De momento hemos visto qué es y cómo se maneja por sí misma la Inteligencia Artificial. Pero, ¿una IA es capaz de aprender por sí misma? La respuesta es SÍ, mediante el aprendizaje automático o machine learning.

Por lo tanto, ¿qué es el aprendizaje automático? Vamos a intentar analizarlo y comprender en qué lugar de la IA se encuentra mediante el siguiente vídeo:

Aparte de Machine Learning, en el vídeo han aparecido conceptos como redes neuronales o Deep Learning. Estos dos últimos conceptos son los que aproximan la IA a la inteligencia humana pero son conceptos que se disparan de los objetivos de esta unidad para el presente curso. Es por esto que nos vamos a centrar en el Machine Learning.

El aprendizaje automático básicamente va a consistir en un análisis de datos que realizará la IA basándose en la experiencia que esta haya tenido. Por lo tanto, cuanta más experiencia tenga la IA, más datos podrá analizar y mejores resultados nos aportará.

El ejemplo más claro del funcionamiento lo tendremos en el análisis de imágenes. Basándonos en ejemplos anteriores relativos a los deportes, mediante el Machine Learning la IA se rá capaz de identificar distintas características como el uso de pelota, el deporte colectivo, el uso de vehículos o raquetas, etc. Simplemente, por comparación de esas características, la IA nos dará un resultado que partirá del mejor o peor diseño del modelo de aprendizaje que creemos. 

Un MODELO DE APRENDIZAJE será, pues, la base de datos que vamos a utilizar para que el machine learning pueda realizar sus tareas. Así, si sólo damos datos de 2 tipos de deportes, será fácil que la máquina se equivoque ya que sólo nos dará como válido uno de ellos, olvidándose del resto. Si en lugar de 2 deportes, utilizamos 10, los resultados esperables son más fiables, es decir, nos darán más CONFIANZA. Hacer que la máquina pueda trabajar con esos datos, identificándolos es lo que vamos a llamar ENTRENAMIENTO. 

En cursos posteriores conectaremos nuestro modelo de aprendizaje con otras aplicaciones (Scratch o APPInventor) para que desde ellas podamos REENTRENAR (introducir más datos) y mejorar así nuestra IA. De momento, vamos a crear un modelo de aprendizaje sencillo basado en imágenes utilizando la aplicación web Teachable Machine de Google.