ML
Seguro que estás acostumbrado a que, en informática, si quieres que algo funcione, tienes que darle instrucciones paso a paso (algoritmos). Pero la IA Predictiva funciona de otra manera: no le damos instrucciones, le damos ejemplos (la entrenamos). A esto lo llamamos Aprendizaje Automático o Machine Learning.
Imagina que quieres que una IA aprenda a distinguir entre una foto de un perro y una de un gato. No le explicas que "el perro tiene el hocico así"; simplemente le pasas 5.000 fotos de perros y 5.000 de gatos.
- La IA analiza cada píxel y busca patrones.
- Cada vez que acierta, refuerza sus "pesos" (sus conexiones internas).
- Cada vez que falla, los corrige.
Una vez entrenada, la IA ha creado un modelo. Cuando le enseñas una foto nueva que nunca ha visto, la IA no "sabe" qué es, pero dice:
"Por lo que he aprendido antes, hay un 92% de probabilidad de que esto sea un perro".
En el Machine Learning, la calidad de la IA depende totalmente de los datos. A mayor cantidad de datos y más variados, mayor probabilidad de acierto
El Machine Learning en tu bolsillo
Esta es la tecnología que hace que:
- TikTok sepa qué vídeo te va a gustar (aprende de tus clics anteriores).
- El filtro de SPAM de tu correo sepa qué es publicidad (aprende de lo que otros usuarios han marcado como basura).
- El reconocimiento facial de tu móvil sepa que eres tú (aprendió de las fotos que te hiciste al configurarlo).
Sesgos
El Sesgo de Confirmación es el "filtro burbuja" de nuestro cerebro: solo aceptamos la información que nos da la razón y descartamos la que nos contradice. Es como llevar unas gafas que solo te dejan ver los colores que te gustan. Es lo que hace contigo el algoritmo de la red social, mostrarte lo que sabe que te gusta, para que te quedes.
Vamos a entregar una IA para identificar el sesgo de confirmación.
Para eso necesitamos frases que tengan sesgo y frases que no, así aprenderá patrones y lo podrá diferenciar.
ML
https://basic.learningml.org/editor/
Vamos a usar esta plataforma de entrenamiento. Y vamos a elegir la opción texto
A continuación se abre esta pantalla, con las tres fases de la IA: Entrenar, aprender y probar.
Para entrenar
tenemos que empezar por definir las clases, esas son las cosas que queremos que identifique. En nuestro caso tenemos dos tipos de frase:
- Con sesgo de confirmación
- Sin sesgo de confirmación
Esta es la parte más aburrida porque hay que darle muchos datos para que pueda aprender. Cuantos más datos le das mejores resultados dará. Crea las clases:
Y ahora introduce 20 frases en cada una. Fijate que aparece el número de ítem que has introducido
No desesperes, te doy los datos de entrenamiento:
Entrenar
Probar
Prueba con las siguientes frases:
"He leído en un foro que las vacunas no funcionan, así que no me voy a vacunar." (Debería dar Sesgo).
"El último informe de la ONU analiza el impacto ambiental del plástico." (Debería dar Neutro).
"Como hoy he visto a dos chicos gritando, está claro que esta generación es muy violenta." (Debería dar Sesgo).
"La encuesta muestra opiniones a favor y en contra de la nueva ley de educación." (Debería dar Neutro).
"Seguro que mañana llueve porque me duele la rodilla, siempre pasa lo mismo." (Debería dar Sesgo).
Guarda el archivo de entrenemiento
Reto
Vamos a entrenar a una IA para que diferencie entre Objetos Escolares Reales y Objetos "Intrusos" (cosas que no deberían estar sobre tu mesa en un examen).