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INTEGRIDAD ACADÉMICA
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Históricamente, el ser humano se ha preocupado por demostrar sus habilidades de razonamiento, análisis, planificación y su capacidad de solucionar determinados problemas, y ha buscado cómo crear sistemas artificiales que imiten las habilidades mentales de los humanos, para simplificar y mejorar los procesos (Alvarado, 2015). Es así como se originó la llamada Inteligencia Artificial (IA) que con el decursar del tiempo se ha ido potenciando y hoy se extiende a otro nivel conocido como Inteligencia Artificial Generativa (IAG).
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTICIFICIAL GENERATIVA (IAG)?
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial basada en modelos funcionales (FM) muy grandes de machine learning que son entrenados previamente con cuantiosos datos, permitiendo generar ideas y contenidos nuevos tales como; conversaciones, historias, imágenes, videos y música, además de, mejorar la calidad de éstos, editar videos, diseñar prototipos de forma rápida para fabricación, aumentar los datos con conjuntos de datos sintéticos, entre otras funcionalidades (Gamboa et al., 2024).
Índice
- La inteligencia Artificial
- Uso ético de la información generada con Inteligencia Artificial Generativa (IAG) desde la mirada de algunas editoriales
- Uso ético y responsable de la inteligencia artificial generativa (IAG)
- Cómo citar información generada con aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) según el Estilo APA.
- Fuentes que utiliza la aplicación o el modelo IAG para responder
- Tipos de herramientas inteligentes
- Derecho de autor y propiedad intelectual en inteligencia artificial generativa (IAG)
- Glosario
Inteligencia artificial tradicional vs inteligencia artificial generativa
| INTELIGENCIA ARTIFICIAL TRADICIONAL | INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA |
|---|---|
| La IA tradicional está enfocada en mejorar, la precisión y eficacia en tareas automatizadas que son bien definidas y específicas para el reconocimiento de voz, análisis predictivo y la detección de fraudes. Dentro de sus métodos están: la utilización de algoritmos de aprendizaje revisados y no revisados, redes neuronales y técnicas de análisis estadístico, los cuales son entrenados con una cantidad significativa de datos etiquetados, que permiten realizar las predicciones e identificar patrones. | La IA generativa tiene la finalidad de generar contenido nuevo, no previamente existente, como: la creación de texto, imágenes, música entre otros tipos de contenidos creativos, imitando la inteligencia humana y desarrollando soluciones innovadoras. Como parte de su metodología está, utilizar modelos avanzados como Generative Adversarial Networks (GANs) y Transformadores (como GPT-4 que son entrenados con grandes conjuntos de datos para aprender a crear contenido realista y coherente a partir de descripciones o ejemplos. |
| Ventajas: • Alta precisión en tareas específicas. • Eficiencia y rapidez en el procesamiento de grandes volúmenes de datos. • Estabilidad y consistencia en los resultados. | Ventajas: • Capacidad de crear contenido original y variado. • Innovación en campos creativos y de entretenimiento. • Flexibilidad para adaptarse a diferentes contextos y necesidades |
| Desventajas: • Limitada a las tareas para las que fue entrenada. • Requiere datos etiquetados y específicos para el entrenamiento. • Menor capacidad de adaptación a nuevos problemas o contextos. | Desventajas: • Calidad y coherencia del contenido pueden variar. • Necesidad de grandes volúmenes de datos para entrenar los modelos. • Desafíos éticos y de propiedad intelectual asociados con el contenido generado. |
| Adaptado de: Schiaffino, l. (21 de junio de 2024). Diferencia entre IA y IA Generativa: Beneficios y Aplicaciones. Darwin Ai. https://blog.getdarwin.ai/es/content/diferencia-entre-ia-y-ia-generativa-beneficios-y-aplicaciones | |
Referencias:
Alvarado, M. (2015). Una mirada a la inteligencia artificial. Revista Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información, 2(3), 27-31. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7894426
Gamboa , J., Nolasco , J. S., Nolasco , L. E., & Casas , R. (2024). ChatGPT: Obtén el máximo rendimiento a la Inteligencia Artificial Generativa. RA-MA.
Bibliografía Recomendada:
Gobierno de Chile, Ministerio de Ciencias . (2024). Politica nacional de inteligencia artificial: Actualización 2024. autor. https://cens.cl/wp-content/uploads/2024/05/Politica-Nacional-de-IA-Actualizada-2-05.pdf
Gobierno de Chile, Ministerio de Educación, Centro de Innovación. (s.f.). Guía para Docentes: Cómo usar ChatGPT para potenciar el aprendizaje activo. autor. https://biblioteca.unab.cl/wp-content/uploads/2023/06/Guia-para-Docentes-Como-usar-ChatGPT-Mineduc.pdf