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Curso IA programamos.es -- cómo entienden el mundo los ordenadores - Contenido educativo

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Subido el 27 de marzo de 2024 por David G.

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Las personas percibimos el mundo a través de nuestros sentidos, pero ¿cómo perciben 00:00:01
el mundo las máquinas? Los ordenadores utilizan distintos tipos de sensores, como micrófonos, 00:00:05
cámaras, radares o receptores de GPS, entre otros, para recibir información del medio 00:00:11
que les rodea y construir una representación de su entorno. Pero los ordenadores solo saben 00:00:17
trabajar con números, así que toda la información que reciben de sus sensores la tienen que 00:00:22
almacenar como un conjunto de números. Por ejemplo, una imagen en blanco y negro se codifica 00:00:27
como una matriz de números, donde cada valor indica el brillo de cada uno de los píxeles. 00:00:31
Si la imagen es en color, de cada píxel se almacenan tres números, que representan el 00:00:36
brillo de los componentes rojo, verde y azul. Los sonidos también se codifican como una 00:00:41
serie de números, que indican los valores de la forma de onda en diferentes momentos, 00:00:46
tomando cientos o miles de muestras en cada segundo. 00:00:51
¿Y el hecho de que una máquina pueda recibir información del mundo ya la convierte en un sistema de inteligencia artificial? 00:00:54
Pues no, para que la consideremos así es necesario que sea capaz de extraer significado de esa información 00:01:01
Pensemos en una puerta de un supermercado que se abre cuando un sensor detecta movimiento 00:01:07
El sistema es demasiado simple como para poder percibir quién o qué está entrando 00:01:12
y poder tomar decisiones en base a este significado 00:01:17
Y gracias a esta limitación podemos disfrutar de los maravillosos vídeos de animales salvajes paseando por los pasillos de los supermercados, tal como bromean Turesky y Garner en su capítulo sobre alfabetización en inteligencia artificial en esta magnífica obra. 00:01:20
Pero, ¿cómo extraen los ordenadores significado de un conjunto de números que representa 00:01:35
una imagen, por ejemplo? 00:01:42
Esa transformación de señal a significado se produce en etapas progresivas mediante 00:01:44
un proceso que se llama extracción de características. 00:01:50
En pantalla tenemos una imagen de un número 4 escrito por una persona que el ordenador 00:01:55
ya ha codificado en una matriz de números a partir de la información de su cámara. 00:01:59
Pero ¿cómo podría saber que se trata de un 4 y no de un 1 o un 7? 00:02:04
Buscando combinaciones específicas de valores que representan píxeles claros y oscuros 00:02:09
en zonas pequeñas de la imagen, en este caso de 3x3 píxeles, se puede detectar la localización 00:02:13
y la orientación de diferentes bordes en la imagen. 00:02:20
Así, el resultado de aplicar un filtro para detectar bordes izquierdos se muestra en la 00:02:24
imagen de la derecha, en la que las zonas detectadas como borde izquierdo aparecen 00:02:30
marcadas en color rojo. En azul se muestran las zonas opuestas, es decir, en este caso los bordes 00:02:34
derechos. Apliquemos ahora un filtro para detectar bordes superiores. ¿Ves? Pues así, mediante este 00:02:40
proceso por etapas de extracción de características, en el que se van utilizando y combinando diferentes 00:02:49
tipos de filtros, es como se va transformando una señal en significado. Con los sonidos se hace 00:02:54
algo muy parecido, por ejemplo para el reconocimiento de voz, ya que cada vocal y cada 00:03:02
consonante se puede asociar a diferentes patrones de un espectrograma, que es una representación 00:03:07
visual que permite identificar las diferentes variaciones de la frecuencia y la intensidad del 00:03:13
sonido. Pero hay sistemas de inteligencia artificial que no sólo son capaces de traducir 00:03:17
un audio en un texto, sino que además parece que entienden estos textos. ¿Pero esto cómo puede ser? 00:03:22
¿Esto cómo es posible? Bueno, pues es precisamente lo que vamos a ver en el próximo vídeo. 00:03:28
Idioma/s:
es
Autor/es:
programamos.es
Subido por:
David G.
Licencia:
Reconocimiento
Visualizaciones:
56
Fecha:
27 de marzo de 2024 - 12:11
Visibilidad:
Público
Centro:
IES MARIE CURIE Loeches
Duración:
03′ 33″
Relación de aspecto:
1.78:1
Resolución:
854x480 píxeles
Tamaño:
12.37 MBytes

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