The Japan Times - El vocabulario de la inteligencia artificial

EUR -
AED 4.241153
AFN 72.754563
ALL 95.904412
AMD 436.077607
ANG 2.067262
AOA 1058.989364
ARS 1607.142281
AUD 1.654835
AWG 2.081601
AZN 1.95977
BAM 1.954803
BBD 2.329412
BDT 141.917624
BGN 1.97398
BHD 0.436272
BIF 3423.45409
BMD 1.154841
BND 1.479146
BOB 7.99182
BRL 6.143319
BSD 1.15661
BTN 108.125857
BWP 15.771435
BYN 3.508935
BYR 22634.884553
BZD 2.326114
CAD 1.587035
CDF 2627.263453
CHF 0.912861
CLF 0.02714
CLP 1072.223987
CNY 7.952696
CNH 7.970476
COP 4285.361066
CRC 540.224494
CUC 1.154841
CUP 30.603288
CVE 110.208795
CZK 24.490831
DJF 205.954966
DKK 7.471741
DOP 68.654987
DZD 152.950997
EGP 60.324739
ERN 17.322616
ETB 182.275564
FJD 2.568655
FKP 0.865578
GBP 0.865213
GEL 3.135356
GGP 0.865578
GHS 12.60757
GIP 0.865578
GMD 84.87984
GNF 10137.829861
GTQ 8.859482
GYD 241.973454
HKD 9.044802
HNL 30.613918
HRK 7.521945
HTG 151.732619
HUF 392.05814
IDR 19571.091251
ILS 3.618573
IMP 0.865578
INR 108.037231
IQD 1515.127308
IRR 1519337.754721
ISK 143.429337
JEP 0.865578
JMD 181.710477
JOD 0.818758
JPY 183.649756
KES 149.66002
KGS 100.990396
KHR 4621.643032
KMF 493.117464
KPW 1039.361533
KRW 1729.189906
KWD 0.354109
KYD 0.963808
KZT 556.046425
LAK 24836.118896
LBP 103580.078814
LKR 360.792877
LRD 211.652061
LSL 19.510581
LTL 3.409946
LVL 0.698551
LYD 7.404224
MAD 10.807448
MDL 20.141554
MGA 4822.686665
MKD 61.484385
MMK 2424.533847
MNT 4119.260525
MOP 9.335739
MRU 46.297389
MUR 53.781172
MVR 17.853984
MWK 2005.63794
MXN 20.652427
MYR 4.549493
MZN 73.795385
NAD 19.51075
NGN 1573.886435
NIO 42.558296
NOK 11.265017
NPR 173.000274
NZD 1.988749
OMR 0.444016
PAB 1.156595
PEN 3.998661
PGK 4.992454
PHP 69.281806
PKR 322.926298
PLN 4.27394
PYG 7554.1475
QAR 4.229343
RON 5.097703
RSD 117.46927
RUB 95.073447
RWF 1682.870906
SAR 4.335248
SBD 9.298388
SCR 16.082539
SDG 694.059788
SEK 10.871788
SGD 1.478179
SHP 0.86643
SLE 28.38022
SLL 24216.451871
SOS 660.97436
SRD 43.2921
STD 23902.878092
STN 24.487512
SVC 10.119839
SYP 127.6839
SZL 19.517722
THB 37.74134
TJS 11.108835
TMT 4.053492
TND 3.415858
TOP 2.78058
TRY 51.180177
TTD 7.84693
TWD 36.92108
TZS 2970.769215
UAH 50.668895
UGX 4371.770464
USD 1.154841
UYU 46.605223
UZS 14100.808802
VES 525.095404
VND 30419.668062
VUV 137.687189
WST 3.150166
XAF 655.633991
XAG 0.017179
XAU 0.000266
XCD 3.121016
XCG 2.084419
XDR 0.815409
XOF 655.622642
XPF 119.331742
YER 275.543707
ZAR 19.622018
ZMK 10394.962502
ZMW 22.582483
ZWL 371.858346
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