La inteligencia artificial (IA) se compone de programas inform¨¢ticos que han procesado grandes vol¨²menes de datos. Y, sobre esta base, la tecnolog¨ªa adquiere la facultad de aprender, de razonar, de planificar, incluso de crear. Todo esto permite que los programas o las m¨¢quinas puedan adaptar su comportamiento y funcionar de forma aut¨®noma.

Algoritmo

El conjunto de reglas matem¨¢ticas que forman instrucciones comprensibles para un ordenador o un servidor, a quienes indica c¨®mo ejecutar una tarea. Todos los sistemas IA se basan en algoritmos.

Alucinaci¨®n

As¨ª se llama a la respuesta err¨®nea de los modelos IA, por ejemplo, un generador de texto. No son infalibles, a veces responden a la petici¨®n del usuario con informaciones falsas o incorrectas. Y lo hacen con total seguridad. De ah¨ª que se hable de alucinar.

¡®Big data¡¯

Este t¨¦rmino, que no se suele traducir, hace referencia a grandes y complejas bases de datos, as¨ª como a las t¨¦cnicas para su an¨¢lisis. Son muy ¨²tiles, por no decir imprescindibles, para crear y entrenar los modelos IA.

¡®Chatbot¡¯

Un programa inform¨¢tico conversacional empleado para la atenci¨®n al cliente en algunas p¨¢ginas web. Los chatbots han dado un salto cualitativo con la irrupci¨®n de aplicaciones como ChatGPT o Google Gemini.

¡®Deepfake¡¯

Un v¨ªdeo, aunque tambi¨¦n puede ser una imagen o un fragmento de audio, alterado o generado desde cero mediante IA. Normalmente se crean con el prop¨®sito de enga?ar y su potencial para sembrar desinformaci¨®n es, como poco, preocupante.

Entrenamiento

La forma en que una IA aprende. En una primera fase, al algoritmo se le inyecta un conjunto de datos para entrenarlo. Pero, en algoritmos de aprendizaje autom¨¢tico, la forma en que las personas usan el sistema tambi¨¦n le sirve para mejorar sus capacidades.

¡®Feedback¡¯ (retroalimentaci¨®n)

Es la informaci¨®n facilitada al sistema despu¨¦s de que este proporcione una respuesta, con el fin de mejorar su rendimiento. La pueden aportar las personas al indicar si el resultado es positivo (si resuelve la consulta) o negativo (si no la resuelve).

Algunos t¨¦rminos de este glosario brotan como fragmentos de una jerga cocinada a base de IA, por ejemplo prompt, deepfake o alucinaci¨®n. Otros son tecnicismos computacionales, como red neuronal, que ya permean el vocabulario

GPT

Siglas de Generative Pre-trained Transformer (transformador generativo preentrenado). Es una familia de modelos IA basada en redes neuronales y se puede considerar el motor de la aplicaci¨®n ChatGPT. GPT-4o es su ¨²ltima versi¨®n.

¡®Human-in-the-loop¡¯

(humano en el circuito o supervisado por un ser humano)

Esta expresi¨®n, de dif¨ªcil traducci¨®n, destaca la importancia de contar con personas en el proceso de la IA. La idea es que siempre exista la supervisi¨®n de un humano para evaluar los resultados.

IA generativa

Una nueva clase de IA, distinta a la que serv¨ªa para an¨¢lisis de datos y lleva d¨¦cadas operativa. Como indica su nombre, va mucho m¨¢s all¨¢ y es capaz de crear contenido en forma de texto, im¨¢genes, v¨ªdeo o m¨²sica.

IA discriminativa

Tambi¨¦n llamada IA tradicional o anal¨ªtica, convive con nosotros desde hace tiempo. Se utiliza en tareas de clasificaci¨®n de elementos, ya sean im¨¢genes, texto u otro tipo de datos. Sin embargo, no es capaz de generar contenido por s¨ª misma.

LLM (Large Language Model o modelo de lenguaje extenso)

Algoritmos complejos de IA entrenados a partir de un enorme conjunto de datos con el objetivo de entender textos y generarlos. Se basan en la tecnolog¨ªa de procesamiento del lenguaje natural. ?Un ejemplo de LLM? GPT-4.

NLP (Natural Language Processing o procesamiento de lenguaje natural)

En ¨¦l se basan los modelos de lenguaje (LLM). Su objetivo es entender la forma de hablar y comunicarse de las personas para extraer informaci¨®n de textos o incluso generarlos. Tambi¨¦n se usan las siglas en castellano: PLN.

OpenAI

Probablemente la compa?¨ªa m¨¢s importante hasta el momento en el campo de la IA generativa. Es la desarrolladora de ChatGPT y de otras aplicaciones como el generador de im¨¢genes Dall-E o el asistente de programaci¨®n OpenAI Codex.

¡®Open source¡¯ (c¨®digo abierto)

Software publicado bajo una licencia que permite a terceros utilizar libremente esa programaci¨®n. En IA existen modelos propietarios, como los GPT de OpenAI, y otros open source, por ejemplo, Llama 2, de Meta.

¡®Prompt¡¯

Petici¨®n en forma de texto, escrito en lenguaje natural, que se proporciona al modelo IA para que genere una respuesta. Dicho de otra forma, las instrucciones que le damos a una IA generativa para que desarrolle una tarea concreta.

Redes neuronales

Modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Estos nodos interconectados a?aden complejidad y precisi¨®n a las respuestas de un algoritmo que utiliza aprendizaje autom¨¢tico o profundo.

Sesgo

Tendencia de un modelo IA que le impulsa a entregar sistem¨¢ticamente resultados equ¨ªvocos, debido a un entrenamiento deficiente. As¨ª, puede reproducir las inclinaciones machistas o racistas, por ejemplo, presentes en los datos con los que se entrena.

Transformador

Un tipo de red neuronal que usa t¨¦cnicas de aprendizaje profundo para comprender la importancia de la consulta planteada. Y lo hace por partes: por ejemplo, al introducir una instrucci¨®n, el transformador se centra en las palabras relevantes de la frase para comprenderla en su conjunto. GPT es un ejemplo.

Visi¨®n artificial

Es una vertiente de la IA que procesa y analiza informaci¨®n visual con el fin de reconocer todo tipo de objetos y contextos en im¨¢genes y v¨ªdeos. Se emplea en rob¨®tica, coches aut¨®nomos o automatizaci¨®n industrial.

ZeroGPT

ZeroGPT, GPTZero y otras variantes son herramientas de detecci¨®n de textos generados. No solo identifican el contenido de ChatGPT, tambi¨¦n el de Google Gemini y otros modelos. Al parecer, las IA se reconocen entre s¨ª.