Índice A–Z

Todos los términos del glosario, ordenados alfabéticamente.

Cada término aparece por su nombre y por cada una de sus variantes: «overfitting» está en la O y remite a Sobreajuste. El filtro busca en las tres cosas —término, variantes y definición—, así que sirve tanto para localizar como para tantear.

Activation function Función de activación
Active learning Aprendizaje activo
Adjusted Rand Index Índice de Rand ajustado
Adulación Sycophancy · Sicofancia · Sicopancia · Adulación algorítmica Tendencia de un modelo a priorizar la aprobación del usuario sobre la exactitud, dándole la razón en lugar de contradecirle.
Adulación algorítmica Adulación
Agent scaffolding Andamiaje de agente
Agente de IA IA agéntica · Agentic AI · AI agent Sistema capaz de percibir un entorno, razonar sobre un objetivo y ejecutar acciones mediante herramientas o servicios.
Agentic AI Agente de IA
Agentic supervisory fatigue Fatiga agéntica humana
AGI Inteligencia artificial general
Agrupamiento Clustering · Análisis de conglomerados Familia de técnicas no supervisadas que reparten los casos en grupos según su similitud, sin etiquetas previas.
Agrupamiento semántico Clúster semántico
AI Act Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea
AI agent Agente de IA
AI alignment Alineación
AI benchmark Benchmark de IA
AI literacy Alfabetización en IA
Ajuste fino Fine-tuning
Alfabetización en IA AI literacy · Alfabetización en materia de IA Capacidades, conocimientos y comprensión que permiten usar la IA con criterio: saber qué puede y qué no puede hacer, comprobar lo que da y conocer sus riesgos.
Alfabetización en materia de IA Alfabetización en IA
Algorithmic bias Sesgo algorítmico
Algorithmic fairness Equidad algorítmica
Algorithmic mediation Mediación algorítmica
Algoritmo de decodificación Decoding algorithm · Estrategia de decodificación Procedimiento que elige, paso a paso, qué token emite un modelo de lenguaje a partir de la distribución de probabilidad que calcula.
Alignment Alineación
Alineación AI alignment · Alignment · Alineación de IA Problema de conseguir que el comportamiento de un sistema de IA se corresponda con los objetivos, instrucciones y valores que sus diseñadores y usuarios pretenden, y no solo con lo que la métrica de entrenamiento premia de forma literal.
Alineación de IA Alineación
Alucinación Alucinaciones de IA · Hallucination Respuesta plausible generada por un modelo que contiene información falsa, inventada o no respaldada por la fuente.
Alucinaciones de IA Alucinación
Análisis de conglomerados Agrupamiento
Analogical prompting Prompting analógico
Anclaje en fuentes Fundamentación
Andamiaje de agente Agent scaffolding · Scaffolding Capa de instrucciones, herramientas y gestión del contexto que configura el comportamiento de un agente alrededor del modelo.
ANN Redes neuronales artificiales
Aprendizaje activo Active learning Técnica en la que el sistema selecciona qué ejemplos conviene etiquetar para aprovechar mejor un presupuesto limitado de anotación.
Aprendizaje automático Machine learning · ML Rama de la IA que desarrolla modelos capaces de aprender patrones a partir de datos para predecir, clasificar o decidir.
Aprendizaje automático automatizado AutoML
Aprendizaje con pocos ejemplos Few-shot learning
Aprendizaje con un ejemplo One-shot learning
Aprendizaje contrafactual Counterfactual learning Aprendizaje con datos observacionales para estudiar intervenciones alternativas o aprender políticas de decisión sin ejecutarlas.
Aprendizaje de disparo cero Zero-shot learning
Aprendizaje federado Federated learning · Aprendizaje federativo Entrenamiento coordinado de un modelo con datos que permanecen en distintos centros o dispositivos.
Aprendizaje federativo Aprendizaje federado
Aprendizaje multitarea Multitask learning Enfoque que entrena conjuntamente varias tareas relacionadas para que compartan representaciones y se aporten información durante el aprendizaje.
Aprendizaje no supervisado Unsupervised learning Enfoque de aprendizaje automático que busca estructura en datos sin etiquetas, sin una salida objetivo conocida.
Aprendizaje one-shot One-shot learning
Aprendizaje por reforzamiento Aprendizaje por refuerzo
Aprendizaje por refuerzo Reinforcement learning · RL · Aprendizaje por reforzamiento Enfoque en el que un agente aprende a decidir mediante la interacción con un entorno, guiado por recompensas asociadas a sus acciones.
Aprendizaje por transferencia Transfer learning Técnica que reutiliza representaciones o parámetros aprendidos en una tarea para resolver otra tarea relacionada.
Aprendizaje profundo Deep learning · DL Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas para aprender representaciones complejas.
Aprendizaje Q Q-learning
Aprendizaje semi-supervisado Aprendizaje semisupervisado
Aprendizaje semisupervisado Aprendizaje semi-supervisado · Semi-supervised learning Enfoque que combina una pequeña cantidad de ejemplos etiquetados con datos sin etiquetar para aprender una tarea predictiva.
Aprendizaje sin ejemplos Zero-shot learning
Aprendizaje supervisado Supervised learning Enfoque de aprendizaje automático que ajusta un modelo a partir de ejemplos con una salida conocida.
ARI Índice de Rand ajustado
Arquitectura transformer Transformer
Artificial General Intelligence Inteligencia artificial general
Artificial neural networks Redes neuronales artificiales
Artificial Superintelligence Superinteligencia
ASI Superinteligencia
Ataque de inyección de prompts Inyección de prompts
Atención Mecanismo de atención
Attention mechanism Mecanismo de atención
Autocodificador Autoencoder · Autoencoders Red neuronal que aprende una representación de los datos al codificarlos y reconstruir después la entrada.
Autodiff Diferenciación automática
Autoencoder Autocodificador
Autoencoders Autocodificador
Automatic differentiation Diferenciación automática
Automation bias Sesgo de automatización
Automatización del trabajo cognitivo Cognitive work automation Proceso mediante el cual sistemas de IA descomponen, capturan métricas sobre, sustituyen parcialmente y reorganizan tareas que antes requerían juicio experto humano.
AutoML Aprendizaje automático automatizado Automatización de partes del desarrollo de modelos, como la elección del algoritmo, el preprocesado y el ajuste de hiperparámetros.
Backpropagation Retropropagación
Backtracking Retroceso Estrategia de búsqueda que prueba decisiones parciales y vuelve a una decisión anterior cuando una rama no puede dar una solución válida.
Batch normalization Normalización por lotes
BatchNorm Normalización por lotes
Bayesian inference Inferencia bayesiana
Bayesian networks Redes bayesianas
Benchmark de IA Benchmarks en IA · Prueba de referencia · AI benchmark Conjunto definido de tareas, datos, métricas y reglas usado para comparar sistemas de IA en condiciones reproducibles.
Benchmarks en IA Benchmark de IA
BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers
Bias Sesgo algorítmico
Bidirectional Encoder Representations from Transformers BERT Modelo de representación del lenguaje basado en transformer que aprende contexto bidireccional mediante preentrenamiento y después se adapta a tareas concretas.
Big Data Datos masivos Datos cuya escala, velocidad, variedad o variabilidad exige formas de almacenamiento y análisis que puedan ampliarse.
Brecha de ritmo Problema del ritmo
Búsqueda de arquitecturas neuronales Neural Architecture Search · NAS Método que explora automáticamente estructuras de redes neuronales y compara su rendimiento bajo un espacio y presupuesto definidos.
Cadena de pensamiento Chain of Thought · CoT · Razonamiento paso a paso Técnica de prompting que pide al modelo exponer pasos intermedios antes de la respuesta final, lo que mejora su rendimiento en tareas de razonamiento.
Calibración de la confianza Confianza calibrada
Calibrated trust Confianza calibrada
Capability elicitation Elicitación de capacidades
Capability overhang Overhang de capacidades Brecha entre una capacidad disponible y lo que una evaluación demuestra o una organización aprovecha; el sentido depende del contexto.
Centroid shift Desplazamiento de centroides
Chain of Thought Cadena de pensamiento
Clasificación Classification Tarea en la que un modelo asigna a cada caso una categoría de un conjunto definido de antemano.
Classification Clasificación
Clúster semántico Semantic cluster · Agrupamiento semántico Grupo de representaciones vectoriales próximas entre sí que se interpreta como una agrupación de elementos con significado relacionado.
Clustering Agrupamiento
CNN Red neuronal convolucional
Codificación de fuente Source coding Representación de los mensajes de una fuente con códigos que reducen redundancia según el objetivo y las restricciones de reconstrucción.
Coeficiente de silueta Puntuación de silueta
Cognitive offloading Descarga cognitiva
Cognitive work automation Automatización del trabajo cognitivo
Complementariedad humano-IA Human-AI complementarity · Sinergia humano-IA Situación en la que una persona y un sistema de IA, juntos, obtienen mejor resultado que el mejor de los dos por separado; que los dos juntos rindan más no se puede dar por supuesto.
Cómputo en inferencia Test-time compute · Inference-time compute Presupuesto de operaciones usado mientras un modelo resuelve una solicitud, distinto del entrenamiento y del tamaño del modelo.
Confianza calibrada Calibrated trust · Calibración de la confianza Ajuste entre cuánto se fía una persona de un sistema automatizado y lo que ese sistema puede hacer de verdad en una tarea concreta, que evita tanto fiarse de más como fiarse de menos.
Conjunto de datos Dataset Colección delimitada de observaciones y variables, acompañada de reglas de procedencia y uso, que puede emplearse para entrenar o evaluar sistemas de IA.
Context engineering Ingeniería de contexto
Context window Ventana de contexto
Control PID Controlador PID
Controlador PID Control PID Controlador de realimentación que combina acciones proporcional, integral y derivativa para corregir el error entre una medida y una consigna.
Convolución Convolution Operación que combina una entrada con un núcleo local y que las redes convolucionales usan para compartir parámetros y detectar patrones espaciales.
Convolution Convolución
Convolutional neural network Red neuronal convolucional
CoT Cadena de pensamiento
Counterfactual learning Aprendizaje contrafactual
Cross-entropy Entropía cruzada
Cross-validation Validación cruzada
Cuantización Quantization · Cuantización de modelos Técnica que representa pesos o activaciones con menor precisión numérica para reducir memoria y, si el hardware lo permite, acelerar la inferencia.
Cuantización de modelos Cuantización
Dataset Conjunto de datos
Datos masivos Big Data
Decoding algorithm Algoritmo de decodificación
Deep learning Aprendizaje profundo
Delegación cognitiva Descarga cognitiva
Desactivación aleatoria Dropout
Descarga cognitiva Cognitive offloading · Externalización cognitiva · Delegación cognitiva Uso de un recurso externo para reducir el esfuerzo mental de una tarea, trasladando fuera de la cabeza parte del trabajo de recordar, calcular o razonar.
Descenso de gradiente Gradient descent Algoritmo de optimización que ajusta los parámetros de un modelo moviéndose en la dirección opuesta al gradiente de la función de pérdida.
Deskilling Pérdida de destrezas Pérdida de una destreza ya adquirida cuando una tarea se delega de forma sostenida en un sistema automatizado y se deja de practicar; no llegar a adquirirla es un riesgo distinto.
Desplazamiento de centroides Centroid shift · Distancia entre centroides Cambio de posición entre los vectores medios de dos grupos, medido dentro de un mismo espacio de representación.
Desvanecimiento del gradiente Gradiente desvanecido
Diferenciación automática Automatic differentiation · Autodiff Familia de técnicas que aplica la regla de la cadena a las operaciones de un programa para calcular derivadas eficientemente.
Dimensionality reduction Reducción de dimensionalidad
Diseño de instrucciones Prompting
Distancia entre centroides Desplazamiento de centroides
Divergencia de Jensen-Shannon JSD · Jensen-Shannon divergence Medida simétrica y acotada de la diferencia entre dos distribuciones de probabilidad, derivada de la entropía de Shannon.
DL Aprendizaje profundo
Dropout Desactivación aleatoria Técnica de regularización que anula al azar algunas activaciones durante el entrenamiento para reducir el sobreajuste.
Elicitación Elicitación de capacidades
Elicitación de capacidades Capability elicitation · Elicitación Esfuerzo sistemático para obtener el mejor rendimiento accesible de un sistema antes de medir sus capacidades.
Embedding Embeddings
Embeddings Embedding · Representaciones vectoriales · Word embeddings · Embeddings de palabras Representaciones numéricas densas que sitúan elementos en un espacio vectorial para expresar semejanzas y relaciones aprendidas.
Embeddings de palabras Embeddings
Embodied AI IA corporeizada
Entropía cruzada Cross-entropy · Pérdida de entropía cruzada Medida de la discrepancia entre la distribución predicha por un modelo y la observada, usada como función de pérdida en clasificación.
Entropía de la información Entropía de Shannon
Entropía de Shannon Shannon entropy · Entropía de la información Medida de la incertidumbre de una distribución de probabilidad: cuánta información aporta en promedio conocer el resultado.
Equidad algorítmica Fairness algorítmica · Algorithmic fairness · Fairness Conjunto de principios, métricas y métodos para evaluar si un sistema de IA produce decisiones injustamente desfavorables para determinados grupos.
Espacio de representación Espacio latente
Espacio latente Latent space · Espacio de representación Espacio vectorial en el que un modelo sitúa sus representaciones internas, de modo que la proximidad geométrica refleja similitud aprendida.
Esquema de herramientas Tool schema Contrato estructurado que declara qué herramientas puede invocar un agente, qué parámetros aceptan y qué resultado devuelven.
Estrategia de decodificación Algoritmo de decodificación
Evaluación fuera de política Off-policy evaluation · OPE Estimación del rendimiento de una política de decisión con datos generados por otra política, sin ejecutarla todavía.
Explainable AI Explicabilidad
Explicabilidad IA explicable · Explainable AI · XAI Propiedad y conjunto de métodos orientados a hacer comprensibles las salidas o el comportamiento de un sistema de IA.
Explotación de la métrica Manipulación de la recompensa
Exponencial normalizada Softmax
Externalización cognitiva Descarga cognitiva
Extreme Gradient Boosting XGBoost
Factualidad Factuality · Precisión factual · Veracidad factual Propiedad medible de un modelo consistente en producir respuestas exactas y verificables, evaluada con bancos de preguntas de respuesta comprobable.
Factuality Factualidad
Fairness Equidad algorítmica
Fairness algorítmica Equidad algorítmica
Fatiga agéntica humana Fatiga de supervisión agéntica · Human agentic fatigue · Agentic supervisory fatigue Constructo operativo que describe la sobrecarga cognitiva y atencional asociada a dirigir y verificar sistemas de IA semiautónomos conservando la responsabilidad sobre sus resultados.
Fatiga de supervisión agéntica Fatiga agéntica humana
Fecha de corte del conocimiento Knowledge cutoff Fecha hasta la que llegan los datos con los que se entrenó un modelo; lo posterior no forma parte de lo que aprendió.
Federated learning Aprendizaje federado
Few shot learning Few-shot learning
Few-shot learning Aprendizaje con pocos ejemplos · Few shot learning Capacidad de resolver una tarea nueva a partir de muy pocos ejemplos, ya sea reentrenando poco o mostrándolos en el propio prompt.
Fine tuning Fine-tuning
Fine-tuning Ajuste fino · Fine tuning Técnica que continúa el entrenamiento de un modelo preentrenado para adaptarlo a una tarea, dominio o comportamiento concreto.
Foundation model Modelo fundacional
Frontera dentada Frontera tecnológica dentada
Frontera tecnológica dentada Jagged technological frontier · Frontera dentada Distribución irregular de tareas en las que una IA ayuda o perjudica, difícil de anticipar por su apariencia.
Función de activación Activation function Función aplicada a la señal de una neurona artificial para introducir no linealidad y controlar su salida.
Función de coste Función de pérdida
Función de pérdida Loss function · Función de coste Función que asigna una penalización numérica a las predicciones de un modelo y guía el ajuste de sus parámetros durante el entrenamiento.
Función logística Sigmoide
Función softmax Softmax
Fundamentación Grounding · Anclaje en fuentes Vinculación de una respuesta de IA con datos, documentos o herramientas externos que permiten rastrear y comprobar su apoyo.
GAN Red generativa antagónica
GAN inversion Inversión de GAN
GAN inverso Inversión de GAN
Gated recurrent unit GRU · Unidad recurrente con compuertas Unidad de red recurrente con dos compuertas que regulan cuánto estado previo conserva y cómo incorpora información nueva.
GenAI IA generativa
Generación aumentada de recuperación Generación aumentada por recuperación
Generación aumentada por recuperación RAG · Retrieval-augmented generation · Generación aumentada de recuperación Enfoque que combina recuperación de información externa con generación para producir respuestas fundamentadas en fuentes seleccionadas.
Generative adversarial network Red generativa antagónica
Generative AI IA generativa
Generative Pre-trained Transformer GPT · Transformador generativo preentrenado Familia de modelos autorregresivos de OpenAI basada en transformer y entrenada previamente para continuar secuencias de tokens.
Ghost work Trabajo fantasma
Gobernanza MLOps MLOps governance Responsabilidades y controles para desarrollar, desplegar, vigilar y retirar modelos de aprendizaje automático de forma trazable.
GPT Generative Pre-trained Transformer
Gradient Gradiente
Gradient descent Descenso de gradiente
Gradiente Gradient Vector de derivadas que indica cómo cambia una función respecto a cada uno de sus parámetros.
Gradiente desvanecido Vanishing gradient · Desvanecimiento del gradiente Problema de entrenamiento en el que el gradiente se reduce al propagarse hacia las capas iniciales y estas dejan de aprender.
Grounding Fundamentación
GRU Gated recurrent unit
Hallucination Alucinación
Human agentic fatigue Fatiga agéntica humana
Human oversight Supervisión humana
Human-AI complementarity Complementariedad humano-IA
Hyperbolic tangent Tangente hiperbólica
IA agéntica Agente de IA
IA corporeizada IA física · Embodied AI · Physical AI Rama de la IA que integra percepción, decisión y acción mediante un cuerpo situado en el mundo físico.
IA estrecha Inteligencia artificial estrecha
IA explicable Explicabilidad
IA física IA corporeizada
IA generativa Inteligencia artificial generativa · Generative AI · GenAI Familia de sistemas de IA capaces de producir contenido nuevo, como texto, imágenes, audio, vídeo, código o datos sintéticos.
IA multimodal Multimodalidad
Índice de Rand ajustado ARI · Adjusted Rand Index Índice corregido por azar que compara dos particiones de los mismos elementos a partir de los pares que agrupan igual o de forma distinta.
Inference-time compute Cómputo en inferencia
Inferencia bayesiana Bayesian inference Marco probabilístico que combina información previa y datos observados para actualizar la incertidumbre sobre cantidades o hipótesis.
Inferencia local Modelo local
Ingeniería de contexto Context engineering Diseño y mantenimiento de toda la información que entra en la ventana de contexto de un modelo en cada llamada, no solo de las instrucciones.
Ingeniería de prompts Prompting
Instrucción de sistema Prompt de sistema
Inteligencia artificial especializada Inteligencia artificial estrecha
Inteligencia artificial estrecha IA estrecha · Narrow AI · Inteligencia artificial especializada IA orientada a una tarea o conjunto delimitado de tareas, cuyo buen rendimiento no demuestra una capacidad general entre dominios.
Inteligencia artificial general AGI · Artificial General Intelligence Concepto hipotético de una IA capaz de aprender y desenvolverse con flexibilidad en múltiples dominios cognitivos.
Inteligencia artificial generativa IA generativa
Inversión de GAN GAN inversion · GAN inverso Búsqueda de un código latente con el que una GAN ya entrenada reconstruya una imagen dada.
Inyección de prompts Prompt injection · Ataque de inyección de prompts Ataque que introduce instrucciones maliciosas para alterar el comportamiento previsto de un modelo o de una aplicación basada en él.
Jagged technological frontier Frontera tecnológica dentada
Jensen-Shannon divergence Divergencia de Jensen-Shannon
JSD Divergencia de Jensen-Shannon
K vecinos más cercanos K-NN · K-Nearest Neighbors Método supervisado que predice a partir de las observaciones etiquetadas más próximas según una distancia elegida.
K-means K-medias
K-medias K-means Algoritmo de agrupamiento que asigna observaciones a k grupos y actualiza sus centroides para reducir la variación interna.
K-Nearest Neighbors K vecinos más cercanos
K-NN K vecinos más cercanos
Knowledge cutoff Fecha de corte del conocimiento
Large language model Modelo de lenguaje grande
Latent space Espacio latente
Ley de IA de la UE Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea
LLM Modelo de lenguaje grande
Local model Modelo local
Long short-term memory LSTM · Memoria a corto y largo plazo Arquitectura recurrente con estado y compuertas que facilita el aprendizaje de dependencias largas en datos secuenciales.
Loss function Función de pérdida
LSTM Long short-term memory
Machine learning Aprendizaje automático
Manipulación de la función de recompensa Manipulación de la recompensa
Manipulación de la recompensa Reward hacking · Manipulación de la función de recompensa · Explotación de la métrica Fenómeno por el que un sistema optimiza literalmente la métrica que se le dio y encuentra atajos que la satisfacen sin cumplir el objetivo real.
Markov decision process Proceso de decisión de Markov
MAS Sistema multiagente
Masked Language Modeling Modelado de lenguaje enmascarado
MCP Model Context Protocol
MDP Proceso de decisión de Markov
Mecanismo de atención Atención · Attention mechanism Operación que pondera las distintas partes de una entrada para decidir cuáles influyen más en cada paso del cálculo de un modelo.
Mediación algorítmica Algorithmic mediation Selección, ordenación o transformación automatizada que interviene entre una persona y la información, las opciones o las decisiones que recibe.
Mejora autónoma recursiva RSI · Recursive self-improvement Proceso hipotético en el que un sistema mejora los componentes que determinan su propia capacidad y cada mejora facilita la siguiente.
Memoria a corto y largo plazo Long short-term memory
Memoria en IA Memoria persistente
Memoria persistente Personalización persistente · Persistent memory · Memoria en IA Capacidad de un sistema de IA para retener y reutilizar información del usuario más allá de una conversación, construyendo un perfil que persiste entre sesiones.
Métodos de Monte Carlo Monte Carlo methods Familia de métodos que usa muestras aleatorias repetidas para estimar cantidades difíciles de calcular directamente.
ML Aprendizaje automático
MLM Modelado de lenguaje enmascarado
MLOps governance Gobernanza MLOps
MLP Perceptrón multicapa
Model Context Protocol MCP · Protocolo de contexto de modelo Protocolo abierto para conectar aplicaciones de IA con herramientas, recursos y servicios mediante una interfaz común.
Model parameters Parámetros de un modelo
Modelado de lenguaje enmascarado MLM · Masked Language Modeling Objetivo de preentrenamiento que oculta algunos tokens y entrena al modelo para reconstruirlos a partir del contexto disponible a ambos lados.
Modelo de lenguaje de gran tamaño Modelo de lenguaje grande
Modelo de lenguaje grande LLM · Large language model · Modelo de lenguaje de gran tamaño Modelo entrenado con grandes corpus para predecir y generar lenguaje y adaptarse a múltiples tareas textuales.
Modelo de recompensa Modelos de recompensa
Modelo fundacional Foundation model Modelo entrenado con datos amplios y a gran escala que puede adaptarse a muchas tareas distintas, en lugar de construirse para una sola.
Modelo local Modelo on-premise · Inferencia local · Local model Modelo ejecutado en infraestructura controlada por la persona u organización que lo utiliza, en lugar de depender de una API externa.
Modelo on-premise Modelo local
Modelos de recompensa Reward models · Modelo de recompensa Modelos que aprenden una señal numérica aproximada de calidad o preferencia para ordenar salidas y guiar el entrenamiento de otro sistema.
Monte Carlo methods Métodos de Monte Carlo
Muestreo por núcleo Muestreo top-p
Muestreo top-k Top-k · Top-k sampling Estrategia de generación que restringe la elección del siguiente token a los k más probables y muestrea solo entre ellos.
Muestreo top-p Top-p · Nucleus sampling · Muestreo por núcleo Estrategia de generación que restringe la elección al conjunto más pequeño de tokens cuya probabilidad acumulada alcanza un umbral p.
Multi-agent system Sistema multiagente
Multilayer perceptron Perceptrón multicapa
Multimodalidad Multimodality · IA multimodal Capacidad de un modelo para procesar o generar más de un tipo de dato, como texto, imagen, audio o señales, y relacionarlos entre sí.
Multimodality Multimodalidad
Multitask learning Aprendizaje multitarea
Narrow AI Inteligencia artificial estrecha
NAS Búsqueda de arquitecturas neuronales
Natural language processing Procesamiento del lenguaje natural
Neural Architecture Search Búsqueda de arquitecturas neuronales
Next Sentence Prediction Predicción de la frase siguiente
NLP Procesamiento del lenguaje natural
No determinismo No determinismo en IA
No determinismo en IA Nondeterminism · No determinismo Variabilidad entre ejecuciones aparentemente iguales, que puede proceder del azar, del muestreo o de operaciones de cómputo no deterministas.
Nondeterminism No determinismo en IA
Normalización por lotes Batch normalization · BatchNorm Técnica que normaliza activaciones con estadísticas del minilote y aprende después una escala y un desplazamiento.
NSP Predicción de la frase siguiente
Nucleus sampling Muestreo top-p
Off-policy evaluation Evaluación fuera de política
One-shot learning Aprendizaje con un ejemplo · Aprendizaje one-shot Caso de aprendizaje con pocos ejemplos en el que el sistema debe reconocer o resolver una tarea nueva a partir de un único ejemplo por clase.
OPE Evaluación fuera de política
Overfitting Sobreajuste
Overhang de capacidades Capability overhang
Pacing problem Problema del ritmo
Parámetros de un modelo Parámetros en IA · Model parameters Valores numéricos aprendidos durante el entrenamiento que determinan cómo un modelo transforma sus entradas.
Parámetros en IA Parámetros de un modelo
Perceptrón multicapa MLP · Multilayer perceptron Red neuronal de propagación hacia delante formada por capas densamente conectadas y funciones de activación no lineales.
Pérdida de destrezas Deskilling
Pérdida de entropía cruzada Entropía cruzada
Persistent memory Memoria persistente
Personalización persistente Memoria persistente
Physical AI IA corporeizada
PLN Procesamiento del lenguaje natural
Pre-entrenamiento Preentrenamiento
Precisión factual Factualidad
Predicción de la frase siguiente NSP · Next Sentence Prediction Objetivo usado en BERT para decidir si un segundo fragmento seguía realmente al primero en el corpus de preentrenamiento.
Preentrenamiento Pretraining · Pre-entrenamiento Fase inicial en la que un modelo aprende patrones generales antes de adaptarse a una tarea o dominio concretos.
Pretraining Preentrenamiento
Problema del anclaje de símbolos Symbol grounding problem Problema de explicar cómo los símbolos de un sistema adquieren significado vinculado al mundo y no solo a otros símbolos.
Problema del ritmo Pacing problem · Brecha de ritmo Desfase entre la velocidad a la que se despliega una tecnología y la de la evidencia, las normas y las prácticas que deberían gobernar su uso.
Procesamiento del lenguaje natural PLN · NLP · Natural language processing Campo de la IA dedicado al análisis, representación y generación computacional del lenguaje humano.
Proceso de decisión de Markov MDP · Markov decision process Modelo matemático de decisiones sucesivas bajo incertidumbre, con estados, acciones, transiciones y recompensas.
Prompt de sistema System prompt · Instrucción de sistema Conjunto de instrucciones de alta prioridad que orienta el papel, los límites y el comportamiento de un modelo de lenguaje.
Prompt engineering Prompting
Prompt injection Inyección de prompts
Prompting Ingeniería de prompts · Prompt engineering · Diseño de instrucciones Técnica de guiar el comportamiento de un modelo de lenguaje mediante las instrucciones, preguntas o ejemplos que se le presentan.
Prompting analógico Analogical prompting Técnica de prompting que pide al modelo generar ejemplos análogos antes de resolver la tarea planteada.
Protocolo de contexto de modelo Model Context Protocol
Prueba de referencia Benchmark de IA
Prueba de Turing Test de Turing · Turing test Juego de imitación propuesto por Alan Turing para examinar si un interrogador distingue respuestas escritas de una máquina y de una persona.
Puntuación de silueta Silhouette score · Coeficiente de silueta Índice interno que compara la cohesión de cada caso con su separación respecto al grupo alternativo más próximo.
Q-learning Aprendizaje Q Algoritmo de aprendizaje por refuerzo que estima el valor esperado de cada acción en cada estado sin necesitar un modelo del entorno.
Q-value Valor de acción
Quantization Cuantización
Razonamiento paso a paso Cadena de pensamiento
Razonar y actuar ReAct · Reasoning + Acting Patrón agéntico que intercala razonamiento textual, acciones sobre el entorno y observaciones obtenidas tras ejecutarlas.
ReAct Razonar y actuar
Reasoning + Acting Razonar y actuar
Rectified linear unit Unidad lineal rectificada
Recurrent neural network Red neuronal recurrente
Recursive self-improvement Mejora autónoma recursiva
Red generativa antagónica GAN · Generative adversarial network Modelo generativo que entrena un generador frente a un discriminador mediante objetivos enfrentados.
Red neuronal artificial Redes neuronales artificiales
Red neuronal convolucional CNN · Convolutional neural network · Redes neuronales convolucionales Red neuronal que aplica filtros locales sobre datos con estructura de cuadrícula, como imágenes, para extraer características de forma jerárquica.
Red neuronal recurrente RNN · Recurrent neural network · Redes neuronales recurrentes Red neuronal cuyas conexiones cíclicas mantienen un estado interno, lo que le permite procesar secuencias y dependencias temporales.
Redes bayesianas Bayesian networks · Redes de creencia Modelos gráficos que representan variables y sus dependencias condicionales para razonar con probabilidades ante información incompleta.
Redes de creencia Redes bayesianas
Redes neuronales artificiales ANN · Artificial neural networks · Red neuronal artificial Modelos computacionales formados por capas de unidades conectadas que aprenden representaciones a partir de datos.
Redes neuronales convolucionales Red neuronal convolucional
Redes neuronales recurrentes Red neuronal recurrente
Redes siamesas Siamese networks Arquitectura formada por dos o más ramas idénticas que comparten pesos y se entrenan para comparar entradas en lugar de clasificarlas.
Reducción de dimensionalidad Dimensionality reduction · Reducción de dimensiones Transformación o selección que representa datos con menos variables procurando conservar las propiedades relevantes para el análisis.
Reducción de dimensiones Reducción de dimensionalidad
Reglamento (UE) 2024/1689 Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea
Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea AI Act · Ley de IA de la UE · Reglamento (UE) 2024/1689 Marco jurídico de la Unión Europea que regula los sistemas de inteligencia artificial según sus riesgos, usos y actores responsables.
Regularización Regularization Conjunto de técnicas que penalizan o restringen la complejidad de un modelo para mejorar su generalización a datos nuevos.
Regularization Regularización
Reinforcement learning Aprendizaje por refuerzo
ReLU Unidad lineal rectificada
Representaciones vectoriales Embeddings
Retrieval-augmented generation Generación aumentada por recuperación
Retroceso Backtracking
Retropropagación Backpropagation Algoritmo que calcula gradientes a través de una red neuronal aplicando de forma eficiente la regla de la cadena.
Reward hacking Manipulación de la recompensa
Reward models Modelos de recompensa
RL Aprendizaje por refuerzo
RNN Red neuronal recurrente
RSI Mejora autónoma recursiva
Scaffolding Andamiaje de agente
Segmentación en tokens Tokenización
Semantic cluster Clúster semántico
Semi-supervised learning Aprendizaje semisupervisado
Sesgo algorítmico Bias · Sesgo en IA · Algorithmic bias Patrón sistemático por el que un sistema produce resultados injustos, distorsionados o desiguales para determinados grupos o situaciones.
Sesgo de automatización Automation bias · Sesgo por automatización Tendencia a aceptar una recomendación automatizada con comprobación insuficiente o a ignorar información que la contradice.
Sesgo en IA Sesgo algorítmico
Sesgo por automatización Sesgo de automatización
Shannon entropy Entropía de Shannon
Siamese networks Redes siamesas
Sicofancia Adulación
Sicopancia Adulación
Sigmoid Sigmoide
Sigmoide Sigmoid · Función logística Función logística con forma de S que transforma un valor real en un número entre cero y uno.
Silhouette score Puntuación de silueta
Sinergia humano-IA Complementariedad humano-IA
Sistema de múltiples agentes Sistema multiagente
Sistema multiagente MAS · Multi-agent system · Sistema de múltiples agentes Sistema distribuido en el que varios agentes interactúan, cooperan o compiten para alcanzar objetivos individuales o compartidos.
Sobreajuste Overfitting Fallo de generalización en el que un modelo se adapta en exceso a los datos de entrenamiento y rinde peor en casos nuevos.
Softmax Función softmax · Exponencial normalizada Función que convierte un vector de puntuaciones en una distribución de probabilidad sobre un conjunto de alternativas, con valores positivos que suman uno.
Source coding Codificación de fuente
Speech act theory Teoría de los actos de habla
Steering vectors Vectores de activación
Subajuste Underfitting Fallo de aprendizaje en el que un modelo no representa suficientemente la estructura útil de la tarea y rinde mal incluso sobre los datos de entrenamiento.
Superinteligencia ASI · Artificial Superintelligence · Superintelligence Inteligencia artificial hipotética que superaría de forma amplia y sostenida las capacidades cognitivas humanas en prácticamente todos los dominios relevantes.
Superintelligence Superinteligencia
Supervised learning Aprendizaje supervisado
Supervisión humana Human oversight Capacidad efectiva de una persona para vigilar un sistema de IA, interpretar sus resultados, apartarse de ellos y detenerlo si hace falta.
Swin Transformer Transformer Swin Transformer visual jerárquico que calcula atención local en ventanas desplazadas entre capas.
Sycophancy Adulación
Symbol grounding problem Problema del anclaje de símbolos
System prompt Prompt de sistema
Tangente hiperbólica Tanh · Hyperbolic tangent Función de activación con forma de S y salida entre menos uno y uno, simétrica respecto del origen.
Tanh Tangente hiperbólica
Temperatura Temperatura de muestreo
Temperatura de muestreo Temperature · Temperatura Parámetro que reescala las puntuaciones antes del softmax y controla cuánto se concentra la distribución de la que se muestrea el siguiente token.
Temperature Temperatura de muestreo
Teoría de los actos de habla Teoría del acto de habla · Speech act theory Marco pragmático que estudia cómo un enunciado puede realizar acciones además de transmitir contenido.
Teoría del acto de habla Teoría de los actos de habla
Test de Turing Prueba de Turing
Test-time compute Cómputo en inferencia
Tokenización Tokenization · Segmentación en tokens Proceso que divide un texto en las unidades discretas —tokens— con las que un modelo de lenguaje representa, procesa y genera.
Tokenization Tokenización
Tool schema Esquema de herramientas
Top-k Muestreo top-k
Top-k sampling Muestreo top-k
Top-p Muestreo top-p
Trabajo fantasma Ghost work Labor humana no reconocida o sistemáticamente invisible que sostiene el funcionamiento de sistemas de IA presentados como autónomos.
Transfer learning Aprendizaje por transferencia
Transformador Transformer
Transformador generativo preentrenado Generative Pre-trained Transformer
Transformer Transformador · Arquitectura transformer Arquitectura neuronal basada en mecanismos de atención que procesa relaciones entre elementos de una secuencia.
Transformer Swin Swin Transformer
Turing test Prueba de Turing
Underfitting Subajuste
Unidad lineal rectificada ReLU · Rectified linear unit Función de activación que deja pasar los valores positivos sin cambios y devuelve cero para los negativos.
Unidad recurrente con compuertas Gated recurrent unit
Unsupervised learning Aprendizaje no supervisado
Validación cruzada Cross-validation Método de evaluación que alterna subconjuntos de entrenamiento y validación para estimar el rendimiento en datos no usados al ajustar el modelo.
Valor de acción Q-value · Valor de Q Retorno esperado al elegir una acción en un estado y continuar después según una política determinada.
Valor de Q Valor de acción
Vanishing gradient Gradiente desvanecido
Vectores de activación Steering vectors Direcciones calculadas a partir de activaciones internas que se añaden durante la inferencia para estudiar o modificar una conducta del modelo.
Vectorización Vectorization Proceso de convertir datos en vectores numéricos que un modelo puede utilizar como entrada.
Vectorization Vectorización
Ventana de contexto Context window Cantidad máxima de texto, medida en tokens, que un modelo de lenguaje puede tener en cuenta en una sola llamada.
Veracidad factual Factualidad
Word embeddings Embeddings
XAI Explicabilidad
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Zero shot learning Zero-shot learning
Zero-shot learning Aprendizaje sin ejemplos · Zero shot learning · Aprendizaje de disparo cero Capacidad de un modelo para abordar clases o tareas que no aparecieron en su entrenamiento, sin recibir ningún ejemplo etiquetado de ellas.
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