Con todo lo que se está diciendo acerca de Inteligencia Artificial (IA), debemos estar seguros de entender los términos que se están usando en educación y en los medios de comunicación masiva. Además, convengamos en que muchas de esas frases están cambiando en tiempo real a medida que la propia tecnología va madurando, lo que significa que lo que hoy definimos como una cosa, puede ser otra en seis meses más.
En Turnitin, estamos trabajando de cerca con estudiantes, educadores, e innovadores para comprender el impacto de los textos generados por IA en entornos de aprendizaje. Muy rápidamente, hemos visto cómo las herramientas de escritura con IA se están utilizando de manera significativa en los salones de clases, así como también en situaciones donde se le puede dar un mal uso. Las herramientas de paráfrasis basadas en IA, por ejemplo, son un subconjunto de las herramientas de escritura IA que afectan el aprendizaje, porque son una solución de atajo que impide que los estudiantes aprendan la valiosa habilidad de parafrasear.
Y aunque la IA es un espacio en constante evolución, es crucial que prioricemos la conversación y la comprensión en este viaje. Cuanto más podamos hablar acerca de este elemento en relación con el panorama educativo, mayor será la comprensión de los estudiantes y educadores de las ventajas, desafíos y promesas de este momento.
A continuación encontrará una lista de términos importantes que debe conocer. Y aunque se trata de un glosario incompleto, es un primer paso esencial para crear conciencia y conocimiento.
Inteligencia Artificial (IA): Cualquier inteligencia demostrada por máquinas, en contraste con la inteligencia natural mostrada por humanos y otros animales. Estas máquinas usan modelos matemáticos que identifican patrones en conjunto de datos, con los que pueden realizar predicciones de nuevas situaciones que no hayan encontradas anteriormente.
Escritura asistida por IA: Cuando softwares de Inteligencia Artificial utilizan contenido existente para predecir, modificar o crear textos a partir de la información que les proporciona el usuario. Algunas herramientas pueden crear nuevos cuerpos de texto, mientras que otras pueden reformular textos existentes en el caso de las herramientas de IA para paráfrasis.
Texto generado por IA: Texto creado por inteligencia artificial a partir de grandes cantidades de datos existentes en internet.
IA para paráfrasis: La IA para paráfrasis se refiere al uso de técnicas de IA para refrasear o reescribir una pieza de texto dado, de tal manera que se preserve el significado original del texto aunque se usen distintas palabras y frases.
Algoritmo: Conjunto de instrucciones o cálculos que sigue una máquina para aprender a realizar una tarea determinada.
Autónomo: Cuando algo- en este caso, una máquina- puede realizar una tarea sin interferencia o intervención humana.
Chatbots (o bots): Un programa diseñado para ayudar a los usuarios humanos con tareas simples y comunicación a través de comandos de texto y voz para que parezca una conversación entre humanos.
ChatGPT: ChatGPT (abreviatura de Chat Generative Pre- Trained Transformer) es un chatbot lanzado por OpenAI en noviembre de 2022. Se trata de un Modelo Lingüístico de Gran Tamaño con técnicas de aprendizaje supervisadas y de refuerzo. ChatGPT puede producir un cuerpo de texto único a partir de una entrada específica del usuario basada en contenido existente en internet.
Ciencia cognitiva: La forma más amplia de estudio que incluye IA, además de filosofía, lingüística, psicología, neurociencia, y antropología. Todas estas disciplinas intentan entender cómo funciona la mente y, aplicadas a la IA, puede simular a través de las máquinas el pensamiento y la acción humana.
DALL-E 1: Lanzado por OpenAI en junio de 2021, es una IA que genera imágenes a partir de un texto y pertenece a una familia de IA llamada Modelos de Difusión. En 2022, fue sustituida por DALL-E 2.
Conjunto de datos: Puntos de datos relacionados en una colección, usualmente con etiquetas (tags) y un orden uniforme.
Deep Learning (Aprendizaje profundo): Una familia de arquitecturas de Inteligencia Artificial que utiliza redes neuronales para codificar información, dando como resultado un rendimiento de vanguardia en una amplia gama de tareas. Los modelos de IA Generativa son ejemplos típicos de Deep Learning.
Modelo Básico: Modelos que se entrenan con un amplio conjunto de datos no etiquetados que pueden utilizarse para diferentes tareas con un ajuste mínimo.
IA Generativa: La IA Generativa es una etiqueta amplia que se usa para describir algún tipo de Inteligencia Artificial que utilice algoritmos de aprendizaje para crear nuevas imágenes digitales, videos, audios, textos o códigos.
Modelo de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM): Inteligencia artificial que ha sido entrenada con cantidades masivas de datos de texto para producir respuestas similares a las de los humanos a entradas de lenguaje natural.
Inteligencia Automática: Término que engloba diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje, incluyendo machine learning (aprendizaje automático) y deep learning (aprendizaje profundo).
Machine Learning (Aprendizaje automático): Un subconjunto de IA que está específicamente enfocado en desarrollar algoritmos que ayudarán a las máquinas a aprender y cambiar en respuesta a nuevos datos, sin la ayuda de un ser humano.
Procesamiento de Lenguaje Natural: Tecnología que permite a las máquinas determinar- mediante texto o voz- lo que dicen los humanos.
OpenAI: Empresa de investigación e implementación de Inteligencia Artificial General (AGI), ubicada en San Francisco California (USA), que busca desarrollar y construir AGI que pueda beneficiar a la humanidad. Sus lanzamiento más recientes incluyen ChatGPT y DALL-E 2.
Aprendizaje por refuerzo: Método de entrenamiento de aprendizaje automático basado en recompensar los comportamientos deseados y/o castigar los no deseados.
IA Fuerte: Este campo de investigación se centra en el desarrollo de una IA que iguale a la mente humana en cuanto a su capacidad. La IA General es un término similar que ha menudo se usa indistintamente.
Aprendizaje supervisado: Enfoque para crear inteligencia artificial en el que un algoritmo informático se entrena con datos de entrada que han sido etiquetados para un resultado concreto.
Spinner de texto: También conocidos como herramientas de parafraseo con IA, son herramientas de software que se utilizan para reescribir o refrasear automáticamente una pieza de texto dado con el fin de generar múltiples versiones del texto original.
Prueba de Turing: Prueba que examina la capacidad de una máquina para hacerse pasar por humano, sobre todo en lo que respecta a lenguaje y comportamiento. Una máquina puede pasar esta prueba si, después de ser evaluado por un humano, su rendimiento es indistinguible del de los participantes humanos. Esta prueba lleva el nombre de Alan Turing (1912-1945), un notable matemático, informático y lógico inglés.
Aprendizaje no supervisado: El uso de algoritmos de IA para identificar patrones en conjuntos de datos que contienen puntos de datos que no están etiquetados ni clasificados.
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