Etiqueta: intel·ligència artificial

#termedelasetmana: indicació

TermcatDeixa un comentari

Aquesta setmana publiquem la Terminologia de la intel·ligència artificial, una selecció de termes considerats clau per comprendre els conceptes fonamentals de les eines d’intel·ligència artificial en sectors com els serveis digitals, la indústria, l’educació o la salut. És per això que el nostre #termedelasetmana és indicació.

En el món de la intel·ligència artificial, indicació (en anglès, prompt) ha acabat designant les paraules que diem a una IA perquè faci la seva màgia: una frase o un conjunt d’indicacions que posen en marxa l’engranatge de la IA. En català, no cal quedar-se amb el manlleu: quan parlem amb una IA no hi donem ordres militars ni instruccions de programació, simplement donem una informació perquè generi un text, una imatge o una resposta. La manera més divertida d’entendre-ho és imaginar que teniu un robotet molt disciplinat: sempre està esperant la vostra indicació per saber què fer. Si li dieu “explica’m un acudit”, activa el seu mode humorístic; si hi afegiu “ara fes-lo més intel·ligent”, ho interpreta com una nova indicació i ajusta el seu to. Tot depèn de com hi parleu i només concedeix desitjos quan els expresseu amb claredat.

Des del punt de vista lingüístic, el manlleu prompt s’ha considerat innecessari perquè no aporta res que la llengua no pugui expressar per si mateixa. I propostes com ara apunt han estat descartades perquè evoquen una nota, anotació breu o publicació en forma de text feta en una xarxa social, no pas l’acte de demanar activament alguna cosa a una màquina. 

Així que ja ho sabeu: com més bones siguin les indicacions, millor respondrà el robotet. Ànims amb l’ensinistrament! 

[Font: TERMCAT]

#termedelasetmana: hipertrucatge

TermcatDeixa un comentari

El dia 6 de febrer és el Dia de la Internet Segura, i des del Govern aquest any s’ha volgut posar el focus en el concepte que us proposem com a #termedelasetmana: l’hipertrucatge.

El terme ha estat molt difós amb la seva forma anglesa, deepfake, i fa referència a la tècnica de manipulació audiovisual que, mitjançant algoritmes d’intel·ligència artificial, permet crear muntatges de vídeo molt realistes que contenen situacions fictícies, sovint amb l’objectiu de desinformar o difamar.

En l’hipertrucatge s’utilitzen procediments diversos, com ara la superposició de diferents identitats, que permeten fer muntatges gairebé perfectes, amb persones dient coses que no han dit o intervenint en escenes on no han estat mai. Pot tenir una motivació diversa: difusió de notícies falses, burla de polítics o famosos, creació de contingut humorístic, pornorevenja, etc.

Des del punt de vista formal, és un terme creat sobre el verb trucar, que en llengua general és “Fer semblar (quelcom) una cosa que realment no és”, i el substantiu normatiu trucatge, que és una “Tècnica audiovisual que consisteix en la manipulació de les imatges impressionades realment per tal d’aconseguir resultats diferents”. El prefix del grec hiper- (que significa ‘sobre’, ‘ultra mesura’), dona un caràcter intensificador al nucli (atès que el trucatge en aquest cas és profund i permet crear imatges molt realistes).

L’alternativa catalana, doncs, té una estructura similar al manlleu anglès deepfake (mot creuat construït a partir de les formes angleses deep ‘profund’ i fake ‘fals’).

Els experts de l’Agència de Ciberseguretat de Catalunya alerten que, si bé no tots els hipertrucatges són fraudulents, la gran majoria sí que es creen amb males intencions, i de vegades són difícils d’identificar. Per això insisteixen en la necessitat d’estar alerta per no contribuir a la difusió d’aquesta mena de frau.

En podeu consultar la fitxa completa, amb la definició i els equivalents en altres llengües, al Cercaterm i a la Neoloteca, el diccionari de termes normalitzats pel Consell Supervisor del TERMCAT.

[Font: TERMCAT]

Com diem en català machine learning i deep learning?

Termcat1 comentari

tecnologia

Tot i remuntar-se a la dècada dels anys 50, la intel·ligència artificial torna a estar d’actualitat per la rellevància d’usos com les tècniques de reconeixement de veu i d’imatge, la traducció i la conducció automàtiques o la mateixa predicció de paraules del teclat dels nostres telèfons mòbils.

En aquest àmbit, destaquen sobretot dos conceptes relacionats entre ells però amb matisos diferenciats. L’aprenentatge automàtic (en anglès, machine learning) treballa sobre grans volums de dades, identifica patrons de comportament i, sobre aquesta base, prediu i suggereix comportaments futurs. A través de l’anàlisi, el disseny i el desenvolupament d’algorismes i tècniques es permet que les màquines evolucionin i millorin el seu comportament a partir de l’estudi d’aquests patrons i d’experiències pròpies.

L’aprenentatge profund (deep learning), en canvi, pretén que les màquines “aprenguin” i “pensin” de manera més independent i abstracta i de la mateixa manera que ho faria el cervell humà. Els algoritmes que en aquest cas es desenvolupen funcionen a través d’un sistema per capes que simulen el funcionament bàsic de la xarxa neuronal del nostre cervell.

(Apunt publicat originalment al diari digital ViaEmpresa.)