La inteligencia artificial puede resultar confusa: aquí tienes una guía rápida.

La inteligencia artificial se ha convertido en un tema candente en el ámbito tecnológico, con muchas empresas discutiendo sus avances en el uso y desarrollo de esta tecnología. Sin embargo, la complejidad del campo y el uso excesivo de jerga puede dificultar la comprensión de los desarrollos que se presentan. Para facilitar la comprensión, se presenta una lista de los términos más comunes relacionados con la inteligencia artificial.

¿Qué es exactamente la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial, comúnmente abreviada como IA, representa la disciplina de la informática que busca crear sistemas que puedan pensar y razonar de manera similar a los humanos. En la actualidad, el término se utiliza frecuentemente como una tecnología o incluso como un ente, cuya definición precisa puede ser difusa. Además, muchas veces se usa como una palabra de moda en marketing, lo que complica aún más su comprensión.

Por ejemplo, Google ha estado invirtiendo en IA durante años, mejorando muchos de sus productos gracias a esta tecnología y ofreciendo herramientas como Gemini, que parecen demostrar inteligencia. A su vez, el CEO de Meta, Mark Zuckerberg, ha referido a la IA como sustantivo para hablar de chatbots específicos. Con el creciente interés comercial en la IA, el uso del término puede llegar a ser cada vez más confuso.

Términos clave en inteligencia artificial:

• Machine Learning: Es un subcampo de la inteligencia artificial donde los sistemas son entrenados con datos para realizar predicciones sobre nueva información, permitiendo así que "aprendan".

• Artificial General Intelligence (AGI): Se refiere a una inteligencia artificial que puede igualar o superar la inteligencia humana. Aunque promete grandes avances tecnológicos, también plantea preocupaciones sobre el control que los humanos tendrían sobre dicha inteligencia.

• Generative AI: Esta tecnología puede crear texto, imágenes y códigos, sin embargo, a veces puede producir respuestas erróneas, conocidas como "alucinaciones", debido a la calidad de los datos utilizados para su entrenamiento.

• Bias: La IA puede manifestar sesgos si los datos sobre los que fue entrenada contienen tales prejuicios, lo que ha sido evidenciado en estudios sobre el reconocimiento facial.

• AI Model: Los modelos de IA son sistemas entrenados en datos para realizar tareas específicas y tomar decisiones autónomamente.

• Large Language Models (LLMs): Son un tipo de modelo de IA que procesa y genera texto en lenguaje natural. Un ejemplo sería Claude, desarrollado por Anthropic.

• Foundation Models: Estos modelos generan IA y son entrenados con grandes cantidades de datos, siendo versátiles para distintas aplicaciones.

• Neural Network: Esta es una arquitectura computacional que simula el funcionamiento del cerebro humano para procesar datos.

• Transformer: Un tipo específico de red neuronal que utiliza un mecanismo de atención para evaluar la relevancia entre diferentes partes de una secuencia de texto.

Hardware para IA:
La IA requiere hardware especializado para su funcionamiento. Ejemplo de ello son los chips H100 de Nvidia, altamente demandados para el entrenamiento de IA o las Unidades de Procesamiento Neural (NPUs), diseñadas para realizar inferencias de manera eficiente en dispositivos.

Actores en IA:
Numerosas empresas han emergido como líderes en el desarrollo de herramientas de IA:

• OpenAI / ChatGPT: Su lanzamiento en 2022 marcó un punto de inflexión en la popularidad de la IA.
• Microsoft: Incorpora su asistente Copilot en múltiples productos.
• Google: Impulsa sus productos con Gemini, su asistente de IA.
• Meta: Desarrolla su modelo Llama, que se ofrece como código abierto.

Con el avance constante y cada vez más predominante de la IA en la tecnología, estar al tanto de los términos y conceptos clave puede facilitar una mejor comprensión de su impacto en el mundo actual.

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