Cómo funciona la inteligencia artificial, sin palabras complicadas
¿Cómo puede un teléfono reconocer una cara? ¿Cómo sabe una aplicación qué canción recomendarte? ¿Y cómo puede una herramienta escribir un párrafo que nunca había existido?
No es magia. Tampoco hay una persona escondida dentro de la computadora escribiendo a toda velocidad. La respuesta está en tres ideas: datos, patrones y predicciones.
No te vayas. Suenan como palabras de escuela, pero son más fáciles de lo que parecen.
Primero: los datos
Los datos son ejemplos o información.
Si quieres enseñarle a un niño pequeño la diferencia entre un perro y un gato, probablemente le mostrarás varios perros y varios gatos. Poco a poco notará que suelen tener formas, caras y comportamientos diferentes.
Para entrenar un sistema de inteligencia artificial se hace algo parecido, pero con cantidades enormes de información. Puede estudiar imágenes, textos, sonidos o números, dependiendo de la tarea.
Una herramienta que reconoce fotografías necesita ejemplos de fotografías. Una herramienta que trabaja con palabras necesita muchos ejemplos de lenguaje.
Segundo: los patrones
Un patrón es algo que se repite.
Tu cerebro reconoce patrones todos los días. Si el cielo está oscuro, escuchas truenos y sientes gotas, no necesitas un diploma en meteorología para pensar que va a llover.
Una IA también busca cosas que se repiten, pero puede hacerlo en millones de ejemplos y encontrar relaciones demasiado grandes para que una persona las revise una por una.
Tercero: la predicción
Cuando una IA responde, muchas veces está haciendo una predicción.
El teclado de tu teléfono intenta predecir la próxima palabra. Una aplicación de música intenta predecir qué canción podría gustarte. Una herramienta de IA generativa predice qué palabras deberían venir después de las que ya aparecieron.
Vamos con un ejemplo. Si yo escribo:
Más vale tarde que…
Probablemente pensaste en “nunca”. Lo hiciste porque has visto esa frase antes. Reconociste el patrón.
Una IA hace algo parecido, pero a una escala enorme y con cálculos matemáticos. No tiene la frase guardada como una grabación exacta. Calcula qué continuación parece más probable según lo que aprendió.
¿Entonces solo repite?
No exactamente.
Puede combinar patrones de muchas maneras y producir algo nuevo. Por ejemplo, puedes pedirle una historia sobre un perro astronauta que vende helados en la Luna. Tal vez nunca vio esa historia exacta, pero conoce patrones sobre perros, astronautas, helados y la Luna. Los combina para crear una respuesta.
Eso es impresionante, pero también explica un problema: una respuesta puede sonar bien sin ser verdad.
Si le falta información, la herramienta puede completar el espacio con algo que parece posible. Es como una persona que no recuerda un dato durante una conversación y, en lugar de decir “no sé”, improvisa. En inteligencia artificial a ese error muchas veces se le llama “alucinación”. La palabra es rara; lo importante es recordar que puede inventar.
¿Por qué unas herramientas son mejores que otras?
No todas fueron entrenadas con la misma información ni para las mismas tareas.
Un martillo y un destornillador son herramientas, pero no hacen el mismo trabajo. De la misma manera:
- Una IA puede ser buena creando imágenes.
- Otra puede ayudar con textos.
- Otra puede detectar transacciones bancarias sospechosas.
- Otra puede traducir conversaciones.
La herramienta correcta depende de lo que necesitas hacer.
Ojo con los datos incompletos
Si los ejemplos usados para enseñar a una IA son incompletos o injustos, sus resultados también pueden serlo.
Imagínate que quieres saber cuál es la comida favorita de una ciudad, pero solamente entrevistas a las personas que están dentro de una pizzería. El resultado probablemente dirá “pizza”. El cálculo puede estar bien hecho, pero la información de entrada no representa a toda la ciudad.
Por eso no debemos aceptar automáticamente una respuesta solo porque salió de una computadora.
Pruébalo tú mismo
Completa estas frases sin pensarlo demasiado:
- Camarón que se duerme…
- Al mal tiempo…
- El que madruga…
Acabas de usar patrones aprendidos durante tu vida.
Ahora pídele a una herramienta de IA:
Escribe tres finales diferentes y graciosos para la frase “Camarón que se duerme”.
La herramienta tomará el patrón conocido y lo combinará de maneras nuevas. Esa mezcla entre lo aprendido y lo nuevo es una buena forma de entender la IA generativa.
Lo más importante
- La IA aprende de ejemplos llamados datos.
- Busca relaciones que se repiten, llamadas patrones.
- Usa esos patrones para hacer predicciones.
- Puede combinar lo aprendido y crear algo nuevo.
- Una respuesta convincente no siempre es una respuesta correcta.
En la próxima lección aprenderás la parte más práctica: cómo pedir lo que necesitas sin tener que hablar como un programador.