Glosario para entender sobre las inteligencias artificiales (IA)
Desde los chats conversacionales como el Chat GPT hasta la creación de videos e imágenes, la inteligencia artificial está en todas partes y ha transformado la forma en que vemos el mundo. En este glosario, espero brindar una comprensión más profunda y clara de algunos de los términos más utilizados en el campo de las inteligencias artificiales (IA). Así que, si estás interesado en saber más sobre la terminología de éstas y sus aplicaciones en el campo profesional, ¡sigue leyendo!
Definiciones, aplicaciones o ejemplos- Algoritmo: en informática, un algoritmo es un conjunto de pasos lógicos y bien definidos que se siguen para llevar a cabo una tarea o proceso, como ordenar una lista de elementos o buscar información en una base de datos. Podemos ver un algoritmo aplicado desde la realización de consultas de información a través de dispositivos de búsqueda (PC o móvil) y la selección de información sugerida a los interesados, hasta los mercados financieros.
- Aprendizaje profundo (deep learning): es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la construcción de algoritmos de aprendizaje automático inspirados en la estructura y función del cerebro humano, conocidos como redes neuronales artificiales. El aprendizaje profundo es especialmente útil para el análisis de datos complejos, como imágenes, videos, voz y texto, y ha sido utilizado en una amplia variedad de aplicaciones, desde el reconocimiento de objetos y la conducción autónoma, hasta la creación de chatbots y el diagnóstico médico. Debido a su capacidad para detectar patrones sutiles y aprender de manera autónoma a partir de datos masivos, el aprendizaje profundo se considera una de las técnicas más poderosas y prometedoras de la inteligencias artificiales.
- Chatbot: un chatbot es un programa informático diseñado para interactuar con los seres humanos a través de un chat o una interfaz de conversación similar. Estos programas utilizan la IA para procesar el lenguaje natural y responder a las preguntas y comentarios de los usuarios de manera automatizada. Los chatbots se han vuelto cada vez más populares en una variedad de aplicaciones, desde el servicio al cliente y la atención médica hasta la educación y el entretenimiento. Pueden ser programados para responder preguntas frecuentes, proporcionar información y asistencia, ofrecer recomendaciones personalizadas y mucho más.
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- Conjunto de datos de entrenamiento: es un conjunto de ejemplos utilizados para entrenar un modelo de aprendizaje automático. Estos ejemplos consisten en datos etiquetados o no etiquetados, y se utilizan para enseñar al modelo cómo hacer predicciones precisas a partir de nuevos datos. El conjunto de datos de entrenamiento es crítico para la precisión del modelo de aprendizaje automático, ya que el modelo aprende de estos ejemplos para hacer predicciones precisas en nuevos datos.
- Deepfake: es un video, audio, imagen o cualquier otro tipo de contenido digital creado mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial, en particular el aprendizaje profundo, para engañar al espectador haciéndole creer que es real. Los deepfakes pueden ser utilizados para diversos fines, algunos de ellos malintencionados, como engañar a los usuarios en línea, difamar a individuos o grupos, o incluso manipular las elecciones políticas. Como resultado, los deepfakes se han convertido en un problema de seguridad y privacidad en línea, y han llevado a muchos gobiernos y empresas a tomar medidas para detectar y prevenir su propagación.
- Inteligencia artificial: por sus siglas IA, es un campo de la informática que se enfoca en la creación de algoritmos y sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas, la toma de decisiones y el reconocimiento de patrones. La inteligencia artificial se basa en el uso de técnicas de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, redes neuronales artificiales y otras técnicas de modelado y análisis de datos para permitir que los sistemas informáticos puedan aprender y mejorar con la experiencia, sin la necesidad de ser programados explícitamente para realizar tareas específicas.
- Macrodatos o inteligencia de datos (Big data): es el proceso de recopilar, analizar y utilizar datos (de gran volumen) para obtener información valiosa, oportuna y útil en una organización o empresa. La inteligencia de datos involucra el uso de herramientas y técnicas de análisis de datos para identificar patrones y tendencias, detectar oportunidades y riesgos, y tomar decisiones informadas. La inteligencia de datos se utiliza en una amplia variedad de industrias y campos, desde el comercio minorista y la banca hasta la atención médica y la manufactura. Permite a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en datos y mejorar la eficiencia y la efectividad de sus operaciones.
- Modelo de lenguaje: es un tipo de modelo de inteligencia artificial que se utiliza para predecir la probabilidad de una secuencia de palabras o caracteres en un idioma determinado. El objetivo de un modelo de lenguaje es capturar la estructura del lenguaje y la probabilidad de que una palabra siga a otra. Los modelos de lenguaje se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, incluido el reconocimiento de voz, la traducción automática, la generación de texto automático y los chatbots. *
- Procesamiento natural del lenguaje: es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. El objetivo del procesamiento natural del lenguaje es permitir que las computadoras comprendan, interpretan y generen lenguaje humano de manera efectiva. El procesamiento natural del lenguaje se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo el reconocimiento de voz, la traducción automática, el análisis de sentimientos en redes sociales, la clasificación de documentos y la generación de asistentes virtuales.
- Programa de reconocimiento de imágenes: es un tipo de programa de inteligencia artificial que se utiliza para identificar y clasificar objetos, patrones y características en imágenes. El programa utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar y comprender las características de las imágenes. Los programas de reconocimiento de imágenes se utilizan en una variedad de aplicaciones, como la identificación de fraudes, la seguridad en aeropuertos, el reconocimiento facial, la inspección de productos en la línea de producción y la clasificación de imágenes médicas.
- Red neuronal pre-entrenada: es una red neuronal artificial que ha sido entrenada previamente en un conjunto de datos grande y complejo, y que puede ser utilizada como punto de partida para aplicaciones de aprendizaje automático en otras tareas. Por ejemplo, una red neuronal pre-entrenada en un conjunto de datos de reconocimiento de imágenes puede ser reutilizada para una tarea de detección de objetos en imágenes, ya que la red ya ha aprendido a reconocer patrones y características en las imágenes.
Gracias a este glosario, ahora ya tienes mayor información sobre el fascinante mundo de las inteligencias artificiales. Comenta cuál estás usando en tu empresa y si aún no estás utilizando alguna, aquí te dejamos algunas actividades en las que puedes implementarla.
Referencias: - * Modelo de lenguaje ChatGPT AI de OpenAI, ¿Define el concepto de la palabra: chatbot? “Chat GPT3”, 26 de abril de 2023 - * Modelo de lenguaje ChatGPT AI de OpenAI, ¿Define el concepto de la palabra: modelo de lenguaje? “Chat GPT3”, 26 de abril de 2023 - Glosario de Inteligencia Artificial | Proyecto IDIS - Léxico de la inteligencia artificial | UNESCO