Tecnología

La Inteligencia Artificial no es tan lista como nos pensamos

La inteligencia artificial nunca deja de aprender
Escrito por Lara Olmo

Que el término machine learning no nos lleve a error: la inteligencia artificial puede aprender por si sola pero necesita que el hombre valide su efectividad con ensayos de prueba-error.

La inteligencia artificial es la gran expectativa de 2017 y está llamada a cambiar para siempre la relación entre hombres y máquinas. Su avance ha marcado el inicio de una nueva etapa que tendrá consecuencias en prácticamente cualquier aspecto de nuestras vidas: nos sustituirá en el trabajo, nos acompañará en casa, nos desplazará de un lugar a otro, etc.

Basta leer alguno de los innumerables informes que consultoras y grandes firmas están elaborando sobre las capacidades de esta tecnología, para pensar que la inteligencia artificial es casi capaz de cualquier cosa (hasta de predecir el futuro).

Parece que sólo se necesitan conocimientos de programación y muchos datos para crear un algoritmo que por si solo empiece a funcionar y a transformar cualquier industria. Pero esta lectura es errónea y derivada del “hype” que se ha levantado entorno a ella. Al igual que la inteligencia humana, la inteligencia artificial requiere un aprendizaje continuo para avanzar en su experiencia.

En realidad éste es sólo el primer paso: el secreto esté en entrenar los algoritmos, probar su efectividad, validar su respuesta, y después volver a repetir el proceso. Por eso para que el machine learning sea verdaderamente efectivo, es necesario validarlos regularmente, lo que da al hombre un papel esencial.

Esto se observa muy bien en los chatbots: el reto de estos asistentes está en interactuar con el usuario de la forma más natural posible. El lenguaje es una de las cosas que más evoluciona con el tiempo, de forma que si la inteligencia artificial que los sustenta no siguiera aprendiendo, tarde o temprano quedarían desfasados.

¿Qué diferencia hay entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning?

 

Para que un sistema de inteligencia artificial sea experto en su materia no puede dejar de aprender. Debe conocer las tendencias en cada momento, y para ello necesita seguir recopilando nuevos datos de los usuarios para ofrecerles un servicio relevante.

Otro ejemplo: si usamos un motor de búsqueda porque queremos consultar un artículo en cuestión, esta herramienta será más inteligente si, además de sugerirnos otros similares, nos ofrece otros productos complementarios  y además adaptados a nuestras circunstancias personales (nuestra edad, nuestra situación geográfica o nuestros gustos).

 

Vía | VentureBeat

Sobre el autor de este artículo

Lara Olmo

Periodista 2.0 con inquietudes marketeras. Innovación, redes sociales, tecnología y marcas desde una perspectiva millenial. Vinculada al mundo startup. Te lo cuento por escrito, en vídeo, con gráficos o como haga falta.