Este algoritmo de IA ha aprendido a leer emociones por sí solo

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Aunque hay una rama de la inteligencia artificial que se denomina machine learning o aprendizaje automático, y pese a que esta rama es una de las mas exploradas en estos momentos, lo cierto es que el verdadero aprendizaje esta lejos de alcanzarse. Sin embargo, el logro que ha llevado a cabo un dispositivo de examinadores de la organización Open AI puede dar un golpe de mano a este campo. Su trabajo ha derivado en un algoritmo de IA c apaz de estudiar algo sin que se le entrenara para ello.

Normalmente a los algoritmos se les entrena con una grande base de documentos para que aprendan. Pero solo se les enseña una cosa. Si la labor consiste en distinguir perros en fotografías, se les presentará una suma grande de fotografias de perros. Así el software aprenderá a saber como es un perro y podrá distinguirlo en contextos nuevos.

Pero este mismo algoritmo no sería apto de distinguir si el perro esta en una actitud agresiva, a no ser que específicamente se le entrene para este cometido. El dispositivo de Open AI, una entidad dedicada a la exploración y financiada por nombres flamantes de Silicon Valley, como Elon Musk o Peter Thiel, ha conseguido que algo así sea posible.

El algoritmo de IA que habían construido se entrenó para predecir el siguiente carácter en un texto. Para esto se le introdujo una grande suma de reseñas de Amazon, millones de ellas. Con todos estos textos, el software adquirió algo mas que la capacidad de saber el siguiente carácter. Era apto de resolver si una reseña era positiva o negativa. Es decir, había practicado a leer emociones sin que se le entrenara para ello.

Algoritmo de IA

Se entrenaron mas de 4.000 unidades del algoritmo sobre 82 millones de reseñas de Amazon. Y cuando los examinadores decidieron convertir su prototipo en un 'sentiment tracker' descubrieron una version desacostumbrada de una unidad. La idea era que el software usara una mezcla de lo practicado por todas sus unidades. Pero solo unas escasas unidades se activaban para resolver las emociones de una reseña. Explorando el algoritmo se dieron cuenta de que una de ellas había construido una capacidad predictiva muy precisa para el cometido.

El software tenía un 91,8% de precisión a la hora de acertar en el carácter positivo o negativo de las reseñas. Es solo un trabajo de investigación, sin embargo muestra que es factible un aprendizaje mas transversal. Cuando esto sea factible a cierta escala se ahorraría mucho tiempo, pues no sería imprescindible organizar la información ni supervisar el entrenamiento.

Imágenes: EJP Photo, Chris Devers

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