Todo el tiempo.
Este es el punto de las IA.
En su forma más básica, una IA (como con la mayoría del software) puede verse como una colección de algoritmos que funcionan en conjunto para descomponer y procesar la entrada.
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Un buen ejemplo es la IA neuronal de Google, que es capaz de “soñar”, un proceso descrito en IFLscience de la siguiente manera:
“La red neuronal artificial de Google es como el cerebro de una computadora, inspirada en el sistema nervioso central de los animales. Cuando los ingenieros alimentan la red con una imagen, la primera capa de ‘neuronas’ la observa. Esta capa luego ‘habla’ a la siguiente capa, que luego intenta procesar la imagen. Este proceso se repite de 10 a 30 veces, con cada capa identificando características clave y aislándolas hasta que haya descubierto cuál es la imagen. La red neuronal nos dice qué es ha identificado valientemente el objeto, a veces con poco éxito. Este es el proceso detrás del reconocimiento de imágenes “.
Otro buen ejemplo es aprender bots de chat como cleverbot, que aprendió de los mensajes enviados por los usuarios que interactúan con él, y microsofts, por desgracia, racista bot de Twitter. Ambos aprendieron desglosando, compilando y analizando entradas.
Espero que estos ejemplos te ayuden a entender la respuesta
