¿Qué es Chat GPT y cómo sacarle provecho en el sector de la construcción?
Área Temática: IA en Construcción
Autor: Daniel Medina Quispe
Introducción
Los modelos generativos de transformadores pre entrenados, conocidos como GPT, son sistemas avanzados de predicción de lenguaje natural. Su objetivo es imitar el proceso del habla humana para mantener conversaciones fluidas, una tarea inherentemente compleja debido a los matices del lenguaje humano, que no pueden ser fácilmente programados mediante reglas estrictas. Para abordar estos desafíos, se emplea el aprendizaje automático (machine learning), donde la máquina se ajusta automáticamente basándose en ejemplos proporcionados.
ChatGPT, por ejemplo, ha sido entrenado con una vasta cantidad de datos, incluyendo textos de páginas web, publicaciones de Reddit con alta valoración, compilados de la Biblioteca Universal Web y la totalidad de Wikipedia, cubriendo el período de 2016 a 2019. Pero, a pesar de su capacidad para generar texto coherente, es crucial aclarar que ChatGPT no comprende realmente los temas, no tiene pensamiento matemático o abstracto, y posee una memoria limitada. Aunque estos aspectos están en constante mejora, la barrera más significativa sigue siendo el entendimiento humano. ¿Entonces cómo es que funciona Chat GPT?
Funcionamiento de ChatGPT
El proceso comienza con la tokenización del texto ingresado, donde el texto se convierte en listas de vectores con múltiples dimensiones (parámetros). En la versión GPT-1, se utilizaron 117 millones de parámetros, mientras que GPT-2 empleó 1.5 mil millones y GPT-3 aumentó esta cifra a 175 mil millones de parámetros. Estos tokens se colocan en un mapa de lenguaje, donde las palabras se organizan según su proximidad semántica. Por ejemplo, las palabras "gato" y "perro" pueden considerarse cercanas debido a su relación con mascotas. Este mapeo se combina con técnicas como Long Short-Term Memory (LSTM), que permite recordar lo mencionado previamente en la conversación, y el modelo de Transformadores, que permite una contextualización, en otras palabras, puede determinar la zona del mapa de lenguaje que se acomode más al tema solicitado. Finalmente, el modelo genera texto basándose en las probabilidades calculadas para el siguiente token, produciendo así una respuesta coherente.
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Aplicación en el Sector de la Construcción
En el sector de la construcción, uno de los usos más apetecibles de ChatGPT es su aplicación como asistente virtual para facilitar información sobre proyectos, gestión, optimización y generación de informes. Sin embargo, para que estas aplicaciones sean efectivas, se requiere una gran cantidad de datos verificados. En la construcción, la calidad y disponibilidad de datos pueden variar, lo que limita la implementación de estos asistentes virtuales. No obstante, el uso de Building Information Modeling (BIM) ofrece una esperanza, ya que la información del Entorno Común de Datos (CDE) de cada país podría permitir la creación de asistentes virtuales capaces de gestionar proyectos de manera eficiente.
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Conclusión
En conclusión, ChatGPT tiene un gran potencial para mejorar la eficiencia en el sector de la construcción, siempre y cuando se comprendan y respeten sus limitaciones y se utilice de manera adecuada. Sin embargo, su aplicación también plantea nuevos desafíos. Es necesario contar con profesionales que posean habilidades que van más allá de la formación tradicional del sector, así como una estandarización en la producción de proyectos, que incluya no solo las normas de construcción, sino también normativas de redacción y presentación de informes.
Además, sería sumamente beneficioso que las grandes empresas del sector estén dispuestas a liberar parte o la totalidad de la información que poseen, ya que esta información, siendo de alta calidad, podría significar un avance significativo para la industria de la construcción en todo un país. La colaboración y el acceso a datos verificados y de calidad son esenciales para aprovechar al máximo las capacidades de ChatGPT y otras herramientas de inteligencia artificial en el sector de la construcción.
Bibliografía: