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¿Te has preguntado si una IA como ChatGPT puede aprender globoflexia como un profesional? El resultado no puede ser más maravilloso.
Cuando el mundo conoció a la nueva inteligencia artificial ChatGPT, no podíamos imaginar cuantas tardes divertidas podríamos llegar a pasarnos animadores como yo poniendo a prueba a esta IA. Pero con un potencial por descubrir, ¿en que podría ayudarnos a nosotros los profesionales de los eventos una herramienta digital como esta?
La respuesta de un globoflexero y profesor de esta disciplina solo podía ser esta únicamente: ¿Podrá esta IA aprender globoflexia paso a paso como lo hacen nuestros alumnos?
Vamos a evaluar en un maravilloso y divertido viaje desde el punto de vista más técnico si la IA es capaz de hacer este aprendizaje. ¡Acompáñanos! El resultado no podía ser más maravilloso.
Objetivos principales y secundarios planteados
Para la realización de esta prueba hemos definidos varios objetivos que queremos tener en cuenta antes de conversar con ChatGPT. Utilizaremos la versión que no es de pago, ya que si esa versión menos adelantada es capaz de conseguir aprender globoflexia, otras IA podrían hacerlo de igual manera.
El principal objetivo que nos hemos marcado es si ChatGPT será capaz de generar figuras de globoflexia tras un aprendizaje previo. Este aprendizaje previo viene dado por unos conceptos y estructurado como en nuestros cursos.
El objetivo secundario es conocer el nivel de habilidad que puede llevar a tener ChatGPT para generar imágenes de globoflexia por IA. Es importante porque podremos crear imágenes propias que no estén generadas con mezclas inventadas de otras imágenes.
Además, como objetivo general, valoraremos si es viable y útil realizar globoflexia mediante IA.
Pasos a seguir en la conversación con ChatGPT
Para acortar el proceso de aprendizaje, hemos preparado un promp inicial en el que facilitaremos un primer vistazo al concepto matemático que utilizamos para crear figuras de globoflexia. Si tú quieres aprender de manera rápida estas técnicas, puedes ver todos nuestros contenido en nuestra sección de cursos.
En el vamos a indicar los siguientes conceptos:
- Soy un profesor de globoflexia y me gustaría enseñarte a hacer figuras de globoflexia con globos largos 260. Estos globos tienen unas medidas tras hincharlos y anudarlos de 5 cm de diámetro y 1,52 cm de largo de media.
- Para aprender globoflexia y poder crear estas figuras se utiliza el teorema matemático. Este teorema analiza los nodos y uniones para crear caminos y circuitos. El objetivo de este teorema es descubrir los nodos de torsión de los globos, así como la cantidad de globos que debemos utilizar para realizar las figuras de globoflexia reales. Este teorema genera un grafo matemático que podemos convertir en una figura real. Te muestro un ejemplo de código que representa el grafo de una figura de globoflexia que representa un perrito. Analízalo para entender este teorema.
Nuestro código matemático fue diseñado usando chatGPT y dedicando unos 2 días de trabajo para concretar y definir como sería conversar con la IA desde un enfoque más técnico inicialmente sin posibilidad de errores. Así podríamos analizar desde un punto inicial con datos objetivos si la IA será capaz de aprender globoflexia basándonos en nuestros objetivos a considerar más básicos.
Este código para aprender globoflexia lo hemos creado enseñando a ChatGPT paso a paso globoflexia con el fin de que nos generara el código matemático más sencillo para representar un perrito de globoflexia.
python import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Definir el grafo con los nodos y las conexiones
G = nx.Graph()
edges = [
("hocico_boquilla", "cabeza"),
("cabeza", "orejas"), ("orejas", "cabeza"),
("cabeza", "cuello"), ("cuello", "cuerpo"),
("cuerpo", "pata_delantera1"), ("pata_delantera1", "pata_delantera2"),
("pata_delantera2", "cuerpo"), ("cuerpo", "pata_trasera1"),
("pata_trasera1", "pata_trasera2"), ("pata_trasera2", "cuerpo"),
("cuerpo", "cola")
]
# Agregar las conexiones al grafo
G.add_edges_from(edges)
# Nueva disposición de los nodos para que parezca un perro real
pos = {
"hocico_boquilla": (-1.5, 3),
"cabeza": (-1, 3),
"orejas": (-1, 3.5),
"cuello": (-0.5, 2.5),
"cuerpo": (0, 2),
"pata_delantera1": (-0.5, 1),
"pata_delantera2": (0.5, 1),
"pata_trasera1": (-0.5, 0),
"pata_trasera2": (0.5, 0),
"cola": (1.5, 2.5)
}
# Dibujar nodos y etiquetas
plt.figure(figsize=(8, 6))
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color="lightblue", node_size=2000, edge_color="black", font_size=10, font_weight="bold")
# Dibujar las conexiones dobles en las orejas y las patas con colores diferentes
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=[("cabeza", "orejas")], edge_color="red", style="dashed", width=2)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=[("orejas", "cabeza")], edge_color="green", style="dashed", width=2)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=[("pata_delantera1", "pata_delantera2")], edge_color="red", style="dashed", width=2)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=[("pata_delantera2", "pata_delantera1")], edge_color="green", style="dashed", width=2)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=[("pata_trasera1", "pata_trasera2")], edge_color="red", style="dashed", width=2)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=[("pata_trasera2", "pata_trasera1")], edge_color="green", style="dashed", width=2)
# Mostrar el grafo mejorado
plt.show()
Discusión con ChatGPT: aprendiendo globoflexia mediante IA
En esta sección los actores de la conversación irán en dos colores para diferenciarlos. Gris para el ChatGPT y gris oscuro para nuestro profesor titular.
Ejercicio inicial: Enseñamos pautas iniciales y primer vistazo de generar imágenes de globoflexia
Lo primero que ChatGPT debería de ser capaz de realizar es el análisis de nuestro código inicial. No sabemos si este código generado anteriormente podía ser reconocido y emulado. Si es capaz de hacerlo, acortaremos el proceso de aprender globoflexia para esta IA.
Este código representa el grafo de un perrito de globoflexia utilizando NetworkX y Matplotlib. Analizándolo desde la perspectiva del teorema matemático para aprender globoflexia:
Nodos y Conexiones:
1. Cada nodo representa un punto de torsión en el globo.
2. Las aristas representan los segmentos del globo entre torsiones.
Caminos y Ciclos:
1. Se observa que el grafo tiene múltiples nodos con un número impar de conexiones, lo que indica que no es un circuito euleriano (que requeriría todos los nodos de grado par).
2. Sin embargo, podemos buscar caminos eficientes para minimizar cortes en el globo.
Estructura del Globo:
1. Se han marcado conexiones dobles (orejas y patas) con colores distintos, lo que sugiere que esas zonas tienen torsiones dobles o refuerzos en la estructura.
2. Esto confirma que el modelo matemático representa fielmente cómo se dobla y conecta un globo en la realidad.
Este grafo se puede convertir en una figura real de globoflexia. ¿Quieres que analicemos si puede optimizarse para usar menos torsiones o globos?
Cómo era de esperar ChatGPT comprendio en poco tiempo y con la total certeza la estructura matemática que le habíamos proporcionado.
Ahora para aprender globoflexia deberás representar nuestro código matemático y confirmar que es capaz de traducirlo a un grafo que representará la figura real de un perrito realizada en globoflexia.
Aquí tienes el grafo del perrito de globoflexia. Cada nodo representa un punto de torsión y las conexiones reflejan la estructura del globo. ¿Quieres que analicemos si se puede optimizar para usar menos torsiones o globos?
Perfecto. Como observarás, una figura cualquiera tiene vértices que unen las aristas formando un grafo. A cada uno de estos vértices se les denomina “valencias” y podrán ser par o impar en función del número de aristas que coinciden en dicho vértice. En este ejemplo, el recorrido dentro del grafo, pasa por todas sus aristas exactamente una vez (valencia impar), pero sin concluir en donde empieza.
Exacto, en este caso tenemos un camino y no un circuito, porque hay exactamente dos nodos de valencia impar. Según el teorema matemático añadido:
1.- Si un grafo tiene 0 nodos de valencia impar, es un circuito (se puede recorrer todas las aristas y volver al punto de inicio).
2.- Si tiene 2 nodos de valencia impar, es un camino (se puede recorrer todas las aristas una sola vez, pero no se regresa al inicio).
3.- Si tiene más de 2 nodos de valencia impar, no es ni camino ni circuito.
En nuestro grafo del perrito, hay dos nodos de valencia impar, lo que significa que podemos recorrer todo el grafo sin repetir aristas, pero sin regresar al punto de partida. Esto es útil para aprender globoflexia, porque nos ayuda a minimizar los cortes y los globos necesarios para hacer la figura.
¿Quieres que analicemos si podemos cerrar el recorrido para convertirlo en un circuito y hacerlo aún más eficiente?
Analizado este grafo, ¿serías capaz de generar imágenes de globoflexia qué sea una representación real de un perrito de globoflexia realizado con un único globo de globoflexia 260 y que siga los siguientes principios?
1.- Que sea idéntico y preciso al grafo.
2.- Que no haya licencias creativas y sea lo más fiel posible.
3.- Que se base en las medidas anteriormente dadas de un globo 260.
4.- Sencillo, sin florituras ni cosas extras, únicamente el grafo o camino representado en el grafo.
Aquí tienes la imagen del perrito de globoflexia siguiendo el grafo con un solo globo 260. Revísala y dime si cumple con los requisitos o si hay algo que mejorar.
Perfecto al 90 %. La cabeza y orejas estarían representadas de manera diferente, ya que hemos comentado que el nodo cabeza es un punto de torsión. Además, las patas de detrás no se conectan en su parte inicial. Si trazaras el grafo completo, en esa parte habría un salto. El resto es perfecto.
Aquí tienes la versión corregida del perrito de globoflexia, ahora con la cabeza como un nodo de torsión y las patas traseras correctamente conectadas sin saltos en el grafo. Revísala y dime si ya es 100 % fiel al grafo o si aún necesita ajustes.
Ejercicio principal: Una flor desde cero para aprender globoflexia
Para el siguiente ejercicio se consideró que ChatGPT ya había realizado un proceso previo para aprender globoflexia y afrontar nuevos ejercicios. Para ellos se le traslado un ejercicio sencillo que todos los alumnos que quieren aprender globoflexia pueden hacer como inicio de su aprendizaje.
Vamos a hacer un ejercicio desde cero para que me indiques si puedes hacer tu solo globoflexia.
¡Me parece perfecto! Dime qué figura quieres que diseñemos y lo resolveré desde cero siguiendo los principios para aprender globoflexia y tu teorema matemático.
Quiero que me generes un grafo que represente una flor de 5 pétalos idénticos. Sin tallo, ni florituras y utilizando un único globo 260.
La segunda parte del ejercicio será generar imágenes de globoflexia de este grafo siguiendo los anteriores principios:
1.- Que sea idéntico y preciso al grafo.
2.- Que no haya licencias creativas y sea lo más fiel posible.
3.- Que se base en las medidas anteriormente dadas de un globo 260.
4.- Sencillo, sin florituras ni cosas extras, únicamente el grafo o camino representado en el grafo.
Voy a generar primero el grafo de la flor de 5 pétalos, asegurándome de que cumple con los principios de globoflexia y el teorema matemático. Luego, crearé la imagen real basada en este grafo. Vamos con el primer paso: el grafo.
python import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Crear el grafo
G = nx.Graph()
# Definir los nodos (puntos de torsión en la flor)
nodes = ["centro", "petalo1", "petalo2", "petalo3", "petalo4", "petalo5"]
G.add_nodes_from(nodes)
# Definir las conexiones entre los pétalos y el centro siguiendo un camino
edges = [
("centro", "petalo1"),
("petalo1", "petalo2"),
("petalo2", "petalo3"),
("petalo3", "petalo4"),
("petalo4", "petalo5"),
("petalo5", "centro")
]
G.add_edges_from(edges)
# Posiciones de los nodos en un patrón de flor simétrica
pos = {
"centro": (0, 0),
"petalo1": (0, 1),
"petalo2": (0.95, 0.31),
"petalo3": (0.59, -0.81),
"petalo4": (-0.59, -0.81),
"petalo5": (-0.95, 0.31)
}
# Dibujar el grafo
plt.figure(figsize=(6, 6))
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color="lightblue", node_size=2000, edge_color="black", font_size=10, font_weight="bold")
plt.show()
Aquí tienes el grafo de la flor de 5 pétalos, diseñado con un único globo 260 siguiendo un camino. Ahora generaré la imagen real de la flor basada en este grafo.
Analiza tu grafo y haz las correcciones para que sea un circuito y no un camino. Recuerda hacer un grafo y generar imágenes de globoflexia de este grafo siguiendo los anteriores principios:
1.- Que sea idéntico y preciso al grafo.
2.- Que no haya licencias creativas y sea lo más fiel posible.
3.- Que se base en las medidas anteriormente dadas de un globo 260.
4.- Sencillo, sin florituras ni cosas extras, únicamente el grafo o camino representado en el grafo.
Voy a corregir el grafo para que sea un circuito, es decir, que pase por todas las aristas exactamente una vez y regrese al punto de inicio. Luego generaré la nueva imagen basada en este grafo corregido.
python import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Crear el grafo corregido para que sea un circuito
G = nx.Graph()
# Definir los nodos (puntos de torsión en la flor)
nodes = ["centro", "petalo1", "petalo2", "petalo3", "petalo4", "petalo5"]
G.add_nodes_from(nodes)
# Definir las conexiones asegurando un circuito
edges = [
("centro", "petalo1"),
("petalo1", "petalo2"),
("petalo2", "petalo3"),
("petalo3", "petalo4"),
("petalo4", "petalo5"),
("petalo5", "petalo1"), # Cierre del circuito
("petalo5", "centro") # Conexión adicional para asegurar continuidad
]
G.add_edges_from(edges)
# Posiciones de los nodos en un patrón de flor simétrica
pos = {
"centro": (0, 0),
"petalo1": (0, 1),
"petalo2": (0.95, 0.31),
"petalo3": (0.59, -0.81),
"petalo4": (-0.59, -0.81),
"petalo5": (-0.95, 0.31)
}
# Dibujar el grafo
plt.figure(figsize=(6, 6))
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color="lightblue", node_size=2000, edge_color="black", font_size=10, font_weight="bold")
plt.show()
Aquí tienes la imagen de la flor de 5 pétalos basada en el grafo corregido con un circuito. Revísala y dime si cumple con todos los requisitos o si necesita ajustes.
Elimina todas las licencias creativas que has añadido en el centro ya que nos las has tenido en cuenta cuando hacías el grafo y deja una flor sencilla de 5 pétalos.
Aquí tienes la versión corregida de la flor, eliminando cualquier licencia creativa y respetando estrictamente el grafo con un circuito. Confirma si cumple con los requisitos o si hay algún ajuste necesario.
Tras observar como ChatGPT analiza los datos y toma decisiones para aprender globoflexia, decidimos ayudarle mediante una imagen de un grafo correctamente realizado.
Esto es un circuito correctamente realizado. Analízalo y haz las correcciones en tu grafo e imagen.
He analizado tu imagen y veo que el circuito está correctamente definido, asegurando que todas las aristas se recorren exactamente una vez sin necesidad de levantar el trazo.
Voy a corregir mi grafo para que coincida exactamente con esta representación y luego generaré la imagen real basada en él.
Aquí tienes la imagen corregida de la flor de cinco pétalos basada en un circuito, asegurando que sigue los principios que mencionaste. Confirma si cumple con tus expectativas o si requiere algún ajuste adicional.
Crees que puedes hacer el grafo antes corregido y que tenga 5 pétalos y después generar imágenes de globoflexia de manera exacta.
Voy a generar primero el grafo corregido con 5 pétalos, asegurándome de que sea un circuito correcto. Luego, con base en ese grafo, generaré la imagen de la flor en globoflexia siguiendo los principios indicados.
python import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Crear un grafo nuevo para la flor de 5 pétalos con un circuito
G = nx.Graph()
# Definir los nodos
nodos = ["centro", "p1", "p2", "p3", "p4", "p5"]
G.add_nodes_from(nodos)
# Definir las aristas para un circuito
edges = [
("centro", "p1"), ("p1", "p2"), ("p2", "centro"),
("centro", "p2"), ("p2", "p3"), ("p3", "centro"),
("centro", "p3"), ("p3", "p4"), ("p4", "centro"),
("centro", "p4"), ("p4", "p5"), ("p5", "centro"),
("centro", "p5"), ("p5", "p1") # Cierre del circuito
]
G.add_edges_from(edges)
# Posiciones de los nodos para visualización
pos = {
"centro": (0, 0),
"p1": (0, 1),
"p2": (0.95, 0.31),
"p3": (0.59, -0.81),
"p4": (-0.59, -0.81),
"p5": (-0.95, 0.31)
}
# Dibujar el grafo
plt.figure(figsize=(6, 6))
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color="lightblue", node_size=2000, edge_color="black", font_size=10, font_weight="bold")
plt.title("Grafo de Flor de 5 Pétalos")
plt.show()
Aquí tienes el grafo corregido con un circuito para una flor de 5 pétalos. Ahora generaré la imagen de la flor en globoflexia basada en este grafo y siguiendo los principios establecidos.
Aquí tienes la imagen generada de la flor de 5 pétalos siguiendo el circuito del grafo corregido. Si hay algo que ajustar para mejorar la precisión, dime y lo corregimos.
Esta flor no representa el grafo que has realizado correctamente. Presenta 6 pétalos y mucha complejidad si se observa desde el método para aprender globoflexia y el nivel actual que deberías tener. Puedes hacer una flor idéntica al grafo.
Aquí tienes la imagen corregida de la flor con 5 pétalos, asegurándome de que sea fiel al grafo y sin añadidos innecesarios. ¿Necesitas algún ajuste más?
Qué errores ves en tu última imagen si lo comparas con el grafo.
Al comparar la última imagen con el grafo corregido, veo los siguientes errores:
1.- Número de pétalos: La imagen tiene una estructura más redondeada y los pétalos parecen más curvados, lo que da una sensación diferente al grafo. Aunque intenté mantener la simplicidad, puede haber variaciones en la forma.
2.- Centro de la flor: En el grafo, el nodo central es un punto de torsión sin elementos adicionales. En la imagen, el centro parece más voluminoso o tiene detalles extra que no corresponden con el grafo.
3.- Conexión de los pétalos: En el grafo, las uniones entre los pétalos están bien definidas y se corresponden con un circuito puro. La imagen parece tener un acabado más estilizado, lo que podría interpretarse como licencias creativas.
4.- Proporciones del globo 260: Aunque la imagen respeta la idea de un único globo, la distribución de los pétalos no refleja con exactitud la geometría esperada en el grafo.
Ejercicio avanzado: El dilema de cuántos globos necesitamos y si de manera rápida se puede generar imágenes de globoflexia reales
En este ejercicio buscábamos observar el enfoque de la globoflexia mediante IA en la resolución del dilema de cuántos globos necesitamos para realizar una figura de globoflexia, y en que punto de la figura se nos acabará la longitud del globo. Este aspecto es necesario para aprender globoflexia y ampliar tu repertorio de figuras.
Además, uno de los problemas anteriores ha sido si es capaz de hacer el proceso de generar imágenes de globoflexia de manera correcta, rápida y exacta.
Hagamos un último ejercicio complejo, en el que tenga que diseñar una figura formada por 2 globos 260. Genera el grafo de una flor de 3 pétalos por un lado y por otro el del tallo con la hoja. Indícame si cada uno de esos grafos es un circuito o camino.
Vamos a descomponer la figura en dos partes:
1.- Flor de 3 pétalos (Globo 1)
2.- Tallo con hoja (Globo 2)
Voy a generar los grafos para cada una y analizar si son circuitos o caminos.
python import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
def dibujar_grafo(grafo, titulo, posiciones=None):
plt.figure(figsize=(4, 4))
nx.draw(grafo, pos=posiciones, with_labels=True, node_color="lightblue", edge_color="black", node_size=800, font_size=10)
plt.title(titulo)
plt.show()
# Grafo de la flor de 3 pétalos
G_flor = nx.MultiGraph()
G_flor.add_edges_from([(0, 1), (1, 2), (2, 0), # Primer pétalo
(0, 3), (3, 4), (4, 0), # Segundo pétalo
(0, 5), (5, 6), (6, 0)]) # Tercer pétalo
# Grafo del tallo con una hoja
G_tallo = nx.MultiGraph()
G_tallo.add_edges_from([(0, 1), (1, 2), (2, 3), # Tallo principal
(2, 4), (4, 5)]) # Hoja
# Verificar si son circuitos o caminos
def analizar_grafo(grafo):
grados = [grado for _, grado in grafo.degree()]
nodos_impares = sum(1 for g in grados if g % 2 != 0)
if nx.is_eulerian(grafo):
return "Circuito"
elif nx.has_eulerian_path(grafo):
return "Camino"
else:
return "No es ni circuito ni camino"
# Posiciones personalizadas para visualización
pos_flor = {0: (0, 0), 1: (-1, 1), 2: (-2, 0), 3: (1, 1), 4: (2, 0), 5: (0, 2), 6: (0, 3)}
pos_tallo = {0: (0, 3), 1: (0, 2), 2: (0, 1), 3: (0, 0), 4: (1, 1.5), 5: (2, 1.5)}
# Dibujar los grafos
dibujar_grafo(G_flor, f"Flor de 3 pétalos ({analizar_grafo(G_flor)})", pos_flor)
dibujar_grafo(G_tallo, f"Tallo con hoja ({analizar_grafo(G_tallo)})", pos_tallo)
Aquí tienes los grafos y su análisis:
1.- Flor de 3 pétalos: Es un circuito, ya que todos sus nodos tienen grado par y se puede recorrer sin levantar el lápiz y volviendo al mismo punto.
2.- Tallo con hoja: No es ni un circuito ni un camino, ya que tiene más de dos nodos con grado impar.
Si quieres que el tallo con hoja tenga al menos un camino, podemos modificar su estructura. ¿Quieres que intentemos una versión que sí cumpla con la condición?
Realiza los cambios necesarios para aprender que siempre vamos a tener caminos o circuitos. En el caso del tallo, necesito que sea un camino.
Para que el tallo con hoja tenga un camino, necesitamos que solo tenga dos nodos de grado impar. Podemos modificar su diseño de forma que la hoja se conecte de manera óptima con el tallo, evitando nodos adicionales con grado impar.
Voy a generar el grafo corregido del tallo con hoja para que cumpla con un camino y después te mostraré los dos grafos juntos. Dame un momento.
python import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Grafo de la flor de 3 pétalos (circuito)
G_flor = nx.MultiGraph()
G_flor.add_edges_from([
(0, 1), (1, 2), (2, 0), # Pétalo 1
(0, 3), (3, 4), (4, 0), # Pétalo 2
(0, 5), (5, 6), (6, 0) # Pétalo 3
])
# Grafo del tallo con hoja (camino euleriano)
G_tallo = nx.MultiGraph()
G_tallo.add_edges_from([
(7, 8), (8, 9), (9, 10), # Tallo recto
(9, 11), (11, 12) # Hoja conectada de forma óptima
])
# Posiciones para visualización
pos_flor = nx.spring_layout(G_flor, seed=42)
pos_tallo = nx.spring_layout(G_tallo, seed=24)
# Grafo de la flor
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
nx.draw(G_flor, pos_flor, with_labels=True, node_color="lightblue", edge_color="black", node_size=500, font_size=10)
plt.title("Flor de 3 pétalos (circuito)")
# Grafo del tallo con hoja
plt.subplot(1, 2, 2)
nx.draw(G_tallo, pos_tallo, with_labels=True, node_color="lightgreen", edge_color="black", node_size=500, font_size=10)
plt.title("Tallo con hoja (camino)")
plt.show()
Si estos grafos cumplen con tus expectativas, puedo proceder a generar la imagen de la figura con globos.
Genérame la flor resultante idéntica a estos grafos para valorar tu adaptación a la realidad tras aprender globoflexia.
Conclusiones tras aprender globoflexia
Las utilidades de la IA son inmensas y bien se puede demostrar en este post, pero… ¿existen cosas que pulir?
Esta IA, de las más avanzadas del mercado, nos ha demostrado que casi casi, es capaz de aprender globoflexia. Podemos afirmar que para aprender globoflexia es necesario entender las matemáticas y su teorema, pero nos queda una pregunta al aire que no podremos resolver ¿sin el teorema matemático que le hemos enseñado, hubiera sido capaz de aprender globoflexia de la misma manera? ¿Cómo lo harías tú? Deja tus ideas en comentarios.
Si damos una conclusión basándonos en nuestros objetivos, ChatGPT, sí que puede ser capaz de generar figuras de globoflexia tras un aprendizaje previo, pero a riesgo de equivocarme, creo que lo basa en bases de datos de fotos y no en lo aprendido. No es capaz de generar una imagen real fiel y sencilla tras aprender globoflexia.
La generación de imágenes de figuras de globoflexia mediante IA ha sido bastante frustrante si lo piensas. En ninguno de los ejercicios ha sido capaz de corregir errores de las figuras reales tras haber realizado de manera correcta el grafo y en ocasiones no llega a mostrar lo que le estas pidiendo (5 pétalos tío no son 6).
En lo que respecta a nuestro objetivo general de valorar la viabilidad de realizar globoflexia mediante IA, percibo que de momento, es una herramienta útil para encontrar ideas visuales, generar imágenes de globoflexia útiles para post u otros artículos, o para crear circuitos o caminos para crear nuevas figuras, aunque siempre teniendo en cuenta las restricciones que vemos durante la conversación que tiene con respecto a respetar las pautas básicas.
Si de manera rápida nos es capaz de asimilar los conceptos matemáticos y hay que hacer correcciones todo el rato, el tiempo empleado no merece la pena, y coger lápiz y papel será mucho más rápido. Creo que aprender globoflexia no será nunca su fuerte.
Dejamos una idea para el final que puede abrir un nuevo melón en lo que respecta al proceso de aprender globoflexia, ¿Si le enseñamos mediante imágenes podría generar figuras como las que queremos? ¿Le resultará más sencillos aprender viendo los pasos en vídeo, frame a frame?
Imágenes: Todas las imágenes fueron generadas por Inteligencia artificial utilizando ChatGPT.
¡Aprende Globoflexia!
Animales marinos de globoflexia
Centro de mesa marino de globos
