Cavanna, IA GENERATIVA EN LA FORMACIÓN PROFESIONAL. Terminología.

 Glosario según Notebook LM

Para comprender adecuadamente el contenido sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la educación, es fundamental manejar los siguientes términos y conceptos clave presentes en las fuentes:

Conceptos Fundamentales

• Inteligencia Artificial (IA): Se define como un sistema digital capaz de procesar y analizar información para actuar con cierto grado de autonomía y alcanzar objetivos específicos, realizando tareas que históricamente requerían razonamiento humano.
• IA Generativa (IAGen): Es una rama de la IA que se destaca por su capacidad de producir contenido nuevo (texto, imágenes, código, música) a partir de patrones identificados en grandes conjuntos de datos.
• Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM): Son los modelos (como GPT, Gemini o Claude) entrenados con volúmenes masivos de datos para articular el funcionamiento de la IAGen.

Funcionamiento Técnico

• Transformers: Es la arquitectura de redes neuronales profundas sobre la cual se construyen los LLM, permitiendo identificar patrones estadísticos.
• Lógica Probabilística: El principio bajo el cual opera la IAGen. No hay comprensión ni intención; el sistema simplemente predice la unidad lingüística o visual más probable que sigue a otra según su contexto.
• Alucinaciones: Se refiere a los errores de precisión donde la IA genera información inventada o datos ficticios, pero expresados con una apariencia de convicción y fluidez.

Categorías de IA

• IA Débil (Narrow AI): Es la tecnología actual diseñada para tareas específicas. Todos los modelos actuales, incluido GPT-4, entran en esta categoría.
• IA Fuerte (Artificial General Intelligence - AGI): Un ideal técnico no alcanzado todavía, que sería capaz de aprender, razonar y adaptarse a cualquier situación de forma similar a un humano.
• IA Simbólica y Predictiva: A diferencia de la generativa, la simbólica opera con reglas predefinidas y la predictiva anticipa resultados basados en datos previos, pero ninguna de las dos crea contenido nuevo.

Términos del Ámbito Ético y Educativo

• Sesgos: Son las desigualdades históricas, estereotipos o visiones parciales del mundo que la IA puede reproducir porque estaban presentes en los datos con los que fue entrenada.
• Delegación Cognitiva: El riesgo de que los estudiantes utilicen la IA para resolver tareas sin realizar el esfuerzo mental necesario, perdiendo la oportunidad de desarrollar habilidades como la argumentación o el pensamiento crítico.
• Pertinencia Pedagógica: El principio que dicta que el uso de la IA debe estar justificado por su contribución real al aprendizaje y no solo por su novedad tecnológica.
• Mediación Humana: La necesidad de que un docente valide, supervise y dé propósito crítico al uso de estas herramientas en el aula.