IA para textos

  Bases de la Inteligencia Artificial Las bases de la inteligencia artificial son algoritmos inteligentes, aprendizaje automático, redes neuronales y el acceso a grandes cantidades de datos, los cuales trabajan en conjunto para capacitar a las máquinas en la realización de tareas complejas. Lo que la IA busca es mejorar la eficiencia y la productividad en diversos ámbitos de la vida cotidiana. Tanto los fundamentos teóricos y prácticos que sustentan el desarrollo y la aplicación de sistemas inteligentes, donde el aprendizaje automático desarrolla algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender patrones y tomar decisiones basadas en datos, sin la necesidad de una programación explícita. La inteligencia artificial es un campo de estudio que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que requieran inteligencia humana, lo que implica que la IA tiene la capacidad de aprender, razonar y tomar decisiones basadas en datos y algoritmos. Esta ha evolucionado debido a las teorías y enfoques como lo son el aprendizaje automático, lógica simbólica, teoría de juegos y la computación evolutiva. Entre algunas teorías en las que se sustenta la IA son: Las teorías de la computación son fundamentales en el desarrollo y sustento de la inteligencia artificial, estudia los límites y capacidades de las máquinas para resolver problemas. Por otro lado, la teoría de la complejidad se encarga de estudiar la dificultad de los problemas computacionales, lo que hace es clasificar los problemas en diferentes clases de complejidad como P aquellos que son resueltos en tiempo polinomial y NP aquellos que pueden ser verificados en tiempo polinomial. De igual manera la teoría de la información, es fundamental para la IA, debido a que establece los fundamentos matemáticos, con la finalidad de medir la cantidad de información contenida en un mensaje o conjunto de datos, que es lo que hace la IA, comprende y procesa la información que existe en la base de datos y da respuesta a lo solicitado por el ser humano por lo que adquiere un aprendizaje automático. Glosario Inteligencia Artificial OpenAI: Es una organización de investigación en inteligencia artificial fundada en 2015 por Elon Musk, siendo uno de los principales accionistas, junto con un grupo de empresarios filántropos y expertos en la IA con nombres como Sam Almant, Ilya Sutskever, etc. Estos han creado modelos de lenguaje natural avanzados, GPT-3 Y GPT-4 el motor que impulsa ChatGPT. Inteligencia Artificial: Es un campo de información que se ocupa del desarrollo de sistemas y algoritmos que pueden realizar tareas que normalmente requiere inteligencia humana. Al igual es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más. La IA es la columna vertebral de la innovación en la computación moderna, lo que libera valor para las personas y las empresas Aprendizaje automático: Se encarga del desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender patrones y tomar decisiones basadas en datos. Es un subconjunto de inteligencia artificial que permite las mejoras mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos. Aprendizaje por refuerzo: El algoritmo recibe una retroalimentación ocasional para las interacciones con el entorno y aprende a evaluar mejor las posibilidades de éxito de las acciones individuales en las diversas situaciones. Big Data: Son las grandes cantidades de datos que son demasiado grandes, complejos, de movimiento rápido o estructurados de manera débil con la finalidad de poder ser administrados y evaluados con sistemas de base de datos convencionales. Bot: Un bot es un programa informático que procesa en gran medida tareas recurrentes de forma automática. Un ejemplo son los chatbots, gameboots, social bots. Algoritmo genético: técnica de optimización inspirada en la selección natural que utiliza operadores genéticos como mutación, recombinación y selección para encontrar soluciones a problemas complejos. Redes neuronales artificiales: Modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, compuesto por capas de neuronas interconectadas que se utilizan en aplicaciones de aprendizaje profundo. Modelos: Un modelo es un algoritmo matemático que se entrena en un conjunto de datos para hacer predicciones o tomar decisiones sobre nuevos datos. Un modelo deaprendizajeautomáticoesesencialmenteunarepresentaciónmatemáticadeun problema o una situación que se aprende a partir de los datos 

 Algoritmos: Es un conjunto ordenado de instrucciones o reglas bien definidas, para resolver un problema o realizar una tarea específica. 

 Modelos de lenguaje natural: Son algoritmos de procesamiento de texto que se utilizan para entender y generar contenido, se basan en técnicas de aprendizaje automático y estadísticas para analizar y predecir patrones en el lenguaje humano.