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Una característica importante de la máquina que aprende es la de que el profesor ignora muchas veces la mayoría de los procesos internos, aunque hasta cierto punto sea capaz de predecir el comportamiento de su alumno. Esto es tanto más aplicable a la formación ulterior de una máquina que tenga por origen una máquina infantil con un diseño (o programa) perfectamente experimentado. Situación muy distinta al procedimiento normal de emplear una máquina para hacer cálculos, ya que el objeto, en este caso, consiste en disponer de una imagen mental clara del estado de la máquina en cada momento de la computación. Este propósito sólo es alcanzable con una imposición. La opinión de que «la máquina sólo hace lo que queramos que haga parece extraña a la vista de lo expuesto». La mayoría de los programas que podemos introducir en la máquina la hará hacer algo que no entendemos o que consideramos como comportamiento totalmente aleatorio. El comportamiento inteligente consiste probablemente en una desviación del comportamiento absolutamente disciplinado que implica la computación, aunque relativamente leve y sin que provoque un comportamiento aleatorio o loops repetitivos inútiles. Otro importante resultado de la preparación de una máquina para que intervenga en el juego de imitación, merced a un proceso de enseñanza y aprendizaje, radica en que la «falibilidad humana» suele quedar descartada de una forma bastante natural, sin necesidad de «entrenamiento» especial. Los procesos que se aprenden no procuran una certeza absoluta de resultados; si así fuera, nunca fallaría su aprendizaje.

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