AI Teading - TeensCómo aprende una IA
Antes vimos una máquina en la que las reglas se escriben a mano. Si escribías una regla, reconocía una cosa; lo que no estaba escrito, no lo reconocía.
Una máquina que aprende es distinta. Nadie le escribe la respuesta. Se corrige sola equivocándose. A eso se le llama .
¿Cómo puede ser? Es mucho más sencillo de lo que parece.
Basta con saber cuánto te has equivocado
Imagina que hay una diana. Y que hay un número que puedes girar. Al girarlo, tu respuesta se mueve a la izquierda o a la derecha.
A ese número lo llamamos . Es el número que decide cuánta importancia se le da a cada señal. Se cambia poco a poco, como quien gira un mando.
¿Y cómo sabes hacia qué lado girarlo? Basta con mirar cuánto te has equivocado ahora mismo.
Lo giré y me equivoqué más → lo giro al revés
Lo giré y me equivoqué menos → sigo por ahí
Eso es todo. De verdad, eso es todo.
A ese «cuánto me he equivocado» lo llamamos .
Girar, ver cuánto se falla e ir hacia donde se falla menos. En cuatro intentos acierta.
¿En cuántos intentos diste en la diana? El gráfico de abajo es lo que acabas de hacer. Primero te equivocas mucho y poco a poco menos: esa forma es la forma de aprender.
La máquina hace exactamente lo mismo
Si has pulsado Ajustar automáticamente, quizá te haya parecido poca cosa. Pues esto es lo que hace una máquina.
Girar un poco
Mirar si se ha equivocado más o menos
Ir un poco más hacia donde se equivoca menos
Volver al 1
No es lista. Solo es rápida. Mientras nosotros giramos una vez por segundo, la máquina gira miles de veces por segundo.
Cuando hay dos pesos
Pulsa Un peso más. Se va a poner difícil de repente.
Porque al girar un peso se mueven las dos respuestas. Si ajustas una, se desajusta la otra.
¿Cuántos pesos hay dentro de una IA de verdad? No cientos: millones. Y algunas tienen muchos más.
¿Podría una persona girarlos todos? No. Por eso los gira la máquina.
Una cosa más. Cuando termina de girar, la máquina no sabe la respuesta. Solo se ha quedado en el sitio donde el error es más pequeño. Por eso da una respuesta incluso ante algo que no ha visto nunca. No la respuesta correcta, sino la que parece más probable.
¿Y cuándo apareció esta idea?
Hace mucho más de lo que crees. El siguiente capítulo es esa historia de setenta años.
Lo que sostiene este capítulo
- 6 Samuel, "Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers", IBM Journal of Research and Development 3(3) (1959)
- 7 Samuel, "Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers. II — Recent Progress", IBM Journal of Research and Development 11(6) (1967)