Tu móvil junta en un álbum todas las fotos de tu gato. Tu hijo o hija pregunta: "¿Cómo sabe que ese es un gato?". Nadie le dio al móvil una regla del tipo "orejas puntiagudas y bigotes significa gato". Lo que pasó es que a la máquina le mostraron una enorme cantidad de imágenes ya marcadas como "gato" o "no es un gato", y ella sola descubrió qué tenían en común. Esta forma de aprender se llama aprendizaje automático.
Este artículo te propone un juego de cartas con dibujos en el que tu hijo o hija de 8 a 12 años hace de máquina. Al terminar, entenderá cómo aprende una máquina a partir de ejemplos y, sobre todo, por qué a veces se equivoca.
Las máquinas aprenden con ejemplos etiquetados
Hay dos maneras de conseguir que una máquina distinga gatos de perros:
- Escribir reglas: un programador lo detalla todo, por ejemplo "orejas puntiagudas y bigotes significa gato". Es difícil, porque hay gatos con las orejas dobladas, perros con las orejas puntiagudas y fotos de un gato visto por detrás.
- Dejar que la máquina aprenda: se reúnen muchísimas imágenes y cada una lleva una etiqueta, es decir, su nombre correcto ("gato" o "perro"). La máquina las mira una y otra vez y va ajustando su forma de adivinar hasta acertar la mayoría. Después, ante una imagen nueva sin etiqueta, hace una apuesta.
La máquina no entiende qué es un gato. Solo encuentra los rasgos que suelen acompañar a la etiqueta "gato" en los ejemplos que ha visto. Con buenos ejemplos, acierta más; con ejemplos pobres, falla más. El juego que sigue permite que tu hijo o hija lo compruebe con sus propias manos.
Preparar las cartas
Necesitas unos 20 trozos de cartulina del tamaño de una mano, rotuladores de colores y alguien que haga de "maestro" (normalmente tú).
- En cada carta, dibuja un gato o un perro muy sencillo. Hazlos distintos: orejas puntiagudas o caídas, con bigotes o sin ellos, pelo naranja, negro, blanco o manchado, cola larga o corta.
- Escribe la etiqueta "gato" o "perro" en el reverso de cada carta.
- Divide las cartas en dos grupos: unas 12 cartas de aprendizaje y el resto como cartas de prueba. Tu hijo o hija todavía no ve las de prueba.
Los dibujos no tienen que quedar bonitos. Si salen un poco torcidos, mejor: las máquinas de verdad también trabajan con fotos borrosas y desiguales.
El juego: tu hijo o hija es la máquina
Ronda 1: aprender. Tu hijo o hija da la vuelta a cada carta de aprendizaje, mira el dibujo y comprueba la etiqueta del reverso. Puede ir anotando lo que observa, como "los gatos suelen tener bigotes" o "los perros suelen tener las orejas caídas". Es su propia manera de adivinar, igual que lo que descubre una máquina después de aprender.
Ronda 2: la prueba. Enséñale cada carta de prueba con el dibujo hacia arriba. Tu hijo o hija dice "gato" o "perro" y explica por qué. Dale la vuelta para comprobarlo y lleva la cuenta de los aciertos.
Ronda 3: aprender más. Las cartas que falló pasan al grupo de aprendizaje y ajusta su manera de adivinar. Jugad otra vez con algunas cartas de prueba nuevas. Lo normal es que la puntuación suba. Las máquinas de verdad aprenden igual: corrigen donde se equivocaron y lo repiten muchísimas veces.
Después de cada ronda, pregunta: "¿Qué te ayudó a acertar más veces? ¿Qué te confundió?".
Cuando la máquina aprende lo que no es
Lo mejor es enseñar mal a propósito para ver qué pasa. Probad una cosa cada vez:
- Muy pocos ejemplos: enseña solo tres cartas de aprendizaje y pasa a la prueba. Tu hijo o hija adivinará más a ojo y fallará más.
- Ejemplos todos parecidos: haz que todos los gatos del grupo de aprendizaje sean negros y todos los perros naranjas. Cuando salga un gato naranja en la prueba, es muy posible que diga "perro". La regla "negro significa gato" encaja con las cartas de aprendizaje, pero no con el mundo real.
- Aprender algo que no importa: dibuja a todos los perros de pie sobre hierba verde y a todos los gatos sentados en una silla. En la prueba, dibuja un gato sobre la hierba. ¿Dice que es un perro? A las máquinas de verdad también les pasa a veces: se fijan en el fondo en lugar del animal.
- Etiquetas equivocadas: cambia en secreto las etiquetas de dos cartas de aprendizaje. Verás cómo sus respuestas se desvían.
Cada vez, decidlo en voz alta juntos: el problema no está en la "máquina" (tu hijo o hija), sino en los ejemplos que le dieron.
Por qué importan los buenos ejemplos
Con el juego, tu hijo o hija puede deducir por sí mismo algunas cosas que siempre tienen que tener en cuenta quienes construyen máquinas que aprenden:
- Suficientes: cuantos más ejemplos, menos tiene que adivinar a ciegas.
- Variados: los ejemplos deben incluir pelajes, formas y fondos de todo tipo, para que la máquina no se agarre a algo que no importa.
- Con la etiqueta correcta: una etiqueta equivocada le enseña mal a la máquina, y ella no tiene forma de saberlo.
- Con alguien que revise: una máquina puede sonar muy segura y aun así equivocarse, por eso las personas siguen teniendo que comprobar.
Con chicos de 10 a 12 años puedes ir más lejos: las máquinas que reconocen voces, letra manuscrita o rostros también aprenden de ejemplos. Si entre los ejemplos falta cierto tipo de voz o de letra, la máquina lo hará peor con ese tipo. Por eso quienes las construyen deben elegir los ejemplos con cuidado y de forma justa.
Estas edades son solo una referencia aproximada y cada niño es distinto. Con 6 o 7 años, también pueden disfrutar de las rondas 1 y 2 con menos cartas.
Encontrar lo que las cosas tienen en común y clasificarlas en grupos es lo que hace tu hijo o hija en este juego, y también lo que hace una máquina cuando aprende. En Dologi, los acertijos "Clasifica en cajas" del tema Matemáticas piden poner los objetos en la caja correcta según un rasgo, como el número de puntos de un dado. La diferencia es que tu hijo o hija entiende por qué clasifica así.
Resumen
- Las máquinas aprenden viendo muchos ejemplos con etiqueta y encontrando lo que tienen en común, para poder adivinar los nuevos.
- El juego de "enseñar a la máquina" con cartas de gatos y perros permite a tu hijo o hija hacer de máquina: aprender, probar y seguir aprendiendo.
- Si hay pocos ejemplos, son todos parecidos o llevan la etiqueta equivocada, la máquina adivina mal.
- Las máquinas no entienden como las personas, así que los buenos ejemplos y alguien que revise siguen importando.
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