Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial\u2026 estas cosas y m\u00e1s son tan poderosas y nuevas para la mayor\u00eda de nosotros que empezamos a temer las transformaciones peligrosas que pueden traer. Nos dicen, el futuro es la m\u00e1quina. Pero, \u00bfno es demasiado pronto para asumir algo as\u00ed y declarar que la tecnolog\u00eda destruir\u00e1 a la humanidad?<\/p>\n\n\n\n
En Homo Deus<\/strong>, Yuval Noah Harari, sostiene que los dataistas creen que el cuerpo humano es un algoritmo<\/em><\/strong>, explica que existen dos tipos de algoritmos: el electr\u00f3nico y el bioqu\u00edmico, y que es solo una cuesti\u00f3n de tiempo, antes de que el electr\u00f3nico supere al segundo, ya que el cerebro humano no tiene capacidad en comparaci\u00f3n con el electr\u00f3nico. Ya sea una jirafa, un tomate o un ser humano, son solo diferentes formas de procesar datos:<\/p>\n\n\n\n \u201c\u00bfCu\u00e1l es la ventaja de los humanos sobre las gallinas? \u00danicamente que en los humanos la informaci\u00f3n fluye en pautas mucho m\u00e1s complejas. Los humanos absorben m\u00e1s datos y los procesan utilizando algoritmos mejores\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n Un algoritmo es un conjunto met\u00f3dico de pasos que pueden emplearse para hacer c\u00e1lculos, resolver problemas y tomar decisiones, por lo que seg\u00fan este argumento los humanos ser\u00edamos un conjunto de muchos algoritmos diferentes modelados por genes y presiones ambientales, incluso las emociones ser\u00edan algoritmos bioqu\u00edmicos vitales para la supervivencia y la reproducci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Bueno, siempre nos hemos preguntado \u201c\u00bfqu\u00e9 es un ser humano?\u201d Y, literalmente, todos tienen su propia respuesta. Para algunos un ser humano es como un dios, para otros, un ser humano est\u00e1 determinado por el alma, y para otros es solo un trozo de carne con neuronas. Sin embargo, al definirlo como un algoritmo, podemos olvidar una cosa importante, la potencia de nuestro hardware. El ser humano es un sistema mucho m\u00e1s complejo que un sistema digital, ya que somos an\u00e1logos y nuestro hardware es din\u00e1mico.<\/p>\n\n\n\n El cerebro se encuentra constituido por m\u00e1s de 100.000 millones de neuronas y cada una de ellas puede conectarse a otras 10.000, formado as\u00ed una red de infinitas posibilidades. En nuestro cerebro las conexiones f\u00edsicas entre las neuronas cambian todo el tiempo. Las neuronas se conectan y desconectan con otras neuronas de manera continua. Constantemente aparecen nuevas conexiones y se debilitan o desaparecen conexiones previas. La combinaci\u00f3n es infinita. A esta capacidad de cambio se la denomina neuroplasticidad.<\/p>\n\n\n\n El adjetivo \u201cpl\u00e1stico\u201d proviene del griego, se refiere a \u201cdar forma\u201d, as\u00ed plasticidad es el atributo de una estructura para cambiar de forma frente al est\u00edmulo adecuado, y luego conservar esa forma cambiada incluso cuando ya el est\u00edmulo desaparece.<\/p>\n\n\n\n Las neuronas tras unas pocas descargas simult\u00e1neas, tienden a unirse m\u00e1s y m\u00e1s, conformando as\u00ed una red. La sinapsis de dos neuronas que se activan reiteradamente en forma conjunta, sufre cambios bioqu\u00edmicos, de tal forma que cuando una de sus membranas se activa o desactiva, la otra tambi\u00e9n lo hace.<\/p>\n\n\n\n Para que la neuroplasticidad sea posible, tambi\u00e9n debe producirse el fen\u00f3meno inverso, o sea que, si una red neuronal no se usa, poco a poco pierde sus componentes, hasta desaparecer. As\u00ed el concepto de neuroplasticidad considera la creaci\u00f3n, ampliaci\u00f3n y fortalecimiento de redes neuronales, y complementariamente el debilitamiento, modificaci\u00f3n y eliminaci\u00f3n de las que no se refuerzan.<\/p>\n\n\n\n El aprendizaje en s\u00ed mismo consiste en la modificaci\u00f3n de nuestras conexiones neuronales; toda experiencia, sea esta de orden racional o emocional, modifica nuestras conexiones y circuitos neuronales. Cuando el pensamiento cambia, tambi\u00e9n cambia la estructura f\u00edsica que lo determina.<\/p>\n\n\n\n El entrenamiento determinado por un aprendizaje o, en definitiva, cualquier proceso cognitivo modifica y enriquece las conexiones neuronales fortaleciendo y generando nuevas. A la aparici\u00f3n de nuevas conexiones neurol\u00f3gicas se le denomina neuroplasticidad positiva, positiva en el sentido que da lugar a conexiones que antes no exist\u00edan. Como contrapartida, cuando alguna red de conexi\u00f3n neuronal no se utiliza por mucho tiempo, las neuronas se desconectan, neuroplasticidad negativa.<\/p>\n\n\n\n Aprender es dar lugar al nacimiento a nuevos circuitos y conexiones que \u00abf\u00edsicamente\u00bb no exist\u00edan en nuestro cerebro. Y desaprender es disolver circuitos y conexiones existentes.<\/p>\n\n\n\n Como toda herramienta, la inteligencia artificial tiene el potencial de reemplazar trabajos que actualmente est\u00e1n siendo realizados por personas, pero la inteligencia artificial tambi\u00e9n tiene el potencial de educar, capacitar y mejorar la calidad de vida de la humanidad.<\/p>\n\n\n\n Nuestra mente es un espacio infinito de posibilidades, tanto para aprender como para desaprender, las personas somos animales sociales; las m\u00e1quinas no lo son. De nosotros depende decidir qu\u00e9 haremos con estas nuevas herramientas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial\u2026 estas cosas y m\u00e1s son tan poderosas y nuevas para la mayor\u00eda de nosotros que empezamos a temer las transformaciones peligrosas que pueden traer. Nos dicen, el futuro es la m\u00e1quina. Pero, \u00bfno es demasiado pronto para asumir algo as\u00ed y declarar que la tecnolog\u00eda destruir\u00e1 a la humanidad? 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