En plena revolución tecnológica, la Inteligencia Artificial (IA) está transformando radicalmente la forma en que trabajamos, aprendemos y nos comunicamos. Pero, ¿cómo se comparan las máquinas inteligentes con el cerebro humano? A continuación los conceptos clave detrás de esta comparación, explicando de manera sencilla los elementos que definen tanto a los seres humanos como a las redes neuronales artificiales. A continuación, presentamos los términos esenciales para entender esta fascinante relación.
Neuronas humanas: Células del cerebro que transmiten señales mediante impulsos eléctricos y químicos. Son responsables del aprendizaje, la memoria y las emociones.
Redes neuronales artificiales: Sistemas informáticos que imitan el funcionamiento de las neuronas humanas, aunque lo hacen a través de cálculos matemáticos y estructuras digitales.
Plasticidad neuronal: Habilidad del cerebro humano para adaptarse, reorganizarse y aprender de nuevas experiencias a lo largo del tiempo.
Parámetros numéricos: Datos internos que las redes neuronales artificiales ajustan durante su entrenamiento para mejorar su precisión.
Memoria emocional: Capacidad humana de recordar eventos asociándolos con emociones, lo que influye en la toma de decisiones y el aprendizaje.
Aprendizaje supervisado/no supervisado: Formas en que las máquinas aprenden. El primero usa datos etiquetados para guiar el aprendizaje; el segundo permite descubrir patrones sin etiquetas previas.
Machine Learning (ML): Tecnología que permite a las máquinas aprender de los datos sin necesidad de ser programadas explícitamente.
Deep Learning (DL): Rama del ML que usa redes neuronales profundas para resolver problemas complejos, como el reconocimiento de voz o la visión por computadora.
Transformers: Tipo avanzado de arquitectura de red neuronal usada especialmente para procesar lenguaje, como lo hace ChatGPT.
LLM (Large Language Model) y NLP (Natural Language Processing): Los LLM son modelos entrenados con grandes volúmenes de texto. El NLP permite a las máquinas entender y generar lenguaje humano, acercándolas cada vez más a una comunicación fluida con las personas.
