10 Palabras de Inteligencia Artificial Generativa que Deberías Conocer

La popularidad de ChatGPT, la difusión de las herramientas de texto a imagen y los avatares por IA en redes sociales son solo algunas de las formas en las que la Inteligencia Artificial generativa ha aparecido recientemente a la vista del público.

Sin embargo, el despliegue generalizado de Inteligencia Artificial pronto alterará radicalmente la forma en que las empresas funcionan, se desarrollan y escalan. Esto va más allá de entretenidas aplicaciones para teléfonos inteligentes y formas prácticas para que los estudiantes eviten las obligaciones de escribir ensayos.

Si deseas saber más sobre la Inteligencia Artificial generativa, el conocer las nuevas palabras de Inteligencia Artificial generativa puede ayudarte a comprender mejor la nueva IA.

A la inteligencia artificial capaz de crear nuevos contenidos, en lugar de solamente analizar o actuar sobre los datos disponibles, se la conoce como Inteligencia Artificial generativa.

El texto y las imágenes son creados por modelos generativos de IA entre los que se incluyen entradas de blog, código, poesía y obras de arte.

A corto plazo, la IA generativa se utilizará para generar código, producir contenido de marketing y contenidos de aplicaciones conversacionales como chatbots.

Estos pocos ejemplos de aplicaciones comerciales/empresariales deberían demostrar que la IA generativa tiene mucho más potencial para beneficiar a las empresas y a las personas que trabajan con ella.

10 Nuevas palabras generativos de IA y su significado

Aquí tienes 10 palabras que posiblemente te encuentres en el momento de querer utilizars alguna de las herramientas generativas de contenidos basadas en inteligencia artificial.

1. Datos sintéticos

Los datos generados por un modelo de aprendizaje automático u otros medios artificiales, en lugar de recopilados del mundo real.

2. Aumento de datos

El *aumento de datos** es una técnica en la que se generan datos sintéticos adicionales a partir de datos existentes para aumentar el tamaño y la diversidad del conjunto de datos de entrenamiento.

3. Transferencia de estilo

La transferencia de estilo es una técnica en la que el estilo de una imagen o fragmento de texto se transfiere a otra imagen o texto, lo que da como resultado una nueva imagen o texto sintetizado que combina elementos de ambas entradas.

4. Generación de texto

El proceso de generación de texto se basa en la creación de contenidos similar a un texto de entrada dado o un conjunto de condiciones de entrada aplicadas.

5. Generación de imágenes

La generación de imágenes es el proceso de generar nuevas imágenes que son similares a una imagen de entrada dada o un conjunto de condiciones de entrada aplicadas.

6. Red neuronal

La red neuronal es un tipo de modelo de aprendizaje automático inspirado en la estructura y función del cerebro humano. Las redes neuronales se utilizan comúnmente para realizar las tareas generativas.

7. Espacio latente

El espacio latente es una representación matemática de la estructura subyacente de los datos que se modelan mediante un sistema de IA generativa.

8. Codificador automático

El codificador automático es un tipo de red neuronal que está entrenada para reconstruir los datos de entrada lo más fielmente posible. Los codificadores automáticos se utilizan a menudo para la reducción de la dimensionalidad y el aprendizaje de características.

9. Deep Fake

Los deepfakes son medios sintéticos en los que una persona en una imagen o video ya existente se reemplaza con la imagen de otra persona.

El término de deepfakes es una combinación de aprendizaje profundo (deep learning) y falso (fake).

Si bien, la producción de contenido falso no es nueva, los deepfakes utilizan potentes técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para editar o crear información de visual o de audio que puede ser más fácilmente engañosa.

10. Sobreajuste

El sobreajuste es un problema que puede ocurrir en el aprendizaje automático cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, lo que lleva a una mala generalización de los nuevos datos.


Conclusión final

Estas son algunas de las palabras más utilizadas en el campo de la inteligencia artificial generativa, la inteligencia artificial que nos brinda cada día más opciones de creación de contenidos.

La inteligencia artificial ha revolucionado todas las áreas de los negocios y estilos de vida, desde el marketing inteligente hasta la protección contra fraudes o el servicio al cliente las 24 horas.

Ahora, mediante el uso de lo que se conoce como IA generativa, ahora es posible que los robots exploten datos textuales o visuales para generar contenido nuevos.

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