ChatGPT es un modelo lingüístico de última generación diseñado para crear contenidos a partir de entradas anteriores. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para aprender patrones del lenguaje humano y predecir la siguiente palabra o frase más probable en función del contexto.
Sin embargo, una pregunta que surge es cómo puede un modelo lingüístico de este tipo hacer razonamientos lógicos y construir modelos matemáticos, de forma que imite el pensamiento humano.
Para responder a esta pregunta, necesitamos entender la arquitectura subyacente del modelo. ChatGPT se basa en una arquitectura de transformadores (‘transformers’), que es un tipo de red neuronal diseñada específicamente para el procesamiento del lenguaje natural.
Esta arquitectura utiliza mecanismos de atención para aprender las relaciones entre palabras y frases en una oración o documento. Esto permite a GPT-4 comprender el significado y el contexto inmediato del texto, y generar respuestas más precisas y coherentes.
Pero, ¿cómo puede esta arquitectura ayudar a ChatGPT a realizar razonar? Una forma es mediante el uso del razonamiento simbólico (symbolic reasoning).
El razonamiento simbólico consiste en representar conceptos y relaciones entre ellos mediante símbolos y reglas. Se trata de un aspecto fundamental de la lógica y el razonamiento matemático.
ChatGPT puede aprender a realizar razonamientos simbólicos entrenándose con grandes conjuntos de datos de texto que incluyan ejemplos de razonamiento lógico y matemático.
Por ejemplo, puede aprender a resolver problemas matemáticos analizando la estructura del problema y aplicando las reglas y fórmulas adecuadas para llegar a la solución. Del mismo modo, puede aprender a hacer inferencias lógicas analizando las relaciones entre conceptos y aplicando reglas lógicas para llegar a una conclusión.
Otra forma en que ChatGPT puede realizar razonamientos es mediante el uso de fuentes de conocimiento externas. ChatGPT puede ser entrenado en grandes bases de datos de conocimiento como Wikipedia, que puede proporcionarle información sobre una amplia gama de temas, incluyendo las matemáticas y la lógica. Esto puede permitir al modelo generar respuestas más precisas y coherentes que incorporen conocimientos y razonamientos externos.
En resumen, ChatGPT puede razonamientos simbólicos e incorporando fuentes de conocimiento externas a su proceso de aprendizaje. Aunque en su última versión GPT-4 aún puede no ser capaz de igualar la profundidad y complejidad del razonamiento humano y las habilidades matemáticas, aún puede proporcionar conocimientos valiosos y generar contenidos útiles que pueden beneficiar a una amplia gama de aplicaciones.