¿Qué es parar temprano?

La detención temprana es una técnica utilizada en inteligencia artificial (IA) u otros programas de aprendizaje informático en la que la enseñanza se detiene temporalmente en un intento de mejorar los puntajes. Esto se puede hacer a través de una serie de módulos o interrumpiendo una lección más larga varias veces. Un problema que puede ocurrir al no usar la detención temprana es que la IA memoriza información pero no aprende. Otro posible problema es que la IA continúa aprendiendo pero pierde información de otras áreas. Esta es una característica común en la mayoría de los sistemas de IA que ocurre automáticamente, pero un técnico puede tener que programar esto manualmente.

Si bien la mayoría de los sistemas de IA pueden aprender de la estimulación externa o mediante la interacción humana, una forma común de enseñar estos sistemas antes de que se implementen o para complementar el aprendizaje es a través de aplicaciones educativas. Estas aplicaciones a menudo enseñan nuevos algoritmos o nuevas formas de resolver problemas. La detención temprana se puede usar de dos maneras: la aplicación se puede dividir en módulos y se detiene después de cada módulo, o una larga lección puede ser interrumpida por una parada.

Si no se usa la detención temprana, la IA puede sufrir puntajes bajos en las pruebas, lo que demuestra que no está aprendiendo de la aplicación educativa. Una forma en que esto se manifiesta es a través de la memorización. Después de un cierto período, esto difiere para cada sistema de IA y sesión de enseñanza, el sistema de AI memoriza la información pero no la comprende. Esto significa que la información memorizada se puede eliminar rápidamente, por lo que esta característica detiene el proceso de aprendizaje y obliga a la IA a mostrar lo que ha aprendido.

El segundo problema que puede ocurrir sin una detención temprana es más grave. A diferencia de la memorización, este problema hace que toda la IA sufra y puede ser difícil de solucionar. En este escenario, el sistema de IA continuará aprendiendo del entrenamiento, pero este aprendizaje adicional se produce a expensas de otras áreas de memoria. Comenzará a volcar información previamente almacenada para dejar espacio para una nueva capacitación. La detención temprana evita que esto suceda al permitir que la IA ajuste su memoria para almacenar mejor nueva información.

Esta característica a menudo se usa automáticamente con la mayoría de los sistemas de IA y programas de entrenamiento. De lo contrario, un técnico deberá ejecutar manualmente una parada en un punto determinado. Cuando la IA muestra una disminución en los puntajes de las pruebas, se debe detener de inmediato, ya que después de este punto aparecerán problemas. Si bien no hay problemas serios para detenerse antes de esto, puede impedir el aprendizaje del proceso.