CurriculumCurrículoAIGrades 6 to 8Grados 6 a 8AI-JH-01
Inside the Black BoxDentro de la caja negra
Run a machine by hand: weighted votes, feedback and fixing errors stop being metaphors when you perform them yourself.Haga funcionar una máquina a mano: los votos con peso, la retroalimentación y la corrección de errores dejan de ser metáforas cuando usted mismo los realiza.
- Ways in:Formas de empezar:
- Read, 1 minuteLeer, 1 minuto
- Do, 270 minutesHacer, 270 minutos
- Simulate, 10 minutesSimular, 10 minutos
- GradesGrados
- Grades 6 to 8, and any learner ready for itGrados 6 a 8, y cualquier persona lista para ello
- TimeTiempo
- 6 sessions of about 45 minutes6 sesiones de unos 45 minutos
- CostCosto
- Things already at homeCosas que ya hay en casa
The MESH'D components this unit uses:Los componentes MESH'D que usa esta unidad:SoftwareSoftware
The driving questionLa pregunta central
What is actually in there, inside the black box of an AI model?¿Qué hay realmente ahí dentro, en la caja negra de un modelo de IA?
Learners run the machine by hand. Weighted votes, feedback and error correction stop being metaphors because the group performs them. By the end, the group is the neural network and can show an audience how it learns.Los estudiantes hacen funcionar la máquina a mano. Los votos con peso, la retroalimentación y la corrección de errores dejan de ser metáforas porque el grupo los realiza. Al final, el grupo es la red neuronal y puede mostrarle a un público cómo aprende.
Learners will be able toAl terminar se podrá
- Describe learning as adjusting weights from feedback, in plain words.Describir el aprendizaje como el ajuste de pesos a partir de la retroalimentación, con palabras sencillas.
- Show why more and better data improves how a model behaves.Mostrar por qué más datos, y mejores, mejoran el comportamiento de un modelo.
- Tell memorizing apart from generalizing, with an example.Distinguir entre memorizar y generalizar, con un ejemplo.
Words to knowPalabras para conocer
- featurecaracterística
- weightpeso
- feedbackretroalimentación
- errorerror
- training datadatos de entrenamiento
- generalizegeneralizar
Where the math isDónde están las matemáticas
Graph accuracy against the number of training cards: the share of right answers on one axis, the amount of data on the other, then read what the curve says.Grafique la precisión frente al número de tarjetas de entrenamiento: la proporción de respuestas correctas en un eje y la cantidad de datos en el otro; luego lea lo que dice la curva.
Big ideas in AIGrandes ideas de la IA
- Learning: They can learn from data.Aprendizaje: Pueden aprender de los datos.
Session by sessionSesión por sesión
What to doQué hacer
- Guess the rule: one person holds a secret rule, and the others probe it with examples, hearing only right or wrong. Learning from error is felt before it is named.Adivine la regla: una persona guarda una regla secreta y los demás la ponen a prueba con ejemplos, escuchando solo correcto o incorrecto. Aprender del error se siente antes de nombrarlo.
- The human perceptron: with feature cards and weight tokens, the group votes cat or dog by adding up the weighted features, and each wrong answer nudges the weights toward the right answer by an agreed rule.El perceptrón humano: con tarjetas de características y fichas de peso, el grupo vota gato o perro sumando las características con su peso, y cada respuesta incorrecta mueve los pesos hacia la respuesta correcta según una regla acordada.
- Memorize versus generalize: quiz the perceptron on cases it has never seen. Memorizers fail, generalizers survive, and the group talks about why.Memorizar o generalizar: ponga a prueba al perceptrón con casos que nunca ha visto. Los que memorizan fallan, los que generalizan resisten, y el grupo conversa sobre por qué.
- The data experiment: train with more and more cards, measure the accuracy each time, and plot it. The curve tells the story.El experimento de datos: entrene con más y más tarjetas, mida la precisión cada vez y grafíquela. La curva cuenta la historia.
- Build the show: the group writes the script for a human neural network performance.Prepare el espectáculo: el grupo escribe el guion de una actuación de red neuronal humana.
- Hold a dress rehearsal, then get ready to show it.Haga un ensayo general y prepárese para presentarlo.
What you needLo que necesita
- a set of feature cardsun juego de tarjetas de características
- weight tokens, such as washers or counting chipsfichas de peso, como arandelas o fichas de conteo
- chart paperpapel rotafolio
Things already at home.Cosas que ya hay en casa.
With no device at allSin ningún aparato
No device needed: the whole unit is unplugged by design.No se necesita ningún dispositivo: toda la unidad está diseñada para hacerse sin aparatos electrónicos.
What learners make and showLo que se hace y se muestra
A live human neural network performance: a wrong answer adjusts a weight correctly, a case the network has never seen is handled, and the accuracy plot is explained.Una actuación en vivo de red neuronal humana: una respuesta incorrecta ajusta un peso de forma correcta, se resuelve un caso que la red nunca ha visto y se explica la gráfica de precisión.
Mix-ups to expectConfusiones que esperar
- The model understands. It does not: it weights the features and adds them up, the same thing the group does by hand.El modelo entiende. No es así: da peso a las características y las suma, lo mismo que el grupo hace a mano.
- Training means typing the rules in. No rule is ever typed; the weights change from feedback.Entrenar significa escribir las reglas. Nunca se escribe ninguna regla; los pesos cambian con la retroalimentación.
- A good model is always right. The accuracy plot never reaches one hundred percent.Un buen modelo siempre acierta. La gráfica de precisión nunca llega al cien por ciento.
At homeEn casa
Try it at the kitchen tablePruébelo en la mesa de la cocina
Play the human perceptron at the kitchen table: make a few feature cards, give each one a weight with coins, and see whether your weighted vote can tell cats from dogs.Juegue al perceptrón humano en la mesa de la cocina: haga unas cuantas tarjetas de características, dele a cada una un peso con monedas y vea si su voto con peso puede distinguir gatos de perros.
Explore, 10 minutesExplorar, 10 minutos
How a machine learns to sortCómo aprende a ordenar una máquina
Train a simple machine to sort made-up cats and dogs from examples, watch its line move with each mistake, and test it fairly on animals it has never seen.Entrene una máquina sencilla para ordenar gatos y perros inventados a partir de ejemplos, vea moverse su línea con cada error y pruébela de forma justa con animales que nunca ha visto.
The drawing shows where it starts. It runs here once its script has loaded.El dibujo muestra dónde empieza. Funciona aquí una vez que carga su código.
Your challengeSu reto
- With the fair deck, train the machine until a whole round has no mistakes.Con el mazo parejo, entrene la máquina hasta que una ronda completa no tenga errores. Not done yet.Todavía no.
- Train it on the lopsided deck and catch it calling a test dog a cat.Entrénela con el mazo disparejo y descúbrala llamando gato a un perro de prueba. Not done yet.Todavía no.
- Fix the lopsided deck with cards of your own, and train until it gets eleven of the twelve test animals right.Arregle el mazo disparejo con tarjetas suyas y entrene hasta que acierte once de los doce animales de prueba. Not done yet.Todavía no.
Every challenge done. Now try it for real at home.Todos los retos logrados. Ahora pruébelo de verdad en casa.
Test cats it calls cats, animals it never trained onGatos de prueba que llama gatos, animales con los que nunca practicó
Test dogs it calls dogsPerros de prueba que llama perros
Percent wrong on each kind:Porcentaje de errores con cada clase:
Its own practice cards it sorts rightSus propias tarjetas de práctica que ordena bien
Training so far:Entrenamiento hasta ahora:
Its weights, the numbers it learned:Sus pesos, los números que aprendió: earsorejas nosenariz pushempuje
The new card:La tarjeta nueva:
Every animal here is made up. A head with pointed ears is a cat, one with hanging ears a dog. Filled heads are the practice cards it learns from; hollow heads are the twelve test animals it never trains on. The shaded sides show what the machine would say there, and a dashed ring marks each animal it gets wrong right now. Tap the plane to move the new card there.Cada animal aquí es inventado. Una cabeza con orejas puntiagudas es un gato, una con orejas caídas un perro. Las cabezas rellenas son las tarjetas de práctica de las que aprende; las huecas son los doce animales de prueba con los que nunca practica. Los lados sombreados muestran lo que diría la máquina ahí, y un anillo punteado marca cada animal con el que se equivoca ahora. Toque el plano para mover ahí la tarjeta nueva.
What is happeningQué está pasando
A person made this tool. A person chose what it looks at, how pointy an animal’s ears are and how long its nose is, and the rule it uses to learn. Nobody ever tells it the rule for cats and dogs.Una persona hizo esta herramienta. Una persona eligió lo que mira, qué tan puntiagudas son las orejas de un animal y qué tan larga es su nariz, y la regla que usa para aprender. Nadie le dice nunca la regla para gatos y perros.
It learns from examples. For each card it adds up a vote: each feature times its weight, plus a push. Above zero it says cat, below zero it says dog. When a guess is wrong, it nudges its weights toward the right answer, and the dividing line moves. When a whole round of cards brings no mistakes, the line stops moving.Aprende de ejemplos. Para cada tarjeta suma un voto: cada rasgo por su peso, más un empuje. Arriba de cero dice gato, abajo de cero dice perro. Cuando se equivoca, ajusta sus pesos hacia la respuesta correcta, y la línea divisoria se mueve. Cuando una ronda completa de tarjetas no trae errores, la línea deja de moverse.
It can be wrong. The fair test uses animals it never trained on, and even then it misses one, a dog with pointy ears and a short nose. Trained on a lopsided deck whose dogs all have floppy ears, it calls half the test dogs cats. That is bias, and it comes from the examples, so the fix is better examples, not scolding the machine.Puede equivocarse. La prueba justa usa animales con los que nunca practicó, y aun así falla con uno, un perro de orejas puntiagudas y nariz corta. Entrenada con un mazo disparejo cuyos perros tienen todos las orejas caídas, llama gatos a la mitad de los perros de prueba. Eso es sesgo, y viene de los ejemplos, así que la solución son mejores ejemplos, no regañar a la máquina.
Things to tryCosas para probar
- Press Check one card a few times and watch which mistakes move the line.Oprima Revisar una tarjeta varias veces y vea qué errores mueven la línea.
- Train the lopsided deck and read the percent wrong for cats and for dogs. Which kind does it treat unfairly?Entrene el mazo disparejo y lea el porcentaje de errores con gatos y con perros. ¿A qué clase trata injustamente?
- Choose the empty deck and teach the machine with as few cards as you can.Elija el mazo vacío y enséñele a la máquina con la menor cantidad de tarjetas que pueda.
- Compare its score on its own practice cards with its score on the test animals. Why is the test the honest one?Compare su resultado con sus propias tarjetas de práctica y con los animales de prueba. ¿Por qué la prueba es la honesta?
This is a model. Every animal here is made up, and real animals cannot be sorted by two features alone. Real classifiers look at many more features and learn from many more examples, and many draw curved lines, but they learn the same way: from examples, by changing numbers when they are wrong.Esto es un modelo. Cada animal aquí es inventado, y los animales reales no se pueden ordenar solo con dos rasgos. Los clasificadores reales miran muchos más rasgos y aprenden de muchos más ejemplos, y muchos trazan líneas curvas, pero aprenden de la misma manera: de ejemplos, cambiando números cuando se equivocan.
Open the simulation on its own pageAbrir la simulación en su propia página
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The credit to copyEl crédito para copiar
Free BYRD, CC BY. “Inside the Black Box” from the Byrd Academy STEM Curriculum by Byrd EDU, byrdathome.org.Free BYRD, CC BY. “Dentro de la caja negra”, del Currículo STEM de Byrd Academy, de Byrd EDU, byrdathome.org.
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