¿Puede la IA aprender sin datos?
La IA actual no puede aprender completamente sin datos. El Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo dependen de datos para reconocer patrones, establecer reglas y mejorar el rendimiento. Incluso los modelos avanzados, como los GPT o los sistemas de Aprendizaje por Refuerzo, aún necesitan datos de entrada o experiencia ambiental para "aprender" y hacer predicciones precisas. En otras palabras, los datos son el combustible más importante para que la IA crezca, y sin datos, la IA no puede comprender ni tomar decisiones útiles.
Comprendiendo la relación de la IA con los datos
¿Te preguntas, "¿Puede la IA aprender por sí sola sin ningún dato?" Para obtener la respuesta más detallada y razonable, exploremos este tema a fondo con INVIAI.
Por ejemplo, en el aprendizaje supervisado, la IA aprende de grandes conjuntos de datos que los humanos han etiquetado (imágenes, texto, audio, etc.) para identificar patrones.
Incluso en el aprendizaje no supervisado, la IA aún requiere datos sin procesar y sin etiquetar para descubrir estructuras o patrones ocultos dentro de esos datos por sí misma.
Por lo tanto, independientemente del método, la IA debe ser "alimentada" con datos—ya sean datos etiquetados, datos autoetiquetados (auto-supervisados) o datos de entornos del mundo real. Sin ningún dato de entrada, el sistema no puede aprender nada nuevo.
Métodos comunes de aprendizaje de la IA
Hoy en día, los modelos de IA aprenden principalmente a través de los siguientes enfoques:
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje auto-supervisado
Aprendizaje por refuerzo (RL)
El aprendizaje por refuerzo es enseñar a un agente de software cómo comportarse en un entorno informándole de los resultados de sus acciones.
— Wikipedia
Aprendizaje federado
Para datos sensibles, como imágenes médicas personales, el Aprendizaje Federado permite que múltiples dispositivos (u organizaciones) entrenen colaborativamente un modelo compartido sin compartir datos sin procesar.
- Modelo global enviado a cada dispositivo
- Entrenamiento solo con datos locales
- Solo se comparten actualizaciones del modelo
- Los datos sin procesar nunca salen del dispositivo
Aprendizaje Zero-Shot
La capacidad de la IA para inferir nuevos conceptos sin ejemplos específicos, basándose en conocimientos amplios previamente adquiridos.
- Reconoce conceptos no vistos
- Utiliza base de conocimientos previa
- Preentrenado con grandes conjuntos de datos
- Permite razonar sobre nuevas ideas
Un modelo de IA está entrenado para reconocer o clasificar objetos/conceptos que nunca ha visto antes.
— IBM, definición de Aprendizaje Zero-Shot
En resumen: Todos estos métodos muestran que no existe una forma mágica para que la IA aprenda sin datos, de una forma u otra. La IA puede reducir la dependencia de datos etiquetados por humanos o aprender de la experiencia, pero no puede aprender de la nada.
Tendencias avanzadas: aprender de la "experiencia" en lugar de datos estáticos
Los investigadores están explorando formas para que la IA dependa menos de datos proporcionados por humanos. Por ejemplo, DeepMind propuso recientemente un modelo de "flujos" en la era de la "IA basada en la experiencia", donde la IA aprende principalmente de sus propias interacciones con el mundo en lugar de problemas y preguntas diseñadas por humanos.
Podemos lograr esto permitiendo que los agentes aprendan continuamente de sus propias experiencias—es decir, datos generados por el propio agente mientras interactúa con el entorno… La experiencia se convertirá en el medio principal de mejora, superando la escala actual de datos proporcionados por humanos.
— Investigación de DeepMind, citado por VentureBeat
En otras palabras, en el futuro, la IA generará sus propios datos mediante experimentación, observación y ajuste de acciones—similar a cómo los humanos aprenden de la experiencia real.
Datos proporcionados por humanos
- Requiere conjuntos de datos etiquetados
- Depende de la experiencia humana
- Limitada por ejemplos disponibles
- Enfoque de aprendizaje estático
Datos auto-generados
- Crea sus propios desafíos
- Aprende del feedback del entorno
- Mejora continua
- Enfoque de aprendizaje dinámico
De manera notable, a pesar de no usar datos externos de entrenamiento, AZR logra un rendimiento superior en tareas de matemáticas y programación, incluso superando modelos entrenados con decenas de miles de ejemplos etiquetados. Esto demuestra que la IA puede generar su propio "conjunto de datos" planteando y resolviendo desafíos continuamente.
Sistemas de aprendizaje autónomo
Además de AZR, muchos otros estudios exploran IA que aprende de forma autónoma. Los sistemas de agentes inteligentes pueden interactuar con software y mundos virtuales para acumular datos experienciales.
- Interacción con herramientas y sitios web
- Aprendizaje a partir de juegos de simulación
- Autoestablecimiento de metas y recompensas
- Desarrollo de hábitos autónomos
Conclusiones clave
En cambio, la IA puede aprender menos de datos suministrados por humanos mediante:
- Uso de datos sin etiquetar (aprendizaje no supervisado)
- Aprendizaje a partir de retroalimentación ambiental (aprendizaje por refuerzo)
- Creación de sus propios desafíos (por ejemplo, el modelo AZR)
Muchos expertos creen que en el futuro, la IA aprenderá cada vez más a través de la experiencia que recopila por sí misma, haciendo de la experiencia el principal "dato" que la ayuda a mejorar.
