Con el auge de la inteligencia artificial (IA) permeando diversas áreas de la industria y la investigación, comprender su terminología se ha convertido en una prioridad para profesionales y aficionados por igual. El presente artículo desglosará términos fundamentales y de vanguardia en el contexto de la inteligencia artificial, facilitando así una mejor comprensión de esta tecnología disruptiva.
Inteligencia Artificial (IA)
La Inteligencia Artificial es un campo multidisciplinario que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el aprendizaje, el razonamiento, la comprensión del lenguaje natural y la percepción.
Aprendizaje Automático (Machine Learning – ML)
Subconjunto de la IA, el Aprendizaje Automático se centra en el desarrollo de algoritmos que pueden aprender de y hacer predicciones sobre datos al construir modelos a partir de entradas de muestra.
Redes Neuronales Artificiales (Artificial Neural Networks – ANN)
Las Redes Neuronales Artificiales son sistemas inspirados en las redes neuronales biológicas y que se utilizan para estimar o aproximar funciones que pueden depender de un gran número de entradas y que son generalmente desconocidas.
Aprendizaje Profundo (Deep Learning – DL)
El Aprendizaje Profundo es un conjunto de técnicas de aprendizaje automático que modela abstracciones de alto nivel en datos utilizando arquitecturas compuestas de transformaciones no lineales en múltiples capas.
Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing – NLP)
El Procesamiento de Lenguaje Natural es la capacidad de un programa informático para entender el lenguaje humano y se utiliza en aplicaciones como la traducción automática, el reconocimiento de voz y la generación de texto.
Visión por Computadora (Computer Vision)
La Visión por Computadora es una rama de la IA que entrena computadoras para interpretar y entender el mundo visual, utilizando imágenes digitales de cámaras y videos y técnicas de aprendizaje profundo.
Sistema Experto (Expert System)
Un Sistema Experto es un programa de computadora que simula la capacidad de toma de decisiones de un experto humano. Estos sistemas se basan en un conjunto de reglas que analizan información y permiten derivar conclusiones.
Robótica (Robotics)
La Robótica combina elementos de ingeniería mecánica, electrónica e informática para diseñar máquinas que puedan realizar tareas diversas. Cuando se combina con IA, los robots pueden realizar tareas más complejas y autónomas.
Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning – RL)
El Aprendizaje por Refuerzo es un área del aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones, seleccionando acciones que maximizan algún tipo de recompensa acumulativa en un entorno específico.
Inteligencia Artificial General (Artificial General Intelligence – AGI)
La Inteligencia Artificial General se refiere a la capacidad de una máquina para comprender, aprender y aplicar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda. Todavía es un objetivo de investigación a largo plazo en IA.
Inteligencia Artificial Explicable (Explainable Artificial Intelligence – XAI)
Inteligencia Artificial Explicable es un conjunto de procesos y métodos que permite que los resultados de un sistema de inteligencia artificial puedan ser entendidos por humanos. Responde a la necesidad de transparencia y comprensión en sistemas de IA.
Ética en IA (AI Ethics)
La Ética en IA aborda cuestiones morales alrededor del desarrollo y utilización de inteligencia artificial, incluyendo el sesgo, la privacidad, la seguridad y el impacto en el empleo y la sociedad.
Hiper-automatización (Hyper-automation)
La Hiper-automatización extiende la automatización mediante el uso de tecnologías avanzadas como IA, Machine Learning, y Robotic Process Automation (RPA) para automatizar procesos de manera que sean significativamente más eficientes.
Computación Afectiva (Affective Computing)
La Computación Afectiva es un campo de estudio que desarrolla sistemas capaces de reconocer, interpretar, procesar y simular emociones humanas a través de la IA.
Cadenas de Bloques y IA (Blockchain and AI)
La integración de Cadenas de Bloques en IA busca mejorar la seguridad y la descentralización de los datos utilizados y generados por las aplicaciones de IA, promoviendo la transparencia y trazabilidad.
Autonomía Ampliada (Augmented Autonomy)
Se refiere a sistemas inteligentes que complementan y mejoran la capacidad de toma de decisiones humanas, más que reemplazar completamente la intervención humana.
Este glosario ofrece una comprensión básica pero integral de los términos actuales más relevantes en el campo de la inteligencia artificial. A medida que la IA continúa evolucionando y su aplicación se vuelve cada vez más generalizada, es imperativo que los profesionales se mantengan al día con el léxico en desarrollo, ya que las palabras y conceptos que usamos son esenciales para una comunicación y entendimiento efectivos en la vanguardia de la tecnología.
