Los hilos del aprendizaje: tejiendo conexiones entre máquinas y mentes humanas
Desde 2018, OpenAI ha liderado el desarrollo de inteligencia artificial tras la popularización de su herramienta ChatGPT, promoviendo la investigación de la comunicación humano-máquina que sigue teniendo problemas para representar la personalidad de una persona. Por ello, el objetivo del presente e...
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| Main Authors: | , , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Nacional de Colombia
2025-06-01
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| Series: | Dyna |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/118489 |
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| Summary: | Desde 2018, OpenAI ha liderado el desarrollo de inteligencia artificial tras la popularización de su herramienta ChatGPT, promoviendo la investigación de la comunicación humano-máquina que sigue teniendo problemas para representar la personalidad de una persona. Por ello, el objetivo del presente estudio es identificar métodos de Deep Learning que puedan recrear genuinamente la personalidad humana. Esta investigación utilizó la pregunta PICO, la metodología PRISMA y la búsqueda en la base de datos SCOPUS para identificar artículos vinculados a diferentes enfoques de aprendizaje profundo para mejorar la comunicación Humano-Máquina. Se identificaron como modelos más destacados de Deep Learning el modelo mixto que integra LSTM con RNN y FNN, el algoritmo Multi-Distribution Noise y el Latent Semantic Indexing. Se concluye que el Deep Learning ofrece herramientas poderosas para la comunicación Humano-Máquina, pero requiere investigaciones continuas para optimizar y automatizar su aplicación práctica.
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| ISSN: | 0012-7353 2346-2183 |