¿Qué es?
La inteligencia artificial autodidacta es un tipo de inteligencia artificial que se entrena a sí misma utilizando datos no etiquetados y que puede adquirir o renovar conocimientos con el tiempo.
La inteligencia artificial autodidacta es el método de aprendizaje automático más reciente y se basa en la lógica difusa, de lista y filosófica más floja. Esta forma de IA funciona analizando conjuntos de datos y buscando patrones recurrentes con los que pueda crear soluciones o sacar conclusiones. Se trata de una «mentalidad de aprender haciendo» porque la IA autodidacta se basa en el ensayo y error y en aprender a «rellenar los espacios en blanco».
Por ello, esta forma de IA puede aprender, adaptarse, cambiar y volverse más inteligente con el tiempo. Un ejemplo de IA autodidacta es la ciberseguridad, porque cuanto más compartimos los datos a través de Internet, más fácil es que nos ataquen. Pero la IA de ciberseguridad busca cambios sutiles en el comportamiento y puede predecir cuándo y cómo será el próximo ataque.
Tipos de Inteligencia Artificial autodidacta
Hay tres tipos de inteligencia artificial de autoaprendizaje que son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Dentro de estas categorías también hay dos tipos de datos. Estos tipos de datos son los etiquetados y los no etiquetados. Los datos etiquetados utilizan parámetros de entrada y salida de forma legible para la máquina y requieren mucho trabajo humano.
Los datos no etiquetados sólo tienen uno o ningún parámetro en forma legible, lo que elimina la necesidad de trabajo humano, pero se necesita una IA más inteligente para que los datos no etiquetados funcionen.
1. Aprendizaje supervisado
El primer tipo de IA de aprendizaje automático es el aprendizaje supervisado, que utiliza datos etiquetados. A este algoritmo de aprendizaje automático se le da un breve conjunto de datos de entrenamiento. Este conjunto de datos es una versión más pequeña del conjunto de datos real y se utiliza para proporcionar al algoritmo una comprensión básica del problema, la solución y los puntos de datos. El aprendizaje supervisado busca las conexiones entre los parámetros para determinar las causas y los efectos entre las diferentes variables.
2. Aprendizaje no supervisado
El segundo tipo de IA autodidacta es el aprendizaje no supervisado, y utiliza datos no etiquetados, lo que significa que no es necesario el trabajo humano para hacer que el conjunto de datos sea legible por la máquina. Una ventaja de este tipo de IA es que puede trabajar con grandes conjuntos de datos. Esta forma de IA da lugar a formaciones de estructuras ocultas y percibe las relaciones entre los puntos de datos de forma abstracta, sin necesidad de la intervención humana.
3. Aprendizaje por refuerzo
La última forma de inteligencia artificial autodidacta es el aprendizaje por refuerzo. Este tipo de IA se basa en la noción psicológica de condicionamiento, cuya teoría significa que la reacción (respuesta) a un objeto o acontecimiento (estímulo) por parte de una persona o animal puede modificarse mediante el aprendizaje o el condicionamiento. Como este tipo de IA se inspira en la forma en que los humanos aprenden de los datos, utiliza el ensayo y error para adquirir conocimientos y aprender nuevas situaciones. Los buenos resultados de los datos se refuerzan y los malos resultados se castigan. El algoritmo se coloca en un entorno de trabajo con un intérprete y un sistema de recompensa. La salida se envía al intérprete, que evalúa si el resultado es bueno o no.
Los beneficios de la inteligencia artificial autodidacta son muchos. El beneficio más impactante es que es más rápida que otros algoritmos de IA porque no tiene que ser vigilada. Se enseña a sí misma, por lo que no es necesario el trabajo humano ni la codificación dura.
Además, una vez que se aprende una nueva habilidad en este sistema, es más fácil poder aprender la siguiente. Esta forma de IA puede ser muy beneficiosa para la industria de los juegos, las finanzas, la banca, los coches autónomos, la sanidad y la robótica porque tiene un análisis en tiempo real tan pronto como los datos entran en el sistema y tiene tiempos de reacción cortos. Esto puede ayudar a las empresas mejorando la solidez de la compañía y reduciendo el coste del entrenamiento de los modelos.
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