Glosario de términos de inteligencia artificial
Su guía completa para comprender los términos fundamentales en el campo de la inteligencia artificial.
A
Algorithm | Algoritmo
Conjunto de instrucciones o reglas definidas que sigue una computadora para resolver un problema o realizar una tarea.
Artificial Intelligence (AI) | Inteligencia artificial
Capacidad de las máquinas para simular la inteligencia humana y realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
Artificial General Intelligence (AGI) | Inteligencia artificial general
Inteligencia artificial capaz de realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar.
Artificial Super Intelligence (ASI) | Inteligencia artificial superinteligente
Inteligencia artificial que supera la inteligencia humana en todos los ámbitos.
Automation | Automatización
Uso de la tecnología para realizar tareas sin intervención humana.
B
Backpropagation | Retropropagación
Método para entrenar redes neuronales mediante el cálculo de errores y el ajuste de los pesos.
Bias | Sesgo
Desviación en los resultados de la inteligencia artificial debido a datos de entrenamiento desequilibrados o un diseño injusto.
Big Data | Big Data
Conjuntos de datos muy grandes que no pueden procesarse con métodos tradicionales.
Bot | Bot
Programa que realiza tareas automáticas, a menudo para interactuar con los usuarios.
C
Chatbot | Chatbot
Programa que simula la conversación humana para responder a las consultas de los usuarios.
Classification | Clasificación
Técnica de aprendizaje automático que clasifica los datos en categorías predefinidas.
Clustering | Agrupamiento
Técnica de aprendizaje no supervisado que agrupa datos similares.
Computer Vision | Visión por computadora
Capacidad de la computadora para "ver" y comprender imágenes y videos.
Convolutional Neural Network (CNN) | Red neuronal convolucional
Tipo de red neuronal diseñada para procesar imágenes.
D
Data | Datos
Información en bruto que utiliza la inteligencia artificial para aprender.
Data Mining | Minería de datos
Extracción de información útil de grandes conjuntos de datos.
Dataset | Conjunto de datos
Conjunto organizado de datos utilizado para entrenar o probar modelos de inteligencia artificial.
Deep Learning | Aprendizaje profundo
Rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales de múltiples capas.
Deep Fake | Deepfake
Uso de inteligencia artificial para crear contenido falso realista.
E
Epoch | Época
Una pasada completa de todos los datos de entrenamiento a través del modelo.
Expert System | Sistema experto
Programa que simula las decisiones de un experto humano en un campo específico.
Explainable AI (XAI) | Inteligencia artificial explicable
Inteligencia artificial capaz de explicar cómo y por qué tomó sus decisiones.
F
Feature | Característica
Propiedad o atributo en los datos que el modelo utiliza para predecir.
Feature Extraction | Extracción de características
Proceso de identificar las propiedades importantes de los datos.
Federated Learning | Aprendizaje federado
Entrenamiento de modelos de inteligencia artificial en datos distribuidos sin transferirlos.
G
Generative AI | Inteligencia artificial generativa
Inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo (texto, imágenes, música).
GPU | Unidad de procesamiento gráfico
Procesador especializado utilizado para acelerar el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
GPT | Generative Pre-trained Transformer
Modelo de lenguaje grande de OpenAI capaz de generar textos.
H
Hallucination | Alucinación
Cuando un modelo de inteligencia artificial genera información incorrecta o inventada.
Hidden Layer | Capa oculta
Capas intermedias en una red neuronal entre las entradas y las salidas.
Hyperparameter | Hiperparámetro
Configuración definida antes del entrenamiento que afecta el rendimiento del modelo.
I
Image Recognition | Reconocimiento de imágenes
Capacidad de la inteligencia artificial para identificar objetos y personas en imágenes.
Inference | Inferencia
Uso de un modelo entrenado para predecir nuevos resultados.
Input | Entrada
Datos que recibe el modelo para su procesamiento.
L
Label | Etiqueta
Marca o categoría asociada a los datos de entrenamiento en el aprendizaje supervisado.
Large Language Model (LLM) | Modelo de lenguaje grande
Modelo de inteligencia artificial entrenado en grandes cantidades de texto.
LiDAR | LiDAR
Tecnología de detección por láser utilizada en vehículos autónomos.
M
Machine Learning (ML) | Aprendizaje automático
Rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos.
Model | Modelo
Programa entrenado para realizar una tarea específica.
Multimodal AI | Inteligencia artificial multimodal
Inteligencia artificial capaz de comprender y procesar varios tipos de datos (texto, imágenes, audio).
N
Narrow AI | Inteligencia artificial estrecha
Inteligencia artificial diseñada para una tarea específica (como el reconocimiento de imágenes).
Natural Language Processing (NLP) | Procesamiento de lenguaje natural
Capacidad de las máquinas para comprender y procesar el lenguaje humano.
Neural Network | Red neuronal
Modelo computacional inspirado en el cerebro humano.
Neuron | Neurona
Unidad básica en una red neuronal.
O
Object Detection | Detección de objetos
Identificación de la ubicación y tipo de objetos en una imagen.
Optimization | Optimización
Proceso de mejorar el rendimiento del modelo ajustando los parámetros.
Output | Salida
Resultados que produce el modelo después del procesamiento.
Overfitting | Sobreajuste
Cuando el modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento pero falla con datos nuevos.
P
Pattern Recognition | Reconocimiento de patrones
Capacidad de la inteligencia artificial para detectar patrones en los datos.
Prediction | Predicción
Uso del modelo para anticipar resultados futuros.
Pre-training | Preentrenamiento
Entrenamiento del modelo en datos generales antes de especializarlo en una tarea específica.
Prompt | Prompt / instrucción
Texto o instrucción que se le da a un modelo de inteligencia artificial.
Prompt Engineering | Ingeniería de prompts
El arte de redactar instrucciones efectivas para obtener los mejores resultados de la inteligencia artificial.
R
Recurrent Neural Network (RNN) | Red neuronal recurrente
Red neuronal diseñada para manejar datos secuenciales.
Regression | Regresión
Técnica de aprendizaje automático que predice valores numéricos continuos.
Reinforcement Learning | Aprendizaje por refuerzo
Tipo de aprendizaje automático donde el agente aprende mediante la experiencia y la recompensa.
Robotics | Robótica
Uso de máquinas programadas para realizar tareas de forma autónoma.
S
Self-Driving Car | Vehículo autónomo
Coche que utiliza inteligencia artificial para conducir sin conductor humano.
Sentiment Analysis | Análisis de sentimientos
Identificación de sentimientos (positivos, negativos, neutros) en textos.
Speech Recognition | Reconocimiento de voz
Conversión del habla en texto.
Supervised Learning | Aprendizaje supervisado
Aprendizaje automático utilizando datos previamente etiquetados.
T
Testing | Pruebas
Evaluación del rendimiento del modelo en datos nuevos que no ha visto antes.
Text-to-Speech (TTS) | Conversión de texto a voz
Tecnología que convierte texto escrito en voz audible.
Token | Token
Unidad básica de texto (palabra o parte de ella) procesada por el modelo.
Training | Entrenamiento
Proceso de enseñar al modelo a partir de los datos.
Transfer Learning | Aprendizaje por transferencia
Uso de un modelo entrenado en una tarea para resolver otra tarea similar.
Transformer | Transformer
Arquitectura de red neuronal moderna utilizada en la mayoría de los modelos de lenguaje grandes.
Turing Test | Prueba de Turing
Prueba para determinar si una máquina muestra un comportamiento inteligente indistinguible del humano.
U
Underfitting | Subajuste
Cuando el modelo es demasiado simple y no aprende los patrones en los datos.
Unsupervised Learning | Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje automático utilizando datos no etiquetados.
V
Validation | Validación
Evaluación del modelo durante el entrenamiento para asegurar que no haya sobreajuste.
Virtual Assistant | Asistente virtual
Programa de inteligencia artificial que ayuda a los usuarios (como Siri, Alexa).
W
Weight | Peso
Valor numérico en una red neuronal que se ajusta durante el entrenamiento.
Símbolos y abreviaturas comunes
| Abreviatura | Nombre completo | Significado en español |
|---|---|---|
| AI | Artificial Intelligence | Inteligencia artificial |
| ML | Machine Learning | Aprendizaje automático |
| DL | Deep Learning | Aprendizaje profundo |
| NLP | Natural Language Processing | Procesamiento de lenguaje natural |
| CNN | Convolutional Neural Network | Red neuronal convolucional |
| RNN | Recurrent Neural Network | Red neuronal recurrente |
| GAN | Generative Adversarial Network | Red generativa antagónica |
| LLM | Large Language Model | Modelo de lenguaje grande |
| AGI | Artificial General Intelligence | Inteligencia artificial general |
| ASI | Artificial Super Intelligence | Inteligencia artificial superinteligente |
| GPU | Graphics Processing Unit | Unidad de procesamiento gráfico |
| API | Application Programming Interface | Interfaz de programación de aplicaciones |
Consejos para el aprendizaje
- No memorice - Comprenda los conceptos
- Use ejemplos - Relacione los términos con aplicaciones reales
- Practique - Utilice los términos en sus conversaciones
- Revise regularmente - La revisión consolida la información