La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático han producido muchos de los avances que vemos en la industria de la tecnología hoy en día.Pero, ¿cómo se dota a las máquinas de la capacidad de aprender?
Echemos un vistazo a la definición de aprendizaje automático, junto con algunos ejemplos de aprendizaje automático y cómo puede salir mal.
Definición de aprendizaje automático: ¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una rama de la informática que se centra en dar a la inteligencia artificial la capacidad de aprender tareas de una manera que imita el aprendizaje humano.Esto incluye desarrollar capacidades, como el reconocimiento de imágenes, sin requerir que los programadores codifiquen explícitamente la IA para hacerlo.En cambio, la IA puede usar datos de entrenamiento para reconocer patrones y hacer predicciones.
Un algoritmo es un conjunto de instrucciones proporcionadas por un programador para trabajar con un conjunto de datos de entrenamiento para permitir que una IA aprenda.
Los algoritmos pueden proporcionar un conjunto de pasos que una IA puede tomar para resolver un problema, por ejemplo, aprender a reconocer imágenes de gatos y perros.La IA aplica modelos programados algorítmicamente a un conjunto de datos que incluye imágenes de gatos y perros.Con el tiempo, la IA aprenderá a reconocer gatos y perros con mayor precisión y facilidad al reconocer ciertos patrones.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
Puede obtener diferentes métodos de aprendizaje automático que varían en el grado de supervisión que se le da a la IA.Por ejemplo, el aprendizaje supervisado implica datos de entrenamiento etiquetados.Este enfoque también se conoce como aprendizaje automático clásico: se basa en humanos para ayudar a la IA a comprender las características de sus conjuntos de datos.
El aprendizaje automático no supervisado no incluye datos etiquetados, sino que elige conjuntos de datos no etiquetados.Esta forma de entrenamiento de IA, común en el aprendizaje automático profundo (un subconjunto del aprendizaje automático), permite que la IA identifique patrones y grupos en los datos al observar las características que puede detectar en los datos.Este tipo de aprendizaje automático se basa en redes neuronales para lograr un aprendizaje profundo.
Según los resultados del entrenamiento, los programadores también pueden modificar el algoritmo para lograr mejor el resultado deseado de la IA.
El aprendizaje automático mejora tecnologías como motores de búsqueda, dispositivos domésticos inteligentes, servicios en línea y máquinas autónomas.Así es como Netflix sabe qué películas es más probable que te gusten y cómo el servicio de transmisión de música recomienda listas de reproducción.
Ejemplos de IA de aprendizaje automático
El aprendizaje automático potencia la mayor parte de la inteligencia artificial que vemos en nuestra vida diaria.Los algoritmos de recomendación son una forma popular de aprendizaje automático que aparece en los servicios de transmisión y sitios de redes sociales.Estas plataformas usan IA para predecir lo que podría querer ver en función de los datos recopilados de su perfil.
El aprendizaje automático también se usa para crear IA generativa y grandes modelos de lenguaje, y la IA en herramientas como Bing Chat se basa en grandes cantidades de datos de entrenamiento.
Por qué el aprendizaje automático puede salir mal
Hay varias razones por las que el aprendizaje automático conduce a consecuencias no deseadas.Estas razones incluyen problemas con la recopilación de datos, los datos proporcionados y la forma en que las personas usan las herramientas de IA.
Cuando se trata de datos, se aplica el mantra de "basura que entra, basura que sale".Si los datos alimentados a una IA son limitados, sesgados o de baja calidad, el resultado es una IA limitada o sesgada.
Pero incluso cuando los programadores obtienen los datos correctos, las personas pueden tener problemas para hacer su trabajo.Los creadores de software a menudo no saben que las personas pueden usar la tecnología de manera maliciosa o con fines egoístas.
Más recientemente, las personas están liberando chatbots para contenido que viola los términos de servicio de la plataforma.
Hay esfuerzos para mejorar las medidas de seguridad en torno a la tecnología de aprendizaje automático para evitar el uso malicioso.Pero existe la preocupación de que el desarrollo de herramientas supere la capacidad de la sociedad para adaptarse a ellas.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudarnos
El aprendizaje automático se utiliza en poderosas herramientas de IA que impulsan nuestras recomendaciones y resultados de búsqueda en línea, además de ser la columna vertebral de la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso.
Sin embargo, el resultado de un algoritmo de aprendizaje automático depende de la calidad de su conjunto de datos.
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