Vocabulario ChatGPT: 45 términos de IA que todo el mundo debería conocer

Cuando ChatGPT se lanzó a finales de 2022, la relación de las personas con la tecnología cambió por completo: de repente, la búsqueda online se convirtió en un proxy. Esto significa que puedes chatear en lenguaje natural con el chatbot. y el chatbot responderá con nuevas respuestas. como los humanos Es un cambio tan grande que Google, Meta, Microsoft y Apple están comenzando rápidamente a integrar la IA en sus conjuntos de productos.

Pero estos aspectos de los chatbots de IA son solo una parte del panorama de la IA. Por supuesto, sería bueno que ChatGPT le ayudara con su tarea o que Midjourney creara imágenes interesantes de robots según su país de origen. Pero el potencial de la IA creativa podría transformar completamente la economía. Esto podría valer 4,4 billones de dólares. a la economía global por año, según el McKinsey Global Institute, por lo que debería esperar escuchar cada vez más sobre inteligencia artificial.

Aparece en tantos productos que da vértigo. La lista corta incluye Gemini de Google, Copilot de Microsoft, Claude de Anthropic, el motor de búsqueda de inteligencia artificial de Perplexity y dispositivos de Humane y Rabbit. Puede leer reseñas y evaluaciones prácticas de estos y otros productos. Además de noticias, explicaciones y publicaciones instructivas en nuestro nuevo centro AI Atlas.

A medida que la gente se familiariza más con el mundo conectado a la IA, aparecen nuevas palabras por todas partes. Ya sea que estés tratando de parecer inteligente mientras bebes o impresionando en una entrevista de trabajo. A continuación se muestran algunos términos importantes de IA que debe conocer.

Estos glosarios se actualizarán periódicamente.

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Inteligencia general artificial o AGI:Este concepto sugiere una versión de IA más avanzada de la que conocemos hoy. que puede funcionar mucho mejor que los humanos Al mismo tiempo, podrás enseñar y desarrollar tu propio potencial.

Ética de la IA:Principios que tienen como objetivo evitar que la IA dañe a los humanos. Esto se puede lograr mediante métodos como especificar cómo los sistemas de IA deben recopilar datos o abordar los sesgos.

Seguridad de la IA:Un campo interdisciplinario que se ocupa de los efectos a largo plazo de la IA y cómo la IA podría evolucionar hacia una superinteligencia que podría dañar a los humanos.

Algoritmo:Un conjunto de instrucciones que ayuda a los programas de computadora a aprender y analizar datos de una manera específica, como el reconocimiento de patrones. Luego aprenden de los datos y trabajan por su cuenta.

Alineación:Personalizar la IA para obtener los resultados más deseados Esto puede significar cualquier cosa, desde moderar contenido hasta mantener interacciones humanas positivas.

respeto por las personas:Cuando los humanos tienden a atribuir características humanas a objetos no humanos en la IA, esto puede incluir creer que los chatbots son más humanos y perceptivos de lo que realmente son, por ejemplo, creer que los chatbots son más humanos de lo que realmente son. Feliz, triste o incluso teniendo pensamientos.

Inteligencia artificial o IA:Usar tecnología para simular la inteligencia humana. Ya sea en un programa de computadora o en un robot. Rama de la informática que tiene como objetivo crear sistemas que puedan realizar tareas que los humanos pueden realizar.

Agentes autónomos: modelos de IA con capacidades de programación y otras herramientas. Para realizar una tarea específica, como un vehículo autónomo como agente autónomo. Esto se debe a que cuenta con información de sensores GPS y algoritmos de conducción para navegar por la carretera por sí solo. Investigadores de la Universidad de Stanford han demostrado que los agentes autónomos pueden desarrollar sus propias culturas, tradiciones e idiomas compartidos.

inclinación:En la sección de modelos de lenguaje grandes. Errores causados ​​por datos de entrenamiento. Esto puede dar lugar a la atribución errónea de determinadas características a determinadas razas o grupos según estereotipos.

chatbot:Un programa que se comunica con los humanos a través de mensajes que imitan el lenguaje humano.

ChatGPT:AI Chatbot desarrollado por OpenAI que utiliza tecnología de modelo de lenguaje a gran escala.

Cálculo cognitivo:Otra palabra para inteligencia artificial.

Agregar información:Remezclar datos existentes o agregar conjuntos de datos más diversos para entrenar la IA.

aprendizaje profundo:Métodos de IA y subcampos del aprendizaje automático Utiliza múltiples parámetros para reconocer patrones complejos en imágenes, audio y texto. El proceso está inspirado en el cerebro humano. y utilizar redes neuronales artificiales para crear patrones.

desparramar:Un método de aprendizaje automático que utiliza datos existentes, como fotografías, y agrega ruido aleatorio. El modelo de propagación entrena a la red para rediseñar o recuperar las fotos.

comportamiento que ocurre:Cuando los modelos de IA muestran habilidades no deseadas

Aprendizaje integrado o E2E:Un proceso de aprendizaje profundo en el que se le indica a un modelo que se ejecute de principio a fin. sin entrenarlos para trabajar en secuencia Pero aprende de las entradas y resuelve el problema de una vez.

Consideraciones éticas:Conciencia de las implicaciones éticas de la IA y las cuestiones relacionadas con la privacidad, el uso de datos, la equidad y el mal uso. y otros problemas de seguridad

maldición😮 también conocido como Despegar rápido o despegar fuerte La idea es que si alguien crea una AGI, puede que ya sea demasiado tarde para salvar a la humanidad.

Redes generativas adversarias o GAN:Un modelo de IA generativa que consta de dos redes neuronales para generar nuevos datos: un generador y un discriminador. El generador creará contenido nuevo. Y el discriminador comprobará si es genuino o no.

IA creativa:Tecnología de creación de contenido que utiliza IA para crear texto, videos, código de computadora o imágenes. La IA recibe una gran cantidad de datos de entrenamiento. y encontrar patrones para crear sus propias respuestas nuevas, a veces similares a los datos originales.

Google Géminis:Chatbot es una IA de Google que funciona de manera similar a ChatGPT pero extrae datos de la web actual. Mientras que ChatGPT tiene restringido el uso de datos hasta 2021 y no está conectado a Internet.

Barandilla:Políticas y restricciones establecidas para los modelos de IA para garantizar que los datos se gestionen de manera responsable y que los modelos no creen contenido disruptivo.

Alucinaciones:Las respuestas incorrectas de la IA pueden incluir que la IA genere una respuesta incorrecta pero responda con confianza como si fuera correcta. Aún no se conoce el motivo de esto, por ejemplo, cuando se le pregunta a un chatbot de IA «¿Cuándo pintó Leonardo da Vinci la Mona Lisa?», el chatbot puede responder con el mensaje incorrecto «Leonardo da Vinci pintó la Mona Lisa en 1815». ”, que es 300 años después de que se pintara la pintura.

Modelo de lenguaje grande o LLM:Modelos de IA entrenados con grandes cantidades de datos de texto para comprender el lenguaje y crear contenido nuevo en un lenguaje similar al humano.

Aprendizaje automático o ML:Componentes de IA que permiten a las computadoras aprender y predecir mejores resultados sin tener que programarlos explícitamente. Se puede utilizar junto con kits de capacitación para crear contenido nuevo.

MicrosoftBing:Un motor de búsqueda de Microsoft que ahora puede utilizar tecnología impulsada por ChatGPT para proporcionar resultados de búsqueda impulsados ​​por inteligencia artificial, similar a Google Gemini, en el sentido de que está conectado a Internet.

Múltiples modos de IA:Un tipo de IA que puede procesar muchos tipos de datos de entrada. Incluyendo texto, fotos, videos y citas.

procesamiento del lenguaje natural:Una rama de la IA que utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para brindar a las computadoras la capacidad de comprender el lenguaje humano. A menudo utilizan algoritmos de aprendizaje. Modelos estadísticos y reglas lingüísticas.

red neuronal:Un modelo computacional que es similar a la estructura del cerebro humano y está destinado a reconocer patrones en los datos. Está formado por nodos o neuronas interconectados. Puede reconocer patrones y aprender con el tiempo.

Sobreajuste:Un error en el aprendizaje automático que funciona con demasiados datos de entrenamiento. y sólo se podrán identificar ejemplos específicos en dicha información. pero incapaz de identificar nueva información

Clip de papel: La teoría Paperclip Maximiser fue desarrollada por el filósofo Nick Boström de la Universidad de Oxford. Es un escenario en el que un sistema de inteligencia artificial crea tantos clips como sea posible. Con el objetivo de producir tantos clips como sea posible, el sistema de inteligencia artificial utiliza o convierte todos los materiales para lograr el objetivo. Esto puede incluir el desmantelamiento de otra máquina para producir clips adicionales. que es una máquina que puede ser útil para los humanos Una consecuencia no deseada de este sistema de IA es que puede destruir a la humanidad en su objetivo de producir clips.

parámetro:Los valores numéricos que le dan estructura y comportamiento al LLM lo hacen predecible.

Advertencia: Sugerencias o preguntas que ingresas en el chatbot de IA para obtener una respuesta.

Enlace instantáneo:La capacidad de la IA para utilizar datos de interacciones anteriores para colorear respuestas futuras.

loro al azar:Una comparación de LLM que muestra la incapacidad del software para comprender el significado más profundo detrás del lenguaje o el mundo exterior. Por muy convincentes que parezcan los resultados, Esta frase se refiere a la forma en que los loros pueden imitar palabras humanas sin entender el significado detrás de ellas.

transferencia de estilo:La capacidad de adaptar el estilo de una imagen al contenido de otra permite a la IA interpretar las características visuales de una imagen y aplicarlas a otra. Por ejemplo, una reconstrucción elegante del Autorretrato de Picasso de Rembrandt.

temperatura:Un parámetro establecido para controlar qué tan aleatoria será la salida del modelo de lenguaje. Las temperaturas más altas significan que los modelos son más vulnerables.

Crear texto como imagen:Creación de imágenes a partir de descripciones de texto.

Simbólico: Un pequeño fragmento de texto escrito que se procesa mediante lenguaje de inteligencia artificial para determinar la respuesta a su pregunta. Un token equivale a cuatro caracteres en inglés. o alrededor de tres cuartos de una palabra

Información de entrenamiento:Los conjuntos de datos utilizados para ayudar a los modelos de IA a aprender incluyen texto, imágenes, código o datos.

Modelo de transformador:Arquitecturas de redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo que aprenden el contexto rastreando las relaciones en los datos, como en una oración o parte de una imagen. Entonces, en lugar de analizar oraciones palabra por palabra, Este modelo puede considerar oraciones completas y comprender el contexto.

prueba de turing:Nombrado en honor al famoso matemático e informático Alan Turing, pone a prueba la capacidad de las máquinas para comportarse como humanos. Una máquina pasa la prueba si un humano no puede distinguir la respuesta de la máquina de la de otro humano.

IA débil, también conocida como IA estrecha: IA que se centra en una tarea específica y no puede aprender más allá de sus habilidades actuales. La mayoría de las IA actuales son débiles.

Aprendizaje de tiro cero:Una prueba en la que el modelo debe completar una tarea sin recibir los datos de entrenamiento requeridos, por ejemplo, reconocer un león mientras solo se entrena con un tigre.