人工知能（AI）は、「自動学習」と呼ばれるプロセスを通じて応答することを学びます。自動学習は、明示的にプログラミングすることなくAIを教えることにあります。代わりに、あなたがやりたいことの多くの例、そして彼女はそれを一人でやることを学びます。

たとえば、写真の犬と猫を区別することをAIに学びたい場合は、犬と猫の多くの写真が集められます。これらの写真は、トレーニングデータとして使用されます。次に、自動学習アルゴリズムを使用して、AIに犬と猫を区別するように教えます。アルゴリズムは、トレーニング写真を分析し、2種類の動物を区別できるパターンを探します。

オープンアシスタントなどの「言語モデル」の人工知能も、自動学習プロセスを通じて対応することを学びます。これらの言語モデルは、通信に使用しているような自然言語でテキストを理解して生成できるアルゴリズムです。

要約すると、AIはトレーニングを通じて膨大な量のデータとあなたがやりたいことの例で応答することを学びます。トレーニング中、学習アルゴリズムはデータを分析し、AIが必要なタスクを実行できるパターンを探すために使用されます。
Una inteligencia artificial (IA) aprende a responder mediante el proceso llamado "aprendizaje automático". El aprendizaje automático consiste en enseñar a una IA a hacer algo sin programarla explícitamente para ello. En lugar de eso, se proporciona a la IA muchos ejemplos de lo que se quiere que haga, y ella aprende a hacerlo por sí sola.

Por ejemplo, si queremos que una IA aprenda a distinguir entre perros y gatos en fotografías, primero se recopilarían muchas fotografías de perros y gatos. Estas fotografías se utilizarían como datos de entrenamiento. A continuación, se utilizaría un algoritmo de aprendizaje automático para enseñar a la IA a distinguir entre perros y gatos. El algoritmo analizaría las fotografías de entrenamiento y buscaría patrones que permitan distinguir entre los dos tipos de animales.

Las inteligencias artificiales de tipo "modelo de lenguaje", como Open Assistant, también aprenden a responder mediante el proceso de aprendizaje automático. Estos modelos de lenguaje son algoritmos que pueden entender y generar texto en lenguaje natural, como el que estamos usando para comunicarnos.

En resumen, la IA aprende a responder mediante un entrenamiento con enormes cantidades de datos y ejemplos de lo que se quiere que haga. Durante el entrenamiento, se utilizan algoritmos de aprendizaje para analizar los datos y buscar patrones que permitan a la IA realizar la tarea requerida.