La IA que ve patrones pequeños

Hay conceptos que llegan a nuestras manos como si fueran piezas de un rompecabezas demasiado especializados, redes neuronales convolucionales, por ejemplo. El término parece reservado para ingenieros o científicos de datos, pero desde este espacio, intentamos algo distinto, una definición un poco más fácil de comprender, las redes neuronales convolucionales son la IA que ven patrones pequeños, una mirada capaz de descubrir detalles que a simple vista se nos escapan, tanto en una fotografía como en un párrafo. Son herramientas entrenadas para fijarse en lo que aparece repetido, en lo que desentona, en lo que fue añadido, borrado o manipulado.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son modelos de inteligencia artificial diseñados para procesar datos que tienen forma de cuadrícula, como las imágenes. Se dedicaron originalmente a reconocer bordes, sombras, rostros, sin embargo, con el paso del tiempo, estas redes han aprendido a navegar otras estructuras más sutiles, como el lenguaje. Hoy también se utilizan para identificar patrones locales en textos y contribuir a la detección de “fake news” (Zrnec et al., 2021).

Como comunicadora, siempre vuelvo a la importancia de la mirada crítica. Las CNN pueden detectar montajes y falsificaciones, pero somos nosotros quienes debemos decidir qué hacer con esa información, cómo interpretamos las imágenes, cómo circulamos los contenidos, cómo construimos una cultura digital que no se deje manipular por lo espectacular.

En el fondo, escribir sobre redes neuronales convolucionales es escribir sobre la forma en que vemos, es reconocer patrones, cuestionarlos, entender qué significan. Y en esa tarea, entre humanos y algoritmos, seguimos aprendiendo a cuidar la verdad en medio del ruido.

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