La inclusión de herramientas basadas en Inteligencia Artificial (IA), como ChatGPT, en nuestra vida cotidiana ha alterado significativamente nuestra percepción acerca de las capacidades y aplicaciones que la IA tiene para el beneficio de las personas. El entrenamiento de la IA es fundamental para generar algoritmos fiables que respondan a la incipiente demanda sobre el uso de este tipo de herramientas.
Para que una Inteligencia Artificial consiga los resultados que podemos palpar hoy en día necesita un entrenamiento completo y versátil que asegure la eficiencia de lo aprendido. El entrenamiento de una Inteligencia Artificial implica el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar y aprender de un conjunto de datos.
Teniendo esto en cuenta es interesante analizar qué tipo de algoritmos se emplean en este proceso y por qué. Para empezar, los algoritmos se basan en una secuencia bien definida de pasos o instrucciones lógicas para resolver un problema o realizar una tarea específica. Estas instrucciones pueden involucrar operaciones matemáticas, comparaciones, selecciones, iteraciones y otras acciones que permiten al algoritmo procesar y manipular datos de entrada (input) para producir otros de salida (output). Igualmente, los algoritmos pueden aplicarse en una amplia variedad de campos, como la informática, la ciencia de datos, la inteligencia artificial, la criptografía, la robótica o la economía.
Inteligencia Artificial ➡️ Algoritmo = secuencia + secuencia
El entrenamiento de una Inteligencia Artificial (IA) implica el uso de algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) para analizar y aprender de los volúmenes de datos. El proceso generalmente es el siguiente:
- Seleccionar y preparar los datos de entrenamiento, que deben ser representativos del problema que se está tratando de resolver.
- Elegir un modelo de aprendizaje automático y ajustar sus parámetros iniciales.
- Entrenar el modelo utilizando los datos de entrenamiento, lo que implica ajustar los parámetros del modelo para minimizar errores o la función de pérdida.
- Evaluar el modelo utilizando un conjunto de datos separado (conjunto de validación) para medir su precisión y generalización.
- Ajustar el modelo y repetir el proceso hasta que se logre la precisión deseada.
Este proceso puede requerir una gran cantidad de datos de entrenamiento y tiempo de procesamiento, y a menudo se realiza en plataformas de computación de alto rendimiento para acelerar la preparación de la Inteligencia Artificial.
⚠ Pero… ¿Es seguro este entrenamiento? ¿De qué datos se alimenta la Inteligencia Artificial?
Los datos son esenciales para el aprendizaje automático y otras técnicas de inteligencia artificial, dado que se utilizan para identificar patrones y relaciones que los modelos pueden aprender y aplicar a nuevas situaciones.
Partiendo de ahí, la privacidad es uno de los puntos importantes en la recolección de datos. Para respaldar la privacidad de los datos reales, se están desarrollando los «datos sintéticos» para entrenar a la Inteligencia Artificial (IA), en lugar de depender exclusivamente de grandes volúmenes de datos de personas reales.
Pero, ¿qué son los datos sintéticos? En su mayoría, este tipo de datos se basan en algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning) que interiorizan patrones y estadísticas de los datos. Por tanto, la entremezcla de este tipo de técnicas es lo que permite que los datos reales se conviertan en sintéticos. De este modo se protege la privacidad de los datos de entrada originales y evita que la IA gestione directamente datos particulares.
📊 Tipos de datos que emplea la IA
La Inteligencia Artificial (IA) utiliza una variedad de datos para entrenar modelos y tomar decisiones. Estos datos pueden ser estructurados (números, fechas, categorías…) o no estructurados (texto, imágenes, video, audio…), y se pueden recopilar de diversas fuentes, como sensores, bases de datos, redes sociales o de transacciones financieras.
Algunos ejemplos de datos que utiliza la IA son:
- Datos de clientes y ventas: para predecir el comportamiento del consumidor, recomendar productos y personalizar ofertas.
- Imágenes y video: para reconocimiento facial, detección de objetos, diagnóstico médico.
- Texto: para análisis de sentimientos, chatbots, clasificación de correo no deseado (spam).
- Sensores y dispositivos IoT (Internet de las cosas): para monitoreo de la salud, control del hogar, manejo de la energía.
- Datos de redes sociales: para análisis de opinión pública, segmentación de audiencia o publicidad personalizada.
En definitiva, la IA utiliza cualquier tipo de datos que pueda proporcionar información útil para tomar decisiones o resolver problemas en diferentes ámbitos. Estos ejemplos que hemos visto los podemos encontrar en nuestro día a día sin complicaciones como el Spam del correo o el reconocimiento facial que ahora se emplea en los móviles para desbloquearlos.
Ahora bien, también es necesario desgranar qué tipo de algoritmo emplea el Machine Learning. Aquí entra en juego el training data o datos de entrenamiento, que es el conjunto de datos que se usa para entrenar a un modelo de aprendizaje. A su vez, la calidad de este aprendizaje se debe al trabajo que realizan los científicos de datos cuando depuran los datos (data wrangling).
🤖 ¿Con qué algoritmos se entrena a la Inteligencia Artificial?
La inteligencia Artificial utiliza algoritmos diferentes para entrenarse. La tarea que se quiera que la IA reproduzca determinará el tipo de algoritmo que se debe usar. Los más comunes son:
- Redes neuronales artificiales: estas son una colección de nodos interconectados que se inspiran en el cerebro humano y se utilizan comúnmente en tareas de reconocimiento de patrones.
- Algoritmos genéticos: estos algoritmos se inspiran en la teoría de la evolución para generar soluciones a problemas complejos.
- Máquinas de vectores de soporte (SVM): estos algoritmos se utilizan comúnmente en tareas de clasificación, como el reconocimiento de imágenes o la detección de spam.
- Árboles de decisión: estos algoritmos se utilizan para clasificar y predecir resultados en función de datos de entrada.
- Regresión lineal: este algoritmo se utiliza para predecir valores continuos en función de datos de entrada.
- Algoritmos de agrupamiento: estos algoritmos se utilizan para encontrar patrones y agrupar datos similares.
Como observamos, la formación y delimitación de la IA es un proceso complejo, donde intervienen numerosos factores. Sin embargo, las ventajas que aporta la IA como la automatización de procesos, minimizar el error humano o la mejora en la toma de decisiones, contrasta con el coste y tiempo de implementación de esta tecnología, así como la falta de trabajadores cualificados para tratar con la IA. Además, la creatividad parece que será una de las diferencias más importante para diferenciar el trabajo humano del de una máquina.
¿Consideras que la creatividad será la mayor ventaja que tendrán las personas sobre la IA?