Con el propósito de acercar el conocimiento científico a las nuevas generaciones y despertar el interés por las áreas STEM, el Departamento de Matemática y Ciencia de la Computación (DMCC) de la Universidad de Santiago de Chile recibió a 15 estudiantes del Liceo Maipú de las Artes y la Tecnología, quienes participaron en una charla sobre inteligencia artificial (IA) y los fundamentos matemáticos que sustentan su funcionamiento.
La actividad, realizada en la sala 327 del DMCC, fue encabezada por el académico Dr. José Ramírez Molina, quien presentó la charla “La IA generativa no es magia: Matemática, datos y criterio para entenderla”, instancia en la que invitó a las y los estudiantes a comprender que el desarrollo de estas tecnologías responde a modelos matemáticos complejos y no a procesos misteriosos.
Comprender la inteligencia artificial desde las matemáticas
Durante la exposición, el Dr. Ramírez explicó que los sistemas de inteligencia artificial aprenden a partir de grandes volúmenes de datos mediante algoritmos que identifican patrones, estiman probabilidades y generan predicciones. De esta forma, mostró que las matemáticas constituyen el lenguaje que permite el funcionamiento de las herramientas de IA que hoy forman parte de la vida cotidiana.
Como parte del recorrido histórico de la disciplina, el académico destacó el aporte de investigadores fundamentales como Alan Turing, Claude Shannon y Geoffrey Hinton, reconocido con el Premio Nobel de Física 2024 por sus contribuciones al desarrollo del aprendizaje automático.
Datos, ética y pensamiento crítico
Además de abordar los aspectos técnicos de la inteligencia artificial, la charla abrió un espacio para reflexionar sobre los desafíos éticos asociados a estas tecnologías. En ese contexto, el Dr. Ramírez enfatizó que la calidad y representatividad de los datos utilizados para entrenar los modelos influyen directamente en sus resultados, por lo que es indispensable desarrollar una mirada crítica frente a las respuestas que entregan estas herramientas.
Asimismo, advirtió sobre fenómenos como el sobreajuste —cuando un modelo memoriza información sin lograr generalizar su aprendizaje— y los sesgos que pueden reproducirse cuando los datos de entrenamiento no representan adecuadamente la realidad.
Al finalizar la actividad, el académico invitó a las y los estudiantes a explorar áreas como la matemática, la programación y la ciencia de datos, destacando que la formación en estas disciplinas no solo permite desarrollar nuevas tecnologías, sino también comprenderlas, evaluarlas críticamente y utilizarlas de manera responsable.
La visita permitió fortalecer el vínculo entre el DMCC y la comunidad escolar, acercando el quehacer universitario a estudiantes de enseñanza media e incentivando el interés por la ciencia, la tecnología y la innovación como herramientas para enfrentar los desafíos del futuro.