Una máquina no aprende como una persona. Durante el entrenamiento recibe numerosos ejemplos y ajusta un modelo matemático para encontrar patrones que le permitan enfrentarse a información que no había visto antes.
Esta idea es fundamental para entender la inteligencia artificial moderna: los datos enseñan, pero también condicionan lo aprendido. Si los ejemplos son insuficientes o están sesgados, el modelo puede cometer errores. El siguiente paso será comprender cómo las redes neuronales comenzaron a hacerse mucho más profundas.
