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Preguntado por anon-42507 a Juan Jesús, RocioRZ el 10 Nov 2021. Esta pregunta también fue realizada por anon-40102, anon-40100.
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Juan Jesús Roldán Gómez contestada el 10 Nov 2021:
¡Hola!
Como no sé cuánto sabes sobre la inteligencia artificial, voy a explicarte algunas cosas muy básicas. Si quieres que te cuente cosas más complejas sólo tienes que volver a preguntarme. 🙂
La inteligencia artificial son un conjunto de modelos inspirados en la naturaleza que intentan reproducir la inteligencia. Por ejemplo, las redes neuronales artificiales están inspiradas en nuestro sistema nervioso y los algoritmos genéticos en la evolución de las especies y la selección natural.
Estos modelos son programas de ordenador que se pueden entrenar para hacer varias tareas:
– Clasificación: Cogen un conjunto de datos y los agrupan en categorías. Imagina que tienes varios animales de diferentes especies y la IA es capaz de clasificarlos según sus características sin haberlos visto antes: los mamíferos por un lado, los peces por otro…
– Predicción: Relacionan unas entradas con unas salidas. Imagina una IA que ha visto muchos perros y gatos y al final es capaz de detectar si el animal que tiene delante es un perro o un gato.También hay varias formas de entrenar estos modelos: supervisado (cuando les damos unas entradas y les decimos las salidas que queremos), no supervisado (cuando sólo les damos los datos y les dejamos trabajar con ellos) y por refuerzo (cuando los dejamos trabajar y les damos premios o castigos según lo hagan bien o mal).
Ahora mismo estoy utilizando redes neuronales y aprendizaje por refuerzo para que un robot aprenda a hacer ciertas tareas. Te cuento cómo funciona para hacer que un robot vaya a un objetivo evitando obstáculos:
– La red neuronal (recordemos, un programa inspirado en nuestro sistema nervioso) recibe los datos de los sensores del robot (posición, velocidad, distancia a los obstáculos más próximos…) y genera los comandos para los motores del robot (voltajes).
– Al principio, la red neuronal toma decisiones sin sentido porque no está entrenada: hace que el robot avance y retrocede continuamente, hace movimientos que no sirven para ir al objetivo…
– Cada vez que el robot hace algo que no deseamos (alejarse del objetivo, chocar con un obstáculo…) le damos a la red neuronal un refuerzo negativo (una puntuación de -1). Cada vez que el robot hace algo que deseamos (acercarse al objetivo, esquivar un obstáculo…) le damos a la red neuronal un refuerzo positivo (una puntuación de +1).
– Cuando pasa un cierto tiempo, la red neuronal es capaz de descubrir que tiene que hacer las acciones que le dan premios y evitar las que le dan castigos, así que el robot empieza a tener un comportamiento más o menos lógico.
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Rocio Romero Zaliz contestada el 26 Nov 2021:
¡Hola! Viendo la respuesta de Juan Jesús poco puedo agregar…
Se me ocurre comentar lo importante que es entrenar con ejemplos representativos a una inteligencia artificial. Imagínate el problema que resultaría si no le das un conjunto de ejemplos representativos. Por ejemplo, quieres crear una IA que te sugiera a quien contratar en una empresa informática en base a su curriculum. Pero resulta que como hay menos mujeres que hombres en el mundo de la informática, es muy posible que nunca te recomiende contratar a una mujer, simplemente porque no tiene muchos ejemplos de esa clase. Da que pensar, ¿no crees?
En caso de robots puedes entrenarlo para que camine en un suelo liso, pero si luego lo pones en una montaña seguramente se caerá a la primera…
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