Chisme 117 del lince: LearningML, 4 pasos para entrenar tu primera IA

Noche cerrada en la cueva. Víctor Vílchez entra con los brazos llenos de cables, otra vez, y la capa del Lince de la Noche enganchada en el picaporte.

—Enciende la luz —le dice a la Echidna Black 2.

No pasa nada.

—Enciende la luz. Luz on. Que se haga la luz. ¡Fiat lux!

—Víctor —dice la Gata Montesa desde la oscuridad—, la placa solo entiende «luz on» y «luz off». Se lo programaste tú.

—Pues ahora escribo más reglas. «No veo», «está oscuro», «ilumina esto», «quiero leer», «hay poca luz»…

—Cuando termines de escribir todas las frases posibles será de día.

—Entonces, ¿qué hago?

—Enseñarle con ejemplos, como te enseñaron a ti. Se llama machine learning.

Así empieza el Chisme 117: hacemos Echidna machine learning, es decir, entrenamos nuestra primera inteligencia artificial con LearningML y la conectamos al LED de la Echidna Black 2.

Introducción

En el Chisme 116 hicimos parpadear el LED rojo con EchidnaML. Hoy damos el salto al Echidna machine learning: en vez de dar órdenes exactas, vamos a enseñar a un modelo con ejemplos y que decida solo. EchidnaML incluye LearningML, una herramienta educativa pensada para que entiendas cómo aprende una máquina, sin programar nada complicado. En el Chisme 104 ya enseñamos a una casa a entender frases con otra herramienta; ahora lo hacemos con una placa de verdad.

Antes de usar la placa, practica en el simulador del Chisme 117: te guía paso a paso y no te deja avanzar hasta completar cada uno. Si solo quieres verlo funcionando, usa el modo demostración.

Qué necesitamos

• La Echidna Black 2 conectada por USB-C y EchidnaML abierto (como en el Chisme 116).
• Unos minutos para pensar frases de ejemplo.

Las cuatro fases de LearningML

Crear un modelo con LearningML siempre sigue el mismo camino:

1. Entrenar: creamos las clases y les damos ejemplos.
2. Aprender: la máquina crea el modelo a partir de los ejemplos.
3. Probar: comprobamos si acierta. Si falla, volvemos a entrenar con mejores ejemplos.
4. Usar: abrimos EchidnaBlocks y usamos el modelo en un programa.

Entrena: clases y ejemplos

Pulsa el botón Ir a LearningML de EchidnaBlocks y elige Textos → Reconocer textos. Vamos a crear dos clases, que son los grupos entre los que el modelo tendrá que elegir:

• Enciende: frases que piden luz, como «Luz on», «No veo nada», «Es de noche», «Quiero leer», «Hay poca luz».
• Apaga: frases que piden oscuridad, como «Luz off», «Hay mucha luz», «Voy a dormir», «Apaga», «Es de día».

Añade ejemplos a cada clase. Cuantos más y mejores sean, mejor aprenderá el modelo. Y cuidado: un ejemplo mal puesto enseña algo falso.

Aprende y prueba con LearningML

Pulsa Aprender a reconocer textos. El modelo analiza tus ejemplos y crea el modelo de IA. Después pasa a Probar, escribe una frase y pulsa Comprobar: te dirá a qué clase cree que pertenece y con qué porcentaje de confianza.

Prueba con frases distintas a las del entrenamiento, por ejemplo «Me voy a la cama». Si solo pruebas las frases que ya conoce, acertará de memoria y no sabrás si ha aprendido de verdad. Si falla, añade más ejemplos y vuelve a pulsar Aprender.

Guarda tus ejemplos con Archivo → Guardar en tu ordenador. Cuando los cargues otra vez, tendrás que pulsar de nuevo el botón Aprender.

Úsalo en EchidnaBlocks

Pulsa Ir a EchidnaBlocks. Los bloques de LearningML, en verde, están en la paleta. El programa es este:

1. Por siempre: «preguntar ¿Qué necesitas? y esperar».
2. Si «confianza para el texto (respuesta) > 60» entonces:
3.   si «clasificar texto (respuesta) = Enciende» → «encender LED rojo».
4.   si «clasificar texto (respuesta) = Apaga» → «apagar LED rojo».
5. Si no: «decir No te he entendido durante 2 segundos».

La condición de confianza es importante: el modelo solo actúa cuando está más de un 60 % seguro. Si no, lo dice en vez de inventarse una respuesta.

Cómo probarlo

1. Pulsa la bandera verde y responde «Es de noche»: el LED rojo se enciende.
2. Responde «Voy a dormir»: se apaga.
3. Responde algo sin sentido, como «jirafa azul»: debe decir «No te he entendido».
4. Prueba frases con palabras que no aparecen en tus ejemplos. ¿Acierta?

Qué hace realmente el Echidna machine learning

El modelo de LearningML no entiende las frases como tú. Busca patrones en los ejemplos, por ejemplo qué palabras aparecen más en cada clase. Por eso depende tanto de los datos. Si todos tus ejemplos de «Apaga» fueran muy cortos, creería que las frases cortas significan apagar.

El porcentaje de confianza no es la verdad: es lo que el modelo «cree». Puede estar muy seguro y equivocarse. Y este modelo lo hemos entrenado nosotros, en nuestro ordenador. No es CABRA, el cerebro de la IA del Lince, que es otra cosa mucho más grande.

Para el aula

• Entrena el modelo con solo 2 ejemplos por clase y pruébalo. Luego con 10. ¿Cambia el porcentaje de confianza?
• Mete a propósito un ejemplo mal etiquetado, como «Voy a dormir» en Enciende. ¿Qué pasa con las frases parecidas?
• Compara con tu compañero: si cada uno entrena con sus frases, ¿clasifican igual las mismas frases nuevas? ¿Por qué?
• ¿Para qué frases se equivoca? Busca tres y anota qué tienen en común.
• ¿Qué problema tendría un asistente entrenado solo con frases de personas adultas?

Retos

• Reto 1: haz que funcione.
• Reto 2: añade 5 ejemplos más a cada clase y mide si mejora.
• Reto 3: cambia «Enciende» y «Apaga» por los colores del LED RGB: «Rojo», «Verde» y «Azul».
• Reto 4: añade una tercera clase, «Alarma», que haga sonar el zumbador.
• Reto 5: en vez de «No te he entendido», haz que la placa pida repetirlo con el zumbador.
• Reto 6: organiza una pequeña investigación: ¿cuántos ejemplos hacen falta para pasar del 90 % de acierto?

Qué hemos aprendido

Machine learning es enseñar con ejemplos en lugar de escribir reglas. Las cuatro fases son entrenar, aprender, probar y usar. El modelo es tan bueno como sus datos, y su confianza no es lo mismo que acertar. Y hemos unido IA y robótica: el modelo decide y la Echidna Black 2 actúa.

Para seguir investigando

• El Chisme 116: instala EchidnaML y haz parpadear el LED con la Echidna Black 2.
• El Chisme 104: una casa que entiende lo que le pides, con otra herramienta de machine learning.
• El Chisme 66: otro clasificador de texto, para detectar mensajes de acoso.
• El Chisme 44: otra forma de que una máquina decida con datos.
• LearningML: la herramienta educativa de Juan David Rodríguez, también disponible en línea.

Placa e imágenes: Echidna Educación, licencia Creative Commons BY-SA 4.0 (echidna.es).