El ABC de la AI

Las industrias, desde la atención médica hasta el pronóstico del tiempo y las cadenas de suministro, están adoptando la eficiencia y la automatización proporcionadas por las soluciones de AI. A medida que la AI continúa penetrando en el mercado, existen múltiples términos que pueden ayudar a su marca a navegar y comprender mejor la inteligencia artificial, los sistemas de aprendizaje automático y los métodos de capacitación.

Inteligencia artificial es una rama de la informática ampliamente enfocada en la creación de sistemas y máquinas artificialmente inteligentes que son capaces de imitar la inteligencia humana y la mente humana. Los sistemas de inteligencia artificial generalmente "aprenden" a hacerlo procesando enormes conjuntos de datos, identificando patrones en los que pueden modelar la toma de decisiones en tiempo real.

También conocido como Strong AI, este término describe una máquina que realmente puede pensar como un ser humano, esencialmente replicando la inteligencia humana al resolver problemas en los que no ha sido entrenada específicamente para trabajar a través de su experiencia acumulada.

Esta es la versión de ciencia ficción de la AI que se ve a menudo en películas y televisión; un tipo de inteligencia artificial que podría, en teoría, pasar la prueba de Turing (llamada así por Alan Turing, quien llamó a su versión del concepto "el juego de imitación" en 1950). Sin embargo, AGI aún no existe AlphaGo de Google DeepMind llegó a los titulares como un posible avance en esta área en 2016.

Este tipo de AI podría tener un enorme potencial de resolución de problemas y casos de uso de gran alcance, pero también viene con un nivel de dificultad correspondiente y se han planteado grandes preocupaciones éticas sobre la creación de dicho sistema durante la investigación de AI. El siguiente nivel de avance sería la superinteligencia artificial (ASI), un sistema que es superior a los humanos.

Un subconjunto de la inteligencia artificial en el que la AI ayuda a la forma en que trabajan los humanos en lugar de reemplazarlos por completo. AU se enfoca en ayudar a los humanos a tomar mejores decisiones con herramientas diseñadas para mejorar sus habilidades cognitivas y ayudar a eliminar el sesgo y el error humano.

Un tipo de solución de AI que puede simular una conversación, como un chatbot o un asistente virtual como Siri de Apple, Alexa de Amazon o la tecnología Google Assistant. Está impulsado por el procesamiento del lenguaje natural (NLP), que se enfoca en permitir que las máquinas no solo procesen el lenguaje humano, sino que comprendan los matices que contiene.

Un método de entrenamiento en sistemas de AI que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera inspirada en el cerebro humano. Debido a este diseño, los modelos de aprendizaje profundo pueden reconocer patrones complejos en los datos con los que se entrenan y usar esos patrones para producir resultados precisos.

Una filosofía que prioriza la comprensión humana del impacto, la precisión, los resultados y los sesgos de los modelos de AI. XAI es un enfoque que ayuda a los usuarios a tener confianza en los resultados de los algoritmos de aprendizaje automático y es especialmente importante cuando se trata de generar confianza entre quienes usan modelos de AI. XAI también puede ayudar a las marcas a elaborar un enfoque responsable para el desarrollo y la integración de la AI en toda su organización.

Un término general que se refiere ampliamente a cualquier AI que genere algo "por sí misma", incluidas imágenes, texto o video. ChatGPT y su equivalente generador de imágenes DALL-E entran en esta categoría.

Una clase de aprendizaje automático y un marco común en AI generativa. Las GAN constan de dos redes neuronales: un generador y un discriminador. Las redes neuronales trabajan juntas durante el proceso de entrenamiento y, como resultado, ambas se vuelven más hábiles. Las GAN son un enfoque popular en los marcos de AI generativa porque estas dos redes neuronales son especialmente útiles en la generación de activos multimedia.

Un tipo específico de modelo de lenguaje grande (LLM), creado por OpenAI y popularizado en ChatGPT-3 y ChatGPT-4. GPT se entrena con grandes conjuntos de datos basados en texto. Estos modelos producen respuestas a entradas que no solo son racionales sino textualmente relevantes.

Un modelo de lenguaje grande también forma parte del subconjunto de AI generativa. Los LLM son un tipo de algoritmo que utiliza el aprendizaje profundo y enormes conjuntos de datos para generar texto similar al humano mediante el estudio del texto que se ha proporcionado y la predicción de la siguiente palabra o símbolo. Los LLM son la tecnología detrás de la mayoría de los chatbots y asistentes de voz.

También conocido como AI débil o AI especializada, este es el término para un sistema de AI diseñado para una tarea específica, como el análisis predictivo o el reconocimiento de voz. Los filtros de spam de correo electrónico e incluso los vehículos autónomos como los automóviles autónomos entran en esta categoría.

Un subcampo que une la lingüística, la informática y la inteligencia artificial. La PNL se centra en las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano. Busca formas específicas de programar computadoras para analizar grandes cantidades de datos en lenguaje natural, por lo que es posible que una computadora organice documentos y también procese y extraiga información en función de los matices del lenguaje dentro de los documentos.

La PNL es clave para muchas tecnologías de AI que ayudan a los equipos de marketing debido a su utilidad para analizar publicaciones en redes sociales, reseñas de clientes y tickets de soporte.

Un modelo de aprendizaje automático basado en la estructura neuronal del cerebro humano. Organiza los nodos interconectados en capas, tal como lo hace el cerebro humano con las neuronas, y ajusta el peso de las conexiones a medida que procesa los datos.

Un modelo de aprendizaje automático que puede describirse más fácilmente como "aprender haciendo", donde el sistema es recompensado por tomar la decisión correcta hasta que aprende a tomar la decisión correcta por sí mismo.

La automatización robótica de procesos (RPA) es una tecnología de software en la que los usuarios crean robots de software, o "bots", que pueden aprender, imitar y luego ejecutar procesos comerciales basados en reglas.

Un subconjunto del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, el aprendizaje automático supervisado se define de manera única por el uso de múltiples pares de objetos de entrada y valores de salida deseados para entrenar un algoritmo.

Utilizado en el aprendizaje automático, el aprendizaje por transferencia es la aplicación de un modelo previamente entrenado en un nuevo problema. En el aprendizaje por transferencia, una máquina utiliza el conocimiento obtenido de una tarea anterior para mejorar la generalización sobre otra.

Un enfoque en el aprendizaje automático en el que las máquinas buscan similitudes en los datos de entrenamiento no etiquetados y aprenden de los datos en sí mismos en lugar de ser instruidos por humanos.

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