Estas capacidades de IA van desde mejoras en la fotografía y el rendimiento del dispositivo, como la gestión de la batería y los datos, hasta la personalización de la interfaz y las recomendaciones de contenido. Las características notables impulsadas por IA incluyen asistentes virtuales, biometría avanzada para seguridad, detección de objetos en tiempo real, traducción automática en aplicaciones de mensajería y herramientas para la edición de texto e imágenes. La disponibilidad de la IA se expande más allá de los modelos premium, democratizando el acceso a estas tecnologías para una base de usuarios más amplia.

Se discuten aplicaciones como la generación procedural de contenido (mundos, niveles, personajes), el modelado de agentes de juego con IA y la creación de entornos interactivos a partir de datos de video. También se abordan herramientas y técnicas como los modelos de lenguaje grande (LLMs), autómatas celulares neuronales y modelos subrogados profundos, y se reflexiona sobre los beneficios, desafíos y consideraciones futuras de esta tendencia.

Explicando cómo personalizan el contenido que ven los usuarios basándose en sus interacciones y preferencias. También exploran la influencia de los algoritmos en la polarización política y social, destacando cómo pueden contribuir a la formación de cámaras de eco y sesgos perceptuales. Los artículos de Metricool ofrecen consejos para optimizar el contenido y mejorar la visibilidad dentro de las lógicas algorítmicas de cada plataforma. Finalmente, se discute la naturaleza unilateral de la censura algorítmica y la necesidad de regulación para proteger los derechos humanos y el acceso a la información en estos espacios digitales.

Los asistentes virtuales basados en inteligencia artificial, explicando cómo funcionan, las tecnologías que utilizan (como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz) y sus aplicaciones en la vida diaria. También se discuten las preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos asociados con estos dispositivos, destacando la necesidad de salvaguardas legales y técnicas. Se mencionan ejemplos específicos de asistentes como Siri, Alexa y Google Assistant, así como métodos para crear asistentes digitales utilizando la API de OpenAI GPT-4.

Explican su funcionamiento mediante el procesamiento de datos para identificar patrones y relaciones, detallando los pasos desde la recopilación hasta la mejora continua. Se describen diversos tipos de algoritmos, incluyendo el aprendizaje supervisado, no supervisado y las redes neuronales, cada uno con propósitos distintos. También se presenta el clustering como una técnica para agrupar datos por similitud, discutiendo diferentes algoritmos como K-medias y DBSCAN, y se abordan los métodos para evaluar el rendimiento de los algoritmos de IA utilizando métricas internas y externas.

Explican su funcionamiento mediante el procesamiento de datos para identificar patrones y relaciones, detallando los pasos desde la recopilación hasta la mejora continua. Se describen diversos tipos de algoritmos, incluyendo el aprendizaje supervisado, no supervisado y las redes neuronales, cada uno con propósitos distintos. También se presenta el clustering como una técnica para agrupar datos por similitud, discutiendo diferentes algoritmos como K-medias y DBSCAN, y se abordan los métodos para evaluar el rendimiento de los algoritmos de IA utilizando métricas internas y externas

Se destaca que el Deep Learning es un subconjunto del Machine Learning que utiliza redes neuronales para procesar datos más complejos y desestructurados, a menudo requiriendo mayores volúmenes de información para entrenar

Explican que la IA se basa en algoritmos y aprendizaje automático, procesando vastos datos para tareas como el reconocimiento y la toma de decisiones. Se detallan ejemplos cotidianos de IA, incluyendo asistentes de voz, vehículos autónomos, sistemas de recomendación y chatbots