{"id":44573,"date":"2023-08-31T08:27:33","date_gmt":"2023-08-31T14:27:33","guid":{"rendered":"https:\/\/encuentroinformativo.com.mx\/?p=44573"},"modified":"2023-08-31T00:40:35","modified_gmt":"2023-08-31T06:40:35","slug":"la-inteligencia-artificial-aprendiendo-a-leer-emociones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/encuentroinformativo.com.mx\/?p=44573","title":{"rendered":"La Inteligencia Artificial Aprendiendo a leer emociones"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

MAP. Ricardo Meza Dom\u00ednguez<\/strong><\/p>\n\n\n\n

M\u00e9xico.- Existe una rama de la inteligencia artificial que se denomina machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico, esta rama es una de las m\u00e1s exploradas actualmente, un equipo de investigadores ha creado un algoritmo de IA capaz de aprender a detectar emociones en un texto cuando no ha sido entrenado para ello.<\/p>\n\n\n\n

Lo cierto es que el verdadero aprendizaje est\u00e1 lejos de alcanzarse. Sin embargo, es un logro que ha llevado a cabo un equipo de investigadores de la organizaci\u00f3n Open AI, el cual puede dar un golpe de mano a este campo. Su trabajo ha derivado en un algoritmo de IA capaz de aprender algo sin que se le entrenara para ello.<\/p>\n\n\n\n

Este mismo algoritmo no ser\u00eda capaz de distinguir si el perro est\u00e1 en una actitud agresiva, a no ser que espec\u00edficamente se le entrene para este cometido. Normalmente a los algoritmos se les entrena con una gran base de datos para que aprendan. Pero solo se les ense\u00f1a una cosa. Si la tarea consiste en distinguir perros en fotograf\u00edas, se les presentar\u00e1 una cantidad enorme de im\u00e1genes de perros. As\u00ed el software aprender\u00e1 a saber c\u00f3mo es un perro y podr\u00e1 distinguirlo en contextos nuevos.<\/p>\n\n\n\n

Una entidad dedicada a la investigaci\u00f3n y financiada por nombres flamantes de Silicon Valley, como Elon Musk o Peter Thiel, consigui\u00f3 que algo as\u00ed sea posible, pues hab\u00edan desarrollado un algoritmo de IA, el cual se entren\u00f3 para predecir el pr\u00f3ximo car\u00e1cter en un texto. Para esto se le introdujo una gran cantidad de rese\u00f1as de una empresa, millones de ellas. Con todos estos textos, el software adquiri\u00f3 algo m\u00e1s que la capacidad de conocer el pr\u00f3ximo car\u00e1cter. Era capaz de determinar si una rese\u00f1a era positiva o negativa. Es decir, hab\u00eda aprendido a leer emociones sin que se le entrenara para ello.<\/p>\n\n\n\n

Esto fue sorprendete pues se entrenaron m\u00e1s de 4.000 unidades del algoritmo sobre 82 millones de rese\u00f1as de la empresa. Y cuando los investigadores decidieron convertir su modelo en un ‘sentiment tracker’ que no es otra cosa que lo que la gente piensa, siente y hace. Entender lo que mueve a las audiencias urbanas es muy importante para la planificaci\u00f3n, al descubrir esta actividad desacostumbrada de una unidad. La idea era que el software usara una combinaci\u00f3n de lo aprendido por todas sus unidades. Pero solo unas pocas unidades se activaban para determinar las emociones de una rese\u00f1a.<\/p>\n\n\n\n

Se continuo explorando el algoritmo se dieron cuenta de que una de ellas hab\u00eda desarrollado una capacidad predictiva muy precisa para el cometido.El software ten\u00eda un 91,8% de precisi\u00f3n, esto resulto algo sorprendete a la hora de acertar en el car\u00e1cter positivo o negativo de las rese\u00f1as.<\/p>\n\n\n\n

Esto solo era un trabajo de investigaci\u00f3n, pero se logro mostrar que es posible un aprendizaje m\u00e1s transversal. Los analistas informan que cuando esto sea posible a cierta escala se ahorrar\u00eda mucho tiempo, pues no ser\u00eda necesario organizar la informaci\u00f3n ni supervisar el entrenamiento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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