LECCIÓN 07
¿Cómo aprende una máquina? Equivocarse y corregir
6 min de lectura
La idea
Una IA no nace sabiendo. Aprende a base de equivocarse y corregirse, millones de veces. Es parecido a cuando aprendiste a ir en bici: te caes, ajustas y lo vuelves a intentar.
Los cuatro pasos del aprendizaje
1 · Ve un ejemplo. Una foto de una naranja, una frase, un dato.
2 · Da una respuesta. Al principio sus pesos están casi al azar (los vimos en la lección 06), así que responde fatal.
3 · Mide cuánto se ha equivocado. Se compara su respuesta con la correcta. A esa diferencia se le llama error.
4 · Se corrige un poquito. Con una técnica llamada retropropagación, que se popularizó en 1986, la red recorre el camino hacia atrás y ajusta cada peso un poco, lo justo para equivocarse menos la siguiente vez.
Y vuelta a empezar. Millones y millones de veces.
¿Por qué necesita tantos datos?
Porque cada corrección es muy pequeña. Para que una red aprenda bien necesita ver muchísimos ejemplos variados. Por eso los modelos grandes se entrenan durante semanas en centros de datos con miles de ordenadores especiales.
Un detalle importante
La IA aprende de lo que le enseñamos. Si los ejemplos tienen errores o están incompletos, ella también los tendrá. Por eso se habla tanto de la calidad de los datos y de revisar lo que responde.
Lo que me llevo
Aprender es equivocarse y corregir, también para las máquinas. Y para nosotros: si la IA se equivoca, corrígela en la conversación. Dentro de esa charla te entenderá mejor.
Pruébalo hoy
Pídele algo a tu IA, por ejemplo una descripción de tu negocio. Cuando te responda, corrígela: «No, nosotros no hacemos X, hacemos Y. Y habla de tú, más cercano». Mira cómo mejora con tus correcciones.
Fuentes
- Rumelhart, Hinton y Williams, «Learning representations by back-propagating errors», Nature (1986).
- Fundación Nobel, Física 2024, explicación divulgativa
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