Inteligencia artificial para niños: lince o gato montés

El Lince de la Noche tiene un problema con las cámaras de la sierra: ¿cómo distingue un lince ibérico de un gato montés cuando solo se ve una silueta entre la hierba? La Gata Montesa le responde con una pregunta: «¿Y tú cómo los distingues?». El Lince mira las orejas, la cola, el tamaño… y se da cuenta de que necesita enseñar a un ordenador a mirar como él. Hoy vamos a aprender inteligencia artificial para niños.

Introducción: inteligencia artificial para niños

En este chisme entrenamos una inteligencia artificial con fotos para que reconozca tres clases: lince ibérico, gato montés y otros animales. Después la usamos dentro de Scratch, con la webcam, para que el personaje diga qué animal ve.

Todo el proceso está en la página del chisme 99, pensada para tener abiertas dos pestañas: la página y Machine Learning for Kids.

Por qué este chisme

Reconocer animales en fotos de cámaras trampa es un trabajo que ayuda a la ciencia ciudadana: alguien tiene que decir qué animal aparece en cada imagen. Una IA bien entrenada puede hacer una primera selección, pero también puede equivocarse, y por eso hay que entender cómo aprende.

Cómo funciona

La IA no sabe qué es un lince. Aprende a partir de ejemplos: le damos fotos etiquetadas, busca patrones (formas, texturas, colores) y crea un modelo que relaciona esos patrones con cada etiqueta. Esto se llama aprendizaje automático, o machine learning.

Para saber si aprende de verdad, la probamos con fotos que no ha visto. Si solo acierta con las de entrenamiento, no ha aprendido nada útil: ha memorizado.

Qué necesitamos

• Un ordenador con internet y una webcam.
• Una cuenta de Machine Learning for Kids, creada por el profesor.
• El conjunto de 69 fotos con licencia libre (la página indica cómo descargarlo).
• Scratch, en la otra pestaña.

Construcción

El proceso tiene siete pasos: crear el proyecto, enseñar con ejemplos, entrenar el modelo, probar con fotos nuevas, llevarlo a Scratch, programar la respuesta y revisar los errores. El programa final, en Scratch, compara la etiqueta que da la IA con cada animal y responde con un mensaje distinto.

Cómo probarlo

Enseña a la webcam una foto de lince, otra de gato montés y un gato de casa. Anota qué dice el programa y compara con tu tabla. Si falla, no es que la IA sea tonta: le faltan ejemplos o mira el fondo en lugar del animal.

Qué estamos midiendo realmente

La IA da una confianza en forma de porcentaje, no una certeza. Medimos su acierto con fotos nuevas, y eso es lo que importa. Con pocas fotos, el resultado parecerá bueno en las de entrenamiento y malo fuera de ellas.

Para el aula

• ¿Cuántas fotos necesitamos para que acierte? Prueba con 10, 20 y 30 por clase.
• ¿Qué pasa si todas las fotos de lince tienen el mismo fondo?
• Si esta IA decidiera qué animal hay en una cámara trampa, ¿qué pasaría si se equivoca?

 

Retos

1. Haz que funcione con las fotos de prueba.
2. Añade fotos propias y mira si se inventa un lince donde no lo hay.
3. Añade una clase, por ejemplo zorro.

Qué hemos aprendido

Una IA aprende de ejemplos, se prueba con datos nuevos y su respuesta es un porcentaje, no una verdad. Y la clase «otros» enseña a no inventar.

Para seguir investigando

• Si te interesan las fotos de animales y la IA, mira el chisme 68: generador de imágenes con IA.
• Sobre cómo se clasifica con IA, el chisme 66: clasificador de mensajes usa la misma idea con texto.
• Herramienta: Machine Learning for Kids.
• Concepto general: Aprendizaje automático (Wikipedia).

Las fotos son de Wikimedia Commons e iNaturalist, con licencias libres. Autores, licencias y enlaces están en la página del chisme.