La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el mundo tal y como lo conocemos. Desde los asistentes virtuales hasta los algoritmos que recomiendan contenido o las herramientas que usamos para programar, la IA forma parte de nuestra vida diaria, a veces sin que nos demos cuenta.
En SocraTech creemos que entender cómo funciona la tecnología es el primer paso para poder aprovecharla, especialmente si estás formándote o trabajando en el sector tecnológico. Por eso, hemos preparado este glosario con los términos básicos relacionados con la Inteligencia Artificial, explicado de forma sencilla y directa.
Términos básicos sobre la IA
AI o IA
Inteligencia Artificial, sistema capaz de realizar razonamientos cada vez más complejos.
Agente Inteligente
Sistema capaz de percibir su entorno (a través de un sensor como una cámara, un micrófono o un detector de humos) y actuar sobre él para alcanzar objetivos específicos.
AGI (Artificial General Intelligence / Inteligencia Artificial General)
Hipotético sistema de IA con capacidad para entender, aprender y aplicar conocimientos en una amplia variedad de tareas a un nivel igual o superior al de un humano. Se aplica normalmente sobre sistemas que tienen conocimientos en cualquier ámbito como por ejemplo el ajedrez o la redacción de textos. Aún no existe de forma práctica.
Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML)
Rama de la IA que permite que los sistemas aprendan de los datos sin ser programados explícitamente. Para que funcione se reúnen muchos datos iniciales y se alimenta a la IA que, a través de una serie de ecuaciones estadísticas y matemáticas, procesa los datos y es capaz de generar nuevos datos.
Aprendizaje Profundo (Deep Learning, DL)
Subespecialización del Machine Learning basado en redes neuronales con múltiples capas para el reconocimiento complejo de patrones. Se aplica por ejemplo a cosas como reconocer las matrículas de los coches en un garaje, traducciones de textos o chatbots.
IA Explicable (Explainable AI, XAI)
Conjunto de técnicas que buscan hacer comprensibles las decisiones de un modelo de IA.
IA Predictiva
Uso de modelos de IA para anticipar resultados futuros (p. ej. demanda, churn, fallos) basándose en patrones históricos y señales actuales.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Rama de la IA que enseña a las máquinas a comprender y generar lenguaje humano. Se alimenta a la IA de textos para generar nuevos textos.
Red Neuronal Artificial (ANN)
Modelo matemático inspirado en las neuronas biológicas, base del Aprendizaje Profundo (Deep Learning).
Visión por Computadora (Computer Vision)
Área de la IA que permite a las máquinas interpretar imágenes y videos.
Prompt
Las diferentes instrucciones o mensajes que escribimos para que la IA las interprete y genere una respuesta. La respuesta que genera cada IA depende mucho del prompt. Hay que ser lo más preciso y detallado posible para obtener mejores respuestas.
Alucinaciones
Las alucinaciones ocurren cuando una IA genera una respuesta incorrecta o inventada, con datos falsos o erróneos. La IA tiende a generar texto coherente, pero no siempre veraz. La IA no tiene intención de engañar, pero se lía, comete errores. Conviene revisar siempre los datos generados por una IA, porque no es raro que contenga estos errores.
Token
Es la unidad mínima de texto que el modelo usa para procesar y generar lenguaje, pueden ser palabras o signos de puntuación. Es lo que va a usar para interpretar y generar una respuesta.
La Inteligencia Artificial está cambiando la forma en que aprendemos, trabajamos y nos comunicamos. Conocer su terminología te ayudará a comprender mejor cómo funcionan las herramientas que utilizas y a hablar con propiedad sobre una tecnología que seguirá marcando el futuro.
En SocraTech seguiremos compartiendo recursos y artículos para ayudarte a entender la tecnología desde dentro y a desarrollar tu carrera en el sector digital.
