{"id":20239,"date":"2020-08-10T11:36:54","date_gmt":"2020-08-10T17:36:54","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=20239"},"modified":"2020-08-10T11:36:54","modified_gmt":"2020-08-10T17:36:54","slug":"en-los-limites-del-pensamiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/","title":{"rendered":"En los l\u00edmites del pensamiento"},"content":{"rendered":"

Est\u00e1 surgiendo un cisma en la empresa cient\u00edfica.\u00a0Por un lado est\u00e1 la mente humana, la fuente de cada historia, teor\u00eda y explicaci\u00f3n que nuestra especie aprecia.\u00a0Por otro lado, est\u00e1n las m\u00e1quinas, cuyos algoritmos poseen un asombroso poder de predicci\u00f3n, pero cuyo funcionamiento interno sigue siendo radicalmente opaco para los observadores humanos.\u00a0A medida que los humanos nos esforzamos por comprender la naturaleza fundamental del mundo, nuestras m\u00e1quinas producen predicciones pr\u00e1cticas y mensurables que parecen extenderse m\u00e1s all\u00e1 de los l\u00edmites del pensamiento.\u00a0Si bien la comprensi\u00f3n puede satisfacer nuestra curiosidad, con sus narrativas sobre causa y efecto, la predicci\u00f3n satisface nuestros deseos, mapeando estos mecanismos en la realidad.\u00a0Ahora nos enfrentamos a una elecci\u00f3n sobre qu\u00e9 tipo de conocimiento es m\u00e1s importante, as\u00ed como a la cuesti\u00f3n de si uno se interpone en el camino del progreso cient\u00edfico.<\/span><\/p>\n

Hasta hace poco, la comprensi\u00f3n y la predicci\u00f3n eran aliadas contra la ignorancia.\u00a0Francis Bacon fue uno de los primeros en reunirlos en los primeros d\u00edas de la revoluci\u00f3n cient\u00edfica, cuando argument\u00f3 que los cient\u00edficos deber\u00edan estar fuera de casa en el mundo, jugando con sus instrumentos.\u00a0Este enfoque, dijo, evitar\u00eda la dolorosa estasis y la circularidad que caracterizaron los intentos escolares de enfrentarse a la realidad.\u00a0En su\u00a0<\/span>Novum Organum<\/span><\/em>\u00a0(1620), escribi\u00f3:<\/span><\/p>\n

Nuestro nuevo m\u00e9todo de descubrir las ciencias es tal que deja poco a la agudeza y fuerza del ingenio, y m\u00e1s bien a la nivelaci\u00f3n del ingenio y el intelecto.\u00a0Porque como en el dibujo de una l\u00ednea recta o un c\u00edrculo preciso con la mano, mucho depende de su firmeza y pr\u00e1ctica, pero si se emplea una regla o un comp\u00e1s, hay poca ocasi\u00f3n para ambos;\u00a0as\u00ed es con nuestro m\u00e9todo.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Bacon propuso, perfectamente razonablemente, que la percepci\u00f3n y la raz\u00f3n humanas deber\u00edan aumentarse con herramientas, y por estos medios escapar\u00edan del laberinto de la reflexi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Isaac Newton adopt\u00f3 con entusiasmo la filosof\u00eda emp\u00edrica de Bacon.\u00a0Pas\u00f3 una carrera desarrollando herramientas: lentes f\u00edsicos y telescopios, as\u00ed como ayudas mentales y descripciones matem\u00e1ticas (conocidas como\u00a0<\/span>formalismos<\/span><\/em>\u00a0), todo lo cual aceler\u00f3 el ritmo de los descubrimientos cient\u00edficos.\u00a0Pero ocultas en esta creciente dependencia de los instrumentos estaban las semillas de una divergencia desconcertante: entre lo que la mente humana pod\u00eda discernir sobre los mecanismos subyacentes del mundo y lo que nuestras herramientas eran capaces de medir y modelar.<\/span><\/p>\n

Hoy en d\u00eda, esta brecha amenaza con hacer estallar todo el proyecto cient\u00edfico.\u00a0Parece que hemos alcanzado un l\u00edmite en el que la comprensi\u00f3n y la predicci\u00f3n (mecanismos y modelos) se est\u00e1n desalineando.\u00a0En la era de Bacon y Newton, los relatos del mundo que eran manejables por la mente humana y las predicciones que pod\u00edan probarse se un\u00edan en un c\u00edrculo virtuoso.\u00a0Teor\u00edas convincentes, respaldadas por observaciones del mundo real, han avanzado la comprensi\u00f3n de la humanidad de todo, desde la mec\u00e1nica celeste hasta el electromagnetismo y la gen\u00e9tica mendeliana.\u00a0Los cient\u00edficos se han acostumbrado a la comprensi\u00f3n intuitiva expresada en t\u00e9rminos de reglas y leyes din\u00e1micas, como la teor\u00eda de la selecci\u00f3n natural de Charles Darwin o el principio de surtido independiente de Gregor Mendel,<\/span><\/p>\n

Pero en una era de ‘macrodatos’, el v\u00ednculo entre comprensi\u00f3n y predicci\u00f3n ya no es cierto.\u00a0La ciencia moderna ha logrado un progreso sorprendente en la explicaci\u00f3n del fruto de los \u00e1tomos, la luz y las fuerzas.\u00a0Ahora estamos tratando de llegar a un acuerdo con el mundo m\u00e1s complejo, desde las c\u00e9lulas hasta los tejidos, desde el cerebro hasta los sesgos cognitivos, desde los mercados hasta el clima.\u00a0Los algoritmos novedosos nos permiten pronosticar algunas caracter\u00edsticas del comportamiento de estos sistemas adaptativos que aprenden y evolucionan, mientras que los instrumentos recopilan cantidades sin precedentes de informaci\u00f3n sobre ellos.\u00a0Y aunque estos modelos estad\u00edsticos y predicciones a menudo hacen las cosas bien, es casi imposible para nosotros reconstruir c\u00f3mo lo hicieron.\u00a0La inteligencia instrumental, t\u00edpicamente una inteligencia de m\u00e1quina, no solo es resistente sino a veces activamente hostil a la raz\u00f3n.\u00a0Estudios de datos gen\u00f3micos, por ejemplo,\u00a0puede capturar cientos de par\u00e1metros (paciente, tipo de c\u00e9lula, condici\u00f3n, gen, ubicaci\u00f3n gen\u00e9tica y m\u00e1s) y vincular el origen de las enfermedades con miles de factores potencialmente importantes.\u00a0Pero estos conjuntos de datos ‘de alta dimensi\u00f3n’ y las predicciones que proporcionan desaf\u00edan nuestra mejor capacidad para interpretarlos.<\/span><\/p>\n

Si pudi\u00e9ramos predecir el comportamiento humano con modelos newtonianos y cu\u00e1nticos, lo har\u00edamos.\u00a0Pero no podemos.\u00a0Es esta confrontaci\u00f3n honesta entre ciencia y realidad compleja lo que produce el cisma.\u00a0Algunos cr\u00edticos afirman que es nuestro propio antropocentrismo obstinado, una insistencia en que nuestras herramientas ceden a nuestra inteligencia, lo que est\u00e1 impidiendo el avance de la ciencia.\u00a0Si tan solo dej\u00e1ramos de preocuparnos por aplacar las mentes humanas, dicen, podr\u00edamos usar m\u00e1quinas para acelerar nuestro dominio sobre la materia.\u00a0Una simulaci\u00f3n de inteligencia por computadora no necesita reflejar la estructura del sistema nervioso, como tampoco un telescopio refleja la anatom\u00eda de un ojo.\u00a0De hecho, el radiotelescopio proporciona un ejemplo convincente de c\u00f3mo un mecanismo radicalmente novedoso y no \u00f3ptico puede superar una funci\u00f3n puramente \u00f3ptica.<\/span><\/p>\n

La gran divergencia entre comprensi\u00f3n y predicci\u00f3n se hace eco de la visi\u00f3n de Baruch Spinoza sobre la historia: “Los cismas no se originan en un amor por la verdad … sino m\u00e1s bien en un deseo desordenado de supremac\u00eda”.\u00a0La batalla que tenemos por delante es si los cerebros o los algoritmos ser\u00e1n soberanos en el reino de la ciencia.<\/span><\/p>\n

PAGS<\/span><\/span>Las aradoxes y sus primos perceptivos, las ilusiones, ofrecen dos ejemplos fascinantes de la enredada relaci\u00f3n entre predicci\u00f3n y comprensi\u00f3n.\u00a0Ambos describen situaciones en las que pensamos que entend\u00edamos algo, solo para enfrentarnos a anomal\u00edas.\u00a0La comprensi\u00f3n se comprende menos de lo que parece.<\/span><\/p>\n

Algunas de las ilusiones visuales m\u00e1s conocidas ‘cambian’ entre dos interpretaciones diferentes del mismo objeto, como el jarr\u00f3n de cara, el\u00a0<\/span>conejo-pato<\/span><\/a>\u00a0y el cubo de Necker (un cubo de estructura met\u00e1lica que se percibe en una de dos orientaciones, con cualquier cara m\u00e1s cercano al espectador).\u00a0Sabemos que los objetos en la vida real realmente no cambian en un centavo como este, y sin embargo, eso es lo que nuestros sentidos nos est\u00e1n diciendo.\u00a0Ludwig Wittgenstein, que estaba obsesionado con la ilusi\u00f3n pato-conejo, sugiri\u00f3 que uno ve un objeto de manera secundaria siguiendo una interpretaci\u00f3n primaria, en lugar de comprender un objeto solo despu\u00e9s de haberlo visto.\u00a0Lo que vemos es lo que esperamos ver.<\/span><\/p>\n

El cient\u00edfico cognitivo Richard Gregory, en su maravilloso libro\u00a0<\/span>Seeing Through Illusions<\/span><\/em>\u00a0(2009), los llama “fen\u00f3menos extra\u00f1os de percepci\u00f3n que desaf\u00edan nuestro sentido de la realidad”.\u00a0Explica c\u00f3mo suceden porque nuestra comprensi\u00f3n se basa en las predicciones de m\u00faltiples sistemas de reglas diferentes, aplicados fuera de contexto.\u00a0En el cubo de Necker, cada percepci\u00f3n es consistente con los datos perceptuales en el espacio tridimensional.\u00a0Pero la ausencia de pistas de profundidad significa que no tenemos forma de decidir qu\u00e9 interpretaci\u00f3n es la correcta.\u00a0As\u00ed que cambiamos entre las dos predicciones debido a una falta de comprensi\u00f3n espacial suficiente.<\/span><\/p>\n

Las paradojas, como las ilusiones, obligan a la intuici\u00f3n a chocar con hechos aparentemente b\u00e1sicos sobre el mundo.\u00a0Las paradojas son conclusiones de argumentos u observaciones v\u00e1lidos que parecen contradictorios o l\u00f3gicamente insostenibles.\u00a0Surgen con frecuencia en las ciencias naturales, sobre todo en la f\u00edsica, tanto en sus encarnaciones filos\u00f3ficas como cient\u00edficas.\u00a0La\u00a0paradoja de los\u00a0<\/span>gemelos<\/span><\/a>\u00a0, la paradoja de\u00a0<\/span>Einstein-Podolsky-Rosen<\/span><\/a>\u00a0y\u00a0<\/span>el gato de Schr\u00f6dinger<\/span><\/a>\u00a0son todas\u00a0<\/span>paradojas<\/span><\/a>\u00a0que se derivan de la estructura fundamental de la relatividad o la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica.\u00a0Y estas son bastante distintas de las paradojas observacionales como la dualidad de onda de part\u00edculas observada en el\u00a0experimento de\u00a0<\/a><\/span>doble rendija.<\/span><\/a>\u00a0<\/span><\/span><\/a>.\u00a0Sin embargo, en ambas categor\u00edas de paradojas, la comprensi\u00f3n humana basada en el razonamiento causal cotidiano no se alinea con el resultado predicho de los experimentos.<\/span><\/p>\n

Cuando las reglas se aplican a entradas que no son de la misma estructura, podemos esperar rarezas<\/span><\/p>\n

Incluso las m\u00e1quinas pueden sufrir paradojas.\u00a0La ‘paradoja de Simpson’\u00a0<\/span>describe<\/span><\/a>\u00a0la forma en que una tendencia que aparece de forma independiente en varios conjuntos de datos puede desaparecer o incluso revertirse cuando se combinan, lo que significa que un conjunto de datos se puede utilizar para respaldar conclusiones contrapuestas.\u00a0Esto ocurre con frecuencia en el deporte, donde los jugadores individuales superan a los dem\u00e1s en una temporada determinada.\u00a0Sin embargo, cuando se combinan varias temporadas, estos jugadores ya no lideran, debido a diferencias absolutas como el total de juegos jugados, el n\u00famero de veces que batea, etc. Tambi\u00e9n existe algo conocido como una ‘paradoja de precisi\u00f3n’, donde los modelos parecen funcionar bien. por razones completamente circulares, es decir, sus soluciones se integran esencialmente en sus muestras.\u00a0Esto se encuentra detr\u00e1s de numerosos ejemplos de\u00a0<\/span>sesgo algor\u00edtmico<\/span><\/a>\u00a0donde las minor\u00edas basadas en<\/span>La raza<\/span><\/a>\u00a0y el g\u00e9nero a menudo se clasifican err\u00f3neamente, porque los datos de entrenamiento utilizados como punto de referencia para la precisi\u00f3n provienen de nuestro propio mundo sesgado e imperfecto.<\/span><\/p>\n

Quiz\u00e1s el trabajo m\u00e1s riguroso sobre la paradoja fue realizado por Kurt G\u00f6del en\u00a0<\/span>Proposiciones formalmente indecidibles de Principia Mathematica y sistemas relacionados<\/span><\/em>\u00a0(1931)\u00a0<\/span>.\u00a0<\/span><\/em>G\u00f6del descubri\u00f3 que en todo sistema matem\u00e1tico estrictamente formal, hay enunciados que no pueden ser confirmados o refutados incluso cuando se derivan de los axiomas del propio sistema.\u00a0Los axiomas de un sistema formal permiten la posibilidad de contradicciones, y son estas contradicciones las que constituyen la base de la experiencia de la paradoja.\u00a0La idea b\u00e1sica de G\u00f6del era que cualquier sistema de reglas tiene un dominio natural de aplicaci\u00f3n, pero cuando las reglas se aplican a entradas que no son de la misma estructura que gui\u00f3 el desarrollo de las reglas, entonces podemos esperar rarezas.<\/span><\/p>\n

Esto es exactamente lo que puede suceder con las redes neuronales adversas, donde dos algoritmos compiten para ganar un juego.\u00a0Una red puede estar entrenada para reconocer un conjunto de objetos, como se\u00f1ales de alto.\u00a0Mientras tanto, su oponente podr\u00eda realizar algunas modificaciones menores maliciosas en un conjunto de datos nuevo, por ejemplo, se\u00f1ales de alto con algunos p\u00edxeles movidos, lo que lleva a la primera red en categorizar estas im\u00e1genes como cualquier cosa, desde se\u00f1ales de giro a la derecha hasta se\u00f1ales de l\u00edmite de velocidad.\u00a0Las clasificaciones adversarias parecen una tonter\u00eda extrema desde el punto de vista humano.\u00a0Pero, como apreciar\u00eda G\u00f6del, podr\u00edan ser errores perfectamente naturales desde la perspectiva de los sistemas de reglas invisibles codificados en la red neuronal.<\/span><\/p>\n

Lo que la paradoja y la ilusi\u00f3n nos muestran es que nuestra capacidad para predecir y comprender depende de deficiencias esenciales del pensamiento, y que las limitaciones para lograr la comprensi\u00f3n pueden ser muy diferentes de las que limitan la predicci\u00f3n.\u00a0De la misma manera que la predicci\u00f3n est\u00e1 fundamentalmente limitada por la sensibilidad de la medici\u00f3n y las deficiencias de la computaci\u00f3n, la comprensi\u00f3n se ve mejorada y disminuida por las reglas de inferencia.<\/span><\/p>\n

T<\/span><\/span>La pregunta sobre qu\u00e9 entendemos por “l\u00edmites” arroja luz sobre por qu\u00e9 los humanos se sienten atra\u00eddos por todas estas m\u00e1quinas y formalismos en primer lugar.\u00a0La evoluci\u00f3n de la cultura cient\u00edfica, y de la tecnolog\u00eda en su sentido m\u00e1s amplio, es una colecci\u00f3n de medios para romper los l\u00edmites de la cognici\u00f3n y el lenguaje, l\u00edmites que son la\u00a0<\/span>b\u00eate noir de<\/span><\/em>\u00a0Bacon\u00a0en\u00a0<\/span>Novum Organum.<\/span><\/em><\/p>\n

La relaci\u00f3n entre comprensi\u00f3n y predicci\u00f3n corresponde a un v\u00ednculo entre\u00a0<\/span>ontolog\u00eda<\/span><\/em>\u00a0(comprensi\u00f3n de la verdadera naturaleza del mundo) y\u00a0<\/span>epistemolog\u00eda<\/span><\/em>\u00a0(el proceso de adquirir conocimiento sobre el mundo).\u00a0El conocimiento basado en experimentos puede romper las barreras de nuestra comprensi\u00f3n existente y producir una apreciaci\u00f3n de caracter\u00edsticas nuevas y fundamentales de la realidad;\u00a0a su vez, esas leyes fundamentales permiten a los cient\u00edficos generar nuevas predicciones para probarlas en el mundo.\u00a0Cuando la rama de las matem\u00e1ticas conocida como ‘\u00a0<\/span>teor\u00eda de conjuntos<\/span><\/a>‘se demostr\u00f3 que daba lugar a paradojas, el desarrollo posterior de algo conocido como’ teor\u00eda de categor\u00edas ‘vino al rescate para superar en parte estas limitaciones.\u00a0Cuando el modelo ptolemaico del sistema solar o el modelo newtoniano de la mec\u00e1nica generaron expectativas astron\u00f3micas incorrectas, se introdujo la relatividad para capturar el comportamiento an\u00f3malo de grandes masas en movimiento r\u00e1pido.\u00a0De esta manera, la base ontol\u00f3gica de una teor\u00eda se convirti\u00f3 en la base de nuevas y mejores predicciones;\u00a0la ontolog\u00eda engendr\u00f3 la epistemolog\u00eda.<\/span><\/p>\n

Pero una vez que el progreso cient\u00edfico alcanza un cierto l\u00edmite, la ontolog\u00eda y la epistemolog\u00eda parecen convertirse en enemigas.\u00a0En la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica, el principio de incertidumbre establece que el momento y la posici\u00f3n de una part\u00edcula no pueden conocerse perfectamente.\u00a0Describe tanto una restricci\u00f3n para realizar mediciones perfectamente precisas (epistemolog\u00eda) como parece involucrar un argumento sobre un mecanismo que crea la inseparabilidad esencial de la posici\u00f3n y el momento en la escala cu\u00e1ntica (ontolog\u00eda).\u00a0En la pr\u00e1ctica, la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica implica aplicar la teor\u00eda de manera efectiva para predecir un resultado,\u00a0<\/span>no<\/span><\/em>\u00a0intuir el mecanismo que produce el resultado.\u00a0En otras palabras, la ontolog\u00eda es absorbida por la epistemolog\u00eda.<\/span><\/p>\n

Por el contrario, el campo de los mecanismos fundamentales en la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica busca romper este l\u00edmite y dar una explicaci\u00f3n de por\u00a0<\/span>qu\u00e9<\/span><\/em>\u00a0la teor\u00eda cu\u00e1ntica es tan predictiva.\u00a0La interpretaci\u00f3n de los “muchos mundos”, por\u00a0<\/span>ejemplo<\/span><\/a>\u00a0, elimina el fantasma cu\u00e1ntico en favor de la incre\u00edble proposici\u00f3n de que cada observaci\u00f3n engendra un nuevo universo.\u00a0La emoci\u00f3n de trabajar en este l\u00edmite es la forma en que la investigaci\u00f3n intelectual centellea entre la apariencia de la predicci\u00f3n y la comprensi\u00f3n.\u00a0No es una tarea trivial distinguir entre el problema epistemol\u00f3gico y el ontol\u00f3gico aqu\u00ed;\u00a0est\u00e1n estrechamente relacionados, incluso “acoplados” o “entrelazados”.<\/span><\/p>\n

Una forma despiadada de hacer que el problema desaparezca es simplemente declarar que, en los l\u00edmites adecuados, la ontolog\u00eda se desvanece: el juego de manos preciso realizado por la escuela de mec\u00e1nica cu\u00e1ntica de Copenhague, cuya m\u00e1xima pasivo-agresiva era: ‘C\u00e1llate y calcula’. ! ‘\u00a0(en la notoria acu\u00f1aci\u00f3n de David Mermin).\u00a0Deje de parlotear sobre posibles explicaciones del fantasma cu\u00e1ntico, en otras palabras;\u00a0la b\u00fasqueda de mecanismos fundamentales es una p\u00e9rdida de tiempo.\u00a0Hoy en d\u00eda, sin embargo, es la computadora moderna, m\u00e1s que el te\u00f3rico cu\u00e1ntico, la que est\u00e1 desprovista de cualquier inclinaci\u00f3n a hablar y no tiene ning\u00fan deseo de hacer nada m\u00e1s que calcular silenciosamente e inescrutablemente.<\/span><\/p>\n

Comprender el habla no era el objetivo;\u00a0predecir la traducci\u00f3n correcta fue<\/span><\/p>\n

Pocos cient\u00edficos se conformar\u00edan con un trato intelectual tan miserable.\u00a0En ciencia, es casi una perogrullada decir que una buena teor\u00eda es\u00a0<\/span>elegante<\/span><\/a>\u00a0: codifica una explicaci\u00f3n simple (o ‘parsimoniosa’) que se puede comprender y comunicar intuitivamente.\u00a0Una buena teor\u00eda, seg\u00fan esta visi\u00f3n de las cosas, permite a una persona tener un concepto en su totalidad en el ojo de la mente, para improvisar un universo interno en miniatura.\u00a0En algunos dominios, en particular la f\u00edsica matem\u00e1tica, convergen el universo en miniatura del relato humano y el gran universo de la realidad.\u00a0Tanto las manzanas como los planetas siguen trayectorias descritas por las mismas ecuaciones de movimiento.\u00a0Esta feliz coincidencia se puede describir de diversas formas como “consonancia”, “conformabilidad” o la existencia de “leyes invariantes de escala”.<\/span><\/p>\n

La m\u00e1s sorprendente de estas teor\u00edas conformes es la observaci\u00f3n de que la fuerza de ciertas fuerzas es inversamente proporcional al cuadrado de la distancia desde la fuente, lo que se aplica tanto a la gravedad a gran escala como al electromagnetismo a peque\u00f1a escala.\u00a0Como\u00a0lo\u00a0<\/span>expres\u00f3<\/span><\/a>\u00a0el fallecido f\u00edsico Murray Gell-Mann\u00a0:<\/span><\/p>\n

A medida que pelamos la piel de la cebolla, penetrando a niveles cada vez m\u00e1s profundos de la estructura del sistema de part\u00edculas elementales, las matem\u00e1ticas con las que nos familiarizamos debido a su utilidad en un nivel sugieren nuevas matem\u00e1ticas, algunas de las cuales pueden ser aplicables en el siguiente. nivel hacia abajo – o hacia otro fen\u00f3meno en el mismo nivel.\u00a0A veces, incluso las viejas matem\u00e1ticas son suficientes.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Pero a veces nuestra propia intuici\u00f3n enigm\u00e1tica se convierte en un obst\u00e1culo para el progreso pr\u00e1ctico.\u00a0Los casos de uso de computadoras para clasificar, traducir y aprender el lenguaje natural ilustran los peligros de buscar explicaciones intuitivas de los fen\u00f3menos cient\u00edficos.\u00a0El encanto de HAL y Robby the Robot, de las pel\u00edculas\u00a0<\/span>2001: A Space Odyssey<\/span><\/em>\u00a0(1968) y\u00a0<\/span>Forbidden Planet<\/span><\/em>(1956), fue su capacidad para comprender el lenguaje humano y responder con un nivel apropiado de sarcasmo ominoso, inteligible para sus interlocutores humanos.\u00a0Pero la evoluci\u00f3n de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica y el reconocimiento de voz termin\u00f3 sin parecerse a nada.\u00a0Los enfoques m\u00e1s exitosos para el reconocimiento de voz temprano en los a\u00f1os 80 y 90 emplearon modelos matem\u00e1ticos basados \u200b\u200ben la estructura del habla humana, centr\u00e1ndose en categor\u00edas de palabras y las relaciones sint\u00e1cticas y sem\u00e1nticas de orden superior de la oraci\u00f3n.\u00a0Luego, a fines de la d\u00e9cada de 1990, aparecieron en serio las redes neuronales profundas.\u00a0Estos algoritmos ignoraron muchos conocimientos ling\u00fc\u00edsticos previos, y en cambio permitieron que las palabras emergieran espont\u00e1neamente a trav\u00e9s del entrenamiento a un nivel puramente ac\u00fastico.\u00a0Comprender el habla no era el objetivo;\u00a0predecir la traducci\u00f3n correcta fue.\u00a0Pasaron a ser devastadoramente efectivos.<\/span><\/p>\n

Las redes neuronales capturan el v\u00ednculo al que se enfrenta la ciencia contempor\u00e1nea.\u00a0Muestran c\u00f3mo los modelos complicados que incluyen poca o ninguna informaci\u00f3n estructurada sobre los sistemas que representan pueden superar las teor\u00edas basadas en d\u00e9cadas de investigaci\u00f3n y an\u00e1lisis.\u00a0A este respecto, las ideas del reconocimiento de voz reflejan las obtenidas de las computadoras de entrenamiento para vencer a los humanos en el ajedrez y el Go: las representaciones y las reglas generales favorecidas por las m\u00e1quinas no tienen por qu\u00e9 reflejar las representaciones y las reglas generales favorecidas por el cerebro humano.\u00a0Resolver ajedrez resuelve ajedrez, no pensamiento.<\/span><\/p>\n

Pero, \u00bfrevela la forma en que hemos superado los l\u00edmites del desempe\u00f1o humano en el ajedrez y el reconocimiento de voz lo que podr\u00eda significar superar los l\u00edmites en nuestra predicci\u00f3n de la realidad f\u00edsica, es decir, avanzar en la ciencia?\u00a0\u00bfY puede decirnos algo significativo sobre si la necesidad humana de comprensi\u00f3n est\u00e1 obstaculizando el \u00e9xito de la ciencia?<\/span><\/p>\n

T<\/span><\/span>La historia de la filosof\u00eda ofrece algunas v\u00edas para salir del actual impasse cient\u00edfico.\u00a0Plat\u00f3n fue uno de los primeros en abordar las confusiones de comprensi\u00f3n, en el\u00a0<\/span>Theaetetus<\/span><\/em>\u00a0.\u00a0El texto est\u00e1 dedicado a la cuesti\u00f3n de las epistemes, es decir, una percepci\u00f3n, un juicio verdadero o una creencia verdadera, con una explicaci\u00f3n adicional.\u00a0En el di\u00e1logo, el intratable S\u00f3crates aduce la geometr\u00eda, la aritm\u00e9tica y la astronom\u00eda como ejemplos de la \u00faltima categor\u00eda.<\/span><\/p>\n

Immanuel Kant desarroll\u00f3 m\u00e1s las teor\u00edas de la comprensi\u00f3n en su\u00a0<\/span>Cr\u00edtica de la raz\u00f3n pura<\/span><\/em>\u00a0(1781).\u00a0Kant hace una distinci\u00f3n entre los mundos de la materia y de la representaci\u00f3n mental: la realidad como ontolog\u00eda versus el conocimiento mental como epistemolog\u00eda.\u00a0Para Kant, solo hay una representaci\u00f3n del mundo en la mente, y el mundo material solo puede conocerse a trav\u00e9s de estas representaciones.\u00a0Esto significa que nuestro llamado entendimiento no es m\u00e1s que una representaci\u00f3n aproximada e imperfecta de la realidad emp\u00edrica, cuya existencia plat\u00f3nica (o quiz\u00e1s no existencia) es el l\u00edmite \u00faltimo del conocimiento.\u00a0El argumento de Kant no nos ayuda realmente a distinguir la comprensi\u00f3n del conocimiento;\u00a0m\u00e1s bien, cambia la comprensi\u00f3n de una creencia que se puede defender a una representaci\u00f3n interna que no se puede verificar.<\/span><\/p>\n

El fil\u00f3sofo John Searle explor\u00f3 la distinci\u00f3n conocimiento \/ comprensi\u00f3n en su influyente libro\u00a0<\/span>Minds, Brains and Science<\/span><\/em>\u00a0(1984), donde se propuso desafiar las Pollyannas de la inteligencia artificial.\u00a0Searle nos pide que imaginemos a alguien en una habitaci\u00f3n sin un conocimiento nativo del idioma chino, pero bien equipado con un conjunto de diccionarios y reglas gramaticales.\u00a0Cuando se presenta una oraci\u00f3n en chino, estos recursos se utilizan para traducir la oraci\u00f3n de destino al ingl\u00e9s nativo.\u00a0Cuando uno considera este experimento mental, est\u00e1 claro que no es necesario entender el idioma que est\u00e1 traduciendo; solo es necesario que la traducci\u00f3n logre fidelidad.<\/span><\/p>\n

La sala china es un medio metaf\u00f3rico de analizar las limitaciones de los algoritmos, como los que pueden enumerar elementos en una escena digital o traducir frases en una p\u00e1gina web.\u00a0En ambos casos, las soluciones correctas se producen sin ninguna “comprensi\u00f3n” del contenido.\u00a0Entonces, \u00bfcu\u00e1l es la naturaleza de esta comprensi\u00f3n faltante que busca Searle?<\/span><\/p>\n

La naturaleza del entendimiento es la base misma para la transmisi\u00f3n y acumulaci\u00f3n de conocimiento.<\/span><\/p>\n

Hay muchos implementos baconianos que pueden reemplazar la habitaci\u00f3n de Searle, como reglas de c\u00e1lculo para resolver grandes problemas de multiplicaci\u00f3n, o construcciones geom\u00e9tricas que usan br\u00fajula y transportadores para probar teoremas, o reglas de integraci\u00f3n en c\u00e1lculo para resolver sumas grandes o incluso infinitas.\u00a0Estas t\u00e9cnicas son efectivas precisamente porque obvian la necesidad de comprensi\u00f3n.\u00a0Basta con moverse con precisi\u00f3n a trav\u00e9s de los pasos prescritos para garantizar el resultado deseado.\u00a0Comprender, en cada uno de estos casos, es explicar la l\u00f3gica y el uso apropiado de los logaritmos, las propiedades cinem\u00e1tico-geom\u00e9tricas de un transportador o br\u00fajula, o la base num\u00e9rica subyacente para tomar l\u00edmites con rect\u00e1ngulos para aproximar \u00e1reas.\u00a0Por tanto, incluso en la pr\u00e1ctica de las matem\u00e1ticas cotidianas, experimentamos el cisma entre comprensi\u00f3n y predicci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

La comprensi\u00f3n es el medio por el cual superamos un mundo de paradojas e ilusiones al abrir la caja negra del conocimiento a la modificaci\u00f3n.\u00a0La comprensi\u00f3n es la elucidaci\u00f3n de errores justificables.\u00a0Una vez que comprendemos que un cubo de estructura met\u00e1lica se interpreta como un s\u00f3lido en tres dimensiones, queda claro por qu\u00e9 solo vemos un frente de cubo a la vez.<\/span><\/p>\n

Los datos se pueden adquirir sin explicaci\u00f3n y sin comprensi\u00f3n.\u00a0La definici\u00f3n misma de una mala educaci\u00f3n es simplemente ser taladrada con hechos: como en aprender historia memorizando fechas y eventos.\u00a0Pero la verdadera comprensi\u00f3n es la expectativa de que otros seres humanos, o agentes en general, puedan explicarnos c\u00f3mo y por qu\u00e9 funcionan sus m\u00e9todos.\u00a0Necesitamos algunos medios para reproducir una idea y verificar su exactitud.\u00a0Este requisito se extiende a los dispositivos no humanos que pretenden ser capaces de resolver problemas de forma inteligente.\u00a0Las m\u00e1quinas deben poder dar cuenta de lo que han hecho y por qu\u00e9.<\/span><\/p>\n

El requisito de explicar es qu\u00e9 vincula la comprensi\u00f3n con la ense\u00f1anza y el aprendizaje.\u00a0‘Ense\u00f1ar’ es el nombre que le damos a la comunicaci\u00f3n efectiva de los mecanismos causales (‘si sigues estas reglas, lograr\u00e1s una divisi\u00f3n larga), mientras que’ aprender ‘es la adquisici\u00f3n de una intuici\u00f3n para las relaciones entre causas y sus efectos (‘esta es la raz\u00f3n por la que funcionan las reglas de divisi\u00f3n larga’).\u00a0La naturaleza del entendimiento es la base misma para la transmisi\u00f3n confiable y la acumulaci\u00f3n cultural del conocimiento.\u00a0Y, por extensi\u00f3n, tambi\u00e9n es la base de toda predicci\u00f3n a largo plazo.<\/span><\/p>\n

El escritor prism\u00e1tico Jorge Luis Borges podr\u00eda haber estado reflexionando sobre todo esto cuando escribi\u00f3 en el\u00a0<\/span>ensayo<\/span><\/a>\u00a0‘Historia de los ecos de un nombre’ (1955):<\/span><\/p>\n

Aislado en el tiempo y el espacio, un dios, un sue\u00f1o y un hombre loco y consciente del hecho repiten una oscura afirmaci\u00f3n.\u00a0Esas palabras, y sus dos ecos, son el tema de estas p\u00e1ginas.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Digamos que el dios es el Universo, el sue\u00f1o nuestro deseo de comprender, y las m\u00e1quinas son el loco, todos repitiendo sus oscuras declaraciones.\u00a0En conjunto, sus palabras y ecos son el sistema de nuestra investigaci\u00f3n cient\u00edfica.\u00a0Es el desaf\u00edo del siglo XXI integrar las ciencias de la complejidad con el aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial.\u00a0Las formas de conocimiento futuro m\u00e1s exitosas ser\u00e1n aquellas que armonicen el sue\u00f1o humano de comprensi\u00f3n con los ecos cada vez m\u00e1s oscuros de las m\u00e1quinas.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

<p; tab-interval=”36pt”>Krakauer, D. C. (2020, 9 agosto). At the limits of thought<\/i>. Aeon. https:\/\/aeon.co\/essays\/will-brains-or-algorithms-rule-the-kingdom-of-science<\/p;><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Est\u00e1 surgiendo un cisma en la empresa cient\u00edfica.\u00a0Por un lado est\u00e1 la mente humana, la fuente de cada historia, teor\u00eda y explicaci\u00f3n que nuestra especie aprecia.\u00a0Por otro lado, est\u00e1n las m\u00e1quinas, cuyos algoritmos poseen un asombroso poder de predicci\u00f3n, pero cuyo funcionamiento interno sigue siendo radicalmente opaco para los observadores humanos.\u00a0A medida que los humanos […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[415],"tags":[],"class_list":["post-20239","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-redes-neuronales"],"yoast_head":"\nEn los l\u00edmites del pensamiento - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"En los l\u00edmites del pensamiento - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Est\u00e1 surgiendo un cisma en la empresa cient\u00edfica.\u00a0Por un lado est\u00e1 la mente humana, la fuente de cada historia, teor\u00eda y explicaci\u00f3n que nuestra especie aprecia.\u00a0Por otro lado, est\u00e1n las m\u00e1quinas, cuyos algoritmos poseen un asombroso poder de predicci\u00f3n, pero cuyo funcionamiento interno sigue siendo radicalmente opaco para los observadores humanos.\u00a0A medida que los humanos […]\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/observatoriouaeh\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2020-08-10T17:36:54+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"admin\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@OBSERVATORIOEH\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@OBSERVATORIOEH\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"admin\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"22 minutes\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/\"},\"author\":{\"name\":\"admin\",\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#\/schema\/person\/95263d004158ffabcd98137e1d0abc1c\"},\"headline\":\"En los l\u00edmites del pensamiento\",\"datePublished\":\"2020-08-10T17:36:54+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/\"},\"wordCount\":4360,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Redes Neuronales\"],\"inLanguage\":\"en-US\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/\",\"url\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/\",\"name\":\"En los l\u00edmites del pensamiento - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#website\"},\"datePublished\":\"2020-08-10T17:36:54+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"en-US\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Inicio\",\"item\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"En los l\u00edmites del pensamiento\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#website\",\"url\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/\",\"name\":\"Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo\",\"description\":\"\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"en-US\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#organization\",\"name\":\"Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo\",\"url\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"en-US\",\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Logo-circulo.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Logo-circulo.png\",\"width\":250,\"height\":250,\"caption\":\"Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/observatoriouaeh\",\"https:\/\/x.com\/OBSERVATORIOEH\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#\/schema\/person\/95263d004158ffabcd98137e1d0abc1c\",\"name\":\"admin\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"en-US\",\"@id\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/08dd17208ee6a9e87c5a01c0a5f4c96c8ed24bf05e625630929b5b6a7c1ffa5f?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/08dd17208ee6a9e87c5a01c0a5f4c96c8ed24bf05e625630929b5b6a7c1ffa5f?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"admin\"},\"url\":\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/author\/admin\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"En los l\u00edmites del pensamiento - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/","og_locale":"en_US","og_type":"article","og_title":"En los l\u00edmites del pensamiento - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo","og_description":"Est\u00e1 surgiendo un cisma en la empresa cient\u00edfica.\u00a0Por un lado est\u00e1 la mente humana, la fuente de cada historia, teor\u00eda y explicaci\u00f3n que nuestra especie aprecia.\u00a0Por otro lado, est\u00e1n las m\u00e1quinas, cuyos algoritmos poseen un asombroso poder de predicci\u00f3n, pero cuyo funcionamiento interno sigue siendo radicalmente opaco para los observadores humanos.\u00a0A medida que los humanos […]","og_url":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/","og_site_name":"Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/observatoriouaeh","article_published_time":"2020-08-10T17:36:54+00:00","author":"admin","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@OBSERVATORIOEH","twitter_site":"@OBSERVATORIOEH","twitter_misc":{"Written by":"admin","Est. reading time":"22 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/"},"author":{"name":"admin","@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#\/schema\/person\/95263d004158ffabcd98137e1d0abc1c"},"headline":"En los l\u00edmites del pensamiento","datePublished":"2020-08-10T17:36:54+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/"},"wordCount":4360,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#organization"},"articleSection":["Redes Neuronales"],"inLanguage":"en-US","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/","url":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/","name":"En los l\u00edmites del pensamiento - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo","isPartOf":{"@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#website"},"datePublished":"2020-08-10T17:36:54+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/#breadcrumb"},"inLanguage":"en-US","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-robotica\/redes-neuronales\/en-los-limites-del-pensamiento\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Inicio","item":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"En los l\u00edmites del pensamiento"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#website","url":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/","name":"Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"en-US"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#organization","name":"Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo","url":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Logo-circulo.png","contentUrl":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Logo-circulo.png","width":250,"height":250,"caption":"Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo"},"image":{"@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/observatoriouaeh","https:\/\/x.com\/OBSERVATORIOEH"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#\/schema\/person\/95263d004158ffabcd98137e1d0abc1c","name":"admin","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/08dd17208ee6a9e87c5a01c0a5f4c96c8ed24bf05e625630929b5b6a7c1ffa5f?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/08dd17208ee6a9e87c5a01c0a5f4c96c8ed24bf05e625630929b5b6a7c1ffa5f?s=96&d=mm&r=g","caption":"admin"},"url":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/author\/admin\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20239","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20239"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20239\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":20241,"href":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20239\/revisions\/20241"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20239"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20239"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20239"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}