#2 Una red neuronal no puede hacer nada nuevo. Eso es imposible por su propio diseño. Lo que si puede hacer es combinar diversas cosas de su entrenamiento. Eso no creará un algoritmo nuevo.
Hay algunos casos de algoritmos mejorados por máquinas, pero esa máquina no es una red neuronal sino algoritmos evolutivos. Existen desde hace decenios y hay unas cuantas patentes creadas así. Por ejemplo el volúmen de los auriculares aumenta lo que nos parece linealmente al girar el botón de volúmen. Eso se consigue aumentando la corriente a razón de la raiz cúbica del ángulo de giro, lo que compensa casi exactamente nuestra percepción. El circuito que convierte una corriente en su raiz cúbica lo diseñó una máquina (hace muchísimo) y nadie entiende como funciona.
Traducir idiomas fue la primera aplicación de las redes neuronales grandes (google translator). Funciona a base de copiar de traducciones ya hechas. Es ya casi usable, no todavía, pero ya se entiende lo que dice (a condición de ser consciente de la gramática del idioma original). Hace tres o cuatro años no era así.
Analizar muchos datos no requiere de IA. Es un problema resuelto desde hace mucho tiempo y hay productos comerciales que te lo hacen. Su principal pega es que te acaban diciendo lo que ya sabías. Son una solución a la búsqueda de un problema.
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Hay algunos casos de algoritmos mejorados por máquinas, pero esa máquina no es una red neuronal sino algoritmos evolutivos. Existen desde hace decenios y hay unas cuantas patentes creadas así. Por ejemplo el volúmen de los auriculares aumenta lo que nos parece linealmente al girar el botón de volúmen. Eso se consigue aumentando la corriente a razón de la raiz cúbica del ángulo de giro, lo que compensa casi exactamente nuestra percepción. El circuito que convierte una corriente en su raiz cúbica lo diseñó una máquina (hace muchísimo) y nadie entiende como funciona.
Traducir idiomas fue la primera aplicación de las redes neuronales grandes (google translator). Funciona a base de copiar de traducciones ya hechas. Es ya casi usable, no todavía, pero ya se entiende lo que dice (a condición de ser consciente de la gramática del idioma original). Hace tres o cuatro años no era así.
Analizar muchos datos no requiere de IA. Es un problema resuelto desde hace mucho tiempo y hay productos comerciales que te lo hacen. Su principal pega es que te acaban diciendo lo que ya sabías. Son una solución a la búsqueda de un problema.