La aparición de la Inteligencia Artificial (IA) en el mundo pasó de ser una utopía de las películas de ciencia ficción a una realidad de nuestro tiempo. Cada día se avanza más en su desarrollo y aparecen funcionalidades que mejoran las condiciones de vida de las personas o al menos canalizan decisiones en algunos sistemas de utilidad recurrente.
Mientras los desarrolladores trabajan en el aprendizaje que toda Inteligencia Artificial debe poseer para poder tener un correcto funcionamiento, pueden aparecer respuestas y decisiones incorrectas. Ante esta situación, deben aplicarse procedimientos que logren remediar esa situación para conseguir el objetivo propuesto.
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Los ‘castigos’ a la Inteligencia Artificial
Es muy común que en el proceso de formación de la Inteligencia Artificial los desarrolladores se encuentren ante decisiones mal tomadas por las nuevas tecnologías. Entonces, es aquí donde aparecen los "castigos" que se le aplican para lograr mejorar los algoritmos y luego hagan que esa IA proceda como corresponde.
Los "castigos" no tiene que ver con la definición común que conocemos, sino que está asociada a medidas de ajuste que los desarrolladores implementan.
El objetivo es indicarle a la IA si está en un proceso de aprendizaje correcto o no y así permitirle restablecer los mecanismos que la llevaron a tomar cierta decisión errónea.
Entre los "castigos" más comunes que se le aplican a la Inteligencia Artificial en el proceso de enseñanza aparecen la pérdida de recompensas, las funciones de costo o error y los reinicios o retrocesos. Todos estos casos se tratan de acciones que los desarrolladores realizan en el sistema y mediante algoritmos que permitirán a la nueva tecnología hacer un nuevo cálculo y entender por qué había tomado una decisión equivocada. Así, irá corrigiéndose y estableciendo los parámetros adecuados de aprendizaje para enfrentar próximas situaciones de resolución similar.
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