A IA xa non é un tema exclusivo de expertos en informática: o seu impacto na educación, na comunicación e no emprego convértea nun alicerce da alfabetización dixital. Comprender modelos de IA, xunto cos principios do machine learning e a PNL, non só enriquece a nosa visión tecnolóxica, senón que tamén potencia habilidades como a análise crítica, a creatividade e a capacidade de interactuar con sistemas intelixentes.

A IA xurdiu formalmente na Conferencia de Dartmouth (1956), onde se acuñou o termo. Na década de 1950, científicos destacados como Alan Turing e John McCarthy comezaron a explorar a posibilidade de crear máquinas que puidesen simular a intelixencia humana. Turing, coa súa famosa “máquina de Turing” e o test que leva o seu nome, sentou as bases para imaxinar computadores capaces de pensar. Porén, foi na década de 1990, co auxe de Internet e a dispoñibilidade masiva de datos, cando o machine learning comezou a destacar grazas a algoritmos como as redes neuronais. Pola súa parte, un dos compoñentes clave para a eclosión actual de sistemas baseados en texto é o chamado proxesamento natural da linguaxa (PNL) cuxas raíces se remontan aos anos 1950 con tradutores automáticos rudimentarios. O PNL evolucionou coas técnicas de deep learning nos anos 2010, permitindo avances como os chatbots ou os sistemas de tradución en tempo real.

A IA non é unha entidade única, senón un conxunto de enfoques técnicos deseñados para resolver problemas específicos. Por exemplo:

• Sistemas expertos: Imitan o razoamento de profesionais (por exemplo, diagnóstico médico en apps como Ada).
• Robots autónomos: Aprenden mediante sensores e algoritmos (por exemplo, as aspiradoras iRobot).
• IA xerativa: Crea contido orixinal (por exemplo, imaxes con DALL-E ou música con Sono).
  Cada modelo adáptase a necesidades concretas, desde optimizar procesos industriais ata mellorar a accesibilidade na educación (por exemplo, tradución en tempo real para estudantes xordos).

Como aprende unha IA?

Deseñar arquitecturas de aprendizaxe para adestrar modelos de IA é un subcampo da enxeñaría dedicada á intelixencia artificial. Habitualmente, o conxunto de técnicas e marcos teóricos que facilitan a aprendizaxe dunha máquina coñécese co anglicismo machine learning, un desenvolvemento que permite ás máquinas aprender padróns a partir de datos, sen programación explícita. Por exemplo, un modelo de machine learning pode predicir o rendemento académico dun estudante analizando o seu historial de estudos, hábitos e participación na aula. Pola súa parte, a PNL combina lingüística, informática e estatística para que as máquinas comprendan e xeren linguaxe humana. A súa aplicación na educación inclúe:

• Corrección automática: Ferramentas como Grammarly detectan erros gramaticais e suxiren melloras.
• Tradución en tempo real: Apps como Google Translate permiten que os estudantes accedan a recursos en múltiples idiomas.
• Chatbots educativos: Asistentes como Duolingo usan PNL para simular conversacións e practicar idiomas.

Ambos os campos son alicerces para o desenvolvemento da IA aplicada á educación, á saúde e á industria, e o seu estudo fomenta competencias dixitais e lingüísticas esenciais.