Estos son los conceptos lingüísticos más comunes sobre Inteligencia Artificial
El concepto de inteligencia artificial surgió por primera vez después de la Segunda Guerra Mundial con el desarrollo de la prueba de Turing. En 1956, el informático John McCarthy acuñó oficialmente el término «inteligencia artificial» en la Conferencia de Dartmouth. McCarthy también ganó el Premio Turing en 1971.
La inteligencia artificial, abreviada como IA, es una disciplina que desarrolla sistemas que pueden realizar tareas combinando algoritmos para crear máquinas que imitan la inteligencia humana. Estas tareas van desde el reconocimiento de voz y la visión por computadora hasta facilitar el aprendizaje de idiomas y aumentar la eficiencia y comodidad del proceso de aprendizaje.
«Dentro de las diversas aplicaciones de la inteligencia artificial en el aprendizaje de idiomas, se incluyen aquellas que permiten una traducción automática entre idiomas gracias al uso de algoritmos de aprendizaje que analizan y hacen la conversión eficazmente. También encontramos chatbots, que son ampliamente utilizados para mantener conversaciones en tiempo real en diversos idiomas. Además, existen aplicaciones que gestionan el aprendizaje adaptativo y emplean la inteligencia artificial para ajustarse al ritmo de cada persona en su proceso de aprendizaje. La IA también se utiliza para personalizar materiales de estudio, tanto para estudiantes que están comenzando a aprender un segundo idioma como para aquellas personas que ya hablan varias lenguas,» explicó David Marín, lingüista de Babbel.
A continuación, los expertos lingüistas de Babbel, la plataforma premium de aprendizaje de idiomas, realizaron un glosario con 10 términos clave relacionados con la Inteligencia Artificial para entender el panorama tecnológico actual:
Prompt: El término «prompt» se refiere a una solicitud o indicación que se utiliza en programación y tecnología de Inteligencia Artificial (IA). En el contexto de la IA, un «prompt» es una instrucción o una pregunta que se le da a un modelo de lenguaje, como un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural, para generar una respuesta o completar una tarea específica.
Prompt Engineering: Es el proceso de diseñar y ajustar cuidadosamente los «prompts» utilizados en aplicaciones de IA para obtener resultados deseados. Implica la elección de palabras clave, la estructura de la oración y otros parámetros para influir en la salida del modelo de IA y obtener respuestas precisas y útiles.
Bootcamp: La palabra «bootcamp» se ha convertido en un término común en la educación y el aprendizaje de habilidades. Se refiere a un programa de entrenamiento intensivo y práctico diseñado para enseñar habilidades específicas en un corto período de tiempo. Los «bootcamps» son populares en campos como la programación, el diseño web y el aprendizaje de idiomas, y ofrecen una forma rápida de adquirir conocimientos y competencias.
Machine Learning: El «Machine Learning» o «Aprendizaje Automático» es una rama de la IA que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y mejorar su rendimiento en tareas específicas a través de la experiencia y el análisis de datos. El «Machine Learning» es fundamental en aplicaciones como la traducción automática y la predicción de patrones.
Deep Learning o «Aprendizaje Profundo»: Es una subdisciplina del «Machine Learning» que se basa en redes neuronales artificiales inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes se utilizan para abordar tareas complejas, como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural, y han impulsado avances significativos en la IA en los últimos años.
Natural Language Processing – Procesamiento de Lenguaje Natural -: El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) se refiere a la capacidad de las computadoras para entender, interpretar y generar lenguaje humano de manera natural. Es fundamental en aplicaciones de chatbots, traducción automática y análisis de sentimientos.
Computer Vision – Visión por Computadora -: es la capacidad de las máquinas para interpretar y analizar imágenes y videos, permitiéndoles reconocer objetos, personas y patrones visuales.
Neural Network – Red Neuronal -: Una red neuronal es un modelo de IA inspirado en el cerebro humano que se utiliza para el aprendizaje automático. Puede tener múltiples capas (redes neuronales profundas) para tareas complejas.
Reinforcement Learning – Aprendizaje por Reforzamiento -: Es un enfoque de IA en el que una máquina aprende a tomar decisiones a través de la interacción con un entorno y la retroalimentación en forma de recompensas o castigos.
Chatbot: Un chatbot es un programa de IA diseñado para mantener conversaciones con humanos a través de texto o voz. Se utilizan en servicio al cliente, asistentes virtuales y más.
