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La inteligencia artificial podría reemplazar a los maestros en un futuro no muy lejano

Desde que el hombre creo la inteligencia artificial, múltiples han sido las áreas donde esta se ha implementado; sin embargo, gracias a su eficiencia y dinamismo, resulta imposible no pensar que esta en algún momento reemplace la mano de obra humana, como si de un escenario futurista se tratara, ¿acaso el trabajo de los profesionales del aula se encuentra en riesgo?

La inteligencia artificial, desde sus orígenes, fue creada por el ser humano para que esta cumpliese tareas que resultaran difíciles para el hombre. A medida que la tecnología va aumentando, los algoritmos de la inteligencia artificial se van perfeccionando.

Esto ha generado que su apertura genere un amplio debate en diferentes áreas, incluyendo la educativa, ¿Acaso podrá la inteligencia artificial reemplazar la mano de obra humana en las aulas de clase? ¿Se podría diseñar un plan de enseñanza más optimizado para el estudiante?, son algunas de las interrogantes más comunes en las discusiones sobre la inteligencia artificial.

La verdad es que en todo el mundo ya existen lugares donde las planificaciones estudiantiles se generan a través de algún tipo de programa estadístico que se encarga de hacer que el plan de estudio sea más óptimo para los estudiantes, en cuanto a lecciones, abordaje e interactividad.

Lo que marca la diferencia

A diferencia de los participantes de aula humanos, cuando el curso es demasiado simple o demasiado difícil, la computadora no parece aburrida o frustrada. Pero al igual que los humanos, harán todo lo posible cuando un plan de estudio sea “perfecto” para su nivel de habilidad.

Algunos estudios realizados a nivel internacional, han demostrado que un plan de trabajo bien estructurado y eficiente, es capaz de lograr un mayor desempeño dentro del aula, en cuanto a esfuerzos académicos

Sin embargo, no es fácil dar con el curso correcto, razón por la cual los científicos de la computación quieren saber: ¿si pueden dejar que las máquinas diseñen e impartan planes de estudio?

¿Futurista?, posiblemente, pero a medida que la tecnología y los avances científicos e informáticos siguen en auge, resulta imposible no ver que este escenario se encuentra más próximo de lo que se piensa.

Autoalimentación de la IA

En uno de los artículos publicados por el portal web AAAS Science, habla sobre los argumentos y avances que hacen los investigadores en múltiples estudios nuevos para crear inteligencia artificial, que pueda encontrar la mejor manera de aprender por sí mismos, sin necesidad de la intervención humana.

En este punto, el trabajo de la IA puede acelerar la velocidad de aprendizaje de los automóviles autónomos y los robots domésticos, incluso puede ayudar a resolver problemas matemáticos que antes no tenían solución.

En un experimento realizado recientemente, se demostró que un programa de inteligencia artificial intenta llegar rápidamente a un destino navegando por una cuadrícula 2D llena de bloques sólidos. En este escenario el “agente” mejora sus habilidades a través de un proceso llamado aprendizaje por refuerzo, algo así como un tipo de ensayo y error.

Una capacidad que hasta hace pocas décadas se pensó que era exclusivamente humana.

Para ayudarlo a navegar en un mundo cada vez más complejo, estos investigadores en coordinación con la Universidad de California, consideraron dos métodos para dibujar mapas.

En primer lugar, una forma de distribución aleatoria de bloques; con él la inteligencia artificial no logró aprender mucho.

En segundo lugar, un método que recuerda en qué ha estado trabajando la IA en el pasado y, por lo tanto, maximiza la dificultad de su aprendizaje, pero la vuelve autosuficiente. Pero esto hace que el mundo sea demasiado difícil, a veces incluso imposible de completar incluso para la IA.

Por lo tanto, los científicos utilizaron un nuevo método llamado PAIRED para crear un entorno perfecto. Primero, combinan su propia IA con casi la misma inteligencia artificial, aunque sus puntos fuertes son ligeramente diferentes, lo llaman oponentes.

Esto dio como resultado un nuevo diseño de IA, el cual podemos conocer como el tercer mundo, que a pesar de resultar fácil para los oponentes es difícil para el protagonista original.

Esto pone la tarea al borde de la capacidad del protagonista para resolver problemas. Como estos dos agentes, el diseñador usa una red neuronal, el cual es un programa inspirado en la estructura del cerebro, para aprender su tarea a través de muchas pruebas.

Sometida a prueba

Al tener este nuevo método, se logró comprobar elementos diferentes elementos luego del entrenamiento, al cual el protagonista intenta realizar una serie de laberintos difíciles.

En este punto si la IA utilizaba los dos primeros métodos para entrenar, no resolverá ningún problema del laberinto nuevo.

Sin embargo, después de recibir capacitación PAIRED, resolvió una quinta parte de los problemas, así lo dio a conocer el equipo de esta investigación, quienes publicaron un informe en la Conferencia del Sistema de Procesamiento de Información Neuro durante diciembre del 2020.

PAIRED y su nuevo enfoque

El presidente de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial y profesor informático de la Universidad de Cornell, Bart Selman, dijo que el método PAIRED es una forma inteligente de hacer que la IA aprenda por sí misma a través del ensayo y error.

En este punto, el profesor Selman y sus colegas introdujeron otro método llamado “autodidacta” en la reunión de IA.

La misión de esta investigación es lograr resolver un juego llamado “Sokoban” en el que un agente de IA debe empujar obstáculos a una ubicación objetivo. Pero los obstáculos pueden caer en un callejón sin salida, por lo que el éxito generalmente requiere cientos de pasos para planificar.

Su sistema crea una colección más simple de rompecabezas, con menos bloques y objetivos. Luego, basándose en su desempeño reciente en el campo de la inteligencia artificial, eligió problemas difíciles que el agente solo resuelve ocasionalmente para acelerar el plan de lección al nivel correcto.

Este sistema se encargó de crear una colección más simple de rompecabezas, con menos bloques y objetivos. Luego, basándose en su desempeño reciente en el campo de la inteligencia artificial, eligió problemas difíciles que el agente solo resuelve ocasionalmente para acelerar el plan de lección al nivel correcto.

Aunque, hasta los momentos los temas de IA avanzados aun se encuentran bajo estudio, resulta interesante analizar el rango de aplicación de la misma; próximamente no se necesitará de un maestro que se encargue de elaborar un plan de acción eficiente, sino que la IA se encargará de hacerlo y ejecutarlo de la manera más eficientemente posible.

Fuentes
Who needs a teacher? Artificial intelligence designs lesson plans for itself: http://www.sciencemag.org
Who needs a teacher? Artificial intelligence designs lesson plans for itself: http://www.angletontoday.com

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