Definición de inteligencia artificial: un glosario de términos clave de inteligencia artificial

Se explica la terminología importante de la IA.

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UNA

Algoritmo : un algoritmo es una secuencia de instrucciones explícitas, paso a paso, que permite a una computadora resolver problemas.

Inteligencia General Artificial (AGI) : También llamada superinteligencia, es cuando las capacidades de la inteligencia de la máquina son iguales o mayores que la inteligencia humana.

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Inteligencia artificial (IA) : El campo de la informática en el que las máquinas están habilitadas para simular la cognición y el aprendizaje humanos.

Inteligencia estrecha artificial (ANI) : se refiere a la IA que se limita a un conjunto específico de temas y capacidades.

Red neuronal artificial (ANN, por sus siglas en inglés) : un modelo utilizado en la IA, se basa en el cerebro humano. Se compone de capas neuronales que se utilizan para el aprendizaje automático.

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segundo

Backpropagation : también conocida como “propagación de errores hacia atrás”, es una técnica de aprendizaje supervisado donde los errores se calculan en la salida y se distribuyen hacia atrás a través de las capas de la red neuronal artificial. Es un método común para entrenar una red neuronal artificial en la que la salida inicial del sistema se compara con la salida deseada, luego el sistema se ajusta hasta que se minimiza la diferencia.

do

Red neuronal convolucional (CNN) : es un tipo de redes neuronales que se utilizan para identificar y analizar imágenes.

re

Aprendizaje profundo : un método de aprendizaje automático, que consiste en una red neuronal artificial de múltiples capas. Utiliza muchas capas de procesamiento no lineal para extraer características de los datos y luego transformar los datos en diferentes niveles de abstracción. Puede ser supervisado, semi-supervisado o no supervisado. Se utiliza en el reconocimiento de voz, la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de patrones.

mi

Sistema experto : un sistema de inteligencia artificial que utiliza una base de conocimientos de expertos en el dominio humano para la resolución de problemas.

F

Encadenamiento hacia adelante : un método en el que AI mira hacia atrás y analiza el sistema basado en reglas para encontrar las reglas “if” y para determinar qué reglas usar para encontrar una solución.

sol

Redes adversas generativas (GAN) : un tipo de algoritmo AI utilizado en el aprendizaje automático no supervisado donde hay dos redes neuronales (generador y discriminador) entrenadas en el mismo conjunto de datos. El generador produce salida y el discriminador compara la salida producida con el conjunto de datos original en un esfuerzo por determinar qué imágenes son auténticas. Sobre la base de esos resultados, el generador ajusta sus parámetros para crear nuevos resultados. Este proceso se repite hasta que el discriminador ya no puede distinguir la salida del generador con el conjunto de datos original. Se utiliza para crear imágenes fotorrealistas.

H

Heurísticas : reglas de sentido común basadas en la experiencia. En la programación heurística, los programas son de autoaprendizaje y mejoran con la experiencia. Utilizado frecuentemente con sistemas expertos.

yo

Razonamiento inductivo : un proceso lógico donde múltiples premisas que son verdaderas o verdaderas la mayor parte del tiempo, se combinan para formar una conclusión. A menudo se utiliza en la predicción y previsión.

METRO

Aprendizaje automático : un subconjunto de la inteligencia artificial. Los algoritmos informáticos aprenden de los patrones identificados en los datos y ajustan sus acciones en consecuencia, sin programación explícita.

norte

Procesamiento del lenguaje natural (NLP) : Aplicación de algoritmos informáticos para determinar las propiedades del lenguaje humano natural en un esfuerzo por permitir que las máquinas comprendan el lenguaje hablado o escrito.

Red neuronal : consulte “Red neuronal artificial”.

R

Aprendizaje de refuerzo : un tipo de método de aprendizaje automático inspirado en la psicología del comportamiento. El algoritmo de aprendizaje de refuerzo (agente) aprende al interactuar con su entorno y es penalizado o recompensado. El agente busca tomar decisiones para maximizar la recompensa con el tiempo.

S

IA fuerte : ver “Inteligencia general artificial”.

T

Prueba de Turing : prueba de la capacidad de una máquina para comportarse de una manera inteligente que no se puede distinguir del comportamiento humano. Desarrollado por Alan Turing en 1950.

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