¿Alguna vez te has sentido perdido en un mar de jerga técnica cuando se trata de la inteligencia artificial (IA)? ¡No te preocupes, no eres el único! La IA está creciendo rápidamente y trae consigo un montón de términos nuevos que pueden resultar difíciles de entender, incluso para los más expertos en tecnología. Yo
Por eso hemos creado la guía definitiva sobre el glosario de la IA. Tanto si eres un principiante con ganas de aprender como un profesional con experiencia, esta guía te ayudará a comprender mejor los términos relacionados con la IA.
Bueno, sin más preámbulos, pasemos a nuestra sección principal.
Lista alfabética de más de 60 términos del glosario de IA
A continuación, encontrarás una lista de términos relacionados con la IA, ordenados alfabéticamente para facilitar su consulta. Cada término va acompañado de una explicación sencilla. Así que sigue leyendo
Inteligencia artificial general, o IAG
Un concepto que hace referencia a una inteligencia artificial muy avanzada que supera las capacidades humanas en diversas tareas y que mejora por sí sola de forma continua.
Alineación de la IA
La alineación de la IA es un proceso que consiste en garantizar que un sistema de IA funcione tal y como queremos. Esto abarca desde pequeñas tareas, como escribir una frase correctamente, hasta cuestiones más amplias, como respetar los valores y las normas morales.
Ética de la IA
Son los principios diseñados para evitar que la IA cause daño a las personas, al establecer cómo debe recopilar datos y gestionar los sesgos.
Seguridad de la IA
Un campo que estudia los efectos a largo plazo de la IA. Abarca, entre otras cosas, el posible surgimiento repentino de una IA superinteligente que podría mostrarse hostil hacia los seres humanos.
Algoritmo
El algoritmo es un conjunto de instrucciones que permite a un programa informático aprender, analizar datos y reconocer patrones. A continuación, utiliza esta información para aprender y realizar tareas de forma autónoma.
Alineación
La alineación consiste en ajustar una IA para mejorar su rendimiento a la hora de alcanzar los resultados deseados. Esto puede implicar tareas como moderar contenidos o garantizar interacciones positivas con las personas.
Antropomorfismo
El antropomorfismo consiste en atribuir características, emociones o comportamientos humanos a entidades u objetos no humanos. En el ámbito de la IA, esto puede significar pensar que un chatbot es más humano y consciente de lo que realmente es. Puede consistir en creer que siente emociones como la felicidad o la tristeza, o incluso en considerar que es un ser sensible.
Inteligencia artificial, o IA
La inteligencia artificial (IA)es la tecnología que permite a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje y la toma de decisiones.
Creador de sitios web con IA
Un creador de sitios web con IAes una herramienta o plataforma que utiliza inteligencia artificial (IA) para permitir a los usuarios crear un sitio web sin tener que trabajar manualmente. Es capaz de generar un sitio web completo a partir de tus indicaciones.
Visita el creador de sitios web Dorik AI, por ejemplo. Puede crear cualquiertipo de sitio websiguiendo tus instrucciones. También puede generar contenidos optimizados para SEO y elementos visuales con una precisión milimétrica gracias a la IA.
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Sesgo
En lo que respecta al sesgo, los errores en los grandes modelos de lenguaje se deben a los datos a partir de los cuales aprenden. Esto puede implicar que, debido a los estereotipos, se asocien erróneamente ciertos rasgos a razas o grupos concretos.
IA de caja negra
Los sistemas de IA de tipo «caja negra» funcionan de forma invisible. Los usuarios introducen datos y obtienen resultados, pero los procesos internos de la máquina permanecen ocultos.
Chatbot
Un chatbot es un programa informático diseñado para simular una conversación con usuarios humanos. Se suelen utilizar para la atención al cliente o la búsqueda de información.
Artículo relacionado:El mejor chatbot con IA
ChatGPT
ChatGPT es una IA conversacional avanzada desarrollada por OpenAI. Esta herramienta de IA es capaz de mantener un diálogo natural e informativo con los usuarios.
Artículo relacionado: Cómo usar ChatGPT
Computación cognitiva
La computación cognitiva es lo mismo que la inteligencia artificial.
IA constitucional
Anthropic, una empresa emergente dedicada a la inteligencia artificial, ha desarrollado Constitutional AI. Esta herramienta entrena a los sistemas de inteligencia artificial para que se ajusten a los valores o principios específicos definidos en una constitución.
Aumento de datos
El aumento de datos mejora el entrenamiento de la IA mezclando los datos existentes o incorporando una mayor variedad de fuentes de datos para facilitar el aprendizaje.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un tipo de inteligencia artificial que imita la estructura del cerebro humano. Se utiliza para el reconocimiento de patrones complejos.
Dall-E
DALL-E es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI. La herramienta es capaz de generar imágenes a partir de descripciones textuales, haciendo gala de creatividad e imaginación. Es uno de los mejores generadores de imágenes basados en inteligencia artificial.
Artículo relacionado: Cómo usar DALL-E
Difusión
Los modelos de difusión en el aprendizaje automático añaden ruido aleatorio a los datos existentes, como las fotografías, y entrenan sus redes para reconstruir los datos originales.
Artículo relacionado: ¿Qué es Stable Diffusion?
Minería de datos
La minería de datos es el proceso de analizar grandes conjuntos de datos para detectar patrones y extraer información valiosa. La extracción de nombres de entidades del conjunto de datos es un ejemplo de proceso de minería de datos.
Validación de datos
Se trata del proceso de comprobación de la calidad de los datos antes de utilizarlos para el desarrollo y el entrenamiento de modelos de IA.
Comportamiento emergente
Es la situación en la que un modelo de IA muestra capacidades no deseadas.
Ley de la UE sobre la inteligencia artificial
La Ley de IA de la UE establece una normativa destinada a garantizar un uso responsable de la inteligencia artificial sin vulnerar los derechos a la privacidad de los datos.
Aprendizaje de extremo a extremo, o E2E
E2E es un proceso de aprendizaje profundo en el que se entrena a un modelo para que realice una tarea de una sola vez. Se lleva a cabo sin un entrenamiento paso a paso, sino que el modelo aprende a resolverla a partir de los datos de entrada.
Foom
El «foom» también se conoce como «despegue rápido» o «despegue brusco». Este concepto sugiere que, si alguien crea una IA general, podría ser demasiado tarde para salvar a la humanidad.
Red generativa adversaria (GAN)
Un modelo de IA generativa consta de dos redes neuronales: un generador y un discriminador. El generador produce contenido nuevo, mientras que el discriminador verifica su autenticidad.
IA generativa
La IA generativacrea nuevos datos, imágenes o textos, a menudo utilizando técnicas como las redes neuronales para imitar y generar contenido.
Artículo relacionado:IA generativa frente a IA predictiva
Transformador generativo preentrenado (GPT)
Los GPT son algoritmos de IA desarrollados por OpenAI que sustentan muchos modelos populares de procesamiento del lenguaje natural y modelos generativos. Entre ellos se encuentran GPT-3, GPT-3.5 yGPT-4, pertenecientes a la familia de algoritmos GPT.
Google Gemini
Google Gemini es un chatbot de Google, similar a ChatGPT. Gemini obtiene información de la web actualizada al momento, mientras que ChatGPT se limita a datos anteriores a 2021 y funciona sin conexión.
Artículo relacionado:Cómo utilizar Gemini AI
Alucinación
Se trata de una respuesta errónea de la IA, algo que puede ocurrir cuando la IA generativa ofrece con seguridad respuestas incorrectas, a menudo sin razones claras.
Modelo de lenguaje a gran escala, o LLM
Un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) es un sistema de inteligencia artificial capaz de comprender y generar texto similar al humano, a menudo con una precisión impresionante.
Modelo de lenguaje grande Meta AI (LLaMA)
Meta ha lanzado LLaMA, un modelo de lenguaje a gran escala de código abierto.
Aprendizaje automático, o ML
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender a partir de datos, descubrir patrones y tomar decisiones con una interacción humana mínima. Esto se traduce en una mejora del rendimiento con el paso del tiempo.
Microsoft Bing
Bing es un motor de búsqueda web desarrollado y gestionado por Microsoft. Ofrece servicios de búsqueda en Internet, entre los que se incluyen búsquedas en la web, de imágenes, de vídeos y de mapas.
Artículo relacionado:Cómo utilizar la IA de Bing
IA multimodal
La inteligencia artificial (IA) multimodal es un modelo de aprendizaje automático capaz de procesar y combinar diversos tipos de datos —como datos numéricos, textos, audio, vídeo o imágenes— para generar resultados o realizar proyecciones.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural(PLN) es un campo de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores interactuar con las personas mediante la comprensión, la interpretación y el manejo del lenguaje humano.
Generación de lenguaje natural (NLG)
La generación de lenguaje natural es una subdisciplina de la inteligencia artificial centrada en permitir que los ordenadores generen textos hablados o escritos de forma similar a los humanos a partir de datos introducidos.
Red neuronal
Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en el cerebro humano. Se compone de nodos interconectados que procesan la información de entrada para reconocer patrones y tomar decisiones, al igual que lo hace el cerebro humano.
Sobreajuste
El sobreajuste es la situación que se produce cuando un modelo de aprendizaje automático aprende y funciona demasiado bien con los datos de entrenamiento, pero obtiene malos resultados con datos nuevos o desconocidos.
OpenAI
OpenAIes una organización sin ánimo de lucro dedicada a la investigación en inteligencia artificial con el fin de impulsar el desarrollo de la IA de forma segura y beneficiosa para la humanidad.
Clips
La teoría de los clips muestra cómo la IA, obsesionada con un único objetivo, puede pasar por alto consecuencias más amplias y llegar a causar daño en su esfuerzo constante.
Parámetros
Los parámetros son variables que se utilizan para especificar cómo se convierten los datos de entrada en resultados. Estas variables se obtienen a partir de los datos de entrenamiento.
Mensaje
Las indicaciones son las instrucciones o señales que se proporcionan a los modelos de IA para orientar sus respuestas. La claridad de una indicación influye directamente en la calidad del contenido generado.
Ingeniería de prompts
La ingeniería de promptsse refiere a la práctica de elaborar prompts eficaces para guiar a los modelos de IA en la generación de los resultados deseados. Su objetivo es optimizar el rendimiento y la pertinencia del contenido generado.
Encadenamiento de comandos
El encadenamiento de indicaciones guía a los modelos de IA a través de los pasos secuenciales de una tarea amplia y compleja mediante un conjunto sencillo de instrucciones.
Modelo lingüístico Pathways (PaLM)
PaLM es un modelo lingüístico extremadamente potente desarrollado por Google, entrenado con 540 000 millones de parámetros para abordar diversas tareas y comprender el lenguaje de forma muy eficaz.
Aprendizaje Q
El Q-learning es un tipo de aprendizaje por refuerzo sin modelos. En este método, un agente aprende a tomar decisiones estimando el valor de realizar diferentes acciones en diversas situaciones.
Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF)
El RLHF es una técnica en la que un agente de IA aprende a través de la interacción con personas. Recibe comentarios de las personas para mejorar su toma de decisiones y su comportamiento.
Loro estocástico
Se trata de un argumento metafórico en contra de los grandes modelos de lenguaje, diseñados para imitar con acierto el texto humano, pero sin comprender realmente su significado.
Datos sintéticos
Se trata de datos generados artificialmente que se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático. Ofrece ventajas como la protección de la privacidad y la ampliación de conjuntos de datos del mundo real que son limitados.
Transferencia de estilos
Una técnica de transformación creativa basada en la inteligencia artificial que modifica el estilo de una imagen o un vídeo para convertirlo en otra imagen o vídeo, conservando al mismo tiempo el contenido real.
Temperatura
Un parámetro importante en los modelos de generación de lenguaje que controla el carácter aleatorio de los resultados generados, equilibrando la creatividad y la previsibilidad.
Generación de imágenes a partir de texto
Una tecnología de inteligencia artificial que convierte descripciones textuales en imágenes correspondientes. Utiliza arquitecturas de aprendizaje profundo para la síntesis de imágenes realistas.
Fichas
Se trata de las unidades más pequeñas de texto que se utilizan en el procesamiento del lenguaje natural a partir de un texto. Puede ser una palabra o un carácter.
Datos de entrenamiento
Los datos de entrenamiento son aquellos que se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático. A partir de estos datos, el aprendizaje automático identifica patrones que le permiten realizar predicciones o tomar decisiones sobre datos nuevos y desconocidos.
Modelo de transformador
Los modelos de transformador son un potente tipo de arquitectura de redes neuronales que destaca por su capacidad para interpretar datos secuenciales, como el texto.
Prueba de Turing
Un punto de referencia para la inteligencia similar a la humana en la IA. Esta prueba es un método clásico para determinar la capacidad de una máquina para mostrar una inteligencia similar a la humana.
Aprendizaje no supervisado
Este método de aprendizaje automático consiste en una técnica en la que los modelos aprenden a partir de datos sin etiquetar y descubren patrones y estructuras sin supervisión explícita.
Autoencoder variacional
Los autoencodificadores variacionales (VAE) son modelos versátiles en el ámbito de la inteligencia artificial que utilizan el aprendizaje profundo para generar nuevos contenidos, detectar anomalías y filtrar el ruido.
IA débil, también conocida como IA estrecha
Se trata de sistemas de inteligencia artificial diseñados para realizar tareas específicas. Estos sistemas pueden ser muy eficaces en su ámbito concreto, pero carecen de inteligencia general.
Aprendizaje sin entrenamiento previo
El aprendizaje «zero-shot» es una técnica que permite a los modelos de aprendizaje automático realizar tareas e identificar elementos completamente nuevos sin necesidad de un entrenamiento previo.
Conclusión
Hemos recopilado más de 60 de los términos más populares del glosario de IA para ayudarte a comprender mejor el mundo de la inteligencia artificial.
Recuerda que estos son los términos básicos que debes conocer, pero hay muchos más. A medida que trabajes con la IA, te encontrarás con más términos y, con el tiempo, irás entendiendo el resto.
