Si eres nuevo por aquí, quizás quieras empezar con nuestro glosario general del metaverso .
1. Inteligencia Artificial (IA)
La IA se refiere al desarrollo y uso de algoritmos, programas y sistemas que permiten a las computadoras realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana . Implica aprendizaje, razonamiento y autocorrección, y puede replicar habilidades como el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones y la mejora continua.
2. Aprendizaje de IA
La capacidad de la IA para reconocer patrones o relaciones en los datos le permite adquirir conocimiento y mejorar su rendimiento con el tiempo . Por ejemplo, una IA podría aprender a distinguir objetos en imágenes.
3. Razonamiento de IA
La capacidad de la IA para tomar decisiones o realizar predicciones fundamentadas en datos. Esto se utiliza en aplicaciones como chatbots que proporcionan respuestas o filtros de correo electrónico que identifican el spam.
4. Autocorrección
La capacidad de la IA para mejorar continuamente su rendimiento aprendiendo de errores pasados o resultados indeseables . Mejora con el tiempo mediante un ciclo de retroalimentación, buscando una mayor precisión.
5. Inteligencia Artificial General (IAG)
La inteligencia artificial general (IAG) es una forma de IA altamente avanzada, capaz de realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar . Posee una amplia gama de capacidades cognitivas y a menudo se considera un objetivo de la investigación en IA.
6. Metaverso
El metaverso es un extenso espacio virtual que conecta los mundos físico y digital . Permite interacciones, transacciones y experiencias a través de diversas tecnologías como XR, blockchain, 5G e IA. Obtén más información sobre los términos del metaverso .
7. Aprendizaje automático (ML)
Un subconjunto de la IA que implica entrenar a las computadoras para que aprendan de los datos y mejoren su rendimiento en tareas específicas . Incluye técnicas como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
8. Aprendizaje supervisado
Un enfoque de aprendizaje automático donde la IA se entrena con datos etiquetados para predecir resultados para nuevos datos . Se utiliza en tareas como pronosticar el uso de plataformas del metaverso basándose en datos históricos.
9. Aprendizaje no supervisado
Un método de aprendizaje automático donde la IA agrupa datos en categorías sin etiquetas preexistentes . Puede identificar patrones o relaciones dentro de los datos, incluso si la IA no comprende completamente el contexto.
10. Aprendizaje por refuerzo
Una técnica de aprendizaje de IA que se basa en el método de ensayo y error . La IA aprende de las recompensas y los castigos, tomando decisiones que maximizan las recompensas con el tiempo. Se utiliza en escenarios como el entrenamiento de IA para navegar en entornos de realidad virtual.
11. Aprendizaje profundo
es una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para procesar datos , inspirada en la estructura neuronal del cerebro humano. Es responsable de crear modelos de IA sofisticados capaces de realizar tareas similares a las humanas.
12. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
La inteligencia artificial (IA) es el campo que permite a las computadoras comprender, interpretar y responder al lenguaje humano . Impulsa los chatbots, los asistentes virtuales, la traducción de idiomas y otras formas de interacción humano-computadora.
13. Reconocimiento de voz
La capacidad de la IA para convertir el lenguaje hablado en texto permite a las máquinas comprender y procesar el habla humana. Se utiliza para aplicaciones como los comandos de voz en el metaverso.
14. Visión por computadora
La rama de la IA que permite a las máquinas interpretar información visual a partir de imágenes, vídeos o transmisiones de cámaras en directo. La visión artificial posibilita el reconocimiento de objetos, la comprensión de escenas y la creación de entornos 3D.
15. Planificación de IA
Una técnica de IA que encuentra soluciones óptimas a problemas complejos identificando la mejor secuencia de acciones para lograr un objetivo deseado . Se utiliza en tareas como la optimización de rutas de entrega o la gestión de recursos informáticos para experiencias en el metaverso.
16. Computación en el borde
Un modelo de computación descentralizada que procesa los datos más cerca de su origen, reduciendo la latencia de la red y mejorando la privacidad . La computación en el borde mejora el rendimiento de las tareas con uso intensivo de datos en el metaverso.
17. Cámaras inteligentes
Las cámaras equipadas con IA pueden transmitir datos en tiempo real a través de redes , lo que permite que objetos, personas y lugares del mundo real interactúen con el metaverso.
18. Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT)
La integración de la IA y los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) permite que los ámbitos físico y digital interactúen y se comuniquen de formas más complejas.
19. Aprendizaje profundo
Una subcategoría del aprendizaje automático que emplea redes neuronales artificiales para procesar datos y tomar decisiones complejas. El aprendizaje profundo se utiliza para desarrollar modelos de IA muy avanzados capaces de realizar tareas similares a las humanas.
20. Avatares inteligentes
Representaciones virtuales de usuarios en el metaverso que son mejoradas por IA para exhibir cualidades realistas, permitiendo interacciones más naturales e intuitivas con los demás.
21. Asistentes virtuales con IA
Programas impulsados por IA que ayudan a los usuarios respondiendo preguntas, realizando tareas y participando en conversaciones en el metaverso .
22. Arte generado por IA
Obras de arte creadas mediante algoritmos de IA a partir de datos y patrones existentes. El arte generado por IA puede utilizarse para mejorar los entornos y las experiencias del metaverso.
23. Blockchain impulsada por IA
La aplicación de la IA para mejorar la seguridad, la automatización y la eficiencia en las transacciones de blockchain, permitiendo la ejecución segura y eficiente de contratos inteligentes.
24. Ciudades inteligentes impulsadas por IA
La integración de la IA, el 5G y otras tecnologías en entornos físicos para crear ciudades interconectadas y receptivas donde coexistan las experiencias virtuales y las interacciones del mundo real.
25. Metaverso impulsado por IA
La fusión de tecnologías de IA con XR, blockchain, 5G y otras innovaciones para crear un mundo virtual dinámico e inmersivo donde los usuarios puedan interactuar, realizar transacciones y explorar con posibilidades sin precedentes.
26. Computación espacial
Un concepto que implica comprender e interactuar con el mundo físico y la información digital en un espacio unificado, mejorando las experiencias inmersivas. Lea más sobre Computación Espacial.
27. Retroalimentación háptica
Tecnología que proporciona sensaciones táctiles a los usuarios, mejorando la inmersión mediante la simulación del tacto y la interacción con objetos virtuales.
28. Holografía
La técnica de crear imágenes tridimensionales utilizando luz , a menudo utilizada en el metaverso para mejorar las experiencias visuales.
29. IA incorporada
Sistemas de IA que tienen presencia física y pueden interactuar con el entorno en el metaverso , a menudo a través de cuerpos robóticos o avatares virtuales.
30. IA emocional
Inteligencia artificial capaz de detectar, comprender y responder a las emociones humanas , mejorando las interacciones realistas y la implicación emocional en el metaverso.
31. Computación cuántica
Tecnología informática avanzada que aprovecha la mecánica cuántica, con aplicaciones potenciales en la resolución de problemas complejos y simulaciones en el metaverso.
