Categoría: Inteligencia Artificial

En este último post sobre Machine Learning y la Inteligencia Artificial, vamos a presentar el algoritmo más potente hasta la fecha que viene a generar un gran debate sobre la capacidad que pueden tener las máquinas para suplir las tareas del ser humano. Estamos hablando de GTP-3.

La última inteligencia artificial de lenguaje de OpenAI, GPT-3, es realmente apasionante, pero, en realidad, carece de cualquier tipo de comprensión del mundo real y de las implicaciones de las palabras con las que trabaja. Ha sido elogiada por su capacidad de comprensión para escribir incluso novelas o historias, pero permanece al margen de conceptos complejos como el racismo, el cual no es capaz de discernir entre posible contenido ofensivo hacia algún colectivo o población.

5-Diferentes tipos de Machine learning

Uno puede pensar en el aprendizaje automático, como un nombre diferente para algo que ya existe. Tal vez sea sólo una forma actualizada de describir las estadísticas, o una nueva forma de hablar de la ciencia de los datos. Pero la clave cuando se piensa en el aprendizaje automático es el enfoque en el término “aprendizaje”.

El aprendizaje automático ciertamente tiene estadísticas. También podría ser una parte clave de los esfuerzos en el campo de la ciencia de datos. Pero estas son sólo las herramientas que una máquina necesita para aprender. No son un sustituto del aprendizaje. Imaginemos lo que significa aprender:

• ¿Cuáles son las diferentes estrategias que usa para aprender algo nuevo?
• ¿Cómo puede tomar estas estrategias y luego aplicarlas a las máquinas?

3-Trabajar con los datos

Gran parte de la informática todavía se trabaja con instrucciones explícitas. En la programación tradicional, se configura la máquina para aceptar una entrada y producir una salida basada en el algoritmo. La entrada es el comando y la salida es una respuesta predeterminada. Eso funcionará bien cuando tenga un programa con cálculos simples. Pero se vuelve un poco más complicado cuando los humanos no podemos instruir explícitamente a la máquina sobre qué hacer.

En estos casos, se necesita un modelo de programación que permita que la máquina aprenda. También debe darle a la máquina cierta capacidad para responder a los feedback. Este es un escenario perfecto para el machine learning.

1-Introducción

Machine Learning es una de las áreas más activas en inteligencia artificial. Esto se debe en parte al boom en Big Data, pero también a los enormes avances en los algoritmos de aprendizaje automático. Ahora tenemos máquinas que pueden aprender a conducir automóviles, buscar nuevos productos farmacéuticos e incluso ser jugadores expertos en juegos que requieren una estrategia creativa y compleja.

Estas habilidades son solo el comienzo. Las máquinas están mejorando en tareas que, en el pasado, solo podían ser realizadas por humanos e incluso están aprendiendo a hacer juicios mejores a través del análisis de patrones y la toma de decisiones estratégicas.