Recientemente fui asignado a tomar un curso intensivo de inteligencia artificial bastante denso aprendiendo desde cero conceptos como redes neuronales (el pilar de los LLM). Se nos entrega un material que sigue el mismo patrón de  cualquier tutorial de redes neuronales: compuertas XOR, datasets de flores Iris, dígitos pixelados de 28x28. 

Técnicamente impecables. Pedagógicamente muertos.

Estos tutoriales enseñan qué hace una red neuronal, pero no construyen comprensión. Son como estudiar anatomía sin tocar un cuerpo, aprender música sin escuchar una canción. Información sin encarnación. Cuando empecé a estudiar redes neuronales, me topé con el mismo muro aséptico. Backpropagation, funciones de activación, descenso de gradiente.

Todo correcto. Todo olvidable.

Así que hice lo que siempre hago: lo llevé a mi terreno.


Tu Cerebro No Es Una Máquina Genérica


Convertí el problema en algo que me importaba y sobre todo, me divertía: ¿Y si hago u un predictor de supervivencia para personajes de Dungeons & Dragons?.

Estadísticas de personaje como entradas, probabilidad de sobrevivir la mazmorra como salida.

De repente, cada época de entrenamiento significaba algo. Cada ajuste tenía consecuencias narrativas. Y funcionó. No solo aprendí. Interioricé.

Tengo 41 años (a la fecha). La neuroplasticidad ya no es mi aliada incondicional como cuando tenía 20. Mi cerebro necesita razones para crear nuevas conexiones neuronales. Necesita contexto, emoción, relevancia personal.

La ciencia cognitiva lo confirma: aprendemos mejor cuando anclamos conocimiento nuevo en frameworks existentes. Cuando traducimos conceptos abstractos a dominios que ya dominamos.


El truco: personalizar no es perder el tiempo. Es optimización cognitiva.


Algunos ejemplos de cómo he "apropiado" mi aprendizaje:

  • Redes neuronales: 
    • Sistema de combate de DnD
    • Clasificador de razas de gatos para entender CNNs
    • Predictor de comportamiento felino para aprender patrones
  • Algoritmos de pathfinding: Movimiento de unidades en mis juegos de estrategia
  • Presentaciones corporativas: Siempre incluyen gatos (sí, en serio)
  • Documentación técnica: Referencias a Warhammer 40k cuando explico arquitecturas
¿Es profesional? Depende de tu definición. ¿Es efectivo? Absolutamente.


La Trampa de la Objetividad Forzada


Existe una presión implícita en el mundo para ser "profesional", "objetivo", "serio". Como si poner tu personalidad en tus propios estudios o métodos de aprendizaje lo hiciera menos válido.

Mentira.

Tu identidad no contamina tu aprendizaje. Lo cataliza.

Cuando escribes código, cuando estudias un paper, cuando implementas un algoritmo, estás invirtiendo horas de tu vida. ¿Por qué hacerlo con la personalidad de un manual técnico?

El aprendizaje aséptico asume que todos los cerebros son intercambiables. Que lo que funciona para un estudiante de 22 años en Stanford funciona igual para un desarrollador de 41 en Santiago.

No es cierto.

Tu edad, tu experiencia, tus intereses, tu cultura — todo eso son herramientas, no obstáculos. Úsalas.

En fin


No quiero perder el tiempo con tutoriales estériles, que simplemente me aburren y al terminar el conocimiento es tan abstracto y poco práctico que me resulta prácticamente inútil. No tengo paciencia para aprender "como se debe". Mi cerebro necesita conexión emocional para crear nuevas sinapsis, y probablemente el tuyo también.

Así que adueñate de tu aprendizaje. Tradúcelo. Personalízalo. Hazlo tuyo. No porque sea más fácil (a veces no lo es), sino porque es más efectivo. El conocimiento que no personalizas es conocimiento que no retienes.

Y en este mundo donde aprender constantemente es sobrevivir, la personalización no es un lujo. Es una estrategia de supervivencia.

Que opinas? Cuéntame en los comentarios que truco usas para adueñarte de tu aprendizaje y tu trabajo, y si te interesa ver como quedó la red neuronal, puedes verla en: https://github.com/alexertech/cat_laser_neural_network

Foto de Bill Muganda en Unsplash