Inteligencia Artificial

Page 33 of 48
1 … 31 32 33 34 35 … 48

Entrevista a Lasse Rouhiainen: «La inteligencia artificial va a democratizar la educación»

Entrevistas

Por: ideal.es/ Daniel Roldán/ 01-01-2019

El escritor finlandés afirma que son necesarios planes de estudios para la reconversión de los adultos

La inteligencia artificial (IA) marcará el futuro de la humanidad, aunque todavía falta responder a muchas de las preguntas que plantea. Lasse Rouhiainen sonríe cuando se le plantean estas dudas. Finlandés afincado en Alicante, es experto en nuevas tecnologías, videomarketing y marketing digital y acaba de publicar ‘Inteligencia artificial. 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro’ (Alienta), ensayo que intenta poner un poco de luz.

– ¿Con vehículos autónomos sería más fácil circular por las ciudades?

Sí porque un coche autónomo sabe dónde está otro coche autónomo y sabe por dónde tiene que ir. Aprende y se lo comunica a los demás.

– Sería una gran solución.

Pero no sé cuándo lo vamos a tener. En Finlandia hay un autobús robot, pero con una ruta muy fácil. Cuando empezaron a probarlo se decía en broma que era mejor ir caminando porque era más rápido. La misma tecnología se puede aplicar a los camiones: ir desde un almacén a las afueras de Madrid a otro que está a las afueras de Alicante es relativamente fácil. Es más complicado cuando se tiene que meter en las ciudades. Estas largas distancias sin complicaciones son fáciles.

– Habrá mucha gente que se quede fuera del mundo laboral por la irrupción de la inteligencia artificial. ¿Es preocupante?

Sí, pero al mismo tiempo se van a crear muchos puestos de trabajo que ahora desconocemos. Necesitamos tiempo para aprender y con la IA se va a hacer más rápido. Es necesario crear un sistema de educación para adultos como tenemos para niños.

– ¿En qué puede perjudicar más la inteligencia artificial?

En las relaciones sociales porque cada vez hacemos más cosas con el móvil. En países como Estados Unidos o en Finlandia, la gente va menos a la calle. Los jóvenes han desarrollado una dependencia hacia el móvil que, a su vez, está creciendo. Dentro de unos años van a hacer casi todo y la adicción puede ser mayor.

– Los países con más vida en la calle con amigos y familia, ¿estamos más protegidos?

Creo que sí. En mi país se ha perdido eso de comer en familia los domingos, por ejemplo.

– Se habla mucho de la ética y la inteligencia artificial. ¿Cómo podemos enseñarla?

Teniendo una mirada crítica y no aplicando una tecnología y ya está. Pensar si el algoritmo funciona y teniendo en cuenta que la ética es fundamental y en Europa lo sabemos, más que en Estados Unidos. La gente está cansada de que haya empresas que usen sus datos privados, que los vendan. Y España puede aportar mucho.

– ¿En qué sentido?

Hay un gran mercado. España debe darse cuenta de las opciones que tiene en América Latina. Aprecian que se dé más importancia aquí a la ética que los estadounidenses.

– Hay programas de inteligencia artificial que reconocen fácilmente a los pasajeros de un aeropuerto.

Y es bueno, si se usa bien para detectar terroristas. Pero también queremos saber qué pasa con esa información que tienen sobre mí. De ahí la importancia de la ética.

– Emiratos Árabes Unidos y Dinamarca tienen asesores en los gobiernos sobre IA, ¿por qué cree que esta figura es fundamental?

Porque no se puede imaginar un Gobierno que no escuche a los científicos en este campo como escucha a líderes en educación o en agricultura.

– Su país, Finlandia, tiene el mejor sistema educativo del mundo, ¿cómo puede impactar la inteligencia artificial?

Ya está cambiando cosas. La Universidad de Haaga-Helia, por ejemplo, va a comenzar a dar microcursos y en dos años se va a dejar de llamar universidad para llamarse plataforma de aprendizaje. Implica que tú puedes entrar y salir, entrar y salir.

– Dos años es poco tiempo.

No solo eso. Esta universidad es de ciencias y lo que ha hecho, con otras dos universidades, es coger todos los anuncios de puestos de trabajo y crear una máquina de inteligencia artificial. Les informa qué necesita el mercado laboral y lo cotejan con todos los cursos que se da en la universidad. Con esto puedes crear un mapa y puedes ver qué se enseña y qué no y qué se necesita. Tenemos información en tiempo. La inteligencia artificial va a democratizar la educación.

– ¿Es el principal beneficio de la inteligencia artificial?

Sin duda. Podemos llevar la educación a África y crear emprendedores.

– ¿Y el peor?

Armamento automatizado. Espero que se encuentren soluciones para esto.

*Fuente: https://www.ideal.es/tecnologia/rouhiainen-inteligencia-artificial-educacion-20181231202536-ntrc.html

Comparte este contenido:
Leer más »

El desafío de «reaprender»

Jorge Grünberg

Por: Jorge Grünberg.

La inteligencia artificial cambiará profundamente las formas de producción en los próximos años. Ningún país podrá mantenerse al margen de estos cambios globales cuyos efectos sociales son trascendentes.

Un antecedente de estos cambios es la revolución informática de fines del siglo pasado que combinada con la globalización produjo una reducción masiva de puestos de trabajo en la producción industrial. La disminución de la industria textil uruguaya, entre otras, es un ejemplo del costo y de la inevitabilidad de estos cambios sistémicos. Muchas personas que trabajaban en fábricas y talleres encontraron nuevos trabajos en el turismo, el comercio o en el sector público, entre otros. Pero muchos de esos puestos son menos estables o peor remunerados. También se crearon puestos de trabajo creativos y bien remunerados en el entretenimiento, la consultoría o la tecnología por ejemplo, pero con requerimientos de conocimientos inalcanzables para muchos de los que trabajaban en fábricas desempeñando tareas manuales y repetitivas.

Esta «brecha de destrezas» impidió a muchas personas reinsertarse en esos nuevos puestos de trabajo con mayores requisitos de conocimientos técnicos y habilidades interpersonales. Nuestro país no fue exitoso en proveer los mecanismos para brindar estos aprendizajes en tiempo y forma. La tasa de graduación de secundaria, la cantidad de graduados universitarios, la equidad de acceso a la educación superior, el rendimiento de los alumnos uruguayos en las pruebas internacionales, la reducida cantidad de posgraduados, entre otros indicadores, están estancados desde hace décadas en relación a los de países comparables al nuestro.

En los próximos años la inteligencia artificial permitirá automatizar cada vez más tareas. Algunos empleos desaparecerán, como sucedió con los conductores de carruajes, faroleros o ascensoristas y como puede suceder en el futuro con choferes, cajeros o telefonistas.

Muchas profesiones no desaparecerán pero cambiarán sus formas de trabajo regularmente y en períodos cada vez más cortos debido al continuo cambio tecnológico. Los profesionales tendrán que «reaprender» continuamente y de la velocidad y calidad con que reaprendan dependerán sus oportunidades laborales. El actual paradigma formativo («aprendo luego aplico») basado en aprender el 75% de lo necesario para la vida profesional en el 25% inicial de la vida ya no será funcional.

La actividad profesional y el aprendizaje se desarrollarán cada vez más en paralelo creando un nuevo paradigma formativo de «aprendo y aplico, aplico y aprendo». Crear, internalizar y aplicar conocimiento serán mecanismos integrados, inseparables y que se retroalimentarán mutuamente. Los ciudadanos que no puedan acceder a mecanismos de reaprendizaje constante estarán en serio riesgo de exclusión económica y social.

Crear estos mecanismos de reaprendizaje social es el gran desafío en el siglo XXI. Requiere diseñar sistemas dinámicos, capaces de renovar constantemente sus contenidos y que sean accesibles económica y logísticamente a ciudadanos de distintas edades y ocupaciones, que en su mayoría deberán reaprender mientras trabajan. En este nuevo mundo el conocimiento no residirá solo en universidades y bibliotecas. Los mecanismos sociales de reaprendizaje tendrán que brindar acceso a mentores, repositorios digitales, redes de pares, conocimiento experiencial en los lugares de trabajo, medios de comunicación y otras fuentes.

En el siglo XIX nuestro país adoptó como mecanismo principal de aprendizaje social la gratuidad. Este mecanismo cumplió un rol importante en la consolidación de la democracia uruguaya pero no será funcional por sí solo en la próxima etapa por varias razones.

Una de esas razones es que ni los posgrados ni la actualización profesional son gratuitos y son los componentes principales del reaprendizaje. Otra razón es que la gratuidad uruguaya se basa exclusivamente en la provisión estatal y ningún estado puede abarcar las innumerables fuentes de conocimiento de un mundo de innovaciones constantes. El conocimiento en esta nueva sociedad será un bien público pero no estatal. Los nuevos mecanismos de reaprendizaje social no podrán ser gratuitos en el sentido que conocemos pero tampoco restringidos a la capacidad de pago de cada ciudadano.

Las empresas deberán concebir el aprendizaje continuo como parte de la relación laboral brindando tiempo y oportunidades de reciclaje a sus funcionarios. Cada ciudadano podría tener una «cuenta de aprendizaje» como parte de su seguridad social con la cual podría financiar sus reaprendizajes a lo largo de su vida profesional.

En el largo plazo los procesos de reaprendizaje tendrán que ser cada vez más personalizados ya que cada ciudadano estará en una coyuntura diferente en cuanto a los conocimientos que dispone y aquellos que necesita. Deberán ser diseñados como «reaprendizajes de precisión» adaptados a cada individuo en sus estilos de aprendizaje, historial cognitivo, aspectos de personalidad, redes sociales de apoyo y quizás en el futuro características genéticas o neurológicas.

Imaginar un nuevo mecanismo social de aprendizaje y reaprendizaje requiere imaginación, una consciencia realista de los enormes costos de la omisión y un consenso social capaz de sacudir dogmas y atavismos. Ese es nuestro gran desafío para el futuro próximo.

Fuente del artículo: https://www.elpais.com.uy/opinion/columnistas/jorge-grunberg/desafio-reaprender.html

 

Comparte este contenido:
Leer más »

Así son los libros de inteligencia artificial para niños de preescolar en China

Noticias

Redacción: Xataka

China presentó recientemente un programa para seleccionar a estudiantes de secundaria y formarles en el diseño de armamento con IA. Sin embargo, para ampliar esa clase de iniciativas el régimen necesita ampliar la formación en inteligencia artificial en las etapas educativas previas.

Cientos de escuelas del gigante asiático se han puesto manos a la obra, y ya tomando medidas para posicionar en este campo a sus estudiantes ya desde la educación preescolar, gracias a una iniciativa impulsada en verano por la UNESCO e instituciones chinas.

Como resultado de la misma, la Casa Editorial del Pueblo de Henan ha publicado una colección de 33 libros de texto denominada «Materiales para Experimentos de Inteligencia Artificial», que partiendo de la etapa de guardería cubren la totalidad de la etapa educativa obligatoria y con los que pretenden democratizar el acceso a la formación en IA.

En la redacción de estos materiales han participado investigadores de inteligencia artificial de Google, del Instituto de Automatización de la Academia de Ciencias china, y de varias universidades. La edición electrónica de los libros de esta colección se actualizarán cada seis meses, mientras que las versiones impresas lo harán de manera anual.

Fuente: https://www.xataka.com/robotica-e-ia/asi-libros-inteligencia-artificial-para-ninos-preescolar-china

Comparte este contenido:
Leer más »

China recluta a jóvenes de secundaria para que diseñen armas con IA

Noticias

Asia/China/13 Diciembre 2018/Fuente: Nmas 1

Algunos de los estudiantes más inteligentes de China han sido reclutados de las escuelas secundarias para entrenarse en el diseño de armas de Inteligencia Artificial. Según el South China Morning Post, 31 jóvenes de 18 años o menos fueron seleccionados para un programa experimental de cuatro años del Instituto de Tecnología de Beijing (BIT) que los convertirá en los fabricantes de armamento más jóvenes del mundo.
Pero para que la cantera sea fructífera, el Ministerio de Educación anunció la incorporación de la IA en el currículo escolar oficial de secundaria, y una iniciativa impulsada por instituciones chinas y por la UNESCO, permitirá que los escolares del país asiático se formen en IA desde su más tierna infancia con una colección de 33 libros de texto para preescolares llamados Materiales para Experimentos de Inteligencia Artificial.
Brillantez y pariotismo
«Todos estos niños son excepcionalmente brillantes, pero ser brillante no es suficiente», sentencia al medio chino un profesor de BIT involucrado en el proceso de selección que ha pedido anonimato. “Estamos buscando otras cualidades como el pensamiento creativo, la voluntad de luchar, una persistencia al enfrentar desafíos. La pasión por desarrollar nuevas armas es una obligación … y también deben ser patriotas», concluye.
Después de completar el curso de cuatro años, se espera que los estudiantes continúen con un programa de doctorado y se conviertan en los próximos líderes del programa de armas de inteligencia artificial de China.
Otras iniciativas
Pero aunque sorprendente, esta no es la primera iniciativa en este sentido que los chinos han sido puestos en marcha en los últimos meses. La Universidad Normal del Este de China ha publicado ya 6 libros de texto sobre IA para primaria y secundaria, y publicará otros 4 a lo largo de 2019, informa Xataka. Del mismo modo, la Universidad de Suzhou ha lanzado este año un manual introductorio sobre IA que ya usa más de 40 escuelas de Shangai.
Eleonore Pauwels, del Centro de Investigación de Políticas de la Universidad de las Naciones Unidas en Nueva York (EE.UU.), dijo en el mismo artículo del SCMP, que estaba preocupada por el lanzamiento del curso BIT: «Este es el primer programa universitario en el mundo diseñado para alentar agresivamente y estratégicamente a la próxima generación a pensar, diseñar y desplegar AI para investigación y uso militar«.
Fuente: https://nmas1.org/news/2018/12/12/armas-estudiantes-china-IA
Comparte este contenido:
Leer más »

Retos de la enseñanza en la era de Big Data

Observatorio de Innovación Educativa ITESM

Por: Observatorio de la Innovación Educativa

En la era del big data, la automatización y de cara a la cuarta revolución industrial ¿cómo adecuar nuestra enseñanza para que los alumnos enfrenten con éxito los retos futuros? Sin duda, las capacidades de las computadoras y sus algoritmos, son cada vez mejores y más útiles al ser humano. De hecho, hay un miedo generalizado de que las máquinas nos reemplacen en puestos laborales que ocupamos actualmente (World Economic Forum, 2018). Sin embargo, en voz de expertos, las tareas que realizan las computadoras están orientadas a actividades muy específicas, de tal manera que la inteligencia necesaria para enfrentarse a situaciones desconocidas e inesperadas donde se requiere evaluar qué está sucediendo, por qué está sucediendo y cuáles son las consecuencias de tomar ciertas medidas al respecto, aún es tarea pendiente (Smith, 2018).

En este sentido, para la enseñanza de la estadística considero fundamental fomentar en el alumno competencias como el pensamiento crítico, ya que a medida que las organizaciones aumenten su capacidad de reunir más datos, el diferenciador será tener personas que puedan hacer las preguntas correctas para sacar provecho de esos datos. Aunque las discusiones actuales alrededor del concepto “datos” se centran en la parte tecnológica y de inteligencia artificial, es el lado humano el que seguirá siendo el mayor diferenciador para los equipos y las organizaciones como lo menciona Chamorro-Premuzic (2018).

 

“El uso y aplicación de Data Science podría ser entendido como un arte, ya que el manejo de tanta información requiere intuición, visión cualitativa, comprensión e interpretación de la información disponible sobre una problemática real.”

 

En estadística, Data Science es un término establecido para referirse a la disciplina científica que involucra matemáticas, informática, investigación de operaciones, ciencias aplicadas y estadística (Weihs and Ickstadt, 2018). Por lo general, manejan grandes volúmenes de datos a lo que se le denomina “Big Data”, con el fin de extraer conocimiento derivado del procesamiento, análisis e interpretación de estos datos.

También Data Science hace uso de lenguajes de programación e inteligencia artificial para analizar bases de datos multivariadas que contienen datos en formatos de imágenes, texto, sonido, mediciones, entre otros. En el mundo empresarial, donde se genera información constantemente, la modelación de datos a través de Data Science permite a directivos tomar decisiones oportunas, monitorear continuamente la calidad de productos, servicios y pronosticar ventas.

Algunos autores como Boire (2018), consideran que el uso y aplicación de Data Science podría ser entendido como un arte debido a que el manejo de tanta información requiere intuición, visión cualitativa, comprensión e interpretación de la información disponible sobre una problemática real, en la que se que necesita la integración de conocimientos avanzados (estadísticos y computacionales) de manera creativa para que sea posible su modelación.

Otros investigadores comentan que las habilidades que más se destacan en este campo de acción son la formulación de preguntas productivas, pensar computacionalmente y analíticamente, visualizar y resumir datos, comunicación y  narración o argumentación efectiva (Dichev y Dicheva 2017). Esta última habilidad, narración o argumentación efectiva es una de las que menos se inculcan en los estudiantes.

 

“La narración o argumentación efectiva es una de las habilidades que menos se inculcan en los estudiantes. Los egresados de cualquier profesión deben comunicarse de manera clara, dando razones que justifiquen lo que están expresando verbalmente o de manera escrita.”

 

La argumentación efectiva es una de las habilidades que deberían tener los egresados de cualquier profesión debido a que se deben comunicar de manera clara, dando razones que justifiquen lo que están expresando verbalmente o de manera escrita. Pasquier, Rahwan, Dignum y Sonenberg (2007) sostienen que tanto la argumentación como la justificación e incluso la explicación pueden ser vistos como procesos por los que una persona muestra a otra por qué su postura es coherente.

En la enseñanza de Data Science, Parker (2018) sostiene que la argumentación efectiva es una de las habilidades menos desarrolladas en los estudiantes y que es necesario de incentivar. Pensando en desarrollar esta habilidad de argumentación, además de las habilidades estadísticas y computacionales, Parker (2018) planeó un curso en el que sus estudiantes tenían que elaborar varios proyectos de investigación sobre problemáticas reales en el que se les solicitaba desde indicar el problema, recolectar la información, analizarla, interpretarla y encontrar los hallazgos relevantes del análisis en el contexto del problema. En estos proyectos, los estudiantes necesitaban utilizar herramientas tecnológicas y documentar los hallazgos del análisis estadístico en reportes escritos y también de manera oral.

De esta manera, Parker sugiere que los estudiantes pueden desarrollar no sólo las habilidades propias de Data Science sino también otras habilidades como de argumentación efectiva, trabajo en equipo, etcétera. Por ello, se recomienda al profesor de cualquier disciplina no sólo enfocarse en el desarrollo de las habilidades propias de esa área disciplinar sino también enfocarse otras habilidades que contribuyan al desarrollo integral del futuro profesionista.

A su vez, en la educación de la estadística se ha resaltado la necesidad de promover en los estudiantes el razonamiento inferencial  (e.g., Bakker & Derry, 2011; Makar & Rubin, 2014). Este tipo de razonamiento es requerido en las investigaciones cuantitativas para generalizar hacia una población teniendo los datos de una muestra representativa.

Por ello, es recomendable que este razonamiento se fomente en los estudiantes de todas las especialidades. En sí, el razonamiento inferencial es definido por Inzunza (2013) como el proceso de ir más allá de los datos de una muestra para extraer conclusiones de un universo que no ha sido explorado en su totalidad, consecuentemente las conclusiones a las que se llegan son inciertas.

Los investigadores en educación en estadística han explorado varias estrategias para ayudar a sus estudiantes a desarrollar el razonamiento inferencial como la inferencia informal, considerada una inferencia que se realiza sin el empleo de los métodos formales de inferencia estadística (p. ej., pruebas de hipótesis e intervalos de confianza), y también la simulación de muestras aleatorias. Por ejemplo, en la propuesta de  Ben-Zvi (2018), sus estudiantes tenían que experimentar tres ciclos de investigación durante un curso introductorio: el primero usando análisis exploratorio de datos (análisis gráfico), el segundo haciendo una inferencia informal, y el tercero haciendo una inferencia usando simulación.

La similitud de la propuesta de Parker y la de Ben-Zvi estriba en que en ambas impera la necesidad de que los alumnos adquieran las habilidades propias de la materia que están cursando además de otras habilidades. Para desarrollarlas, tanto Parker como Ben-Zvi expusieron a sus estudiantes a actividades o proyectos en los que ellos tenían que ponerlas en práctica durante el curso como lo hubieran hecho al aprender un arte (p. ej., un instrumento musical, a pintar, a esculpir). Cabe aclarar que en este artículo sólo se presentan la propuesta de Parker y la de Ben-Zvi para ejemplificar cómo estos investigadores tenían el objetivo de desarrollar ciertas habilidades y razonamientos, y para explicar brevemente las estrategias que ellos usaron. Sin embargo, existen otras investigaciones y propuestas para la enseñanza de la estadística en cursos introductorios, en las que se han empleado diversas herramientas y software para estadísticos.

En mi experiencia como docente de la materia de Probabilidad y Estadística participe en el diseño de un curso que tenía como fin introducir las ideas inferenciales,  ideas previas de los conceptos formales de inferencia estadística (p. ej., el valor p, intervalos de confianza y significancia estadística, pruebas de hipótesis),  desde el inicio del curso y desarrollarlas durante el transcurso del mismo (Ruiz, Albert, Tobías, Villarreal, 2014).

Posteriormente, he estudiado el razonamiento inferencial a través de la argumentación en reportes escritos y en presentaciones orales sobre situaciones inferenciales de comparación en contextos reales (tiempo entre pulsos en pacientes enfermos del corazón que utilizan marcapasos vs. los que no lo utilizan, contaminación de PM10 en primavera-verano vs. otoño-invierno)  y en la que se les proporcionaron los datos que ellos debían analizar. Los cuáles han sido elaborados en equipos, usando el software estadístico Minitab. En una investigación en curso, nos interesa analizar cómo los alumnos validan y soportan su inferencia estadística, observando si ellos logran integrar las razones del contexto y las razones estadísticas como sugieren Bakker, Kent, Derry & Noss (2008). Para hacer el análisis de la solidez y de la validez del razonamiento inferencial se propuso un marco conceptual que integra el modelo de argumentación de Toulmin y las componentes esenciales en el razonamiento inferencial (ver Gómez-Blancarte and Tobías-Lara, 2018).

A mis colegas docentes los invito a documentarse sobre lo que están haciendo los expertos en el área disciplinar que enseñamos. Para lograrlo propongo crear redes de colaboración entre docentes y compartir nuestras ideas y experiencias.

 

Acerca del autor

María Guadalupe Tobías Lara (mgtl@itesm.mx) es investigadora en estadística educativa y es docente de la materia de Probabilidad y Estadística en el Tecnológico de Monterrey.

 

Referencias

  • Albert, J. A., Ruiz, B., Tobías, M.G., Villarreal, O. (2014). Proyecto: Transformando la Educación Estadística desde un Enfoque Inferencial. Fondo NOVUS. Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey. Convocatoria 2014-2015
  • Bakker, A., Kent, P., Derry, J., Noss, R., and Hoyles, C. (2008). Statistical inference at work: Statistical process control as an example. Statistics Education Research Journal, 7(2), 130-145. [Online: http://iase-web.org/documents/SERJ/SERJ7(2)_Bakker.pdf]
  • Bakker, A., & Derry, J. (2011). Lessons from inferentialism for statistics education, Mathematical Thinking and Learning, 13(1-2), 5-26. doi: 10.1080/10986065.2011.538293
  •  Ben-Zvi, D. (2018). Three paradigms to develop students’ statistical reasoning.In M. A. Sorto, A. White, & L. Guyot (Eds.), Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Statistics (ICOTS-10), Kyoto, Japan. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.
  • Boire, R. (2018). “The art of Data Science”, Predictive Analytics Times. [https://www.predictiveanalyticsworld.com/patimes/the-art-of-data-science/9475/]
  • Chamorro-Premuzic, T. (2018). 3 Ways to Build a Data-Driven Team. Recuperado de https://hbr.org/2018/10/3-ways-to-build-a-data-driven-team
  • Dichev, C., & Dicheva, D. (2017). Towards Data Science Literacy. Procedia Computer
    Science 108    , 2151-2160.
  • Gómez-Blancarte, A., and Tobías-Lara, M. G. (2018). Using the Toulmin model of argumentation to validate students’ inferential reasoning. In M. A. Sorto, A. White, & L. Guyot (Eds.), Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Statistics (ICOTS-10), Kyoto, Japan. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.2018).
  • Inzunza, S. (2013). Un acercamiento informal a la inferencia estadística mediante un ambiente computacional con estudiantes de bachillerato. Revista Electrónica AMIUTEM, 1(1), 60-75.
  • Makar, K. & Rubin, A. (2014). Informal statistical inference revisited. In K. Makar, B. de Sousa, & R. Gould (Eds.), Proceedings of the 9th International Conference on Teaching Statistics. Flagstaff, Arizona, USA: International Statistical Institute.
  • Parker, H. (2018). Cultivating creativity in data work. Keynotes in In M. A. Sorto, A. White, & L. Guyot (Eds.), Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Statistics (ICOTS-10), Kyoto, Japan. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.
  • Pasquier, P., Rahwan, I., Dignum, F., & Sonenberg, L. (2007). Argumentation and persuasion in the cognitive coherence theory: preliminary report. Argumentation and Persuasion in the Cognitive Coherence Theory (193–210). Springer Berlin Heidelberg.
  • Smith, G. (2018). Beware the AI delusion. Recuperado de https://www.fastcompany.com/90247482/beware-the-ai-delusion?partner=feedburner&utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=feedburner+fastcompany&utm_content=feedburner
  • Weihs, C. and Ickstadt, K. (2018). Data Science: the impacts of statistics.  International Journal of Data Science and Analytics . https://doi.org/10.1007/s41060-018-0102-5
  • World Economic Forum (2018). Machines Will Do More Tasks Than Humans by 2025 but Robot Revolution Will Still Create 58 Million Net New Jobs in Next Five Years. Recuperado de http://reports.weforum.org/future-of-jobs-2018/press-releases/

Fuente: https://observatorio.itesm.mx/edu-bits-blog/retos-de-la-ensenanza-en-la-era-de-big-data

Comparte este contenido:
Leer más »

El foro en Buenos Aires Cumbre del G20: por primera vez, los líderes del mundo debatirán sobre educación

Ricardo Braginski

Por: Ricardo Braginski.

Por iniciativa de la Argentina, este año se incorporó el tema a la agenda como un asunto “prioritario”. Los ministros de todos los países acordaron un documento que llevarán a la cumbre este fin de semana. Qué contiene.

Los jefes de Estado ya están llegando. Pronto comenzarán las bilaterales, la cumbre y luego la foto final. Todo será como cualquier otra reunión del G20, pero esta vez con una diferencia. Por primera vez, este año los mandatarios firmarán un documento en el que el tema educación está entre los prioritarios. Es más, por primera vez se armó un “grupo de trabajo de Educación” que, durante todo este año e incluso con una reunión de todos los ministros de educación de los países del G20 en Mendoza, elaboró el documento final que será puesto a consideración de los presidentes en la cumbre de este fin de semana.

El documento es bien extenso y recorre diversos aspectos de las políticas educativas que, desde este foro, se recomienda para los países. Habla del derecho de los chicos a tener una educación de calidad, de cómo desarrollar las habilidades que se requerirán para los próximos años, la necesidad de financiamiento con control de los resultados en términos de aprendizajes, y el compromiso a una mayor cooperación internacional en esta materia.

Todos juntos. Compromiso firmado en septiembre por los ministros de educación del G20. EFE

Todos juntos. Compromiso firmado en septiembre por los ministros de educación del G20. EFE

Y avanza incluso sobre aspectos más puntuales como tomar en cuenta a la inteligencia artificial, el Big Data e Internet de las cosascomo cuestiones centrales a considerar en los nuevos contenidos escolares, tener un foco las áreas STEAM -ciencia, tecnología, ingeniería, artes y matemáticas-, y la necesidad que los docentes manejen lenguajes digitales y tengan iniciativas innovadoras.

¿Cómo se llega a que un foro especializado en finanzas y economía se preocupe por estos temas? Dicen que el G20 dio un vuelco importante en el 2008, tras la gran crisis internacional. Allí, los responsables del organismo advirtieron que el crecimiento económico de las naciones -el objetivo de este foro- no iba a lograrse sólo con medidas económicas, y que para desarrollarse los países también necesitan ampliar los temas de debate. Así se fueron incorporando los diversos “grupos de trabajo”, como los de empleo, “mujeres líderes en negocio” o desarrollo. Y este año, por iniciativa de la Argentina en la presidencia del G20, también el grupo de educación.

“Entendemos que para que nuestros países crezcan y se desarrollen en todas las dimensiones, incluidas las personales, la herramienta fundamental es la educación. Es esencial toda aquella política orientada a desarrollar las habilidades del siglo XXI así como la cooperación para que se articulen estas políticas entre los países”, le dijo a Clarín Alejandro Finocchiaro, ministro de Educación nacional, al explicar por qué la Argentina pidió que se incorpore la educación a la agenda del foro.

Para llegar al documento final sobre educación que será tratado por los presidentes en la cumbre, hubo distintas instancias y encuentros. En abril se reunieron los equipos técnicos de los distintos países en Buenos Aires (en el CCK) y en septiembre los ministros de educación de los países del G20 en Mendoza. Ahí firmaron el texto que se llevará al foro de presidentes ahora.”

Si bien ese documento está plagado de enunciados políticamente correctos y de buenas intenciones, siempre sobreviene la incógnita con respecto a cuánto de todo esto llegará finalmente a las aulas, al aprendizaje diario y concreto de los chicos en cada rincón del país.

Finocchiaro reconoce que en los encuentros de organismos internacionales suele perderse el tiempo en aspectos irrelevantes, pero asegura que el G20 es distinto, especialmente por “el modelo de cooperación” que -dice- se establece. Y da un ejemplo: el nuevo modelo de enseñanza de la matemática que el Gobierno comenzará a implementar el año que viene en el país.

“El modelo Aprender Matemática toma las experiencias de casos de éxito como los de Singapur y Francia y esto surge a partir de la cooperación en el marco del G20. Logramos que vengan a la Argentina pedagogos de esos dos países (que volverán en enero) que, sumados a los pedagogos argentinos, están trabajando en la implementación del nuevo modelo. Es un ejemplo concreto de un sistema de cooperación que toma buenas prácticas de otros países y se busca adaptar a nuestra realidad. Todo esto se hizo en el marco del G20 y fue totalmente gratis para el país: no tuvimos que invertir un solo peso”, dice Finocchiaro.

Este miércoles, además, la Argentina firmó un acuerdo para reforzar la cooperación en educación con los Estados Unidos. Contempla la creación de un grupo de trabajo que deberá diseñar un programa de actividades basado en intereses comunes en el área de la educación, desarrollar y promocionar becas y otras herramientas que fomenten el aumento de la movilidad estudiantil y el intercambio académico. Además, deberá facilitar la cooperación entre gobiernos regionales, organizaciones de la sociedad civil, universidades y otras instituciones educacionales a todo nivel, de acuerdo a un comunicado de la embajada de los Estados Unidos en la Argentina.

Acuerdo de cooperación en educación con los Estados Unidos entre el embajador Edward C. Prado y el ministro Alejandro Finocchiaro.

El acuerdo fue firmado por el embajador de Estados Unidos en Argentina Edward C. Prado y el ministro de Educación nacional Alejandro Finocchiaro.

Tras la experiencia de Buenos Aires, la duda ahora está planteada en si Japón, el próximo presidente del foro durante el año que viene, va a seguir considerando a la educación como tema prioritario. “Eso dependerá de ellos, pero esperemos que la experiencia nuestra sirva para que continúen”, dicen desde el Gobierno argentino.

Fuente del artículo: https://www.clarin.com/politica/cumbre-g20-primera-vez-lideres-mundo-debatiran-educacion_0_1mjC72s2s.html

Comparte este contenido:
Leer más »

Max Tegmark: “Hay una gran presión económica para hacer obsoletos a los humanos”

Noticias

Redacción: El País

En su libro ‘Vida 3.0’, el profesor del MIT propone argumentos para un debate global que evite que la llegada de la Inteligencia Artificial acabe en desastre

Cuando el rey Midas le pidió a Dionisio transformar en oro todo lo que tocase cometió un fallo de programación. No pensaba que el dios sería tan literal al concederle el deseo y solo fue consciente de su error cuando vio a su hija convertida en una estatua metálica. Max Tegmark (Estocolmo, 1967) cree que la inteligencia artificial puede presentar riesgos y oportunidades similares para la humanidad.

El profesor del MIT y director del Future of Life Institute en Cambridge (EE UU) estima que la llegada de una Inteligencia Artificial General (IAG) que supere a la humana es cuestión de décadas. En su visión del futuro, podríamos acabar viviendo en una civilización idílica donde robots superinteligentes harían nuestro trabajo, crearían curas para todas nuestras enfermedades o diseñasen sistemas para ordeñar la energía descomunal de los agujeros negros. Sin embargo, si no somos capaces de transmitirle nuestros objetivos con precisión, también es posible que a esa nueva inteligencia dominante no le interese nuestra supervivencia o, incluso, que asuma un objetivo absurdo como transformar en clips metálicos todos los átomos del universo, los que conforman nuestros cuerpos incluidos.

Para evitar el apocalipsis, Tegmark considera que la comunidad global debe implicarse en un debate para orientar el desarrollo de la inteligencia artificial en nuestro beneficio. Esta discusión deberá afrontar problemas concretos, como la gestión de las desigualdades generadas por la automatización del trabajo, pero también un intenso esfuerzo filosófico que triunfe donde llevamos siglos fracasando y permita definir y acordar qué es bueno para toda la humanidad para después inculcárselo a las máquinas.

Si se mira a las motivaciones de las compañías que están desarrollando la IA, la principal es ganar dinero

Estos y otros temas relacionados con la discusión que Tegmark considera más importante para el futuro de la humanidad son los que recoge en su libro Vida 3.0: ser humano en la era de la inteligencia artificial, un ambicioso ensayo que han recomendado gurús como Elon Musk en el que el cosmólogo sueco trata de adelantarse a lo que puede suceder durante los próximos milenios.

Pregunta. Los humanos, en particular durante los últimos dos o tres siglos, hemos tenido mucho éxito comprendiendo el mundo físico, gracias al avance de disciplinas como la física o la química, pero no parece que hayamos sido tan eficaces entendiéndonos a nosotros mismos, averiguando cómo ser felices o llegando a acuerdos sobre cómo hacer un mundo mejor para todo el mundo. ¿Cómo vamos a dirigir los objetivos de la IAG sin alcanzar antes acuerdos sobre estos asuntos?

Respuesta. Creo que nuestro futuro puede ser muy interesante si ganamos la carrera entre el poder creciente de la tecnología y la sabiduría con la que se gestiona esa tecnología. Para conseguirlo, tenemos que cambiar estrategias. Nuestra estrategia habitual consistía en aprender de nuestros errores. Inventamos el fuego, la fastidiamos unas cuantas veces y después inventamos el extintor; inventamos el coche, la volvimos a fastidiar varias veces e inventamos el cinturón de seguridad y el airbag. Pero con una tecnología tan potente como las armas atómicas o la inteligencia artificial sobrehumana no vamos a poder aprender de nuestros errores. Tenemos que ser proactivos.

Es muy importante que no dejemos las discusiones sobre el futuro de la IA a un grupo de frikis de la tecnología como yo sino que incluyamos a psicólogos, sociólogos o economistas para que participen en la conversación. Porque si el objetivo es la felicidad humana, tenemos que estudiar qué significa ser feliz. Si no hacemos eso, las decisiones sobre el futuro de la humanidad las tomarán unos cuantos frikis de la tecnología, algunas compañías tecnológicas o algunos Gobiernos, que no van a ser necesariamente los mejor cualificados para tomar estas decisiones para toda la humanidad.

P. ¿La ideología o la forma de ver el mundo de las personas que desarrollen la inteligencia artificial general definirá el comportamiento de esa inteligencia?

El Gobierno español ha rechazado unirse a otros países en la ONU para prohibir las armas letales autónomas

R. Muchos de los líderes tecnológicos que están construyendo la IA son muy idealistas. Quieren que esto sea algo bueno para toda la humanidad. Pero si se mira a las motivaciones de las compañías que están desarrollando la IA, la principal es ganar dinero. Siempre harás más dinero si reemplazas humanos por máquinas que puedan hacer los mismos productos más baratos. No haces más dinero diseñando una IA que es más bondadosa. Hay una gran presión económica para hacer que los humanos sean obsoletos.

La segunda gran motivación entre los científicos es la curiosidad. Queremos ver cómo se puede hacer una inteligencia artificial por ver cómo funciona, a veces sin pensar demasiado en las consecuencias. Logramos construir armas atómicas porque había gente con curiosidad por saber cómo funcionaban los núcleos atómicos. Y después de inventarlo, muchos de aquellos científicos desearon no haberlo hecho, pero ya era demasiado tarde, porque para entonces ya había otros intereses controlando ese conocimiento.

P. En el libro parece que da por hecho que la IA facilitará la eliminación de la pobreza y el sufrimiento. Con la tecnología y las condiciones económicas actuales, ya tenemos la posibilidad de evitar una gran cantidad de sufrimiento, pero no lo hacemos porque no nos interesa lo suficiente o no le interesa a la gente con el poder necesario para conseguirlo. ¿Cómo podemos evitar que eso suceda cuando tengamos los beneficios de la inteligencia artificial?

R. En primer lugar, la tecnología misma puede ser muy útil de muchas maneras. Cada año hay mucha gente que muere en accidentes de tráfico que probablemente no morirían si fuesen en coches autónomos. Y hay más gente en América, diez veces más, que mueren en accidentes hospitalarios. Muchos de esos se podrían salvar con IA si se utilizase para diagnosticar mejor o crear mejores medicinas. Todos los problemas que no hemos sido capaces de resolver debido a nuestra limitada inteligencia es algo que podría resolver la IA. Pero eso no es suficiente. Como dice, ahora mismo tenemos muchos problemas que sabemos exactamente cómo resolver, como el hecho de que haya niños que vivan en países ricos y no estén bien alimentados. No es un problema tecnológico, es un problema de falta de voluntad política. Esto muestra lo importante de que la gente participe en esta discusión y seleccionemos las prioridades correctas.

Por ejemplo, en España, el Gobierno español ha rechazado unirse a Austria y muchos otros países en la ONU en un intento para prohibir las armas letales autónomas. España apoyó la prohibición de armas biológicas, algo que apoyaban los científicos de esa área, pero no han hecho lo mismo para apoyar a los expertos en IA. Esto es algo que la gente puede hacer: Animar a sus políticos para que afronten estos asuntos y nos aseguremos de que dirigimos la tecnología en la dirección adecuada.

En los próximos tres años comenzará una nueva carrera armamentística con armas letales autónomas

P. La conversación que propone en Vida 3.0 sobre la Inteligencia Artificial en el fondo es muy parecida a la que se debería tener sobre política en general, sobre cómo convivimos entre nosotros o como compartimos los recursos. ¿Cómo crees que el cambio en la situación tecnológica va a cambiar el debate público?

R. Creo que va a hacer las cosas más drásticas. Los cambios producidos por la ciencia se están acelerando, todo tipo de trabajos desaparecerán cada vez más rápido. Muchos se ríen de la gente que votó a Trump o a favor del Brexit, pero su rabia es muy real y los economistas te dirán que las razones por las que esta gente está enfadada, por ser más pobres de lo que eran sus padres, son reales. Y mientras no se haga nada para resolver estos problemas reales, su enfado aumentará.

La Inteligencia Artificial puede crear una cantidad enorme de nueva riqueza, no se trata de un juego de suma cero. Si nos convencemos de que va a haber suficientes impuestos para proporcionar servicios sociales y unos ingresos básicos, todo el mundo estará feliz en lugar de enfadado. Hay gente a favor de la Renta Básica Universal, pero es posible que haya mejores formas de resolver el problema. Si los gobiernos van a dar dinero a la gente solo para apoyarles, también se lo puede dar para que la gente trabaje como enfermeros o como profesoras, el tipo de trabajos que se sabe que dan un propósito a la vida de la gente, conexiones sociales…

No podemos volver a los criterios de distribución del Egipto de los faraones, en los que todo estaba en manos de un puñado de individuos, pero si una sola compañía puede desarrollar una inteligencia artificial general, es solo cuestión de tiempo que esa compañía posea casi todo. Si la gente que acumule este poder no quiere compartirlo el futuro será complicado.

P. Si no hacemos nada, ¿cuál serían las principales amenazas provocadas por el desarrollo de la IA?

R. En los próximos tres años comenzaremos una nueva carrera armamentística con armas letales autónomas. Se producirán de forma masiva por los superpoderes y en poco tiempo organizaciones como ISIS podrán tenerlas. Serán los AK-47 del futuro salvo que en este caso son máquinas perfectas para perpetrar asesinatos anónimos. En diez años, si no hacemos nada, vamos a ver más desigualdad económica. Y por último, hay mucha polémica sobre el tiempo necesario para crear una inteligencia artificial general, pero más de la mitad de los investigadores en IA creen que sucederá en décadas. En 40 años nos arriesgamos a perder completamente el control del planeta a manos de un pequeño grupo de gente que desarrolle la IA. Ese es el escenario catastrófico. Para evitarlo necesitamos que la gente se una a la conversación.

Fuente: https://elpais.com/elpais/2018/08/07/ciencia/1533664021_662128.html

Comparte este contenido:
Leer más »
Page 33 of 48
1 … 31 32 33 34 35 … 48