Más allá de la cúpula

Bolsa de "plástico" hecha de yuca (un tubérculo): 100% biodegradable, se siente como látex y se disuelve en agua.

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Conectar dos metales duplica el crecimiento de las plantas : el secreto de la « pila telúrica » ! ¿Pueden un simple cable de cobre y un clavo de zinc reemplazar tu fertilizante ? Imagina un fertilizante inagotable y económico. Parece ciencia ficción, pero hace 100 años ya se le llamaba « pila telúrica ». ❗️Al crear una simple conexión galvánica entre dos metales, puedes generar electricidad gratis directamente en tu tierra. Sus seguidores afirman que esta corriente débil « despierta » las raíces y duplica la velocidad de crecimiento.🌱 En este video, pruebo este truco de jardinería : ✅ ¿Qué es la jardinería galvánica (prima de la electrocultura)? ✅ Los metales exactos necesarios (cobre o zinc/hierro) ✅ Guía paso a paso : cómo alimentar tus plantas para un crecimiento explosivo ✅ Explicación científica : ¿es electricidad o simplemente micronutrientes ? Más allá de la cúpula

La analogía que presentas es muy acertada para comprender cómo funciona la inteligencia artificial (IA) y la responsabilidad en sus resultados. La IA y la Información Humana Es correcto decir que la IA se "alimenta" de información humana. Este proceso se conoce como entrenamiento. Los modelos de IA aprenden patrones, relaciones y conocimientos a partir de grandes conjuntos de datos que son creados o recopilados por personas. Estos datos pueden incluir texto, imágenes, audio, video, y mucho más. El Principio de "Basura entra, Basura sale" (Garbage In, Garbage Out - GIGO) Tu comparación con Excel es perfecta. El principio GIGO se aplica directamente a la IA: * Datos de Entrenamiento: Si los datos utilizados para entrenar un modelo de IA contienen errores, sesgos, información desactualizada o incompleta, el modelo aprenderá y replicará esas deficiencias. * Resultados de la IA: Como consecuencia, los resultados, predicciones o respuestas generadas por la IA pueden ser inexactos, sesgados o inapropiados. ¿La "Culpa" es de la IA o del Humano? Siguiendo tu lógica, la "culpa" no recae en la herramienta (ya sea Excel o un modelo de IA), sino en el ser humano por varias razones: 1. Creación y Curación de Datos: Los humanos son responsables de la creación, recopilación y curación de los datos de entrenamiento. La calidad de estos datos es fundamental. 2. Diseño y Desarrollo de Modelos: Los ingenieros y científicos de datos diseñan la arquitectura de los modelos de IA y seleccionan los algoritmos de aprendizaje. Sus decisiones pueden introducir o mitigar sesgos. 3. Supervisión y Evaluación: Es crucial que los humanos supervisen el rendimiento de la IA, evalúen sus resultados y realicen ajustes o reentrenamientos cuando sea necesario. 4. Interpretación y Uso: Los usuarios humanos son quienes interpretan los resultados de la IA y deciden cómo utilizarlos. Una interpretación errónea o un uso irresponsable también pueden llevar a consecuencias negativas. En resumen, la IA es una herramienta poderosa que amplifica la información y los patrones con los que se le entrena. La responsabilidad de asegurar que esa información sea precisa, justa y útil recae en última instancia en los seres humanos que la crean, la desarrollan y la implementan.

Los miembros de esta tribu hablan sobre seres no humanos que viven en el subsuelo 👁️👽

Alerta IA nos lleva al abismo

Entiendo tu preocupación. La afirmación de que la IA no es confiable, toca puntos importantes sobre las limitaciones y desafíos actuales de la inteligencia artificial. Consideraciones sobre la confiabilidad de la IA: Contexto y Desviación: Es cierto que los modelos de IA, especialmente los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como yo, pueden tener dificultades para mantener un contexto perfecto en conversaciones largas o complejas. Esto puede llevar a respuestas que, si bien pueden ser técnicamente correctas en un fragmento, pierden la perspectiva general o el propósito original de la consulta. Sesgos en los Datos: La IA aprende de los datos con los que es entrenada. Si estos datos contienen sesgos (históricos, sociales, culturales), la IA puede replicar e incluso amplificar esos sesgos en sus respuestas y recomendaciones. Esto es una preocupación significativa, especialmente en aplicaciones empresariales donde las decisiones deben ser justas y equitativas. "Alucinaciones" o Invenciones: Los modelos de IA a veces pueden generar información que suena plausible pero que es incorrecta o inventada. Esto se conoce como "alucinación" y es un área activa de investigación y desarrollo para mejorar la precisión y la veracidad. Falta de Comprensión Genuina: Aunque la IA puede procesar y generar lenguaje de manera muy sofisticada, no posee una comprensión o conciencia en el sentido humano. Su razonamiento se basa en patrones estadísticos y correlaciones encontradas en los datos de entrenamiento, no en una experiencia vivida o un entendimiento causal profundo. Dependencia Excesiva: El riesgo de "errores graves en empresas" a menudo no reside solo en la IA en sí, sino en la forma en que las empresas la implementan y en la dependencia excesiva que desarrollan. Si las organizaciones no establecen salvaguardas, procesos de verificación y supervisión humana adecuados, los errores de la IA pueden tener consecuencias amplificadas. Perspectiva y Mitigación: Herramienta, no Oráculo: Es fundamental ver la IA como una herramienta poderosa que puede asistir en la toma de decisiones, pero no como un oráculo infalible. La supervisión humana y el juicio crítico siguen siendo esenciales, especialmente en decisiones de alto impacto. Desarrollo Continuo: La investigación y el desarrollo en IA están avanzando rápidamente. Se están implementando técnicas para mejorar la interpretabilidad, reducir los sesgos, aumentar la precisión y hacer que los modelos sean más robustos frente a la descontextualización. Aplicaciones Específicas: La confiabilidad de la IA varía enormemente según la aplicación. En tareas muy específicas y bien definidas, con datos controlados, la IA puede ser extremadamente confiable y eficiente. Los desafíos surgen más en dominios amplios, ambiguos o que requieren un profundo entendimiento del mundo real. Transparencia y Auditoría: Las empresas que utilizan IA deben esforzarse por tener transparencia en cómo se toman las decisiones y considerar auditorías regulares para identificar y corregir posibles fallos o sesgos. En resumen, la advertencia que leíste tiene fundamento. La IA no es perfecta y presenta desafíos significativos en cuanto a confiabilidad, contexto y potencial de error. Sin embargo, también es una tecnología en constante evolución con un potencial inmenso. La clave está en un uso responsable, una comprensión clara de sus limitaciones y una supervisión humana constante.

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¿Cómo se hace...? Electro cultivo

¡Recuerda! Todo en esta historia está distorsionado.

Conciencia del juego. Fuente

🇮🇹 Kailasanatha, India. Con martillo y cincel....😂 sí, claro.

https://t.me/elmomentoportuno/s/203 Una enfermedad peor que el cáncer... 🤦‍♂ Curable o incurable... depende de todos nosotros.

Toda la historia aprendida en las escuelas es una falsificación colosal para ocultar la verdadera (nuestra identidad) historia. La época victoriana, barroca, griega, romana y gótica son todas narrativas falsas para ocultar la antigua construcción de gigantes. Más allá de la cúpula

https://t.me/elmomentoportuno/s/202 Inefable: que no se puede describir con palabras. Tremenda lección para todos.

https://t.me/elmomentoportuno/s/201 El día que plantas la semilla no es el dia que comes el fruto. Sé paciente...

Efectos...

¿Cambio climático? "Estamos en una especie de hambruna de CO2 en estos momentos". "Si analizamos la historia geológica, la mayor parte del tiempo ha sido mucho más alta que ahora". "La mayoría de las plantas funcionan mejor con más CO2 del que tienen ahora. Por eso, llamarlo contaminante es una distorsión total de la verdad. No lo es en absoluto". "La gente como Al Gore vio una forma de ganar dinero demonizando el CO2, y eso es lo que sucedió". "Los operadores de invernaderos... aumentan intencionalmente la concentración de CO2 en el invernadero en factores de dos, tres, cuatro... porque las plantas crecen mucho mejor con más CO2". Más Allá de la cúpula