Want to create interactive content? It’s easy in Genially!

Get started free

01. IA i IAG

IDP

Created on May 24, 2025

Start designing with a free template

Discover more than 1500 professional designs like these:

Essential Course

Practical Course

Basic Interactive Course

Course 3D Style

Minimal Course

Neodigital CPD Course

Laws and Regulations Course

Transcript

La IA i la IAG

Introduir-nos als conceptes bàsics sobre la IA i la IAG i la seva distinció.

INICI

Introducció

La intel·ligència artificial (IA) i la intel·ligència artificial generativa (IAG) no són el mateix, tot i que hi ha molts moments que es parla de la IA quan realment ens estem referint a la IAG. En aquesta píndola formativa aprendrem a distingir aquests dos àmbits i coneixerem els conceptes bàsics que les fonamenten per entendre millor la seva aplicació docent.

Comencem

Sumari

La intel·ligència artificial

La intel·ligència artificial generativa

La intel·ligència artificial

La intel·ligència artificial (IA) és una tecnologia que reprodueix les funcions cognitives humanes per fer tasques i aprendre de manera autònoma a partir de les dades que se li proporcionen.

La IA

La intel·lgència artificial

La IA és un camp de la informàtica que s'enfoca a crear sistemes que puguin fer tasques que normalment requereixen intel·ligència humana, com l'aprenentatge, el raonament i la percepció. Aquests sistemes poden percebre el seu entorn, raonar sobre el coneixement, processar la informació derivada de les dades i prendre decisions per aconseguir un objectiu donat.

Exemples coneguts són els assistents de veu com Siri o Alexa, els sistemes de recomanació de Netflix o Amazon, o els algoritmes de cerca de Google.

+ info

La IA

Aprenentatge automàtic

L'aprenentatge automàtic (en anglès machine learning) és un subconjunt de la IA. L'aprenentatge automàtic implica algorismes que aprenen de les dades. La IA més actual es basa en el marc d'aprenentatge automàtic.

+ info

La IA

Aprenentatge profund

Aprenentatge profund (deep learning): subcamp de l'aprenentatge automàtic en què els sistemes són capaços d'extreure característiques a partir de dades en brut, no etiquetades prèviament. Per fer-ho, són necessàries grans quantitats de dades (big data). L'aprenentatge automàtic profund depèn menys de la intervenció humana. Aquests sistemes utilitzen les xarxes neuronals artificials.

La IA

Resum dels conceptes

En aquest vídeo Martin Keen ens explica termes clau com ara l'aprenentatge automàtic, l'aprenentatge profund, els models bàsics i els models de llenguatge extens i com es relacionen entre ells.

La IA

Aplicacions de la IA

Cada dia apareixen aplicacions que utilitzen intel·ligència artificial o recursos digitals que ja existien que incorporen eines d'IA. There's An AI For That (TAAFT) és una base de dades integral d'eines d'intel·ligència artificial que ofereix una funció de cerca intuïtiva per ajudar els usuaris a trobar aplicacions d'IA adequades per a diverses tasques.

Enllaç

La intel·ligència artificial generativa

La intel·ligència artificial generativa (IAG) és un tipus d'intel·ligència artificial (IA) especialitzada en la creació de continguts nous.

La IAG

La intel·ligència artificial generativa

La intel·ligència artificial generativa (IAG) és un tipus d'IA que pot crear contingut nou i original, com ara imatges, música, text, vídeos o àudio, entre d'altres. Ho fa analitzant grans quantitats de dades existents i aprenent els patrons subjacents. De fet, utilitza aquests patrons per generar nous continguts que siguin similars als exemples en què es va entrenar, però que no siguin còpies exactes. La IA generativa es basa en diversos models d'aprenentatge automàtic, incloent-hi les xarxes neuronals, els models de llenguatge gran (en anglès, large language models - LLM) i les xarxes antagòniques generatives (en anglès, GAN). Aquests models poden ser entrenats en grans quantitats de dades, des de fotos i vídeos fins a text i codi.

La IAG

Com generen contingut?

Com funcionen els LLM

El model de llenguatge gran (LLM) és un model de xarxa neuronal gran que prediu el token següent basat en el que s'ha predit anteriorment.

Es generen predient informació, preguntant quina de les moltes possibilitats té la probabilitat més alta de coincidir amb el que han vist abans.

La IAG

Capacitats dels LLM

La popularitat dels LLM es deu a la seva versatilitat i eficàcia. Són molt bons fent aquestes tasques:

+ info

La IAG

(Encara) algunes limitacions dels LLM

Exactitud de les dades. La IAG opera basant-se en algorismes i dades prèvies, cosa que significa que la seva precisió pot variar. Actualització de continguts. Els sistemes d'IAG poden no estar al dia amb les darreres investigacions o canvis curriculars, cosa que podria portar a la difusió d'informació obsoleta. Al·lucinació de dades. Els models d'IAG poden generar informació potencialment falsa per completar una resposta. Biaixos en les dades. Els algorismes poden reflectir biaixos culturals o socials presents a les dades d'entrenament. Això podria donar com a resultat decisions o avaluacions injustes.

Dan Page/theispot.com

La IA i la IAG

Resum

En aquesta píndola formativa s'han tractat els temes següents: La definició de la IA i la IAG Qué és l'aprenentatge automàtic Qué és l'aprenentatge profund En què consisteixen els LLM Les capacitat dels LLM Les limitacions dels LLM

La IA i la IAG

Introduir-nos als conceptes bàsics sobre la IA i la IAG i la seva distinció.

Píndola informativa elaborada per Joan-Tomàs Pujolà