Aprendizaje Automático (Machine Learning)

El Aprendizaje Automático (ML) es una rama de la IA que se enfoca en entrenar modelos para que aprendan directamente de los datos, sin necesidad de programar cada detalle. Por ejemplo, en vez de decirle a una máquina cómo reconocer un gato, se le muestran muchas imágenes de gatos y aprende a identificar las características comunes. Así, cuando ve una imagen nueva, puede predecir si es un gato o no.

Este tipo de tecnología ya se usa en cosas cotidianas como:

• Recomendaciones de películas en Netflix.
• Filtros de spam en el correo electrónico.
• Reconocimiento facial en los teléfonos.
• Asistentes virtuales como Siri o Alexa.
• Detección de fraudes en bancos.

Hay distintos tipos de aprendizaje automático:

Por refuerzo: el modelo aprende con prueba y error, mejorando sus decisiones con recompensas o penalizaciones.

Supervisado: el modelo aprende con datos ya etiquetados (sabe qué es correcto).

No supervisado: el modelo analiza los datos sin etiquetas y busca patrones por sí solo.

Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)

Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala son sistemas de IA entrenados con enormes cantidades de texto para entender, generar y traducir lenguaje humano. Utilizan una arquitectura llamada Transformers, que les permite comprender el significado de palabras en contexto.

Estos modelos se usan en:

• Chatbots y asistentes conversacionales.
• Generación de contenido (textos, correos, código).
• Traducción automática.
• Resúmenes de textos largos.
• Búsqueda de información o respuestas a preguntas.

Su entrenamiento incluye dos etapas:

Ajuste por instrucciones: se especializan en tareas específicas mediante nuevos datos.

Pre-entrenamiento: aprenden de una gran cantidad de textos generales.

Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

El Aprendizaje Profundo es una técnica más avanzada dentro del Aprendizaje Automático. Utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas para aprender patrones muy complejos, parecidos a cómo funciona el cerebro humano.

Se usa, por ejemplo, en:

• Reconocimiento de imágenes y objetos.
• Procesamiento del lenguaje natural.
• Reconocimiento de voz.
• Vehículos autónomos.
• Diagnóstico médico por imagen.

Estas redes profundas pueden descubrir relaciones ocultas en los datos, sin necesidad de intervención humana constante.

La Ingeniería de Prompts

La ingeniería de prompts consiste en redactar instrucciones claras y precisas para que un modelo de IA, como ChatGPT, entienda bien lo que queremos. Un buen prompt mejora la calidad de la respuesta. Algunos consejos son:

• Ser claro y específico.
• Dar contexto relevante.
• Indicar el formato o tono deseado.
• Usar ejemplos, si es necesario.

Esta técnica es clave para que el uso de la IA sea efectivo y útil.

Alucinaciones de la IA

A veces, los modelos de IA generan respuestas que parecen correctas pero no lo son. Estas alucinaciones pueden incluir:

• Información falsa.
• Fuentes inventadas.
• Respuestas incoherentes.
• Contradicciones internas.

Esto ocurre por límites en los datos de entrenamiento, problemas técnicos o falta de comprensión del contexto. Por eso, siempre es importante verificar la información.

El Rol del Docente

Los docentes deben enseñar a sus estudiantes a:

-Respetar la integridad académica y evitar el plagio.

-Verificar la información con fuentes confiables.

-Cuestionar y analizar las respuestas de la IA.Usar la IA como herramienta, no como solución final.

-Respetar la integridad académica y evitar el plagio.

Ética, aula e inteligencia artificial

Es fundamental promover un uso ético y responsable de la IA:

• Definir lo que está permitido en trabajos escolares.
• Proteger los datos personales.
• Hablar sobre sesgos y justicia algorítmica.
• Fomentar la transparencia sobre el uso de IA.
• Enfatizar el rol humano en el análisis y el pensamiento crítico.