1. Introducción: ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
1.1. Definiendo la IA: Más allá de la ciencia ficción, ¿qué significa realmente “inteligencia artificial”?
Sistemas que simulan procesos de inteligencia humana (aprendizaje, razonamiento, percepción).
Tipos de IA:
IA Débil (ANI – Artificial Narrow Intelligence): Diseñada para una tarea específica (ej., jugar ajedrez, reconocer caras).
IA Fuerte (AGI – Artificial General Intelligence): Capacidades intelectuales humanas. (Aún en desarrollo, es el objetivo a largo plazo).
Superinteligencia Artificial (ASI): Excede la inteligencia humana. (Hipótesis).
1.2. ¿Por qué es importante entender la IA hoy?
Impacto en la vida diaria, el trabajo, la sociedad.
Prepararse para el futuro.
2. El Corazón de la IA: Machine Learning (Aprendizaje Automático)
2.1. Machine Learning (ML): El “cómo” aprende la IA.
Definición: La capacidad de los sistemas para aprender de datos sin ser programados explícitamente.
Analogía: Enseñarle a un niño a reconocer gatos mostrándole muchas fotos de gatos y no-gatos.
2.2. Tipos de Aprendizaje Automático:
Aprendizaje Supervisado:
Definición: Aprender de datos etiquetados (pares de entrada-salida).
Ejemplos: Clasificación (spam/no spam), Regresión (predecir precios de casas).
Aprendizaje No Supervisado:
Definición: Encontrar patrones y estructuras en datos no etiquetados.
Ejemplos: Clustering (agrupar clientes por comportamiento), Reducción de dimensionalidad.
Aprendizaje por Refuerzo:
Definición: Aprender a través de la interacción con un entorno, recibiendo recompensas o penalizaciones.
Ejemplos: Entrenar un agente para jugar un videojuego, robots que aprenden a caminar.
2.3. Diferencias clave entre IA y Machine Learning:
La IA es el concepto amplio de “máquinas inteligentes”.
El Machine Learning es un subcampo de la IA y es el método principal por el cual muchas IA “aprenden”.
Analogía: “Fruta” es IA, “manzana” es Machine Learning. No todas las frutas son manzanas, pero todas las manzanas son frutas.
3. El Lenguaje de la IA: Texto, Vectores y Embeddings
3.1. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN/NLP):
Definición: El campo de la IA que permite a las computadoras entender, interpretar y generar lenguaje humano.
3.2. Tokenización: Descomponiendo el Lenguaje.
Concepto: Dividir el texto en unidades más pequeñas llamadas “tokens”.
Ejemplos de tokens: Palabras, subpalabras, caracteres.
Importancia: Es el primer paso para que una máquina pueda “leer” el texto.
3.3. Embeddings: El Mapa del Significado.
Problema: Las computadoras no entienden las palabras como nosotros. Necesitan números.
Definición: Representaciones numéricas (vectores) de palabras, frases o documentos que capturan su significado semántico y contextual.
Analogía: Piensa en un mapa donde la cercanía entre dos puntos representa la similitud de su significado.
¿Cómo se crean? A través de redes neuronales, donde palabras con significados similares tienen embeddings similares.
3.4. Vectores: La Columna Vertebral de los Embeddings.
Definición: Una lista ordenada de números (ej., [0.2,−1.5,3.1,…]).
Importancia: Son el formato en que se almacenan y procesan los embeddings.
Espacio Vectorial: Un espacio multidimensional donde los vectores se ubican. La distancia entre vectores indica similitud.
Explicación grafica de Embeddings en IA
Explicacion gratica de vectores en IA
Explicación grafica de tokenizacion en IA
4. Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs): La Nueva Generación de IA Conversacional
4.1. ¿Qué son los LLMs?
Definición: Son modelos de Machine Learning (generalmente redes neuronales profundas, transformadores) entrenados con cantidades masivas de datos de texto.
Objetivo: Generar texto coherente y relevante, responder preguntas, traducir, resumir, etc.
4.2. ¿Cómo “piensan” los LLMs? La Predicción de la Siguiente Palabra.
No “entienden” como un humano, sino que son expertos en predecir la secuencia más probable de palabras basándose en los patrones que aprendieron de sus vastos datos de entrenamiento.
El “conocimiento” de un LLM está implícito en las relaciones estadísticas que ha descubierto entre las palabras.
4.3. La Ventana de Contexto: La Memoria del LLM.
Definición: El número limitado de tokens (palabras, subpalabras) que un LLM puede “recordar” o tener en cuenta en una sola interacción o turno conversacional.
Importancia: Determina la coherencia y la capacidad del modelo para seguir el hilo de una conversación larga o procesar documentos extensos.
Limitaciones: Si el contexto excede la ventana, el modelo “olvida” el principio de la conversación.
5. Interactuando con la IA: El Arte del Prompting
5.1. ¿Qué es un Prompt?
Definición: La instrucción o pregunta que le das a un modelo de IA (especialmente LLMs) para que genere una respuesta.
Es tu forma de comunicarte con la IA y guiar su salida.
5.2. La Importancia del Prompt Engineering (Ingeniería de Prompts):
Concepto: El arte y la ciencia de diseñar prompts efectivos para obtener los resultados deseados de un modelo de IA.
Consejos para buenos prompts:
Claridad y especificidad: Sé claro en lo que quieres.
Contexto: Proporciona información relevante.
Rol: Pídele a la IA que actúe como un experto en un tema.
Formato: Especifica el formato de salida deseado (ej., lista, párrafo, código).
Ejemplos (Few-shot learning): Dale ejemplos de lo que esperas.
Ejemplo:
Prompt malo: “Escribe sobre perros.”
Prompt bueno: “Actúa como un veterinario y escribe un breve párrafo explicando los beneficios de la esterilización en perros pequeños, para dueños primerizos.”
