Sabzalieva y Valentini, ,ChatGPT e Inteligencia Artificial en la educación superior: Guía de inicio rápido. Terminología

 Glosario según Notebook LM

Para comprender esta guía sobre ChatGPT e inteligencia artificial en la educación superior, es fundamental conocer los siguientes conceptos y términos técnicos que se utilizan a lo largo del documento:

Conceptos fundamentales sobre ChatGPT

• ChatGPT: Es un modelo de lenguaje que permite interactuar con computadoras de forma natural y conversacional. Su nombre proviene de las siglas GPT, que significan "Generative Pre-trained Transformer" (Transformador Generativo Preentrenado).
• IA Generativa: Es una forma de inteligencia artificial que tiene la capacidad de producir resultados originales.
• Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Es la tecnología que utiliza ChatGPT para aprender de los datos de Internet y proporcionar respuestas coherentes a las instrucciones de los usuarios.
• Aprendizaje Automático (Machine Learning): Es la técnica en la que se basa ChatGPT. A diferencia de la programación tradicional con reglas fijas, las computadoras reciben datos y resultados esperados para que ellas mismas identifiquen patrones y produzcan reglas.

Clasificación de la Inteligencia Artificial

La guía distingue la IA según sus capacidades y funcionalidades:

• Inteligencia Artificial Estrecha (IAE o ANI): También llamada "IA débil", es el tipo de IA que se ha logrado hasta ahora y que se especializa en tareas específicas.
• Inteligencia Artificial General (IAG): Sería una IA con una capacidad comparable a la inteligencia humana, aunque todavía no se ha alcanzado.
• Máquinas Reactivas: Tipo de IA que solo reacciona ante un escenario actual sin almacenar recuerdos o experiencias previas (por ejemplo, Deep Blue).
• Memoria Limitada: Sistemas que almacenan información por poco tiempo para tomar decisiones inmediatas, como los vehículos autónomos.

Otras técnicas y herramientas mencionadas

• Lógica Simbólica: También conocida como motores de inferencia o modelos if-then. Se aplica principalmente en chatbots que guían al usuario mediante preguntas cerradas.
• Grafos de Conocimiento: Formas de conectar y explicar datos o conceptos que no dependen del aprendizaje automático.
• Auditoría de IA: Un proceso de evaluación que las instituciones de educación superior deben realizar para entender su situación actual y planificar el uso institucional de la IA.
• Alfabetización en IA: Se refiere a las competencias y conocimientos necesarios para comprender, utilizar y gestionar las herramientas de IA de manera ética y efectiva.