Page 68 - Proyecto Articulos 3er Semestre

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