En este apartado se muestra un listado extenso de términos relacionados con la Inteligencia Artificial (IA), ordenado alfabéticamente y explicado de forma sencilla, con ejemplos que cualquiera puede entender:
1. Algoritmo
Un conjunto de instrucciones o reglas que una máquina sigue para resolver un problema o realizar una tarea.
Ejemplo: Un algoritmo puede ser el conjunto de pasos que Google usa para mostrar los resultados de una búsqueda.
2. Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Un tipo de IA donde las máquinas aprenden de los datos para mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente para cada tarea.
Ejemplo: Spotify usa aprendizaje automático para sugerirte canciones basadas en lo que ya escuchaste.
3. Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
Es una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales muy grandes con muchas capas para aprender de grandes cantidades de datos.
Ejemplo: Los coches autónomos utilizan aprendizaje profundo para reconocer señales de tráfico y peatones.
4. Asistente Virtual
Un software basado en IA que puede realizar tareas o servicios para un usuario. Responde a comandos de voz y textos.
Ejemplo: Siri de Apple o Alexa de Amazon son asistentes virtuales que responden a preguntas y realizan acciones como poner música.
5. Big Data
Se refiere a conjuntos de datos muy grandes que no pueden ser procesados fácilmente con herramientas tradicionales. La IA ayuda a analizar y encontrar patrones en estos datos.
Ejemplo: Las redes sociales generan “Big Data” a partir de millones de publicaciones diarias.
6. Chatbot
Un programa de IA que puede mantener una conversación con una persona a través de mensajes de texto o voz.
Ejemplo: En sitios web de atención al cliente, los chatbots responden preguntas comunes sin la intervención de una persona.
7. Clasificación
Es una tarea de aprendizaje automático donde el objetivo es categorizar los datos en grupos o clases predefinidos.
Ejemplo: Un sistema de clasificación podría decidir si un correo electrónico es spam o no.
8. Datos de Entrenamiento
Son los datos que se utilizan para enseñar a un modelo de IA a realizar su tarea. Cuantos más datos tenga, mejor aprenderá.
Ejemplo: Para que una IA reconozca caras, se le muestran miles de fotos de rostros durante su entrenamiento.
9. Entorno Controlado (Sandbox)
Un entorno de prueba donde se ejecuta una IA de manera segura para evaluar su comportamiento sin afectar sistemas reales.
Ejemplo: Antes de lanzar una IA para recomendar productos en un sitio web, se prueba en un entorno controlado para asegurarse de que funcione bien.
10. Entrenamiento
Es el proceso de alimentar datos a un modelo de IA para que aprenda a realizar una tarea específica.
Ejemplo: Una IA se entrena mostrándole miles de imágenes de frutas para que aprenda a distinguir entre una manzana y una pera.
11. Generalización
Es la capacidad de un modelo de IA para aplicar lo que ha aprendido a nuevos datos que no ha visto antes.
Ejemplo: Si una IA aprende a identificar perros de diferentes razas, debería ser capaz de identificar correctamente razas nuevas con las que no se entrenó.
12. Inteligencia Artificial (IA)
La habilidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar o solucionar problemas.
Ejemplo: Los asistentes de voz como Google Assistant usan IA para entender y responder a tus preguntas.
13. Inteligencia Artificial General (AGI)
Es un tipo de IA teórica que sería capaz de realizar cualquier tarea intelectual que pueda hacer un ser humano. No existe aún, pero es un objetivo futuro.
Ejemplo: Un robot que pueda razonar y tomar decisiones como un humano en cualquier situación sería un ejemplo de AGI.
14. Lógica Difusa
Un método de razonamiento que permite manejar información que no es ni totalmente verdadera ni totalmente falsa, útil cuando las respuestas no son absolutas.
Ejemplo: En un sistema de climatización inteligente, la lógica difusa puede decidir si calentar más o menos, dependiendo de si la temperatura está “algo fría”.
15. Minería de Datos
Es el proceso de descubrir patrones útiles y relaciones en grandes cantidades de datos.
Ejemplo: Una tienda online usa minería de datos para analizar las compras de sus clientes y descubrir qué productos son más populares juntos.
16. Modelo
Es una representación matemática que una IA usa para hacer predicciones o decisiones a partir de los datos.
Ejemplo: Un modelo de IA puede predecir si un cliente está interesado en un producto según su historial de compras.
17. Natural Language Processing (NLP)
La capacidad de una IA para entender y generar lenguaje humano.
Ejemplo: Cuando le dictas un mensaje a tu teléfono y lo convierte en texto, está usando NLP.
18. Neurona Artificial
Es la unidad básica de una red neuronal artificial, inspirada en las neuronas del cerebro humano. Procesa datos y ayuda a tomar decisiones.
Ejemplo: Las neuronas artificiales en una red pueden aprender a distinguir entre correos electrónicos importantes y correos basura.
19. Redes Neuronales
Conjunto de neuronas artificiales conectadas entre sí para procesar información y tomar decisiones. Se usan para resolver problemas complejos.
Ejemplo: Las redes neuronales permiten a Facebook reconocer a tus amigos en las fotos que subes.
20. Perceptrón
Es el tipo más básico de neurona artificial que realiza cálculos simples y sirve como base para redes neuronales más complejas.
Ejemplo: Un perceptrón puede ser entrenado para decidir si una imagen contiene un objeto específico, como un círculo o un cuadrado.
21. Procesamiento de Imágenes
Es una técnica que permite a las máquinas interpretar y analizar imágenes y fotos.
Ejemplo: Los sistemas de IA que pueden detectar cáncer en radiografías están utilizando procesamiento de imágenes.
22. Reconocimiento de Voz
Es la capacidad de una IA para convertir la voz humana en texto o para entender comandos hablados.
Ejemplo: Cuando usas Google Assistant y le pides que te ponga una canción, está usando reconocimiento de voz.
23. Reconocimiento de Imágenes
La capacidad de una IA para identificar y clasificar objetos dentro de una imagen.
Ejemplo: Una IA que identifica gatos en las fotos que subes a redes sociales está usando reconocimiento de imágenes.
24. Redes Generativas Adversarias (GANs)
Son un tipo de IA donde dos redes neuronales se enfrentan entre sí: una genera datos y la otra intenta reconocer si esos datos son falsos o verdaderos.
Ejemplo: Las GANs se utilizan para crear imágenes de rostros de personas que no existen.
25. Robótica
La rama de la IA que se centra en diseñar y construir robots que puedan realizar tareas automáticamente.
Ejemplo: Los robots que limpian suelos o los que ensamblan coches en fábricas son ejemplos de robots con inteligencia artificial.
26. Supervisado (Aprendizaje Supervisado)
Es un tipo de aprendizaje automático en el que se enseña a una IA usando datos etiquetados, es decir, con respuestas correctas.
Ejemplo: Un sistema que aprende a distinguir entre fotos de perros y gatos al ser entrenado con imágenes previamente clasificadas como “perro” o “gato”.
27. Toma de Decisiones Automatizada
Es cuando una IA toma decisiones sin intervención humana, basándose en los datos que ha aprendido.
Ejemplo: Un coche autónomo toma decisiones sobre cuándo frenar o girar sin la intervención de un conductor.
28. Visión por Computador
Es la capacidad de una IA para interpretar el contenido de imágenes y vídeos.
Ejemplo: Las cámaras de los coches autónomos usan visión por computador para reconocer señales de tráfico y peatones.
