Entender la Inteligencia parte IV



Aquí retomo la serie de artículos de "Entender la Inteligencia", que explican la inteligencia humana de modo que se compara con la artificial.

Si quieren leer las anteriores partes, adelante, se las recomiendo.

- Parte I
- Parte II

Ya dije que nuestro cerebro funciona con neuronas, y que las neuronas artificiales imitan a estas, pues bien, después de entender como funciona una neurona artificial gracias a los videos de este canal, que lo recomiendo si les interesa el mundillo, decidí preguntarle ¿Funciona exactamente una neurona artificial como una biológica? Y aquí teneis la respuesta:



¿Que os ha parecido?. La conversación todavía sigue, si quieren pueden seguir el tweet en twiter, pero no la puse toda para no eternizar.

Recomiendo que se vean estos dos vídeos del canal que antes mencioné antes de seguir leyendo para enterarse de todo.



Pues muy bien, después de todo este inciso comencemos la cuestión.

Las clasificaciones y los umbrales.

Yo he visto los vídeos de este experto, y por tanto he entendido como una red neuronal puede clasificar y determinar resultados, todo lo que diga de aquí en adelante es deducción mía.
Planteando este problema "Si nuestra moral no nos deja matar a ningún ser vivo, ¿Por que matamos a los mosquitos y a las moscas?"
La decisión moral parece radical, "no matar a ningún ser vivo", pero tenemos excepciones, ¿Y que son esas excepciones?,
Si disponemos a todos los seres vivos en una tabla, habrá un grupo, que esté por debajo de un umbral, ese umbral, es lo que delimita que opciones entran dentro de esa orden de no matar seres vivos, y gracias a razonamientos muchas veces inconscientes, definimos que seres vivos entran y cuales no, por tanto, hay una clasificación de excepciones, una serie de casos que no entran dentro de esa opción, que están por debajo del umbral, es decir, nos podemos arrepentir de matar a una persona, un conejo o un gato pero no de una mosca. Este umbral como ya he dicho depende de razonamientos y por tanto difiere en cada persona.

Pero una vez puesto esto, tenemos lo que se llama "probabilidad", es decir, nos apenaremos más de matar a una persona que a un conejo, ya que el modelo es más complejo de lo que imaginan (si han visto los vídeos de arriba, entenderán perfectamente de que estamos hablando).
Despúes de este escabroso ejemplo, tenemos uno más "amigable". Imaginémonos que estamos en una cita a ciegas, y nos ponen a una persona, ¿Que decidirá si nos enamoramos o no de ese sujeto?

Influyen cuatro variables: aspecto físico de esa persona, ideales y moral de esa persona, sus gustos e intereses y su personalidad.

Una vez tenida esa cita, nuestra red neuronal, decidirá si estos cuatro valores determinantes pasan o no el umbral de aceptación haciendo una media de todos estos valores, lo que nos permitirá enamorarnos de esa persona en este caso.

Una red neuronal aplicada a las decisiones, explicando por que pese a que siempre hay unas ideas cuadriculadas, siempre hay excepciones que se escapan. Si no fuera por esto, tomaríamos decisiones muy radicales, nuestro comportamiento diferiría mucho.
Por ejemplo la ley de "no usarás un arma" tiene sus resquicios, por ejemplo, si has usado el arma en defensa propia o no, en una situación límite o no, creando un árbol de decisiones, una puerta lógica que nuestra red neuronal sabrá resolver.

¿Todo claro no?
Pues esto ha sido todo por hoy :)






    






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