En los últimos meses, hemos sido testigos de una evolución sin precedentes en el campo de la Inteligencia Artificial, y su impacto en la sociedad ha sido significativo. Desde su uso en el sector bancario hasta la investigación científica, las IA han penetrado en el mundo de la tecnología y ahora están disponibles para todos, gracias a iniciativas accesibles como ChatGPT. Sin embargo, este rápido avance ha suscitado la curiosidad de muchas personas, quienes se preguntan cómo aprenden las inteligencias artificiales y cómo se diferencian de nosotros, los seres humanos.
La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas y sistemas informáticos para realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento, la percepción y la resolución de problemas. En otras palabras, la IA es una rama de la informática que se enfoca en la creación de sistemas y programas que pueden simular la inteligencia humana para realizar tareas de manera autónoma y eficiente. Estos sistemas pueden ser entrenados para reconocer patrones, tomar decisiones y realizar acciones específicas, y su uso se ha expandido en una amplia gama de aplicaciones, desde la automatización industrial hasta la atención médica y el comercio electrónico.
Sabiendo esto Sabrina Cruz, host del canal de youtube Answer in Progress dedicado al aprendizaje, decidió aprender desde cero una nueva destreza mientras programaba una inteligencia artificial para hacer lo mismo en un entorno virtual.“Muchos piensan que la inteligencia artificial es tan buena porque piensa como los humanos, yo sabía que eso no es así, pero lo que no sabía era el por qué”, aseguró Cruz. Para el experimento decidió que retaría a su próxima a crear IA a aprender a hacer parkour, ella en la vida real y la IA en un entorno generado por Unity Engine, un software utilizado en el desarrollo de videojuegos.
Aprendiendo a aprender
En su video Cruz demuestra que si bien hay factores comunes en el aprendizaje de humanos y máquinas, existen factores clave que hacen que las experiencias sean completamente diferentes. Uno de estos es el miedo, como seres humanos tenemos instintos naturales que nos advierten de que nos podemos herir, este fue un factor que la propia Cruz experimentó repetidas veces mientras aprendía parkour, a diferencia de la IA que simplemente cumple con los comandos que se le asignen.
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Otro factor clave que diferencia el aprendizaje de las IA es la capacidad humana de saber cuando nos equivocamos. Tal como podemos notar en programas como DALL-E o ChatGPT cuando estas se equivocan no son capaces de reconocer sus propios errores, como manos mal dibujadas o datos erróneos, la única manera de que estos sepan de sus fallas es mediante la intervención humana.
Reinforcement Learning: cómo le enseñamos a las IA
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que un algoritmo aprende a través de la prueba y error mediante la interacción con un entorno. En este enfoque, un agente aprende a tomar decisiones en función de las recompensas y los castigos que recibe por sus acciones. El objetivo es encontrar la acción óptima que maximice la recompensa acumulativa con el tiempo.
El aprendizaje por refuerzo está inspirado en la forma en que los animales y los humanos aprenden a través de recompensas y castigos. El agente comienza explorando el entorno y tomando acciones aleatorias, y a medida que recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos, ajusta su comportamiento en consecuencia. A través de interacciones repetidas con el entorno, el agente aprende a asociar ciertas acciones con resultados positivos y otras con resultados negativos.
El aprendizaje por refuerzo se ha aplicado con éxito en una amplia gama de aplicaciones, como juegos, robótica y vehículos autónomos, y tiene el potencial de revolucionar campos como la atención médica y las finanzas.
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