Colaboración especial para el blog. Dra Beatriz Fainholc
bfainhol@gmail.com
Resumen
Un problema más inquietante para estudiar hoy en ciencia y tecnología en relación a la educación son las características y sus limitaciones de los diferentes tipos de inteligencia artificial (IA). También reconocer y analizar una de las últimas fronteras de la IA Generativa, hacia una IA general y apoyar, o no, el desarrollo de una IA emocional. Lo que significa algunas preocupaciones para seguir pensando.
Algunas precisiones.
La inteligencia artificial (IA) se define como el desarrollo de programas informáticos capaces de imitar la epistemología de los procesos inteligentes humanos. Así, la inteligencia posibilita formas de conocimiento automáticas, sin la supervisión (aunque sí de su diseño y desarrollo) de los seres humanos para alcanzar objetivos concretos eficientes. Es un concepto muy complejo, depende de la interacción social, y hoy de la interactividad digital conectiva (para quienes la tengan…)
2. Un tipo de IA
es la (IAG) Generativa apoyada en el aprendizaje automático creado por los humanos.
Aprende patrones y relaciones de datos (contenido) que crean programas que usan
patrones para crear contenido. Esta inteligencia es más amplia y contiene a la
IA Conversacional que genera contenido inédito a partir de existentes datos
almacenados, con interactividad dialogal participativa. Usa algoritmos y redes
neuronales avanzadas de Aprendizaje profundo y Machine learning : es el
concepto de Transformador Generativo Pre-entrenado o Generativo (Generative
Pre-trained Transformer o GPT). El mismo aprende de textos, música, imágenes,
animación, y otros, para luego generar automáticamente contenido nuevo y único.
Sin embargo,
esta inteligencia no es capaz de sentimientos humanos como la empatía, lo que
afecta, entre otros, la forma de escribir contenidos: son insípidos y sin
emocionalidad.
3. La inteligencia
artificial general
La Inteligencia
Artificial General (AGI) en oposición a la inteligencia estrecha, se distingue
por su capacidad de ejecución de muchas actividades diferentes. Actúa casi como
réplica de la inteligencia humana con la mayoría de sus funciones cognitivas. Si
esto es así, se podría argumentar que la IA general humana, como forma de
conocimiento, podría ser una capacidad del pensar/sentir y viceversa, mediada
por software dedicados en este caso, a cultivar emociones (positivas y/o
negativas) que son parte constitutiva de las conductas humanas, y de su
formación.
4. La inteligencia
artificial emocional (IAE)
Compromete a
estudios muy avanzados sobre el papel y funciones de las emociones humanas,
montadas en la IA Generativa.
La emoción
supone (Diccionario de la lengua Española 2023) “una alteración del ánimo
intensa y pasajera, agradable o penosa, a veces acompañada por una
manifestación somática”. Los sentimientos están vinculados a las emociones de
una persona (pasión, ira, miedo, dolor, etc.) que se manifiestan como
experiencias subjetivas y conscientes ante determinadas situaciones.
La inteligencia
Artificial socioemocional (IAS) es la aplicación de ciertas características
socioemocionales humanas a la inteligencia artificial, ya sea a una entidad
física, o a un sistema de avatar, pero más particularmente a robots.
Los robots socioemocionales pueden tener diferentes formas o funciones, pero comparten ciertas características en común (Woo et al., 2021): reconocen la presencia de humanos, pueden involucrarnos en una interacción social, expresan su propio ‘estado emocional’ e interpretan el de sus interlocutores. Al mismo tiempo, deben ser capaces de comunicarse de forma natural, similar a la humana, lo que debe incluir también el lenguaje no verbal, como la comunicación mediante gestos, posturas, expresiones faciales o cualquier otra forma.
El sistema de IAE es capaz de reconocer y entender, interpretar dichas emociones y simularlas a través de la interacción y la comunicación no verbal humana, de las que por recopilación de información, aprende hasta reemplazarlas.
La teoría de la
“inteligencia emocional” (Goleman,1996), entre otros abordajes, podría caber
aquí, como la capacidad de identificar, gestionar, interpretar, modificar y
manipular las emociones propias y la de los otros.
Consecuencia de
ello, existen muchos elementos del proceso emocional que son estudiados y
analizados, para explorar si las máquinas y sus programas, posibilitan (y
cuándo) el desarrollo, por ejemplo, del autoconocimiento y autocontrol
emocional, entre otros, que afectan el estado anímico, que redunda en lo
cognitivo.
Preguntas inquietantes
·
Cómo las máquinas y los programas informáticos pueden mediar o reemplazar una interacción humana, que por definición es emocional. Más aun en casos donde hay mayores posibilidades de desborde personal o social, en situaciones límites, hoy más provocadas por problemáticas del sentir humano confundido, o de un contexto social disruptivo e incierto, y demás, como es el contemporáneo.
· Una máquina podría/puede emocionarse (y sentir amor u otro) con un software de IA generativa programado para ello, inscripto en la interacción humana-no humana, en diversas situaciones de vida.
·
¿Puede/podría existir algún sentimiento
(ira u otros) entre un robot programado y un ser humano?
·
La tecnología digital, en todos los
formatos, permitiría una reconstrucción anímica personal (y/o social) ?: no se
sabe.
Si es posible programar una lógica de emociones, como lo es para diferentes tipos de pensamiento, cuales serían los sentimientos básicos universales para que la máquina robot sienta, o mejore auténticamente los procesos socio-emocionales de la vida, el trabajo, el estudio, las relaciones familiares, de amistad, etc., de una persona.
Pueden/podrían los algoritmos estandarizados y de comunicación virtual interactiva entre los robots y las personas, conocer las profundidades del alma humana? tal vez no se estaría lejano de ello hoy, pero requiere mucha investigación mas, e inversiones que ya las hay.
Por ahora más
allá de los estudios avanzados sobre IA - sostenidos por la industria, lo
comercial, financiero global, -, los debates académicos filosóficos ,
psicosociales , etc., muestran que mucho se habla y poco progresan las
certidumbres, y menos se actúa concretamente desde el fundamental punto de
vista ético que todo esto implica.
Otra frontera de la IA: el conocimiento implícito
Si se trata de desarrollar el pensamiento especulativo, que
debería ser patrimonio del diseño de futuros, en general, y de la IA, en
especial, deberíamos preguntarnos acerca de qué fronteras se pueden
considerar hoy acerca de ella.
Anteriormente nos hemos
referido a la frontera de la IA Emocional: ver https://bfainhol.wixsite.com/blogteac/post/la-ia-emocional-%C3%BAltima-frontera-de-la-ia-preguntas-inquietantes
Ahora: por darse de la mano con
la IA general[1],- que-
actúa casi como réplica de la inteligencia humana con la mayoría de sus
funciones cognitivas,- pero no lo es-, resulta muy oportuno referirnos a la AIG[2] de
conocimiento tácito
Otra frontera esencial en
términos educativos, de enseñanza y aprendizaje es pensar y verificar en
la práctica pedagógica diaria si la IA Generativa que aprende patrones de textos,
música, imágenes, animación, y otros, luego copiados, generados automáticamente
como un contenido nuevo y único, ¿puede transmitir los conocimientos que
una persona recoge y organiza como un conocimiento experiencial (Kolb, 1984), o
el que adquirió haciendo , ejecutando procedimientos de “saber cómo”, o por
entrenamiento práctico? De los que existen ejemplos a montones.
¿No estamos tan seguros si
la IA logrará capturar el conocimiento implícito como se da en las personas, como nosotros?
Puede? Podrá?
Los casos nombrados antes se
relacionan con el conocimiento implícito: un saber que se adquiere de forma incidental y natural, sin una
conciencia por parte de una persona.
Se refiere a todo lo que
se hace con maestría,- una capacidad superlativa-, pero sin saber bien cómo se
adquirió.
Se trata de un conocimiento
sobre la estructura subyacente de un entorno de estímulos complejos.
Cabe considerar que hoy los procesos
a enseñar, aprender y trabajar, son muy complejos y en general, inmateriales,
que no pueden verse en la acción. Se dificulta más si se trabaja en remoto.
Si se trata de presenciales, la etnografía puede
ayudar al poder describir procesos cualitativos: ej.: , en los recreos o
pasillos de las escuelas, al compartir una merienda , etc., en las oficinas o
secciones de las fábricas donde se comparten historias que en base a la
experiencia, vivencias y demás, enseñan qué hacer en situaciones inesperadas u
otras.
El
conocimiento implícito se refiere a lo simple que puede ser algo,
aunque sea difícil de codificarlo y transmitirlo. Ej: un viejo operario próximo
a jubilarse, en una fábrica que domina el conocimiento y los secretitos de un
tipo de máquina de mecanismos muy complejos, pero que es difícil transmitirlos
a otros empleados.
¿Cómo se transmite el
conocimiento tácito, de una persona a otra?, salvo que lo observen, y lo
practiquen, bajo supervisión, es dificultoso lograrlo. Si bien una guía
donde se enumeran los pasos de un procedimiento, o se
pasa un PPT, o un video tutorial, puede ayudar, no estamos seguro de lograrlo,
porque se no se trata de un suceso cuantitativo, sino eminentemente cualitativo.
Se aprende directamente por
interacción personal, donde por la relación intersubjetiva se
conforma la subjetividad, se modifica el yo de la persona que aprende.
Recordar el concepto de ZDP
(Vigotsky,2000) y las negociaciones tácitas implicadas en la generación y desarrollo
de los significados durante el proceso de aprendizaje: cuanto se aprende de lo
explícito, y de lo implícito, es difícil establecerlo.
El conocimiento implícito es un
conocimiento tácito porque es un saber personal, vinculado a los
valores, principios, costumbres, ideas e incluso emociones de una persona.
También se refiere a la manera particular que se tiene de estar en el
mundo y de relacionarnos con los demás, que es espontánea y subjetiva.
Con la IAG: el conocimiento
explícito (digamos, que se logra….) al acceder a las bases de datos
clasificados, y buscar conceptos, o consultar a centros de investigación que
registran /nuclean los hallazgos científicos mundiales avanzados, etc. Es
decir, se puede aprovechar el conocimiento explícito de los documentos e
Internet, pero el conocimiento implícito, fruto de la intuición, la
percepción, el lenguaje transmitido verbalmente (y contextuado culturalmente[3]) aun es una frontera para
la IA.
Si bien hay algoritmos que leen
entre líneas, para inferir o no, lo dicho, o los sistemas que tratan de
capturar lo que no sabemos que sabemos, los estudios de la IA referidos al
conocimiento implícito, están por ahora alejados.
El conocimiento implícito es
aquel donde no se sabe cómo se obtuvo y cuesta transmitirlo: está en las
personas, que por ahora son irremplazables.
Referencias:
Goleman, D. (1996): Inteligencia emocional. Barcelona,
Kairós.
Woo.
H, Gerald K. LeTendre, Trang Pham-Shouse, Yuhan Xiong. The use of social robots
in classrooms: A review of field-based studies, Educational Research Review,
Volume 33, 2021, ISSN 1747-938X, https://doi.org/10.1016/j.edurev.2021.100388.
Kolb,
D.A. (1984). Experiential Learning: Experience k the Source of Learning and
Development. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
Lanier, J.
(2018). Diez razones para borrar
tus redes sociales de inmediato. Penguin
Random House.
Vigotsky,
L. (2000) El desarrollo de los procesos psicológicos superiores. Crítica.
[1]
Ilustrativamente, recordar las etapas evolutivas de la IA.
[2]
IA
Generativa: Generative Pre-trained Transformer o GPT.
[3]
Recordar que los software y algoritmos de la IA son de pretensión
lineal universal, con las implicancias comerciales de un capitalismo híper
tecnologizado tantas veces denunciado.
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