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‘Chatgpt es mi amigo’. El estudio Openai y MIT revela quién es más vulnerable al archivo adjunto de IA

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Cuando Sam Altman y su equipo en OpenAi desataron el chatgpt en el mundo a fines de 2022, probablemente no anticiparon que algunos usuarios comenzarían a considerar el chatbot de AI como un amigo cercano. Sin embargo, eso es exactamente lo que está sucediendo, según una nueva investigación realizada conjuntamente por Operai y MIT Media Lab.

En un estudio innovador que examina lo que los investigadores llaman “uso afectivo”, los científicos han descubierto patrones que pueden remodelar la forma en que pensamos sobre las relaciones de IA humana. La línea entre la herramienta y los desenflores de compañía diariamente.

“Queremos entender cómo las personas usan modelos como CHATGPT y cómo estos modelos a su vez pueden afectarlos”, explican los investigadores en el MIT Media Lab y el informe de OpenAI. Lo que encontraron sugiere que estamos entrando en territorio psicológico desconocido.

Chatgpt digital gemates: el club de 30 minutos

A pesar de servir a más de 400 millones de usuarios semanales, solo un pequeño segmento de usuarios de ChatGPT desarrollan conexiones emocionales significativas con la IA. A diferencia de las aplicaciones complementarias dedicadas como replika y personaje .i diseñó explícitamente para fomentar las relaciones, ChatGPT se construyó principalmente como una herramienta de productividad.

Sin embargo, algunos usuarios no pueden evitar antropomorfizar el modelo de lenguaje sofisticado detrás de la interfaz de chat. Esta minoría emocionalmente comprometida consiste principalmente en usuarios pesados, particularmente aquellos que utilizan la función de interacción de voz. Estos buscadores de compañeros digitales generalmente pasan alrededor de 30 minutos al día con ChatGPT. El estudio encontró que estos usuarios eran “significativamente más propensos a estar de acuerdo con declaraciones como ‘Considero que ChatGPT es un amigo'”, según la investigación.

Esto no debería sorprender a nadie que haya estudiado la interacción de la computadora humana. Hemos estado antropomorfizando tecnología desde que surgieron los primeros chatbots en la década de 1960. Pero la sofisticación de los LLM de hoy lleva esta tendencia a niveles sin precedentes.

La paradoja de la voz: breve alegría, blues extendido

Uno de los hallazgos más convincentes del estudio implica el modo de voz de ChatGPT, que altera fundamentalmente cómo los usuarios experimentan interacciones. La prueba controlada del MIT Media Lab con casi 1,000 participantes reveló un patrón contraintuitivo. Las interacciones de voz produjeron mejores resultados de bienestar durante sesiones breves, pero se correlacionaron con peores resultados durante el uso diario extendido.

“Los modos de voz se asociaron con un mejor bienestar cuando se usaban brevemente, pero peores resultados con uso diario prolongado”, señalan los investigadores en su informe. Esto sugiere un efecto psicológico de Valle extraño que emerge específicamente con interacciones de voz extendidas.

Aún más preocupante, los participantes que interactuaron con la voz de ChatGPT establecida en un género diferente al suyo informaron niveles significativamente más altos de soledad y dependencia emocional del chatbot mediante la conclusión del estudio. Este hallazgo plantea preguntas espinosas sobre la dinámica de género en las interacciones de IA humana que los diseñadores deben abordar.

Ai sí hombres: entrenando humanos por malos hábitos

Las implicaciones se extienden más allá del bienestar individual. Operai señala que la naturaleza “deferencial” de Chatgpt que permite a los usuarios interrumpir y controlar las conversaciones sin consecuencias sociales podría afectar la forma en que las personas interactúan entre sí. Cuando las personas se acostumbran a dominar las conversaciones con asistentes de IA sumisos, pueden llevar inconscientemente estas expectativas a las interacciones humanas.

Diferencias de género: un hallazgo inesperado

La investigación descubrió variaciones de género notables en respuesta a ChatGPT. Las participantes femeninas que usaron ChatGPT regularmente durante el período de estudio de cuatro semanas mostraron una disminución de la socialización con otros humanos en comparación con sus homólogos masculinos. Esto plantea preguntas importantes sobre si los compañeros de IA podrían afectar diferentes grupos demográficos de maneras sistemáticamente diferentes.

Detectives de emociones: el desafío de medir los sentimientos

Los investigadores reconocen fácilmente las limitaciones de sus métodos. El estudio de la interacción emocional de IA humana presenta desafíos únicos, como señala Kate Devlin, profesora de IA y Sociedad en King’s College London (no involucrado en el estudio). “En términos de lo que los equipos se propusieron medir, las personas no necesariamente han estado usando ChatGPT de una manera emocional, pero no se puede divorciar de ser un humano de sus interacciones [with technology]”, Dijo a MIT Technology Review.

Jason Phang, un investigador de seguridad de Openai que trabajó en el proyecto, describe su trabajo como “preliminar”, pero enfatiza su importancia: “Mucho de lo que estamos haciendo aquí es preliminar, pero estamos tratando de comenzar la conversación con el campo sobre los tipos de cosas que podemos comenzar a medir y comenzar a pensar sobre cuál es el impacto a largo plazo en los usuarios”.

Los estudios combinaron a gran escala, análisis automatizado de casi 40 millones de interacciones ChatGPT con encuestas de usuarios específicas y un ensayo controlado que involucra a casi 1,000 participantes. Operai planea presentar ambos estudios a revistas revisadas por pares, un movimiento hacia una mayor transparencia científica en una industria a menudo criticada por su opacidad.

Silicon Sweethearts: La ética de la intimidad algorítmica

A medida que integramos cada vez más a los compañeros de IA en nuestra vida cotidiana, estos hallazgos sugieren que estamos deambulando por un complejo territorio psicológico sin un mapa. La pregunta no es solo si los sistemas de IA pueden imitar la conversación humana de manera convincente, sino cómo esa mimetría nos afecta cuando nos comprometemos a diario.

Para los desarrolladores de OpenAI y otros AI, estos estudios representan un reconocimiento importante: la capacidad técnica es solo la mitad de la ecuación. Comprender cómo estos sistemas remodelan el comportamiento humano y el bienestar emocional deben ser igualmente fundamentales para el desarrollo responsable de la IA.

Lo que queda por ver es si las empresas priorizarán el bienestar de los usuarios cuando entra en conflicto con las métricas de participación y los objetivos comerciales. A medida que la IA se vuelve más atractiva emocionalmente, la tentación de explotar estos lazos parasociales para el beneficio comercial solo crecerá.

Mientras tanto, puede valer la pena examinar su propia relación con los chatbots de IA. Si pasas media hora diariamente conversando con Chatgpt y pensando en ello como un amigo, eres parte de una fascinante frontera psicológica. Los investigadores apenas comienzan a comprender las implicaciones.

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Las imágenes de estilo viral de Chatgpt, al estilo de Ghibli, resaltan las preocupaciones de derechos de autor de IA | Noticias

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LOS ÁNGELES – Los fanáticos del estudio Ghibli, el famoso estudio de animación japonés detrás de “Spirited Away” y otras películas queridas, se encantaron esta semana cuando una nueva versión de ChatGPT les permitió transformar los populares memes de Internet o fotos personales en el estilo distintivo del fundador de Ghibli, Hayao Miyazaki.

Pero la tendencia también destacó las preocupaciones éticas sobre las herramientas de inteligencia artificial entrenadas en obras creativas con derechos de autor y lo que eso significa para los medios de vida futuros de los artistas humanos. Miyazaki, de 84 años, conocido por su enfoque dibujado a mano y su narración caprichosa, ha expresado escepticismo sobre el papel de AI en la animación.

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Cómo Project Gemini cambió de vuelo espacial

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Hace sesenta años, una flota de pequeñas naves espaciales elegantes allanó el camino para que Estados Unidos aterrizara a un hombre en la luna. Project Gemini fue una serie de misiones de dos hombres y orbitales que fueron pioneros en cita, acoplamiento y maniobras en el espacio, así como el sauce espacial, todos los cuales tuvieron que ser perfeccionados antes de que hubiera ninguna posibilidad de viajar a la luna.

Creando Géminis

Project Mercury, el primer programa espacial humano de Estados Unidos, tenía sistemas que estaban en gran medida automatizados. Géminis era diferente, por primera vez poniendo a los pilotos en control.

Menos dependiente de la electrónica propensa a fallas, Gemini era más simple de volar, realmente una nave espacial de un piloto. También era pequeño, dando a sus ocupantes un escaso 80 pies cúbicos (2.27 metros cúbicos) de espacio presurizado para misiones de varios días. El astronauta John Young lo comparó con sentarse de lado en una cabina telefónica. Esa compacidad le valió el apodo Gusmobile, después de que el comandante de Géminis 3 Virgil “Gus” Grissom, cuya diminuta estatura de 5 pies (1.7 m) lo convirtió en el único astronauta que podía caber en la cabina y cerrar la escotilla sin golpear su cabeza. Esto resultó problemático para el Tom Stafford de 6 pies de altura (1.8 m), que pilotó a Gemini 6. Stafford finalmente persuadió a los ingenieros para que eliminaran el aislamiento dentro de la escotilla, produciendo un ligero bulto que podría acomodar astronautas más altos.

Stafford también presionó para controladores de doble mano para comandantes y pilotos para realizar maniobras. La influencia de los astronautas en el control de estas minucias del diseño operativo de Géminis fue “mucho más allá … el piloto de prueba normal en la determinación de lo que se haría y cuándo”, escriba Barton Hacker y James Grimwood en la historia oficial de Gemini del proyecto de la NASA, Sobre los hombros de los titanes.

Prepararse para volar Géminis también significaba un intenso horario de entrenamiento. “Los días parecían tener 48 horas, las semanas 14 días y aún así nunca hubo suficiente tiempo”, dijo Grissom a un entrevistador. “Vimos a nuestras familias lo suficiente como para asegurar a nuestros jóvenes que todavía tenían padres”.

De los 16 hombres que volaron las 12 misiones de Géminis entre marzo de 1965 y noviembre de 1966, todos menos cinco más tarde visitaron la luna y seis caminaron sobre su superficie. La mayoría eran pilotos de prueba, un tercio sostenido títulos de maestría, y Buzz Aldrin de Gemini 12 tenía un doctorado.

Sus conjuntos de habilidades eclécticas los atrajeron como polillas a la llama fascinante de las demandas de misión únicas de Géminis. Ed White, Dave Scott y Gene Cernan Drew Spacewalk Tarsments. Frank Borman comandó el vuelo Gemini 7 de larga duración. Y Wally Schirra, junto con Stafford, ganó asientos en Gemini 6, el primer scentezvous.

Reunión en órbita

Una cita es un intrincado ballet de mecánica celestial para unir dos naves espaciales en diferentes planos orbitales. Era esencial para Project Apollo, cuando el módulo lunar, (lm) ascendiendo desde la superficie de la luna, se atracaba hasta el módulo de comando/servicio de órbita (CSM). Si surgieron emergencias, Rendezvous tenía que suceder rápidamente. Y Géminis dominaría su arte por primera vez.

Pero los esfuerzos de los primeros equipos de Géminis para mantener la estación con las etapas superiores descartadas de sus cohetes Titan II en órbita arrojaron resultados mixtos. Los astronautas lucharon por juzgar distancias solo por vista. Las luces de seguimiento eran difíciles de ver contra el resplandor de la Tierra. En junio de 1965, cuando el comandante de Gemini 4, Jim McDivitt, maniobró hacia su objetivo, estaba perplejo cuando el refuerzo lentamente caída parecía alejarse de él.

Fue una lección importante: agregar velocidad eleva la altitud, que llevó a Géminis a una órbita más alta que el objetivo. Pero paradójicamente, también les hizo caer detrás del objetivo a medida que su período orbital (una función directa de su distancia desde el centro de gravedad de la Tierra) también aumentó. Para obtener una cita, los astronautas tuvieron que caer a una órbita más baja, avanzar al objetivo y luego volver a subir para cumplirlo.

Para los pilotos acostumbrados a volar en formaciones estrictas con aviones a reacción, fue contra el grano de su experiencia profesional. “Es algo difícil de aprender”, escribió el astronauta Deke Slayton en sus memorias, Repentir con“Dado que es un poco atrasado de cualquier cosa que conoces como piloto”.

Los planes para que Géminis 5 se ponga en cita con una pequeña cápsula desplegable en agosto de 1965 fueron frustrados por una falla de pila de combustible. Pero Gordon Cooper y Charles “Pete” Conrad simularon esta reunión con una cita “fantasma”, en su lugar, maniobrando con éxito su barco en el mismo plano orbital que su objetivo imaginario.

La primera cita verdadera debía ser realizada por Gemini 6 en octubre de 1965, pero casi no sucedió. La nave espacial Target Agena-D de la misión, destinada a lanzarse antes de la cápsula de los astronautas, explotó poco después del lanzamiento. En cambio, la NASA decidió volar Géminis 6 junto con Géminis 7, usando este último como la nave espacial objetivo. En diciembre de 1965, Schirra y Stafford maniobraron triunfalmente Géminis 6 en 12 pulgadas (30 centímetros) de Géminis 7 y mantuvieron ese puesto durante cinco horas. La nave estaba tan cerca que las dos tripulaciones podían saludarse entre sí.

Schirra informó que Gemini manejó con crisis y precisamente, lo que le permitió hacer entradas de velocidad de solo 1.2 pulgadas por segundo (3 cm/s), lo suficientemente bueno para un acoplamiento de cita y física controlada. Pero fue muy implacable de los errores en términos de tiempo y desperdicio de propulsores.

La computadora Mark One Cranium

Aunque los astronautas de Géminis utilizaron una combinación de radar, plataformas de orientación inercial y computadoras para ayudarlos, los hombres siguieron siendo parte de la ecuación. Durante la cita de Gemini 6, Stafford empleó una regla de diapositivas circular y traza de trazado para verificar los datos de radar.

En marzo de 1966, Neil Armstrong de Géminis 8 y Dave Scott se encontraron y atracaron con un Agena-D por primera vez sin incidentes. Pero pronto, un cortocircuito de propulsores arrojó la nave espacial combinada a un rollo incontrolable que alcanzó su punto máximo a 60 revoluciones por minuto. Solo las acciones rápidas de los astronautas que activan los retrorockets de Géminis detuvieron el rollo y le salvaron la vida, pero su misión planeada de tres días fue abortada después de solo 10 horas.

“Con nuestra visión comenzando a difuminar, localizar el interruptor correcto no fue simple”, escribió Scott en sus memorias, Dos lados de la luna. “Neil sabía exactamente dónde estaba ese interruptor sin tener que verlo. Alcanzar sobre su cabeza … al mismo tiempo lidiar con el controlador de mano … fue una hazaña extraordinaria”.

En julio de 1966, John Young y Mike Collins utilizaron una memoria de computadora ampliada y un sextante portátil para calcular maniobras independientemente del control de la misión de la NASA durante Géminis 10. Cuando una falla de una computadora casi les hizo perder su objetivo Agena-D, Young tomó el control manual e hizo una cita exitosa y acoplamiento. “Realmente tuvieron que entrar en la mirada”, escribió un admirador Slayton.

Poco después, Géminis 11 en septiembre de 1966 logró un acoplamiento de Agena-D en su primera órbita, 85 minutos después del lanzamiento, simulando una cita de emergencia entre un Apolo LM y CSM. Los astronautas también aumentaron su órbita a 850 millas (1,370 km) sobre la Tierra, la altitud más alta de cualquier misión tripulada no lunar hasta Polaris Dawn en septiembre de 2024.

Finalmente, en Géminis 12 en noviembre de 1966, una insuficiencia de radar obligó a Jim Lovell y Buzz Aldrin a también ceñirse manualmente con su Agena-D. Cuando Lovell voló en la nave, Aldrin estalló en los gráficos y examinó las líneas de datos muy espaciadas, acercando a Gemini al demostrar una vez más el valor del cerebro humano, la “computadora de cráneo”, a las complejas operaciones de vuelo espacial.

Tocando

A pesar de los hipo mientras probaban piñones y atractivos, los astronautas de Géminis siempre regresaban a la Tierra. La computadora de la nave espacial podría predecir el punto de salpicaduras de fin de misión, permitiendo al comandante dirigirse hacia el objetivo en el océano. Aunque los datos incorrectos del túnel de viento provocaron que dos misiones estuvieran por debajo de su punto previsto, los vuelos posteriores salpicaron impresionantemente cerca del objetivo. En particular, Géminis 9 en junio de 1966 aterrizó a solo 2,300 pies (700 m) de su lugar previsto, tan cerca que los astronautas ofrecieron señales de pulgares a la tripulación del barco de recuperación.

El ritmo del Proyecto Géminis fue igualado solo por el fervor de la nación para lograr botas en la luna en 1970. “Nos habíamos estado corriendo con adrenalina”, escribió Dave Scott sobre su experiencia de Gemini 8, una frase adecuada que podría aplicarse bien a todo el programa: un esfuerzo que no solo trajo a Estados Unidos a un aterrizaje lunar, sino también demostró la concentración de la concentración de la concentración de la astronautación en el rendimiento.

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AI para el diseño de interiores: cómo utilicé chatgpt para elegir el color de pintura perfecto

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Si está pensando en redecorar su hogar, el nuevo generador de imágenes de ChatGPT es una forma fantástica de dar vida a sus ideas, especialmente cuando se trata de elegir pintura.

ChatGPT puede atraer colores de toda la web, desde Benjamin Moore y Sherwin-Williams hasta nuevas marcas como Clare, para mostrarle cómo se verían en su habitación. Es como poner las muestras de pintura y el tablero de Pinterest en una licuadora.

No me malinterpreten, me encanta obsesionarme con las opciones de pintura y navegar por los “colores del año”, pero la IA puede ayudar a enfocar sus esfuerzos y desarrollar sus ideas más rápido. Así es como lo hice.


¿Cuántas opciones ‘blancas’ puede haber realmente?

El nuevo generador de imágenes de ChatGPT está abierto a usuarios gratuitos, pero utilicé una cuenta más de $ 20 por mes y el modelo “GPT-4O”. (Otros generadores de imágenes de IA ofrecen características similares).

Comenzando con lo básico, le pedí a ChatGPT que creara una habitación con los dos colores neutros que estaba considerando para los adornos, las paredes y el techo: Sherwin Williams “Alabaster” y Sherwin-Williams “cremosa”. Le pedí que pusiera alabastro en el borde y el techo, y cremosa en las paredes. No le envié los enlaces ni especificé los códigos de color únicos; Los sacó por su cuenta de la web y creó esta imagen.

(Crédito: CHATGPT)

“Obtendrás un Contrast suave Eso se ve intencional y elegante, no demasiado agudo, pero aún pulido “, dice Chatgpt.” Es perfecto para interiores clásicos, de transición o de estilo cabañas “.

Si aún no ha elegido sus colores, ChatGPT también puede ofrecer sugerencias. Mencionó que la “villa griega” de Sherwin-Williams podría ser una alternativa. Los tres son colores blancos populares en este momento.

¿Cómo elegiría? Le pedí a ChatGPT que me diera más información sobre por qué hay tantas opciones de color blanco y cómo elegir entre ellas. Sintetizó información de blogs y sitios web y explicó el llamado valor reflexivo de luz, o LRV, de cada uno. Esto me ayudó a descartar villa griega, que es técnicamente más blanco que los otros dos, así que me sentí seguro de mis elecciones originales.

LRV para blancos

(Crédito: CHATGPT)


Mezcla de mezcla: ideas de paleta de colores

Pasando los blancos y hacia los colores, le envié a Chatgpt la paleta completa de lo que estaba considerando ordenar a Samplize, una compañía que fabrica réplicas de pegatinas de colores de pintura específicos. Copié y pegé una captura de pantalla de mi carrito en la ventana de chat y solicité ideas combinadas.

“Tienes un Hermoso y terrenal romántico Paleta aquí: neutros cálidos, verduras apagadas, rosas suaves y un azul malhumorado “, me dijo.” Hay toneladas de formas versátiles de agruparlosdependiendo del estado de ánimo que desee en cada habitación. Aquí hay algunas ideas “.

ChatGPT puede ser un poco un hombre “sí” (wo), lo que lleva a un redditor a tener en cuenta que podría ser también lindo. Tal vez sea la luz de la luna como un representante de ventas de muestras, pero lo tomaré.

paleta de colores

(Crédito: CHATGPT)

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Sugirió combinaciones de colores para todas las áreas de la casa, como una oficina, cocina y baño. Llamó a su idea de la oficina como un “retiro terroso”, con blanco y verde sabio. Intrigado por esa opción, le pedí que “se burle del #3, el retiro terroso”. Tenga en cuenta que puede mantener la conversación incluso con respuestas muy cortas como esta. La agonización sobre la elaboración del “aviso perfecto” a menudo es innecesario.

Eligió hacer la mitad de la pared de un color, y la mitad en otro, lo cual fue un error. Probablemente me recordó preguntar sobre ese concepto antes, pero no quise decir que lo quería en esta imagen específica. Aún así, me dio una idea de cómo podría verse.

maqueta de retiro terroso

Maqueta “Retiro terrenal” (Crédito: CHATGPT)

También probé una versión azul con este aviso: “¿Azurita cremosa y ahumada se combinan bien? Me burla de una pared que sea 3/4 cremosa, con el último 1/4 en la azurita ahumada superior. Alabaster para molduras y techos”. Jugué con dos opciones de iluminación diferentes, una habitación más oscura y clara. Como una ventaja adicional, seleccionó los colores del piso de madera por sí solo, lo que podría ser parte del diseño para que yo lo considere más tarde.

opción de pared azul 3/4

(Crédito: CHATGPT)

“Cree una foto de dormitorio principal con Rojo Rust como la pared de acento detrás de la cama, cremosa en las paredes y el techo/ajuste de alabastro”, pregunté a continuación.

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La pared de acento parecía un poco de rojo oscuro para mí, así que cambié en un color más claro. Puede hacer estos ajustes fácilmente, pero las imágenes tardan unos minutos en cargarse, posiblemente debido a la abrumadora demanda que el CEO Sam Altman dice que está sobrecargando los servidores de OpenAi. También traté de no volver a entrenarme con las solicitudes de imagen, sabiendo cuánta energía computacional requiere.

Ajustes de la pared de acento

(Crédito: CHATGPT)

Consideré eliminar el rojo más oscuro de mi carrito, pero pensé que la versión de Chatgpt se veía más oscura que el color en el sitio web de Sherwin-Williams, así que lo mantuve. Como con todas las cosas de IA, siempre verifica dos veces y nunca tome su salida al pie de la letra.

Cuando la muestra llegó a la vida real, el color parecía más o menos rojo dependiendo de la luz de la habitación. A veces parecía la imagen de Chatgpt y a veces se parecía al sitio web de Sherwin-Williams. Puede pedirle a ChatGPT que ajuste la iluminación en la habitación para simular mejor sus condiciones de la vida real, pero siempre es mejor verla en persona.


Su Miguel Ángel digital de guardia

Lamentablemente, ChatGPT no recogerá un pincel o un rodillo y hará el trabajo por usted (todavía), pero es una herramienta de ideación útil para tomar decisiones informadas a lo largo de sus proyectos de renovación.

Puede llevar este concepto al siguiente nivel subiendo fotos de su propia casa, como lo hizo un Redditor para obtener ideas de redecoración para una sala de estar anticuada.

¿ChatGPT va a reemplazar a los diseñadores de interiores? Esa es la versión actual de las redes sociales. Si bien hay un grano de verdad ya que ChatGPT es una herramienta tan útil, es un poco exagerado. Dado que está raspando la Web para opiniones y materiales sobre los que otros han escrito, puede crear un aspecto suave y diseños genéricos, orientados a una audiencia de mercado masivo.

Un verdadero diseñador puede ofrecer una personalización más profunda, con una dosis de realidad (precios), tal vez inspirada en las imágenes que crea en ChatGPT para poner en marcha la conversación.

Sobre Emily Forlini

Reportero senior

Emily Forlini

Soy el experto en PCMAG para todo lo relacionado con los vehículos eléctricos y la IA. He escrito cientos de artículos sobre estos temas, incluidas las revisiones de productos, las noticias diarias, las entrevistas de CEO y las características profundamente reportadas. También cubro otros temas dentro de la industria tecnológica, manteniendo un pulso sobre qué tecnologías están bajando por la tubería que podría dar forma a la forma en que vivimos y trabajamos.

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