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10 conceptos básicos de la IA que todos deberían conocer

Autor: Revista Mercado

El término “Inteligencia Artificial” (IA) ha sido un concepto presente en la informática desde la década de 1950, aunque no fue sino hasta 2022 que la mayoría de las personas comenzaron a discutir sobre él.

Este aumento en la atención se debe a los recientes avances en el aprendizaje automático, los cuales han generado grandes progresos con impactos significativos en diversos aspectos de nuestra vida cotidiana.

Como resultado de estos avances, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cada vez más presente en el día a día de las personas. A propósito, según un estudio de Bloomberg, Argentina es el quinto país de América Latina que más utiliza ChatGPT y explica que el gasto de gobiernos y empresas en tecnología de IA superará los US$500.000 millones este año en la región.

Para ayudar a navegar estas conversaciones técnicas que de un día a otro entraron a formar parte de nuestra cotidianidad, Microsoft desarrolló un sencillo glosario que reúne algunos términos clave relacionados con la IA para que propios y extraños puedan comprender mejor este tema y participar en la conversación global.

  1. Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas informáticos avanzados que imitan algunas capacidades humanas, como comprender el lenguaje, tomar decisiones, traducir entre idiomas y aprender de la experiencia. Aunque algunos se refieren a estos sistemas como “cerebros digitales”, es esencial entender que son programas que se ejecutan en computadoras, utilizando algoritmos para procesar grandes cantidades de datos y automatizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana.

  1. Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático es el proceso que nos lleva a la inteligencia artificial. En este campo de la informática, las personas enseñan a los sistemas informáticos a realizar tareas específicas al entrenarlos para identificar patrones y hacer predicciones basadas en datos. Este método resulta especialmente útil para resolver problemas complejos, como el reconocimiento de imágenes y la traducción de idiomas. El aumento en la disponibilidad de datos digitalizados y el desarrollo de hardware informático más eficiente han impulsado el surgimiento de grandes modelos de lenguaje, como Bing Chat y ChatGPT.

  1. Grandes Modelos de Lenguaje

Los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs por sus siglas en inglés) utilizan técnicas de aprendizaje automático para procesar el lenguaje e imitar las formas en que los humanos se comunican. Estos modelos se basan en redes neuronales, que son sistemas informáticos inspirados en el cerebro humano, y se entrenan con grandes cantidades de texto para aprender patrones y relaciones en el lenguaje. Pueden realizar diversas tareas, como traducción de idiomas, responder preguntas por medio de chatbots y generar contenido creativo, como historias y poemas.

  1. Inteligencia Artificial Generativa

La IA generativa aprovecha el poder de los grandes modelos de lenguaje para hacer cosas nuevas, no solo proporcionar información sobre cosas existentes. Aprende patrones y estructuras y luego genera algo que es similar pero nuevo. Puede hacer imágenes, música, texto, vídeos y código. Se puede utilizar para crear arte, escribir historias, diseñar productos e incluso ayudar a los médicos con tareas administrativas. Pero también puede ser utilizado por actores maliciosos para crear noticias falsas o imágenes que parecen fotografías, pero no lo son, por lo que las empresas de tecnología están trabajando en formas de identificar claramente qué contenido es generado por la IA.

  1. Alucinaciones

Los sistemas de IA generativa pueden a veces producir respuestas inexactas, conocidas como “alucinaciones” o “confabulaciones”, ya que estos sistemas no pueden distinguir entre lo real y lo falso. Este problema se aborda mediante el “anclaje”, proporcionando información adicional de fuentes confiables para mejorar la precisión en temas específicos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los modelos también pueden generar predicciones incorrectas si no se actualizan con información relevante después del entrenamiento.

  1. IA responsable

La IA responsable guía el diseño de sistemas seguros y justos en todos los niveles, desde el modelo de aprendizaje automático hasta la interfaz de usuario. Dado que estos sistemas a menudo toman decisiones críticas en áreas como la educación y la salud, es esencial abordar y mitigar cualquier sesgo inherente en los datos utilizados para entrenarlos. La comprensión de los datos y la búsqueda de formas de reflejar mejor la diversidad de la sociedad son elementos cruciales en la IA responsable.

  1. Modelos Multimodales

Un modelo multimodal puede trabajar con diferentes tipos de datos simultáneamente, como imágenes, sonidos y texto. Esta capacidad le permite realizar tareas complejas, como responder preguntas sobre imágenes, al combinar información de múltiples fuentes.

  1. Prompts

Un prompt es una instrucción dada a un sistema de IA para indicar la tarea que debe realizar. Diseñar cuidadosamente los prompts es esencial para obtener resultados precisos de los LLMs, de manera similar a especificar los detalles en un restaurante: no sólo pides un sándwich, sino que especificas qué pan quieres y el tipo y cantidad de condimentos, verduras, queso y carne que deseas para obtener un almuerzo satisfactorio.

  1. Copilotos

Los copilotos son asistentes personales digitales que colaboran en diversas aplicaciones digitales, desde la escritura hasta la codificación. Estos utilizan grandes modelos de lenguaje para comprender el lenguaje natural humano y proporcionar respuestas, crear contenido o tomar acciones dentro de diferentes programas informáticos. Están construidos con salvaguardias de IA responsable para garantizar su seguridad y confiabilidad.

  1. Plugins

Los plugins son complementos que mejoran la funcionalidad de los sistemas de IA al permitirles interactuar con otros programas y servicios. Al igual que las aplicaciones en un teléfono inteligente, los plugins facilitan que los sistemas de IA accedan a nueva información, realicen cálculos complejos o se conecten con otros servicios, ampliando su utilidad y potencial.

Este resumen de términos busca proporcionar una comprensión más clara y accesible de la inteligencia artificial y sus aplicaciones emergentes en diversos campos.

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