Diccionario de inteligencia artificial: definiciones y ejemplos

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Si quieres aprender los términos y conceptos que giran en torno a la Inteligencia Artificial, este diccionario de IA te ayudará a comprender desde los conceptos básicos hasta los más avanzados en esta materia.

Es sabido que la IA ha ganado terreno en el mundo laboral e, incluso, académico, siendo cada vez más relevante en la vida diaria.

Aprende qué son los asistentes virtuales, los chatbots o conceptos más complejos como prompt. Si quieres aprender más sobre la IA, llegaste al lugar correcto.

Diccionario de inteligencia artificial

El primer concepto que debes aprender es qué la Inteligencia Artificial (IA). Esta herramienta forma parte de un campo de la informática que permite desarrollar sistemas que pueden aprender de manera constante y realizar tareas que son realizadas con inteligencia humana.

¿Cómo lo logra la IA? A través del uso de algoritmos y modelos matemáticos que les permiten aprender sobre los datos procesados y que son mejorados con el paso del tiempo.

Definida la IA, ahora podrás conocer nuevos y principales conceptos que existen en torno a herramienta, utilizando nuestro diccionario de IA.

Algoritmos genéticos o Genetic Algorithms

El diccionario de Inteligencia Artificial no estaría completo sin tocar este tema. Los algoritmos genéticos corresponden a una optimización inspirada en la evolución biológica.

Se usan, por ejemplo, para encontrar soluciones óptimas a problemas complejos.

¿Cómo funciona? A través de algoritmos genéticos que entregan las llamadas «soluciones candidatas» y la aplicación de operadores genéticos, como la selección, la mutación y el cruce, para generar nuevas soluciones.

Esta herramienta se utiliza en trabajos de optimización de procesos, rutas de transporte, planificación de horarios y toma de decisiones.

Aprendizaje automático o Machine Learning

Esta rama de la IA  desarrolla algoritmos y modelos que enseñan a las máquinas a partir de la entrega de datos.

El aprendizaje automático permite realizar tareas cotidianas así como incorporar labores más complejas como la detección de fraudes, la clasificación de imágenes y recomendaciones específicas de productos en línea.

Según Microsoft el aprendizaje automático permite:

• Identificar patrones en los datos. A su vez, esos patrones pueden ser empleados para crear modelos de datos y realizar predicciones. Con más experiencia y datos, los resultados del aprendizaje automático son más precisos.
• Adaptabilidad en escenarios en que los datos siempre cambian, ingresos de nuevas solicitudes o tareas que se transforman.

Aprendizaje profundo o Deep Learning

El aprendizaje profundo o deep learning es una técnica avanzada de aprendizaje automático.

Esta técnica se usa frente a grande volúmenes de datos. Con ello se pueden resolver problemas complejos usando redes neuronales profundas.

El deep learning tiene como objetivo desarrollar redes neuronales profundas que aprender y mejoran con el paso del tiempo. Se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones de IA, como el reconocimiento de voz, reconocimiento de rostros y/o animales.

Chatbots

No podía faltar dentro del diccionario de Inteligencia Artificial. Los chatbot corresponden a desarrollos de software orientados a mantener una conversación humano-máquina, través de texto o voz.

Los chatbots son utilizados con frecuencia en los servicios de atención al cliente de bancos, seguros, viajes, entre otros.

Su objetivo es recopilar información sobre problemas de los usuarios y/o clientes para redirigirlos a una solución sin demorar su atención.

Minería de datos

La minería de datos es el proceso de analizar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y tendencias.

Se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones de IA, como la predicción de comportamientos y la optimización de procesos.

Procesamiento del lenguaje natural o Natural Language Processing

El procesamiento del lenguaje natural (o Natural Language Processing, NLP) permite generar interacción entre humanos y computadores usando un lenguaje natural.

Uno de sus objetivo principales es que los computadores y algoritmos comprendan e interpreten el lenguaje humano, a fin de replicarlo lo más fielmente posible.

¿En qué se utiliza el PLN o NLP? Esta herramienta se emplea, principalmente, en chatbots, traducción automática, herramientas de análisis de sentimientos o la generación de resúmenes automáticos de textos.

Prompt

El prompt en IA es uno de los nombres más utilizados con la llegada de nuevas herramientas, como el ChatGPT.

En palabras sencillas, un prompt corresponde a las instrucciones que el usuario dda al modelo de inteligencia artificial para que de inicio a su trabajo de búsqueda.

Estas instrucciones son clave para obtener resultados óptimos y de calidad.

Los avances en IA permiten que hoy las instrucciones -o prompt– se desarrollen utilizando lenguaje natural en los cuadros de diálogo de las aplicaciones.

Redes neuronales o Neural Networks

Las redes neuronales se basan en la estructura y funcionamiento del cerebro de los humanos.

Esta herramienta se compone de capas de nodos interconectados que procesan y transmiten información.

En este sentido, cada nodo realiza una operación matemática simple y las conexiones entre los nodos tienen un peso que determina la importancia de la información que se transmite.

Las redes neuronales se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como el reconocimiento de voz y faciales, la traducción automática y la detección de objetos en imágenes. También se usa para el procesamiento del lenguaje natural que usan los chatbots.

TensorFlow

TensorFlow corresponde a una biblioteca de software de código abierto que se emplea para desarrollos basados en la inteligencia artificial.

A través de estas bibliotecas se pueden desarrollar nuevos -o replicar- modelos de aprendizaje automático y el procesamiento de datos.

TensorFlow es una de las bibliotecas de uso abierto más utilizadas en la creación de sistemas de IA.