¿Cómo funciona el aprendizaje de máquinas y para qué sirve? Probablemente, en los últimos años has leído en alguna parte que algún dispositivo o servicio usa esta tecnología de inteligencia artificial. Pero por más que te expliquen las bases de este método, muchas veces la mejor forma de captarlo, es con tus propias manos.
Es por eso que Google lanzó un pequeño experimento en línea llamado ‘Teachable Machine’. Es un resumen de dos minutos sobre lo que la AI moderna puede, y no puede, hacer, de acuerdo con la reseña de The Verge.
‘Teachable Machine’ te permite usar tu webcam para entrenar a un programa de AI muy básico. Solo tienes que presionar durante algunos segundos los botones de ‘train green/purple/orange’ y la máquina grabará lo que sea que vea a través de la cámara (un objeto, una actividad, un color, lo que sea). Una vez que ha ‘aprendido’ lo suficiente, el sistema generará un GIF, un efecto de sonido, o un discurso, cada vez que vea el objeto o la actividad con que lo entrenaste.
El periodista de The Verge le enseñó a reconocer las plantas de su casa y responder con GIF. Otras personas lo han usado para que con ciertas señas de la mano haga sonidos de vacas o toque la guitarra.
En mi caso, le enseñé al sistema que cada vez que me viera tomando de mi taza, mostrara el GIF del gato blanco. Cuando me ve con la mano abierta, muestra el GIF del perrito. Y cuando no estoy haciendo nada, sale la ardilla (o ratoncito). Te muestro las imágenes de mi experimento, y un video del ejemplo de señales con la mano.
¿Qué aprendimos sobre el aprendizaje de máquinas?
Este experimento es muy divertido, pero también demuestra algunos aspectos fundamentales del aprendizaje de máquinas. Primero, este tipo de programas aprende con ejemplos. Buscan y encuentran patrones, y los recuerdan. Segundo, necesitan muchos ejemplos para aprender. En el caso de este experimento, el sistema te pide que presiones el botón hasta que la máquina haya recolectado al menos 30 ejemplos de lo que le estás mostrando. Y tercero (lo más interesante), es que el entendimiento de las máquinas sobre el mundo es aún superficial y muy limitado.
Por ejemplo, con mi experimento, el sistema se confundía si mostraba mi mano derecha. En el ejemplo incial el gesto era con mi mano izquierda, y el sistema tenía problemas reconociendo la imagen cuando la mano aparecía del otro lado del escenario.
En el caso de las plantas, el medio dice que el sistema no logra reconocer ‘distintos’ tipos de plantas que se parecen. Todo lo que la máquina sabe está basado en los pixeles que ve: cualquier información extra tiene que ser programada, dice el medio.
La próxima vez que estés leyendo sobre aprendizaje de máquinas o inteligencia artificial, ten en cuenta este experimento. Si bien el campo de investigación ha hecho grandísimos avances en los últimos años, los algoritmos que impulsan esta tecnología aún no son tan inteligentes como quisiéramos que fueran. Es decir, aún están aprendiendo.
Imágenes: capturas de pantalla y iStock.
¨Buscan y encuentran patrones, y los recuerdan¨. Para el proceso de recordar en las maquinas no me cuadra, ya que el hecho de recordar es traer o recuperar la información a la conciencia, la AI no tiene conciencia, mas bien es como los loros que imitan lo que escuchan pero sin conciencia de lo que hacen o para que sirve.