenta de Google.
- O Copilot desde el navegador de Microsoft.
- O Claude... El ejercicio es exactamente el mismo.
Laboratorio
Objetivo: aprender a escribir mejores prompts
Escribid únicamente: Háblame de...
- Los tiburones.
- Los volcanes.
- Los agujeros negros.
- Los dinosaurios.
- Las abejas.
- Los videojuegos.
- La electricidad.
- Los sueños.
¿Qué le falta a esa respuesta?
Laboratorio
Objetivo: aprender a escribir mejores prompts
Pistas para obtener mejores respuestas
- Como si fueras un profesor experto universitario.
- Para que lo entienda un alumno de 1º ESO.
- Utilizando ejemplos de la vida cotidiana.
- Añade datos en una tabla.
- Terminando con tres curiosidades.
Laboratorio
Resumen: "recetas" de prompt engineer
TAREA: ¿Qué quieres?
CONTEXTO: ¿Para quién?
FORMATO: ¿Cómo? lista, tabla, con imágenes...
TONO: ¿Divertido, formal, sencillo?
DETALLES: Longitud, ejemplos...
Laboratorio
Objetivo: sacar crazy things
- Explica la fotosíntesis a un niño de 5 años.
- Escribe un cuento de miedo sin usar la letra A.
- Escribe exactamente 42 palabras.
- Explica cómo funciona Internet usando únicamente comparaciones con una pizza.
- Escribe una receta usando solo alimentos azules.
- Explica Internet comparándolo con una ciudad.
- Haz un rap sobre matemáticas.
- Escribe una historia donde todas las frases empiecen por la misma letra.
Laboratorio
Objetivo: crear un cartel
- Con el título de la charla: Todo lo que necesitas es atención
- Debe incluir la imagen de un cerebro.
- Debe salir un robot.
- Debéis elegir un estilo concreto: anime, Pixar, GTA, acuarela, Van Gogh, de ciencia ficción...
Laboratorio
Resumen: lo que hemos aprendido
Las IAs no leen la mente (aunque lo parezca).
Cuanto mejor sea el prompt, mejor será la respuesta.
Hay que revisar siempre lo que generan.