Este glosario proporciona un punto de partida sólido para comprender varios términos relacionados con la IA. Tenga en cuenta que la IA es un campo que evoluciona rápidamente y que con el tiempo pueden surgir nuevos términos y conceptos. Es esencial mantenerse actualizado consultando fuentes confiables y publicaciones de la industria.
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Mensaje de IA de generación “Brian Beeler con un disco duro futurista”
Hemos recopilado el glosario superior de términos de IA (Inteligencia Artificial) con sus definiciones:
- Algoritmo: Conjunto de instrucciones o reglas que siguen las máquinas para resolver un problema o realizar una tarea.
- Inteligencia artificial (IA): La simulación de procesos de inteligencia humana mediante máquinas, especialmente sistemas informáticos, para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la resolución de problemas.
- Aprendizaje automático (ML): Un subconjunto de IA que permite que los sistemas informáticos aprendan y mejoren a partir de la experiencia sin estar programados explícitamente. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a las máquinas reconocer patrones, hacer predicciones y mejorar su rendimiento con el tiempo.
- Aprendizaje profundo: Un subcampo específico del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas para procesar datos de forma jerárquica y extraer características complejas. Es particularmente eficaz en tareas como el reconocimiento de imágenes y voz.
- Aprendizaje federado: Un enfoque en el que varios dispositivos o servidores colaboran para entrenar un modelo manteniendo los datos descentralizados y privados, a menudo utilizado en escenarios como dispositivos móviles.
- Computación cuántica: Un enfoque de vanguardia para la computación que aprovecha los bits cuánticos (qubits) para realizar ciertos tipos de cálculos significativamente más rápido que las computadoras clásicas.
- Red neuronal: Un modelo computacional inspirado en la estructura y función del cerebro humano. Consta de nodos (neuronas) interconectados organizados en capas para procesar y transformar datos.
- Neuroevolución: Una técnica que combina redes neuronales con algoritmos evolutivos, utilizada para evolucionar arquitecturas o parámetros de redes neuronales.
- Modelo de lenguaje grande (LLM): Un modelo de aprendizaje automático entrenado con grandes cantidades de datos utilizando aprendizaje supervisado para producir el siguiente token en un contexto determinado para producir respuestas contextuales significativas a las entradas del usuario. Grande se refiere al uso de parámetros extensos por parte de los modelos de lenguaje. Por ejemplo, GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros, lo que lo convierte en uno de los modelos de lenguaje más importantes disponibles en el momento de su creación.
- Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Un subcampo de la PNL centrado en generar texto legible por humanos, a menudo utilizado en aplicaciones como la creación automatizada de contenido.
- Visión por computador: El campo de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender información visual del mundo, como imágenes y videos.
- Aprendizaje reforzado: Un tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno. Recibe retroalimentación en forma de recompensas o sanciones, lo que lo orienta a mejorar su capacidad de toma de decisiones.
- Aprendizaje supervisado: Un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena con datos etiquetados, lo que significa que se proporciona la salida correcta para cada entrada. El objetivo es que el modelo aprenda a asignar información con precisión a los resultados correctos.
- Aprendizaje sin supervisión: Un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena con datos sin etiquetar y debe encontrar patrones o estructuras dentro de los datos sin una guía específica.
- Aprendizaje semisupervisado: Una combinación de aprendizaje supervisado y no supervisado, donde un modelo se entrena con una combinación de datos etiquetados y no etiquetados.
- Transferencia de aprendizaje: Una técnica en la que un modelo previamente entrenado se utiliza como punto de partida para una nueva tarea, lo que permite un entrenamiento más rápido y eficiente con datos limitados.
- Gráfico de conocimiento: Una representación estructurada del conocimiento que captura entidades, sus atributos y relaciones, lo que permite un razonamiento y una recuperación de información sofisticados.
- Red neuronal convolucional (CNN): Un tipo de red neuronal diseñada para procesar datos en forma de cuadrícula, como imágenes. Las CNN son particularmente efectivas para tareas de visión por computadora.
- Red neuronal recurrente (RNN): Un tipo de red neuronal muy adecuada para datos secuenciales, como texto o series temporales. Los RNN mantienen la memoria de entradas pasadas para procesar información secuencial de manera efectiva.
- Red Adversaria Generativa (GAN): Un tipo de arquitectura de red neuronal que consta de dos redes, un generador y un discriminador, que compiten entre sí para generar datos realistas, como imágenes o audio.
- Sesgo en la IA: Se refiere a la presencia de resultados injustos o discriminatorios en los sistemas de IA, a menudo como resultado de datos de entrenamiento o decisiones de diseño sesgados.
- Ética en IA: La consideración de principios y directrices morales al desarrollar e implementar sistemas de IA para garantizar que se utilicen de manera responsable y no dañen a las personas ni a la sociedad.
- IA explicable (XAI): El concepto de diseñar sistemas de IA que puedan proporcionar explicaciones transparentes para sus decisiones, permitiendo a los humanos comprender el razonamiento detrás de los resultados generados por la IA.
- IA de vanguardia: La implementación de algoritmos de IA directamente en dispositivos periféricos (por ejemplo, teléfonos inteligentes, dispositivos IoT) en lugar de depender del procesamiento basado en la nube, permite aplicaciones de IA más rápidas y más conscientes de la privacidad.
- Big Data: Conjuntos de datos considerados demasiado grandes o complejos para procesarlos utilizando métodos tradicionales. Implica analizar conjuntos masivos de información para obtener conocimientos y patrones valiosos que mejoren la toma de decisiones.
- Internet de las cosas (IoT): Una red de dispositivos interconectados equipados con sensores y software que les permite recopilar e intercambiar datos.
- AIaaS (IA como servicio): La provisión de herramientas y servicios de IA a través de la nube, que permite a las empresas y a los desarrolladores acceder y utilizar capacidades de IA sin gestionar la infraestructura subyacente.
- bot conversacional: Un programa informático que utiliza PNL e inteligencia artificial para simular conversaciones similares a las humanas con los usuarios, generalmente implementado en atención al cliente, asistentes virtuales y aplicaciones de mensajería.
- Computación cognitiva: Un subconjunto de IA que tiene como objetivo imitar las capacidades cognitivas humanas, como el aprendizaje, la comprensión del lenguaje, el razonamiento y la resolución de problemas.
- Modelo de IA: Una representación matemática de un sistema de IA, aprendido a partir de datos durante el proceso de entrenamiento, que puede hacer predicciones o decisiones cuando se le presentan nuevas entradas.
- Etiquetado de datos: El proceso de anotar datos manualmente para indicar el resultado correcto para tareas supervisadas de aprendizaje automático.
- Mitigación de sesgos: Técnicas y estrategias utilizadas para reducir o eliminar sesgos en los sistemas de IA, garantizando resultados justos y equitativos.
- Hiperparámetro: Parámetros establecidos por el usuario para controlar el comportamiento y el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático, como la tasa de aprendizaje, el número de capas ocultas o el tamaño del lote.
- Sobreajuste: Una condición en el aprendizaje automático en la que un modelo funciona excepcionalmente bien con los datos de entrenamiento pero no logra generalizar a datos nuevos e invisibles debido a que memoriza el conjunto de entrenamiento en lugar de los patrones de aprendizaje.
- Adecuado: Una condición en el aprendizaje automático en la que un modelo no logra capturar los patrones en los datos de entrenamiento y tiene un rendimiento deficiente tanto en los datos de entrenamiento como en los datos nuevos e invisibles.
- Detección de anomalías: El proceso de identificar patrones en los datos que no se ajustan al comportamiento esperado, a menudo utilizado en la detección de fraude y la ciberseguridad.
- Aprendizaje conjunto: Una técnica en la que se combinan varios modelos para hacer una predicción final, lo que a menudo da como resultado un mejor rendimiento general que el uso de modelos individuales.
- TensorFlow: Una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google que proporciona un marco para construir y entrenar varios tipos de redes neuronales.
- PyTorch: Una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Facebook que es particularmente popular para fines de investigación y aprendizaje profundo.
- Agente de aprendizaje por refuerzo: La entidad de aprendizaje en un sistema de aprendizaje por refuerzo que interactúa con el entorno, recibe recompensas y toma decisiones para maximizar las recompensas acumulativas.
- GPT (Transformador generativo preentrenado): Una familia de modelos de lenguaje a gran escala conocidos por su capacidad para generar texto similar al humano. GPT-3 es una de las versiones más conocidas, desarrollada por OpenAI.
- Prueba de Turing: Prueba propuesta por Alan Turing para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un humano.
- Singularidad: Un punto hipotético en el futuro en el que la IA y la inteligencia de las máquinas superen la inteligencia humana, provocando cambios radicales en la sociedad y la tecnología.
- Inteligencia de enjambre: Un enfoque de IA inspirado en el comportamiento colectivo de organismos sociales, como hormigas o abejas, donde agentes individuales cooperan para resolver problemas complejos.
- Robótica: La rama de la IA y la ingeniería que se centra en diseñar, construir y programar robots capaces de realizar tareas de forma autónoma o semiautónoma.
- Vehículos autónomos: Automóviles y vehículos autónomos que utilizan inteligencia artificial, visión por computadora y sensores para navegar y operar sin intervención humana.
- Reconocimiento facial: La tecnología impulsada por IA se utiliza para identificar y verificar personas en función de sus rasgos faciales.
- Análisis de los sentimientos: El proceso de utilizar técnicas de PNL para determinar el sentimiento o la emoción expresada en un texto, a menudo utilizado en el seguimiento de redes sociales y el análisis de comentarios de los clientes.
- Aprendizaje de disparo cero: Un tipo de ML en el que un modelo puede realizar una tarea sin haber visto ningún ejemplo de esa tarea durante el entrenamiento utilizando conocimientos generales.
- Aprendizaje único: Una variación de ML en la que se entrena un modelo con solo uno o unos pocos ejemplos por clase, con el objetivo de aprender a partir de datos limitados.
- Aprendizaje autosupervisado: Un enfoque de aprendizaje en el que el modelo genera su propia señal de supervisión a partir de los datos de entrada, que a menudo se utiliza para entrenar previamente modelos en conjuntos de datos masivos sin etiquetar.
- Análisis de series temporales: Técnicas para analizar y pronosticar puntos de datos recopilados a intervalos regulares a lo largo del tiempo, cruciales en campos como las finanzas y las ciencias ambientales.
- Ataques adversarios: Técnicas en las que se diseñan entradas maliciosas para engañar a los modelos de IA, que a menudo se utilizan para probar la solidez de los modelos frente a los desafíos del mundo real.
- Aumento de datos: Un método utilizado para aumentar la diversidad de datos de entrenamiento mediante la aplicación de diversas transformaciones como rotaciones, traslaciones y escalado.
- Redes bayesianas: Modelos gráficos que representan relaciones probabilísticas entre un conjunto de variables, utilizados para razonar bajo incertidumbre.
- Ajuste de hiperparámetros: El proceso de encontrar los valores óptimos de los hiperparámetros para lograr el mejor rendimiento del modelo.
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