¿Quién aprende más rápido?

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Nuestro mundo actual está conformado por máquinas que nos ayudan a realizar ciertas acciones de una manera más eficiente en nuestra rutina diaria. Y nos acostumbramos tanto a ellos que probablemente no podamos imaginar nuestra vida sin ellos.

Están destinados a ayudarnos y complementar nuestro trabajo. Sin embargo, algunas personas se asustan por la velocidad del crecimiento de impacto que tienen. ¿Cómo es posible que hace 30 años ni siquiera teníamos Internet y ahora estamos empezando a ver vehículos autónomos? Las innovaciones se vuelven más complejas y se vuelve más difícil de entender.

Y en este artículo veremos el desarrollo de las máquinas, su evolución y el pensamiento humano. Intentaremos discutir quién aprende más rápido, una máquina o un ser humano.

¿Qué significa aprender?

Si queremos comparar dos aspectos con una misma referencia, tenemos que aclarar de qué se trata ese concepto y cómo afecta a ambos lados.

Aprendizaje: se define como el cambio del estado del sistema para producir un resultado basado en objetivos funcionales.

Básicamente se trata de tener un problema o meta, y ser capaz de aplicar un comportamiento diferente que antes, para lograrlo.

Para aprender, debemos ser capaces de darnos cuenta de que las prácticas o métodos anteriores que pudieron haber funcionado, NO tiene porqué tener efecto ahora. Por lo tanto, tenemos que encontrar otros métodos para cumplir nuestro objetivo.

La mayoría de las personas se estanca en el proceso de aprendizaje. Siguen haciendo una y otra vez exactamente las mismas acciones, con la esperanza de obtener resultados diferentes. Golpean la pared no una sino dos y no se dan cuenta de que hay una necesidad de cambio en su comportamiento. La acción que están haciendo puede estar funcionando para otras personas u organizaciones, pero no significa que será lo mismo para ellos. Por otro lado, tenemos personas que cuando se enfrentan a ciertas circunstancias, tienen esa disposición y motivación (y esa es una palabra clave aquí) para cambiar y realizar diferentes acciones.

Learning is defined as a change in behavior.  You haven't learned a thing until you take action and use it.  Ken Blanchard

¿Cómo aprende una máquina?

Hemos visto muchas veces un "juego de ajedrez" donde la máquina pierde una y otra vez contra uno de los mejores jugadores del mundo, sinembargi, al final... gana. Pero, ¿realmente está aprendiendo?

La forma en que las máquinas aprenden es una palabra de moda en la industria actual de innovación y tecnología. Las empresas nos han bombardeado con miles de videos y mensajes sobre Inteligencia Artificial y en qué está basado; Machine Learning y Deep Learning. Todos ellos nos muestran que la metodología que usan las máquinas para "aprender" es similar a las neuronas humanas. Pero nos preguntamos ¿es en realidad aprendiendo lo que hacen?

Muchos expertos han declarado que la máquina y los robots NO aprenden, sino que realmente copian una tarea y la perfeccionan. Dada una tarea específica y experiencia pasada, una máquina puede trabajar en ella a través de un complejo algoritmo y hacerlo funcionar mejor que antes. Pero todo se basa en ejercicios previos. La palabra clave aquí es crear.

Cuando estás aprendiendo, estás agregando a tu mochila ciertas herramientas que NO tenías antes. Y lo haces por la motivación (otro punto clave) de mejorar.

A pesar de que la inteligencia artificial puede mejorar una tarea / actividad determinada, nunca será capaz de crear la motivación para hacerlo por sí mismo. Por el contrario, funcionará en un algoritmo obligándola a trabajar en un aspecto en particular. Es un ser humano el que está detrás de esa máquina que la prepara para ello.  

"Los ordenadores pueden superar a los humanos en ciertas tareas especializadas, como jugar al ajedrez, pero ningún programa de ordenador puede igualar la inteligencia general humana", dice Murray Shanahan, profesor de robótica cognitiva para el Departamento de Computación del Imperial College en Londres. "Los humanos aprenden a alcanzar diferentes tipos de objetivos en una gran variedad de entornos. Todavía no sabemos cómo dotar a las máquinas con el tipo de comprensión de sentido común del mundo cotidiano que respalda la inteligencia general humana, aunque estoy seguro de que lograremos hacerlo algún día ".

Estas son las instrucciones que sigue una máquina:

  • Asociación
  • Supervisado
  • Reforzado
  • Aprendizaje Adaptativo
  • Datos exploratorios

(data science central)

Como podemos ver en la imagen, todos los comportamientos que impulsan la máquina para mejorar son dados previamente por un ser humano. No hay lugar para la "automotivación" y la creación desde la parte de las máquinas. Simplemente siguen un camino y metodologías y realizan tareas millones de veces más rápido que los humanos.

¿Cómo aprende un humano?

¿Recuerdas cuando eras pequeño y montabas en tu bicicleta por todo tu barrio? Tus padres siempre a tu lado prestando atención por si acaso te cayeras. Pero solo después de caer 10 veces, llorando e intentando una y otra vez, aprendes. Sin necesidad de ayuda externa. Los humanos aprenden por errores, por otro lado las máquinas aprenden por medio de la teoría.

Sí, podemos leer millones y millones de libros sobre cómo insertar actividad aquí, pero nunca podremos realizarlo 100% de precisión hasta que nos pongamos en una posición de fracaso. Algunas personas necesitan 1 día para saber llevar una bicicleta perfectamente sobre dos ruedas, ¡otro grupo puede hacerlo en 1 año! Pero tenemos que ponerlo en práctica para lograrlo y dominarlo.

La redefinición del aprendizaje para un humano también es muy importante. Para una máquina, sólo funcionará si le das una tarea, experiencia y un objetivo. El ser humano tiene la capacidad de aprender sin un objetivo. Podemos realizar esa tarea de aprendizaje, incluso si no tenemos un objetivo claro. Lo hacemos por el sentido de aprender / mejorar y mejorar en general. Hay un proceso de motivación y creatividad en él.

¿Quién aprende más rápido?

La pregunta que estamos tratando de resolver aquí es muy compleja. He estado tratando de simplificarlo y dividirlo para hacerlo más comprensible.
La Inteligencia Artificial tiene la capacidad de almacenar millones de datos en su sistema con solo un chasquido de dedo y, además, acceder a ella aún más rápido y más preciso. Mientras que los humanos tardan mucho más.

Por ejemplo, le damos un libro a nuestros dos implicados. ¿Cuál de ellos crees que será más rápido en memorizar todas las páginas del libro y reproducirlo en voz alta frente una audiencia? Obviamente, la máquina ha venido aquí para hacer que nuestra vida sea más simple y fácil. La máquina supera a la persona en esta tarea.

Sin embargo, no juzgamos quién es el más rápido en almacenar una cantidad de datos, llamamos a alguien inteligente cuando es capaz de escuchar, prestar atención, analizar datos, sacar conclusiones y siempre estar dispuesto a aprender más. Si no se establece una máquina con un objetivo, no tendrá la voluntad de saber más por el simple hecho de hacerlo.

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David Ayza Enero - Marketing Manager en
Apiumhub

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