Un glosario de jerga de IA: 29 términos de IA que debe conocer

Explorar la inteligencia artificial (IA) puede ser como entrar en un laberinto de términos técnicos confusos y jerga sin sentido. No es de extrañar que incluso aquellos familiarizados con la IA se rasquen la cabeza por la confusión.

Con eso en mente, hemos creado un glosario completo de IA para equiparlo con el conocimiento necesario. Desde la propia inteligencia artificial hasta el aprendizaje automático y la extracción de datos, decodificaremos todos los términos esenciales de la IA en un lenguaje sencillo y sencillo.

Ya sea que sea un principiante curioso o un entusiasta de la IA, comprender los siguientes conceptos de IA lo acercará a desbloquear el poder de la IA.

1. Algoritmo

Un algoritmo es un conjunto de instrucciones o reglas que siguen las máquinas para resolver un problema o realizar una tarea.

2. Inteligencia artificial

La IA es la capacidad de las máquinas para imitar la inteligencia humana y realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes.

3. Inteligencia Artificial General (AGI)

AGI, también llamada IA ​​fuerte, es un tipo de IA que posee capacidades de inteligencia avanzadas similares a las de los seres humanos. Mientras inteligencia general artificial una vez fue principalmente un concepto teórico y un campo de juego rico para la investigación, muchos desarrolladores de IA ahora creen que la humanidad alcanzará AGI en algún momento de la próxima década.

4. retropropagación

Backpropagation es un algoritmo que utilizan las redes neuronales para mejorar su precisión y rendimiento. Funciona calculando el error en la salida, propagándolo a través de la red y ajustando los pesos y sesgos de las conexiones para obtener mejores resultados.

5. Inclinación

sesgo de IA se refiere a la tendencia de un modelo a hacer ciertas predicciones con más frecuencia que otras. El sesgo puede deberse a los datos de entrenamiento de un modelo o sus suposiciones inherentes.

6. Grandes datos

Big data es un término que describe conjuntos de datos que son demasiado grandes o demasiado complejos para procesarlos con métodos tradicionales. Implica analizar grandes conjuntos de información para extraer información valiosa y patrones para mejorar la toma de decisiones.

7. bot conversacional

Un chatbot es un programa que puede simular conversaciones con usuarios humanos a través de comandos de texto o de voz. Los chatbots pueden comprender y generar respuestas similares a las humanas, lo que los convierte en una herramienta poderosa para las aplicaciones de servicio al cliente.

8. Computación cognitiva

La computación cognitiva es un campo de la IA que se centra en el desarrollo de sistemas que imitan las capacidades cognitivas humanas, como la percepción, el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas.

9. Teoría del aprendizaje computacional

Una rama de la inteligencia artificial que estudia algoritmos y modelos matemáticos de aprendizaje automático. Se centra en los fundamentos teóricos del aprendizaje para comprender cómo las máquinas pueden adquirir conocimientos, hacer predicciones y mejorar su rendimiento.

10. Visión por computador

Visión por computador se refiere a la capacidad de las máquinas para extraer información visual de imágenes y videos digitales. Los algoritmos de visión por computadora se usan ampliamente en aplicaciones como detección de objetos, reconocimiento facial, imágenes médicas y vehículos autónomos.

11. Procesamiento de datos

La minería de datos es el proceso de adquirir conocimiento valioso a partir de grandes conjuntos de datos. Utiliza técnicas de análisis estadístico y aprendizaje automático para identificar patrones, relaciones y tendencias en los datos para mejorar la toma de decisiones.

12. Ciencia de los datos

La ciencia de datos implica extraer información de los datos utilizando métodos, algoritmos y sistemas científicos. Es más completo que la minería de datos y abarca una amplia gama de actividades, incluida la recopilación de datos, la visualización de datos y el modelado predictivo para resolver problemas complejos.

13. Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una rama de la IA que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas (nodos interconectados dentro de la red neuronal) para aprender de grandes cantidades de datos. Permite que las máquinas realicen tareas complejas, como procesamiento natural del lenguaje, imagen y reconocimiento de voz.

14. IA generativa

La IA generativa describe sistemas y algoritmos de inteligencia artificial que pueden crear texto, audio, video y simulaciones. Estos sistemas de IA aprenden patrones y ejemplos de los datos existentes y utilizan ese conocimiento para crear resultados nuevos y originales.

15. Alucinación

Alucinación de IA se refiere a los casos en los que un modelo produce resultados objetivamente incorrectos, irrelevantes o sin sentido. Esto puede suceder por varias razones, incluida la falta de contexto, las limitaciones en los datos de entrenamiento o la arquitectura.

16. Hiperparámetros

Los hiperparámetros son configuraciones que definen cómo aprende y se comporta un algoritmo o un modelo de aprendizaje automático. Los hiperparámetros incluyen la tasa de aprendizaje, la fuerza de regularización y la cantidad de capas ocultas en la red. Puede jugar con estos parámetros para ajustar el rendimiento del modelo según sus necesidades.

17. Modelo de lenguaje grande (LLM)

Un LLM es un modelo de aprendizaje automático entrenado en grandes cantidades de datos y utiliza el aprendizaje supervisado para producir el siguiente token en un contexto determinado para producir respuestas contextuales significativas a las entradas del usuario. La palabra "grande" indica el uso de parámetros extensos por parte del modelo de lenguaje. Por ejemplo, Los modelos GPT utilizan cientos de miles de millones de parámetros para llevar a cabo una amplia gama de tareas de PNL.

18. Aprendizaje automático

Aprendizaje automático es una forma de que las máquinas aprendan y hagan predicciones sin ser programadas explícitamente. Es como alimentar una computadora con datos y habilitarla para tomar decisiones o predicciones mediante la identificación de patrones dentro de los datos.

19. Red neuronal

Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en el cerebro humano. Consiste en nodos interconectados, o neuronas, organizados en capas. Cada neurona recibe información de otras neuronas en la red, lo que le permite aprender patrones y tomar decisiones. Las redes neuronales son un componente clave en los modelos de aprendizaje automático que les permiten sobresalir en una amplia gama de tareas.

20. Generación de lenguaje natural (NLG)

La generación de lenguaje natural se ocupa de la creación de texto legible por humanos a partir de datos estructurados. NLG encuentra aplicaciones en la creación de contenido, chatbots y asistentes de voz.

21. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

Procesamiento natural del lenguaje es la capacidad de las máquinas para interpretar, comprender y responder a textos o discursos legibles por humanos. Se utiliza en varias aplicaciones, incluido el análisis de opiniones, la clasificación de textos y la respuesta a preguntas.

22. IA abierta

OpenAI es un laboratorio de investigación de inteligencia artificial, fundado en 2015 y con sede en San Francisco, EE. UU. La empresa desarrolla e implementa herramientas de inteligencia artificial que pueden parecer tan inteligentes como los humanos. El producto más conocido de OpenAI, ChatGPT, se lanzó en noviembre de 2022 y se anuncia como el chatbot más avanzado por su capacidad para brindar respuestas sobre una amplia gama de temas.

23. Reconocimiento de patrones

El reconocimiento de patrones es la capacidad de un sistema de IA para identificar e interpretar patrones en los datos. Los algoritmos de reconocimiento de patrones encuentran aplicaciones en el reconocimiento facial, la detección de fraudes y el reconocimiento de voz.

24. Red neuronal recurrente (RNN)

Un tipo de red neuronal que puede procesar datos secuenciales mediante conexiones de retroalimentación. Los RNN pueden retener la memoria de entradas anteriores y son adecuados para tareas como NLP y traducción automática.

25. Aprendizaje reforzado

El aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático en la que un agente de IA aprende a tomar decisiones a través de interacciones por ensayo y error. El agente recibe recompensas o castigos de un algoritmo basado en sus acciones, guiándolo para mejorar su desempeño a lo largo del tiempo.

26. Aprendizaje supervisado

Un método de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena utilizando datos etiquetados con el resultado deseado. El modelo generaliza a partir de los datos etiquetados y hace predicciones precisas sobre nuevos datos.

27. Tokenización

La tokenización es el proceso de dividir un documento de texto en unidades más pequeñas llamadas tokens. Estos tokens pueden representar palabras, números, frases, símbolos o cualquier elemento de texto con el que pueda trabajar un programa. El propósito de la tokenización es aprovechar al máximo los datos no estructurados sin procesar todo el texto como una sola cadena, lo cual es computacionalmente ineficiente y difícil de modelar.

28. Prueba de Turing

Introducida por Alan Turing en 1950, esta prueba evalúa la capacidad de una máquina para exhibir una inteligencia indistinguible de la de un humano. El prueba de Turing involucra a un juez humano interactuando con un humano y una máquina sin saber cuál es cuál. Si el juez no logra distinguir la máquina del humano, se considera que la máquina ha pasado la prueba.

29. Aprendizaje sin supervisión

Un método de aprendizaje automático en el que el modelo hace inferencias a partir de conjuntos de datos sin etiquetar. Descubre patrones en los datos para hacer predicciones sobre datos no vistos.

Abrazando el lenguaje de la inteligencia artificial

La IA es un campo en rápida evolución que cambia la forma en que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, con tantas nuevas palabras de moda que surgen constantemente, puede ser difícil mantenerse al día con los últimos desarrollos en el campo.

Si bien algunos términos pueden parecer abstractos sin contexto, su significado se vuelve claro cuando se combinan con una comprensión básica del aprendizaje automático. Comprender estos términos y conceptos puede sentar una base sólida que le permitirá tomar decisiones informadas dentro del ámbito de la inteligencia artificial.