Cruzar en una misma conversación dos términos apasionantes como son educación e inteligencia artificial (AI) nos inspiró a unir las visiones de tres invitados: el doctor Héctor Ceballos, profesor del Tecnológico de Monterrey y experto en AI y análisis de datos; David, un niño que quiere aprender cómo ser un humano; y la doctora Susan Calvin, experta en robosicología. ¿Quieres ver qué resultó de este experimento? Sigue leyendo.
A partir de la llegada de internet, los humanos experimentamos una nueva revolución o, como algunos prefieren llamarla, el inicio de la transformación digital. Así, en todos los ámbitos, desde industrias hasta escuelas y Gobiernos, surgieron conceptos como tecnologías de la información (TI), inteligencia artificial (AI), internet de las cosas (IoT), nanotecnología y robótica.
Todos impactaron la forma en que somos educados y educamos a otros. Y aunque los usamos como jerga común, algunos conceptos como inteligencia artificial, acuñado en 1956 por el informático John McCarthy, aún no tienen una clara definición científica (ni filosófica), como demuestra Rodrigo González en un interesante ensayo sobre el test de Turing.
Por ejemplo, el párrafo anterior es una muestra de cómo funciona el aprendizaje hoy: usando hipervínculos es posible sintetizar información en unos cuantos renglones, la cual puede desdoblarse una y otra vez a más y más vínculos, y contener más información en línea que cualquier libro de texto.
Con la revolución tecnológica, el conocimiento humano ha dejado de ser estático para convertirse en un flujo dinámico e inconmensurable de datos y algoritmos capaces de determinar cómo aprenderemos y viviremos en el futuro.
David, AI que ama sin saber por qué
En 2001, se estrenó la película AI Inteligencia artificial, del director Steven Spielberg. Durante 146 minutos acompañamos a David, el androide pequeño protagonista, en su búsqueda por convertirse en un niño de verdad (sí, como Pinocho). Y cuando David quiere aprender cómo ser humano siendo él mismo una máquina, lo hace preguntándole a otra máquina.
Esta conversación, sacada de la ciencia ficción, es un buen ejemplo para mostrar el deep learning, una de las claves de la AI actual que permite a las máquinas aprender de su experiencia y ser capaces de autoprogramarse. El deep learning representa un acercamiento más íntimo al modo en que funciona el sistema nervioso humano.
¿Y todo esto cómo se relaciona con la educación? Precisamente porque en este siglo estamos aprendiendo a educar seres humanos que a su vez aprenden usando máquinas que hablan y aprenden entre ellas. Para la AI, David es un número de matrícula, pero los alumnos no son solo datos para cruzar en un ordenador. Al igual que David, los jóvenes necesitan aprender algo más que fórmulas y métodos: necesitan aprender a relacionarse con otros seres humanos y compartir el conocimiento desde la empatía para un bien común.
Tal como nos explica el Dr. Héctor Ceballos (MIT’03), EXATEC y profesor del Instituto para el Futuro de la Educación del Tec, en una entrevista exclusiva para Blog EXATEC, no basta usar la tecnología para impartir una clase, ya que eso lo pueden hacer los propios alumnos desde casa (como David), sin necesidad de un maestro (YouTube es un repositorio de tutoriales, por ejemplo, y es gratis): los alumnos necesitan un mentor o una consciencia para distinguir cómo lo que aprenden es significativo para ser más humanos.
Un cambio hacia una perspectiva multidisciplinaria
“Estamos en un momento en el cual no puedes resolver un problema desde una sola disciplina, la educación es un ejemplo”, nos comparte el Dr. Ceballos. “El rol de la universidad está cambiando porque no puedes decirle al alumno que venga y asumir que no sabe nada y que tú le vas a enseñar todo, cuando él ya tiene todo a su disposición. La verdadera formación consiste en ayudar a los alumnos a seleccionar su formación, es decir, a que descubran cómo pueden aprender mejor”.
“Antes existía un paradigma de que solo se podía consultar libros de texto, pero hoy hay mucho más. La información ahí está, las fuentes están al alcance. Incluso, recuerdo que usar Wikipedia estaba prohibido y ahora ya se puede usar si sabes cómo citarlo. Si aceptas que hay conocimiento disponible en otros lados, puedes darle al alumno permiso de que los utilice todos para complementar”, explica el profesor.
También nos ayuda a responder algunas pregunta clave sobre el tema:
• ¿Cuáles han sido los principales cambios en el ámbito de la educación?
En estos tiempos, el profesor es un guía en el aprendizaje; es un facilitador. En clase compartes un video o un recurso que está en la web y luego se comenta y se discuten los resultados. Así, en lugar de memorizar, se desarrolla el espíritu crítico, se propicia el debate y el análisis.
El aprendizaje tiene como punto de partida la colaboración; hoy en día, el maestro no es el único que sabe y es su deber propiciar la experimentación y la investigación. De manera análoga, si estás pensando en un aula invertida, el alumno que no se autogestiona para aprender no tendrá éxito en los nuevos modelos.
Por más trillado que suene, lo que debemos hacer ahora como profesores es ayudarles a los alumnos a aprender. Irónicamente estamos en la era de la desinformación, a pesar de tener todos estos recursos a nuestro alcance. Las redes sociales han jugado un rol importante en reproducir información falsa, como en las campañas políticas, el tema del COVID, etc. No podemos acompañar permanentemente a los alumnos, pero sí podemos prepararlos con los recursos necesarios, enseñarlos a discernir qué sirve y qué no de lo que está ahí afuera.
La verdadera formación consiste en ayudar a los alumnos a seleccionar su formación, es decir, a que descubran cómo pueden aprender mejor
• ¿Qué papel juega la inteligencia artificial en todas estas novedades?
Cada vez tenemos más datos y las computadoras nos ayudan a entender una parte de la realidad. El objetivo inicial era que se acercaran a un comportamiento racional; sin embargo, a la par las mismas máquinas fueron desarrollando el método de aprendizaje automático, relacionando datos y creando modelos predictivos (“si haces esto, entonces puede pasar esto”).
(Un ejemplo de la explicación de Ceballos son las tiendas en línea, en donde al comprar algo específico, te aparecen recomendaciones de algo más. ¿Cómo sabe Amazon que esos productos se compran juntos? Porque el algoritmo ha aprendido de forma automática cómo relacionar no solo productos, sino comportamientos, como la hora de compra, el rango de precio, las afinidades, el país de origen, el género y la edad, entre cientos de miles de datos más. Este tipo de métodos de aprendizaje automático le ahorran mucho tiempo al consumidor y a la empresa le generan utilidad.
Otros ejemplos son los algoritmos de las redes sociales o sistemas de navegación como Waze: una vez que aprenden sobre ti, te empiezan a bombardear con promociones de ese mismo producto o rutas más cortas y eficaces, basados también en la opinión de otros usuarios).
• En el ámbito educativo, ¿en dónde es más clara la presencia de la inteligencia artificial?
En un futuro, a través de la AI, podremos entender el estilo de aprendizaje de cada alumno y conocer cuál es su canal de conocimiento para acompañarlo mejor en su desarrollo. Nos estamos moviendo a lo que llaman analítica del aprendizaje, en donde se están revisando cuestiones como los exámenes adaptativos. Este es un ejemplo de la adaptación al conocimiento del alumno, quien podrá responder correctamente preguntas cada vez más complejas.
El Tecnológico de Monterrey le ha apostado a esto, a medir los niveles de los alumnos. Evaluamos su capacidad de absorber conocimiento, de investigar, su interés por emprender. Todo esto lo podemos medir y saber por medio de los cursos que impartimos, lo que nos permite hacer intervenciones a tiempo, apoyar a los alumnos a absorber el conocimiento al máximo y ayudarlos de manera personalizada, ya que cada quien aprende de manera distinta.
Ahorita hay varios cursos con base en la AI que los alumnos pueden elegir e incorporar en sus diferentes carreras. Hay doctorados en el área de computación que trabajan en desarrollar nuevos algoritmos; también en el área de negocios les están enseñando a los alumnos cómo poder apoyarse en la AI.
En el área de investigación, hay grupos técnicos dedicados cien por ciento al uso de la AI, por ejemplo, la industria 4.0 en la medicina. Hay un hall dedicado a conectar a los alumnos con las diferentes necesidades de empresas, enfocadas en la ciencia. Todo esto nos va a ayudar a evolucionar y planear las intervenciones que el alumno requiere en su aprendizaje para asegurar su desarrollo.
¿Máquinas más inteligentes que los hombres?
Usando la Ley de Moore, Raymond Kurzweil predijo que las máquinas alcanzarán un nivel de inteligencia humana en 2029, y que para el año 2045 habrán superado la inteligencia de nuestra civilización en un billón de veces.
Cierto o no, en 2014 un bot computacional llamado Eugene Goostman fue capaz de engañar a treinta de 150 jueces durante un test de Turing, haciéndoles creer que estaban hablando con un niño ucraniano de 13 años.
¿Cuánto de lo que leemos sobre AI aún sigue siendo ficción? ¿Realmente las máquinas llegarán a superarnos cuando se comuniquen solo entre ellas sin intervención humana? ¿Los algoritmos pueden manipularnos? ¿Les estamos enseñando a las máquinas más que a nosotros mismos?
Finalmente, la última invitada a este diálogo, la doctora Susan Calvin, podría explicarnos las leyes de la robótica para tranquilizarnos y apuntar que la primera ley es que un robot —¿o una máquina?— no puede dañar a un ser humano. Pero también quizás haya que aclarar que la Dra. Calvin es en realidad un personaje de ficción, creado por Isaac Asimov, por lo que debería preocuparnos que a estas alturas la única legislación que existe sobre AI esté en la literatura.
David también es un personaje de ciencia ficción (el doctor Ceballos es el único ser humano real en este texto), pero los tres tienen algo en común: nos enseñan que si cruzamos datos de toda nuestra experiencia humana, real e imaginaria, podemos construir escenarios predictivos para encontrar nuevas formas de aprender cómo seguir siendo mejores seres humanos.
FUENTES
1.- Historia de la inteligencia artificial - National Geographic
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