The Prague Post - El vocabulario de la inteligencia artificial

EUR -
AED 4.377441
AFN 77.476835
ALL 96.848732
AMD 450.522344
ANG 2.133689
AOA 1093.019632
ARS 1706.110107
AUD 1.682372
AWG 2.148493
AZN 2.023092
BAM 1.962843
BBD 2.399219
BDT 145.58238
BGN 2.001729
BHD 0.449386
BIF 3524.792039
BMD 1.191952
BND 1.511637
BOB 8.248702
BRL 6.199576
BSD 1.191179
BTN 107.990852
BWP 15.698527
BYN 3.433162
BYR 23362.25861
BZD 2.395727
CAD 1.618062
CDF 2622.294234
CHF 0.914394
CLF 0.025798
CLP 1018.666269
CNY 8.270895
CNH 8.244518
COP 4388.075821
CRC 590.526362
CUC 1.191952
CUP 31.586727
CVE 110.662078
CZK 24.221597
DJF 212.123814
DKK 7.470237
DOP 74.989392
DZD 154.318488
EGP 55.859157
ERN 17.87928
ETB 185.801854
FJD 2.611086
FKP 0.876284
GBP 0.87261
GEL 3.212261
GGP 0.876284
GHS 13.109204
GIP 0.876284
GMD 87.012164
GNF 10457.523756
GTQ 9.137788
GYD 249.21738
HKD 9.314181
HNL 31.466039
HRK 7.529535
HTG 156.212489
HUF 376.826676
IDR 20029.560902
ILS 3.681814
IMP 0.876284
INR 108.071723
IQD 1560.505964
IRR 50210.97692
ISK 145.013175
JEP 0.876284
JMD 186.318549
JOD 0.845067
JPY 185.582753
KES 153.702083
KGS 104.236535
KHR 4804.299278
KMF 499.428476
KPW 1072.749148
KRW 1737.478566
KWD 0.365798
KYD 0.992674
KZT 588.278267
LAK 25600.073125
LBP 106673.207926
LKR 368.684463
LRD 221.566887
LSL 19.092307
LTL 3.519524
LVL 0.721
LYD 7.531055
MAD 10.894391
MDL 20.232854
MGA 5229.809513
MKD 61.655965
MMK 2502.711307
MNT 4250.84349
MOP 9.590132
MRU 47.301728
MUR 54.806254
MVR 18.415407
MWK 2065.537569
MXN 20.468342
MYR 4.689735
MZN 75.986632
NAD 19.092307
NGN 1618.468096
NIO 43.837297
NOK 11.417111
NPR 172.785163
NZD 1.969045
OMR 0.45831
PAB 1.191184
PEN 4.000655
PGK 5.182596
PHP 69.648133
PKR 333.090495
PLN 4.210273
PYG 7854.182429
QAR 4.342281
RON 5.091062
RSD 117.38102
RUB 92.230003
RWF 1739.16236
SAR 4.470551
SBD 9.604926
SCR 16.944062
SDG 716.953758
SEK 10.643047
SGD 1.508457
SHP 0.894273
SLE 29.143248
SLL 24994.635959
SOS 679.546906
SRD 45.260208
STD 24670.999236
STN 24.588331
SVC 10.423401
SYP 13182.482082
SZL 19.083716
THB 37.088804
TJS 11.15577
TMT 4.177792
TND 3.440947
TOP 2.869934
TRY 51.961191
TTD 8.070059
TWD 37.588173
TZS 3079.523524
UAH 51.349051
UGX 4240.214767
USD 1.191952
UYU 45.673887
UZS 14655.587275
VES 450.540114
VND 30883.47554
VUV 142.647976
WST 3.254887
XAF 658.3275
XAG 0.014615
XAU 0.000237
XCD 3.22131
XCG 2.14683
XDR 0.822276
XOF 658.319185
XPF 119.331742
YER 284.162307
ZAR 18.96628
ZMK 10728.96662
ZMW 22.52009
ZWL 383.808048
El vocabulario de la inteligencia artificial
El vocabulario de la inteligencia artificial / Foto: Kirill Kudryavtsev - AFP/Archivos

El vocabulario de la inteligencia artificial

Este es un glosario de los principales conceptos relacionados con la IA, antes de la cumbre que se celebrará en París los días 10 y 11 de febrero.

Tamaño del texto:

IA

El sistema ChatGPT, que funciona gracias a la IA, responde al respecto: aquello que "permite a una máquina simular ciertos aspectos de la inteligencia humana, como la capacidad de aprender, resolver problemas o interactuar con su entorno de manera autónoma".

Inicialmente, una IA funciona ingiriendo enormes cantidades de datos, que son tratados mediante física estadística.

La IA abarca las ciencias informáticas, las matemáticas, la lingüística, la psicología, las neurociencias y la filosofía.

Se aplica tanto en la investigación de tumores como en el reconocimiento facial, los robots conversacionales o la traducción de idiomas, la previsión de fallos industriales y la conducción autónoma.

Algoritmo

Es una serie de pasos o instrucciones que sigue un programa informático para obtener un resultado dado.

El algoritmo es la base del funcionamiento de una computadora. Los algoritmos proporcionan a una IA reglas de funcionamiento que le ayudan a obtener un resultado dado. Pero a diferencia de un simple programa informático, el algoritmo permitirá que el sistema aprenda por sí mismo.

Aprendizaje automático

El principio del aprendizaje automático se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Y particularmente de las redes neuronales, en las que el aprendizaje refuerza las conexiones entre ciertas neuronas y las debilita entre otras.

Este aprendizaje puede ser supervisado, por lo que el sistema aprende a clasificar nuevos datos a partir de un modelo, por ejemplo para detectar correo no deseado en un sistema de mensajería electrónica.

El aprendizaje también puede ser no supervisado, la máquina descubre por sí misma en los datos esquemas o categorías invisibles a primera vista, que permiten, por ejemplo, a un comerciante en línea detectar tendencias de compra.

Este aprendizaje también puede ser de refuerzo, con un método iterativo de pruebas y errores en el que el sistema es penalizado o recompensado según el resultado de sus elecciones, para aprender y mejorar su rendimiento.

Por ejemplo, un vehículo autónomo cuyo objetivo final sería alcanzar un lugar lo más rápido posible pero de manera segura, y que aprenderá a no pasarse un semáforo en rojo, a riesgo de perder un poco de tiempo.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subdominio de la IA que debe su nombre al equivalente de un apilamiento de capas de neuronas artificiales.

A partir de datos brutos, el sistema los analizará capa por capa, procesando parámetros cada vez más abstractos.

Es el gran invento de Geoffrey Hinton, premiado con el Nobel de Física 2024 junto con John Hopfield, pionero de las redes neuronales en los años 1980.

"Cuantas más capas haya, más complejo puede ser el comportamiento, y cuanto más complejo puede ser el comportamiento, más fácil es aprender eficazmente un comportamiento deseado", explica Francis Bach, director del laboratorio de aprendizaje estadístico SIERRA, en la Escuela Normal Superior francesa.

Estos descubrimientos dieron un gran salto adelante en los años 2010, gracias al aumento de la potencia de cálculo de las computadoras y de una abundancia de datos para "alimentar" los modelos.

Los resultados potenciales son importantes para el avance de la ciencia: así, el Nobel de Química 2024 premió a investigadores que utilizan el aprendizaje profundo para crear y predecir estructuras de proteínas.

Los chatbots y otros grandes modelos de lenguaje

Productos estrella de la IA llamada generativa, los grandes modelos de lenguaje (LLM, del inglés "large language model") son el corazón del funcionamiento de herramientas como ChatGPT (de OpenAI) o Gemini (de Google).

Capaces de escribir un ensayo, responder a una pregunta sobre Derecho o enunciar una receta de tarta de manzana, funcionan con modelos estadísticos, lo que no les permite ser infalibles.

Los chatbots o asistentes conversacionales también pueden servir de interlocutores para los visitantes de un sitio web.

Invisibles pero bien presentes, los motores de recomendación proponen, por ejemplo, una película o una música a un usuario según la similitud de su perfil con el de otros clientes.

La IA también se encuentra en el software de navegación o la propuesta automática de corrección ortográfica.

IA general

Es el Santo Grial de la disciplina: una máquina que sería capaz de replicar todas las capacidades cognitivas humanas.

Sus promotores, como OpenAI o Anthropic, ven la hazaña al alcance de la mano, utilizando montañas de datos para alimentar los LLM y enormes capacidades de cálculo para procesarlos.

Sus detractores no dejan de señalar los límites de esta técnica, y en especial su incapacidad para razonar.

"Los LLM no funcionan como los humanos, ya que éstos son 'máquinas de producir sentido común'", lo que escapa a las máquinas, explica Maxime Amblard, profesor de informática en la Universidad de Lorena.

S.Danek--TPP