Inteligencia Artificial y educación. ¿Qué hacer? Algunas ideas

Por  Beatriz Fainholc

El avance de todo el software supone y espera de la educación, superar las secuencias lineales que caracterizaron el andamiaje de una I.A. reducida, impuesta por la Instrucción Programada, con las primeras programaciones, allí por la década de 1950.

Con  la generación de nuevos diseños de lenguajes, el aporte de los «micro-mundos» y de nuevas ideas (Papert, Minsky, Piaget, y otros), hoy se enfatiza la construcción de entornos abiertos que estimulan la exploración del usuario/ estudiante, en el ciberespacio.

Así al mejorar sus componentes, e  incorporar más datos probabilísticos e inferenciales,  la I.A. avanza en una evolución de un modo increíble.

La Inteligencia Artificial (I.A.) es la disciplina basada en la ciencia tele- informática, donde confluyen la lógica, la matemática, el procesamiento de datos, el razonamiento simbólico, las conexiones modeladas y conducidas por las simulaciones de las neuronas cerebrales, dada por algoritmos evolucionados, y soportadas por Internet, las TIC y las redes, se halla en permanente ebullición, transformación, y creación.

No obstante existen intrigas, incógnitas  y  dudas, según algunos dentro de  realidades distópicas, que tampoco son nuevas, pero que conducen a ser  reconsideradas una y otra vez.

Una de ellas: con las tecnologías de la información, preguntarse si somos libres de pensar, sentir y experimentar la información que por toneladas se reciben, o se trata de caminos preestablecidos, «por algunos»  de la cultura dominante, -encarnada por redes centralizadas y hegemónicas de Google, Facebook, Amazon, Apple, (y las que se fusionarán….), desde donde se presentan ideas y conceptos ya procesados, se transmiten sentimientos ya catalogados, se relatan  experiencias cerradas vividas por otros pero prontas para ser emuladas, etc. Todo ello distribuido automáticamente por teléfonos inteligentes, brindando  posibilidades predecibles: será  a partir de los algoritmos y sensores automáticos?

Con la I.A., acorde a lo dicho,  conviven la utopía y la distopía, la anarquía creativa y el orden homogéneo de una cultura digital como bienes de consumo, y asi de producción industrial-telemática.

El tema de fondo es que no existen aun categorías de interpretación, entendimiento de las nuevas realidades de Internet y sus derivados: las existentes no entran, no caben en ningún orden o parámetros conocidos de explicación .De ahi la necesidad inmensa de investigación y de formación de investigadores/as en estas nuevas dimensiones que exceden las interpretaciones cuantitativas (presentadas ´por los gráficos conocidos  que nos brinda la informática), lo que no está mal ´pero es poco.

La I.A. Busca simular comportamientos de la inteligencia humana en sistemas informáticos, para lo que se vale de lo conocidos por “aprendizaje de máquinas”, pero aun  está lejos de ser consciente de sí misma, para aprender.

Sin embargo  la I.A. comienza a llamarse, también «máquina de aprendizaje» (o “machine learning”) ya que incluye positivamente con sus software, algo así como una inteligencia potenciada (o “intelligence augmentation”).

La PC y los teléfonos inteligentes “enredados” mas alla que ya reconoce muchas y varias cosas, como el habla y otras  funciones, y que ejecuta algoritmos cada vez mas de modo efectivo, simultáneamente, requiere de inteligencias y emociones humanas que bien podría ser «enfrentadas» por quien posea una «información contracultural» de avanzar en dos rutas: para romper  o para superar estos esquemas.

Serían aquellos capaces, de trabajar «desde los bordes», en las “ líneas impredecibles de fuga”, los que producirían  una re-culturalización, de la tampoco se sabe mucho en cuanto a su sentido y rumbo.

Cómo?  Al «romper el código superficial». Es decir, al enseñar para que se sepa leer, pensar, escribir de otro modo: dar vuelta /transformar el código representacional hegemónico vigente, de toda programación informática existente y de otras…, dentro de una propuesta emancipadora, más allá de las estructuras y redes existentes flexibles  (es así?),  presentan sus límites: la mayor parte de las veces sirven solo para brindar una imagen pública estereotipada de felicidad estandarizada de las vidas reales.

Enorme desafío para la esfera educativa con tareas tremendas de pensar de modo inédito, enseñar critica pedagógica, desarrollar espíritu prudente y precautorio  frente a las mediaciones tecnológicas, si se trata de  formar gente creativa, anticipadora y hacedora de cosas, de modo socialmente productivo, ético y sostenido a largo plazo.

Existen herramientas telemáticas cercanas o a la mano, de capacidad  computacional poderosísima, casi ilimitada, en medios  ubicuos de comunicación: que interconectadas, producen  y transmiten información sin cesar, y que deben o bien podrían ser exploradas y explotarlas en educación, aunque aún  no se sepa del todo cómo, ni cuándo.

Se trata de explorar un nuevo perfil y misión de la  educación virtual  para la cultura digital, en sus contextos, coyunturas y ambientes inteligentes (que no solo están representados por los artefactos…). Es decir,  puede construir un mejor  «ecosistema de  ideas» a partir de descubrir los datos personales y socialmente útiles, con un análisis cultural, y por ende, de los aprendizajes producidos desde diferentes perspectivas, abordajes e interpretaciones.

Se reclama una educación de lo que  debería ser un deber ser. Ajustado a las  realidades con rescate de los valores  y virtudes existencias centrales, que   diseñen y  apliquen software inteligente para  participar y apropiar la media algorítmica. Ser  optimistas para hallar caminos –  (aunque provisorios) de pensamientos fértiles, – donde también las maquinas colaboren-, que inspiren acciones a implementar dentro de los principios de emancipación humana.

Qué hacer? Algunas ideas concretas.

1-Enseñar desde  la currícula  elemental,  a escribir código, que significa formar estudiantes, -y  antes o simultáneamente a profesores-,  a escribir con  fundamentos matemáticos y lógicos, apoyos de la programación. Lo  que no significan que los chicos sean necesariamente desarrolladores de software, sino para comprender la transformación automatizada operada a partir los datos convertidos en software.

2-Desarrollar conciencia personal y colectiva responsable sobre lo que significa la esfera on line, como contexto donde todos creamos constante y continuamente datos, links, hashtags,  compras en  Amazon, etc. Por lo que se demuestra que Internet es una expresión y resultado de la inteligencia y acción humana singular y colectiva, pero de proyecciones no previstas.

3-Promover el pensamiento  crítico, con enseñanzas y ejercitaciones explicitas d toda aquélla información que se recibe y se usará para diversos fines. Demostrar que la virtualidad no es neutral ni objetiva ni transparente, sino que es el producto construido (y manipulado) según puntos de vista y perspectivas sesgadas activas. Es decir, se articula con alguna estructura de poder, que  aparece como variable interviniente (si no independiente) de muchísimos procesos sociales, algunos con sentido evidente, otras veces, ocultos.

De este modo, se contribuirá a entender que no existen fuentes unilaterales de información y menos como insumos para la producción de conocimiento científico, desde los niveles formativos  incipientes y superiores. Sino enseñar a responder cuestiones que remiten a un abordaje inter/ transdisciplinario de los fenómenos y los procesos  naturales y artificiales, elaborando  preguntas reflexivas, tales como de dónde provienen los datos? quien los subvenciona, cómo se diseñan para operar como interfaces de comunicación e interacción, etc.

4- Trabajar para que las máquinas logren más flexibilidad y capacidad de aprendizaje, que «piensen» (el gran temor) acerca del desplazamiento o la sustitución  de empleos menos automatizables (el repositor en los mercados, o un auto o colectivo sin chofer, etc.). Es decir  que estas situaciones sirvan- según lo enunciado en 1 y 2-, para analizar y desmistificar las «interacciones inteligentes» ilusorias, que ponen en jaque a todo el espectro sincero de la cognición y la emoción. Se trata de discutir los puntos extremos al que la  racionalidad técnico- instrumental de la digitalización y sus modus operandi ha llegado.

Todo ello y mucho mas, contribuiria a la evolución de una educación imprescindible (a veces se piensa imposible), que hasta ahora siempre se halló/halla detrás de la tecnología…..

En tiempos de la disrupción digital, prever, señalar y corregir errores de una desorientada incorporación de las TIC en general, y para  la formación estudiantil y de los profesores/as, significa contrarrestar la tentación de un mayor consumo irracional tecnológico sin sentido, o un posible boom de start-up dedicadas a la pura  «ed-tech», como futuro insumo algorítmico próximo a una expresión de la I.A, aplicada a la  educación.

 

Comparte este contenido:

Britain’s economics students are dangerously poorly educated

Por Phillip Inman

Universities that only train young people to be City analysts leave us unable to learn from the past or predict the future

Last year the chief economist at the Bank of England, Andy Haldane, gave a fear-inducing speech that warned of Armageddon in the jobs market. Robots threatened 15 million UK jobs, he said.

This dystopian picture of busy machines and queues of jobless Britons was replaced this month by a rosier view from PwC, which made the opposite claim: robots and artificial intelligence could create as many jobs as they destroy, which happens to be around 7 million.

Then the University of Oxford said 35% of UK jobs could be automated, while a 2017 McKinsey report warned 5% of UK jobs were highly automatable. The MIT Technology Review has identified at least 18 different predictions about automation.

This article is not about robots, AI or even the debate raging over the impact of Brexit. It’s about the detachment from history and real life – stemming from a disastrously narrow education – that allows economists to make such claims, and the damage that does to public debate about important matters.

This month, the pressure group Rethinking Economics said Britain’s universities were failing to equip economics students with the skills that businesses and the government say they need. Following extensive interviews with employers, including organisations such as the Bank of England, it found that universities were producing “a cohort of economic practitioners who struggle to provide innovative ideas to overcome economic challenges or use economic tools on real-world problems”.

Moreover, the group said, “when political decisions are backed by economics reasoning, as they so often are, economists are unable to communicate ideas to the public, resulting in a large democratic deficit.”

You could easily level that criticism at the economists forecasting the impact of AI. What are people supposed to think when those who study the field come up with such wildly varying predictions? More importantly, what will politicians think they should do? Nothing, probably, given the confusion.

The Rethinking group is concerned that university departments only train, rather than educate, huge numbers of graduates for econometrics jobs across the banking, insurance and consulting sectors.

In our increasingly student-led system, these young people don’t want to mess around with history or modules on inequality. They are on a mission to make money for themselves in the private sector.

If they were diverted into discussions of economic history, they might find out we are about to repeat the mistakes of the past and trigger another financial crisis. Even more inhibiting, their course might show that higher inequality dampens workers’ incentives to increase productivity, and might prompt them to ask why young economists in the City are paid colossal amounts of money to analyse bond yields or forecast oil prices. Pay them less, share the money around, and productivity might improve. Failing that, let a robot do their job.

It is an improvement, albeit an incremental one, that brings back a bit of Marxism (though just a discussion of Karl’s labour-market theory). The developers of the programme also claim it has freed itself from neoliberal thinking, which judges markets to be self-adjusting and consumers and businesses to be operating with the same information. The world is full of asymmetric power and information relationships, and Core reflects this.

Nonetheless, Joe Earle, chief executive of the charity Economy, says Core puts a gloss on a course that still puts maths first and critical thinking second.

“When people demand a revolution, minor reforms often gain support because they can be framed in such a way that they appear to simultaneously address the concerns of the critics while maintaining the status quo. This is exactly what is happening in economics,” he says.

It seems it is still seen as radical to analyse the flows of money in the world as if much of it was stolen, and how that skews investors’ decisions. But it’s not radical: it’s a fact. Tax alleviation structures dominate company decisions, but are rarely debated by students. Some of the money will be drug money or gains from organised crime. But most of it will be money that avoided tax in the country where it was generated.

Such a discussion would give students the chance to hear varied perspectives, challenge assumptions, and explore how different values and goals can lead to different conclusions. It shows that the academics behind Core still have work to do.

Source of the article: https://www.theguardian.com/business/2018/aug/04/economics-students-dangerously-poorly-educated

Comparte este contenido: