Análisis de un sistema real de IA

Introducción

En este proyecto guiado, analizaremos un sistema de inteligencia artificial en uso real. Este ejercicio no solo nos permitirá aplicar los conocimientos adquiridos sobre la naturaleza y las capacidades del AI débil (ANI) frente a la teoría del AI fuerte (AGI), sino que también nos ayudará a entender mejor cómo estos sistemas interactúan con el mundo real y cuáles son sus limitaciones. Es crucial comprender este análisis para poder diseñar e implementar soluciones IA de manera responsable.

Explicación principal

Selección del sistema

Para nuestro proyecto, elegiremos un sistema de recomendación personalizada en una plataforma de streaming (como Netflix o Amazon Prime Video). Este tipo de sistemas es común y fácilmente accesible, lo que nos permitirá observar cómo la IA débil se aplica en un contexto real.

Análisis del sistema

1. Entendimiento del modelo

Netflix utiliza algoritmos de recomendación para sugerir contenido a los usuarios basados en sus preferencias pasadas y las tendencias actuales. Un ejemplo simple de su proceso podría verse así:

# Ejemplo simplificado de un modelo de recomendación personalizada
def recommend_movies(user_id):
    user_history = get_user_history(user_id)  # Historial del usuario
    similar_users = find_similar_users(user_id, user_history)  # Usuarios similares
    recommended_movies = get_common_likes(similar_users)  # Películas que le gustan a usuarios similares
    return recommended_movies

# Funciones ficticias para ilustrar el proceso
def get_user_history(user_id):
    return {'user1': ['The Godfather', 'Pulp Fiction'], 'user2': ['Inception', 'Memento']}

def find_similar_users(user_id, user_history):
    # Algoritmo ficticio para encontrar usuarios similares basados en historial
    similar_users = []
    for id, movies in user_history.items():
        if id != user_id and set(movies).intersection(set(user_history[user_id])):
            similar_users.append(id)
    return similar_users

def get_common_likes(similar_users):
    # Algoritmo ficticio para encontrar películas que le gustan a usuarios similares
    common_likes = []
    for user in similar_users:
        common_likes.extend(get_user_history(user))
    return list(set(common_likes))

# Ejemplo de uso del modelo
print(recommend_movies('user1'))

Errores típicos / trampas

1. Error en la interpretación de datos

Es fácil confundir una tendencia en los datos con un verdadero patrón. Por ejemplo, si un usuario ve muchas películas de ciencia ficción, el sistema puede empezar a sugerir solo películas de ciencia ficción sin considerar otros géneros que también le gustan.

2. Recientemente visto vs. preferido

Las recomendaciones basadas en lo recientemente visto pueden ser engañosas, ya que un usuario podría ver una película solo por casualidad y no necesariamente la prefiera.

3. Sesgos en el dataset de entrenamiento

Si el dataset de entrenamiento está sesgado (por ejemplo, si se incluyen más películas de cierto género), el sistema puede empezar a sugerir únicamente ese género, ignorando otras preferencias del usuario.

Checklist accionable

1. Revisar y validar datos: Verifica la calidad y relevancia de los datos usados para entrenar el modelo.
2. Identificar sesgos en el dataset: Analiza si hay algún sesgo que pueda afectar las recomendaciones, como géneros cinematográficos, países de origen, etc.
3. Validación con usuarios reales: Prueba el sistema con usuarios reales y recoge sus opiniones para mejorar la precisión.
4. Analizar el rendimiento del modelo: Medir el rendimiento del modelo a través de métricas como precisión, recall y F1 score.
5. Comprender los algoritmos subyacentes: Analiza en profundidad cómo funciona cada algoritmo utilizado para la recomendación.

Cierre

Siguientes pasos

• Realizar pruebas iterativas: Continúa refinando el modelo a través de pruebas y ajustes basados en retroalimentación real.
• Implementar mejoras: Basándote en los resultados obtenidos, implementa mejoras para optimizar las recomendaciones.
• Documentar procesos: Mantén un registro detallado del proceso de análisis e implementación para futuras referencias y aprendizaje.

Este proyecto guiado no solo nos proporcionará una comprensión más profunda de cómo funciona la IA débil en sistemas reales, sino que también nos ayudará a identificar áreas de mejora y a desarrollar soluciones más efectivas.