La Inteligencia Artificial (IA) es un concepto en constante evolución y desarrollo que se usa para referirse al uso de computadoras y programas para realizar tareas que normalmente se reservarían para personas. A lo largo de los años, el campo de la Inteligencia Artificial ha cambiado mucho. Hoy en día se pueden ver avances enormes en la IA, desde el uso de algoritmos para hacer predicciones hasta la adición de nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial para mejorar la capacidad de comprensión de una computadora.
A medida que el uso de la Inteligencia Artificial se está volviendo cada vez más común, es importante que la gente tenga una buena comprensión de lo que significa la Inteligencia Artificial y el glosario de la Inteligencia Artificial. Esto ayudará a las personas a comprender de qué se trata la IA y cómo se está desarrollando.
¿Como se podría definir sencillamente a la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial se puede definir como un sistema automatizado capaz de analizar datos y tomar decisiones de forma autónoma. Esto se logra a través de una combinación de algoritmos de cómputo, algoritmos genéticos, neuromáticos o inteligencia artificial adaptativa.
A continuación, te presentamos algunos términos básicos relacionados con la Inteligencia Artificial. Estos términos son útiles para la comprensión general de la Inteligencia Artificial y su aplicación en la vida real a un nivel muy básico.
Algoritmos
Los algoritmos son una serie de pasos estructurados que se utilizan para resolver un problema. Deben seguirse con exactitud para obtener un resultado consistente. Los algoritmos de cómputo se usan comúnmente en inteligencia artificial para facilitar el análisis y la toma de decisiones.
Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático (ML) es una disciplina de la Inteligencia Artificial que utiliza algoritmos para desarrollar programas para que aprendan automáticamente a partir de los datos que se les proporcionan. Se refiere a la capacidad de un programa para aprender de los datos sin una programación previa.
Redes Neuronales Artificales (RNA)
Las redes neuronales Artificiales (RNAs) son algoritmos de Inteligencia Artificial que se utilizan para simular la estructura y la función del cerebro humano y permiten la elaboración de predicciones y la toma de decisiones. Estos algoritmos se entrenan mediante el uso de datos previamente obtenidos maestros y, con el tiempo, se pueden mejorar.
Inteligencia Adaptativa
La inteligencia adaptativa es una forma de Inteligencia Artificial que se basa en el patrón de aprendizaje adaptativo. Estos sistemas son capaces de cambiar el comportamiento a medida que aprenden más acerca del ambiente en el que están trabajando y los objetivos a resolver. Esto permite un mejor control de los sistemas en tiempo real.
Existen muchísimos términos más que iremos repasando poco a poco, sin embargo, estos son algunos de los más necesarios para comprender a empaparte de todas estas nuevas terminologías.
API´S
Una API, también conocida como Interfaz de Programación de Aplicaciones, es una especie de intermediario que permite que programas de software distintos interactúen y compartan información. En esencia, las API son un conjunto de reglas y protocolos que posibilitan la comunicación entre diferentes programas de software, incluso si utilizan lenguajes de programación y tecnologías diferentes.
Las API se han convertido en una herramienta fundamental para crear una experiencia de usuario más interconectada y fluida. Con ellas, diferentes programas pueden comunicarse y compartir datos, lo que permite crear soluciones más integradas y personalizadas. En definitiva, las API son un elemento clave para la creación de aplicaciones informáticas cada vez más avanzadas e interconectadas.
Procesamiento de Datos
El Procesamiento de Datos es el proceso de preparación de datos sin procesar para su uso en un modelo de aprendizaje automático, lo que incluye tareas como la limpieza, la transformación y la normalización de los datos.
Aprendizaje Profundo
Aprendizaje profundo (DL): es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas con muchas capas para aprender patrones complejos a partir de datos. El DL se utiliza en aplicaciones como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica.
Ingeniería de funciones
La Ingeniería de Funciones es el proceso de seleccionar y crear nuevas funciones a partir de los datos sin procesar que se pueden utilizar para mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático.
Freemium
La versión “Freemium” de una herramienta significa que tiene opciones gratuitas y de pago. Por lo general, hay un uso mínimo e ilimitado de la herramienta en un nivel gratuito, con más acceso y funciones disponibles en los niveles pagados.
GAN
Una Red Adversaria Generativa (GAN) es un tipo de programa de computadora que crea cosas nuevas, como imágenes o música, entrenando dos redes neuronales una contra la otra. Una red, llamada generador, crea nuevos datos, mientras que la otra red, llamada discriminador, verifica la autenticidad de los datos. Este proceso de ida y vuelta continúa hasta que el generador es capaz de crear datos que es casi imposible para el discriminador distinguir de los datos reales. Las GAN se pueden utilizar para crear imágenes, videos y música realistas, eliminar ruido de imágenes y videos y crear nuevos estilos de arte.
Arte Generativo
El arte generativo es una forma de arte que se crea utilizando un programa de computadora o un algoritmo para generar una salida visual o de audio. A menudo implica el uso de reglas matemáticas o aleatorias para crear resultados únicos, impredecibles y, a veces, caóticos.
GPT
GPT significa Transformador Pre entrenado Generativo. Es un tipo de modelo de lenguaje grande desarrollado por OpenAI.
Sala de prueba modelo de lenguaje gigante (GLTR):
GLTR es una herramienta que ayuda a las personas a saber si un texto fue escrito por una computadora o por una persona. Lo hace observando cómo se usa cada palabra en el texto y qué tan probable es que una computadora haya elegido esa palabra. GLTR es como un ayudante que te muestra pistas coloreando diferentes partes de la oración de diferentes colores. Verde significa que es muy probable que la palabra haya sido escrita por una persona, amarillo significa que no está seguro, rojo significa que es más probable que haya sido escrita por una computadora y violeta significa que es muy probable que haya sido escrita por una computadora.
GitHub:
GitHub es una plataforma para hospedar y colaborar en proyectos de software
Google Co.
Google Colab es una plataforma en línea que permite a los usuarios compartir y ejecutar scripts de Python en la nube
Unidad de procesamiento gráfico (GPU):
Una GPU, o unidad de procesamiento de gráficos, es un tipo especial de chip de computadora que está diseñado para manejar los cálculos complejos necesarios para mostrar imágenes y videos en una computadora u otro dispositivo. Es como el cerebro del sistema de gráficos de su computadora, y es realmente bueno para hacer muchas operaciones matemáticas muy rápido. Las GPU se utilizan en muchos tipos diferentes de dispositivos, incluidas computadoras, teléfonos y consolas de juegos. Son especialmente útiles para tareas que requieren mucha potencia de procesamiento, como jugar videojuegos, renderizar gráficos 3D o ejecutar algoritmos de aprendizaje automático.
Modelo de lenguaje grande (LLM):
Un tipo de modelo de aprendizaje automático que se entrena en una gran cantidad de datos de texto y puede generar texto con un sonido natural.
Aprendizaje automático (ML):
Un método para enseñar a las computadoras a aprender de los datos, sin ser programado explícitamente.
Procesamiento natural del lenguaje (PNL):
Un subcampo de la IA que se enfoca en enseñar a las máquinas a comprender, procesar y generar lenguaje humano.
Campos de radiación neuronal (NeRF):
Los campos de radiación neuronal son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se puede usar para una variedad de tareas, incluida la generación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación. Los NeRF se inspiran en la idea de utilizar una red neuronal para modelar el resplandor de una imagen, que es una medida de la cantidad de luz que emite o refleja un objeto.
Aprendizaje reforzado:
Un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo aprende por ensayo y error, recibiendo recompensas o castigos por sus acciones y ajustando su comportamiento en consecuencia.
Computación Espacial:
La computación espacial es el uso de la tecnología para agregar información y experiencias digitales al mundo físico. Esto puede incluir cosas como la realidad aumentada, donde se agrega información digital a lo que ve en el mundo real, o la realidad virtual, donde puede sumergirse por completo en un entorno digital. Tiene muchos usos diferentes, como en la educación, el entretenimiento y el diseño, y puede cambiar la forma en que interactuamos con el mundo y entre nosotros.
Difusión estable:
La difusión estable es el proceso con el que las imágenes generadas por IA se crean, consiste en introducir ruido a una imagen de entrada para arrojar un nuevo resultado de salida totalmente distinto al original. Stable Diffusion genera imágenes artísticas complejas basadas en indicaciones de texto. Es un modelo de IA de síntesis de imágenes de código abierto disponible para todos. Stable Diffusion se puede instalar localmente usando el código que se encuentra en GitHub o hay varias interfaces de usuario en línea que también aprovechan los modelos de Stable Diffusion.
Aprendizaje supervisado:
Un tipo de aprendizaje automático en el que los datos de entrenamiento se etiquetan y el modelo se entrena para hacer predicciones basadas en las relaciones entre los datos de entrada y las etiquetas correspondientes.
Aprendizaje sin supervisión:
Un tipo de aprendizaje automático en el que los datos de entrenamiento no están etiquetados y el modelo está entrenado para encontrar patrones y relaciones en los datos por sí solo.
Webhook:
Un webhook es una forma en que un programa de computadora envía un mensaje o datos a otro programa a través de Internet en tiempo real. Funciona enviando el mensaje o datos a una URL específica, que pertenece al otro programa. Los webhooks a menudo se usan para automatizar procesos y facilitar que diferentes programas se comuniquen y trabajen juntos. Son una herramienta útil para los desarrolladores que desean crear aplicaciones personalizadas o crear integraciones entre diferentes sistemas de software.
Este glosario de la Inteligencia Artificial ha sido diseñado para proporcionar una mejor comprensión de lo que significa la Inteligencia Artificial y cómo se está desarrollando. Somos conscientes de que existen muchísimos términos más en este glosario y en un futuro publicaremos una actualización. Los términos incluidos en este glosario son algunos de los más importantes y comunes a la hora de tratar con la Inteligencia Artificial. IA 2023 es un marco de trabajo para guiar el desarrollo de la Inteligencia Artificial en los próximos años, tratando de abordar problemas importantes, como la seguridad, escalabilidad y eficiencia en la creación de aplicaciones de Inteligencia Artificial. Gracias por leer.
