Universidad del futuro

Universidad del futuro

por Jorge Bossio

Oportunidades y amenazas de la inteligencia artificial para la educación

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Desde la década de 1950, el punto de referencia para la inteligencia de máquina ha sido el Test de Turing, que requiere que un ser humano sea incapaz de distinguir una máquina de otro humano en conversaciones y situaciones del mundo real. La prueba fue finalmente superada en 2014 y la Inteligencia Artificial (IA)  es regularmente utiliazada en la educación superior en los servicios de soporte y ayuda al estudiante, como ha sido en el caso del uso de IBM Watson en la Universidad Deakin. Si bien el potencial de la IA para la educación sigue sin explotarse, las instituciones educativas pueden mirar los desarrollos en el sector de consumo como referentes. Los asistentes virtuales, por ejemplo, interpretan las señales verbales para responder conversacionalmente, reflejando la interacción humana. Aunque los avatares populares como Siri y Cortana están incorporados en los teléfonos inteligentes, Alexa de Amazon se está convirtiendo en un nombre familiar como un asistente independiente. De hecho, la tecnología autónoma que satisface las necesidades de las personas está en el centro de atención; Uber piloteó recientemente una flota de automóviles autodirigidos, transportando con seguridad a los clientes de San Francisco.

Algunos temen, sin embargo, que el campo está avanzando más rápido que la comprensión de la gente sobre el mismo. Por naturaleza, la IA es compleja y opaca en su funcionamiento, por lo que hay una necesidad de interfaces que muestren con claridad cómo funciona para fomentar una mayor confianza. IBM ha sido un líder en esta área, lanzando imágenes y gráficos explicativos sobre su uso en la medicina. En la educación superior, las posibilidades del uso de tutores virtuales y de herramientas de aprendizaje adaptativo se encuentran con la preocupación de que la tecnología pueda reemplazar a los educadores. El libro Interfaces, del profesor Branden Hookway de Cornell University prevé un futuro más equilibrado para la educación superior. Según esta visión, la IA no es vista como una herramienta, sino como un tercer hemisferio del cerebro que realza los procesos de aprendizaje creativo y cognitivo, creando una mente híbrida, entre los seres humanos y sus dispositivos.

El aprendizaje automático (Machine Learning) está estimulando el progreso tanto en la vida profesional como en el aprendizaje informal. Un proyecto de ciencias impulsado por Microsoft conocido como Smart Flower busca ayudar a los botánicos en China a identificar rápidamente las plantas con fotos tomadas con sus celulares. A través de redes neuronales, los algoritmos filtran automáticamente las imágenes de baja calidad e identifican las flores en la base de datos de fotos con más del 90% de precisión. Las implicaciones de este tipo de proyectos para la investigación de estudiantes y profesores son convincentes ya que las consultas de búsqueda ya no tienen que basarse en el texto. Podemos imaginarnos también aplicaciones de esta tecnología en la agricultura para identificar plagas o en la medicina para identificar lesiones. Para escalar las posibilidades de la IA durante los próximos cuatro a cinco años, la educación superior puede comenzar con códigos de código abierto y bibliotecas de software abiertas para la computación numérica, como las que proporcionan OpenAI y TensorFlow de Google.

Una meta de la inteligencia artificial, según Thomas Dietterich, es reforzar la productividad y el compromiso, apoyando así a la fuerza de trabajo mundial y los individuos en su vida cotidiana. Esto hace que esta tecnología sea prometedora para la educación superior, sobre todo porque la enseñanza y el aprendizaje tienen lugar cada vez más en línea. El aprendizaje adaptativo, utiliza algoritmos básicos de IA para personalizar el aprendizaje, entregando el contenido que mejor se adapte a las necesidades de los estudiantes basado en el desempeño y el compromiso con el tema. A medida que las instituciones recopilan una cantidad creciente de datos sobre el aprendizaje de los estudiantes, necesitan herramientas para extraerlas y analizarlas a escala. Del mismo modo, enfoques emergentes como la educación basada en competencias requerirán formas más sofisticadas de IA para evaluar la adquisición de habilidades concretas y proporcionar una retroalimentación adecuada y personalizada para el estudiante.

En la búsqueda de una mayor personalización en la educación superior, algunos líderes como Bill Gates impulsan iniciativas de IA para proporcionar retroalimentación exhaustiva sobre tareas de escritura, que es un proceso extenso y que consume mucho tiempo para los docentes. En las aulas en línea, los tutores virtuales pueden interrumpir las conferencias de vídeo para hacer preguntas directamente a los estudiantes, reproducir fragmentos del video si está claro que el alumno está luchando por entender un tema específico. Este tipo de apoyo y tutoría omnipresente puede llenar las lagunas, especialmente en los cursos introductorios grandes, donde es desafío para los docentes está en poder dar a sus alumnos la atención individual que requieren.

Sin embargo, el escepticismo sobre el uso ético de la IA puede dificultar el progreso de esta tecnología. El Foro Económico Mundial cita un conjunto de aprendidos, como el racismo, como una preocupación importante, cuestionando la capacidad de los seres humanos para prevenir que la IA aprenda ello de los humanos (ver el caso del asistente virtual Tay que tuvo que ser retirado por Microsoft en 2016).  Recientemente, el Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT creó un algoritmo de aprendizaje profundo que observa imágenes fijas y luego crea breves videos que simulan el futuro probable; en Suiza, el laboratorio AI Lab de la Universidad de Zurich desarrolló Roboy, un robot humanoide con articulaciones y tendones, a partir del cual se están simulando cerebros humanos para robots. Para que la IA progrese requiere desarrollos vinculados con el procesamiento del lenguaje natural para provocar interacciones más genuinas entre las máquinas y los seres humanos.

Finalmente, como señala Kevin Kelly, el gran reto hoy en día es entender lo que significará la inteligencia artificial y cómo permitirá a la humanidad aprovechar una oportunidad de desarrollo.

 

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Este documento es una versión adaptada por Jorge Bossio sobre la base del Horizon Report 2017 publicada con licencia Creative Commons 4.0

 

Adams Becker, S., Cummins, M., Davis, A., Freeman, A., Hall Giesinger, C., and Ananthanarayanan, V. (2017). NMC Horizon Report: 2017 Higher Education Edition. Austin, Texas: The New Media Consortium.