Pensándolo bien...

El «aprendizaje con errores» se refiere a un método de aprendizaje donde los errores son considerados una parte esencial del proceso educativo. En este enfoque, cometer errores no se ve como un fracaso, sino como una oportunidad para aprender y mejorar. Se basa en la idea de que el error es una fuente valiosa de información y que el enfrentarse a desafíos y equivocaciones proporciona ayuda para desarrollar habilidades críticas de pensamiento, resolución de problemas y adaptabilidad. Este método contrasta con enfoques más tradicionales donde el énfasis está en la corrección y la obtención de respuestas correctas desde el principio. En el aprendizaje basado en errores, se alienta tes a experimentar, probar y explorar, sabiendo que los errores son parte natural del proceso de aprendizaje. Este enfoque puede aplicarse en diversos contextos educativos, desde la educación temprana hasta la formación profesional y el desarrollo de habilidades en el lugar de trabajo.

La teoría cognitiva de David Ausubel, centrada principalmente en el aprendizaje significativo, no aborda de manera específica el «aprendizaje con errores» como un concepto central. Sin embargo, podemos relacionar algunos de sus principios con la idea del aprendizaje a través de errores. Ausubel destacó la importancia del aprendizaje significativo, donde la nueva información se relaciona de manera sustantiva y no arbitraria con lo que ya se sabe. En este contexto, los errores podrían servir como un punto de contraste o discrepancia que incita a los estudiantes a reevaluar y reestructurar su conocimiento previo. Ausubel pone énfasis en la «estructura cognitiva» existente del aprendiz, es decir, lo que ya sabe. Los errores en el proceso de aprendizaje pueden revelar brechas o malentendidos en esta estructura cognitiva, proporcionando oportunidades para su refinamiento y expansión. Según Ausubel, el nuevo conocimiento se «ancla» en conocimientos previos relevantes. Los errores pueden actuar como un catalizador para identificar y fortalecer estos anclajes, mejorando la integración del nuevo conocimiento. La diferenciación progresiva y reconciliación integradora son dos procesos que describen cómo se organiza el conocimiento en la estructura cognitiva. Los errores pueden desempeñar un papel en la diferenciación progresiva, donde las ideas generales se desglosan en detalles específicos y en la reconciliación integradora que consiste en la síntesis de ideas aparentemente contradictorias o diversas. Ambos procesos pueden ser impulsados por el reconocimiento y la corrección de errores. Finalmente, la teoría de Ausubel enfatiza el desarrollo de conceptos y la comprensión conceptual. Los errores en el entendimiento conceptual pueden ser puntos de partida para una exploración más profunda y un aprendizaje más robusto. Los principios de la teoría de Ausubel, implican que los errores pueden ser fundamentales en el proceso de reevaluar y reestructurar el conocimiento existente, facilitando un aprendizaje más significativo y profundo. Los errores, al ser identificados y corregidos, pueden ayudar a construir una comprensión más precisa y completa de los conceptos.

El aprendizaje con errores, es un problema computacional que se ha utilizado como base para construir una serie de esquemas criptográficos seguros contra ataques de computadoras cuánticas, lo que a veces se conoce como criptografía post-cuántica. El problema del aprendizaje con errores fue introducido por Oded Regev en 2005 y es una generalización de los problemas de aprendizaje de paridad con ruido. La versión más simple del problema puede describirse del siguiente modo: se te da un conjunto de ecuaciones lineales sobre un campo finito. Cada ecuación tiene un término de error pequeño y desconocido, añadido a ella. El problema consiste en resolver este sistema de ecuaciones a pesar de la presencia de estos errores.  Es un problema que se considera difícil de resolver, incluso para los ordenadores cuánticos, es decir, no hay un algoritmo eficiente para resolverlo, incluso cuando se elige correctamente el tamaño de los parámetros y la distribución del error. Esto ha llevado a su uso en una serie de sistemas criptográficos, incluyendo la criptografía de clave pública, los esquemas de autenticación y los protocolos seguros de cómputo multipartito.

El aprendizaje con errores en la Inteligencia Artificial (IA), especialmente en los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, es un proceso fundamental. Este aprendizaje se basa en la idea de que un modelo mejora su precisión y eficacia a través de la identificación y corrección de errores durante el entrenamiento. La IA se entrena utilizando un gran conjunto de datos. Estos datos suelen estar etiquetados, lo que significa que cada entrada de datos tiene una salida deseada conocida. El modelo de IA hace predicciones basadas en los datos de entrada. Estas predicciones se comparan con las salidas reales o deseadas. La diferencia entre la predicción y la realidad se denomina «error». Para cuantificar el error, se utiliza una función de pérdida (o función de costo). Esta función calcula una cifra numérica que representa la magnitud del error del modelo. Este es un proceso clave en las redes neuronales. La retropropagación ajusta los pesos de la red en función de la magnitud del error. El objetivo es minimizar la función de pérdida. Esto se hace mediante algoritmos de optimización como el gradiente decreciente. Basándose en el error, el modelo ajusta sus parámetros internos, por ejemplo, los pesos en una red neuronal. Este ajuste busca mejorar las predicciones en futuras iteraciones. El modelo repite este proceso muchas veces, cada vez con diferentes datos de entrenamiento. A través de estas iteraciones, el modelo «aprende» y sus predicciones se vuelven más precisas. El proceso continúa hasta que el modelo converge, es decir, hasta que los cambios en los errores entre iteraciones son mínimos o hasta alcanzar un criterio de parada predefinido. Además del entrenamiento, el modelo se prueba con datos no utilizados durante el entrenamiento, que son denominados datos de validación y prueba, para evaluar su capacidad de generalizar y predecir correctamente en situaciones reales. Este proceso de aprendizaje con errores es crucial en la IA porque permite a los modelos aprender de manera autónoma, ajustar sus respuestas y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo. Sin embargo, el éxito del aprendizaje depende en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento, así como de la adecuada elección de la arquitectura del modelo y los parámetros de aprendizaje.

En el fondo una imitación del proceso que seguimos los humanos, adaptado a los automatismos que propicia la inteligencia artificial. El proceso de corregir un error implica un esfuerzo cognitivo adicional. Aprender de los errores fomenta la autonomía. Un ambiente en el que los errores son vistos como oportunidades de aprendizaje y no como fracasos, es esencial para que este proceso sea beneficioso. Además, la certeza y los aciertos también son importantes en el aprendizaje, ya que proporcionan refuerzo y validación de las comprensiones correctas. Transplantarlo a los sistemas automáticos, simplemente es una aproximación eficaz en la dirección de abordar el problema del aprendizaje, también de las máquinas.