Nuestro cerebro se divide en dos hemisferios: el izquierdo y el derecho, conectados por el cuerpo calloso, una estructura de fibras nerviosas que permite la comunicación entre ambos. Aunque presentan una apariencia simétrica, cada hemisferio cumple con funciones específicas, y que en conjunto contribuyen a que el cerebro funcione de manera integral.
Hemisferio Izquierdo:
- Lenguaje: Mayormente responsable del procesamiento del lenguaje, incluyendo la generación y comprensión del habla, la lectura y la escritura. Las áreas como la de Broca y la de Wernicke, ubicadas en este hemisferio, son esenciales para estas funciones.
- Razonamiento Lógico y Analítico: Encargado del pensamiento lógico, la resolución de problemas y el análisis secuencial de información. Es fundamental para tareas que requieren organización y planificación.
- Habilidades Matemáticas: Asociado con la capacidad para realizar cálculos y comprender conceptos matemáticos.
Hemisferio Derecho:
- Procesamiento Espacial y Visual: Especializado en la percepción y análisis de espacios, formas y patrones. Es crucial para habilidades como la orientación y la interpretación de mapas.
- Creatividad y Pensamiento Holístico: Relaciona con la creatividad, la intuición y el procesamiento de información de manera global, permitiendo la comprensión de contextos y significados más amplios.
- Reconocimiento de Caras y Emociones: Desempeña un papel clave en el reconocimiento facial y en la interpretación de expresiones emocionales.
Aunque cada hemisferio tiene especializaciones, ambos trabajan de manera interdependiente y coordinada. La lateralización de funciones no es absoluta; muchas tareas requieren la colaboración de ambos hemisferios para su ejecución efectiva.
¿El porqué de esta Intro?
Quise comenzar por la base conceptual de todo este tema, a mi criterio claro, como para poder entender todo lo que sigue en cuanto al aprendizaje. Considerando lo anterior, el aprendizaje humano involucra ambos hemisferios del cerebro, aunque cada uno tiene funciones específicas que contribuyen de manera complementaria al proceso de aprendizaje.
¿Qué hay entre el Aprendizaje Humano y el Aprendizaje Automático?
El aprendizaje humano y el aprendizaje automático (machine learning) presentan ciertas características.
1. Entrada (Input)
- Aprendizaje Humano: La entrada proviene de experiencias, observaciones, e interacciones con el entorno utilizando los sentidos.
- Aprendizaje Automático: Los datos se suministran en formatos estructurados o no estructurados (etiquetados o no), como imágenes o textos.
2. Procesamiento de la Información
- Aprendizaje Humano: El cerebro utiliza conexiones neuronales para asociar nueva información con conocimientos previos.
- Aprendizaje Automático: Algoritmos procesan datos para identificar patrones, ajustando pesos y parámetros para optimizar resultados.
3. Almacenamiento del Conocimiento
- Aprendizaje Humano: El conocimiento se guarda en memoria a corto y largo plazo, fortaleciéndose con el tiempo.
- Aprendizaje Automático: El conocimiento se almacena como parámetros y pesos en modelos entrenados.
4. Mecanismos de Aprendizaje
- Aprendizaje Humano: Usa razonamiento, repetición, intuición, y factores emocionales y sociales.
- Aprendizaje Automático: Utiliza métodos como aprendizaje supervisado, no supervisado, y por refuerzo.
5. Retroalimentación y Adaptación
- Aprendizaje Humano: Se ajusta mediante reflexión personal, crítica externa o recompensas sociales.
- Aprendizaje Automático: La retroalimentación se obtiene mediante métricas como precisión o pérdida, ajustando parámetros del modelo.
6. Toma de Decisiones
- Aprendizaje Humano: Basada en emociones, ética, contexto y experiencias previas, permite extrapolar datos no observados.
- Aprendizaje Automático: Se basa estrictamente en patrones de datos entrenados, siendo más precisa pero limitada en creatividad.
7. Aprendizaje Continuo
- Aprendizaje Humano: Es un proceso de por vida que permite transferir conocimientos entre dominios.
- Aprendizaje Automático: Los modelos mejoran al ser reentrenados con nuevos datos, aplicando técnicas como el aprendizaje por transferencia.
8. Limitaciones
- Aprendizaje Humano: Es más lento en tareas repetitivas y a gran escala; está sujeto a sesgos, fatiga y emociones.
- Aprendizaje Automático: Requiere grandes volúmenes de datos, carece de intuición y creatividad, y no comprende el contexto.
9. Representación Visual
- El documento incluye un diagrama que resume las etapas clave del aprendizaje: entrada, procesamiento, almacenamiento, retroalimentación, adaptación, toma de decisiones y aprendizaje continuo, comparando las diferencias entre humanos y máquinas.
En este análisis, aunque humanos y máquinas tienen enfoques distintos hacia el aprendizaje, sus métodos pueden complementarse para enfocarse en desafíos complejos y mejorar resultados en múltiples ámbitos.
¿Estamos en presencia de un paradigma?
Creo que sí, podemos considerar el aprendizaje humano versus el aprendizaje automático (machine learning) como un paradigma, debido a las profundas diferencias, similitudes y aplicaciones entre ambos que representan enfoques complementarios y contrastantes en la adquisición de conocimiento y toma de decisiones.
¿Las razones?
1. Presentan enfoques diferentes
- Aprendizaje Humano: Es biológico, emocional y contextual, basado en experiencias, interacción social y capacidades cognitivas innatas.
- Aprendizaje Automático: Es matemático y computacional, dependiente de algoritmos, datos y estructuras predefinidas.
2. Tienen impacto en diversos ámbitos
- Ambos enfoques afectan la educación, la toma de decisiones, la resolución de problemas, la automatización y la creatividad.
- La interacción entre humanos y máquinas crea un marco para nuevos paradigmas.
3. ¿Son complementarios?
- Los humanos tienen habilidades que las máquinas no poseen (intuición, creatividad, pensamiento ético y contextual).
- Las máquinas superan a los humanos en tareas repetitivas, análisis de datos a gran escala y precisión.
4. Proponen implicaciones filosóficas
- Abre debates sobre la naturaleza del aprendizaje, la conciencia, la ética en la toma de decisiones automáticas y los límites del conocimiento computacional frente al humano.
5. ¿La definición de Inteligencia se puede estar transformando?
- La coexistencia de ambos enfoques redefine qué significa «inteligencia». Mientras que la inteligencia humana es subjetiva y emocional, la máquina está orientada a resultados objetivos y optimización.
Fuente de inspiración: https://www.psicoactiva.com/
