Cómo funciona la inteligencia artificial explicada fácil (sin tecnicismos)

La IA aprende como los humanos: con millones de ejemplos. Ajusta miles de millones de parámetros hasta equivocarse lo menos posible. No entiende realmente el mundo, sino que calcula probabilidades basadas en patrones estadísticos. Funciona ahora gracias a tres factores: más datos de Internet, más potencia de cálculo (tarjetas gráficas) y mejores algoritmos. A veces falla porque genera respuestas estadísticas, no consulta hechos verificados. Artículo sin tecnicismos.

[#3 CrudaVerdad]

Hnmmm... No recuerdo haber visualizado millones de fotos de gatos para poder identificar gatos y así con el resto de cosas.

[#4 diablos_maiq]

#3 eso es porque aún no te habían activado la consciencia

[#5 glups]

#3 Eso es porque solo has visto un numero limitado de cosas que parecen gatos. Te creeras que con 10 gatos puedes identificar a todos los gatos (que ves en 3 dimensiones y de diferentes colores) de pronto ves un serval, te parecera que es un gato.

[#6 konde1313]

#3 #5 No, a un ser humano le dices: esto es un gato y ya es capaz de identificar a la mayoría de los gatos. Igual que le dices: esto es un árbol o esto es una mesa y es suficiente. De hecho, esa es, precisamente, la principal diferencia entre las IAs actuales y nosotros: nuestro pensamiento es simbólico y está altamente especializado en reconocer patrones con apenas información. Las IAs, por el contrario, necesitan empaparse del total de la literatura humana para poder improvisar una rima mediocre.

Desde ese primer ejemplo ya he dejado de leer. Mañana haré otro intento a ver si sólo ha sido un inicio desafortunado.

[#7 glups]

#6 Eso es lo que he dicho basicamente.
"improvisar una rima mediocre".
Le pedi a la IA un rima corta y graciosa para una felicitacion y tenia la rima y la gracia en el culo, supongo que porque 'piensa' en ingles y despues al traducir pierde las dos cosas.

[#11 ernovation]

#6 Yo lo llamo "adquirir el concepto", que es una generalización de un orden superior a los datos. Los conceptos son necesarios para el proceso simbólico ya que los símbolos necesitan significar algo.

Con esto, queda explicado el porqué los LLM no pueden usar la lógica simbólica.

[#8 Tensk]

#3 Eso es. El artículo empieza con esa tremenda cagada, y es clave para entender la diferencia principal: la IA (nombre más efectista que no realista) no aprende, saca patrones a partir de muchas repeticiones.

Los humanos aprendemos de diferentes formas y en el ejemplo del artículo nos suele bastar con ver unos pocos de cada para distinguirlos, cuando no es suficiente con uno.

[#13 rojo_separatista]

#3, hay modelos de redes neuronales que les basta con un solo ejemplo para aprender a clasificar objetos. Y de todas formas la configuración de tu cerebro viene en parte heredada de millones de años de evolución aprendiendo a clasificar objetos. Por eso tampoco necesitas millones de ejemplos. Pero tanto en cerebros biológicos como en modelos artificiales, los patrones estadísticos son lo que explican su funcionamiento. La magia no existe, la ingeniería sea natural o artificial, sí.

huggingface.co/docs/transformers/tasks/zero_shot_image_classification

[#1 mbf]

Donde esté la tontería natural que se quite la inteligencia artificial.

[#2 DayOfTheTentacle]

Uhmmm yo vi un documental que nos explicaba esto.... termineitor de jeims cameron creo .

[#10 ernovation]

#2 La típica ciencia ficción donde aparece una máquina ejecutando los instintos humanos sin que se sepa de donde los ha sacado.

[#9 ernovation]

"La IA aprende como los humanos: con millones de ejemplos."

No sabemos cómo funciona el cerebro, así que afirmar cosas a este respecto es simplemente mentir. Los humanos no necesitan miles de ejemplos para aprender algo.

[#12 Robus]

#9 Discrepo, creo que si que usamos millones de datos de ejemlo.

Creo que los humanos somos bastante más listos y necesitamos menos ejemplos, pero, a pesar de eso, hay que coincidir que tenemos mucha más información que las que distingue un algoritmo.

Un ejemplo básico de "aprendizaje" es el fashion minst, una serie de imagenes de moda en bajisima resolución que el algoritmo aprende a distinguir, el truco es que sí, hay muuuuchas imagenes, pero la información que aporta cada imagen…