Cuando hablamos de Inteligencia Artificial, una de las preguntas más interesantes es cómo consigue una máquina aprender. Estamos acostumbrados a pensar que para que un ordenador haga algo hay que programarlo previamente, indicando exactamente qué debe hacer en cada situación.
Sin embargo, muchos sistemas modernos de Inteligencia Artificial funcionan de una manera diferente.
En lugar de recibir todas las instrucciones de forma manual, pueden aprender determinados patrones a partir de grandes cantidades de datos. Este proceso es una de las bases del Machine Learning y del Deep Learning, dos tecnologías fundamentales para entender la IA actual.
Pero ¿qué significa realmente que una Inteligencia Artificial «aprenda»? ¿Qué ocurre con los datos? ¿Cómo se entrena un modelo? ¿Y por qué la calidad de la información es tan importante?
En este artículo vamos a explicar de forma sencilla cómo aprende una Inteligencia Artificial de los datos, desde que se recopila la información hasta que el modelo puede utilizar lo aprendido para realizar nuevas predicciones.
¿Qué significa que una IA aprenda?
Cuando decimos que una Inteligencia Artificial aprende, no significa que piense o estudie exactamente como lo hace una persona.
En el contexto de la Inteligencia Artificial, aprender significa que un sistema puede identificar patrones y relaciones dentro de los datos y modificar determinados parámetros internos para mejorar su rendimiento en una tarea concreta.
Por ejemplo, imaginemos que queremos desarrollar una IA capaz de reconocer fotografías de gatos.
Podemos mostrarle miles de imágenes y decirle cuáles contienen gatos.
Al principio, el sistema cometerá muchos errores.
Pero durante el entrenamiento irá ajustando sus parámetros para mejorar sus predicciones.
Después de analizar suficientes ejemplos, podrá recibir una fotografía que no había visto anteriormente y calcular si probablemente contiene un gato.
Esto es aprendizaje automático.
Los datos son la materia prima de la IA
Los datos tienen un papel fundamental en muchos sistemas de Inteligencia Artificial.
Una IA puede trabajar con diferentes tipos de información:
- Fotografías.
- Textos.
- Vídeos.
- Grabaciones de audio.
- Números.
- Documentos.
- Datos de sensores.
- Registros de actividad.
- Información estructurada.
El tipo de datos depende de la tarea que queramos realizar.
Si queremos crear un sistema para reconocer objetos, necesitaremos imágenes.
Si queremos desarrollar un modelo que analice lenguaje, necesitaremos grandes cantidades de texto.
Si queremos predecir determinados valores, necesitaremos datos numéricos relacionados con el problema.
Por tanto, antes de entrenar un modelo hay que determinar qué información necesita.
Paso 1: recopilar los datos
El primer paso suele consistir en reunir una cantidad suficiente de datos.
Imaginemos que queremos crear una IA capaz de identificar diferentes tipos de flores.
Necesitaremos fotografías de esas flores.
Cuantas más situaciones diferentes aparezcan en los datos, mejor podremos evaluar la capacidad del modelo para enfrentarse posteriormente a casos nuevos.
Por ejemplo, sería conveniente que las imágenes incluyeran diferentes tamaños, ángulos, condiciones de iluminación y fondos.
Si utilizáramos únicamente fotografías prácticamente idénticas, el modelo podría tener dificultades cuando encontrara una situación diferente.
Paso 2: preparar los datos
No basta con recopilar información.
Los datos deben prepararse antes de utilizarlos para entrenar un modelo.
Es posible que existan imágenes duplicadas, datos incorrectos, información incompleta o elementos que no sean relevantes para el problema.
Por eso, una parte importante del trabajo consiste en limpiar y organizar los datos.
En algunos casos también es necesario etiquetarlos.
Por ejemplo:
«Imagen 1 → perro»
«Imagen 2 → gato»
«Imagen 3 → perro»
Estas etiquetas proporcionan al modelo información sobre la respuesta correcta durante determinados tipos de entrenamiento.
Paso 3: dividir los datos
Una práctica habitual consiste en dividir los datos en diferentes conjuntos.
Por ejemplo, podemos tener:
Datos de entrenamiento: utilizados para que el modelo aprenda.
Datos de validación: utilizados para evaluar y ajustar determinados aspectos durante el desarrollo.
Datos de prueba: utilizados para comprobar cómo funciona el modelo con información que no ha utilizado de la misma manera durante el entrenamiento.
Esta separación es importante porque queremos saber si el modelo realmente ha aprendido patrones generales y no simplemente ha memorizado los ejemplos.
Paso 4: comenzar el entrenamiento
Aquí comienza una de las partes más importantes del proceso.
El modelo recibe los datos de entrenamiento y realiza predicciones.
Al principio, sus resultados pueden ser bastante malos.
Supongamos que estamos entrenando un sistema para identificar perros y gatos.
El modelo recibe una fotografía y responde:
«80 % gato.»
Pero la etiqueta correcta indica que es un perro.
Existe entonces un error entre la predicción y la respuesta esperada.
El sistema utiliza ese error para ajustar sus parámetros internos.
Después vuelve a procesar información.
Este proceso se repite muchas veces.
¿Qué son los parámetros?
Los parámetros son valores internos del modelo que se ajustan durante el entrenamiento.
En modelos sencillos puede haber relativamente pocos parámetros.
En modelos modernos de Deep Learning puede haber millones, miles de millones o incluso más.
Estos parámetros influyen en la manera en que el modelo procesa la información.
Durante el entrenamiento, el sistema intenta encontrar valores que permitan obtener mejores resultados.
Podemos imaginarlo como una enorme cantidad de pequeños ajustes matemáticos que se realizan de manera automática.
El papel del error
El error es fundamental para que determinados sistemas puedan aprender.
El modelo realiza una predicción y la compara con el resultado esperado.
Si se equivoca, el sistema calcula cuánto se ha alejado de la respuesta correcta.
Después utiliza métodos matemáticos para modificar sus parámetros.
Una técnica fundamental utilizada en redes neuronales es la retropropagación del error, conocida como backpropagation.
De forma simplificada, permite distribuir la información sobre el error hacia las diferentes partes de la red para determinar cómo deberían ajustarse sus parámetros.
Este proceso puede repetirse millones de veces durante el entrenamiento.
¿Qué ocurre después de miles o millones de ejemplos?
Con suficientes ejemplos y un entrenamiento adecuado, el modelo puede empezar a identificar patrones.
En el caso de las imágenes, puede aprender determinadas características visuales.
En el caso del lenguaje, puede aprender relaciones entre palabras y estructuras lingüísticas.
En el caso de datos numéricos, puede encontrar relaciones que ayuden a realizar determinadas predicciones.
Lo importante es que el modelo no necesita almacenar necesariamente una copia exacta de cada ejemplo para realizar una nueva predicción.
Su objetivo es aprender patrones que pueda aplicar posteriormente a datos que no haya visto durante el entrenamiento.
Un ejemplo cotidiano: recomendaciones de películas
Imaginemos una plataforma de películas.
Sabemos que has visto varias películas de ciencia ficción y has valorado positivamente algunas de ellas.
También sabemos que otros usuarios tienen comportamientos similares.
Un sistema de Machine Learning puede analizar estas interacciones y encontrar patrones.
Si determinadas personas con gustos similares han disfrutado de una película que tú todavía no has visto, el sistema puede considerar que esa película podría interesarte.
La recomendación no tiene por qué haber sido seleccionada manualmente por una persona.
Puede ser el resultado de un modelo que ha aprendido patrones a partir de los datos de muchos usuarios.
Otro ejemplo: detectar spam
Los filtros de correo electrónico proporcionan otro ejemplo sencillo.
Un sistema puede analizar miles de mensajes previamente clasificados como spam y mensajes legítimos.
Con esos ejemplos puede aprender determinadas características que aparecen con mayor frecuencia en los correos no deseados.
Cuando llega un mensaje nuevo, el modelo puede analizarlo y calcular la probabilidad de que sea spam.
Si la probabilidad supera determinado nivel, el sistema puede enviarlo a la carpeta correspondiente.
¿Una IA memoriza los datos?
Esta cuestión requiere matices.
Un modelo puede aprender información específica de los datos de entrenamiento y, en determinadas circunstancias, puede memorizar determinados ejemplos.
Sin embargo, el objetivo habitual del entrenamiento es que el modelo aprenda patrones que pueda generalizar a nuevos casos.
Por eso es tan importante evaluar el modelo con datos que no haya utilizado durante el entrenamiento.
Si funciona bien únicamente con los ejemplos que ya conoce, no podemos decir que haya aprendido correctamente a resolver el problema general.
¿Qué es el sobreajuste?
Uno de los problemas que puede aparecer durante el entrenamiento es el sobreajuste, conocido como overfitting.
Ocurre cuando un modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento, incluyendo características específicas o ruido que no representan patrones generales.
Imaginemos un estudiante que memoriza literalmente las respuestas de un examen.
Si le presentamos exactamente las mismas preguntas, probablemente obtendrá una puntuación excelente.
Pero si cambiamos las preguntas, puede tener dificultades.
Un modelo sobreajustado puede comportarse de manera similar.
Por eso, los investigadores utilizan diferentes técnicas para comprobar que el modelo sea capaz de generalizar.
La importancia de la calidad de los datos
No todos los datos tienen el mismo valor.
Un conjunto de datos puede ser enorme y, aun así, producir un modelo deficiente si contiene demasiados errores.
También pueden existir problemas relacionados con sesgos.
Por ejemplo, si un sistema de reconocimiento de imágenes se entrena con una representación muy limitada de determinadas situaciones, puede funcionar peor cuando se encuentra con imágenes diferentes.
Por eso, la calidad, diversidad y representatividad de los datos son aspectos fundamentales.
¿Puede una IA aprender de datos incorrectos?
Sí.
Si un modelo recibe información incorrecta durante el entrenamiento, puede aprender patrones incorrectos.
Por eso, la preparación de los datos es una de las partes más importantes del proceso.
En determinados proyectos, equipos especializados revisan y etiquetan grandes cantidades de información antes de utilizarla.
La calidad del resultado final depende en buena medida de la calidad del proceso de entrenamiento.
¿Cuánto tiempo necesita una IA para aprender?
No existe una respuesta única.
El tiempo necesario depende de numerosos factores:
- Tamaño del modelo.
- Cantidad de datos.
- Complejidad del problema.
- Potencia de los ordenadores.
- Arquitectura utilizada.
- Número de veces que se procesan los datos.
- Objetivo del entrenamiento.
Entrenar un modelo pequeño puede ser relativamente rápido.
Entrenar modelos de IA muy grandes puede requerir enormes cantidades de recursos computacionales y largos procesos de entrenamiento.
Entrenamiento e inferencia no son lo mismo
Es importante diferenciar dos etapas.
El entrenamiento es cuando el modelo aprende a partir de los datos y ajusta sus parámetros.
La inferencia es cuando utilizamos el modelo ya entrenado para obtener un resultado a partir de nuevos datos.
Por ejemplo, durante el entrenamiento podemos utilizar miles de fotografías de perros y gatos.
Después, durante la inferencia, proporcionamos una fotografía nueva y el modelo realiza una predicción.
Esta diferencia es fundamental para comprender cómo funcionan muchos sistemas de IA.
¿Puede una IA seguir aprendiendo después de ser entrenada?
Depende del sistema.
No todos los modelos modifican sus parámetros automáticamente cada vez que reciben una nueva pregunta o dato.
En muchos casos, el modelo que utilizamos ha sido entrenado previamente y posteriormente se utiliza para generar respuestas o realizar predicciones.
Para incorporar nuevos conocimientos o modificar su comportamiento pueden ser necesarios procesos adicionales de entrenamiento, ajuste o actualización.
Esto es especialmente importante porque evita pensar que una IA necesariamente «aprende de todo» en tiempo real.
¿Cómo aprenden los modelos de lenguaje?
Los modelos de lenguaje utilizan grandes cantidades de texto durante su entrenamiento para aprender patrones relacionados con el lenguaje.
De forma simplificada, pueden aprender qué elementos tienden a aparecer juntos y cómo se estructura el lenguaje.
Posteriormente pueden utilizar esos patrones para generar texto.
Por ejemplo, cuando escribimos una frase y pedimos que continúe, el modelo calcula qué elementos podrían aparecer a continuación teniendo en cuenta el contexto disponible.
Los modelos modernos son extremadamente sofisticados y pueden realizar muchas tareas adicionales, pero esta idea básica ayuda a comprender su funcionamiento.
¿Aprende una IA como un ser humano?
No exactamente.
Una persona aprende mediante experiencias, percepción, interacción con el entorno, educación, emociones y muchos otros procesos.
Un modelo de Machine Learning aprende mediante procedimientos matemáticos aplicados a datos.
La palabra «aprender» se utiliza en ambos casos porque existe una mejora basada en la experiencia o en los ejemplos, pero los mecanismos son muy diferentes.
Comprender esta diferencia es importante para evitar atribuir capacidades humanas a sistemas que funcionan de otra manera.
El futuro del aprendizaje automático
Los sistemas de Inteligencia Artificial continúan evolucionando.
Los modelos pueden trabajar con cantidades cada vez mayores de información y combinar diferentes tipos de datos.
También se están desarrollando métodos para conseguir modelos más eficientes y capaces de aprender determinadas tareas utilizando menos recursos.
La investigación en este campo busca mejorar la precisión, reducir errores y conseguir sistemas que sean más útiles y fiables.
Conclusión
Una Inteligencia Artificial puede aprender de los datos mediante procesos de entrenamiento en los que analiza ejemplos, realiza predicciones, mide sus errores y ajusta sus parámetros internos.
El proceso puede resumirse de manera sencilla:
Datos → entrenamiento → predicciones → errores → ajustes → aprendizaje de patrones.
Los datos tienen un papel fundamental. No importa únicamente cuántos datos tengamos, sino también su calidad, diversidad y relevancia.
Durante el entrenamiento, el modelo intenta encontrar patrones que puedan aplicarse posteriormente a nuevos ejemplos. Después, durante la inferencia, utiliza lo aprendido para generar predicciones o resultados.
Este proceso está detrás de numerosas aplicaciones modernas, desde los sistemas de recomendación hasta el reconocimiento de imágenes, los asistentes de voz y las herramientas de IA generativa.
Comprender cómo aprende una IA permite entender mejor tanto sus capacidades como sus limitaciones.
Una Inteligencia Artificial puede analizar enormes cantidades de información y encontrar patrones que serían difíciles de detectar manualmente, pero también puede aprender errores presentes en los datos y producir resultados incorrectos.
Por eso, cuando hablamos de IA no debemos pensar únicamente en máquinas que «aprenden solas». Detrás de cada modelo existen datos, algoritmos, objetivos, procesos de entrenamiento y decisiones tomadas por personas.
En definitiva, los datos son una de las materias primas fundamentales de la Inteligencia Artificial, y la manera en que se recopilan, preparan y utilizan puede determinar en gran medida la calidad del resultado final.