La inteligencia artificial es una de las herramientas tecnológicas más utilizadas en el mundo. Sin embargo la mayoría comete el error de no comprender los principios claves con los que funciona esta tecnología.
Algo que hay que tener en cuenta es que este tipo de herramientas no aprendieron todo el conocimiento disponible sino que hacen relaciones de las palabras a partir de la exposición al conocimiento humano.
Estos son los principios claves con los que funciona la IA
No “aprende” la data sino la relación entre la información y el contexto
La inteligencia artificial ha sido entrenada con muchos conocimientos o documentos de todo tipo como gráficos, diagramas, informes médicos hasta estados de cuenta del banco, entre otros.
También han recibido entrenamiento con anotaciones que los humanos hacen sobre estos documentos. Esto es importante tener en cuenta ya que no aprenden sino que relacionan las palabras con el contexto de los documentos.
No hay hechos, lo que hay son relaciones de palabras que dependiendo del contexto, tienen un mayor o menor peso.
Responden con patrones de lenguaje humano
Este tipo de herramienta utiliza las palabras como lo hace el teclado predictivo en el celular pero con un contexto más amplio. Esto lo lleva a responder casi como lo haría una persona.
Producen respuestas bien redactadas pero que pueden ser falsas
Es común que veamos que las respuestas de la IA tiene sentido y es precisa pero hay que tener cuidado porque no siempre es una información verdadera. Por ejemplo las predicciones las hace basadas en información histórica y patrones, pero hay factores externos que cambian el rumbo de dichas proyecciones.
Otra cuestión a tener en cuenta es que influye mucho la forma en la que preguntamos ya que de ahí dependerá la respuesta.
Tienen mucha información pero su conocimiento es limitado y con sesgos
Por último si bien la IA ha sido entrenada con una base de conocimiento muy amplia, siempre tiene un límite y en él puede haber sesgos. Además como está basada en lo que ya existe puede tener errores humanos en el contenido.
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