Desde los algoritmos que guían nuestras búsquedas en internet hasta los «chatbot» que simulan conversaciones humanas, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto abstracto para convertirse en una fuerza imparable. Este glosario desentraña los términos clave de esta revolución que está redefiniendo cómo interactuamos con la tecnología.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Esta es la definición que ChatGPT ofrece sobre la IA: 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 y se aplica en campos tan variopintos como la investigación de tumores, 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, lo que constituye 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, 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.

El 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. Puede ser también no supervisado, ya que 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.

También existe la opción de que el aprendizaje sea 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.

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. «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», explica Francis Bach, del laboratorio de aprendizaje estadístico en la Escuela Normal Superior francesa. Este aprendizaje avanzó enormemente en los años 2010, debido al aumento de la potencia de cálculo de las computadoras y de una abundancia de datos para «alimentar» los modelos.

«CHATBOTS» Y GRANDES MODELOS DE LENGUAJE

Productos estrella de la IA generativa, los grandes modelos de lenguaje (LLM, large language model) son el corazón del funcionamiento de ChatGPT (de OpenAI) o Gemini (de Google). Capaces de escribir un ensayo, de responder preguntas sobre Derecho o de enunciar recetas, funcionan con modelos estadísticos, por lo que no son infalibles. Estos asistentes conversacionales también pueden servir de interlocutores para los usuario de una web. Invisibles pero bien presentes, los motores de recomendación proponen, por ejemplo, una película o una música a un usuario según su perfil. También se encuentra en el software de navegación o los correctores automáticos de ortografía.

IA GENERAL

Es el Santo Grial de la disciplina: una máquina capaz de replicar todas las capacidades cognitivas humanas. Sus promotores destacan la capacidad de procesar montañas de datos, mientras que los detractores no dejan de señalar los límites de esta técnica, y en especial su incapacidad para razonar. «Los LLM no funcionan como los humanos, son ‘máquinas de producir sentido común’», apunta Maxime Amblard, profesor de informática en la Universidad de Lorena.