Cómo los AI, como ChatGPT, aprenden

Contenido

1. Introducción
2. ¿Qué son los algoritmos?
3. La creación de algoritmos
4. Cómo funcionan los bots algorítmicos
5. Los secretos detrás de los bots
6. Reconocimiento de imágenes
7. El proceso de construcción de bots
8. La evolución de los bots
9. Limitaciones de los bots algorítmicos
10. La importancia de los datos
11. Pruebas con humanos
12. Las pruebas para los algoritmos
13. El impacto de los bots en nuestras vidas
14. Conclusión

Los algoritmos y los bots que nos rodean

En el mundo de internet, los algoritmos están presentes en todas partes. Desde las recomendaciones de videos en plataformas como NetMeTube hasta los precios que vemos al comprar algo en línea, los algoritmos se encargan de moldear nuestro mundo digital. Pero ¿cómo funcionan realmente estos pequeños bots algorítmicos? A medida que los problemas se vuelven más complejos, resulta difícil para los humanos escribir instrucciones simples para los bots. Es aquí donde entra en juego la capacidad de los bots algorítmicos para aprender por sí mismos.

¿Qué son los algoritmos?

Antes de sumergirnos en los bots algorítmicos, es importante entender qué son los algoritmos en general. Un algoritmo es básicamente una serie de instrucciones que se utilizan para resolver un problema. En el pasado, los humanos construían bots algorítmicos dándoles instrucciones que Podían explicar claramente, como "si esto, entonces eso". Pero a medida que los problemas se volvieron más grandes y complejos, esta forma de construir bots se volvió insuficiente.

La creación de algoritmos

Cuando se trata de problemas complejos, como reconocer lo que hay en una imagen, resulta difícil explicarle a un bot en lenguaje de bot cómo hacerlo. Los humanos simplemente sabemos que una imagen muestra una abeja o un número tres, pero no sabemos cómo explicar eso a un bot. En lugar de construir directamente un bot capaz de reconocer imágenes, se construye un bot que a su vez construye y enseña bots. Estos bots "estudiantes" no son muy buenos en lo que hacen al principio, pero a través de un proceso iterativo de prueba y error, se van mejorando.

Cómo funcionan los bots algorítmicos

El proceso de construcción de bots algorítmicos implica la creación de un bot que construye bots, un bot que enseña a los bots y, por supuesto, los propios bots "estudiantes". El bot constructor construye bots con cambios aleatorios y los bots estudiantes son sometidos a pruebas para determinar su desempeño. Los mejores estudiantes son seleccionados para la siguiente iteración, mientras que los demás son descartados. A través de múltiples iteraciones, se van produciendo bots cada vez mejores, capaces de realizar tareas como el reconocimiento de imágenes con mayor precisión.

Los secretos detrás de los bots

Aunque los bots algorítmicos se vuelven cada vez más efectivos en sus tareas asignadas, el proceso exacto de cómo funcionan no siempre es conocido por sus creadores. Los algoritmos y la complejidad de las conexiones neuronales en la cabeza de un bot hacen que sea imposible comprender completamente cómo toman decisiones. Esto puede resultar frustrante, especialmente cuando un bot es excelente en una tarea específica pero no tan bueno en otras. Sin embargo, a medida que se recopila más información y se realizan pruebas más largas, los bots pueden mejorar y adaptarse a diferentes situaciones.

Reconocimiento de imágenes

El reconocimiento de imágenes es un ejemplo común de cómo los bots algorítmicos pueden aprender a realizar una tarea compleja. En lugar de enseñar a un bot directamente cómo reconocer imágenes, se le proporcionan miles de imágenes etiquetadas como "abeja" o "tres", junto con una clave de respuestas. El bot estudiante prueba su capacidad para reconocer imágenes a través de estas pruebas y poco a poco va mejorando su rendimiento. Aunque ni el creador ni el propio bot entiendan completamente cómo funciona internamente, la precisión en el reconocimiento de imágenes va aumentando con cada iteración del proceso de construcción y prueba.

El proceso de construcción de bots

El proceso de construcción de bots algorítmicos puede parecer caótico a simple vista. Los bots constructores crean nuevos bots combinando y modificando los mejores estudiantes de la iteración anterior. Los bots estudiantes son sometidos a pruebas nuevamente y aquellos que demuestran un mejor desempeño son seleccionados para la siguiente iteración. A medida que el proceso continúa, los bots se vuelven cada vez más efectivos en su tarea asignada.

La evolución de los bots

Aunque inicialmente los bots constructores no son muy buenos en su tarea, con el tiempo logran crear bots que superan a los anteriores. Esto se debe a que los bots constructores mantienen los mejores cambios aleatorios y descartan el resto. Además, los bots estudiantes son sometidos a pruebas más rigurosas a medida que el proceso avanza, lo que conduce a una mejora constante en su rendimiento. Este enfoque basado en la evolución permite que los bots algorítmicos se adapten y aprendan de manera eficiente.

Limitaciones de los bots algorítmicos

A pesar de su capacidad para aprender y mejorar, los bots algorítmicos tienen sus limitaciones. Están diseñados para realizar tareas específicas y pueden ser ineficaces en otras áreas. Además, su capacidad para tomar decisiones puede seguir siendo un misterio incluso para sus creadores. Aunque esto puede resultar frustrante, es importante comprender que los bots algorítmicos están diseñados para realizar tareas específicas y no tienen una comprensión cognitiva como la de los humanos.

La importancia de los datos

Para mejorar el rendimiento de los bots algorítmicos, se necesita una gran cantidad de datos. Cuantos más datos se recopilen, más largas podrán ser las pruebas y más precisa será la evaluación del desempeño de los bots. Por esta razón, muchas empresas se obsesionan con recopilar datos, ya que esto les permite mejorar sus bots y ofrecer mejores resultados a los usuarios.

Pruebas con humanos

Además de las pruebas que se realizan con bots, también existen pruebas que se realizan con humanos. Por ejemplo, en plataformas como NetMeTube, se utilizan bots algorítmicos para seleccionar los videos que los usuarios ven con el objetivo de mantenerlos en el sitio el mayor tiempo posible. Para lograrlo, los bots estudiantes observan el comportamiento de los usuarios y seleccionan los videos que tienen más probabilidades de retener su atención. A través de un proceso de construcción y prueba, se van generando bots cada vez más efectivos en esta tarea.

El impacto de los bots en nuestras vidas

Los bots algorítmicos están presentes en todos los aspectos de nuestra vida digital. Desde las recomendaciones de videos hasta las publicaciones que vemos en las redes sociales, estos bots juegan un papel fundamental en la personalización de nuestro contenido en línea. Aunque en muchas ocasiones no comprendemos completamente cómo funcionan, nuestra interacción con ellos a través de pruebas y datos ayuda a mejorar su desempeño.

Conclusión

A medida que nos adentramos en el mundo de los algoritmos y los bots algorítmicos, es importante comprender que no siempre entenderemos completamente cómo funcionan. Los bots algorítmicos aprenden y evolucionan a través de un proceso de construcción y prueba que combina cambios aleatorios y selección de los mejores candidatos. Aunque no conocemos todos los detalles de su funcionamiento interno, debemos aprender a guiarlos y utilizarlos de manera efectiva, ya que los bots algorítmicos están presentes en cada aspecto de nuestras vidas digitales.

Recursos:

• NetMeTube