Módulo 2 · Fundamentos técnicos
Cómo funciona la inteligencia artificial: datos, modelos y aprendizaje
En este módulo aprenderás cómo se entrena una IA, por qué los datos son tan importantes, qué es un modelo y cómo funciona la IA generativa que hoy se usa en miles de aplicaciones.
Toda IA necesita tres elementos fundamentales:
1) Datos: ejemplos del mundo real. Mientras más variados, mejor aprende.
2) Un modelo: es el "cerebro" matemático que procesa los datos.
3) Entrenamiento: el proceso mediante el cual el modelo aprende patrones, relaciones y comportamientos.
Sin datos suficientes, un modelo no puede aprender. Y sin un buen modelo, los datos no tienen impacto. Ambos elementos trabajan juntos.
Los datos son la materia prima de toda inteligencia artificial. Pueden ser imágenes, textos, audios, números o cualquier señal del mundo real.
Una IA aprende encontrando patrones en miles o millones de ejemplos. Por eso, la calidad y variedad de los datos influye directamente en la calidad de las predicciones.
Si la IA aprende con datos incompletos o sesgados, sus resultados también serán incompletos o sesgados.
Un modelo es un conjunto de ecuaciones matemáticas que transforma datos en predicciones o respuestas. Es como una red de "neuronas" que recibe información, la procesa y produce un resultado.
Un modelo no es inteligente por sí mismo. Se vuelve útil después del entrenamiento, cuando ha aprendido a responder con base en patrones reales.
El aprendizaje ocurre mediante un proceso de prueba y error. El modelo intenta predecir algo, se compara el resultado con la respuesta correcta y luego se ajusta.
Este ciclo se repite miles o millones de veces. Así, la IA mejora poco a poco en su tarea, igual que un estudiante que practica.
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo: textos, imágenes, audios, videos o incluso código.
Aprende patrones a partir de enormes cantidades de ejemplos. Luego genera contenido original siguiendo esos mismos patrones.
Aplicaciones comunes: chatbots avanzados, generadores de imágenes, asistentes de programación, herramientas de diseño y más.
App viva: del dato al modelo y a la respuesta
Esta mini app muestra, de forma simple, el flujo típico de la IA: ingresas un dato de entrada, el modelo lo analiza y genera una respuesta simulada.
Aquí aparecerá la respuesta simulada de la IA.
Simulador: ¿datos, modelo o aprendizaje?
Haz clic en un ejemplo para ver a qué parte del proceso corresponde.
Selecciona un ejemplo para ver la explicación.
Ejemplo 1:
Corresponde a los datos. Son los ejemplos reales que la IA usa para aprender.
Ejemplo 2:
Corresponde al modelo. Es la parte que transforma los datos en respuestas.
Ejemplo 3:
Corresponde al aprendizaje. Es el proceso de ajustar el modelo para reducir errores.
Autoevaluación del Módulo 2
1. ¿Qué son los datos en IA?
2. ¿Qué hace un modelo de IA?
3. ¿Qué significa que una IA "aprende"?
4. ¿Qué caracteriza a la IA generativa?
5. ¿Qué se necesita para entrenar una IA de forma correcta?
Nota del módulo: - / 10
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