The Japan Times - El vocabulario de la inteligencia artificial

EUR -
AED 4.236411
AFN 76.134675
ALL 93.182464
AMD 422.487247
AOA 1058.957992
ARS 1726.291717
AUD 1.638296
AWG 2.079272
AZN 1.957663
BAM 1.954392
BBD 2.322816
BDT 142.757152
BHD 0.434883
BIF 3446.886847
BMD 1.153549
BND 1.478828
BOB 13.949011
BRL 5.892788
BSD 1.153264
BTN 109.754928
BWP 15.597695
BYN 3.414525
BYR 22609.559189
BZD 2.319419
CAD 1.617766
CDF 2608.174036
CHF 0.93494
CLF 0.026655
CLP 1052.440081
CNY 7.786316
CNH 7.784327
COP 3650.590183
CRC 524.590231
CUC 1.153549
CUP 30.569047
CVE 110.185618
CZK 24.233468
DJF 205.370263
DKK 7.47577
DOP 67.201294
DZD 153.450895
EGP 57.316497
ERN 17.303234
ETB 186.142082
FJD 2.552746
FKP 0.856878
GBP 0.856735
GEL 3.016492
GGP 0.856878
GHS 13.556292
GIP 0.856878
GMD 84.787876
GNF 10128.702886
GTQ 8.79966
GYD 241.274085
HKD 9.049096
HNL 30.910597
HRK 7.53544
HTG 150.790711
HUF 364.519161
IDR 20647.372445
ILS 3.46953
IMP 0.856878
INR 109.834412
IQD 1510.805008
IRR 1585899.080318
ISK 142.416699
JEP 0.856878
JMD 182.808298
JOD 0.817933
JPY 182.556612
KES 149.22293
KGS 100.877923
KHR 4679.608344
KMF 492.565076
KRW 1640.91172
KWD 0.357128
KYD 0.961103
KZT 540.432993
LAK 26058.000902
LBP 103275.743756
LKR 387.390908
LRD 208.169125
LSL 18.810948
LTL 3.40613
LVL 0.69777
LYD 7.351704
MAD 10.760248
MDL 20.066456
MGA 4958.406278
MKD 61.485437
MMK 2421.811214
MNT 4147.977671
MOP 9.318746
MRU 46.234691
MUR 54.148043
MVR 17.822046
MWK 1999.741972
MXN 19.840834
MYR 4.717788
MZN 73.723223
NAD 18.810866
NGN 1571.940531
NIO 42.439425
NOK 11.010746
NPR 175.605964
NZD 1.962366
OMR 0.443552
PAB 1.153259
PEN 3.898292
PGK 5.095329
PHP 70.036572
PKR 320.176332
PLN 4.298908
PYG 6860.028033
QAR 4.215763
RON 5.25556
RSD 117.322806
RUB 94.045967
RWF 1694.172109
SAR 4.331728
SBD 9.307235
SCR 16.719259
SDG 692.70723
SEK 10.951378
SGD 1.479877
SLE 28.385109
SOS 659.122286
SRD 43.680858
STD 23876.134015
STN 24.482256
SVC 10.09073
SZL 18.795296
THB 38.153561
TJS 10.638843
TMT 4.037421
TND 3.382578
TRY 54.903043
TTD 7.808341
TWD 37.208296
TZS 3062.670117
UAH 51.640496
UGX 4295.886455
USD 1.153549
UYU 46.446538
UZS 13744.098214
VES 870.019586
VND 30263.356394
VUV 137.669465
WST 3.148285
XAF 655.481924
XAG 0.018702
XAU 0.00027
XCD 3.117524
XCG 2.078512
XDR 0.814275
XOF 655.484763
XPF 119.331742
YER 273.24689
ZAR 18.82232
ZMK 10383.327655
ZMW 21.941003
ZWL 371.442287
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.

K.Nakajima--JT