Parece que estás haciendo una pregunta muy amplia centrada en un tema muy específico.
En la era moderna, con computadoras que pueden almacenar grandes cantidades de datos, reproducirlos perfectamente, todo mientras se procesan enormes cantidades de matemáticas, la cuestión de “¿Qué significa entender?” Se ha vuelto muy aguda. Hay pocas personas que argumentan que una computadora entiende lo que está haciendo. En el ámbito del desarrollo de IA y el aprendizaje automático, esta pregunta es bastante apremiante.
Por lo tanto, quizás deberíamos primero esbozar lo que es “no” comprensión.
En general, se puede suponer que estas habilidades son independientes de lo que comúnmente denominamos “comprensión”
- Precisión y rapidez en la ejecución de funciones matemáticas.
- Volumen de almacenamiento de información y recuperación fiel de esa información.
En estos dos conjuntos de habilidades, las computadoras superan ampliamente a sus contrapartes humanas. Por lo tanto, la memorización y la regurgitación de los hechos proporcionados en la escuela son independientes de comprenderlos. El dominio y la confiabilidad de las habilidades matemáticas son independientes de comprender lo que significan esas operaciones. (Incluso cuando se aplica adecuadamente como lo hace una computadora)
Estas verdades de la era moderna son extremadamente contrarias al siglo anterior en el que fueron aclamadas como los principales marcadores de la inteligencia misma. Sin embargo, en la era moderna, ahora que tenemos máquinas y herramientas capaces de estos procesos, las fuerzas del mercado deberían comenzar a mostrar estas habilidades como fácilmente reemplazables, comunes y menos valiosas que esa cosa que es más rara y distingue el intelecto humano del intelecto de la máquina: Comprensión.
También agregaré la conjetura personal de que la verdadera creatividad y la comprensión real están inextricablemente vinculadas. Son dos aspectos de la misma habilidad.
Es muy poco tiempo antes de que los empleadores, las universidades y otros sistemas económicamente reconocidos reconozcan este valor superior y comiencen a seleccionarlo con más fuerza. Lo único que falta es el desarrollo de sistemas que puedan detectar con precisión este recurso para que pueda diferenciarse y buscarse.
Consideremos una nueva definición de comprensión.
La mayoría de las definiciones de “comprensión” son posiblemente de naturaleza circular. Propongamos, en cambio, que la comprensión sea la conexión apropiada de la información de modo que el todo sea mayor que la suma de sus partes. Específicamente, esto significa que la información, organizada de una manera particular, puede hacer algo más de lo que las piezas de información separadas pueden hacer por sí mismas, incluso cuando consideramos la capacidad productiva de cada entidad separada y agrupamos esa producción en conjunto.
Por ejemplo: cada parte del motor de un automóvil puede servir para un propósito individual, pero si esas partes y sus propósitos se ensamblan de la manera correcta, se logra algo más que cada uno de ellos trabajando por su cuenta. (en una pila desordenada, por ejemplo)
Dicho de manera más concisa, la comprensión es una sinergia del conocimiento básico.
La producción de la comprensión es la creatividad. Específicamente, la creatividad le permite a uno usar la disposición del conocimiento para predecir posibles nuevas verdades desconocidas. Así como la estructura de un cristal puede alterar la forma de la luz que brilla a través de él, también cualquier disposición de conocimiento crea un patrón fuera de sus límites especificados.
Si bien esto a menudo se denomina intuición, en realidad es solo un examen de lo conocido que es similar a brillar una luz a través de un cristal complejo desde un ángulo dado. El propósito de la comprensión es limitar el campo de la investigación futura de infinito a tantas posibilidades que pueden proyectarse a partir de lo conocido. Si bien estos pueden ser grandes en número, son menos que infinitos.
Responde tu pregunta desde esta perspectiva sobre “comprensión”.
Cuando la mayoría de las personas dicen que entienden una teoría compleja, generalmente quieren decir que están extremadamente familiarizadas con sus reglas o que conocen todos sus detalles con cierta habilidad. A menudo supondrán que si realizan con rapidez y precisión todas las funciones matemáticas de esa teoría, la comprenderán. Hemos establecido anteriormente que ninguna de estas cosas es realmente entender como la mayoría de las personas modernas de la era de la informática intuyen que la palabra significa.
Cuando personalmente digo que entiendo la teoría de la relatividad, quiero decir específicamente que sé exactamente cómo y por qué uno llegaría a las mismas conclusiones y desarrollaría las matemáticas. Quiero decir que llegaría a esas conclusiones de forma independiente. Quiero decir que puedo encontrar una forma diferente de lograr el mismo propósito. Quiero decir que puedo usar todo lo que propone -en concierto- para proyectar nuevos usos de la teoría. Quiero decir que puedo saber todo lo que pretende, la forma en que funciona en diversas situaciones, y aún estar en desacuerdo con los axiomas. Puedo entretener la idea sin aceptarla.
Cuando digo que entiendo la relatividad, quiero decir que puedo rastrear todas las partes y la forma en que están organizadas para solucionar cualquier situación en la que esa máquina no funcione de la manera que debería. Quiero decir que a medida que mi mente fluye a través de la construcción como la energía a través de un motor en funcionamiento, todo el motor funciona en concierto.
Quiero decir que he demostrado mi comprensión una y otra vez al mostrar percepciones completamente novedosas y explicaciones de la teoría.
“Entiendo la relatividad”
Cuando digo que entiendo la relatividad, lo digo así:
“Si no puedes explicarlo simplemente, no lo entiendes lo suficiente” – Albert Einstein
Entonces, la próxima vez que alguien intente “explicar” algo con matemáticas abstrusas, puede saber que es como una computadora exponiendo algo de código de máquina mientras aprieta los números. Simplemente están exponiendo su falta de comprensión en lugar de cualquier comprensión real. Al igual que una computadora, están haciendo lo único que pueden hacer con el conocimiento que no entienden: regurgitar los niveles más bajos del conocimiento a medida que funciona.
La comprensión se trata de la disposición y la estructura del conocimiento, no del conocimiento en sí mismo, y la mejor manera de transmitir esas estructuras es mediante el uso de la analogía. La analogía ayuda a identificar puntos de transición y relaciones de información. Permite que se transmita la imagen más grande en lugar de los detalles mínimos.
Si quisiera ayudarlo a descifrar los unos y ceros que fluyen a través de su computadora en este momento, simplemente no le daría los datos, comenzaría diciéndole qué programas se están ejecutando.
Una advertencia.
En un proceso lo suficientemente complicado, la comprensión depende tanto de arriba hacia abajo como de abajo hacia arriba. El contexto más amplio de los programas sería necesario para identificar lo que una sección dada de unos y ceros está ejecutando actualmente, pero también necesitaría una buena base de cómo la electrónica usa y procesa esas señales.
El contexto de la disposición más amplia de los programas actuales en ejecución reduciría su búsqueda de posibilidades para el conjunto actual de información que se procesa, pero luego se necesitaría la ejecución precisa del código a través de esos mecanismos para la confirmación.
Este ciclo de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba es uno de los desafíos en la creación de IA.
Si bien he elogiado un tipo de intelecto y aparentemente denigrado otro, es solo con el propósito de resaltar un valor no reconocido en este campo. El tipo de intelecto informático fue muy apreciado y valorado por la humanidad y especialmente por la ciencia porque también es absolutamente crucial.
Uno no puede estructurar el conocimiento si no hay conocimiento para estructurar y la estructura del conocimiento es irrelevante si el conocimiento mismo es corrupto.
El desarrollo de la IA y el avance del conocimiento humano comparten el mismo problema.
Es la interrelación entre el razonamiento inductivo y deductivo con cada uno apoyándose en el primero en un bucle oscilante con el propósito de descubrimiento. Esta es también la interrelación de la metafísica con la física. Debido a la pérdida de discusión sobre los “cómo y por qué” en física, hemos perdido la comprensión y restringido nuestro intelecto al dominio de las herramientas frías y muertas.
Fallamos con perfecta precisión. Recopilamos conocimiento para tirar en una pila inútil de piezas. Al igual que una IA fallida que no tiene comprensión.
Disfruta mi prueba de que entiendo la relatividad:
Relatividad desmitificada