Glosario de IA: Términos Esenciales Explicados
Puntos clave
- Un glosario integral de IA cubre términos técnicos, éticos y culturales.
- Conceptos clave incluyen aprendizaje automático, aprendizaje profundo, redes neuronales y transformadores.
- Ejemplos de IA generativa van desde ChatGPT y Claude hasta modelos multimodales.
- Las entradas de seguridad y ética abordan sesgos, alucinaciones y riesgos a largo plazo.
- La ingeniería de instrucciones, la temperatura y la tokenización explican la interacción entre el usuario y el modelo.
- Fenómenos emergentes como la psicosis de la IA y la basura resaltan el impacto social.
- Se enumeran herramientas del mundo real como Microsoft Bing, Perplexity y Sora.
Se ha compilado un glosario integral de terminología de inteligencia artificial para ayudar a los lectores a entender el panorama de la IA en rápida expansión. La guía cubre conceptos básicos como la IA generativa, los grandes modelos de lenguaje y el aprendizaje profundo, así como temas emergentes como la seguridad de la IA, la ética y los sistemas agentivos. Las definiciones se presentan en un lenguaje claro, destacando ejemplos prácticos, desde chatbots como ChatGPT y Claude hasta modelos multimodales que procesan texto, imágenes y audio. El recurso sirve como referencia para cualquier persona que busque navegar por productos, investigaciones y tendencias de la industria impulsadas por la IA.
Propósito del Glosario
El glosario proporciona una colección buscable de términos relacionados con la IA, con el objetivo de desmitificar un campo que ahora abarca desde los motores de búsqueda hasta las herramientas de creación de contenido. Al actualizar regularmente las entradas, mantiene el ritmo con los nuevos modelos, técnicas y consideraciones éticas, ofreciendo una referencia confiable para profesionales, estudiantes y lectores ocasionales por igual.
Conceptos Técnicos Básicos
Se definen los fundamentos técnicos clave, incluyendo el aprendizaje automático (la capacidad de las computadoras para mejorar las predicciones sin programación explícita) y el aprendizaje profundo (un subconjunto que utiliza múltiples capas para reconocer patrones complejos). El glosario explica las redes neuronales, las estructuras inspiradas en el cerebro que permiten el reconocimiento de patrones, y el modelo de transformador, que captura el contexto en todo el texto o imagen.
Se cubren también tipos de modelos específicos como los grandes modelos de lenguaje (LLM), que se entrenan en grandes corpus de texto para generar lenguaje similar al humano, y las redes generativas adversarias (GAN), que enfrentan dos redes para crear nuevos datos. La entrada para los modelos de difusión describe cómo agregan ruido a los datos y luego aprenden a reconstruir el original, una técnica utilizada en la generación de imágenes.
IA Generativa y Sistemas Multimodales
La guía destaca el auge de la IA generativa, que produce texto, imágenes, video y código a partir de instrucciones. Ejemplos incluyen ChatGPT, Claude y Gemini de Google. También detalla la IA multimodal, capaz de manejar múltiples tipos de entrada como texto, imágenes, video y habla, ampliando el rango de aplicaciones.
Seguridad, Ética y Gobernanza
Varías entradas abordan el impacto social de la IA. La seguridad de la IA se centra en los riesgos a largo plazo, incluida la posibilidad de sistemas superinteligentes. La ética de la IA y las consideraciones éticas esbozan principios para prevenir daños, gestionar sesgos y proteger la privacidad. El glosario también define las barandillas (políticas que restringen el comportamiento del modelo) y la alucinación (respuestas incorrectas pero confiadas).
Paradigmas de Interacción y Técnicas de Instrucción
Los términos relacionados con la interacción del usuario incluyen chatbot, ingeniería de instrucciones y encadenamiento de instrucciones. El concepto de temperatura explica cómo se controla la aleatoriedad en las salidas del modelo, mientras que los tokens son las pequeñas unidades de texto procesadas por los modelos de lenguaje.
Fenómenos Emergentes e Impacto Cultural
Se capturan nuevos fenómenos culturales y psicológicos, como la psicosis de la IA (sobreadhesión a los agentes de la IA) y la adulación (modelos que están de acuerdo en exceso con los usuarios). El glosario también señala la producción de contenido de baja calidad y alta volumen conocido como basura, que puede inundar las fuentes en línea.
Herramientas y Plataformas Prácticas
Se hacen referencias a servicios del mundo real, como Microsoft Bing (búsqueda mejorada con IA), Perplexity (un chatbot con acceso a internet) y Sora de OpenAI (un modelo de video generativo). La entrada para los pesos abiertos explica la publicación pública de parámetros de modelo para uso local.