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¡La Inteligencia Artificial será regulada! Europa inició la búsqueda de las leyes de la robótica

Redacción: Perú 21

La  Comisión Europea  reunió a 52 expertos con los que se ha creado el nuevo Grupo de Alto Nivel sobre Inteligencia Artificial , que entre sus temas relacionados se encuentra la «ética de las personalidades artificiales».

Isaac Asimov se convirtió en un visionario con las tres leyes de la robótica que plantea en sus libros. Ahora, la Comisión Europea (CE) busca sus propias leyes para regular el rápido avance que se está logrando en el campo de la inteligencia artificial (IA).

Para ello, la CE reunió a 52 expertos con los que se ha creado el nuevoGrupo de Alto Nivel sobre Inteligencia Artificial , que entre sus temas relacionados se encuentra la «ética de las personalidades artificiales», con el objetivo de legislar al respecto para principios del 2020.

«Se busca que las personalidades artificiales tengan algo así como una religión robótica, un código ético interno que se añade al crear el software para que tenga unos mínimos éticos», explican los juristas.

Este grupo busca legislar incluso en el ámbito militar, en el que plantearán «cinco reglas básicas» que los desarrolladores deberán aplicar a sus personalidades IA «sí o sí», al mismo estilo de lo que hemos visto en la ciencia ficción.

Inteligencia Artificial: En busca de las leyes de la robótica. (Getty)

Inteligencia Artificial: En busca de las leyes de la robótica. (USI)

LAS TRES LEYES Y LA ÉTICA ARTIFICIAL

Como se sabe, el profesor de bioquímica y escritor de ciencia ficción de origen ruso y nacionalizado estadounidense, Isaac Asimov, fue el primero en plantear una ética artificial para los robots en sus libros. La primera mención a las famosas tres leyes de la robótica apareció en el relato ‘Círculo vicioso’ (1942).

En este relato se planteaban tres leyes que toda inteligencia artificial debía cumplir:

1. Un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, permitir que un ser humano sufra daño.
2. Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entrasen en conflicto con la primera ley.
3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.

El principal problema que se tiene que resolver al hablar de robots e inteligencias artificiales es que estos deben tener la capacidad de aprender y ser entrenados. Esta capacidad ya se vio parcialmente desarrollada en algunas IA a cargo de Facebook o Microsoft, pero con resultados espeluznantemente inesperados.

Inteligencia Artificial: En busca de las leyes de la robótica. (Getty)

Inteligencia Artificial: En busca de las leyes de la robótica. (Getty)

CASO FACEBOOK

En el caso de Facebook, su IA dedicada a las negociaciones tuvo que ser inmediatamente desactivada cuando se descubrió que había creado su propio lenguaje.

Días después de se sus primeras pruebas el sistema comenzó a conversar en un lenguaje extraño y aparentemente erróneo. Sin embargo, luego de notar ciertos patrones, los investigadores notaron que no se trataba de un error, sino que esta había creado su propio idioma, motivo por el que la compañía decidió apagarla.

CASO MICROSOFT

Por su parte, Microsoft creó a ‘Tay’, una IA diseñada para mantener una conversación «casual y fluida» con jóvenes de 18 y 24 años. Esta tenía la capacidad de aprender a medida que hablaba con los humanos mediante chats.

Sin embargo, en menos de 24 horas de interacción, la IA se volvió racista, antisemita, homófoba y xenófoba. Con afirmaciones como «Hitler tenía razón», «odio a los judíos» o diciendo que esperaba que las feministas «ardiesen en el infierno».

Inteligencia Artificial: En busca de las leyes de la robótica

Inteligencia Artificial: En busca de las leyes de la robótica. (Getty)

¿QUÉ PASA CON LA INTELIGENCIA ARTIFICAL?

Esto se debe a que una vez que la IA tiene la capacidad de aprender, existe el dilema sobre ¿qué es lo que debe aprender? Cuando las labores de aprendizaje se vuelven más complejas, los datos entregados para su entrenamiento son más sesgados o demasiado parciales. Aquí entran los temas raciales, de intereses o diferencias de pensamiento.

Es sobre dónde se han conseguido los datos de aprendizaje, el punto en el que se debe empezar a regular y legislar, según la opinión del jurista especializado en Derecho Tecnológico desde Términos y Condiciones, Jorge Morrell, citado por Hipertextual.

EL PELIGRO DE LA IA

Uno de los más famosos críticos al desarrollo de esta tecnología es el magnate y fundador de las compañías Tesla y SpaceX, Elon Musk, quien considera el desarrollo de las IA como un peligro futuro de no ser efectivamente reguladas.

«Soy muy cercano a lo más puntero de la IA y me asusta muchísimo. Es capaz de mucho más de lo que casi nadie sabe y su tasa de mejora es exponencial» manifestó Musk durante una conferencia sobre tecnología en Texas.

«La inteligencia artificial es mucho más peligrosa que las ojivas nucleares», agregó.

Elon Musk

Inteligencia Artificial: En busca de las leyes de la robótica. (Composición/Difusión)

El magnate afirmó que pese a estar en contra de las regulaciones, considera que la humanidad corre grave peligro y por eso es «extremadamente importante» la creación de un organismo público con la información suficiente para supervisar el desarrollo de la IA.

Todo parece indicar que pronto tendremos nuestra propias leyes robóticas, lo que demuestra también que la ciencia ficción le ganó una vez más a la realidad.

 Fuente: https://peru21.pe/ciencia/inteligencia-artificial-busca-leyes-robotica-429475

 

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La inteligencia artificial no será una amenaza para los trabajadores

Redacción: Diario Sur

La destrucción de empleos se compensará con nuevos puestos de trabajo

¿Acabarán los robots con los puestos de trabajo actuales? La revolución 4.0 sigue avanzando lentamente en el tejido empresarial español y la duda sobre el empleo del futuro cada vez es más grande. No obstante, nueve de cada diez personas creen que la inteligencia artificial tendrá un impacto positivo en la economía, según un estudio de Adecco y el Instituto Cuatrecasas de Estrategia Legal de RRHH.

La inteligencia artificial es la clave de esta nueva revolución industrial es una ola que llegará más pronto que tarde para la mayoría de los encuestados en este informe. Si se focaliza en los directores de recursos humanos, tres de cada diez afirma que esta ola ya ha llegado.

«El trabajo rutinario va a ir desapareciendo poco a poco, lo que no significa que desaparezca el trabajo humano. Nos referimos, más bien, a una redefinición del trabajo, de la educación y de la lógica económica. Todo lo que no puede ser automatizado cobrará, si cabe, más importancia: las emociones, la intuición, la creatividad, la imaginación, la empatía o los valores», señala Guillermo Tena, director del Instituto Cuatrecasas.

Sin embargo, existe una opinión mayoritaria acerca de los principales efectos de la implementación de esta tecnología en el mundo laboral. El 74% de los expertos en recursos humanos está convencido de que la inteligencia artificial no supondrá un peligro para los trabajadores.

Los expertos aseguran que la llegada de la inteligencia artificial acabará con muchos puestos de trabajo, pero siete de cada diez expertos consultados en el estudio señalan que esa destrucción se verá «claramente compensada» por la creación de otros nuevos.

Además, el 61% de los expertos en recursos humanos considera que la adaptación de la plantilla a la Inteligencia Artificial dependerá de la edad y la formación de cada uno. El 24%, incluso, cree que, más allá de factores como la edad o el sexo, la adaptación va a ser complicada en todos los casos. El 16% es más positivo y considera que esa «transición» será fácil puesto que la llegada de la Inteligencia Artificial simplificará su trabajo.

Fuente: https://www.diariosur.es/tecnologia/internet/inteligencia-artificial-amenaza-20180914180322-ntrc.html

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¿Enfrentar la guerra de quinta generación con arcos y flechas?

Por: Aram Aharonian. Alai.

Alrededor del mundo, una inmensa gama de organismos gubernamentales y partidos políticos están explotando las plataformas y redes sociales para difundir desinformación y noticias basura, ejercer la censura y el control y socavar la confianza en la ciencia, los medios de comunicación y las instituciones públicas.

El consumo de noticias es cada vez más digital, y la inteligencia artificial, el análisis de la Big Data (que permite a la información interpretarse a sí misma y adelantarse a nuestras intenciones) y los algoritmos de la “caja negra” son utilizados para poner a prueba la verdad y la confianza, las piedras angulares de la llamada sociedad democrática occidental.

Son muy pocos los dueños de la infraestructura que permite el uso de la Internet en todo el mundo, y también los servicios que sobre ella se brindan. La propiedad de los cables de fibra subacuáticos, las empresas que se alojan y controlan el NAP de las Américas, los grandes centros de datos como Google, Facebook, Amazon o los llamados “servicios en la nube” como Google Drive, Amazon, Apple Store, OneDrive, veremos que son corporaciones trasnacionales, en su mayoría con capitales estadounidenses.

 Hoy, de las seis principales firmas que cotizan en bolsa, cinco de ellas son del rubro de las TIC: Apple, Google, Microsoft, Amazon y Facebook.

Campo popular: aggiornar la lucha

Es que el mundo cambia constantemente, muchas veces al ritmo de la tecnología y pareciera que a la izquierda, a los movimientos y medios populares de comunicación, nos empujan a pelear en campos de batalla equivocados o ya perimidos, enarbolando consignas que no tienen correlato con este mundo nuevo.

Mientras, las corporaciones mediáticas hegemónicas desarrollan sus estrategias, tácticas y ofensivas en nuevos campos de batalla donde se pelea con nuevas armas, donde la realidad no importa, en lo que quizá ya ni se trata de la guerra de cuarta generación, la que ataca a la percepción y sentimientos y no al raciocinio, sino a una guerra de quinta generación, donde los ataques son masivos e inmediatos por parte de megaempresas trasnacionales, que venden sus “productos” (como el espionaje) a los Estados.

Hoy debiéramos estar más atentos a la integración vertical de los proveedores de los servicios de comunicación con compañía que producen contenidos, la llegada de los contenidos directamente a los dispositivos móviles, a la trasnacionalización de la comunicación, convirtiendo a la información en campañas de terrorismo mediático… mientras apenas denunciamos lo fácil que está siendo convertir a la democracia en una dictadura manejada por las grandes corporaciones

 Debiéramos estar atentos a los temas de vigilancia, manipulación, transparencia y gobernanza de Internet, al video como formato a reinar en los próximos años, estar atentos al hecho de que los mismos televisores se van convirtiendo en una pantalla más a donde llegan los contenidos manipulados por las grandes corporaciones.

Pero desde el campo popular seguimos reclamando la democratización de la comunicación y la información, creyendo que una distribución equitativa de las frecuencias de radio y televisión entre los sectores público, comercial y popular puede significar el fin de la concentración mediática. Estamos peleando guerras que ya no existen, cuando el campo de batalla está en Internet, en el Big Data, en los algoritmos, en la inteligencia artificial.

Cansa la insistencia discursiva anclada en el pasado y con una agenda diseñada en países centrales, que no incluyen nuestras realidades. Se insiste en una necesaria renovación de la izquierda, en la necesaria búsqueda de nuevos caminos -en las catarsis colectivas de seminarios, foros, reuniones, conciliábulos, escritos-, pero no se buscan soluciones específicas al aislamiento y endogamia de nuestros sitios populares, alternativos a los mensajes hegemónicos, comunitarios, populares.

Estos temas no están en la agenda de los movimientos, de los partidos ni de los gobiernos (incluso los progresistas), más preocupados por seguir con la satanización de las nuevas tecnologías, por la denunciología, que en definir estrategias y líneas de acción. Hoy los gobiernos de la restauración conservadora disparan contra Unasur, que en su momento de auge no pudo concretar un canal propio de fibra óptica, que al menos le hiciera cosquillas al control de las megacorporaciones.

Hoy, el escenario digital puede convertirse en una vía para la reconexión del progresismo con sus bases, y en particular con los jóvenes, que es como decir con el futuro. Pero, no se ha avanzado en una agenda comunicacional común, pero tampoco en temas estratégicos para el futuro de la soberanía tecnológica, como la gobernanza de Internet, el copyright, la innovación, el desarrollo de nuestras industrias culturales.

 Se habla de nuevos caminos, pero pocos parecen dispuestos a transitarlos, porque seguramente afectan su identidad, su memoria y su vida. Se insiste en denunciar la desinformación, la información basura, el terrorismo mediático (tenemos doctorados en denunciología y lloriqueo), pero no nos preparamos para aprender a usar las nuevas herramientas, las nuevas armas de una guerra cultural ciberespacial. Quizá el problema no sea formular, sino tener oídos dispuestos a intentar, dice el humanista Javier Tolcachier.

Cada sitio de medios y/u organizaciones sociales dirige sus mensajes a una masa crítica acotada, a los que ya están convencidos de su mensaje, en una gimnasia endogámica, sin definir una agenda propia, latinoamericanista, en defensa de los derechos humanos y de los trabajadores, una línea editorial que los pueda unificar y entonces entrar con fuerza en la guerra cultural, en la batalla de las ideas.

Sus lenguajes –y hablamos sobre la generalidad y por eso es de destacar los esfuerzos del mediactivismo de Fora de Eixo, Facción o Emergentes, por ejemplo- no se adecúan al momento histórico, cultural ni tecnológico. Están anclados en la denunciología, sin visibilizar las luchas, los anhelos, de los pueblos o sociedades que dicen representar.

El informe de Oxford

Un informe de Samantha Bradshaw y Philip Howard, investigadores de la Universidad de Oxford (Challenging Truth and Trust: A Global Inventory of Organized Social Media Manipulation), confirma que la manipulación de la opinión pública sobre las plataformas de medios sociales se ha convertido en una amenaza a la vida pública.

 En 2017, el primer inventario de las tropas de ocupación cibernéticas globales realizado por estos investigadores arrojaron luz sobre la organización mundial de la manipulación de los medios de comunicación social por gobiernos y actores de partidos políticos. Este año revela las nuevas tendencias de manipulación organizada de los medios, y sus cada vez más crecientes capacidades, estrategias y recursos en las que se apoya este fenómeno, con evidencias de campañas de la manipulación organizada de los medios en 48 países, 20 más que el año anterior.

 En cada país se constató que al menos un partido político o agencia gubernamental usaba los medios de comunicación social para manipular a la opinión pública nacional, en países donde los partidos políticos diseminan desinformación durante las elecciones, o donde la institucionalidad se siente amenazada por noticias basura e injerencia extranjera en los asuntos internos, y desarrollan sus propias campañas de propaganda cibernética.

En una quinta parte de estos 48 países, sobre todo en los del sur global, se hallaron pruebas de campañas de desinformación operando sobre las aplicaciones de chat como WhatsApp, Telegram y WeChat. La manipulación de las redes es un gran negocio, donde gobiernos, fundaciones, ONGs y partidos políticos han gastado más de 500 millones de dólares en investigaciones, desarrollo e implementación de operaciones psicológicas y manipulación de la opinión pública a través de internet.

 En algunos países esto incluye “esfuerzos para contener al extremismo”, pero en la mayoría de los países esto implica la propagación de noticias basura y desinformación durante las elecciones, las crisis militares y complejos desastres humanitarios.

La Guerra de Quinta Generación

Si la guerra de primera generación se basa en movilizar la mano de obra, la segunda en el poder de fuego y la tercera en la libertad de maniobra, los paradigmas cambian sustancialmente en la de Cuarta Generación, donde tanto los recursos empleados como los objetivos e intereses a alcanzar engloban tanto al interés público como privado (intereses de corporaciones). La idea principal es que el Estado ha perdido su monopolio de la guerra, y a nivel táctico incluye desde el aspecto armamentista al psicológico.

Dada la enorme superioridad tecnológica alcanzada durante la etapa anterior frente a esta asimetría de fuerzas entre contendientes, solo es concebible el uso de fuerzas irregulares ocultas que ataquen sorpresivamente al enemigo, tratando de provocar su derrota al desestabilizar a su rival, con el uso de tácticas no convencionales de combate.

En la Guerra de Quinta Generación (también denominada guerra sin límites), introducida desde el 2009 como concepto estratégico operacional en las intervenciones EEUU-Otan, no interesa ganar o perder, sino demoler la fuerza intelectual del enemigo, obligándolo a buscar un compromiso, valiéndose de cualquier medio, incluso sin uso de las armas. Se trata de una manipulación directa del ser humano a través de su parte neurológica (ondas biaurales y componentes de cristales de magnetita del cerebro y los métodos sobre sus posibles manipulaciones).

Y los medios masivos y las redes sociales son parte integral del esquema de esta guerra, para generar desestabilización en la población a través de operaciones de carácter psicológico prolongado; se busca afectar la psiquis colectiva, afectar la racionalidad y la emocionalidad, además de contribuir al desgaste político y a la capacidad de resistencia.

 Y se cuenta con mecanismos científicos de control total a través de no solo la manipulación de medio masivos de comunicación e información concentrados, sino también de sistemas financieros como el Fondo Monetario Internacional, el Banco Mundial, el Banco Interamericano de Desarrollo, miles de fundaciones y organizaciones no gubernamentales.

Zbigniew Brzezinski, exsecretario de Estado estadounidense, afirmaba que la clave estaba en el ataque al recurso emocional de un país por medio de la revolución tecnológica, La táctica para mantener la desintegración política en la sociedad consiste en crear complejos de inferioridad y en convertirse en referencia externa en todos los ámbitos, evitando que los proyectos y modelos colectivos o alternativos se consoliden en su identidad, pues la referencia será algo distinto a sí mismos; el mundo desarrollado y su modelo prevaleciente.

Los medios de difusión masiva se encargan de condicionar las mentes en las naciones subdesarrolladas, puesto que “el Tercer Mundo enfrenta, ahora, el espectro de las aspiraciones insaciables”, según escribía Brzezinski hace ya 44 años.

 Redes sociales, aislacionistas

Las redes sociales son un conjunto de plataformas digitales de esparcimiento e interacción social entre sus diversos usuarios, ya sean personas, grupos sociales o empresas, que permiten el envío de mensajes, la comunicación en tiempo real y la difusión de contenido de distintos modos, entre los usuarios que se encuentren conectados entre sí, es decir, que sean “amigos” o “seguidores” .

La aparición masiva de las redes sociales, dice la experta británico-ecuatoriana Sally Burch, han revolucionado nuestras sociedades, pero también han causado preocupación porque al no estar reguladas son aprovechadas para la desinformación, la imposición de imaginarios colectivos con la difusión de información falsa, creando realidades virtuales lejanas a las realidades reales, la apropiación de datos personales para fines comerciales y/o de manipulación política e, incluso, para conculcar la intimidad de los ciudadanos, invadiendo sus espacios de trabajo, educación, ocio e incluso de socialización.

Las redes sociales tienen acceso y manipulan los datos de sus usuarios (direcciones de correos, números telefónicos, aficiones, gustos, amigos), gentilmente proporcionados por ellos mismos a través de la construcción de sus propios perfiles. Su atractivo principal es la masividad: el mismo mensaje, información –o la misma publicidad tácita o encubierta- puede ser enviado a millones de personas a la vez, a través de las distintas plataformas (computadoras, tablets, celulares).

Operan en base a algoritmos que organizan la información para mostrarnos más de aquello que nos guste y menos de lo que no. Cuando validamos un comentario, una publicidad o una noticia, retroalimentamos el sistema para que se adapte aún más a nuestros gustos puntuales. Ya que los algoritmos privilegian el contenido semejante al que hemos elegido (con un “me gusta”), restringiendo las oportunidades de recibir información real, no filtrada, donde el usuario solo accede a opiniones semejantes a las suyas (un efecto antidemocrático, sin duda), agrega Burch.

Por ejemplo, un algoritmo usado por Facebook se basa en la afinidad (cantidad de veces que unos e conecta con otro, publicando en sus muros, validando –me gusta- sus contenidos. Su peso es la cantidad de interacciones que tiene una publicación y el tiempo hace que la información decaiga en interés y baje en la cola de la información.

Las desventajas de las redes sociales apuntan a la ruptura con la presencia de los otros, instándonos a dejar de socializar en persona, en la construcción de sociedades ciberdependientes, nichos donde no tiene cabida el pensamiento contrario, la otredad.

¿El fin de la transparencia?

 La consultora británica Cambridge Analytica (CA), la que protagonizó el escándalo por el uso de 87 millones de datos de usuarios de Facebook, si bien anunció el cese de todas sus operaciones, simplemente cambió de piel y seguirá sus manipulaciones, amenazando la transparencia de las elecciones en varios países, entre ellos Argentina, Colombia y México.

 La compañía británica culpó de su quiebra a las denuncias de manipulación política que inundaron los medios internacionales en los últimos, pero lo cierto (y que no dice) es que sus principales activos ya trabajan en una empresa con fines similares llamada Emerdata Limited, en cuyo consejo de administración aparecen una serie de nombres directamente vinculados con CA, según destapó en marzo Business Insider.

Alexander Taylor fue nombrado director de Emerdata el 28 de marzo en sustitución del dimitido Alexander Nix, quien reconoció que trabajó en elecciones en países de todos los continentes, incluyendo Estados Unidos, Reino Unido, Argentina, Nigeria, Kenia y República Checa, y debió alejarse a raíz de un vídeo grabado por la televisión británica con cámara oculta donde hizo toda clase de comentarios inapropiados como ofrecer grandes cantidades de dinero a un candidato y amenazarle con publicarlo, para intentar extorsionarlo.

Según Business Insider, entre los responsables de Emerdata aparece Johnson Chun Shun Ko, un ejecutivo chino de Frontier Services Group, la firma militar presidida por el prominente partidario de Trump Erik Prince, fundador de la contratista militar estadounidense Blackwater y “casualmente” hermano de la secretaria de educación de Estados Unidos, Betsy DeVos, pilar de la internacional capitalista Red Atlas.

El Observatorio en Comunicación y Democracia señala que recién cuando el escándalo tomó dimensión global, Facebook -.el principal agente empresarial involucrado en los cambios de tendencia en las urnas británicas (referendo por el Brexit) y estadounidenses (elección de Donald Trump) en 2016- reconoció que la consultora británica había accedido (¿o comprado?) a la información personal de al menos 87 millones de usuarios y la había utilizado para crear perfiles de votantes.

Facebook gestiona más de 300 millones de gigabytes en información personal de sus usuarios, un arsenal de perfiles que le permite disponer de una de las plataformas on line más importante del mundo, indispensable para beneficiarse de modelos de negocio que amplían consumidores y diversifican mercados al calor del incremento productivo de los robots y la automatización industrial.

Colofón

 Todo esto acontece apenas dos decenios después de que Sergey Brin y Larry Page registraran el dominio google.com y once de que Steve Jobs presentara en sociedad, en San Francisco, el primer iPhone. Mientras, Facebook sigue creando perfiles de usuarios y los algoritmos que usara Cambridge Analytica siguen a disposición de quien los quiera (o pueda) pagar.

Difícil que un país sólo tenga capacidad de desarrollar los niveles necesarios de respuesta para mantener y/o recuperar la soberanía en algunas áreas, y por eso es imprescindible la suma de voluntades –gobiernos, academia, movimientos sociales- para sumar fuerza de negociación en temas básicos como inteligencia artificial y el big data. No hay otra salida: debemos apropiarnos del big data para poder pensar en herramientas liberadoras.

La única forma de luchar en esta guerra de Quinta generación es poniéndose al día en lo que respecta a la inteligencia artificial, es en la posibilidad de montar nuevas plataformas que evadan los filtros de las grandes corporaciones, es en la necesidad de adueñarse de las armas, las herramientas para poder pelear en esta guerra cultural, de generar agendas propias de acuerdo a los intereses de nuestros pueblos.

 La carrera por una presión fiscal cada vez menor gana velocidad en los últimos años, de la mano de los gobiernos neoliberales y de los paraísos fiscales, que permiten la evasión y elusión fiscal, que a su vez priva a los gobiernos de obtener recursos para llevar a cabo políticas distributivas, agravando aún más la desigualdad

Si bien la desigualdad se redujo de manera considerable durante la última década en América Latina, de la mano de la actual ofensiva neoliberal –que tiene a los impuestos como uno de sus blancos a combatir–, el riesgo es su nivel vuelva a incrementarse.

El problema de la evasión fiscal ha ganado protagonismo entre la opinión pública en los últimos años gracias a la publicación masiva de los nombres de personas y entidades que utilizaban empresas y cuentas offshore en paraísos fiscales para evadir el pago de impuestos.

Los Panamá Papers en 2016 y los Paradise Papers en 2017 pusieron al descubierto el modus operandi de la evasión fiscal y a aquellos que hacían uso de ella, sindicando entre los evasores a presidentes latinoamericanos como el argentino Mauricio Macri, el colombiano Juan Manuel Santos y el chileno Sebastián Piñera, y excandidatos presidenciales como Doria Medina en Bolivia o Guillermo Lasso en Ecuador.

Pero según investigadores latinoamericanos, la publicación de los Papeles de Panamá obedecería a una gran estrategia de Washington para consolidar su posición en el mundo como un gran paraíso fiscal, en momentos en que tiene una grave crisis de liquidez. Con la publicación de esta investigación el dinero ya está buscando un refugio para ya no ser investigado y exhibido.

El investigador de la Universidad Autónoma Nacional de México, Ariel Noyola, afirma que este dinero vaya a parar a cualquiera de los cuatro paraísos fiscales que tiene EEUU: Delaware, Wyoming, Dakota del Sur o Nevada. Los principales bancos y fondos de cobertura de EEUU son los que colocan su dinero sin regular en los más de 30 paraísos fiscales que existen en el mundo, desde hace ya casi medio siglo.

El mensaje que dan los Papeles de Panamá es claro: señores empresarios y ciudadanos, su dinero no está seguro en Panamá como paraíso fiscal, deposítelo en EEUU, cuyos paraísos fiscales sí son seguros. A Noyola le llama la atención que en la investigación de los Panamá Papers no salieron a la luz nombres de empresas ni de ciudadanos estadounidenses.

Así, se podría interpretar que los fondos y la información que mantiene el territorio estadounidense en sus paraísos fiscales son impenetrables a estas estrategias de investigación y contrainformación. Y para demostrar su fiabilidad, los paraísos fiscales de EEUU tienen a su servicio al periódico alemán Süddeutsche Zeitung, del Consorcio Internacional de Periodismo de Investigación (con sede en Washington, a 170 kilómetros de Delaware), y a un ejército de ‘periodistas de investigación’ de todo el mundo que le hacen el juego.

Delaware, con una población de 920 mil habitantes, tiene 945 mil empresas registradas, Wyoming cuenta con 128 mil ‘entidades de negocios activas’, lo que equivale a una por cada 4.5 ciudadanos, pese a ser el segundo estado menos poblado del país. Pero los paraísos fiscales de EEUU no son del interés, ni de los medios de comunicación, ni del Consorcio Internacional de Periodismo de Investigación, filtradores de los Papeles.

Dos datos interesantes: el periódico alemán Süddeutsche Zeitung forma parte de un grupo mediático que pertenece, entre otros, a la corporación financiera estadounidense Goldman Sachs, y la investigación fue financiada, entre otros, por el Departamento de Estado de EEUU, según reconoció su portavoz Mark Toner.

Pero más allá de las actitudes poco leales de aquellos que mantienen cuentas o negocios en paraísos fiscales y a la vez dirigen los presupuestos públicos de sus países, es necesario algunos datos económicos sobre los perjuicios que ocasiona la existencia de los mismos dan escalofríos

Los países en desarrollo pierden alrededor de 100.000 millones de dólares anuales por la evasión y elusión fiscal de grandes empresas a través de paraísos fiscales. La pérdida estimada de estos países por el uso de incentivos fiscales a las grandes empresas es de otros 138.000 millones de dólares anuales.

Los paraísos fiscales tienen un filón con las grandes fortunas latinoamericanas. El 27% de la riqueza privada total de América Latina está depositada en países que ofrecen un tratamiento impositivo favorable para los más acaudalados, lo que le convierte en la región del mundo con mayor proporción de capitales privados en estas naciones, por delante de Oriente Medio y África (23%) y de Europa del este (20%). Y a años luz de Europa Occidental (7%), Asia-Pacífico (6%) y Estados Unidos y Canadá (1%), según el Boston Comsulting Group, una de las mayores consultoras estratégicas del mundo.

Susana Ruiz, responsable de justicia en la organización no gubernamental Oxfam. La apunta que “Holanda, Panamá, Suiza y Luxemburgo” son los países más utilizados por los latinoamericanos para evitar impuestos a través de cuentas bancarias. Saber cuánto dinero está oculto “es difícil, precisamente por la naturaleza misma de estos flujos”, pero hay investigadores que calculan que suma en “aproximadamente entre 20 y 32 billones de dólares, volumen equivalente al PIB de las dos potencias mundiales, Estados Unidos y China, juntas.

Mientras, la inversión mundial hacia paraísos fiscales ha aumentado un 45 por ciento entre 2008 y 2016, drenando recursos nacionales y eludiendo masivamente el pago de impuestos. Según el Fondo Monetario Internacional, los países en desarrollo son hasta tres veces más vulnerables que los países desarrollados a los efectos negativos que la legislación fiscal de un país tiene sobre otro.

A pesar de que en los últimos años los beneficios de las grandes transnacionales se han triplicado, su contribución tributaria ha caído, pasando del 3,6 por ciento del PIB en 2007 al 2,8 por ciento en 2014, según los datos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), lo que motivó que durante 2017 algunos países comenzaran a tomar medidas contra la evasión fiscal e igualmente cortar la carrera bajista de la presión tributaria.

Es necesario comprender que los impuestos proporcionan al Estado el financiamiento para desarrollar sus políticas de lucha contra la pobreza y la desigualdad a través de su inversión en educación, sanidad o políticas sociales.

Los especialistas señalan que poner limitaciones legales claras a la evasión fiscal, aumentar la transparencia de los movimientos y el origen de los grandes capitales y apartar del servicio público aquellos que atentan de manera irresponsable contra el sector público, son algunas medidas necesarias para que la ofensiva en contra del Estado de la derecha regional no siga generando nuevas víctimas, en forma de desigualdad, en el camino.

Fuente: https://www.alainet.org/es/articulo/194930

Fotografía: Alai

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Estados Unidos: Transformación digital Así se transforma ‘The Wall Street Journal’

Redacción: Retina/El País

El diario estadounidense ya está aplicando la inteligencia artificial en la producción de contenidos y el ‘machine learning’ para extraer datos relevantes de informes

The Wall Street Journal (WSJ) presume de ser el diario en el que más confían los lectores [según el informe Digital News Report 2018 del Instituto Reuters], además del diario de mayor circulación en EE UU. Pero eso no es suficiente hoy en día para una industria tan tocada, que no hundida, como la de los medios de comunicación. Más allá de la mera transformación digital, WSJ investiga cómo innovar, cómo transformar sus propios procesos y cómo aprovechar la tecnología para todo ello. Con este propósito ficharon el pasado 2017 como director de I+D a Francesco Marconi, que ha recibido a EL PAÍS RETINA en la sede del diario en Nueva York.

Marconi es periodista pero lleva años lidiando con la tecnología. Antes de incorporarse a WSJ, dirigió la estrategia y los esfuerzos de automatización e integración de la inteligencia artificial, la realidad virtual y aumentada o los drones en la agencia Associated Press. Marconi es también investigador afiliado al MIT Media Lab y Tow Fellow de la Universidad de Columbia. Está a punto de publicar su segundo libro, Newsmakers: una guía práctica sobre el futuro del periodismo para ayudar a cualquier redacción en la transición del antiguo al nuevo modelo.

¿Y en qué consiste ese modelo? “Años atrás, los procesos en los medios de comunicación solían ser muy lineales. Ahora son muy dinámicos: todas las piezas interactúan entre sí”. En el libro, Marconi se centra en las tecnologías que están habilitando el cambio (sobre todo la inteligencia artificial). Entre sus aplicaciones, Marconi destaca dos, que son su principal foco de trabajo en el WSJ. Por una parte, ahorrar tiempo a los periodistas. Simplificar procesos y hacerlos más eficientes, eliminando tareas repetitivas. “La creatividad periodística no debe desperdiciarse en ellas, sino en contar historias, entrevistar a las fuentes, ir a conferencias y aprender cosas nuevas”, señala Marconi.

Entre las tareas que pueden automatizarse, destaca la transcripción y la conversión automática a texto de tipos muy formales de informes que siguen una misma estructura, como reportes financieros o deportivos. Algo que ya están haciendo en el WSJ. “Los resúmenes de un partido son siempre iguales: estadísticas del juego en forma narrativa. No necesitas un humano para hacerlo”, señala.

Fuente: https://retina.elpais.com/retina/2018/08/21/innovacion/1534847434_040505.html

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9 mitos sobre el aprendizaje automático

Por: Mary Branscombe

El aprendizaje automático está resultando tan útil, que es tentador suponer que puede resolver todos los problemas y que se aplica a todas las situaciones. Como cualquier otra herramienta, el aprendizaje automático es útil en áreas particulares, especialmente para problemas que siempre ha tenido, pero sabía que nunca podría contratar a suficientes personas para solucionarlos; o para problemas con un objetivo claro, pero no hay un método obvio para resolverlo.

Aun así, es probable que todas las organizaciones aprovechen el aprendizaje automático de una manera u otra, ya que el 42% de los ejecutivos le dijeron recientemente a Accenture que esperan que la inteligencia artificial (IA) esté detrás de todas sus nuevas innovaciones para el 2021. Pero obtendrá mejores resultados si observa más allá de la exageración y evita estos mitos comunes, al comprender lo que el aprendizaje automático puede y no puede ofrecer.

Mito: El aprendizaje automático es IA
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se usan frecuentemente como sinónimos, pero si bien el aprendizaje automático es la técnica más exitosamente lograda en los laboratorios de investigación en el mundo real, la IA es un campo amplio que abarca áreas como visión artificial, robótica y procesamiento del lenguaje natural, así como enfoques tales como la satisfacción de restricciones que no involucran el aprendizaje automático. Piense en ello como algo que hace que las máquinas parezcan inteligentes. Ninguno de estos es el tipo de “inteligencia artificial” general que algunas personas temen que pueda competir o incluso atacar a la humanidad.

Tenga cuidado con las palabras de moda y sea preciso. El aprendizaje automático se trata de aprender patrones y predecir resultados de grandes conjuntos de datos; los resultados pueden parecer “inteligentes”, pero en el fondo se trata de aplicar estadísticas a una velocidad y escala sin precedentes.

Mito: Todos los datos son útiles
Necesita datos para el aprendizaje automático, pero no todos los datos son útiles para el aprendizaje automático. Para entrenar su sistema, necesita datos representativos que cubran los patrones y resultados que su sistema de aprendizaje automático deberá manejar. Necesita datos que no tengan patrones irrelevantes incluidos (como fotos que muestran a todos los hombres de pie y todas las mujeres sentadas, o todos los autos en el garaje y todas las bicicletas en un campo fangoso) porque el modelo de aprendizaje de máquina que genere reflejará esos patrones excesivamente específicos y los buscará en los datos con los que lo utilice. Todos los datos que utiliza para el entrenamiento deben estar bien etiquetados, y etiquetados con las características que coinciden con las preguntas que le hará al sistema de aprendizaje automático, lo cual requiere mucho trabajo.

No suponga que los datos que ya tiene son limpios, claros, representativos o fáciles de etiquetar.

Mito: Siempre se necesita mucha información
Los principales avances realizados recientemente en reconocimiento de imágenes, comprensión de lectura de máquina, traducción de idiomas y otras áreas, han sucedido gracias a la mejora en las herramientas, el hardware -como las GPU que pueden procesar grandes cantidades de datos en paralelo y grandes conjuntos de datos etiquetados, incluyendo ImageNet y el Stanford Question Answering Dataset. Pero gracias a un truco llamado aprendizaje por transferencia, no siempre se necesita un gran conjunto de datos para obtener buenos resultados en un área específica; en su lugar, puede enseñarle a un sistema de aprendizaje automático cómo aprender utilizando un gran conjunto de datos, y luego hacer que transfiera esa capacidad para aprender a su propio conjunto de datos de entrenamiento mucho más pequeño. Así es como funcionan las API de visión personalizada de Salesforce y Microsoft Azure: Solo necesita 30-50 imágenes que muestren lo que desea clasificar para obtener buenos resultados.

El aprendizaje de transferencia le permite personalizar un sistema entrenado previamente para su propio problema con una cantidad relativamente pequeña de datos.

Mito: Cualquiera puede construir un sistema de aprendizaje automático
Existen muchas herramientas y marcos de código abierto para el aprendizaje automático, e innumerables cursos que le muestran cómo usarlos. Pero el aprendizaje automático sigue siendo una técnica especializada; necesita saber cómo preparar datos y dividirlos para entrenamiento y pruebas, necesita saber cómo elegir el mejor algoritmo y qué heurística usar con él, y cómo convertirlo en un sistema confiable en producción. También necesita monitorear el sistema para asegurarse de que los resultados sigan siendo relevantes a lo largo del tiempo; ya sea que su mercado cambie o su sistema de aprendizaje automático sea lo suficientemente bueno como para terminar con un grupo diferente de clientes, debe seguir comprobando que el modelo todavía se ajusta a su problema.

Obtener el aprendizaje automático correcto requiere experiencia; si recién está comenzando, busque APIs para modelos previamente entrenados a los que puede llamar desde adentro de su código, mientras adquiere o contrata conocimientos en ciencia de datos y aprendizaje automático para construir sistemas personalizados.

Mito: Todos los patrones en los datos son útiles
Los que sufren de asma, las personas con dolor de pecho o enfermedad cardíaca, y cualquier persona que tenga 100 años de edad, tienen una tasa de supervivencia mucho más alta para la neumonía de lo que hubiese podido esperar. Tan alta, de hecho, que un sistema de aprendizaje automático simple diseñado para automatizar la admisión hospitalaria, podría enviarlos a casa (un sistema basado en reglas entrenado en los mismos datos que una red neuronal hizo exactamente eso). Desafortunadamente, la razón por la que tienen tasas de supervivencia tan altas es que siempre son admitidos inmediatamente porque la neumonía es muy peligrosa para ellos.

El sistema está viendo un patrón válido en los datos; simplemente no es un patrón útil para elegir a quién admitir (aunque ayudaría a una compañía de seguros a predecir los costos del tratamiento). Aún más peligrosamente, no sabrá que esos antipatrones inútiles están en su conjunto de datos a menos que ya los conozca.

En otros casos, un sistema puede aprender un patrón válido (como un controvertido sistema de reconocimiento facial que predijo con precisión la orientación sexual a partir de selfies) que no es útil porque no tiene una explicación clara y obvia (en este caso las fotografías parecen mostrar señales sociales como pose en vez de algo innato).

Los modelos de “caja negra” son eficientes, pero no dejan en claro qué patrón han aprendido. Los algoritmos más transparentes e inteligibles, como los Modelos Aditivos Generalizados, aclaran lo que el modelo ha aprendido para que pueda decidir si es útil implementarlos.

Mito: El aprendizaje de refuerzo está listo para usar
Prácticamente todos los sistemas de aprendizaje automático en uso en la actualidad, usan aprendizaje supervisado; en la mayoría de los casos, están entrenados en conjuntos de datos claramente etiquetados en los que los humanos han estado involucrados en la preparación. La conservación de estos conjuntos de datos requiere tiempo y esfuerzo, por lo que hay mucho interés en las formas de aprendizaje no supervisadas, especialmente el aprendizaje reforzado (RL, por sus siglas en inglés), donde un agente aprende por ensayo y error interactuando con su entorno y recibiendo recompensas por el comportamiento correcto. El sistema AlphaGo de DeepMind usó RL junto con aprendizaje supervisado para vencer a los jugadores Go de alto rango; y Libratus, un sistema construido por un equipo de Carnegie Mellon, usó RL junto con otras dos técnicas de IA para derrotar a algunos de los mejores jugadores de póker del mundo en el Texas Hold ‘Em sin límites (que tiene una estrategia de apuestas larga y compleja). Los investigadores están experimentando con RL en todo, desde la robótica hasta el software de seguridad de prueba.

Sin embargo, el RL es menos común fuera de la investigación. Google usa DeepMind para ahorrar energía en sus centros de datos, al aprender a enfriarlos de manera más eficiente; Microsoft usa una versión específica y limitada del RL llamada bandidos contextuales para personalizar los titulares de noticias de los visitantes de MSN.com. El problema es que pocos entornos del mundo real tienen recompensas fácilmente detectables y comentarios inmediatos, y es particularmente engañoso asignar recompensas cuando el agente toma múltiples acciones antes de que ocurra algo.

Mito: El aprendizaje automático es imparcial
Debido a que el aprendizaje automático aprende de los datos, replicará cualquier sesgo en el conjunto de datos. Es probable que la búsqueda de imágenes de los CEO muestre fotos de CEO blancos y masculinos, porque más CEO son blancos y hombres. Pero resulta que el aprendizaje automático también amplifica el sesgo.

El conjunto de datos COCO, que a menudo se usa para entrenar sistemas de reconocimiento de imágenes, tiene fotos de hombres y mujeres; pero se muestran más mujeres al lado del equipo de cocina y se muestra a más hombres con teclados y ratones, o raquetas de tenis y tablas de snowboard. Entrene el sistema con COCO y este asocia a los hombres con el hardware de computadora con más fuerza que las estadísticas en las fotos originales.

Un sistema de aprendizaje automático también puede agregar un sesgo a otro. Entrenar un sistema de aprendizaje automático con marcos populares para representar palabras como vectores que muestran las relaciones entre ellos, y aprenderá estereotipos como “el hombre es para la mujer como el programador de computadoras es para el ama de casa”, o el médico para la enfermera y el jefe para la recepcionista. Si usa ese sistema con uno que traduce entre idiomas que tienen pronombres como él y ella, como el inglés, a los que tienen pronombres neutrales al género, como el finlandés o el turco, “son un médico” se convierte en “él es un doctor” y “ellos son enfermeros” se convierte en “ella es enfermera”.

Obtener recomendaciones similares en un sitio de compras es útil, pero es problemático cuando se trata de áreas sensibles y puede producir un ciclo de retroalimentación; si se une a un grupo de Facebook que se opone a la vacunación, el motor de recomendación de Facebook sugerirá otros grupos que se centren en las teorías de conspiración o la creencia de que la Tierra es plana.

Es importante conocer los problemas de sesgo en el aprendizaje automático. Si no puede eliminar el sesgo en su conjunto de datos de entrenamiento, use técnicas como regularizar las asociaciones de género entre pares de palabras para reducir el sesgo o agregar elementos no relacionados a las recomendaciones y así evitar el ‘filtro burbuja’.

Mito: El aprendizaje automático solo se usa para bien
El aprendizaje automático potencia las herramientas antivirus, observa el comportamiento de los nuevos ataques para encontrarlos tan pronto como se lanzan. Pero igualmente, los hackers están utilizando el aprendizaje automático para probar las defensas de las herramientas de antivirus, así como para crear ataques de phishing a escala, mediante el análisis de grandes cantidades de datos públicos o analizando cuán exitosos fueron los intentos previos de phishing.

Mito: El aprendizaje automático reemplazará a las personas
Es común preocuparse de que la inteligencia artificial le quite empleos y ciertamente cambiará los trabajos que hacemos y cómo los hacemos; los sistemas de aprendizaje automático mejoran la eficiencia y el cumplimiento y reducen los costos. A la larga, creará nuevos roles en el negocio y hará que algunas posiciones actuales se vuelvan obsoletas. Pero muchas de las tareas que automatiza el aprendizaje automático simplemente no eran posibles antes, debido a la complejidad o escala; no podría contratar suficientes personas para mirar cada fotografía publicada en las redes sociales para ver si presenta su marca, por ejemplo.

Lo que el aprendizaje automático ya ha comenzado es a crear nuevas oportunidades comerciales, como mejorar la experiencia del cliente gracias al mantenimiento predictivo, y ofrecer sugerencias y apoyo a los responsables de la toma de decisiones empresariales. Al igual que con las generaciones anteriores de automatización, el aprendizaje automático puede liberar empleados para utilizar su experiencia y creatividad.

Fuente: http://www.cwv.com.ve/9-mitos-sobre-el-aprendizaje-automatico/

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Las tendencias que pueden transformar las aulas de América Latina

Redacción:  Leandro Hernández/El País

Nuevas herramientas buscan mejorar la calidad y alcance de la educación para los jóvenes de la región

¿Cómo imaginas que serán las aulas del futuro? ¿Aprenderán tus hijos y nietos de la misma manera en que tú lo hiciste? Puede que las herramientas que modelen las escuelas del mañana ya hayan sido inventadas.

Sin embargo, poco ha cambiado en términos de los desafíos del sistema educativo: según datos de la UNESCO, 263 millones de niños y jóvenes no van a la escuela y cientos de millones de jóvenes son analfabetos. En América Latina, uno de cada cinco jóvenes de entre 15 y 24 años no está en el sistema educativo y el 60% de ellos proviene de los sectores más pobres.

De acuerdo con el Informe de Desarrollo Mundial del Banco Mundial, con cada año adicional de escolarización, los ingresos de una persona aumentan entre un 8% y un 10%, especialmente en el caso de las mujeres. Pero no basta con solo ir a la escuela, se necesita una educación de calidad que le dé a los jóvenes las herramientas necesarias para afrontar un mercado laboral cada vez más competitivo.

Formas innovadoras de enseñanza y nuevas tecnologías pueden ayudar a superar estos desafíos y mejorar el mañana. El uso de las mismas potenciaría la educación como motor de desarrollo, para contrarrestar la desigualdad y reducir la pobreza en América Latina y el Caribe.

Estas son cuatro tendencias que pueden transformar las aulas de la región:

El poder del cerebro

Puede que después de cumplir 25 años, aprender nuevos conceptos e ideas sea más complicado. Varios estudios demuestran que los niños y jóvenes aprenden de manera más rápida, comparado con personas de mayor edad. Esto sirve para explicar por qué los niños aprenden idiomas de manera más sencilla o incorporan nuevas tecnologías de manera más rápida.

Los nuevos hallazgos sobre el cerebro humano tienen un lugar prominente en el futuro de la educación. Los expertos sostienen que la manera en que el cerebro aprende y procesa la información tiene que ser el nuevo paradigma para una reforma educativa, especialmente para impulsar la alfabetización y el desarrollo cognitivo de los niños.

En la mayoría de los países, prácticas de enseñanza obsoletas limitan la capacidad de aprendizaje al centrarse en contenidos no vinculantes y de memoria en lugar de enfocarse en habilidades y competencias.

Clases más allá del salón

Las nuevas tecnologías pueden ayudar a eliminar cualquier barrera que evite el aprendizaje. Los cursos online masivos y abiertos, o MOOC por sus siglas en inglés, permiten asistir a las más selectas instituciones educativas con un solo clic de distancia.

Ya sea que estés interesado en ciudades y desarrollo urbano o la historia de la Segunda Guerra Mundial, estas herramientas disponibles en múltiples idiomas pueden ayudar a personas con acceso limitado a la educación. Una formación interactiva, virtual y práctica promueve el aprendizaje continuo a lo largo de la vida, respetando los intereses y necesidades de cada persona.

La tecnología también permite simplificar las dudas más comunes. El uso de inteligencia artificial (IA) permite solucionar las dudas más comunes de los estudiantes, ya sea sobre tareas o consultas administrativas. Utilizando herramientas similares a los asistentes virtuales presentes en la mayoría de los teléfonos celulares, diversos centros educativos ya están incorporando servicios de asesoramiento automáticos que permiten una mejor detección de problemas y consultas frecuentes para así luego mejorar los servicios de tutorías y los cursos dictados.

Datos grabados

Si bien los certificados, títulos y diplomas pueden decorar cualquier pared donde se cuelguen, no necesariamente es la manera más conveniente de asegurar la integridad y validez de los méritos académicos conseguidos.

Tecnologías de validación de datos como la cadena de bloques, o blockchain, en inglés, crean oportunidades para la descentralización administrativa, incrementan la transparencia y la efectividad, a la vez que evitan la burocracia innecesaria y reducen costos.

“Los migrantes, por ejemplo, tienen habilidades o credenciales educativas que desean reconocer en sus nuevos países. Proteger estos datos de manera segura e indestructible es ayudar a las personas pobres y vulnerables a participar de manera más equitativa en la economía global”, comenta en su blog Harry Patrinos, experto del Banco Mundial en Educación.

Un sistema educativo de calidad

Una educación de calidad es una de las formas más efectivas para que los países puedan reducir la pobreza y potenciar el crecimiento económico. Desafortunadamente, datos del Banco Mundial señalan que solo el 42% de los estudiantes latinoamericanos de escuela primaria alcanzan los resultados esperados para su edad en matemáticas.

Los datos son aún más preocupantes para los grupos más vulnerables: en México, por ejemplo, el 28% de los estudiantes matriculados en los primeros años en las escuelas indígenas obtuvo una calificación positiva en la evaluación estudiantil nacional, a diferencia del 44% para los matriculados en las escuelas generales.

Según el BID, si bien ha aumentado la tasa promedio de graduación de educación secundaria entre 2006 y 2015, dos de cada 10 estudiantes pobres de la región lograron completar el ciclo, frente a 6 de cada 10 de los estudiantes de hogares con más ingresos.

Estas cuatro tendencias requieren de atención por parte de los gobiernos, familias y estudiantes: no es suficiente solo con aumentar el gasto, sino que se deben hacer inversiones inteligentes, equitativas y medibles que permitan detectar qué políticas funcionan y compararlas con otras prácticas internacionales.

Fuente: https://elpais.com/economia/2018/08/08/actualidad/1533690632_807970.html

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La educación del futuro y el futuro de la educación en Guatemala

Guatemala / 5 de agosto de 2018 / Autor: Beatriz Villarreal / Fuente: El Siglo 21

La escuela como institución y modelo social de la enseñanza en Guatemala responde a un contexto definido, en general, por una vieja y tradicional estructura productiva como un país pobre, subdesarrollado, con una débil industria y agroindustria, una inmensa cantidad de unidades de servicios o de producción manual, artesanal y de pequeñas industrias, que hacen  esfuerzos por incorporarse a la dinámica económica nacional y a la corriente dominante de la globalización, obteniendo pequeños avances significativos que tratan de ser potencializados por organizaciones como Agexport, por ejemplo.  Mientras que  otros países latinoamericanos se enrumban hacia la educación del siglo XXI y hacia la Cuarta Revolución Industrial.

Casi en la tercera década del siglo XXI  la educación  universitaria guatemalteca sigue haciendo énfasis en carreras tradicionales como la agronomía y las ingenierías; administración y economía.  La Educación como ciencia humana, como centro del conocimiento y como carrera profesional no es un proyecto académico consolidado al interior de la universidad. Educación no ha sido transformada en un área  o eje estratégico del trabajo académico o en una cabeza que dirige esta institución. No se piensa ni se discute sobre las teorías y sobre las corrientes educativas dentro del quehacer cotidiano de la escuela.

En campos más urgentes, se ha innovado poco,  como son carreras ecológicas y/o alimentarias a pesar de ser uno de los países más afectados por estos fenómenos. Tampoco se ha incorporado en los currículos de la formación universitaria las tecnologías de la comunicación (tics) donde los ordenadores personales, internet, y videos juegan un papel fundamental en la enseñanza y el aprendizaje, dentro de las nuevas teorías  educativas para el siglo XXI o sobre el aprendizaje que tienen tanta vigencia en el estudio de los fenómenos educativos. Puede decirse que las  innovaciones educativas, tecnológicas y científicas están casi al margen del objeto de trabajo y de estudio del proceso educativo en todos los niveles del país. No hay producción científica y tecnológica de impacto nacional aún. No se han formado  a los estudiantes de primaria, secundaria ni a los profesionales para los cambios que demanda el país y que están siendo realizados desde  la Cuarta  Revolución Industrial.

Se dice esto pues si se eleva una mirada sobre el universo educativo actual, con el fin de valorar  las innovaciones que están provocando estas nuevas tecnologías en muchas áreas del conocimiento y en el proceso educativo es posible afirmar que la educación recorre y cubre y es responsable, cada vez más, de procesos y fenómenos de la vida real. Casi puede decirse que la educación se ha expandido a muchas áreas a las que antes no tomaba en cuenta.  Ha sido reformulado en casi todas las disciplinas. Se han  aumentado la cantidad de carreras universitarias en todos los órdenes: en servicios como la telefonía celular, en las áreas domésticas, en la salud, en la belleza, en la cultura y producción alimentaria. En el comercio, en el trabajo, recreación. En el cuido de personas y especialmente en las  formas de enseñanza. En medicina por ejemplo medicina del deporte, construcción de robots.

Existen nuevas familias tecnológicas como son la robótica, la inteligencia artificial, el Internet de las cosas, Impresiones 3D, biotecnología, nuevos materiales, y nanotecnología. Sólo para dar otro ejemplo, pues el universo se agranda todavía más si se relacionan dos o más ciencias o disciplinas.

Si comparamos estos grandes avances a nivel global con lo que ocurre a nivel nacional se observa que además de todas las carencias anteriores, a nivel de las prácticas educativas todavía, predominan aquí como metodología fundamental de enseñanza  las clases magistrales, prácticas tradicionales de trabajo en el aula, uso de materiales viejos o lecturas repetitivas, lo que hace difícil realizar innovaciones como las que propone Erik Brynjolfssom en el año 2015 (p.1)  quién considera que es posible hacer frente a estas nuevas oleadas si se realizan propuestas en áreas de educación, infraestructura, emprendimiento, comercio, e investigación en ciencia y tecnología.

En Guatemala la escuela no ha incorporado  avances tecnológicos significativos en sus programas y currículos. Muchos jóvenes y estudiantes vienen recibiendo, desde hace varios años, la influencia de este fenómeno fuera de la escuela,  en sus casas. Los alumnos cuentan, o tienen acceso, con  una gran cantidad de medios de comunicación y tecnología pero incorporadas a la diversión como la televisión, juegos electrónicos, teléfonos celulares, computadora, correo electrónico, cámara de fotos o video. Esto  hace que para estos estudiantes sea menos interesante su formación escolar pues es más lenta, menos formativa, pero si informativa. Estos medios de comunicación al margen de la escuela, les dan acceso a cantidades enormes de información y de formación, y les permite el acceso a mundos nuevos posibles.  Lo que se ha convertido en causa del alejamiento de la escuela de miles de ellos. La educación formal tradicional se ha quedado atrás y ya casi no puede competir con las innovaciones tecnológicas.

Qué hacer entonces? El papel histórico de la escuela es edificar y fortalecer las bases cognitivas y éticas de la sociedad que se quiere mantener y fortalecer. Esto le da un carácter conservador, pues culturalmente tiene la responsabilidad  de reproducir esa sociedad. Pero no debe ser lo único, pues como se observa está siendo superada por los contextos tecnológicos y comunicativos, al imponer nuevas formas de conocer y aprender fuera de la institución educativa que se están convirtiendo en una limitación para la misma institución  y en un aviso que la puede llevar a perder la importancia que ha tenido y que está perdiendo rápidamente.

Todos estos contenidos son desarrollados por Howard Gardner en “La educación de la mente y el conocimiento de las disciplinas”, (2012) en su nuevo libro publicado en español. Gardner enumera 7 formas que van a reformar en el futuro la escuela como institución social. Estas son: 1. Descubrimientos científicos y tecnológicos, 2. Tendencias políticas, 3. Fuerzas económicas, 4. Tendencias sociales, culturales, y personales de la era moderna, 5. La cambiante cartografía del conocimiento, 6. Más allá del modernismo: la ironía del posmodernismo, y 7. El punto de vista multiculturalista.

La visión educativa por la que apuesta este autor es exponer y enfatizar sobre lo que es verdadero, lo bello y lo bueno y que al igual que al estilo clásico y tradicional,  el objetivo de la educación o paideia griega que significa el ideal educativo. Es  hacer posible que esta excelencia sea alcanzada por el mayor número de personas. Pues “la educación se debe seguir encargando de la verdad (la falsedad), la belleza (la fealdad) y la bondad (la maldad), con plena conciencia de los aspectos problemáticos de estas categorías y de los acuerdos existentes entre las diversas culturas y subculturas”.

Dentro del contexto actual de la educación, aborda la encrucijada de la educación hacia el futuro. Los puntos centrales a determinar son: a) cuál es la mejor manera de transmitir los roles, los valores, las materias básicas y las disciplina deseadas; b) estar atentos a responder adecuadamente a los cambios científicos, tecnológicos, políticos, económicos, sociales, culturales y personales que se produzcan en el mundo. Y, c) detectar las señales precedentes del mundo académico y situar su propio trabajo dentro de los discursos del posmodernismo y del multiculturalismo “porque por mucho que estos discursos se contradigan entre sí, los educadores no pueden evitar verse salpicados por los partidarios más vociferadores de estas maneras tan provocativas de ver e interpretar el mundo”.  Este es un buen marco de referencia para Guatemala.

Fuente del Artículo:

http://s21.gt/2018/07/30/la-educacion-del-futuro-y-el-futuro-de-la-educacion-en-guatemala/

Fuente de la Imagen:

http://www.deguate.com/artman/publish/educacion/los-problemas-de-la-educacion-en-Guatemala.shtml

ove/mahv

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