Inteligencia Artificial: herramienta para el aprendizaje y su aplicación

Por Kristal Angelino

Ciudad de México, 22 de febrero de 2025.- El doctor en Ciencias Computacionales por la UNAM, David Tinoco Varela, se presentó en la Feria Internacional del Libro del Palacio de Minería en su conferencia “Inteligencia Artificial, Redes Neuronales y su uso en la Educación” donde expuso cómo ha evolucionado esta tecnología, sus modelos de aprendizaje y cómo podría convertirse en una herramienta para estudiantes y ser aplicada en diferentes profesiones.

David Tinoco, quien además de ser profesor en la Facultad de Estudios Superiores Cuautitlán y haber realizado diversas publicaciones en medios nacionales e internacionales, define a la Inteligencia Artificial como “el conjunto de algoritmos y herramientas que tratan de imitar todos los procesos llevados a cabo en nuestro cerebro”.

¿Cuándo Surge?

Aunque se cree que su origen es reciente debido a la masificación del término “Inteligencia Artificial”, la realidad es que el primer modelo de neurona se desarrolló desde los años 80, propuesto por el matemático británico Alan Turing, quien fue uno de los primeros científicos en cuestionarse si las máquinas podían pensar. Con esta interrogante propone el test de Turing, donde pone a un individuo a interactuar con una persona y una máquina; si la persona no identificaba con quién estaba hablando, es decir, un humano o un artificio, se consideraba que la máquina tenía la capacidad de interactuar como una persona.

Redes Neuronales: la clave del aprendizaje

De acuerdo con el profesor de la FES Cuautitlán, las redes neuronales buscan tratar de imitar la forma en cómo los humanos aprendemos. Por ello, los científicos se centran en investigar cómo aprenden las neuronas del cerebro humano. Estimaciones indican la existencia de aproximadamente 10 mil millones de neuronas en el cerebro, cada una conectada con otras millones de neuronas para realizar procesos de aprendizaje.

El doctor en ciencias computacionales hizo una analogía del proceso de aprendizaje en las neuronas con aprender a tocar un instrumento: “La forma en la que nosotros aprendemos es mediante repetición y observación”.

En este sentido podemos enseñarle a nuestro cerebro artificial a través de dos formas de entrenamiento:

• Supervisado (técnica de aprendizaje automático que se utiliza para entrenar sistemas informáticos con el objetivo de predecir resultados precisos).
• No supervisado (técnica de aprendizaje automático en la que se utilizan conjuntos de datos no etiquetados y no supervisados para entrenar un modelo).

¿Cómo utilizar las redes neuronales en la educación?

Según David la IA (más específicamente las redes neuronales) puede ser utilizada en clase para adquirir un nuevo conocimiento y no sólo para análisis de información. Es decir, el estudiante selecciona lo que desea aprender y la IA lo personaliza.

“A pesar de lo fantástico de utilizar estas herramientas te vas dando cuenta que se va generando una secuencia de lo que vas escribiendo”. Puso un ejemplo sobre cómo los estudiantes de medicina podrían generar herramientas para que les ayuden a detectar enfermedades al insertar repetidamente imágenes de las mismas enfermedades.

Aunque el experto en IA comentó lo complicado que es en la actualidad regular dichos recursos debido a su masificación, considera que este tipo de herramientas aprenden mas no innovan. “Una innovación real de IA no existe, la IA es resultado de algo repetido y no de algo nuevo”, comentó.

El conferencista David Tinoco Varela concluyó que la inteligencia artificial “puede ser utilizada con gran valía dentro de procesos de enseñanza-aprendizaje dentro de prácticamente cualquier área de conocimiento”.