Desde que Chart gtp llegó nuestras vidas, parece que todo mundo habla de inteligencia artificial, pero aquí está la verdad, más allá de la moda, la IA es tema que todos deberíamos entender, sin importar nuestra profesión.
hoy te voy a explicar de manera ssencilla los
20 conceptos más importantes que necesitas conocer sobre inteligencia artificial,
así que si eres de los que solo saben decir prompt y chat gtp, quédate porque aquí sí vas a entender la inteligencia artificial como se debe.
Comenzamos, la inteligencia. artificial es la capacidad de las computadoras para realizar tareas propias de la inteligencia humana, como tomar decisiones, reconocer patrones o aprender de la experiencia.
Este concepto ha fascinado la humanidad desde tiempos muy antiguos.
Por ejemplo, en el siglo Quinto antes de Cristo, un poeta griego imaginó una máquina capaz de pensar escribir poesía, aunque era ficción, muestra como la idea de crear algo que piense como nosotros ha estado presente durante siglos.
El término.
inteligencia artificial fue introducido en 1956 por John Mccarty, quien también creó el lenguaje de programación Lisp, diseñado específicamente para trabajar con IA.
Este evento marcó el inicio oficial de una tecnología que hoy está transformando nuestras vidas.
En 1950, Alan Turing, considerado uno de los padres de la computación, propuso una idea revolucionaria si las computadoras pueden seguir reglas lógicas, por qué no podrían pensar como los humanos.
Así, nació el famoso test de turing, este test consiste en que una persona interactúe con una computadora y con un humano sin saber quién es quién, si no puede diferenciarlos, la computadora pasa test, esto planteó la pregunta, es pensar algo que solo los humanos podemos hacer?
hoy en día, algunas máquinas han logrado superar este desafío, lo que ha generado debates profundos sobre el significado de la conciencia y la inteligencia.
Si la IA es el concepto general, el machine learning es una de sus herramientas más importantes, es como enseñarle a un niño a identificar patrones en datos, por ejemplo, si alimentas a un sistema con miles de fotos de gatos, aprende a reconocerlos en imágenes nuevas.
El aprendizaje automático se basa en estadísticas y probabilidades.
Los datos son como la gasolina de un auto, sin ellos, el machine learning no puede funcionar.
Hoy en día, esta técnica impulsa cosas como las recomendaciones de Netflix, los anuncios en redes sociales y el reconocimiento facial, los modelos son las mentes detrás de la inteligencia artificial, son representaciones matemáticas que conectan datos de entrada como imágenes o texto con resultados específicos, a diferencia de los algoritmos tradicionales, los modelos no tienen reglas preescritas, en su lugar encuentran estas reglas a través de entrenamiento, por ejemplo, un modelo puede predecir el precio de una casa basándose en su tamaño, ubicación y… características, esto se logra analizando miles de ejemplos anteriores y detectando patrones, el machine learning lleva el machine learning al siguiente nivel:
usa redes neuronales con múltiples capas para procesar datos y resolver problemas complejos como el reconocimiento facial la conducción autónoma.
Imagina que estás entrenando a un sistema para identificar caras, una capa, analiza las formas, otra los colores y otra los detalles más específicos, gracias al DIP. learning, muchas aplicaciones modernas de IA son posibles inspiradas en el cerebro humano, las redes neuronales están compuestas por nodos interconectados que procesan información como lo hacen las neuronas. Estos nodos trabajan juntos para identificar patrones y tomar decisiones.
Por ejemplo, las redes neuronales pueden analizar una imagen y determinar si contiene un gato no.
Este proceso, que parece mágico, es el resultado de años de avances tecnológicos.
Los parámetros son los ajustes dentro de una red neuronal que permiten que funcione correctamente, en modelos como chat JPT, hay 175, millones de parámetros, lo que les da la capacidad de generar respuestas detalladas y coherentes.
Estos parámetros se ajustan automáticamente durante el entrenamiento, permitiendo que la IA aprenda y mejore con cada iteración.
Especializadas en el análisis de imágenes, estas redes funcionan analizando cada pixel para identificar patrones.
Gracias. a ellas, tu teléfono puede desbloquearse con tu cara y los autos autónomos pueden detectar peatones y señales de tráfico.
La capa convolucional, de la que toman su nombre, permite que estas redes reconozcan formas y texturas, haciendo posible aplicaciones avanzadas como la visión por computadora.
Introducidos por Google en 2017, los transformers son la base de muchos modelos modernos, como chat JPT, permiten que las máquinas procesen texto de manera eficiente, entendiendo el contexto y la relación entre palabras.
Esto ha revolucionado. el procesamiento del lenguaje natural, permitiendo aplicaciones como la traducción automática y la generación de texto.
El NLP permite que las máquinas entiendan y generen lenguaje humano. Gracias a esta tecnología.
Podemos interactuar con asistentes virtuales como Alexa o Siri, traducir textos en tiempo real y hasta analizar sentimientos en redes sociales.
La IA generativa crea contenido desde cero, textos, imágenes, música e incluso videos.
Herramientas como Dal e y Meid Journey, han democratizado la creatividad, permitiendo que cualquier persona pueda diseñar arte sin tener habilidades técnicas.
Los LLM como GPT4 son modelos entrenados con enormes. idades de texto, pueden escribir ensayos, responder preguntas complejas y hasta generar código.
Su capacidad para comprender y generar lenguaje humano los convierte en herramientas indispensables en múltiples industrias.
El fine tuning es como personalizar un modelo de IA para una tarea específica.
Por ejemplo, puedes ajustar chat GPT para que responda a preguntas médicas o actúe como un asistente técnico especializado.
Esto permite que las empresas creen soluciones altamente específicas. sin desarrollar modelos desde cero.
Este método combina la inteligencia artificial con el juicio humano.
Los entrenadores humanos corrigen los errores de la IA y la recompensan cuando acierta, permitiendo que el modelo aprenda de manera más efectiva.
Un prompt es la instrucción que le das la IA.
Mientras más claro y específico sea el prompt, mejores serán los resultados.
Esto ha llevado al surgimiento de una nueva habilidad.
El diseño de prompts, clave para obtener lo mejor de herramientas como chat JPT.
Los modelos. modales pueden procesar texto, imágenes y sonido al mismo tiempo, por ejemplo, happy 4 puede analizar una imagen, entender su contenido y responder preguntas relacionadas, abriendo nuevas posibilidades en educación, diseño y diagnóstico médico.
La AGI es el sueño de una IA que pueda hacer cualquier cosa que un humano pueda hacer, pero más rápido y mejor.
Aunque estamos lejos de lograrlo, este objetivo impulsa gran parte de la investigación en el campo.
La singularidad es un punto hipotético en en el que la IA supera la inteligencia humana y comienza mejorar por sí misma, aunque parece ciencia ficción, muchos expertos consideran que podría ser una realidad en las próximas décadas.
Visión por computadora.
La visión por computadora es una rama de la IA que permite que las máquinas interpreten y comprendan el mundo visual.
Esto incluye desde reconocer objetos en fotos hasta analizar videos en tiempo real para detectar anomalías patrones.
La IA plantea preguntas éticas y importantes.
¿Cómo aseguramos que no discrimine? ¿Qué hacemos con los empleos que reemplazan?
Es esencial que estas tecnologías sean desarrolladas con responsabilidad para beneficiar a toda la humanidad.
Y ahí lo tienes, los 20 conceptos clave sobre inteligencia artificial.
Ahora sí, cuando alguien te hable de Ia, chat GPT o prompts, vas a entender de qué están hablando.
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