El nuevo lenguaje del mundo de la inteligencia artificial: términos clave que debes conocer en 2024

Las tecnologías de inteligencia artificial (AI) no solo están transformando el mundo a un ritmo vertiginoso, sino que también están dando forma a una terminología completamente nueva. Hoy en día, en presentaciones de productos, reuniones tecnológicas o paneles de inversión, siglas como LLM, RAG o RLHF se escuchan con frecuencia. Incluso para los expertos del sector, estos conceptos pueden resultar confusos a veces. Según TechCrunch, comprender correctamente estos términos es la clave para comunicarse con éxito en el entorno tecnológico moderno. Más información en Techcrunch.com informa .

Uno de los conceptos más debatidos, pero también más abstractos en el campo de la IA, es el AGI (Inteligencia Artificial General). Sam Altman, líder de OpenAI, lo describe como «el equivalente a un humano promedio que podrías contratar como colega». Google DeepMind adopta un enfoque más cognitivo, definiendo el AGI como un sistema capaz de igualar al humano en la mayoría de las tareas intelectuales. En términos simples, se trata de una tecnología capaz de razonar como un humano y de realizar casi todos los trabajos con valor económico.

Agentes AI y potencia de cálculo

Hoy en día, el concepto de «agentes AI», más complejos que los simples chatbots, se está popularizando. No se trata de un simple programa que responde preguntas, sino de una herramienta capaz de ejecutar una serie de tareas en nombre del usuario. Por ejemplo, puede reservar un billete de avión para ti, completar un informe de gastos o escribir código y supervisarlo. Estos agentes se conectan a otros servicios a través de API (interfaces de programación) y gestionan procesos complejos sin intervención humana.

El funcionamiento de estos sistemas complejos requiere un recurso llamado «Compute» (potencia de cálculo). Este término se refiere a las GPU (procesadores gráficos), CPU y otros componentes de hardware necesarios para entrenar y ejecutar modelos AI. Hoy en día, la posición en el mercado de empresas como NVIDIA está aumentando drásticamente debido a la demanda global de potencia de cálculo.

Razonamiento lógico y aprendizaje profundo

En el desarrollo de modelos AI, el método «Chain-of-thought» (cadena de pensamiento) ocupa un lugar importante. En este proceso, la AI no responde inmediatamente a una pregunta compleja, sino que la descompone en pequeños pasos lógicos. Por ejemplo, al resolver un problema matemático, al igual que un humano usaría papel y lápiz, la AI analiza los pasos intermedios. Esto mejora la precisión de las respuestas y reduce el número de errores en lógica y programación, aunque el proceso requiera un poco más de tiempo.

Tampoco hay que olvidar el concepto de «Deep Learning» (aprendizaje profundo), que constituye la base de la inteligencia artificial. A continuación se presentan sus principales características:

• Utiliza redes neuronales artificiales multicapa, similares a las vías neuronales del cerebro humano.
• Identifica de forma autónoma, sin ayuda humana, las características importantes en los datos.
• Mejora progresivamente sus resultados aprendiendo de los errores y mediante la repetición.
• Requiere millones de puntos de datos y enormes recursos de cálculo para funcionar de manera eficiente.

En el ecosistema tecnológico de Uzbekistán también, estos términos se utilizan cada vez más. Mientras los desarrolladores locales y las startups crean sus productos a través de las interfaces API que ofrecen OpenAI o Google, este glosario sirve como guía importante no solo para los especialistas, sino también para el público general interesado en la tecnología.