El vocabulario de la inteligencia artificial

Este es un glosario de los principales conceptos relacionados con la IA, antes de la cumbre que se celebrará en París los días 10 y 11 de febrero.

IA

El sistema ChatGPT, que funciona gracias a la IA, responde al respecto: aquello que "permite a una máquina simular ciertos aspectos de la inteligencia humana, como la capacidad de aprender, resolver problemas o interactuar con su entorno de manera autónoma".

Inicialmente una IA funciona ingiriendo enormes cantidades de datos, que son tratados mediante física estadística.

La IA abarca las ciencias informáticas, las matemáticas, la lingüística, la psicología, las neurociencias y la filosofía.

Se aplica tanto en la investigación de tumores como en el reconocimiento facial, los robots conversacionales o la traducción de idiomas, la previsión de fallos industriales y la conducción autónoma.

Algoritmo

Es una serie de pasos o instrucciones que sigue un programa informático para obtener un resultado dado.

El algoritmo es la base del funcionamiento de una computadora. Los algoritmos proporcionan a una IA reglas de funcionamiento que le ayudan a obtener un resultado dado. Pero a diferencia de un simple programa informático, el algoritmo permitirá que el sistema aprenda por sí mismo.

Aprendizaje automático

El principio del aprendizaje automático se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Y particularmente de las redes neuronales, en las que el aprendizaje refuerza las conexiones entre ciertas neuronas y las debilita entre otras.

Este aprendizaje puede ser supervisado, por lo que el sistema aprende a clasificar nuevos datos a partir de un modelo, por ejemplo para detectar correo no deseado en un sistema de mensajería electrónica.

El aprendizaje también puede ser no supervisado, la máquina descubre por sí misma en los datos esquemas o categorías invisibles a primera vista, que permiten, por ejemplo, a un comerciante en línea detectar tendencias de compra.

Este aprendizaje también puede ser de refuerzo, con un método iterativo de pruebas y errores en el que el sistema es penalizado o recompensado según el resultado de sus elecciones, para aprender y mejorar su rendimiento.

Por ejemplo, un vehículo autónomo cuyo objetivo final sería alcanzar un lugar lo más rápido posible pero de manera segura, y que aprenderá a no pasarse un semáforo en rojo, a riesgo de perder un poco de tiempo.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subdominio de la IA que debe su nombre al equivalente de un apilamiento de capas de neuronas artificiales.

A partir de datos brutos, el sistema los analizará capa por capa, procesando parámetros cada vez más abstractos.

Es el gran invento de Geoffrey Hinton, premiado con el Nobel de Física 2024 junto con John Hopfield, pionero de las redes neuronales en los años 1980.

"Cuantas más capas haya, más complejo puede ser el comportamiento, y cuanto más complejo puede ser el comportamiento, más fácil es aprender eficazmente un comportamiento deseado", explica Francis Bach, director del laboratorio de aprendizaje estadístico SIERRA, en la Escuela Normal Superior francesa.

Estos descubrimientos dieron un gran salto adelante en los años 2010, gracias al aumento de la potencia de cálculo de las computadoras y de una abundancia de datos para "alimentar" los modelos.

Los resultados potenciales son importantes para el avance de la ciencia: así, el Nobel de Química 2024 premió a investigadores que utilizan el aprendizaje profundo para crear y predecir estructuras de proteínas.

Los chatbots y otros grandes modelos de lenguaje

Productos estrella de la IA llamada generativa, los grandes modelos de lenguaje (LLM, del inglés "large language model") son el corazón del funcionamiento de herramientas como ChatGPT (de OpenAI) o Gemini (de Google).

Capaces de escribir un ensayo, responder a una pregunta sobre Derecho o enunciar una receta de tarta de manzana, funcionan con modelos estadísticos, lo que no les permite ser infalibles.

Los chatbots o asistentes conversacionales también pueden servir de interlocutores para los visitantes de un sitio web.

Invisibles pero bien presentes, los motores de recomendación proponen, por ejemplo, una película o una música a un usuario según la similitud de su perfil con el de otros clientes.

La IA también se encuentra en el software de navegación o la propuesta automática de corrección ortográfica.

IA general

Es el Santo Grial de la disciplina: una máquina que sería capaz de replicar todas las capacidades cognitivas humanas.

Sus promotores, como OpenAI o Anthropic, ven la hazaña al alcance de la mano, utilizando montañas de datos para alimentar los LLM y enormes capacidades de cálculo para procesarlos.

Sus detractores no dejan de señalar los límites de esta técnica, y en especial su incapacidad para razonar.

"Los LLM no funcionan como los humanos, ya que éstos son 'máquinas de producir sentido común'", lo que escapa a las máquinas, explica Maxime Amblard, profesor de informática en la Universidad de Lorena.

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