{"id":1621,"date":"2025-07-03T07:00:00","date_gmt":"2025-07-03T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.charlyverse.com\/?p=1621"},"modified":"2026-01-21T14:27:24","modified_gmt":"2026-01-21T13:27:24","slug":"ia-precision-principal-razon-del-fracaso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.charlyverse.com\/es\/ia-precision-principal-razon-del-fracaso\/","title":{"rendered":"IA: La precisi\u00f3n es la principal raz\u00f3n del fracaso"},"content":{"rendered":"

La precisi\u00f3n es una de las principales razones por las que la inteligencia artificial (IA) falla al reconocer objetos. Esto se debe a que la IA solo reconoce lo que ya conoce. La abstracci\u00f3n y la variaci\u00f3n no son sus puntos fuertes. Esta es una de las conclusiones de la tesis de maestr\u00eda \u00abInterpretando YOLO: Un estudio sobre la explicabilidad en modelos de detecci\u00f3n de objetos multiclase\u00bb de Gideon Antwi, estudiante en pr\u00e1cticas en innomatik AG. En su tesis, Antwi investiga c\u00f3mo se produce el reconocimiento de objetos en la inteligencia artificial y qu\u00e9 procedimientos mejoran de manera sostenible la calidad de los resultados.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 ocurre dentro de una IA? \u00bfY c\u00f3mo se puede arrojar luz sobre la caja negra que representa la IA para la mayor\u00eda de las personas? Antwi quiso investigar estas preguntas en su tesis de maestr\u00eda y eligi\u00f3 el tema del reconocimiento de im\u00e1genes. Para su estudio, utiliz\u00f3 unas 10.000 im\u00e1genes como conjunto de datos para entrenar el modelo (YOLO), cada una mostrando una variaci\u00f3n de 12 objetos diferentes. Los objetos proven\u00edan de un conjunto de 81 cartas de juego con diferentes patrones, que tambi\u00e9n establecieron 81 clases para el reconocimiento y la clasificaci\u00f3n de los resultados.<\/p>\n

En un primer paso, Antwi dispuso las cartas en una cuadr\u00edcula uniforme de cuatro cartas de ancho y tres de largo sobre un fondo oscuro. Posteriormente, se utiliz\u00f3 un fondo claro. Antwi tambi\u00e9n realiz\u00f3 una prueba sobre una mesa de madera. El investigador tambi\u00e9n vari\u00f3 la iluminaci\u00f3n, as\u00ed como el orden de las cartas, que m\u00e1s tarde se colocaron parcialmente superpuestas o en diagonal.<\/p>\n

\u00abEsencialmente, las variaciones ofrecidas en las im\u00e1genes del conjunto de datos deben ser lo m\u00e1s amplias posible para que, en el mejor de los casos, todas las eventualidades ya se tengan en cuenta durante el entrenamiento y la IA funcione de manera fiable en la vida cotidiana\u00bb, explica Antwi. Esto se debe a que una IA solo puede reconocer exactamente lo que ya conoce. Esto se aplica no solo al objeto en s\u00ed, sino tambi\u00e9n a todos los factores que lo acompa\u00f1an. A diferencia de los humanos, una IA no puede abstraer a partir de conocimientos b\u00e1sicos, sino que debe aprender cada conocimiento por separado.<\/p>\n

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\"Eine
Un mapa de calor muestra qu\u00e9 \u00e1reas ha considerado la IA y con qu\u00e9 intensidad durante su sesi\u00f3n de entrenamiento.<\/figcaption><\/figure>\n

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\u00abB\u00e1sicamente, hay que intentar ponerse en el lugar de la IA y preguntarse qu\u00e9 estoy pensando cuando reconozco el objeto y por qu\u00e9 podr\u00eda fallar\u00bb, dice Antwi sobre su enfoque, que mejor\u00f3 gradualmente el rendimiento del reconocimiento. La clave aqu\u00ed fue analizar qu\u00e9 objetos no se reconoc\u00edan y por qu\u00e9. Las causas inclu\u00edan reflejos de luz, bajos contrastes, l\u00edmites apenas visibles entre las cartas individuales o un fondo muy decorado que se reconoc\u00eda como otra carta. Antwi identific\u00f3 estas fuentes de error y las reentren\u00f3 sistem\u00e1ticamente para que el algoritmo pudiera eliminarlas.<\/p>\n

Para comprender exactamente qu\u00e9 reconoc\u00eda la IA en cada ejecuci\u00f3n y d\u00f3nde hab\u00eda lagunas en su rendimiento de reconocimiento, Antwi utiliz\u00f3 un programa desarrollado por \u00e9l mismo que mostraba las actividades de la IA en forma de un mapa de calor. Esto mostr\u00f3 que incluso en la misma ejecuci\u00f3n de entrenamiento, la IA procesaba im\u00e1genes id\u00e9nticas con una intensidad muy diferente, por ejemplo, solo el \u00e1rea central en una ejecuci\u00f3n y toda la imagen en una ejecuci\u00f3n posterior.<\/p>\n

El estudio demuestra que una IA aprende paso a paso y que cada causa de error debe identificarse y comprenderse para reentrenar sistem\u00e1ticamente el modelo con contenido adecuado. \u00abUn entrenamiento intensivo es la \u00fanica manera de garantizar una detecci\u00f3n fiable en la pr\u00e1ctica\u00bb, aconseja Antwi como consecuencia de su observaci\u00f3n. El tiempo requerido para un an\u00e1lisis detallado de errores y el entrenamiento dirigido de detalles espec\u00edficos se compensa r\u00e1pidamente en el uso productivo gracias a la alta calidad de los resultados.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

\"Jede
Cada iteraci\u00f3n mejora la tasa de reconocimiento de la IA..<\/figcaption><\/figure>\n

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Imagen: innomatik AG\/Gideon Antwi<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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