¿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.
Primero, es importante entender que los datos son el elemento central en todos los modelos modernos de IA basados en aprendizaje automático. La IA no puede “establecer” conocimiento por sí misma sin datos de entrada.
Por ejemplo, en el aprendizaje supervisado, la IA aprende de grandes conjuntos de datos que han sido etiquetados por humanos (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 por sí misma estructuras o patrones ocultos dentro de esos datos.
Por lo tanto, independientemente del método, la IA debe ser “alimentada” con datos—ya sean datos etiquetados, datos autoetiquetados (auto-supervisados) o datos provenientes de entornos reales. Sin ningún dato de entrada, el sistema no puede aprender nada nuevo.
Métodos comunes de aprendizaje de IA
Hoy en día, los modelos de IA aprenden principalmente mediante los siguientes enfoques:
- Aprendizaje supervisado:
La IA aprende de grandes conjuntos de datos etiquetados. Por ejemplo, para reconocer gatos en imágenes, se necesitan miles de fotos etiquetadas como “gato” o “no gato” para el entrenamiento. Este método es muy efectivo pero requiere un esfuerzo considerable de etiquetado.
- Aprendizaje no supervisado:
Se le proporciona a la IA datos sin etiquetar y busca patrones o agrupaciones dentro de ellos. Por ejemplo, los algoritmos de agrupamiento (clustering) agrupan conjuntos de datos con características similares. Este método permite que la IA “aprenda por sí misma” a partir de los datos y descubra patrones sin la guía humana.
- Aprendizaje auto-supervisado:
Una variante usada para grandes redes neuronales y modelos de lenguaje (LLMs), donde el modelo genera etiquetas para los datos por sí mismo (por ejemplo, prediciendo la siguiente palabra en una frase o reconstruyendo partes faltantes) y luego aprende de ellas. Este enfoque permite que la IA utilice grandes conjuntos de datos de texto o imágenes sin necesidad de etiquetado humano.
- Aprendizaje por refuerzo (RL):
En lugar de datos estáticos, la IA (llamada agente) interactúa con un entorno y aprende basándose en señales de recompensa. Wikipedia define el RL como: “El aprendizaje por refuerzo es enseñar a un agente de software cómo comportarse en un entorno informándole sobre los resultados de sus acciones.”
En otras palabras, la IA toma acciones, observa los resultados (por ejemplo, recompensa o penalización) y ajusta sus estrategias para mejorar su rendimiento.
Por ejemplo, en lugar de que un humano enseñe ajedrez, AlphaZero de DeepMind juega millones de partidas contra sí mismo, descubriendo nuevas estrategias a través de señales de victoria sin depender de conjuntos de datos expertos preexistentes.
- 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 los datos en bruto.
Google explica que en el Aprendizaje Federado, el modelo global se envía a cada dispositivo para entrenar con datos locales, y solo se envían de vuelta las actualizaciones del modelo—los datos en bruto nunca salen del dispositivo.
De esta manera, el modelo puede aprender de datos distribuidos en múltiples ubicaciones sin centralizarlos. Sin embargo, la IA aún requiere datos locales en cada dispositivo para aprender.
- Aprendizaje Zero-Shot:
Esta es la capacidad de la IA para inferir nuevos conceptos sin ejemplos específicos. IBM define el Aprendizaje Zero-Shot como situaciones donde “un modelo de IA está entrenado para reconocer o clasificar objetos/conceptos que nunca ha visto antes.”
El aprendizaje zero-shot se basa en conocimientos amplios adquiridos previamente. Por ejemplo, muchos modelos grandes de lenguaje (LLMs) como GPT están preentrenados con enormes corpus de texto. Gracias a este conocimiento previo, pueden razonar sobre nuevos conceptos incluso sin ejemplos explícitos.
Aunque pueda parecer que la IA puede “aprender sin datos”, en realidad, los LLMs todavía dependen de grandes conjuntos de datos iniciales para construir capacidades lingüísticas fundamentales.
En resumen, todos estos métodos demuestran 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.
VentureBeat citó la investigación de DeepMind: “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.”
En otras palabras, en el futuro, la IA generará sus propios datos mediante la experimentación, observación y ajuste de acciones—similar a cómo los humanos aprenden de la experiencia real.
Un ejemplo concreto es el modelo Absolute Zero Reasoner (AZR). AZR se entrena completamente mediante auto-juego, sin requerir datos proporcionados por humanos. Genera sus propios problemas (por ejemplo, fragmentos de código o problemas matemáticos), los resuelve y usa los resultados (a través de la ejecución de código o retroalimentación del entorno) como señales de recompensa para aprender.
De manera notable, a pesar de no usar datos externos de entrenamiento, AZR alcanza 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.
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 (herramientas, sitios web, juegos de simulación) para acumular datos experienciales.
La IA puede diseñarse para establecer sus propios objetivos y recompensas, similar a cómo los humanos desarrollan hábitos. Aunque aún en fase de investigación, estas ideas refuerzan el punto: ninguna IA puede aprender verdaderamente sin datos—en cambio, los “datos” provienen de las propias experiencias de la IA.
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En resumen, la IA actual todavía necesita datos (de una forma u otra) para aprender. No existe una IA verdaderamente “sin datos”.
En cambio, la IA puede depender menos de datos suministrados por humanos usando datos sin etiquetar (aprendizaje no supervisado), aprendiendo de la retroalimentación ambiental (aprendizaje por refuerzo) o incluso creando 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 recopile por sí misma, haciendo que la experiencia sea el principal “dato” que la ayude a mejorar.
Pero, en cualquier caso, la verdad sigue siendo: la IA no puede aprender de la nada; la fuente de “datos” puede ser más sofisticada (por ejemplo, señales ambientales, recompensas), pero siempre necesitará algún tipo de entrada para que la máquina aprenda y mejore.
