Cada vegada que un CAPTCHA et demana que identifiquis senyals de trànsit, semàfors o vehicles en una fotografia estàs entrenant a una intel·ligència artificial perquè aprengui a identificar-los en un futur. I com que una de les fites que vol resoldre la intel·ligència artificial (IA) és la de fer circular vehicles autònoms, no és cap casualitat que les escenes vinculades al trànsit siguin les que més abunden en aquests tipus de CAPTCHA.
De fet, no és una qüestió menor. Dins del procés de desenvolupament d’aquests sistemes, la part més costosa és la recopilació de les denominades datasets, és a dir, la informació o experiència que l’algorisme ha d’analitzar de forma massiva per trobar correlacions i resoldre el problema que se li planteja. Per tant, es tracta d’una informació amb un alt valor econòmic que les empreses tecnològiques estan compilant a través d’uns usuaris, nosaltres, que hi contribuïm de forma totalment inconscient i gratuïta.
En qualsevol cas, aquesta informació que hem considerat interessant explicar-vos per si no n’estaveu al corrent, ens serveix per fer una introducció a les maneres principals que tenen les IA d’aprendre i que, tal com es narra en el curs de Ciutadania.cat, són les següents:
Com funciona el machine learning?
El terme Machine Learning es va usar per primer cop el 1959 i ha esdevingut una disciplina del camp de la Intel·ligència Artificial que, mitjançant algoritmes, dota els ordinadors de la capacitat d’identificar patrons en dades massives i elaborar prediccions (anàlisi predictiva). Aquest aprenentatge permet als computadors fer tasques específiques de forma autònoma, és a dir, sense necessitat de ser programats.
Els seus algorismes es divideixen en tres categories:
I una darrera curiositat per si no ho sabeu. Moltes de les aplicacions en què “el joc’ és modificar la imatge de la nostra cara (afegir-hi elements dibuixats, envellir-nos, fer-nos més joves…), sabeu què fan en realitat a banda d’entretenir-nos? Exacte! Entrenar a una IA a adquirir un munt de dades sobre les característiques facials humanes per poder-ho aplicar després en dispositius de reconeixement facial.
Galeta | Durada | Descripció |
---|---|---|
cookielawinfo-checkbox-advertisement | 1 any | Establida pel connector de consentiment de galetes GDPR, aquesta galeta s'utilitza per registrar el consentiment de l'usuari per a les galetes a la categoria "Anunci". |
cookielawinfo-checkbox-analytics | 11 mesos | Aquesta galeta l'estableix el connector de consentiment de galetes de GDPR. La cookie s'utilitza per emmagatzemar el consentiment de l'usuari per a les cookies de la categoria "Analítica". |
cookielawinfo-checkbox-functional | 11 mesos | La cookie s'estableix pel consentiment de la cookie del GDPR per registrar el consentiment de l'usuari per a les cookies a la categoria "Funcionals". |
cookielawinfo-checkbox-necessary | 11 mesos | Aquesta galeta l'estableix el connector de consentiment de galetes de GDPR. Les cookies s'utilitzen per emmagatzemar el consentiment de l'usuari per a les cookies de la categoria "Necessàries". |
cookielawinfo-checkbox-others | 11 mesos | Aquesta galeta l'estableix el connector de consentiment de galetes de GDPR. La cookie s'utilitza per emmagatzemar el consentiment de l'usuari per a les cookies de la categoria "Altres. |
cookielawinfo-checkbox-performance | 11 mesos | Aquesta galeta l'estableix el connector de consentiment de galetes de GDPR. La cookie s'utilitza per emmagatzemar el consentiment de l'usuari per a les cookies de la categoria "Rendiment". |
CookieLawInfoConsent | 1 any | Enregistra l'estat del botó predeterminat de la categoria corresponent i l'estat de CCPA. Només funciona en coordinació amb la galeta principal. |
elementor | mai | Aquesta galeta és utilitzada pel tema de WordPress del lloc web. Permet al propietari del lloc web implementar o canviar el contingut del lloc web en temps real. |
viewed_cookie_policy | 11 mesos | La galeta la configura el connector de consentiment de galetes GDPR i s'utilitza per emmagatzemar si l'usuari ha consentit o no l'ús de galetes. No emmagatzema cap dada personal. |
Galeta | Durada | Descripció |
---|---|---|
_ga | 2 anys | La galeta _ga, instal·lada per Google Analytics, calcula les dades de visitants, sessions i campanyes i també fa un seguiment de l'ús del lloc per a l'informe d'anàlisi del lloc. La galeta emmagatzema informació de forma anònima i assigna un número generat aleatòriament per reconèixer els visitants únics. |
_ga_H7NG8RFYMJ | 2 anys | Aquesta cookie és instal·lada per Google Analytics. |
CONSENT | 2 anys | YouTube estableix aquesta galeta mitjançant vídeos de youtube incrustats i registra dades estadístiques anònimes. |
vuid | 2 anys | Vimeo instal·la aquesta galeta per recopilar informació de seguiment mitjançant l'establiment d'un identificador únic per incrustar vídeos al lloc web. |
Galeta | Durada | Descripció |
---|---|---|
VISITOR_INFO1_LIVE | 5 mesos 27 dies | Una galeta establerta per YouTube per mesurar l'amplada de banda que determina si l'usuari obté la interfície del reproductor nova o antiga. |
YSC | sessió | La galeta YSC la configura Youtube i s'utilitza per fer un seguiment de les visualitzacions dels vídeos incrustats a les pàgines de Youtube. |
yt-remote-connected-devices | YouTube estableix aquesta galeta per emmagatzemar les preferències de vídeo de l'usuari que utilitza el vídeo de YouTube incrustat. | |
yt-remote-device-id | YouTube estableix aquesta galeta per emmagatzemar les preferències de vídeo de l'usuari que utilitza el vídeo de YouTube incrustat. | |
yt.innertube::nextId | mai | Aquesta galeta, establerta per YouTube, registra un identificador únic per emmagatzemar dades sobre quins vídeos de YouTube ha vist l'usuari. |
yt.innertube::requests | mai | Aquesta galeta, establerta per YouTube, registra un identificador únic per emmagatzemar dades sobre quins vídeos de YouTube ha vist l'usuari. |