WolframAlpha: ho sap tot!

Wolfram Alpha és un motor de càlcul i coneixement computacional desenvolupat per la companyia Wolfram Research. Es va llançar el maig del 2009 i té com a objectiu proporcionar respostes precises i basades en dades a preguntes factuals o matemàtiques. En comptes de funcionar com un motor de cerca tradicional (com Google), Wolfram Alpha analitza les consultes dels usuaris i genera respostes basades en el seu conjunt extens de dades estructurades, algorismes i models computacionals.

Funcionalitats principals:

• Càlculs matemàtics: Resol equacions, calcula derivades, integrals, límits, etc.
• Estadística i anàlisi de dades: Proporciona estadístiques descriptives, gràfics i altres eines analítiques.
• Informació científica: Ofereix dades sobre física, química, astronomia, enginyeria, biologia i més.
• Geografia i demografia: Informació sobre ciutats, països, població, mapes, etc.
• Economia i finances: Mostra dades de mercats financers, indicadors econòmics, divises, etc.
• Nutrició i salut: Analitza valors nutricionals, calories i altres dades relacionades.
• Història i cultura: Proporciona informació sobre dates, esdeveniments històrics, etc.

Exemples d’ús:

• Acadèmic: “Resol x^2 + 3x – 4 = 0” o “Gràfic de sin(x)”.
• Cultural: “Qui va ser Napoleó Bonaparte?”.
• Pràctic: “Distància entre Barcelona i Madrid” o “Conversió de 10 kg a lliures”.

En principi és capaç d’entendre tot els idiomes, però a vegades mostra certes dificultats.

Wolfram Alpha també és integrat en aplicacions com Siri i altres assistents virtuals per donar suport a preguntes complexes. Té versions gratuïtes i de pagament amb funcionalitats avançades.

Wolfram Alpha permet pujar arxius en les seves versions avançades (com la subscripció Pro). Aquesta funcionalitat és especialment útil per analitzar dades directament des d’un arxiu o per treballar amb informació més complexa.

Què es pot fer amb els arxius?

1. Analitzar dades: Pujar un full de càlcul i generar estadístiques, gràfics, o càlculs directament.
2. Reconèixer text o imatges: Extreure informació rellevant d’un document o d’una imatge.
3. Resolució de problemes matemàtics: Pujar equacions o funcions en format de text o imatge.
4. Tractament d’imatges: Analitzar colors, formes, patrons, o altres propietats d’imatges.

Wolfram Alpha integra intel·ligència artificial (IA) per processar i interpretar les preguntes dels usuaris i proporcionar respostes rellevants. No obstant això, la seva aproximació a la IA és diferent de la d’altres plataformes com els assistents virtuals o els models generatius com ChatGPT. Aquí tens una visió general de com la IA s’utilitza a Wolfram Alpha:

1. Processament del llenguatge natural

Wolfram Alpha utilitza tècniques d’IA per interpretar preguntes formulades en llenguatge natural. Per exemple, quan escrius “Quina és la derivada de x^2?”, el sistema comprèn que estàs demanant una operació matemàtica i prepara una resposta computacional.

2. Raonament computacional

A diferència de models com ChatGPT, que generen respostes basades en el text, Wolfram Alpha utilitza la seva infraestructura computacional per calcular respostes a partir de dades estructurades i algoritmes. Això inclou:

• Resoldre equacions.
• Analitzar dades.
• Proporcionar simulacions o prediccions.

3. Aprenentatge automàtic (Machine Learning)

• En la reconstrucció d’imatges o gràfics: Per exemple, analitza imatges carregades i interpreta patrons o formes.
• En el reconeixement de text i dades: Processa documents o arxius per extreure informació rellevant.

4. Integració amb Wolfram Language

La Wolfram Language, el llenguatge de programació que impulsa Wolfram Alpha, està dissenyat amb una base forta en IA. Permet implementar algoritmes d’aprenentatge automàtic, reconeixement d’imatges i processament del llenguatge natural en les respostes generades.

Comparació amb altres IA:

• Avantatges de Wolfram Alpha:
  • Ofereix respostes precises basades en càlculs.
  • Treballa amb un corpus verificat de dades estructurades.
• Limitacions:
  • És menys “conversacional” que altres models generatius.
  • No genera contingut creatiu o obert, sinó que se centra en respostes objectives.