Todo aquello relacionado con la inteligencia artificial poco a poco empieza a formar parte importante de nuestras vidas. Ya sea como medio informativo, como entretenimiento, o a nivel profesional, los diferentes asistentes y plataformas de IA empiezan a jugar un papel clave.
Pero también debemos tener en consideración que hay personas que en estos instantes están intentando adentrarse en este interesante mundillo debido a su creciente importancia. Aunque muchos ya se consideran expertos en esta tecnología, otros están comenzando o sencillamente no tienen ni idea.
De ahí precisamente la importancia de conocer una serie de términos básicos que cualquier usuario debe conocer al dedillo para empezar a utilizar la inteligencia artificial. Y es que en estos instantes muchos usuarios, tanto experimentados como novatos en el mundo de la tecnología, buscan la manera más sencilla de adentrarse en el sector de la inteligencia artificial.
Ya sea como proyecto personal, por curiosidad o por motivos profesionales, muchos empiezan a preguntarse realmente cómo sacar el máximo provecho de esta tecnología creciente. A continuación os vamos a mostrar una serie de terminología que estos usuarios deberían conocer a la perfección si tienen planeado empezar a utilizar estas plataformas y aplicaciones inteligentes.
Palabras imprescindibles que debes conocer para usar la IA
Además, en estas líneas os vamos a hablar de una serie de términos que vais a encontrar de manera recurrente en todo tipo de documentación relacionada con la inteligencia artificial. Asimismo se utilizan de forma habitual en comunidades y foros que nos serán de ayuda para conocer en profundidad esta tecnología y usarla de la manera más adecuada.
- Machine Learning o Aprendizaje Automático. Aquí se habla de una técnica donde las máquinas están capacitadas para aprender por sí solas a partir de datos que los humanos les proporcionamos. Todo ello en lugar de ser programado paso a paso, como hasta ahora.
- Deep Learning. Este es un formato avanzado de Machine Learning y su principal diferencia es que usa redes neuronales con muchas capas. Se usa para tareas de reconocimiento facial, de voz, para la IA generativa, o incluso en los coches autónomos.
- Red Neuronal. Se trata de un modelo matemático inspirado en el propio cerebro humano y se usa para procesar información en capas y así poder detectar patrones de manera automática.
- Modelo de IA. Se podría definir como el cerebro entrenado de la IA que más tarde vamos a aprovechar en las diferentes plataformas.
- Entrenamiento de la IA. Aquí nos referimos al proceso donde la inteligencia artificial como tal aprende usando enormes cantidades de datos proporcionadas por los humanos y recogidas de Internet.
- Dataset. Este término se refiere al conjunto de datos usado para entrenar una IA, tal y como os contamos en el anterior. Puede incluir elementos tales como textos, imágenes, audios o vídeos.
- Prompt. Esta es la instrucción o pregunta que los usuarios proporcionamos a una IA para generar el contenido que deseamos obtener, ya sea en forma de texto, foto, vídeo o cualquier otro formato.
- IA Generativa. Es la modalidad de inteligencia artificial capacitada, por sí sola, para la creación de contenido nuevo.
- Chatbot. En realidad se trata de un programa capacitado para conversar con los humanos haciendo uso de los textos o de la voz.
- NLP o Procesamiento del Lenguaje Natural. Es la tecnología que permite a la IA entender el lenguaje humano. Se suele usar en herramientas de traducción automática, en los mencionados chatbots, en correctores ortográficos y gramaticales, o en las funciones de resúmenes automáticos.
