¿Es el esfuerzo constante y la repetición mecánica la verdadera llave para dominar una habilidad, o existe un límite físico en la velocidad a la que podemos aprender? Un hallazgo en neurociencia cuestiona la eficacia de la práctica intensiva y revela que nuestro cerebro utiliza un cronómetro interno para decidir cuánto conocimiento puede absorber realmente.
El investigador de Google Moritz Hardt y sus colegas han desarrollado una forma de verificar si los algoritmos de aprendizaje toman decisiones basándose en principios sesgados como el género o la raza. Durante un tiempo ha habido preocupación por la posibilidad de que los algoritmos de AA inyecten deliberada o accidentalmente sesgo en aplicaciones de publicidad, crédito, empleo, educación y justicia.
El método parte de lo conocido, los números como recurso nemotécnico para facilitar el proceso de aprendizaje, hacia lo desconocido, y se basa en la experiencia que se va adquiriendo. En él se utilizan los medios audiovisuales y un facilitador para transmitir los conocimientos. Dicho facilitador es el vínculo entre lo audiovisual —radio y televisión— y el participante, y desempeña una función importante en lo referente al trabajo con la parte afectiva del iletrado, además de controlar el proceso de aprendizaje.
¿Cuándo debe exigirse a los acusados la prisión preventiva hasta que se celebre el juicio? Según estudios recientes, el software podría ayudar considerablemente a los jueces a tomar decisiones como la anterior. En un estudio reciente, economistas e informáticos desarrollaron un algoritmo para predecir si existía riesgo de fuga entre los acusados usando datos recogidos en los millones de casos de la ciudad de Nueva York.
Un estudio realizado por investigadores de la Escuela de Negocios y Economía de la Universidad Friedrich-Alexander-Erlangen-Nürnberg (FAU) ha demostrado que la inteligencia artificial es capaz de tomar decisiones de inversión rentables. Se hizo una simulación utilizando los datos del S&P 500, uno de los índices bursátiles más importantes de Estados Unidos, entre los años 1992 y 2015. Con ellos, sus decisiones generaron de media unos rendimientos anuales de dos dígitos, mientras que los mayores beneficios se obtuvieron durante tiempos de crisis.
La programación es una habilidad cada vez más necesaria, no sólo para los más jóvenes sino también para las personas más mayores. Esto ha hecho que cada vez sea más fácil crear un programa y meterlo como script en el inicio de nuestro sistema operativo Linux o simplemente meterlo en una placa de Hardware Libre. Pero aunque es cada vez más fácil aprender un lenguaje de programación, siempre son necesarios programas educativos sobre programación. Programas como el popular Scratch.
Estados Unidos ha desarrollado un programa que acelera las habilidades cognitivas de la mente humana. La Agencia estadounidense de Proyectos de Defensa Avanzada (DARPA) ha empezado a investigar un sistema para que el cerebro aprenda más rápido a través de la neuroestimulación.
Mientras las redes neuronales empujan hacia la ciencia, los investigadores investigan. Jason Yosinski se sienta en una pequeña caja de vidrio en la sede de Uber en San Francisco, California, ponderando la mente de una inteligencia artificial. Un científico de investigación de Uber, Yosinski está realizando una clase de cirugía del cerebro en el AI que funciona en su computadora portátil.
Las computadoras digitales han transformado el trabajo en casi todos los sectores de la economía en las últimas décadas (1). Estamos ahora en el comienzo de una transformación aún mayor y más rápida debido a los recientes avances en el aprendizaje automático (ML), que es capaz de acelerar el ritmo de la automatización en sí.
El cerebro es una red compleja que contiene miles de millones de neuronas, donde cada una de estas neuronas se comunica simultáneamente con miles de otras a través de sus sinapsis (enlaces). Sin embargo, la neurona realmente recoge sus muchas señales entrantes sinápticas a través de varios “brazos” ramificados extremadamente largos, llamados árboles dendríticos.
El constante desarrollo del machine-learning se ha topado con un muro gigantesco: una paradoja lógica descubierta por el matemático Kurt Godel el siglo pasado. Pero eventualmente será resuelta, ¿cierto? No mientras se sigan usando los axiomas (afirmaciones que se consideran verdaderas) sobre los cuales se basa todo el lenguaje matemático estándar.
La difusión global de los productos audiovisuales necesita apoyarse en la traducción. La subtitulación y el doblaje –con variantes en ambos casos– son las dos opciones genéricas de la traducción audiovisual, pero resultan notoriamente distintas. El doblaje sustituye el idioma hablado original por otro. En cambio, la versión original subtitulada favorece el contacto con idiomas extranjeros y refuerza su aprendizaje.
Doctor en Ciencias de la Educación, investigador y escritor, este docente madrileño es un referente en la didáctica de la matemática. Autor de más de un centenar de obras sobre educación y aprendizaje, José Antonio Fernández Bravo, destaca por su carácter innovador y por la brillante adaptación de la función docente. Observar y “enseñar desde el cerebro del que aprende” son los pilares de su fórmula pedagógica.
