Lo que debes saber de la Inteligencia artificial

¿Crees que la Inteligencia artificial destruirá a la civilización? El concepto de Inteligencia artificial se usa en informática desde la década de 1950, pero hace apenas un par de años se ha vuelto cada vez más célebre, debido a que recientemente hemos sido testigos de los avances en el aprendizaje automático.

Si quieres ser parte de la conversación de moda, sigue leyendo porque te explicamos algunos de los conceptos de IA más populares.

10 conceptos básicos de IA

1.    Inteligencia artificial

Es un sistema informático capaz de imitar acciones humanas, desde comprender lo que la gente dice, traducir lenguajes, analizar si algo es positivo o negativo, tomar decisiones y hasta aprender de la experiencia.

Se dice que es artificial porque se trata de programas creados por humanos por medio de la tecnología. Dichos programas se ejecutan por computadoras y se necesita una gran cantidad de datos y un conjunto de instrucciones para que, por medio de algoritmos, los modelos creados puedan realizar tareas de forma automatizada.

2.    Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (machine learning) es el campo de la informática donde las personas adiestran a un sistema informático para realizar tareas. Las personas entrenan dichos sistemas para que pueda reconocer patrones y crear predicciones basadas en dichas pautas.

Es especialmente útil en el reconocimiento de imágenes y la traducción de idiomas, por lo que es evidente la aparición de modelos de lenguaje que usan el aprendizaje automático, como ChatGPT.

3.    Visión por Computadora

Es el campo de la inteligencia artificial que se ocupa de la enseñanza a las máquinas a interpretar y comprender información visual del mundo real. Aplicaciones incluyen reconocimiento facial, detección de objetos y segmentación de imágenes.

4.    Redes Neuronales Artificiales (NN)

Son modelos inspirados en la estructura y función del cerebro humano, es decir, un conjunto de nodos y conexiones que simulan neuronas y sinapsis. Se usan en aprendizaje profundo para tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y más.

5.    Modelos de lenguaje grande (LLM)

Usan técnicas de aprendizaje automático para procesar el lenguaje humano con la finalidad de imitar la manera en que nos comunicamos. Se basan en redes neuronales y los desarrolladores los han perfeccionado mediante un proceso de aprendizaje reforzado a partir de comentarios humanos que les ayudan a parecer más conversacionales.

6.    Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Es una técnica de aprendizaje automático basada en redes neuronales profundas con múltiples capas. El aprendizaje profundo ha demostrado ser eficaz en tareas como el reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y juegos.

7.    IA generativa (GenAI)

La inteligencia artificial generativa es un tipo de modelo de inteligencia artificial diseñado para crear nuevos datos que son similares a los datos de entrenamiento proporcionados. Estos modelos tienen la capacidad de crear contenido original, como imágenes, texto, música, video y códigos.

Debido a que suele imitar el estilo y las características del conjunto de datos con el que fueron entrenados, las organizaciones de tecnología deben intensificar sus esfuerzos para distinguir el contenido generado por inteligencia artificial.

8.    Copilotos

Son como una especie de asistentes virtuales que están diseñados para trabajar en colaboración con humanos en diversas tareas. Esto podría incluir asistentes personales virtuales avanzados que ayudan en la toma de decisiones, en la generación de informes o en la automatización de ciertos procesos con la finalidad de ayudar en la productividad y eficacia de los usuarios.

9.    Plugins

Son complementos que permiten que las aplicaciones de inteligencia artificial realicen más tareas sin la necesidad de cambiar el modelo subyacente. Ayudan a los copilotos o asistentes virtuales a interactuar con otros softwares y servicios para acceder a nueva información o comunicarse con otros programas. Es decir, los plugins son módulos de software que se agregan para extender las capacidades del copiloto en un entorno digital.

10.                 Ética en Inteligencia artificial

Es el estudio de las implicaciones éticas del desarrollo y uso de la inteligencia artificial. Dicho de otro modo, es el esfuerzo por crear una guía con principios morales y normas para la implementación de la IA en materia de la privacidad, el sesgo algorítmico y la responsabilidad para evitar consecuencias indeseables.

Ahora que ya comprendes mejor qué es la IA y sus implicaciones tecnológicas, te invitamos a ser parte de la conversación y reflexionar no sólo sobre los beneficios que vienen de la mano de estos innovadores sistemas informáticos, sino de los riesgos éticos que conlleva su implementación.