Aprender Como Humano

Ciencia y Tecnología

Por Juan Luis Bretón Estrada

Investigadores de los Estados Unidos han presentado un estudio que describe una novedosa plataforma basada en la nube para permitir que las máquinas aprendan como lo hacemos los humanos.
El estudio, liderado por P. Rad, director asistente del Open Cloud Institute y por N. Beebe, profesora de emprendimiento y directora del Cibercentro para la Seguridad y la Analítica, ambos de la Universidad de Texas en San Antonio, presenta una plataforma enteramente nueva de Aprendizaje Cognitivo orientada a enseñar a las máquinas a aprender de su propia experiencia.
El Aprendizaje Cognitivo tiene por objeto conseguir que las computadoras puedan aprender sin que haya necesidad de programarlas de forma específica. Para lograrlo, el equipo científico se avocó a comprender profundamente cómo han evolucionado la educación y el entendimiento humano durante el curso de los últimos cinco siglos; particularmente, el interés se centró en la forma en que aplicamos el razonamiento deductivo, aquel que arriva a una conclusión particular a partir de una secuencia de premisas generales. De la misma forma, la investigación alcanzó la forma en la que aprendemos a lo largo de nuestra vida, construyendo nuevo conocimiento sobre la base del conocimiento anterior. Los bebés, por ejemplo, comienzan su aprendizaje identificando las caras de las personas a su alrededor; posteriormente pasan a comprender la comunicación que emana de esas mismas caras. Este proceso de aprendizaje asegura la maduración de las ideas a medida que pasa el tiempo.
La plataforma se denomina Cloud-eLab y consiste en un modelo interactivo basado en Aprendizaje Cognitivo orientado al aprendizaje profundo y extendido de reglas y de significados a partir de experimentos cognitivos.
El equipo de la Universidad de Texas en San Antonio anticipa que las máquinas inteligentes podrán ser usadas, por ejemplo, para realizar diagnósticos médicos; este hecho podría contribuir a reducir los costos del cuidado de la salud y, en consecuencia, expandiría el alcance de los servicios sanitarios en la población. Igualmente, las máquinas aprendientes podrían servir para patrullar y proteger la red; la inteligencia artificial podría aprender los patrones de tráfico normales para, de esta forma, identificar de manera efectiva los ataques que surjan antes de que éstos causen algún daño significativo.
Al final, una computadora más inteligente, una que sea capaz aplicar el razonamiento deductivo, puede convertirse en una herramienta fundamentalmente útil para los seres humanos. P. Rad señala que su trabajo puede equipararse, de cierta forma, a la invención de otras herramientas como las espadas o las calculadoras o los automóviles, sólo que, enfatiza, lo hace en una escala cuyo impacto es, en definitiva, mucho más significativo.

Juan Luis Bretón Estrada es Director General de Brain Shift Laboratorio de Robótica, organización que utiliza los principios del Pensamiento Computacional para expandir los alcances del aprendizaje de niñas y niños, con el propósito ulterior de que el conocimiento potencializado convierta a las nuevas generaciones en personas capaces de ofrecer respuestas a los retos que la Economía del Conocimiento habrá de plantear para nuestro país y para el mundo.
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