La IA aprende patrones a partir de ejemplos — Tecnología, 7–10
Algunos programas informáticos encuentran patrones en muchos ejemplos en vez de recibir cada regla una por una. Puede ser útil, pero no significa que la máquina lo entienda todo como una persona.
Aprender un patrón
En este tipo de IA, las personas proporcionan ejemplos y el ordenador busca pistas que se repiten. Después del entrenamiento, usa esas pistas en un caso nuevo, como decidir si una imagen contiene un gato aunque nunca haya visto esa imagen exacta.
¿Por qué aprender de ejemplos?
Algunas tareas son fáciles de mostrar, pero difíciles de explicar con instrucciones exactas. Es complicado escribir todas las reglas para reconocer una cara o un número escrito a mano. Los ejemplos dejan que el programa encuentre pistas útiles, aunque las personas siguen eligiendo la tarea y comprobando los resultados.
Separar manzanas rojas y azules
Da a un programa cuatro ejemplos etiquetados: manzanas rojas pequeñas y grandes, y manzanas azules pequeñas y grandes. Si todas las rojas tienen la etiqueta «roja» y las azules «azul», el programa nota el color, no el tamaño. Una manzana roja mediana será clasificada como roja.
Puede equivocarse con confianza
Una respuesta clara puede parecer fiable, sobre todo cuando un ordenador la da rápidamente. Pero el programa puede haber aprendido una pista equivocada, o sus ejemplos pueden ser incompletos o injustos. La seguridad no demuestra que la predicción sea correcta.
Reconocer y recomendar
Los sistemas de IA que buscan patrones pueden ayudar a ordenar fotos, sugerir una canción o convertir la voz en palabras escritas. Funcionan mejor cuando los ejemplos se parecen a la situación real, por lo que conviene cuestionar los resultados importantes en vez de aceptar todas las respuestas automáticamente.
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