CIENCIA

¿Qué nos enseña la neurodivergencia sobre cómo vivir?

Pero eso cambió cuando ayudaste a un amigo a enfrentar un desafío…

Yo estaba como, «Solo piensa Teoría de grafos.” Y ella dijo: «¿Qué quieres decir con teoría de grafos?» Como, realmente confundida. Bueno, ¡teoría de grafos, obviamente! Supongo que sabe lo que quiero decir. A partir de ese momento, me di cuenta de que no todo el mundo sabe todo lo que yo sé, y que tal vez tenía una ventaja y podía ayudar a la gente. Estaba buscando un libro que necesitaba ser escrito, y ahora lo he escrito, que es estupendo.

Escribe: «Donde las personas son ambiguas, a menudo contradictorias y difíciles de entender, la ciencia es confiable y clara. No te miente…» Pero la ciencia es un esfuerzo humano. ¿Eso no la hace tan mala como las personas que la crearon?

¡Sí, así es! Al principio lo encontré bastante inquietante, como, «Oh, Dios mío, la infraestructura que era tan consistente [to me] pero el objetivo del proceso científico no es solo ser máquinas de almacenamiento, es la capacidad de usar nuestros instintos para saber cuándo intervenir y hacer preguntas, etc. Ser pacientes para solucionar problemas. Al darme cuenta de las inconsistencias en el proceso, me di cuenta [science] es hermoso en su incertidumbre No es solo lógica, también es un esfuerzo muy instintivo.

Hasta el punto de la incertidumbre, explicas que no podemos optimizar nuestras vidas a menos que «estudiemos y entendamos el ruido, los errores y las desviaciones de la media». Quieres decir, como, galletas saladas y su tipo, ¿eh?

Absolutamente. Mucha gente piensa que eres el científico perfecto, no debes equivocarte, pero «equivocarse» es un concepto un poco difícil de alcanzar. Lo que está mal en un contexto está realmente bien en otro. Por ejemplo, cuando se trata de evolución, ¿cuál es la forma correcta de fertilizar un óvulo para que se desarrolle en un embrión? La evolución no es perfección. Este es un proceso adaptativo en el que se pueden desarrollar muchas formas diferentes de hacer las cosas. La ciencia no es perfeccionista.

Entonces, tomemos un ejemplo concreto de cómo la ciencia ha informado y cambiado su comportamiento. aprendizaje automático puede ayudarnos a analizar la información y tomar mejores decisiones. ¿Cómo es eso?

Al crecer la neurodiversidad, te apegas a categorías fijas que vienen al infierno o suben porque necesitas esa sensación de seguridad. Pero me di cuenta de que esta es una forma de trabajar muy inestable e inflexible: ser lo que yo llamo «basado en cajas».

Lo que en el contexto del aprendizaje automático se conocería como aprendizaje controlado, donde, explicas, «te refieres a un resultado específico y programas el algoritmo para lograrlo».

Si. Con el tiempo, aprendí que necesitaba ser más flexible para poder disfrutar de mi vida. Es por eso que el aprendizaje automático [offers] otro proceso discreto llamado aprendizaje no controlado que analiza específicamente los datos a su alrededor y de esa agrupación, respectivamente. No está tratando de agrupar datos de acuerdo con sus condiciones predefinidas. Miras a tu alrededor, clasificas lo que tienes y luego preguntas: «¿Cuáles son las mejores opciones?»

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