Glosario de IA

Sistema de IA capaz de actuar de forma autónoma para cumplir objetivos, tomando decisiones y ejecutando acciones sin intervención humana constante.

Conjunto de instrucciones paso a paso que una computadora sigue para resolver un problema o completar una tarea.

Cuando un modelo de IA genera información falsa o inventada presentándola como si fuera real.

Interfaz que permite a diferentes programas comunicarse entre sí. En IA, las APIs permiten integrar modelos en aplicaciones.

Rama de la IA donde los sistemas aprenden patrones a partir de datos en lugar de ser programados explícitamente.

También conocido como Machine Learning, es la base de la mayoría de las aplicaciones de IA actuales. En lugar de escribir reglas explícitas, se le muestran al sistema miles o millones de ejemplos y éste aprende a generalizar.

Método donde un agente de IA aprende a tomar decisiones probando acciones y recibiendo recompensas o penalizaciones.

Tipo de aprendizaje automático que usa redes neuronales con muchas capas para encontrar patrones complejos en grandes volúmenes de datos.

También llamado Deep Learning, es la tecnología detrás de reconocimiento de imágenes, voz y los modelos de lenguaje actuales.

Técnica que permite a un modelo de IA enfocarse en las partes más relevantes de los datos de entrada al generar una respuesta.

Programa que simula una conversación humana usando procesamiento de lenguaje natural o reglas predefinidas.

Tarea de IA que consiste en asignar una categoría o etiqueta a un dato de entrada, como identificar si un email es spam o no.

Colección organizada de datos usada para entrenar, validar o probar un modelo de IA.

También llamado Dataset. La calidad y cantidad de datos de entrenamiento es uno de los factores más determinantes en el rendimiento de un modelo de IA.

Contenido multimedia (video, audio, imagen) generado o manipulado por IA para simular personas reales de forma convincente.

Representaciones numéricas de palabras, frases o documentos que capturan su significado semántico en un espacio matemático.

Proceso mediante el cual un modelo de IA ajusta sus parámetros internos usando datos para aprender a realizar una tarea.

Proceso de ajustar un modelo de IA previamente entrenado con datos específicos para especializarlo en una tarea particular.

Generative Pre-trained Transformer. Familia de modelos de lenguaje desarrollados por OpenAI que generan texto a partir de instrucciones.

Sistemas de IA capaces de crear contenido nuevo como texto, imágenes, audio o video a partir de instrucciones o datos de entrada.

Momento en que un modelo de IA ya entrenado procesa datos nuevos para generar predicciones o respuestas.

Large Language Model. Modelo de lenguaje de gran escala entrenado con enormes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje humano.

Tipo de modelo generativo que crea imágenes añadiendo y removiendo ruido progresivamente, usado en herramientas como Stable Diffusion.

Procesamiento de Lenguaje Natural. Campo de la IA dedicado a que las máquinas entiendan, interpreten y generen lenguaje humano.

Valores numéricos internos de un modelo de IA que se ajustan durante el entrenamiento. Más parámetros generalmente implican mayor capacidad.

Instrucción o texto de entrada que se le da a un modelo de IA para obtener una respuesta o resultado específico.

Técnica de diseñar y optimizar las instrucciones que se le dan a un modelo de IA para obtener mejores resultados.

Retrieval-Augmented Generation. Técnica que combina búsqueda de información en bases de datos con generación de texto por IA para dar respuestas más precisas y actualizadas.

Modelo computacional inspirado en el cerebro humano, compuesto por capas de nodos interconectados que procesan información.

Tendencia de un sistema de IA a producir resultados sistemáticamente injustos debido a datos de entrenamiento desequilibrados o diseño inadecuado.

Unidad mínima de texto que procesa un modelo de lenguaje. Puede ser una palabra, parte de una palabra o un carácter de puntuación.

Arquitectura de red neuronal que revolucionó el procesamiento de lenguaje natural. Es la base de modelos como GPT, BERT y Claude.

Campo de la IA que permite a las máquinas interpretar y entender imágenes y videos del mundo real.