Esto significa que cada ejemplo en el conjunto de entrenamiento tiene una entrada (los datos) y una salida conocida (la etiqueta o el resultado esperado). El objetivo es que el modelo aprenda a asociar las entradas con las salidas correctas, permitiéndole hacer predicciones sobre nuevos datos. Por ejemplo, se puede usar aprendizaje supervisado para predecir si un correo electrónico es “spam” o “no spam” basándose en un conjunto de correos previamente clasificados.
Por otro lado, en el aprendizaje no supervisado, los datos no tienen etiquetas. El modelo se encarga de identificar patrones o estructuras en los datos de manera independiente. Este enfoque es útil para tareas como el agrupamiento (clustering) o la reducción de dimensionalidad, donde el objetivo es organizar los datos de manera más comprensible. Un ejemplo sería agrupar clientes en diferentes segmentos según su comportamiento de compra, sin información previa sobre las categorías existentes.
El aprendizaje por refuerzo, en cambio, funciona de manera diferente. Aquí, el modelo aprende interactuando con un entorno dinámico, realizando acciones y recibiendo recompensas o penalizaciones según los resultados de estas acciones. El objetivo es maximizar la recompensa a lo largo del tiempo. Este tipo de aprendizaje se utiliza ampliamente en juegos, robótica y sistemas de control. Por ejemplo, se puede enseñar a un robot a caminar ajustando sus movimientos para lograr el equilibrio, aprendiendo a partir de las recompensas obtenidas.
Estas tres aproximaciones se aplican según el problema y los datos disponibles, y muchas veces pueden complementarse entre sí.
Qué avances y limitaciones tiene la inteligencia artificial
A pesar de todos los avances, la inteligencia artificial todavía presenta limitaciones claras. No puede demostrar creatividad genuina, ya que todo lo que crea se basa en patrones y datos preexistentes, sin la capacidad de innovar o inspirarse como un ser humano. Además, la IA no comprende emociones ni contextos complejos de manera auténtica; puede interpretar señales emocionales, pero carece de empatía real.
Otra gran limitación es su incapacidad para tomar decisiones éticas, ya que la IA no posee valores intrínsecos ni moralidad, basándose únicamente en reglas y patrones programados. En situaciones completamente nuevas o imprevisibles, también enfrenta dificultades, ya que depende de datos anteriores para aprender y adaptarse. Finalmente, la IA no realiza razonamientos intuitivos o críticos, procesando información de manera lógica pero sin la profundidad o abstracción propia del pensamiento humano.
Estas limitaciones refuerzan que la inteligencia artificial debe considerarse como una herramienta complementaria, que amplifica las capacidades humanas pero no las sustituye.
