La respuesta simple (a sus detalles) es que no es un sistema binario. Sucede que se ejecuta en una computadora binaria, pero una red neuronal artificial es en realidad análoga: estás simulando un grupo de neuronas y las fuerzas de conexión entre ellas, modeladas como variables “continuas” (por ejemplo, flotantes o dobles).
Luego, la parte clave es que comience con los pesos de conexión establecidos en valores aleatorios, y entrene a la red proporcionándole entrada y luego calculando la diferencia con la salida deseada (llamada “error”), y propague ese error hacia atrás a través del red para acercar los pesos a los valores que producirían la salida deseada.
Si sus ejemplos de capacitación son lo suficientemente diversos y no estropeó la arquitectura de su red, la idea es que eventualmente la red aprenderá a “generalizar”: no solo proporcionará los resultados deseados para los ejemplos específicos que mostró, sino también para ejemplos que nunca ha visto antes.
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Tenga en cuenta que también hay tipos de IA que no se basan en ANN. Por ejemplo, la “IA de la vieja escuela” se trata de la representación simbólica del conocimiento, y no se basa tanto en las estadísticas (ML se basa en gran medida en las estadísticas).
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