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Cuando decimos que una IA “aprende”, puede sonar como si estuviéramos hablando de una persona que estudia, memoriza información y adquiere experiencia. Pero en realidad, el proceso es diferente.
En términos sencillos, una IA aprende cuando un modelo analiza grandes cantidades de datos y encuentra patrones que después puede utilizar para generar una respuesta, hacer una predicción o tomar una decisión. Esto es parte de lo que conocemos como machine learning o aprendizaje automático.
La IA aprende de los datos
Para entrenar un modelo de inteligencia artificial se utilizan datos. Dependiendo del sistema, pueden ser textos, imágenes, sonidos, videos, números u otro tipo de información.
Durante el entrenamiento, el modelo procesa esos datos y ajusta sus parámetros para mejorar el resultado de una tarea determinada. Por ejemplo, si queremos entrenar un sistema para identificar correos de spam, podemos mostrarle muchos ejemplos de mensajes que ya fueron clasificados como spam o como mensajes normales.
Con suficientes ejemplos, el modelo puede encontrar patrones que le permitan analizar un correo que nunca había visto y estimar si probablemente es spam.
No significa que la IA “entienda” como una persona
Aquí está una de las diferencias más importantes. Cuando decimos que una IA aprendió algo, no significa necesariamente que lo comprenda de la misma manera que una persona. El modelo está identificando relaciones y patrones dentro de los datos con los que fue entrenado.
En los modelos de machine learning, este aprendizaje ocurre mediante ajustes matemáticos de sus parámetros. En una red neuronal, por ejemplo, esos parámetros incluyen pesos y sesgos que se modifican durante el entrenamiento para mejorar sus resultados.
Por eso, es más preciso decir que una IA aprende patrones que afirmar que adquiere conocimiento exactamente de la misma forma que un ser humano.
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¿Y qué pasa cuando termina el entrenamiento?
Una vez entrenado, el modelo puede recibir información nueva y utilizar los patrones que aprendió para producir un resultado. A este proceso se le conoce como inferencia.
Por ejemplo, un modelo que fue entrenado con diferentes tipos de imágenes puede analizar una imagen nueva y determinar qué características reconoce en ella. De la misma manera, un modelo de lenguaje puede recibir una pregunta y generar una respuesta utilizando los patrones aprendidos durante su entrenamiento.
Esto también explica por qué una IA puede responder algo incorrectamente. Haber aprendido patrones de muchos datos no significa que el modelo tenga una comprensión perfecta del mundo ni que todas sus respuestas sean verdaderas.
Entonces, ¿una IA sigue aprendiendo cada vez que la usamos?
No necesariamente. Aquí también existe una confusión bastante común. Que una IA pueda utilizar el contexto de una conversación para responder mejor no significa automáticamente que esté modificando su modelo de manera permanente.
El entrenamiento de un modelo y su utilización cotidiana son procesos diferentes. Un modelo entrenado puede utilizar lo que aprendió para responder nuevas solicitudes sin que cada interacción implique volver a entrenarlo.
En pocas palabras, cuando escuches que una inteligencia artificial “aprende”, piensa en un sistema que analiza datos, identifica patrones y ajusta sus parámetros durante el entrenamiento para después utilizar esos patrones con información nueva.
No es aprendizaje humano, pero sí es una forma de aprendizaje computacional que está detrás de buena parte de la inteligencia artificial que utilizamos actualmente.
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