miércoles, 26 de junio de 2024

Inteligencia vs Inteligencia Artificial ¿tiene sentido esta división?

 Por Paola Dellepiane


Partiendo de una visión sistémica de la Inteligencia Artificial (IA), su desarrollo afectará a ámbitos diversos de la educación, y desde un enfoque multidisciplinario en investigación, docencia, gestión, relación con la sociedad y otros campos del conocimiento representativos de las humanidades y las ciencias sociales. En 2019, el Consenso de Beijing, en su documento sobre IA y educación de la UNESCO, enfatizó la característica interdisciplinar de la IA como aspecto clave a tener en cuenta para quienes toman decisiones y formulan e implementan políticas públicas. Pero también la relación compleja que representa pensar la IA en la educación por las múltiples aristas que abarca: políticas educativas, uso en la gestión, apoyo a la docencia y a la evaluación del aprendizaje, competencias para la vida y el trabajo, nuevas oportunidades de aprendizaje permanente, y todo ello sin descuidar los aspectos de uso ético, transparente, equitativo e inclusivo.

Conectando esta visión con una reciente publicación de Faraón Llorens, es posible agregar dos dimensiones o características a la IA en el ámbito educativo: la humanización de la respuesta y su necesidad de supervisión humana

El primer aspecto, hace que sea casi imposible discernir si una tarea ha sido efectuada por la IA o por un humano puesto que ésta tiene capacidad creativa y naturalidad en el lenguaje.  El segundo aspecto tiene que ver con las incoherencias de las respuestas.

Llorens resalta la importancia de “tener en cuenta que la IA no puede reemplazar completamente al profesorado humano, ya que la enseñanza y el aprendizaje son actividades complejas que requieren la interacción humana y el pensamiento crítico”.

Cabe también la siguiente conclusión: Si un robot puede hacerlo, no era una tarea específicamente humana.

En este sentido, el planteo que considera positivamente el potencial de la IA es que el rol docente podría alejarse de la presentación y gestión de contenidos y centrarse en el desarrollo de habilidades complejas que son propias de la condición humana, y que la tecnología no puede hacer.

Entonces, cabe una segunda conclusión: Si queremos desarrollar inteligencia artificial debemos entender la inteligencia natural y conocer cómo funciona. En palabras de Turkle, “redefinir lo que es humano en base a lo que la tecnología no puede hacer (..)  Toda tecnología plantea un desafío para nuestros valores humanos, y eso es bueno porque hace que reafirmemos cuáles son”

Y en esta línea, se hace necesario revalorizar la ternura y el sentido del humor como "dos tecnologías" esenciales que tenemos que llevar al aula.

En las últimas décadas, la IA se ha desarrollado para estar presente en nuestras vidas cotidianas. Siguiendo las ideas de Turkle, las máquinas están programadas para participar en conversaciones como si entendieran de qué hablan hasta el punto de que algunos se han preguntado: ¿hasta dónde puede llegar esto y qué ocurrirá entonces? 

De esta manera, no se trata de decidir si IA sí o IA no. La opción de no IA ni es viable ni es conveniente. 

Siguiendo la propuesta de Llorens, el aumento de inteligencia que representaría que tanto la inteligencia natural como la artificial se pusieran a colaborar y se complementaran, sería la opción más inteligente.

En las universidades debemos formar universitarios que, junto a una inteligencia natural bien ejercitada, sepan sacar partido a la inteligencia artificial en su vida profesional (y personal).

Retomando el carácter interdisciplinar de la IA, se puede enseñar inteligencia artificial en las materias curriculares de otras disciplinas desde un enfoque transversal y adoptando un enfoque global, práctico y activo en el que el trabajo basado en proyectos y contextualizado desempeñe un papel muy importante.

Abordar una IA que converse, cree y potencie la enseñanza y el aprendizaje. 

Como dice Cathy O’Neil en su texto Armas de destrucción matemática, nos enfrentamos a un mundo donde los datos no van a desaparecer, ni tampoco los ordenadores, y los modelos predictivos son las herramientas de las que dependeremos cada vez más para dirigir nuestras instituciones y gestionar nuestras vidas. Y agrega que, estos modelos no se construyen únicamente con datos, sino fundamentalmente con las decisiones que tomamos sobre los datos a los que debemos prestar atención. Y esas decisiones no se refieren únicamente a cuestiones logísticas, de beneficios o eficiencia, sino que son fundamentalmente decisiones humanas. 

Referencias: 

¿Deberíamos revisar el alcance del término inteligencia? (I) , Faraón Llorens, 2024

¿Deberíamos revisar el alcance del término inteligencia? (II), Faraón Llorens, 2024

La inteligencia artificial en el gobierno universitario, Faraón Llorens, 2023

Turkle, S. (2015). En defensa de la conversación. El poder de la conversación en la era digital. Ático de Libros: Barcelona

Tomando deAplicaciones educativas en entornos virtuales

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