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4.Talentos con inteligencia Artificial

Rétor

Hemos investigado sobre el origen e importancia de la Inteligencia Artificial. También nos hemos convertido en aprendices de una escuela de talentos y hemos explorado la aplicación  Teachable Machine para intentar entrenar a nuestro ordenador para que reconozca nuestras emociones a través de nuestras expresiones faciales.

Ahora toca aprender y estructurar todos los contenidos relacionados con la Inteligencia  Artificial y la aplcación Teachable Machine para conseguir nuestro reto:  crear una academia de talentos para conseguir ser los mejores expresando nuestras emociones y poder así entrenar bien a nuestro ordenador  para que reconozca nuestras expresiones faciales con la aplicación Teachable Machine.

1. Me emociona la Inteligencia Artificial

Aunque creas que eso de la Inteligencia Artificial no va contigo, seguramente estés en un error. En las siguientes pestañas conocerás ejemplos de Inteligencia Artificial que usamos frecuentemente y conocerás conceptos importantes de la misma. También conocerás una aplicación de Inteligencia Artificial muy sencilla llamada Teachable Machine.

Qué es

Imagen que muestra una silueta de perfil de una cabeza humana en la que se transparenta el cerebro. Fondo azul

La Inteligencia Artificial, con las siglas IA, es la inteligencia llevada a cabo por las máquinas. Es necesario que tengan la capacidad de percibir información, razonar (pensar por ellas mismas), aprender y resolver problemas. Intenta replicar y desarrollar la inteligencia  humana en robots y máquinas  para realizar tareas. Dichas tareas pueden mejorarlas a partir de la información que recopilan.

Ya en 1955, se organizó una conferencia sobre Inteligencia Artificial y dio lugar a un nuevo campo de estudio totalmente nuevo: la ciencia de los datos.

En la actualidad cada vez se generan más cantidad de datos, que supera muchas veces la capacidad que tienen las personas. Por eso, hoy en día es tan importante la Inteligencia Artificial, ya que se puede entrenar  a las máquinas  para todos los procesos complejos de toma de decisiones en función de esos datos. 

Ejemplos de Inteligencia Artificial, que usamos frecuentemente hoy en día son los asistentes de voz de los móviles, los teléfonos inteligentes (en inglés smartphones), los coches autónomos, las aplicaciones médicas, el reconocimiento facial, etc.

¡Cuidado con la información! Si esta información que le hemos ofrecido  es mala o no es del todo suficiente, la respuesta de esa Inteligencia Artificial puede ser la menos deseada. Es igual que cuando las personas opinamos sobre algo o alguien sin estar bien informadas.

Teachable Machine

Hay varios tipos de Inteligencia Artificial, la que nosotros vamos a conocer y una de las más usadas es la de tipo Machine Learning (Máquina de Aprendizaje). Dentro de este tipo de Inteligencia Artificial, una de las aplicaciones más usadas es Teachable Machine.

Teachable Machine es una herramienta de IA desarrolla por Google y basada en la web, que hace que la creación de modelos de aprendizaje automático sea rápida, fácil y accesible para todos.

Con esta herramienta podrás preparar o entrenar a un ordenador para que reconozca imágenes, sonidos y posturas. Es una forma rápida y sencilla de crear modelos de aprendizaje automático para incorporarlas en sitios web o aplicaciones.

Para utilizar la aplicación seguimos los siguientes pasos:

En primer lugar, hacemos clic en nuevo proyecto y seleccionamos entre reconocimiento de imágenes, sonidos o posturas:

Interfaz de la aplicación para elegir un nuevo proyecto. Conjunto de imágenesComo necesitamos entrenar a la máquina en el reconocimiento de  expresiones faciales, elegiremos la primera opción, proyecto de imagen.

El proceso se divide en tres fases:

1. Mostrar buenos y variados ejemplos de imágenes a la máquina (ordenador, tablet...).

  • Seleccionamos el número de categorías o clasificaciones. Por ejemplo: Personas con gafas y personas sin gafas; personas alegres, personas tristes y personas sorprendidas. A esto se le suele llamar etiquetar.
  • Estas imágenes se pueden recoger desde la cámara del dispositivo que estés utilizando (ordenador, tablet, móvil...) o desde archivos que tengas guardados en él.
  • Hacemos clic en cada categoría o etiqueta. Haz al menos de 20 a 30 fotos de cada categoría. Procura cambiar de posición, pero cuida siempre la expresión. Se trata de hacer muchos y variados ejemplos sobre lo mismo.

2. Entrenar el modelo: En esta fase es donde la IA aprende de todos los ejemplos que le has dado. Depende de cómo sean de buenos, aprenderá más y mejor o al contrario. Es un proceso un poco lento en el que la aplicación está procesando los datos.

3. Probar el modelo: Sirve para probar si ha funcionado.  Cuando se le muestra una foto o imagen indica a qué categoría o etiqueta pertenece: por ejemplo, si soy persona con gafas o sin gafas (primer ejemplo), o si soy persona alegre, triste o sorprendida (segundo ejemplo).  Además, me indica el porcentaje de confianza o probabilidad de que sea cierto. Puedes mejorar tu expresión para ver si aumenta el grado de confianza. Mientras mejor hagamos el entrenamiento, más probabilidades de acierto habrá.

Aquí tienes una imagen de las tres fases:

Imagen que muestra la interfaz de la aplicación con los tres pasos a seguir.

Vídeo

El siguiente vídeo te muestra cómo utilizar esta aplicación paso a paso.


Recuerda que si lo necesitas puedes activar lo subtítulos del video.

Imagen de Inteligencia Artificial

Definición:

La inteligencia artificial se encarga de crear programas informáticos que permitan a una "máquina" imitar el comportamiento de la mente humana.

Ejemplo:

Un asistente de voz como Google Home utiliza la inteligencia artificial.

Lectura facilitada

La Inteligencia Artificial afecta a todo el mundo. 

Tú usas muchas cosas con Inteligencia Artificial.

Te presento información sobre

-Inteligencia Artificial

-La aplicación Teachable Machine.

Definición de la Inteligencia Artificial

Imagen que muestra una silueta de perfil de una cabeza humana en la que se transparenta el cerebro. Fondo azul

Las siglas IA se usan para hablar de la Inteligencia Artificial.

Las máquinas usan la Inteligencia Artificial.

Las máquinas necesitan: 

- Percibir información. 

- Pensar por ellas mismas.

- Aprender y resolver problemas.

- Imitar la inteligencia  humana en robots.

- Intentar realizar tareas humanas.

Las máquinas recogen información.

para  realizar tareas humanas. 

En 1955 hubo una conferencia. 

La conferencia habló de  Inteligencia Artificial.

Los investigadores crearon un nuevo campo de estudio. 

El nuevo campo de estudios es la ciencia de los datos. 

En el mundo hay  muchos datos.

Los datos superan a las personas. 

Las máquinas aprenden con los datos. 

Las máquinas deciden con los datos.

Algunos ejemplos de Inteligencia Artificial son: 

- Asistentes de voz de los móviles.

- Los teléfonos inteligentes (en inglés, smartphones).

- Los coches autónomos.

- Las aplicaciones médicas.

- Y muchos más.

Es importante la información de la máquina. 

La información debe ser buena y completa.

La máquina responde bien con información buena. 

Teachable Machine.

La Inteligencia Artificial tiene varios tipos. 

Un tipo de IA es Machine Learning (Máquina de Aprendizaje). 

Y Teachable Machine es una de las aplicaciones más usadas.

Teachable Machine es una herramienta de IA.

Google desarrolla Teachable Machine.

Esta aplicación hace accesible

 la creación de modelos de aprendizaje. 

Estos modelos se incorporan en web o aplicaciones. 

Teachable Machine entrena a ordenadores. 

El entrenamiento sirve para reconocer: 

- Imágenes.

- Sonidos.

-Posturas.

-Y muchos más.

El uso de la aplicación está en los siguientes pasos:

Haces clic en  nuevo  proyecto. 

Elige proyecto de imagen.

Interfaz de la aplicación para elegir un nuevo proyecto. Conjunto de imágenes

El proceso se divide en tres fases:

1. Mostrar ejemplos de imágenes a la máquina.

Los ejemplos son buenos y variados :

Seleccionar el número de categorías o etiquetas. 

Subir fotos de cámara o archivos. 

Poner 20 a 30 ejemplos de cada categoría. 

2. Entrenar el modelo: 

La IA aprende de los ejemplos. 

LA IA aprende mejor con buenos ejemplos. 

3. Probar el modelo: 

Tú pruebas el funcionamiento.

Encuentra la categoría de imagen.

Imagen que muestra la interfaz de la aplicación con los tres pasos a seguir.

Vídeo

El vídeo explica el uso de Teachable Machine  paso a paso.

Imagen de Inteligencia Artificial

Definición:

La inteligencia artificial se encarga de crear programas informáticos que permitan a una "máquina" imitar el comportamiento de la mente humana.

Ejemplo:

Un asistente de voz como Google Home utiliza la inteligencia artificial.

2. Entreno mi ordenador

Rétor¿Estás preparado o preparada para entrenar a tu ordenador? Has conocido algunos conceptos importantes sobre la Inteligencia Artificial y también la aplicación Teachable Machine.

Te propongo unos ejercicios para que consigas hacerlo con éxito. Realiza la opción que consideres más adecuada para ti. Y, si te sientes con confianza, sigue con las demás.

¡Vamos! Además de aprender mucho será muy divertido.

Opción A: El orden es importante

¿Recuerdas las fases de la Inteligencia Artificial con  Machine Learning? Es importante que esas fases sigan un orden y demos todos los pasos de cada una de ellas. A continuación tienes las fases correctas, pero desordenadas. Ordénalas tú.

  • Mostrar buenos y variados ejemplos de imágenes a la máquina.
  • Entrenar el modelo.
  • Probar el modelo.

Comprobar

¡Correcto!

No es correcto... Respuesta correcta:

Opción B: Paso a paso

2

En la imagen que ves se muestra lo que verías en la aplicación Teachable Machine. En cada uno de las zonas señaladas con un marcador se realizan tareas diferentes. A continuación te van a aparecer esas zonas con las tareas que se realizan. Tú solo tienes que hacer clic en el marcador correspondiente.

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En la imagen que ves se muestra lo que verías en la aplicación Teachable Machine. En cada uno de las zonas señaladas con un marcador se realizan tareas diferentes. A continuación te van a aparecer esas zonas con las tareas que se realizan. Tú solo tienes que hacer clic en el marcador correspondiente.

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  • Se crean las etiquetas donde se van a guardar los ejemplos.
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  • Se cargan las fotos o imágenes.
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Se hace clic para procesar los datos. Es lo que se llama entrenar el modelo.

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Se prueba el modelo, comprobando así si se hemos entrenado bien a la máquina.

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  • Se crean las etiquetas donde se van a guardar los ejemplos.
  • Se cargan las fotos o imágenes.

Se hace clic para procesar los datos. Es lo que se llama entrenar el modelo.

Se prueba el modelo, comprobando así si se hemos entrenado bien a la máquina.

Su navegador no es compatible con esta herramienta.

Opción C: ¿Alegre o triste?

Utiliza la aplicación Teachable Machine para entrenar a tu ordenador para que sepa decirte si estás triste o alegre.

Ten en cuenta que, como queremos hacer una academia de talentos expresivos, la recogida de imágenes puede ser de fotos tuyas y más personas de tu clase, o incluso de otras personas del colegio. Antes de hacer clic en la cámara tenemos que estar seguro de la expresión que ponemos.

Lumen dice ¿Necesitas ayuda?

¿Tu ordenador no ha entendido bien tu expresión? Puede ser por varios motivos:

  1. Repasa los pasos a seguir que aprendiste en la actividad 1 y comprueba si lo has hecho todo bien.
  2. Ten en cuenta que mientras más muestras de imágenes le mostremos más datos tendrá para construir el modelo.

Opción D: ¿Alegre, triste o enfadado?

Utiliza la aplicación Teachable Machine para entrenar a tu ordenador para que sepa decirte cómo estás: triste, alegre, enfadado, asombrado, etc. Elige tres de estas emociones. 

Ten en cuenta que, como queremos hacer una academia de talentos expresivos, la recogida de imágenes puede ser de fotos tuyas y más personas de tu clase, o incluso de otras personas del colegio. Antes de hacer clic en la cámara tenemos que estar seguros de la expresión que ponemos.

Lumen dice ¿Necesitas ayuda?

¿Tu ordenador no ha entendido bien tu expresión? Puede ser por varios motivos:

  1. Repasa los pasos a seguir que aprendiste en la actividad 1 y comprueba si lo has hecho todo bien.
  2. Ten en cuenta que mientras más muestras de imágenes le mostremos más datos tendrá para construir el modelo.

Opción E: Ahora con imágenes

Utiliza la aplicación Teachable Machine para entrenar a tu ordenador para que sepa sepa el estado de ánimo de una persona, entre una serie de categorías; por ejemplo: persona asustada, asombrada o alegre.

Las imágenes de muestra para entrenar a tu ordenador, serán imágenes buscadas en internet. 

Lumen dice ¿Necesitas ayuda?

¿Tu ordenador no ha entendido bien tu expresión? Puede ser por varios motivos:

  1. Repasa los pasos a seguir que aprendiste en la actividad 1 y comprueba si lo has hecho todo bien.
  2. Ten en cuenta que mientras más muestras de imágenes le mostremos más datos tendrá para construir el modelo.
  3. Ten cuidado con las imágenes que seleccionas en internet: hay veces que te muestra informaciones erróneas.

3. Reviso lo que aprendo

Reflexiona un momento sobre todo lo que has aprendido hasta llegar aquí y completa el PASO 3 (Reviso lo aprendido) de tu Diario de aprendizaje.

Recuerda:

  1. Pregunta a tu profesor o profesora si lo vas a rellenar en papel o en el ordenador.
  2. Si lo rellenas en el ordenador, no te olvides de guardarlo en una carpeta que más tarde puedas localizar

¡Ánimo, que lo harás genial!

Motus dice ¡Has aprendido mucho!

Al realizar esta actividad has tenido que poner en juego todo lo que sabes. A veces para aprender tenemos que trabajar de forma constante. Cuando nos esforzamos mucho nuestro trabajo es valorado por nuestras profesoras, profesores y familiares. Pero lo más importante es que nos sentimos muy contentos por el trabajo realizado.

Te animo a que sigas trabajando para que puedas aprender y seguir mejorando.