Un paso para ser más inteligente con el aprendizaje de inteligencia artificial

No todos nacen con el talento para ser inteligentes, pero no todas las personas inteligentes provienen de personas con talento. Porque ser inteligente todavía está dentro del rango de las habilidades y capacidades del cerebro de todos. Asimismo, inteligencia artificial  (Mundo: Inteligencia artificial).

Inteligencia artificial (abreviado: AI)

La inteligencia artificial es una simulación de cómo las máquinas procesan la inteligencia humana. Ejemplos de uso de  IA que son simples y que vemos a menudo son la detección de rostros en cámaras, NPC / bots que juegan como humanos en juegos, chat bots y otros.

Aunque a menudo ves noticias como la IA venciendo a uno de los mejores jugadores de Go del mundo, la IA superando a los jugadores profesionales de DOTA 2 y muchos más, en realidad no se logra instantáneamente .

Cómo funciona la inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial , más precisamente lo que se hace mediante machine learning o deep learning, es  diferente de los bots ordinarios que solo hacen lo que el desarrollador ha programado (Mundo: desarrollador). La diferencia es que la inteligencia artificial utiliza una red neuronal  y datos de muestra para que aprendan.

Por ejemplo en términos de juegos / juegos. El desarrollador  solo programa la IA  sobre cómo jugar y las reglas, no cómo lidiar con el enemigo.

"Entonces, ¿cómo ganan?"

Sí, como los humanos. Harán entrenamiento jugando con humanos, o podría ser otra IA .

Aprendizaje por refuerzo (recompensa y castigo)

Cuando ganen, la IA recibirá una recompensa (Mundo: premio) en su programa. La recompensa es una notificación de que lo que está haciendo la IA  es correcto.

Mientras que cuando pierden, recibirán un castigo (Mundo: castigo). Como la recompensa  anterior, este castigo es solo información de que lo que hicieron estuvo mal.

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Verdadero-falso se puede hacer en forma de un booleano (un tipo de tipo de datos en programación), es decir,  verdadero / falso o el número 0/1 o de otras formas. El sistema de recompensa y castigo se llama r aprendizaje einforcement .

Debido a que la IA está programada para luchar por las  recompensas , mientras juegas, la  IA  notará qué movimientos son efectivos para dirigir el flujo del juego para obtener estas recompensas .

Luego, el registro de movimiento es analizado y la IA le da un valor , cada movimiento que tenga una alta probabilidad de ganar recibirá una puntuación alta. Lo mismo ocurre con lo contrario.

De esta forma, al final, la IA  puede elegir un movimiento sabio y eficaz en función de los valores que se le han dado para ganar el partido.

Conclusión

En el ejemplo anterior, la práctica del partido son los datos de muestra. Entonces, el sistema de recompensa  y castigo , así como el programa de análisis y evaluación, es la red neuronal .

Como podemos ver, las redes neuronales están diseñadas de manera similar a la forma en que piensan los humanos.

Cuando ganamos, obtenemos una recompensa en forma de placer, y accidentalmente haremos un análisis del partido para lograr la victoria y evitar la derrota en el siguiente partido a partir de los datos de muestra , es decir, la experiencia.

Cuantas más muestras se reciban, más sofisticada será la IA , especialmente si recibe cientos de miles de muestras todos los días. No es de extrañar que  la inteligencia artificial pueda vencer a un profesional.

Aplicación del método de aprendizaje de IA

De la explicación anterior, queda claro que cómo aprender una  Inteligencia Artificial no es diferente de nuestra forma de aprender. Lo que los hace más sofisticados que los humanos es que siempre se les da nueva información y también están especialmente diseñados para procesar esa información.

Por tanto, si queremos ser tan sofisticados como ellos, no dudemos en convertirnos en máquinas de procesamiento de información como ellos.

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Lo que nos separa de las personas de gran genio o inteligencia artificial   es el conocimiento y la experiencia. Si seguimos perdiendo el tiempo haciendo cosas monótonas e inútiles, entonces otros dejarán atrás su conocimiento cada segundo.

Trate de hacer siempre algo útil para desarrollar nuestro conocimiento. Por ejemplo, mirar videos educativos en YouTube o leer casualmente artículos científicos sobre ciencia.

No importa lo poco que se aprenda ciencia, ha dado un paso de su conocimiento hacia adelante, ha agregado un vocabulario al diccionario de idiomas en su cerebro o ha agregado una experiencia a su memoria.

Por supuesto, esto será útil algún día, porque este amplio conocimiento consiste en pequeñas ciencias. Miles de datos de muestra procesados ​​por Inteligencia Artificial  consisten en unidades de datos de muestra.

Oh sí, al leer este artículo ya tienes un conocimiento más avanzado sobre inteligencia artificial en  comparación con amigos o personas que te rodean, ya sabes .

En solo unos minutos de lectura, eres más inteligente de lo que eras. Cuando más tarde te pregunten y te diviertas aprendiéndolo, puedes responderlo. Increíble, ¿no?


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