3.1 Reconocimiento de Patrones
En esta unidad trabajaremos con otro elemento del pensamiento computacional: el reconocimiento de patrones. Veamos primero algunos ejemplos.
Repasemos un problema muy conocido. Supongamos que queremos sumar los números enteros del 1 al 200. Hacerlo a mano ciertamente es complicado, pero podemos detectar un patrón: el primero más el último, o sea, 1+200 es 201, el segundo más el penúltimo, 2+199 es 201, 3+198 es 201…, este patrón se repite 100 veces, así, la suma es 100*201. ¡Bien!
Otro caso de matemática: queremos determinar qué número continúa la serie: 10 15 25 40 60. Analizando, detectamos que la primera vez se sumó 5, la segunda se sumó 10, la tercera 15, la siguiente 20, … así que el próximo número de la serie será 60+25, o sea 85.
En estos dos ejemplos encontramos un patrón que nos permitió resolver nuestro problema.
Podemos pensar también ejemplos que no sean de matemática, veamos en otras áreas.
Existen patrones en la ortografía de español: escribamos las palabras: «cambio», «bombero», «tambor», ¿qué se observa? Que antes de «b», va «m», así que si debemos escribir la palabra «costumbre», lo haremos con «m» antes de la b. Descubrimos un patrón.
En geografía, miremos este mapa de Uruguay donde se incluye la información de densidad de población:
¿Qué observamos? Hay áreas mucho más densas que otras. Las regiones periféricas tienen mayor densidad de población. La región sur tiene aún mayor densidad. Se podrían analizar estas características por ejemplo relacionándolas con temperatura, lluvias, tipo de suelo, comunicaciones o cualquier otro factor. O sea, podemos encontrar ciertos patrones. Si agregamos más información, por ejemplo puertos, se podría encontrar una posible relación entre la densidad y esos elementos.
Otro caso… ¿has mirado alguna serie en sitios tales como Netflix?. O has ingresado con tu usuario para ver videos en Youtube? ¿Observaste que te ofrece nuevas sugerencias que probablemente te interesen? ¿Cómo lo hace? A partir de analizar las características de las series, películas o videos en general que uno mira, determina el patrón (por ejemplo: películas de acción en español) y cuando hay una nueva de ese patrón nos la sugiere automáticamente. Es la técnica de «aprendizaje automático», o «Machine learning» en inglés, que son programas que permiten encontrar patrones en grandes volúmenes de datos.
También, seguramente te ha pasado que cuando escribes un mensaje de texto en el celular, éste te va ofreciendo palabras que habitualmente usas. Por ejemplo, si todos los días antes de volver a casa mandas un mensaje «salgo para ahí», cuando empieces a escribir «salgo», ya te ofrecerá «para» y luego «ahí», porque es el patrón o regla que sigues siempre.
En los correos electrónicos, una funcionalidad que nos ofrece desde hace poco GMail es generar una posible respuesta automática a un correo recibido, la cual tiene un estilo de respuesta con las palabras que usamos nosotros en nuestras respuestas habitualmente, por ejemplo «OK, perfecto» o «Todo bien», según sea nuestro propio estilo.
Encontrar patrones es muy importante. Hacen nuestra tarea más sencilla. Los problemas son más fáciles de resolver cuando comparten patrones, ya que aplicamos la misma solución cada vez que encontramos el patrón.
Así, a través de descubrir patrones se pueden hacer predicciones, crear reglas, generalizarlas y así resolver problemas más generales.
En el siguiente artículo veremos varias actividades que presentan claramente estos conceptos vinculados a reconocimiento de patrones.