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Inteligencia Artificial

Fundamentos, teoría, ética y seguridad de la IA en general.

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Algoritmos genéticos

Técnica de optimización inspirada en la evolución biológica, que mejora progresivamente un conjunto de soluciones candidatas mediante selección, combinación y mutación.

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Alineación de IA

Campo de investigación que busca asegurar que los sistemas de IA actúen de acuerdo con las intenciones y valores humanos, incluso a medida que se vuelven más capaces.

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Aprendizaje continuo

Capacidad de un modelo de seguir aprendiendo de nuevos datos a lo largo del tiempo, sin olvidar por completo lo que ya había aprendido anteriormente.

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Ataque adversarial

Intento deliberado de engañar a un modelo de IA modificando sutilmente una entrada, para que produzca un resultado incorrecto sin que el cambio sea evidente para una persona.

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Benchmark de IA

Conjunto estandarizado de tareas y datos usado para medir y comparar el desempeño de distintos modelos de inteligencia artificial de forma objetiva.

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Biometría

Conjunto de tecnologías que identifican o verifican a una persona a partir de características físicas o de comportamiento únicas, como huellas dactilares o el rostro.

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Computación cuántica y machine learning

Campo de investigación emergente que explora cómo las computadoras cuánticas podrían acelerar o mejorar ciertos algoritmos de machine learning.

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Computación evolutiva

Campo de la inteligencia artificial que resuelve problemas de optimización y búsqueda inspirándose en mecanismos de evolución biológica, como la selección natural.

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Cuantización de modelos

Técnica que reduce la precisión numérica de los parámetros de un modelo, disminuyendo su tamaño y costo computacional con una pérdida mínima de calidad.

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Data augmentation

Técnica que genera variaciones artificiales de los datos de entrenamiento existentes, para aumentar su cantidad y diversidad sin recolectar datos nuevos.

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Destilación de conocimiento

Técnica que entrena un modelo más pequeño para imitar el comportamiento de un modelo grande ya entrenado, buscando una eficiencia similar con menos recursos.

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Detección de contenido generado por IA

Conjunto de técnicas que buscan identificar si un texto, imagen, audio o video fue producido por un sistema de inteligencia artificial.

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Ejemplo adversarial

Entrada específicamente diseñada para engañar a un modelo de IA, generalmente mediante una modificación mínima e imperceptible de una entrada normal.

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Envenenamiento de datos (Data poisoning)

Ataque que introduce deliberadamente datos maliciosos o manipulados en el conjunto de entrenamiento de un modelo, para alterar su comportamiento de forma encubierta.

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Filtrado basado en contenido

Técnica de recomendación que sugiere ítems similares a los que a un usuario ya le gustaron, analizando las características propias de cada ítem.

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Filtrado colaborativo

Técnica de recomendación que sugiere ítems a un usuario basándose en las preferencias de otros usuarios con gustos similares.

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Filtro de contenido (IA)

Sistema que detecta y bloquea contenido inapropiado, dañino o que viola políticas de uso, generado o recibido por un sistema de IA.

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Función de recompensa

Señal numérica que define, dentro de un sistema de aprendizaje por refuerzo, qué tan buena o mala fue una acción tomada por un agente en un momento dado.

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GPU (unidad de procesamiento gráfico)

Tipo de procesador especializado en realizar muchas operaciones matemáticas simples en paralelo, lo que lo volvió esencial para entrenar modelos de deep learning.

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IA en el dispositivo (Edge AI)

Ejecución de modelos de inteligencia artificial directamente en el dispositivo del usuario (teléfono, cámara, sensor), en lugar de en un servidor remoto en la nube.

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IA estrecha (Narrow AI)

Inteligencia artificial diseñada y entrenada para desempeñarse bien en una tarea específica, sin capacidad de generalizar a dominios distintos.

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Inteligencia Artificial (IA)

Campo de la informática dedicado a crear sistemas capaces de realizar tareas que, tradicionalmente, requerían inteligencia humana: razonar, aprender, percibir o tomar decisiones.

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Inteligencia artificial general (AGI)

Forma hipotética de IA capaz de entender, aprender y aplicar conocimiento en cualquier tarea intelectual, con una flexibilidad comparable a la humana.

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Interpretabilidad mecanicista

Campo de investigación que busca entender, a nivel de sus componentes internos, cómo y por qué una red neuronal produce un resultado específico.

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Invierno de la IA

Período histórico de menor financiamiento e interés en la investigación de inteligencia artificial, tras expectativas iniciales que no se cumplieron en los plazos prometidos.

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Latencia de inferencia

Tiempo que tarda un modelo de IA en generar una respuesta después de recibir una entrada.

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Lógica difusa

Sistema de razonamiento que permite representar grados de verdad intermedios, en lugar de únicamente valores absolutos de verdadero o falso.

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Mixture of Experts (MoE)

Arquitectura de red neuronal que divide el modelo en varios subcomponentes especializados ('expertos'), activando solo algunos de ellos según la entrada.

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Modelo discriminativo

Modelo de IA entrenado para distinguir o clasificar entre categorías, sin necesariamente aprender a generar nuevos ejemplos de esos datos.

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Olvido catastrófico

Fenómeno en el que una red neuronal pierde abruptamente su capacidad de resolver tareas aprendidas anteriormente, al ser entrenada con información nueva.

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Optimización por enjambre de partículas

Técnica de optimización inspirada en el comportamiento colectivo de bandadas de aves o bancos de peces, donde múltiples soluciones candidatas se mueven coordinadamente buscando la mejor respuesta.

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Q-learning

Algoritmo de aprendizaje por refuerzo que aprende el valor esperado de tomar cada acción posible en cada situación, sin necesitar un modelo previo del entorno.

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Robustez adversarial

Capacidad de un modelo de IA de mantener su desempeño incluso ante entradas diseñadas deliberadamente para engañarlo.

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Sesgo inductivo

Conjunto de supuestos incorporados en el diseño de un modelo, que lo predisponen a preferir ciertos tipos de patrones sobre otros al aprender de los datos.

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Singularidad tecnológica

Concepto hipotético que describe un punto futuro en el que la inteligencia artificial superaría a la humana y comenzaría a mejorarse a sí misma a un ritmo acelerado e impredecible.

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Sistemas de recomendación

Sistemas de IA que sugieren contenido, productos o acciones a un usuario, basándose en sus preferencias pasadas o en las de usuarios similares.

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Sistemas expertos

Programas de inteligencia artificial que usan un conjunto de reglas explícitas, definidas por especialistas humanos, para tomar decisiones dentro de un dominio específico.

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Test de Turing

Prueba propuesta por Alan Turing en 1950 para evaluar si una máquina puede exhibir un comportamiento conversacional indistinguible del de un humano.

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TPU (unidad de procesamiento tensorial)

Chip diseñado específicamente por Google para acelerar el entrenamiento y la ejecución de modelos de machine learning, especialmente redes neuronales.

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Watermarking de IA

Técnica que incorpora una marca sutil e imperceptible en el contenido generado por IA, permitiendo identificarlo posteriormente como generado artificialmente.

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