Cada vez el uso de la Inteligencia Artificial se vuelve más relevante en nuestras vidas, es inevitable escapar de su uso y entenderlo se vuelve irremediable. En este artículo, te mostraremos el diccionario que debes tener presente al momento de hacer uso de la IA.
Entender el uso y entendimiento de estos conceptos te permitirá saber cómo funciona realmente la IA, adaptarte mejor a las posibles transformaciones que pueda tener en un futuro, participar en conversaciones y saber cuáles son las implicaciones éticas y sociales.
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- Aprendizaje automático (Machine learning)
El aprendizaje automático o “Machine learning” es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) y las ciencias de la computación. Básicamente, hablamos del cerebro, ya que por medio de este la máquina puede entender un gran volumen de datos y tomar decisiones rápidas. Su función no requiere de una programación.
El aprendizaje automático se puede ver en diferentes funciones, como las recomendaciones en plataformas como Spotify o en respuestas inteligentes como Siri, Alexa y Google.
- Aprendizaje profundo (Deep learning)
Nos referimos a un conjunto de algoritmos relacionados con el machine learning, su propósito es que las computadoras tengan la capacidad de resolver procesos complejos y la manera de que puedan aprender a resolver problemas por sí solas.
Un ejemplo claro para comprender su función es en los asistentes virtuales, en un inicio podían reconocer un conjunto de datos básicos sobre un tema o palabra, como plantas; a medida que se le van mostrando diferentes imágenes de otras plantas, el asistente va recopilando información que le permite diferenciar entre uno y otro y al mismo tiempo entender información más avanzada sobre el tema.
Aunque seguramente ya estás familiarizado con ellos. Los chatbots son programas de computadoras, diseñados para crear conversaciones humanas, responder preguntas o comandos de texto y/o voz. Estos programas utilizan algoritmos que pueden ser variados.
Existe una gran variedad de ellos, ya que sus funciones pueden estar presentes en diferentes aplicaciones específicas para educación, comercio, médico o de forma más general.
- OpenAI
Aunque como tal nos referimos a una organización de Inteligencia Artificial. Entendemos que su función está dedicada a desarrollar tecnologías avanzadas de IA, tales como: Aprendizaje profundo, visión por computadora, procesamiento por lenguaje natural y robótica.
Su mayor reconocimiento ha sido su modelo de lenguaje avanzado GPT-3 Y GPT4, impulsado por el famoso chatbot (ChatGPT).
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Entendido como el capacitador de las computadoras. Se encarga de capacitar a las computadoras para entender y poder comunicarse en el idioma de los humanos. Se utiliza en asistentes virtuales como Siri, Alexa o Google y chatbots. Además, su capacitación incluye el aprendizaje de respuestas amigables y comprensibles.
- Reconocimiento de voz
Proceso específico que prepara al “cerebro” de la IA para procesar algoritmos que se convertirán en un lenguaje con datos comprensibles para las computadoras, permitiendo que los asistentes virtuales y otros programas comprendan y “escuchen” las instrucciones verbales del ser humano.
- Redes neuronales artificiales
Es un conjunto de información central detrás de la Inteligencia Artificial, hablamos de un núcleo que contiene información compleja donde las interconexiones entre unidades de procesamiento de datos, llamadas neuronas, son fundamentales. Cada neurona tiene su propia función personalizada, como un análisis específico de patrones de texto, rasgos de imágenes u otros.
Estas neuronas, al trabajar en conjunto, logran abordar problemas mucho más complejos como el reconocimiento de voz, traducciones automáticas o aún más específico, en la resolución de tareas cognitivas.
https://forbes.co/2023/10/24/ia/glosario-para-entender-la-inteligencia-artificial