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1. Qué es esto que estás usando

Qué hace un modelo generativo, por qué se inventa cosas y dónde está su límite en tu asignatura.

Vas a usar la IA generativa en Procesadores de Lenguajes. Probablemente ya la uses. Esta lección no va de si está permitida: va de que entiendas qué tienes delante, porque de eso depende que te sirva o que te hunda.

No busca: predice

Un modelo de lenguaje se ha entrenado con cantidades enormes de texto y ha aprendido regularidades: qué palabras suelen seguir a qué otras, cómo se estructura una explicación, qué forma tiene una demostración. Cuando le escribes algo, produce la continuación que le resulta más plausible.

Eso significa que no consulta una base de datos ni busca en internet (salvo que use una herramienta aparte para hacerlo). Construye texto que encaja. Y aquí está la idea que tienes que llevarte de esta lección:

Sonar bien y ser verdad son dos propiedades distintas. El sistema optimiza la primera.

Por qué se inventa cosas

Cuando le pides algo que no puede saber, no se calla: completa. Una referencia con autores reales, revista real y DOI inexistente. Una norma que no dice lo que dice. Una función de biblioteca con un nombre perfectamente razonable que nunca ha existido.

No es un error que se vaya a corregir en la próxima versión. Es la otra cara del mecanismo que lo hace útil.

Qué sabe y qué no

• Sabe de lo que ha visto. Su conocimiento viene del texto con el que se entrenó, con su fecha de corte y sus sesgos.
• Lo específico y lo reciente es terreno frágil. El enunciado concreto de tu práctica, la guía docente de tu asignatura, lo que cambió el mes pasado.
• Lo que le das en la conversación pesa mucho. Es la parte que tú controlas, y por eso la lección 2 va entera sobre cómo pedir.
• No es determinista. La misma pregunta puede darte respuestas distintas. Si una te convence, recuerda que no es la respuesta: es una.
• Suena igual de seguro cuando acierta que cuando falla. El tono no te dice nada sobre la fiabilidad.

En Procesadores de Lenguajes

En Informática la IA escribe código en segundos, y lo escribe razonablemente bien. El riesgo no es solo que se equivoque: es que acierte, y que termines sin haber aprendido a construir lo que entregas. Lo que tienes que llevarte de estas asignaturas es exactamente lo que la IA te puede ahorrar.

Estas son las tareas en las que probablemente ya recurras a la IA en esta asignatura:

• Saber qué es un lenguaje formal y su procesamiento
• Conocer la metodología de diseño del procesador basada en la arquitectura de tuberías y filtros
• Diseñar la solución para un componente del procesador, argumentando las decisiones de diseño relevantes
• Construir la gramática o la gramática atribuida desde las decisiones de diseño
• Testar la solución
• Implementar la solución alcanzada con la tecnología ANTLR/Java, siguiendo la metodología de implementación de la asignatura
• Testar el programa resultante

Compruébalo tú

Pídele que resuelva un ejercicio de la asignatura usando solo lo visto en clase hasta hoy, o que use una herramienta o biblioteca concreta en la versión exacta que usamos.

Suele recurrir a construcciones que aún no se han dado, inventar funciones u opciones que no existen en esa versión, o saltarse una restricción del enunciado.

Hazlo antes de seguir con la lección 2. No es un ejercicio para entregar: es para que veas con tus propios ojos dónde está el límite en esta materia.

Lo que deberías poder responder

1. ¿Las justificaciones que aporta la máquina implican una solución definitiva al problema?
2. ¿Qué elementos de la justificación faltan o no están claros?
3. ¿Puede generar gramáticas o gramáticas atribuidas?
4. Si puede generarla, ¿es clara la trazabilidad entre el programa propuesto y la gramática o la gramática atribuida?

Verlo explicado

Dos vídeos cortos de Asociación Programamos que desarrollan lo anterior. Verlos es opcional.

Más recursos para profundizar →