Hoy en día es difícil ignorar la inteligencia artificial, o IA. Desde sugerencias de YouTube hasta autos inteligentes pasando por el famoso ChatGPT, las IA están en todas partes y realizan muchas tareas.
Cerca del 35 % de las empresas utilizan IA en sus actividades. Las inteligencias artificiales están rodeadas de un amplio vocabulario que a veces puede ser difícil de comprender.
Descubre lo que realmente significa inteligencia artificial y las definiciones de los principales términos que la acompañan.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial caracteriza muchos elementos hoy en día, los cuales a veces puede ser difícil ver qué tienen en común. Para tratar de definirla, el Consejo de Europa determinó que la IA es un «conjunto de ciencias, teorías y técnicas cuyo objetivo es reproducir por una máquina las capacidades cognitivas de un ser humano«.
En la conferencia de Dartmouth en el verano de 1956, el término «inteligencia artificial» se utilizó por primera vez para describir tareas que son fáciles para los humanos pero difíciles para las máquinas. Por ejemplo, la máquina tendrá más dificultades para reconocer la especie de un animal en una foto, una voz o mantener una conversación que un humano. Los científicos presentes se propusieron dar a las máquinas los medios para realizar estas tareas.
Prompt (Instrucción)
Esta palabra que significa «instrucción» en inglés se usa para referirse a las instrucciones que se dan a una inteligencia artificial.
Diseñar correctamente un prompt es un elemento crucial para obtener lo que se espera de una IA. Por ejemplo, se puede indicar a ChatGPT el tono a usar o a Midjourney los «materiales a usar» para realizar un cuadro.
Red neuronal artificial
La red neuronal de una inteligencia artificial funciona de la misma manera que la red neuronal humana: cada neurona realiza una operación simple y es trabajando juntas que pueden resolver problemas complejos.
En el caso de la IA, las conexiones entre las neuronas son adaptables para permitirles realizar la tarea deseada. Esta tecnología permite, entre otras cosas, el reconocimiento de imágenes por parte de las IA.
Deep Learning (Aprendizaje profundo)
El Deep Learning representa una parte del Aprendizaje Automático, una subcategoría de la IA. El Deep Learning se basa en el uso de redes neuronales artificiales. Este concepto se inspira en gran medida en el funcionamiento del cerebro humano.
Gracias al Deep Learning, es posible asimilar y procesar grandes cantidades de datos para categorizarlos. El Deep Learning desempeña un papel clave en muchos servicios comúnmente utilizados a diario. Por ejemplo, permite el reconocimiento facial, la asistencia vocal y los sistemas de detección de fraude.
Aprendizaje Automático (Machine Learning)
El Aprendizaje Automático es uno de los principales principios de aprendizaje. Es un proceso que da a las máquinas la capacidad de mejorar aprendiendo, sin necesidad de una programación específica.
En 2023, cerca de la mitad de las empresas, es decir, el 48 % de ellas, integran el uso del Aprendizaje Automático en sus operaciones. Esta tecnología se implementa para diversas aplicaciones, como la realización de recomendaciones de productos, la implementación de estrategias de marketing dirigido o la asimilación efectiva de un volumen importante de información.
Transfer Learning (Aprendizaje por Transferencia)
El Aprendizaje por Transferencia también es una parte importante del Aprendizaje Automático. Este enfoque se centra en preservar los conocimientos adquiridos al resolver un problema inicial y aplicarlos a un problema diferente pero relacionado.
Algoritmo
Un algoritmo es una secuencia de instrucciones que permite darle a una máquina las pautas a seguir. Los algoritmos permiten asociar múltiples informaciones para obtener una amplia variedad de resultados.
Permiten, por ejemplo, simular la propagación de una epidemia, comparar rostros o sugerirte un libro basado en tu última lectura. Algunos son estáticos y no cambian con el tiempo, mientras que otros, como el de TikTok, están diseñados para ajustarse continuamente según la información que los usuarios generan.
Por ejemplo, el algoritmo de recomendación de esta webl se perfecciona progresivamente a medida que los usuarios interactúan con la plataforma.
IA Conversacional
La IA conversacional engloba un conjunto de tecnologías que permiten a dispositivos y aplicaciones, como los chatbots, interactuar con las personas utilizando su lenguaje natural.
Basada en el Aprendizaje Automático y el procesamiento del lenguaje natural, la IA conversacional recopila y analiza los lenguajes para entenderlos y generar respuestas similares a las de un humano. Un chatbot u otros dispositivos que utilizan la IA conversacional refuerzan su inteligencia con el tiempo utilizando datos e información extraídos de las conversaciones para mejorar su rendimiento.
Modelo de Lenguaje
El modelo de lenguaje es una forma de inteligencia artificial que se menciona especialmente en estos momentos. Caracteriza los algoritmos capaces de comprender, recordar e imitar el lenguaje natural. De esta manera, la IA puede responder a un interlocutor expresándose de manera clara y comprensible.
Aprendizaje
Las IA pueden incorporar nueva información a través de diferentes formas de aprendizaje.
Aprendizaje Automático
El Aprendizaje Automático consiste en hacer que las máquinas aprendan a partir de diversos datos sin estar inicialmente programadas para las tareas que pueden aprender.
Aprendizaje Supervisado
En el contexto del aprendizaje supervisado, la máquina ya conoce las respuestas esperadas. Trabaja con una base de datos etiquetada. Tomemos el ejemplo de una aplicación diseñada para el reconocimiento automático de spam.
Para entrenarla, se le presentan correos electrónicos etiquetados como «deseados» o «spam». Utilizando técnicas estadísticas y de probabilidad, el algoritmo comprende entonces qué características permiten clasificar estos correos electrónicos en cada categoría.
Así, a medida que se le presenten nuevos correos electrónicos, podrá identificarlos asignándoles una puntuación de probabilidad.
Aprendizaje No Supervisado
A diferencia del aprendizaje supervisado, el algoritmo utiliza datos no etiquetados en el aprendizaje no supervisado. En este contexto, la máquina se encarga de generar sus propias respuestas analizando y agrupando los datos disponibles.
Identifica así patrones, similitudes o estructuras ocultas en los datos para proponer resultados y descubrimientos potencialmente nuevos. Es un enfoque exploratorio que permite obtener información sin tener referencias preestablecidas.
Conjunto de Datos
Los conjuntos de datos son un conjunto de datos donde cada elemento se relaciona con una observación y una variable. Puede tratarse tanto de textos como de números o imágenes.
Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
Un «Modelo de Lenguaje» es un modelo de aprendizaje automático que ha sido entrenado con grandes cantidades de datos textuales para comprender y generar texto de manera similar a un ser humano. Estos modelos son capaces de entender y reproducir el contexto, tono, matices y aspectos culturales del lenguaje.
Minería de Datos
La minería de datos permite analizar un gran número de datos. Este proceso determina las relaciones entre los datos y extrae información utilizable. La minería de datos puede permitir, por ejemplo, que las empresas analicen de cerca los comportamientos y necesidades de sus clientes.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
El procesamiento del lenguaje natural (o Natural Language Processing) caracteriza las capacidades de comprensión y generación del lenguaje humano. Esta tecnología es utilizada por Apple a través de Siri y por Amazon a través de Alexa.
Nuestro consejo para usar la inteligencia artificial
La IA es una tecnología en pleno desarrollo. Está cada vez más presente en nuestra vida cotidiana, pero usarla correctamente aún requiere habilidades específicas.
