Machine learning

Cuándo entrenamos sin querer a una inteligencia artificial

¿Cómo se entrena a un sistema inteligencia artificial? A veces nosotros también colaboramos para hacer más humanas estas tecnologías.

Ilustración para artículo sobre entrenamiento de inteligencia artificial.

El entrenamiento es un proceso fundamental en la creación de cualquier sistema de inteligencia artificial. Este le permite aprender a reconocer nuevas conductas. Sin embargo, no puede hacerlo sola.

Entrenar a tu AI significa reconocer y categorizar tus prácticas, de manera tal que pueda perfilar tus intereses y mejorar notoriamente la precisión de su sistema.

Pruebas de humanidad

¿Eres un robot? Si no lo eres, probablemente te haya tocado realizar un par de Captchas. Esas pruebas para verificar tu humanidad a través del reconocimiento de cruces peatonales, vitrinas y semáforos, son tan solo una de las instancias en que, de una u otra forma, hemos entrenado inteligencias artificiales sin saberlo.

Durante la década pasada, era más frecuente tener que identificar una palabra distorsionada a tener que reconocer todas las bocas de incendio en una cuadrícula de Captcha. Este cambio ocurrió debido a que las IA se volvieron lo suficiente avanzadas como para identificar estos difusos textos, a pesar de incluso nosotros, los humanos, nos equivocaramos.

Actualmente, el machine learning permite reconocer imágenes, textos y audios. Probablemente nunca lleguemos a un sistema permanente de Captchas, ya que, eventualmente, toda prueba será superada por los algoritmos, puesto que para eso están entrenados.

Los humanos se equivocan más

Los Captcha, permiten que los algoritmos aprendan en qué cosas los humanos se equivocan y las imágenes u objetos que les son difíciles de identificar. Este aprendizaje, puede ser utilizado como “cerebro” para futuros robots de servicios, u otro tipo de tecnologías de interacción con humanos.

El 2014, Google hizo competir a humanos con sus algoritmos, en un desafío de reconocimiento de Captchas. Los ganadores, fueron notoriamente los algoritmos, quienes acertaron con un 99,8% de las veces,  versus el 33% de los humanos.

Lo cierto es que el bagaje cultural de los humanos, genera cuestionamientos valóricos que los algoritmos no dimensionan. Y todo eso, se debe a las veces en que acertamos correctamente en las imágenes o letras que nos mostraron antes.

Entrenando nuestras RR.SS.

Pero no entrenamos únicamente IA al tratar de descargar o enviar un archivo. No siempre será necesario comprobar que no somos un robot para que entrenes machine learning. Cada vez que eliminas un correo de tu bandeja  de entrada, o aceptas las sugerencias de usuarios, estás corroborando el buen funcionamiento de los algoritmos, por lo que seguramente, esos correos se irán a la bandeja de spam y te sugiera grupos de usuarios para comunicarte.

Al mismo tiempo, tus búsquedas en Google, sitios webs o dentro de los buscadores de tus mismas redes, permitirán capturar tu esencia. Y cada vez que le des “me gusta” a una sugerencia, o que rechaces lo que te enseña tu red, la IA trás ella, comprenderá mejor tus gustos.

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