Como mucha gente ha comprobado ya, los modelos de lenguaje (LLM) encarnados en el popular ChatGPT de OpenAI son capaces de mantener conversaciones temáticas fluidas, coherentes y en general correctas con los usuarios. Se les puede hacer preguntas, pedir que investiguen temas o expliquen cualquier cosa con un nivel entre lo más técnico o lo más divulgativo. Ahora los fabricantes de vehículos están analizando cómo podría servir todo esto para transformar los coches en vehículos más inteligentes y seguros.
Está claro que no acabaremos «conduciendo con ChatGPT», pero estos modelos podrían integrarse en los sistemas auxiliares, por ejemplo, para entender mejor el lenguaje natural hablado y contestar de viva voz de forma más realista. Esto haría que los coches entendieran y respondieran de manera más natural y precisa a lo que se les pregunta u ordena. Los conductores podrían interactuar con sus vehículos de forma más natural y eficiente, sin necesidad de distraerse de la carretera, algo que se sabe que es mejor comparativamente respecto a los sistemas táctiles tradicionales.
Conocimientos especializados en los modelos de lenguaje
Los modelos como ChatGPT funcionan destilando los conocimientos generales procedentes de todo tipo de fuentes. Por un lado hay enciclopedias, libros, periódicos, revistas, páginas web, foros, trabajos científicos y otro tipo de literatura. Por otro, algunos que pueden ser más específicos e interesantes para los conductores: bases de datos e información sobre rutas, turismo, monumentos, mecánica, y mucho más.
El resultado al combinar todo esto es una IA que entiende el lenguaje natural, sabe interpretar las preguntas y crear respuestas válidas con un mayor conocimiento acerca de ciertas áreas especializadas. Esto permitiría a los coches ofrecer información más detallada y precisa sobre cualquier tema imaginable: desde más formas de configurar los sistemas de confort y entretenimiento de abordo, a la planificación de rutas o las explicaciones sobre el funcionamiento de los avisos, sensores y cualquier otro dato. «Cuéntame la historia de ese castillo que se ve al pie de la carretera» o «explícame los principales datos de la ciudad a la que nos dirigimos» podrían ser órdenes comunes en el futuro. Además, comprender mejor algunos de esos datos, como los relativos al vehículo, redundaría en una mejor seguridad pues los coches serían capaz de «explicar» de forma fácil los potenciales problemas.
Un ChatGPT con acceso a funciones externas igual a más capacidad
Una de las recientes mejoras de ChatGPT ha sido la incorporación de las llamadas a funciones externas. Esto permite al modelo distinguir cuándo puede dar una respuesta razonablemente válida o si debe consultar a una fuente externa para obtener esos datos. Esta comunicación máquina-a-máquina permite resolver problemas más complejos, sin que el usuario tenga que actuar, en aquellos casos en que el modelo se queda corto.
Un ejemplo típico para ChatGPT son los problemas aritméticos relativamente sencillos, que nunca se le han dado especialmente bien, pues se concibió como un modelo de lenguaje y no para ser una calculadora. Cuando ChatGPT detecta que debe realizar cálculos puede lanzar una consulta a una función de cálculo externa especializada que analizará mucho mejor el problema y devolverá la respuesta correcta, que entonces GPT podrá «explicar» en lenguaje más claro. En cierto modo es como usar una calculadora científica o financiera cuando hay que manejarse con números, o una hemeroteca o los diarios más recientes cuando hay que investigar una noticia de actualidad.
En el caso de los coches, este tipo de comunicación con funciones externas podría ser útil para resolver problemas técnicos o situaciones más complejos de lo habitual que pudieran surgir durante la conducción. El modelo no necesitaría estar entrenado con esa información, tan solo saber que puede lanzar la consulta a otro sitio y esperar una buena respuesta. El resultado sería información completamente puesta al día, más precisa y segura.
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