¿Quiénes somos?
Siempre es un placer escuchar a Gonzalo Zabala. Cada vez que tenemos la oportunidad de hablar con él, comprobamos su generosidad al compartir sus conocimientos. Con humildad y sencillez, logra crear un ambiente distendido donde contagia su pasión por la robótica, la programación y la educación. El pasado 20 de mayo, disfrutamos de una de esas charlas, en esta ocasión, para hablar sobre un tema de actualidad y continua evolución: la inteligencia artificial en el ámbito educativo.
Para comenzar, Gonzalo nos introdujo en los conceptos básicos de los tres tipos de aprendizaje automático que utiliza la inteligencia artificial: el aprendizaje supervisado, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje no supervisado.
Aprendizaje supervisado
En este tipo de aprendizaje, se entrena a los sistemas para que definan su configuración con el fin de obtener una respuesta válida conocida. Por ejemplo, Gonzalo explicó que para enseñar a una red neuronal a reconocer frutas, se le proporcionarían miles de imágenes de manzanas para que aprenda a reconocerlas. Una vez que ha aprendido, la red neuronal podrá reconocer imágenes de manzanas que no estaban en el conjunto de entrenamiento. Este mismo tipo de sistemas se aplica para lograr que redes neuronales entrenadas logren realizar diagnósticos por imágenes, no como un reemplazo del criterio humano sino como una valiosa herramienta que lo asista y lo potencie.
Tal como nos cuenta Gonzalo “De esto surge toda una rama de estudio de la inteligencia artificial que trata de entender la lógica de esa red neuronal, qué estructura o qué patrones encontró para poder reconocer, para el caso, una manzana. Es importante porque nosotros podríamos llegar a aprender mucho de estas redes”.
Aprendizaje por refuerzo
Este enfoque evita sesgos humanos presentes en los conjuntos de datos de entrenamiento. En lugar de usar un conjunto de datos, la inteligencia artificial interactúa con un ambiente. Como lo describe Gonzalo “La red neuronal va jugando dentro de ese ambiente de reglas sencillas y objetivos claros y se fija si los resultados que obtiene son buenos o malos y se premia o castiga, todo en forma automática”. Un ejemplo de este tipo de aprendizaje es el proyecto AlphaGo de Google DeepMind, donde se desarrolló un sistema para jugar al Go, un juego de mesa con desafíos complejos. Además de citar este ejemplo, Gonzalo compartió su propia experiencia con aprendizajes por refuerzo al desarrollar un software de conducción autónoma empleando sistemas simuladores cuyo producto fue luego aplicado en el mundo físico a través de kits experimentales de robótica.
Aprendizaje no supervisado
Aquí, la inteligencia artificial analiza grandes conjuntos de datos para encontrar patrones sin categorías predefinidas. Por ejemplo, se puede utilizar para encontrar patrones en datos estadísticos, como el consumo. En otro ejemplo, Zabala nos contó acerca de su experiencia desarrollando un sistema capaz de reconocer al autor de un texto (Borges o Cortázar) de acuerdo con el reconocimiento de ciertos patrones que una inteligencia artificial basada en aprendizaje no supervisado es capaz de encontrar.
La inteligencia artificial en la escuela
Con respecto a las posibles aplicaciones que podría tener la inteligencia artificial en la escuela, Gonzalo manifestó que en primer lugar se encontraría el uso clásico, en donde estas tecnologías pueden dar respuesta a necesidades administrativas o de gestión, la búsqueda de información, el uso de traductores, etc. Por otro lado señaló la importancia de estas herramientas para mejorar el aprendizaje acompañando los procesos de enseñanza aprendizaje de una manera adaptativa y personalizada, así como la comprensión de nuevas formas de pensar y aprender.
Con respecto a la consulta realizada acerca de cuáles deberían ser los temas básicos relacionados con la inteligencia artificial que deberíamos enseñar en la escuela, Gonzalo eligió indicar los siguientes: “entender que es la Inteligencia artificial, cuáles son los conceptos fundamentales, cómo funciona el aprendizaje automático y reconocer las herramientas más populares que hay en estos momentos”. Además, resaltó la necesidad de fomentar una mirada crítica sobre el impacto de estas tecnologías en la vida cotidiana, el trabajo y la propagación de información falsa.
«Lamentablemente la falta de espacios curriculares de informática no nos favorece. Estoy convencido de que es una disciplina y es necesario un espacio curricular para trabajar estos temas»
En cuanto a los mensajes pesimistas sobre el avance de la inteligencia artificial, Gonzalo enfatizó que “estas tecnologías complementan más de lo que reemplazan. No nos angustiemos con prejuicios que nos impiden avanzar, que nos distancian de los jóvenes y la posibilidad de saber cómo ven el mundo actual”.
En resumen, la entrevista fue una valiosa oportunidad para adentrarnos en el mundo de la inteligencia artificial y su aplicación en la educación. Gonzalo Zabala nos inspira a mirar hacia el futuro con optimismo y a aprovechar el potencial de estas tecnologías para mejorar el aprendizaje y comprensión del mundo actual. Si desean ver la entrevista completa, pueden encontrarla en nuestro canal de YouTube: La escuela en la era de las máquinas inteligentes.
Algunas herramientas y materiales mencionados en la charla:
- Elementos de IA (Finlandia): https://www.elementsofai.com/es/
- Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación: https://www.facebook.com/groups/513337474085377
- Aprendizaje supervisado: https://teachablemachine.withgoogle.com/
- Shadow Art: https://experiments.withgoogle.com/shadow-art
- Quickdraw: https://quickdraw.withgoogle.com/
- Autodraw: https://www.autodraw.com/
- Para chicos: https://machinelearningforkids.co.uk/
- Reconocimiento de imágenes o voz: https://ecraft2learn.github.io/ai/
- Documental AlphaGo: https://www.youtube.com/watch?v=GIJ7zr4sYx4
