Seguro que ya se ha dado cuenta de todo el revuelo que se ha montado últimamente en torno a la inteligencia artificial (IA). Es una tecnología apasionante, pero con tantos términos y frases volando por ahí, puede ser un poco abrumador mantenerse al día.
Pero no se preocupe. Le cubrimos las espaldas. Nuestro glosario de inteligencia artificial está aquí para ayudarle a navegar por el vertiginoso mundo de la IA y a mantener conversaciones como un profesional. Ya se trate de aprendizaje automático, redes neuronales o procesamiento del lenguaje natural, le explicaremos la jerga y los acrónimos.
Así que, ¡vamos a sumergirnos y navegar juntos por esos términos de IA!
Antropomorfismo
El antropomorfismo se refiere a la tendencia humana a atribuir cualidades humanas a los chatbots de IA. A pesar de carecer de emociones o sensibilidad, la gente suele percibir a los chatbots como amables o crueles en función de sus respuestas. Esto puede deberse a la habilidad del chatbot para imitar el lenguaje humano, lo que lleva a la creencia errónea de que posee una conciencia similar a la humana.
Algoritmo
Un algoritmo es un conjunto de reglas que guían a las máquinas en los procesos de resolución de problemas y aprendizaje.
Inteligencia Artificial (IA)
La inteligencia artificial (IA) consiste en máquinas que realizan tareas que imitan o reproducen la inteligencia humana, con capacidades que van desde la comunicación similar a la humana hasta los procesos de toma de decisiones.
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Operaciones de Inteligencia Artificial (AIOps)
Artificial Intelligence Operations (AIOps) es el uso de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar y automatizar las operaciones de TI. Esto permite una supervisión, solución de problemas y resolución de problemas o anomalías más eficientes y proactivas.
Bard
Google Bard era un chatbot de IA conversacional que utilizaba ML, NLP e IA generativa para comprender y responder a las peticiones de los usuarios. Inicialmente se entrenó con Google LaMDA, pero en mayo de 2023 se volvió a entrenar con PaLM 2, que procesaba la información con mayor rapidez y precisión.
En diciembre de 2023, Gemini sustituyó a PaLM 2, y en febrero de 2024, Bard pasó a llamarse Gemini.
BERT (también conocido como codificador bidireccional de representación por transformadores)
BERT es un marco de ML introducido por Google en 2018. Mejora la comprensión de texto sin etiquetar en varias tareas del procesamiento del lenguaje natural.
Sesgo
El sesgo en el aprendizaje automático se refiere a las suposiciones hechas por un modelo para simplificar el proceso de aprendizaje para su tarea asignada.
Chatbots
Un chatbot, también conocido como agente conversacional o asistente virtual, es un sistema que dialoga con los usuarios basándose en respuestas previamente escritas.
ChatGPT
ChatGPT es un modelo avanzado de IA conversacional desarrollado por OpenAI. Utiliza una gran cantidad de análisis de datos retrospectivos y patrones preexistentes de conocimiento y lenguaje para generar respuestas similares a las humanas y proporcionar información útil sobre diversos temas.
CLIP (Preentrenamiento Contrastivo Lenguaje-Imagen)
CLIP es un modelo avanzado de IA desarrollado por OpenAI y UC Berkeley. Puede entender tanto texto como imágenes mediante un método de entrenamiento que contrasta pares imagen-texto.
Computación cognitiva
La computación cognitiva es un término que a menudo se utiliza indistintamente con el de inteligencia artificial (IA) y sirve a los equipos de marketing para presentar la IA como algo más accesible, evitando las posibles connotaciones negativas asociadas a la ciencia ficción.
Visión por ordenador
La visión por ordenador es un campo científico interdisciplinar que se centra en capacitar a los ordenadores para comprender e interpretar imágenes digitales o vídeos a un nivel superior. Su objetivo es automatizar tareas que el ser humano puede realizar con su sistema visual.
IA conversacional
La IA conversacional es un área especializada de la IA que gira en torno a la creación de sistemas capaces de comprender y producir un lenguaje similar al humano para entablar conversaciones interactivas.
Minería de datos
La minería de datos consiste en analizar conjuntos de datos para identificar nuevos patrones de datos que puedan mejorar el modelo.
Ciencia de datos
La ciencia de datos es un campo interdisciplinar que aplica el análisis estadístico, la informática y la ciencia de la información para resolver problemas relacionados con los datos. Los científicos de datos analizan grandes conjuntos de datos para descubrir tendencias y perspectivas que permitan tomar decisiones informadas.
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Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que emula la capacidad del cerebro humano para aprender de estructuras de datos en lugar de depender de instrucciones específicas programadas. Consiste en utilizar una red neuronal con múltiples capas para analizar y extraer patrones de datos complejos.
Anotación de entidad
La anotación de entidades es la práctica de asignar etiquetas o rótulos a frases no estructuradas para hacerlas legibles por máquinas. Se trata de identificar y etiquetar entidades específicas como personas, organizaciones y lugares dentro de un documento o texto.
Extracción de entidades
La extracción de entidades es una técnica de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que consiste en identificar y extraer entidades específicas de textos o datos no estructurados, como nombres, fechas, lugares u organizaciones.
Puntuación F
La puntuación F es una medida que combina los valores de precisión y recuperación de un sistema utilizando su media armónica. Se calcula mediante la fórmula 2 x [(Precisión x Recuperación) / (Precisión + Recuperación)].
IA Generativa
La IA generativa es una tecnología que genera contenidos originales, como texto, imágenes, vídeos o código informático, identificando patrones en grandes conjuntos de datos de entrenamiento. Por ejemplo, ChatGPT genera respuestas basadas en texto, mientras que DALL-E y Midjourney generan imágenes.
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Alucinación
La alucinación es un fenómeno que se produce en los grandes modelos lingüísticos en los que el texto generado presenta información inventada que parece verosímil pero que en realidad es incorrecta. Esto puede incluir la fabricación de datos, referencias o fuentes.
LangOps (Operaciones lingüísticas)
LangOps se refiere a los procesos y métodos utilizados para desarrollar, entrenar, probar, desplegar y gestionar modelos lingüísticos y soluciones de lenguaje natural.
Gran modelo lingüístico (LLM)
Un LLM es un modelo de aprendizaje profundo entrenado en una gran cantidad de datos de texto de Internet para realizar tareas como la comprensión y la generación de lenguaje. Entre los LLM más destacados se encuentran BERT, PaLM, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 y el innovador GPT-4.
Aprendizaje automático (ML)
El aprendizaje automático es un campo de la IA que permite a los sistemas procesar y analizar datos automáticamente sin programación explícita. Implica el estudio de algoritmos que pueden mejorar y hacer predicciones automáticamente basándose en la experiencia y los datos de entrenamiento.
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MLOps (Operaciones de aprendizaje automático)
ML Ops es la práctica de desplegar e integrar modelos experimentales de aprendizaje automático en sistemas web de producción. Implica la colaboración entre científicos de datos, DevOps e ingenieros de aprendizaje automático para garantizar una transición fluida de la fase de desarrollo y pruebas al entorno operativo.
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Generación de lenguaje natural (NLG)
La generación de lenguaje natural (NLG) consiste en transformar datos estructurados en texto o voz comprensible para las máquinas. Es una parte del procesamiento del lenguaje natural (PLN) que se centra en generar contenidos legibles por humanos.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es un campo que se centra en capacitar a las máquinas para comprender el lenguaje humano e interactuar con él. Consiste en analizar e interpretar información hablada o escrita para extraer su significado y responder de forma inteligible. El PLN desempeña un papel crucial en aplicaciones como la recuperación de información, la traducción automática, el reconocimiento de imágenes y el análisis de sentimientos, ya que permite a las máquinas comunicarse con eficacia y entablar conversaciones similares a las humanas.
Red neuronal
Una red neuronal es un modelo de aprendizaje automático inspirado en la estructura y función del cerebro humano, compuesto por nodos artificiales interconectados llamados neuronas. Son las redes neuronales profundas las que pueden realizar tareas como el reconocimiento del habla y el procesamiento de imágenes aprovechando la potencia colectiva de estas neuronas interconectadas.
OpenAI
OpenAI es una organización de investigación que creó ChatGPT y se centra en el desarrollo de una inteligencia artificial amigable y responsable. Su modelo GPT-3 es un ejemplo destacado de un potente modelo lingüístico utilizado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.
Sobreajuste
La sobreadaptación es un problema común en el aprendizaje automático, en el que un algoritmo se centra demasiado en los ejemplos específicos en los que se ha entrenado, lo que da lugar a un rendimiento deficiente con datos nuevos y desconocidos.
Parámetros
Los parámetros son variables de un modelo que le permiten hacer predicciones, y sus valores suelen estimarse a partir de datos. En los grandes modelos lingüísticos como el GPT-4, los parámetros son valores numéricos que conforman la estructura del modelo y guían sus predicciones, y los modelos de esta escala tienen cientos de miles de millones de parámetros.
Análisis predictivo
El análisis predictivo es un enfoque analítico que combina la extracción de datos y el uso de algoritmos de aprendizaje automático para predecir acontecimientos o resultados futuros basándose en datos y patrones históricos. Se utiliza ampliamente en diversos sectores y campos como herramienta para la toma de decisiones informadas, lo que permite a las organizaciones anticipar el rendimiento y las tendencias futuras.
Pregunte a
Un prompt es básicamente lo que tú o un usuario da a un sistema de IA para obtener el resultado o salida que deseas.
Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático en la que un modelo de IA aprende a tomar decisiones por ensayo y error para maximizar las recompensas acumuladas. El modelo interactúa con su entorno, recibe información en forma de recompensas o castigos y ajusta sus acciones en consecuencia. Este enfoque puede reforzarse con la retroalimentación humana, que ayuda al modelo a mejorar su rendimiento mediante valoraciones, correcciones y sugerencias.
IA responsable
La IA responsable se refiere a las prácticas éticas y responsables adoptadas por las organizaciones al implantar y utilizar tecnologías de IA. Implica garantizar la transparencia, la explicabilidad, la equidad y la sostenibilidad en el desarrollo y la implantación de modelos de IA.
Automatización de procesos robóticos (RPA)
RPA es una tecnología de software que permite crear y gestionar robots informáticos que imitan las acciones humanas al interactuar con sistemas digitales y software. Estos robots automatizan tareas como rellenar formularios web con información predefinida, simplificando procesos y aumentando la eficiencia.
Modelado de secuencias
El modelado secuencial es un subcampo de la PNL que se ocupa del modelado de datos secuenciales, como texto, voz o series temporales.
Direccionabilidad
La direccionalidad en la IA se refiere a la capacidad de guiar y controlar el comportamiento y los resultados de un sistema de IA basándose en las intenciones humanas o en objetivos específicos. Implica diseñar modelos de IA con mecanismos que se ajusten a las preferencias del usuario y eviten resultados no deseados o no deseables. Lograr la capacidad de dirección implica una investigación y un perfeccionamiento continuos, la utilización de técnicas como el ajuste fino y los sistemas basados en reglas, y la incorporación continua de información humana durante el desarrollo de la IA.
Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo aprende a asignar entradas a salidas basándose en ejemplos etiquetados. Se suele utilizar para tareas de predicción y clasificación. El proceso de aprendizaje implica la intervención humana, que proporciona los datos etiquetados para que la máquina aprenda de ellos y proponga mejoras al aprendizaje jerárquico que son validadas por humanos antes de su aplicación.
Datos estructurados
Por datos estructurados se entiende la información organizada en un formato coherente y predefinido, a menudo almacenada en bases de datos. Siguen un modelo de datos específico, lo que los hace fácilmente accesibles y utilizables tanto para las personas como para los programas informáticos.
Texto a voz (TTS)
La conversión de texto a voz (TTS) es una tecnología que convierte el texto escrito en palabras habladas mediante voces que suenan naturales. Permite a las máquinas leer el texto en voz alta, proporcionando un medio de comunicación y accesibilidad para diversas aplicaciones.
Prueba Turing
El Test de Turing, propuesto por Alan Turing, es una evaluación de la capacidad de una máquina para imitar el habla y el comportamiento humanos hasta el punto de hacerse indistinguible de una persona real. Sigue siendo una referencia ampliamente aceptada para evaluar el nivel de inteligencia artificial alcanzado por una máquina, sobre todo en términos de lenguaje y comportamiento.
Modelo de transformador
El modelo transformador es una arquitectura de red neuronal que revolucionó la comprensión del lenguaje al permitir el análisis de frases enteras en lugar de palabras sueltas. Utiliza la autoatención, una técnica que permite al modelo centrarse en las palabras importantes para comprender el significado de la frase. Esta arquitectura, utilizada en modelos como ChatGPT, ha hecho avanzar significativamente las tareas de procesamiento del lenguaje natural.
Datos de formación
Los datos de entrenamiento son el conjunto de datos utilizado para enseñar a un algoritmo de aprendizaje automático y permitirle realizar predicciones o clasificaciones precisas. Están separados de los datos de prueba y desempeñan un papel crucial en el entrenamiento del modelo para reconocer patrones y relaciones dentro del conjunto de datos de entrenamiento.
Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado es un enfoque de aprendizaje automático que descubre patrones y conocimientos en los datos sin necesidad de etiquetas preexistentes ni de una amplia supervisión humana. Aplica reglas lógicas que permiten a las máquinas identificar de forma autónoma correlaciones ocultas y ofrecer recomendaciones basadas en los conocimientos descubiertos. A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado funciona sin validación humana, basándose en umbrales matemáticos para guiar su exploración y comprensión de los datos.
Datos no estructurados
Los datos no estructurados se refieren a la información que no se adhiere a un modelo o estructura de datos predefinidos y pueden proceder de diversas fuentes, como documentos de texto, imágenes, vídeos y más. A diferencia de los datos estructurados, carecen de un formato rígido, lo que los convierte en una representación de la información del mundo real y en un factor importante para el crecimiento de la tecnología de inteligencia artificial.
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