La inteligencia artificial (IA) dejó de ser un concepto exclusivo de la ciencia ficción para convertirse en una herramienta presente en nuestra vida diaria. Desde asistentes virtuales hasta recomendaciones personalizadas en plataformas de streaming, la IA está transformando la forma en que vivimos, trabajamos y nos comunicamos. Pero, ¿qué es realmente la inteligencia artificial y cómo funciona? En esta nota, te presentamos cinco nociones clave para entender este fenómeno tecnológico que está marcando el siglo XXI.

1. Inteligencia artificial (IA):
Es una rama de la informática que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones o la resolución de problemas. Su objetivo es imitar las capacidades cognitivas humanas.

2. Inteligencia artificial generativa:
Es un tipo de IA diseñada para crear contenido nuevo y original, como textos, imágenes, música o videos. Utiliza grandes volúmenes de datos para aprender patrones y generar resultados similares a los producidos por humanos. ChatGPT y DALL·E son ejemplos populares.

3. Redes neuronales artificiales:
Son sistemas computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Están compuestas por capas de “neuronas” interconectadas que procesan la información y permiten a la IA aprender y tomar decisiones con base en datos complejos.

4. Machine learning (aprendizaje automático):
Es una técnica dentro de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente. Cuanto más aprende un sistema a partir de los datos que recibe, más preciso se vuelve en sus tareas.

5. Deep learning (aprendizaje profundo):
Es una subcategoría del machine learning que utiliza redes neuronales con muchas capas (profundas) para analizar grandes volúmenes de información. Es fundamental para el desarrollo de tecnologías como el reconocimiento facial, la traducción automática o los asistentes de voz.

¿Y los algoritmos?

En inteligencia artificial, los algoritmos son conjuntos de instrucciones o reglas que indican a una máquina cómo resolver un problema o realizar una tarea específica. Son la base del funcionamiento de los sistemas de IA.

Por ejemplo, un algoritmo puede indicarle a un programa cómo identificar un rostro en una foto, traducir un texto o recomendar una película. En IA, los algoritmos aprenden y mejoran a partir de datos, especialmente en áreas como machine learning y deep learning.