Page 6 - 1 REVISTA TÉCNICO/PRACTICO DE LA CARRERA DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN

supervisados y por refuerzo, cada uno con sus 1.1 Evolución Histórica de la Enseñanza
metodologías pedagógicas características y casos de Automatizada
aplicación específicos. [2]
Los primeros intentos sistemáticos de enseñar a las
El concepto fundamental de "enseñar a las máquinas" máquinas se remontan a la década de 1950, con hitos
trasciende la mera programación tradicional, fundacionales como el Perceptrón de Frank Rosenblatt
estableciendo un nuevo paradigma donde los sistemas (1958), que implementaba una forma simplificada de
computacionales no solo ejecutan instrucciones aprendizaje supervisado inspirada en redes neuronales
predefinidas sino que desarrollan la capacidad de biológicas. El entusiasmo inicial cedió ante
mejorar su desempeño de manera autónoma mediante limitaciones computacionales y teóricas, dando lugar
la experiencia acumulada. al primer "invierno de la IA" en los años 70.
Esta aproximación metodológica encuentra sus bases El resurgimiento en los 80 trajo algoritmos como
teóricas en disciplinas tan diversas como la estadística backpropagation para redes multicapa, mientras que
matemática, la teoría de la información, la los años 90 consolidaron métodos estadísticos como
neurociencia computacional y la psicología cognitiva, Support Vector Machines. La revolución
convergiendo en un marco interdisciplinario que contemporánea comenzó alrededor de 2012, cuando
permite abordar problemas de complejidad modelos profundos demostraron capacidades sin
extraordinaria que hasta hace poco se consideraban precedentes en tareas de reconocimiento visual,
intratables mediante enfoques algorítmicos inaugurando la era del deep learning.
convencionales.
1.2 Fundamentos Pedagógicos
La sinergia entre avances teóricos, disponibilidad de Computacionales
datos masivos y capacidad de procesamiento
computacional ha creado las condiciones perfectas Enseñar a las máquinas implica conceptos
para la explosión actual de aplicaciones de machine fundamentales como la función de pérdida (que
learning en contextos del mundo real. cuantifica el error del aprendiz), el descenso de
gradiente (que guía las correcciones progresivas) y la
El proceso de enseñanza computacional presenta regularización (que previene la memorización
desafíos pedagógicos únicos que merecen examen excesiva). El proceso instruccional típico incluye fases
detallado. Cuestiones como la selección curricular de preparación de datos (curriculum design),
(feature engineering), el ritmo de aprendizaje (learning presentación de ejemplos (training batches),
rate), la evaluación del progreso (validation metrics) y evaluación formativa (validation) y evaluación
la adaptación a estudiantes diversos (ensemble sumativa (testing).
methods) encuentran su correlato en el dominio
algorítmico. Comprender estas analogías enriquece La efectividad pedagógica se mide mediante métricas
tanto la práctica del ML como nuestra comprensión de como precisión, exhaustividad, F1-score para
los procesos de aprendizaje en general. clasificación, o error cuadrático medio para regresión,
siempre considerando el balance entre desempeño en
El artículo ilustrará mediante casos de estudio ejemplos conocidos y capacidad de generalización a
concretos cómo el proceso de enseñar a las máquinas situaciones novedosas.
ha producido soluciones innovadoras en campos tan
diversos como la medicina diagnóstica, donde La capacidad intrínseca de estos sistemas para
algoritmos entrenados en imágenes médicas alcanzan aprender de manera autónoma a partir de datos,
precisiones comparables a radiólogos humanos; la identificando patrones complejos y realizando
sostenibilidad ambiental, con modelos predictivos que generalizaciones efectivas a situaciones novedosas,
optimizan el consumo energético en smart cities; y la marca un punto de inflexión histórico en la relación
educación personalizada. entre seres humanos y máquinas.

La exposición concluirá examinando tendencias El concepto fundamental de "enseñar a las máquinas"
emergentes en la pedagogía algorítmica, incluyendo el trasciende la mera programación tradicional,
aprendizaje federado (donde múltiples dispositivos estableciendo un nuevo paradigma donde los sistemas
aprenden colaborativamente sin compartir datos computacionales no solo ejecutan instrucciones
sensibles), el few-shot learning (que emula la predefinidas sino que desarrollan la capacidad de
capacidad humana de aprender from ejemplos mejorar su desempeño de manera autónoma mediante
limitados) y los modelos de foundation (sistemas pre- la experiencia acumulada.
entrenados que pueden adaptarse a múltiples tareas
con mínima instrucción adicional). Esta aproximación metodológica encuentra sus bases
teóricas en disciplinas tan diversas como la estadística
matemática, la teoría de la información, la
neurociencia computacional y la psicología cognitiva,
convergiendo en un marco interdisciplinario que
permite abordar problemas de complejidad

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