Diccionario de Inteligencia Artificial

Las "tres V" de big data:

• Volumen. Se deben procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido, como feeds de datos de Twitter, flujos de clics de una página web o aplicación para móviles, o equipo con sensores. Puede suponer tener que llegar a almacenar petabytes.
• Velocidad. Ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acción. La mayor velocidad de los datos normalmente se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco.
• Variedad La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los datos convencionales eran estructurados y podían organizarse claramente en una base de datos relacional. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o video, requieren un preprocesamiento adicional para poder obtener significado y habilitar los metadatos informativos.

Es un contrapeso a la visión cautelosa de que la IA es muy impredecible y necesita ser regulada , y a menudo dan a sus oponentes las etiquetas despectivas de "doomers" o "decels" (abreviatura de desaceleración ). Un elemento central del aceleracionismo efectivo es la creencia de que impulsar el progreso tecnológico a cualquier costo es el único curso de acción éticamente justificable.El movimiento tiene un trasfondo utópico y sostiene que los humanos necesitan desarrollarse y construir más rápido para garantizar su supervivencia y propagar la conciencia por todo el universo. Aunque el aceleracionismo efectivo ha sido descrito como un movimiento marginal, ha ganado visibilidad generalizada. Varias figuras destacadas de Silicon Valley , incluidos los inversores Marc Andreessen , Martin Shkreli y Garry Tan , respaldaron explícitamente el movimiento añadiendo "e/acc" a sus perfiles públicos en las redes sociales. y ya que han abogado por una regulación menos restrictiva de la IA.

En la IA Open Source los algoritmos, modelos y herramientas utilizados en la creación de la inteligencia artificial son accesibles para la comunidad en general. Pertenece al mundo del software libre, esto hace posible que cualquiera pueda estudiar, mejorar y adaptar el sistema según sus necesidades.

El término Machine Learning se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de procesamiento de los ordenadores y al boom del almacenamiento de datos. Estas técnicas de aprendizaje automático son una parte fundamental del Big Data.

Aspectos clave del concepto de prompt:

• Punto de Partida para la Interacción: Un prompt actúa como un disparador que inicia la conversación o el proceso de generación de texto por parte del modelo de IA.
• Guía para la Respuesta: El contenido y la forma del prompt influyen significativamente en la naturaleza de la respuesta del modelo. Un prompt claro y bien estructurado suele llevar a respuestas más precisas y relevantes.
• Amplio Rango de Aplicaciones: Los prompts pueden ser utilizados para una variedad de propósitos, incluyendo hacer preguntas, solicitar la creación de contenido, pedir análisis de información, y más.
• Personalización: Los usuarios pueden personalizar prompts para obtener respuestas específicas acordes a sus necesidades particulares, lo que hace a la herramienta versátil y adaptable.
• Interactividad y Continuidad: Los prompts también pueden ser parte de una serie de interacciones, donde cada respuesta del modelo puede guiar al usuario a formular el siguiente prompt, creando así una conversación fluida o un proceso de trabajo continuo.

Como las redes neuronales convolucionales (CNN) y de propagación hacia delante, las redes neuronales recurrentes utilizan datos de entrenamiento para aprender. Se distinguen por su "memoria", ya que obtienen información de entradas anteriores para influir en la entrada y salida actuales. Mientras que las redes neuronales profundas tradicionales asumen que las entradas y salida son independiente entre sí, la salida de las redes neuronales recurrentes depende de los elementos anteriores dentro de la secuencia. Si bien los eventos futuros también serán útiles para determinar la salida de una determinada secuencia, las redes neuronales recurrentes unidireccionales no pueden tener en cuenta estos eventos en sus predicciones.

La potencia de los Transformers está limitada por su capacidad de considerar sólo un conjunto limitado de fichas a la vez, mientras que las redes neuronales recurrentes pueden compensar esta limitación utilizando un estado oculto para predecir lo siguiente.