? Glosario de Términos Clave en Inteligencia Artificial
Palabras clave del sector de la Inteligencia artificial, busca y encuentra el significado fácilmente:
A
Algoritmo
Un conjunto de instrucciones, reglas definidas, programadas, que una computadora sigue para resolver un problema o realizar una tarea. En IA, los algoritmos son la base del aprendizaje y toma de decisiones.
Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Rama de la IA que permite a las máquinas aprender patrones a partir de datos sin ser explícitamente programadas. Se basa en algoritmos que mejoran con la experiencia.
Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
Subcampo del Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas (varias capas) para modelar y comprender relaciones complejas en los datos, especialmente útil en visión artificial y procesamiento del lenguaje natural.
Agente Inteligente, Agente IA
Un sistema que percibe su entorno mediante sensores y actúa sobre él mediante actuadores, con el objetivo de alcanzar metas específicas. Los agentes pueden ser programas de software o robots físicos, también podemos crear un Agente IA a través de apps con modelos de IA como ChatGPT e ir entrenándolos para que creen lo que necesitamos y nos ayuden en nuestras tareas profesionales y personales.
Actualmente puedes crear varios agentes IA para generar tu escuadrón de trabajo, por ejemplo una persona profesional del diseño y creación de contenidos digitales, quizás entrena un agente IA en Gemini para hacer previsiones de nuevas tendencias, otro agente IA para que le asesore en temas legales en la IA Qwen, otro para que le ayude a obtener nuevas ideas para sus propuestas de diseño, etc.
B
Big Data
Recopilar datos, necesitamos bases de datos digitales para hacer este almacenamiento de datos.
Los datos sueltos no tienen mucho valor lo que sí tiene valor son los macrodatos porque generan tendencias de consumo y permiten hacer conjeturas de predicciones de futuro que se pueden tener en cuenta para realizar toma de decisiones estratégicas en empresas, negocios y trayectorias profesionales y personales, ya que también se utilizar en muchos estudios médicos de salud física y mental.
Así que recopilamos millones de datos mediante tecnologías y se analizan con estrategias para manejar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
Es fundamental para entrenar modelos avanzados de IA, ya que el algoritmo de cada modelo IA puede hacer muchas más previsiones cuantos más datos obtenga de casos similares.
Cuando la IA hace previsiones tiene en cuenta todas las posibilidades, todos los escenarios se plantean y se estudian en profundidad para desarrollar soluciones personalizadas.
C
Chatbot
Programa informático diseñado para simular conversaciones con usuarios humanos, generalmente a través de texto o voz. Utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Se crea mediante un modelo de IA que va generando respuestas mediante el sistema de predicción en base a todos los macrodatos recopilados en millones de conversaciones de chat de ese tema.
Computación Cognitiva
Sistema que imita el pensamiento humano para ayudar a las personas a tomar decisiones más inteligentes. IBM Watson es un ejemplo destacado.
Cuantificación (en IA)
Técnica utilizada para reducir el tamaño y aumentar la eficiencia de los modelos de IA convirtiendo números de punto flotante en enteros.
D
Datos de Entrenamiento
Conjunto de datos utilizados para enseñar a un modelo de IA a hacer predicciones o tomar decisiones. Es fundamental para el aprendizaje supervisado y no supervisado.
Diagnóstico Predictivo
Uso de algoritmos de IA para analizar datos médicos y predecir enfermedades o condiciones futuras.
E
Ética en la IA
Disciplina que busca garantizar que los sistemas de inteligencia artificial sean justos, transparentes, seguros y respetuosos con los derechos humanos.
Explicabilidad (Explainability)
Capacidad de entender y explicar cómo un modelo de IA toma decisiones. Es crucial para aplicaciones críticas como la medicina o la justicia.
F
Frameworks de IA
Herramientas o plataformas de código abierto que facilitan el desarrollo de modelos de IA. Ejemplos: TensorFlow, PyTorch, Keras.
G
Generalización
Capacidad de un modelo de IA para aplicar lo aprendido en datos de entrenamiento a nuevos datos no vistos previamente.
Generación Automática de Contenido (AIGC – Artificial Intelligence Generated Content)
Uso de IA para crear contenido escrito, visual o multimedia automáticamente, como artículos, imágenes o videos.
I
Inteligencia Artificial (IA)
Campo de la ciencia informática dedicado a desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, planificar, reconocer patrones y tomar decisiones.
Inteligencia Artificial General (AGI)
Tipo hipotético de IA que puede entender, aprender y aplicar conocimientos en múltiples dominios, similar a la inteligencia humana. Hoy en día aún no existe comercialmente.
Inteligencia Artificial Débil (ANI)
También llamada “inteligencia artificial estrecha”, es la IA actual, diseñada y entrenada para realizar tareas específicas (como reconocer rostros o traducir idiomas).
L
Lenguaje Natural (NLP)
Rama de la IA que permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano, ya sea escrito u oral. Usado en asistentes virtuales, traductores y chatbots.
LLM (Large Language Model)
Modelo de lenguaje grande, como GPT-3, BERT o LLaMA, entrenado con enormes cantidades de texto para generar respuestas coherentes a preguntas o prompts.
M
Modelo de IA
Representación matemática creado a partir de datos de entrenamiento que permite a una máquina hacer predicciones o tomar decisiones.
N
Red Neuronal Artificial
Modelo inspirado en el cerebro humano, formado por capas interconectadas de nodos (“neuronas”) que procesan información. Es la base del Deep Learning.
O
Overfitting
Fenómeno donde un modelo de IA se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, perdiendo capacidad de generalización en datos nuevos.
P
Predicción
Funcionalidad de la IA para anticipar resultados futuros basándose en datos históricos y patrones identificados.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Véase: Lenguaje Natural .
R
Reconocimiento de Patrones
Capacidad de un sistema de IA para identificar patrones recurrentes en datos, como imágenes, sonidos o textos.
Robótica
Área que combina ingeniería mecánica, electrónica e inteligencia artificial para construir máquinas autónomas o semiautónomas.
S
Sensores
Un dispositivo que detecta o mide una propiedad física del entorno (como temperatura, luz, sonido, movimiento, presión, etc.) y la convierte en una señal eléctrica o digital que puede ser procesada por una computadora. En el contexto de la inteligencia artificial, los sensores son esenciales para que los sistemas puedan percibir su entorno y tomar decisiones informadas.
Ejemplos de sensores usados con IA:
- Cámaras : Para visión artificial (reconocimiento facial, detección de objetos).
- Micrófonos : Para procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de voz.
- Sensores LiDAR : Usados en vehículos autónomos para crear mapas 3D del entorno.
- Sensores de movimiento (acelerómetros, giroscopios) : Para dispositivos wearables o drones.
- Sensores térmicos e infrarrojos : En aplicaciones médicas o de seguridad.
Importancia en IA:
Los sensores actúan como los “órganos sensoriales” de un sistema de inteligencia artificial, proporcionando los datos necesarios para entrenar modelos, realizar predicciones y permitir la interacción con el mundo real.
? Ejemplo práctico : Un robot aspirador utiliza sensores ultrasónicos e infrarrojos junto con algoritmos de IA para evitar obstáculos y mapear una habitación.
Sesgo Algorítmico
Cuando un modelo de IA toma decisiones injustas o discriminatorias debido a datos de entrenamiento sesgados o defectos en el diseño del algoritmo.
Sistema Experto
Programa de IA diseñado para resolver problemas complejos en un dominio específico, simulando el razonamiento de un experto humano.
T
Tensor
Estructura matemática usada en Deep Learning para representar datos multidimensionales, como imágenes o secuencias temporales.
Transformador (Transformer)
Arquitectura de red neuronal utilizada en modelos de lenguaje como GPT y BERT, que permite procesar secuencias largas de texto de manera eficiente mediante mecanismos de atención.
U
Underfitting
Cuando un modelo de IA no logra capturar los patrones relevantes en los datos, dando lugar a malas predicciones tanto en entrenamiento como en nuevos datos.
V
Visión Artificial (Computer Vision)
Rama de la IA que permite a las máquinas “ver” e interpretar información visual del mundo, como imágenes y videos. Aplicaciones: reconocimiento facial, detección de objetos, etc.
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“Inteligencia artificial, Cómo cambiará el mundo y tu vida” de Pablo Rodriguez.
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