Las 25 palabras que todo usuario de ChatGPT y la IA debería conocer
Si usas la inteligencia artificial de Open AI y alternativas como Microsoft Copilot, es importante que sepas algunos términos sobre esta tecnología para estar al día.
Tanto como si utilizas la IA de la compañía de Sam Altman, como si has usado otros chatbots como el Gemini de Google o el interesante Grok de la empresa de Elon Musk, es probable que te hayas encontrado con algunas palabras que no has escuchado antes y es que el mundo de la computación cognitiva es amplio.
Como en toda tecnología, existen términos que pueden volverse habituales, especialmente si utilizas con frecuencia este tipo de herramientas. Por ejemplo, machine learning, DeepSearch, modelo y varias cosas más que probablemente te dejen con dudas.
Si te has llegado a topar con alguno y no lo entiendes, no tienes de qué preocuparte, pues tarde o temprano deberás aprenderlos. No obstante, hacer que formen parte de tus conocimientos desde el principio puede ser la clave para prepararte para la evolución de la inteligencia artificial.
Términos importantes relacionados con la inteligencia artificial que debes saber
A la IA como ChatGPT puedes preguntarle muchísimas cosas, como saber su opinión sobre si Elon Musk es bueno o malo e incluso crear imágenes de estilo Ghibli con el modelo GPT 4.o. Cada vez que llega una nueva actualización a estos proyectos, se innova en diversas áreas, por lo que es necesario ir adaptándose a esta revolución.
Hay muchos tipos de inteligencias artificiales, pues algunas se dedican a ciertas actividades, como Operator que es un agente de IA o Sora que sirve específicamente para crear vídeos. Con los años, el desarrollo de estas características se han ampliado, haciendo que haya más conceptos que definen prácticas, elementos o acciones.
Dejando a un lado los sinónimos de la inteligencia artificial, como IA, chatbot y computación cognitiva, así también figuras conocidas de OpenAI como Sam Altman, Ilya Sutskever y Greg Brockman, en esta lista tienes algunos términos que sin duda vale la pena conocer:
- IA débil o limitada: es un chatbot que solo se encarga de hacer una acción en específico, como uno que genera texto o uno que genera solo imágenes. La mayoría de las plataformas actuales son de este tipo, aunque también depende de la potencia del modelo implementado.
- Inteligencia artificial general (AGI): se trata de un objetivo teórico al que los ingenieros quieren llegar, que sería la IA más avanzada de todas. Si se logra, sería autónoma, intelectual, con razonamiento igual que los seres humanos y aprendizaje automático.
- Singularidad: es otro concepto que representa la evolución de la IA a tal punto en el que es capaz de superar por mucho la inteligencia humana, prácticamente como que sea una nueva vida con conciencia igual a la de un ser orgánico.
- Agentes autónomos: son sistemas de inteligencia artificial creados para funcionar de manera autónoma, con tareas repetitivas o actividades determinadas. Por ejemplo, como la tecnología que se implementa en un coche autónomo como el Tesla Robotaxi.
- Ética: es un campo en el que se determinan las normativas morales, valores y todas las características relacionadas con la ética para que no sea usada de manera inadecuada y se adapte a las reglas de la sociedad.
- Algoritmo: son las instrucciones que sigue el modelo dependiendo de su programación. Con esto puede analizar parámetros o prompts para seguir aprendiendo y mejorar, así como ofrecer los resultados adecuados.
- Multimodal: un chatbot que cuenta con varias funciones de entrada, como adjuntar texto, imágenes, vídeos o audio para que te dé resultados. De la misma, manera, que pueda generar estos formatos con solicitudes.
- Red neuronal: es la composición de la IA, un proceso detrás de la IA que simula el cerebro humano con las características de patrones y datos necesarios para que pueda funcionar.
- Parámetros: son elementos, valores o procesos de un modelo.
- Alineación: se refiere a ajustar el funcionamiento del modelo hasta que pueda seguir las instrucciones deseadas en el ámbito de la programación.
- Alucinación: cuando el chatbot responde de manera incorrecta a pesar del buen uso del prompt y/o se desvía del tema completamente. Podrías hablar sobre los robots Optimus de Elon Musk, pero te daría respuestas que no tienen nada que ver, como algo relacionado con una película como Mi Vecino Totoro.
- Sesgo: son errores que se dan cuando se aplica la información de entrenamiento. La IA otorga resultados que van acorde a estereotipos de razas, géneros, culturas o grupos humanos, los cuales pueden ser muy buenos o muy malos.
- Comportamiento emergente: suge al desarrollar una habilidad, respuesta o acción no deseada.
- Fast Onset of Overwhelming Mastery (FOOM): en español, despegue rápido o despegue forzado. Es un concepto que define una situación en el que la IA se vuelve poderosa tan rápido que después sería muy difícil detener su evolución, como la AGI o ASI, por ejemplo.
- Tokens: se refiere a una palabra, símbolo, carácter u otros elementos de texto que son procesados para poder formular las frases o indicaciones. Son esenciales para poder realizar la interacción.
- Sobreajuste: problema que sucede cuando el modelo se adapta demasiado bien a los parámetros de aprendizaje automático, pero impidiendo que pueda aprender cosas buenas. Por lo tanto, solo reconoce datos en específico, en vez de los generalizados.
- Modelo de Lenguaje Grande (LLM): un modelo que emplea redes neuronales avanzadas que le permiten entender mejor y generar conversaciones naturales similares a la de un humano.
- Aprendizaje automático (ML): técnica que se le atribuye a las inteligencias artificiales para que puedan aprender nuevas cosas sin requerir de datos programados o añadidos de forma manual.
- Aprendizaje Profundo (Deep Learning): también forma parte del aprendizaje automático y se centra en reconocer patrones en diversos formatos a través de los datos incluidos en la red neuronal.
- Aprendizaje de disparo cero (ZSL): es la característica que le permite al modelo identificar y organizar elementos o definiciones sin tener conocimiento directo previo con ellos.
- Aprendizaje de Extremo a Extremo (E2E): se trata de otro proceso de aprendizaje automático que consiste en realizar una tarea completa sin intervención.
- Redes Generativas Antagónicas (GAN): es un tipo de modelo de IA que funciona con dos redes neuronales, una llamada “generadora” y otra “discriminadora”. Ambas se centran en una técnica de competencia para mejorar constantemente.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN o NLP): es un campo que se centra en hacer que las máquinas puedan comprender, generar y utilizar lenguaje humano por medio de diversos procesos.
- Loro estocástico: es un concepto que se refiere a que el funcionamiento de la IA es basado en patrones o información existente, siendo incapaces de comprender en realidad lo que dicen. “Loro” porque solo repite cosas sin entenderlas.
- Prueba de Turing: prueba creada por uno de los padres de la IA, Alan Turing. Se realiza para determinar si una máquina puede replicar la manera en la que actúan los humanos.
Estas son solo algunas de las cosas relevantes que giran alrededor de la inteligencia artificial. A simple vista son demasiados y complicados de recordar, pero con el tiempo te acostumbras.
No importa si estudias para desarrollar modelos como los de Google AI (Gemini), Antropologic (Claude), OpenAI (ChatGPT), Microsoft (Copilot) e IBM (Watson Assistant) o si solo eres un usuario curioso, con estos términos vas a ampliar tus conocimientos.
Además, es bueno que sigas aprendiendo cosas nuevas que estén relacionados con esta tecnología, ya que poco a poco irán surgiendo más conceptos que probablemente sean igual de importantes.