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La mayoría de las personas comunes saben poco sobre el cálculo, las estadísticas, el álgebra lineal, la lógica y los lenguajes de programación necesarios para diseñar proyectos y productos para aprovechar la inteligencia artificial.
Sin embargo, no estamos exentos de usar productos y servicios que dependan de la IA. Si no aprendemos cómo maximizar estas herramientas, nuestras organizaciones (negocios, escuelas y gobiernos) tendrán menos capacidad para generar ingresos y una menor calidad de vida en comparación con las que sí lo hacen.
Lo más inquietante es la falta general de conocimiento sobre la lógica, las matemáticas y la sintaxis gramatical que puede afectar la creación y el uso de la IA.
Teoría del conjunto
Considere la teoría del set en matemáticas, introducida indirectamente en la escuela primaria. Conceptos básicos como la clasificación, la agrupación y el conteo de objetos, forman su base.
Durante la escuela secundaria, los estudiantes aprenden definiciones, notación y representaciones (elementos de enumeración, diagramas de Venn), operaciones establecidas (sindicato, intersección, diferencia y complementos) y relaciones entre conjuntos (subconjuntos, conjuntos vacíos, conjuntos desarticulados, conjuntos universales) .
Por la escuela secundaria, los estudiantes enfrentan la teoría del conjunto con mayor complejidad. Las aplicaciones se presentan en matemáticas discretas, relaciones entre conjuntos y probabilidades, conjuntos numéricos y operaciones algebraicas relacionadas, y conceptos avanzados para introducir la lógica matemática.
Tal vez se pregunte a dónde va esto.
Razonamiento lógico
La teoría del set se alimenta de la lógica: la ciencia y el arte del razonamiento correctamente. La lógica estudia los principios del pensamiento válido, las reglas y métodos de estructuración que ayudan a evaluar la consistencia y validez de los argumentos, deducciones y proposiciones.
Las matemáticas modernas se basan en la teoría de conjuntos, en sí mismo un sistema lógico. La lógica proporciona la estructura y los principios que sustentan el razonamiento matemático. Conceptos como implicación, equivalencia, negación y cuantificación son herramientas lógicas fundamentales utilizadas en matemáticas.
El razonamiento lógico utiliza símbolos y fórmulas para representar proposiciones e inferencias. Es esencial para resolver problemas matemáticos. En matemáticas, Logic explora temas como la teoría de conjuntos y la teoría de la computabilidad.
Volvemos al tema nuevamente al tema.
La lógica ayuda a los niños (y adultos) a dividir los problemas en piezas más pequeñas y más manejables y a abordarlos sistemáticamente. Al resolver un rompecabezas, el razonamiento lógico les ayuda a identificar patrones, reglas o limitaciones. Ajedrez, sudoku, laberintos y bloques de construcción desarrollan simultáneamente habilidades lógicas y habilidades de resolución de problemas. En matemáticas y ciencias, resolver problemas lógicamente es intrínseco para resolver ecuaciones, comprender patrones y realizar experimentos.
Gramática
¿Y qué hay de la gramática? Aunque la proposición puede parecer contradictoria, la sintaxis gramatical tiene una relación directa con las matemáticas, particularmente la teoría y la lógica de los conjuntos.
En la gramática tradicional, la sintaxis se refiere al conjunto de reglas que dictan cómo se organizan las palabras y frases para formar oraciones. Las clases gramaticales (sustantivos, verbos, adjetivos) se combinan de acuerdo con las reglas, y las oraciones tienen estructuras jerárquicas (cláusulas, frases). Las reglas de sintaxis determinan si una oración es gramaticalmente correcta, y en el análisis lingüístico (análisis), comprender las oraciones implica dividirlas en partes.
La teoría generativa de gramática de Noam Chomsky describe las reglas y principios implícitos que subyacen a la estructura del lenguaje natural. Demuestra cómo se generan oraciones a partir de un conjunto finito de reglas para crear expresiones infinitas posibles en un idioma.
Los lenguajes de programación también tienen sintaxis: reglas que determinan la estructura correcta de los comandos y expresiones. Los elementos de código (variables, funciones, bucles) se combinan utilizando las reglas específicas del lenguaje para formar programas, que también tienen estructuras jerárquicas (funciones, bloques, módulos). Al igual que el análisis lingüístico, los compiladores e intérpretes analizan el código dividiéndolo en tokens (piezas) y examinando su estructura.
Algoritmos y IA
Se podría pensar que se suponía que este artículo era sobre el uso de inteligencia artificial, no crear modelos computacionales. Y tienes razón.
Un concepto importante para usar las capacidades de IA es la noción de intervalos. La definición de intervalos permite a los usuarios separar, estructurar, buscar y manipular información en bases de datos o directamente dentro de los documentos.
Este concepto, ampliamente utilizado en la teoría de conjuntos, es fundamental para la lógica y conecta la lógica con la informática, la inteligencia artificial y los sistemas dinámicos. También juega un papel fundamental en la sintaxis, particularmente en el análisis estructural, la jerarquía gramatical e incluso el procesamiento del lenguaje natural.
En última instancia, las matemáticas, la lógica y la sintaxis gramatical son fundamentales para la estructuración de algoritmos.
Vale la pena enfatizar la definición clásica de un algoritmo, que se origina en el siglo IX: un conjunto finito de instrucciones bien definidas y paso a paso para completar una tarea o resolver un problema.
Desarrollar algoritmos naturales
El cerebro tiene áreas especializadas para el procesamiento numérico y lógico (lóbulo parietal) y regiones específicas dedicadas a la gramática y la sintaxis (áreas de Broca y Wernicke).
Estas regiones integran sus funciones para crear estrategias dinámicas de resolución de problemas que imiten el pensamiento algorítmico, generando inconscientemente "algoritmos naturales" para abordar los desafíos cotidianos, como planificar una ruta o tomar decisiones basadas en datos disponibles, evaluar opciones y predecir los resultados.
La correlación entre las matemáticas, la gramática y la capacidad del cerebro para crear algoritmos naturales para resolver problemas diarios revela una dependencia compartida del pensamiento lógico estructurado y la creatividad generativa.
Esta interconexión destaca la notable capacidad del cerebro para abstragar reglas, reconocer patrones y desarrollar algoritmos naturales para navegar por las complejidades de la vida diaria.
Una proposición lógica es que nuestros jóvenes deben verse bien versados en matemáticas fundamentales y el dominio del lenguaje escrito para un solo propósito: capacitar a sus motores cognitivos para desarrollar algoritmos naturales, y luego artificiales, que imitan cada vez más el cerebro humano.
De esta manera, pueden mantenerse al día con los tiempos, que están siendo remodelados radicalmente por las capacidades computacionales de la humanidad.
Para los padres, una conclusión lógica es la idea de aumentar el tiempo de instrucción de sus hijos en este conjunto cognitivo.
¿Qué habilidades son más importantes?
Calibrar el plan de estudios educativo y la carga de trabajo ha sido un desafío persistente para los educadores. La revolución tecnológica actual hace que este desafío sea aún más pronunciado. ¿Cuál es la carga de trabajo correcta para cada sujeto para mantener a los jóvenes en sintonía con la evolución? ¿Las matemáticas, la lógica y la gramática obtendrán más importancia que las materias como la historia, la geografía o la química?
Una perspectiva realista considera estas habilidades tan fundamentales como otras, que también se enseñan en bloques de conocimiento: lecciones, secciones, capítulos, ejercicios numerados y, en última instancia, intervalos estructurados. De hecho, esta estructura es lo que los estudiantes usan a nivel mundial, con herramientas como Google y ahora chat de apoyar sus estudios (en el mejor de los casos).
Creación de valor
No estamos buscando usuarios pasivos si apuntamos a un mundo mejor. Las tecnologías basadas en la teoría de conjuntos, la gramática y la lógica fueron la base de las redes sociales y otras aplicaciones revolucionarias en los últimos años. Miles de millones en todo el mundo mejoraron su conciencia cultural y su vida diaria, pero no podemos decir exactamente que estas aplicaciones crearon valor para todos ellos.
La usabilidad común de la IA, como abordar las consultas cotidianas, la resolución de elementos esenciales del hogar, la redacción de textos, la creación de videos o el uso de herramientas preestablecidas en el lugar de trabajo, ciertamente ofrecerá beneficios significativos a la población general, al igual que sus tecnologías predecesoras. Sin embargo, esta vez, la tecnología debería ir más allá mediante la creación de valor que se distribuye más igualmente, lo que mejora la producción económica para las personas de todo el mundo.
Rodrigo Maglago es el director de Rere.eco.
