Buenas
noches, y feliz fin de semana Ya con el comienzo de las clases iniciamos la recepción
de nuevos jugadores al Club de Go y de Ajedrez del colegio, a su vez , la explicación
de las bondades del Go a los estudiantes que están en proceso de Tesis, y en
este punto me quiero detener ya que se me ocurrió una idea, al cruzar experiencias con un amigo, que hará temblar los algoritmos de Alphago. .
Se
que es una representación estrafalaria pero que explica en cierta forma lo que se observa en los jóvenes con discapacidad cognitiva. Aclaro que es un símil
para graficar una idea – Tenemos neuronas de tres edades, unas son adultas que ya están
entrenada en una función específica, otras adolescentes que se están entrenando
pero pudieran dedicarse a otra cosa y las
neuronas niñas que apenas están creciendo. Cuando el ambiente expone a las
neurona a un nuevo aprendizaje, la neurona adulta responde con su entrenamiento
previo sea obsoleto o adecuado, la neurona adolescente no responderá de
inmediato tendrá que entrenar un poco y hacer algunas conexiones, pero luego lo
hará mejor y por ultimo las neuronas niñas crecerá y se entrenara en función de
los requerimientos que se tengan de ella, esta ultima será la más especializada de las tres, tendrá una máxima adaptación y cuando estas suplanten totalmente a las
neuronas adultas el cerebro será plenamente eficaz en esa función.
Esta idea explicaría el por qué algunos
niños que fueron diagnosticados como con retardo cognitivo, luego de trabajar
dos a cuatro meses con el Go, son reevalúados como neurológicamente normales, es posible que exista un error en las pruebas previas, pero tal vez que se dieron las condiciones familiares, educativas y lúdicas que
transformaron su procesos cognitivos. Por supuesto los de neuronas jóvenes y viejas lo podemos traducir a conexiones
generales, especializadas, estructuras sistémicas e innumerables conceptos
menos simples o aun desconocidos.
¿ Y que con Alphago ? muy simple a el no le
nacen ningún transistor, compuertas o integrados especializado en una función dada,
el solo maneja la información no su configuración, el autoaprendizaje cacareado por DeepMind es basado en transformación del Software no desde el Hardware, en cambio en el ser humano la función hace al órgano, nacen nuevas dendritas, aumenta la ración de oxigeno a la neurona, y si a pesar de todo no cumple su función cabalmente es sustituida por otra neurona mas eficaz, es decir el cerebro evoluciona y por lo tanto su potencial es prácticamente infinito, todo depende de cómo se entrene para tener neuronas y conexiones adecuadas.
[[ Good evening, and happy
weekend since the start of classes began receiving new players to the Go and Chess club , in turn, have been
explain the benefits of Go to students who are in the process of thesis, And at this point I want to stop because I came
up across an idea experiences with a friend, who will shake Alphago algorithms.
.
I know it's a bizarre
representation but somehow explains what is observed in young people with
cognitive disabilities. Clarified that is a simile to show an idea - We have
neurons of three ages, some are adults who are already trained in a specific
function, other teenagers neurons who are training but could be devoted to
something else and baby neurons that are barely growing. When the environment
exposes neuron to new learning, adult neuron responds with their prior
training, and this could be, obsolete or
appropriate, teen neuron does not respond immediately, they have to train a bit
and make some connections, but then will do better and finally the baby neurons
grow and to train in function of the requirements to be taken from it, the
latter will be the most specialized of the three, you will have a maximum
adaptation and when these supplant fully adult neurons brain will be fully
effective in this role.
This idea would explain why
some children who were diagnosed with cognitive delay, after working two to
four months with Go, are reclassified as neurologically normal, there may be an
error in the previous tests, but maybe that occurred family, educational and
recreational conditions that transformed their cognitive processes. Of course
the young neurons and old it can translate like general or specialized
connections, systemic structures and countless less simple or even unfamiliar
concepts.
And what about Alphago? Very
simple he does not arise any transistor, gates or integrated specialized in a
given function, he only manages information no configuration, self-learning
vaunted by DeepMind is based on transformation of the Software not from the
Hardware, instead, in humans the function makes the organ, are born new
dendrites, increases the ration of oxygen to the neuron, and if nevertheless
not fulfill its function fully is replaced by a more efficient neuron, Ice the
brain evolves and therefore, their potential it is practically infinite,
everything depends on us how we train to take appropriate neurons and
connections. ]]
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