Skip to main content

2.1 La IA y el Aprendizaje Automático o ML

Introducción al Machine Learning:Learning aprenderen deel loscontexto datos para crear inteligencia artificial

educativo

Cuando hoy hablamos de Inteligencia Artificial, (IA) en el ámbito educativo o tecnológico, casi siempre estamos hablando, en realidad,uno de unalos familiaconceptos defundamentales técnicas dentro de ella:es el Machine Learning o aprendizaje automático.automático. EsteDe conceptoforma puedesencilla, parecerel complejo,Machine peroLearning es una forma de programación en la ideaque, queen lolugar sustentade esescribir sorprendentemente sencilla: enseñar atodas las máquinasreglas de forma explícita, enseñamos al ordenador a aprender a partir de datos, en lugar de programarlas paso a paso para cada tareadatos.

ParaUn entenderbuen biensímil estepara cambioentenderlo es el proceso de enfoque,aprendizaje convienede mirarun brevementeestudiante. haciaEn atrás.una clase tradicional, el profesor explica una regla y el alumno la aplica. En cambio, en el aprendizaje automático el proceso se parece más a mostrar muchos ejemplos para que el sistema descubra por sí mismo los patrones que hay detrás.

Por

Deejemplo, si queremos que un ordenador aprenda a reconocer gatos en imágenes, podríamos intentar programar reglas a aprender de los datos

Durante décadas, la informática clásica funcionó con una lógica muy clara: los programadores escribían reglas explícitas que el ordenador debía seguir. Si queríamos que un programa identificara si un correo era spam, por ejemplo, teníamos que indicar reglas concretas:

  • Si el mensaje contiene muchas mayúsculas, puede ser spam.

  • Si incluye palabras como “gratis”tiene orejas puntiagudas”, “tiene bigotes” o “oferta”,tiene probablementecuatro patas”. Sin embargo, esto sería extremadamente complicado, porque hay muchas variaciones posibles. En cambio, con Machine Learning lo que hacemos es spam.

  • Si procede de un remitente desconocido, aumenta la probabilidad.

El problema de este enfoque es evidente: el mundo real es demasiado complejo para definir todas las reglas posibles. Los spammers, por ejemplo, cambian continuamente su forma de escribir. Programar cada nuevo caso manualmente se vuelve imposible.

Aquí es donde aparece el Machine Learning. En lugar de definir todas las reglas, alimentamosmostrar al sistema con muchos ejemplosmiles de correosimágenes quede sí son spamgatos y de otros que no lo sonanimales, y el propio sistemamodelo aprende losa patronesreconocer las características que losdiferencian diferencian.

Este cambiounos de paradigma es fundamental. Ya no se trata de escribir reglas, sino de entrenar modelos.otros.

El

Un origenpequeño delrecorrido Machine Learning
histórico

AunqueLa hoyidea parece una tecnología muy reciente, el Machine Learning tiene raícesde que selas remontanmáquinas puedan aprender no es completamente nueva. Ya en los años 40 y 50 algunos científicos comenzaron a mediadosexplorar delesta siglo XX.posibilidad.

Uno de los momentosprimeros más simbólicosmodelos fue en 1957, cuando el científico Frank Rosenblatt desarrolló el perceptrón, unodesarrollado deen los1957 primerospor modelosel capacespsicólogo dey aprendercientífico patronesFrank simples.Rosenblatt. El perceptrón estaba inspirado en el funcionamiento de las neuronas biológicasdel cerebro y podíatrataba de aprender a distinguirclasificar formasinformación básicasa enpartir imágenes.de ejemplos.

EnCuriosamente, aquellaesta época,idea tenía una inspiración biológica mucho más antigua. A finales del siglo XIX, el científico español Santiago Ramón y Cajal había descrito el funcionamiento de las neuronas y las conexiones entre ellas. Décadas después, muchos investigadores pensaronen inteligencia artificial utilizaron estos descubrimientos para intentar construir modelos computacionales que elimitaran caminoese hacia máquinas inteligentes sería rápido. Sin embargo, la tecnología disponible era limitada y los ordenadores tenían muy poca capacidadtipo de cálculo.conexiones.

Durante años,varios años el avance fue lento.

lento,

No sería hastaporque los añosordenadores 90no ytenían 2000,suficiente con la apariciónpotencia de cálculo ni existían grandes basesconjuntos de datos ypara ordenadoresentrenar máslos potentes,modelos. cuandoSin el Machine Learning empezóembargo, a demostrar todo su potencial.

Un momento muy conocido ocurrió en 1997, cuando el ordenador Deep Blue derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Aunque este sistema no era Machine Learning en el sentido moderno, el evento simbolizó el creciente poder de la inteligencia artificial.

A partir de la década de 2010, con el auge del deep learning, los avances2010 se aceleraronprodujo enormemente.un gran salto gracias al aumento de la capacidad computacional y al desarrollo de nuevas arquitecturas de redes neuronales.

Cómo aprende unaun máquina
modelo de Machine Learning

ParaUna explicarforma sencilla de entender el funcionamiento del Machine Learning es pensar en él como en un proceso de ajuste de un modelo a estudiantespartir ode profesores, una analogía útil es la del aprendizaje humanodatos.

CuandoPodemos imaginarlo como cuando en matemáticas intentamos encontrar la función que mejor se ajusta a una nube de puntos en un niñográfico. aprende a reconocer un perro, nadie le da una lista exhaustiva de reglas. Simplemente ve muchos ejemplos de perros distintos: grandes, pequeños, blancos, negros… Con el tiempo, su cerebro aprende a reconocer el concepto general.

En Machine Learning ocurre algo similar.

El proceso suele seguir tres pasos básicos:

1. Datos

Todomodelo comienza con datos. Pueden ser imágenes, textos, sonidos, registros de sensores, resultados de exámenes o cualquier tipo de información.

Por ejemplo:

  • Miles de fotografías de animales.

  • Registros de temperaturas de una ciudadhipótesis duranteinicial años.

    y
    • va
  • modificando

    Comentariossus deparámetros usuarioshasta en redes sociales.

Los datos sonque el “materialerror deentre aprendizaje”sus delpredicciones sistema.

2. Entrenamiento

En la fase de entrenamiento, el modelo analizay los datos parareales encontrarse patrones y relaciones.

Imaginemos que queremos que un sistema reconozca si una imagen contiene un gato o un perro. Le mostramos miles de imágenes etiquetadas:

  • Imagen → gato

  • Imagen → perro

Con el tiempo, el modelo empieza a detectar patrones: formas de las orejas, proporciones del cuerpo, textura del pelaje, etc.

Lo interesante es que nadie le dice exactamente qué buscar. El sistema descubre por sí mismo las características más útiles.

3. Predicción

Una vez entrenado, el modelo puede analizar nuevos datos que nunca ha visto.reduce.

Por ejemplo, recibesi unaqueremos nuevapredecir imagenla relación entre la temperatura y debeel responder:

consumo
eléctrico,

“Estopodríamos pareceintroducir undatos gato con un 92%históricos de probabilidad.”

temperatura
y

Estoconsumo. esEl lomodelo analiza esos datos y trata de encontrar patrones que llamamospermitan predicciónpredecir oel inferenciaconsumo a partir de la temperatura.

Este proceso es similar al que realizan los científicos cuando elaboran modelos para explicar fenómenos naturales: se observan datos, se propone un modelo y se ajusta hasta que explica razonablemente bien las observaciones.

Tres

Tipos formas básicasbásicos de aprendizaje
 automático

SinEn entrartérminos en demasiados tecnicismos,generales, el Machine Learning suele dividirseclasificarse en tres grandes enfoques.tipos.

Aprendizaje

El aprendizaje supervisado

Eses el más comúnhabitual. yEn fácileste decaso entender.

el

El sistemamodelo aprende a partir de datosejemplos que ya tienen una respuesta correctaconocida. Por ejemplo, un conjunto de imágenes etiquetadas como “gato” o “perro”.

Ejemplos:

El

  • Predecir si un correo es spam.

  • Detectar fraude en transacciones bancarias.

  • Predecir el precio de una vivienda.

Es como aprender con un profesor que corrige continuamente.

Aprendizajeaprendizaje no supervisado

Ense esteutiliza caso,cuando los datos no tienenestán etiquetas.etiquetados. El sistemamodelo intenta encontrar patrones o agrupaciones dentro de los datos. Esto se utiliza, por síejemplo, mismo.para analizar grandes conjuntos de información y detectar estructuras ocultas.

Un ejemplo típico esEl agruparaprendizaje clientespor conrefuerzo comportamientosse similares.

Una empresa puede descubrir que ciertos clientes compran siemprebasa en ciertasun fechassistema de prueba y error. El modelo toma decisiones y recibe recompensas o quepenalizaciones prefierenen determinadosfunción productos.

de

sus resultados. Este tipo de aprendizaje se usautiliza, muchopor ejemplo, en marketing,sistemas que aprenden a jugar videojuegos o a controlar robots.

Relación con las asignaturas científicas

El Machine Learning tiene una relación muy estrecha con muchas disciplinas científicas. En realidad, gran parte de sus fundamentos se basan en conceptos que ya aparecen en materias como matemáticas, estadística, física o informática.

Por ejemplo, muchos algoritmos de aprendizaje automático utilizan técnicas de optimización matemática, cálculo diferencial o álgebra lineal. Desde esta perspectiva, el Machine Learning puede entenderse como una extensión moderna de métodos estadísticos que ya se utilizaban para analizar datos.

En física o en ciencias experimentales, los modelos de aprendizaje automático se utilizan cada vez más para analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones o realizar predicciones.

Un ejemplo sencillo para el aula

Un ejemplo muy accesible para explicar el Machine Learning consiste en trabajar con datos de temperatura y ventas de helados. Si representamos ambos valores en un gráfico, observaremos que existe cierta relación: cuando aumenta la temperatura, suelen aumentar las ventas.

Un modelo de aprendizaje automático puede utilizar esos datos para aprender esa relación y hacer predicciones. Por ejemplo, podría estimar cuántos helados se venderán si la temperatura alcanza los 30 grados.

Este tipo de ejemplos permite mostrar al alumnado que el Machine Learning no es magia, sino un proceso de análisis de datos y segmentación.construcción de modelos, muy relacionado con los métodos científicos tradicionales.

Aprendizaje

Una poridea refuerzo
clave para transmitir al alumnado

AquíUna buena forma de explicar el Machine Learning en clase es compararlo con un laboratorio de patrones. En lugar de programar todas las reglas, lo que hacemos es proporcionar muchos datos para que el sistema aprendedescubra medianteregularidades pruebapor sí mismo.

El papel del científico o del ingeniero sigue siendo fundamental: elegir los datos adecuados, interpretar los resultados y error,comprender recibiendolos recompensaslímites cuandodel toma buenas decisiones.modelo.

UnEn ejemploeste famoso es AlphaGo,sentido, el programaMachine deLearning Googleno sustituye al pensamiento científico, sino que derrotóse a campeones mundiales del juego Goconvierte en 2016.una Elherramienta sistemamás aprendíapara jugandoexplorar, millones de partidas contra sí mismoanalizar y mejorandocomprender susfenómenos estrategias.complejos.

Este enfoque también se utiliza en robótica y vehículos autónomos.

El gran impulso del Deep Learning

En los últimos años, el Machine Learning ha experimentado un crecimiento espectacular gracias al Deep Learning.

Este enfoque utiliza redes neuronales profundas, estructuras inspiradas en el cerebro humano con múltiples capas de procesamiento.

Gracias a estas técnicas, hoy tenemos sistemas capaces de:

  • Reconocer objetos en imágenes.

  • Entender lenguaje natural.

  • Traducir idiomas automáticamente.

  • Generar texto, música o imágenes.

Un ejemplo claro lo encontramos en los modelos de lenguaje actuales, como los asistentes conversacionales. Estos modelos han sido entrenados con enormes cantidades de texto para aprender patrones del lenguaje humano.

Aplicaciones del Machine Learning en la vida cotidiana

Aunque a veces parece una tecnología futurista, el Machine Learning ya forma parte de muchas herramientas que usamos cada día.

Por ejemplo:

  • Recomendaciones de películas en Netflix o Spotify

  • Filtros de spam en el correo electrónico

  • Reconocimiento facial en los teléfonos móviles

  • Traducción automática en servicios como Google Translate

  • Sistemas de recomendación en tiendas online

En educación también empiezan a aparecer aplicaciones interesantes.

Por ejemplo, algunos sistemas pueden analizar el progreso de los estudiantes y sugerir contenidos de refuerzo. Otros pueden detectar patrones en los resultados académicos para identificar dificultades de aprendizaje.

El papel del profesor en la era del Machine Learning

Para los docentes, comprender el concepto de Machine Learning no significa convertirse en programadores o científicos de datos.

Más bien implica entender cómo funcionan estas herramientas para utilizarlas de forma crítica y pedagógica.

Por ejemplo, en una clase se podría plantear una actividad sencilla:

  • Recopilar datos de temperaturas durante varios meses.

  • Analizar tendencias.

  • Utilizar una herramienta de IA para predecir valores futuros.

De esta forma, los estudiantes no solo utilizan tecnología, sino que comprenden cómo los datos pueden generar conocimiento.

También es importante reflexionar sobre aspectos éticos: el sesgo en los datos, la privacidad o el impacto social de estas tecnologías.

Un campo en constante evolución

El Machine Learning continúa evolucionando rápidamente. Cada año aparecen nuevos modelos, nuevas aplicaciones y nuevas herramientas que facilitan su uso.

Hace apenas una década, entrenar modelos avanzados estaba reservado a grandes laboratorios de investigación. Hoy, muchas de estas tecnologías están disponibles incluso en herramientas accesibles desde un navegador web.

Para el mundo educativo, esto abre una oportunidad interesante: no solo enseñar a usar la IA, sino enseñar a comprender cómo aprende.

Porque, al final, el Machine Learning no es magia. Es una combinación de datos, matemáticas y capacidad de cálculo que permite a las máquinas encontrar patrones en la información.

Y entender esos patrones —cómo se descubren y cómo se interpretan— es una habilidad cada vez más importante en nuestra sociedad digital.

Back to top