El informático, empresario y escritor taiwanés Kai Fu Lee (Taipei, 1961), emigró a USA y asistió a la escuela secundaria en Oak Ridge, Tennessee. Licenciado en Ciencias, con especialización en informática de la Universidad de Columbia (Nueva York, USA), recibió un doctorado en filosofía en Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellon (USA). Completó su tesis doctoral sobre Sphinx, que, según él, es el primer sistema de reconocimiento de voz continuo, independiente del hablante y de gran vocabulario.
Lee ha escrito dos libros sobre reconocimiento de voz y más de 60 artículos sobre informática. Ha trabajado para algunas de las compañías más importantes del sector como Apple, SGI, Microsoft o Google, donde desarrolló su carrera como presidente de la filial de la empresa en China. Tiene más de cincuenta millones de seguidores en las redes sociales.
“Lee está convencido de que en el futuro sobrevivirán los trabajos que requieran de tres habilidades humanas: “curiosidad, pensamiento crítico y creatividad”. En ese sentido, el experto reclama en las aulas una educación más individualizada y con el acento en las relaciones personales. “La inteligencia artificial podría eliminar las tareas más tediosas y liberar hasta un 40% del trabajo rutinario de los profesores”, afirma. En su libro ‘Superpotencias de la inteligencia artificial: China, Silicon Valley y el nuevo orden mundial’, Kai-Fu Lee asegura que esta transformación educativa ya se está produciendo en China. “La inteligencia artificial ha venido para darnos tiempo para pensar lo que significa ser humano”, sentencia.”
La UNESCO afirma que la Inteligencia Artificial (IA) “proporciona el potencial necesario para abordar algunos de los desafíos mayores de la educación actual, innovar las prácticas de enseñanza y aprendizaje y acelerar el progreso para la consecución del ODS 4. Sin embargo, los rápidos desarrollos tecnológicos conllevan inevitablemente múltiples riesgos y desafíos, que hasta ahora han superado los debates políticos y los marcos regulatorios”. Y si la centramos en humanización de la Educación, es posible que la IA nos puede ayudar “en la solución de las desigualdades actuales en materia de acceso al conocimiento, la investigación y la diversidad de las expresiones culturales, y garantizar que la IA no se amplíe la brecha tecnológica dentro de los países y entre ellos.”
Gracias a la publicación Aprendemos Juntos 2030 del BBVA y El País (España), compartimos con fines únicamente educativos y de formación permanente, partes del diálogo con un variado auditorio sobre «machine learning» y «deep learning», Inteligencia Artificial en la Educación, discapacidades motoras e intelectuales, Reconocimiento de voz, Superinteligencia y Tecnología, por algunos temas. En algo más de media hora podremos conocer la experiencia y opinión de Fu Lee. Sus respuestas podrían ser útiles para nuestra reflexión personal y comunitaria, y comprender que la Inteligencia Artificial nos puede ser de mucha utilidad para el proceso enseñanza – aprendizaje y reflexionar sobre la ética de esta nueva tecnología respecto a la privacidad, la seguridad, la brecha económica, el desempleo…
En esta publicación compartimos los enlaces del video completo y el momento más destacado, así como partes del diálogo, que recomendamos leer íntegramente en el enlace que indicamos al final del artículo. Es nuestro propósito que esta publicación sea una invitación a seguir entusiasmados en nuestra formación permanente, conociendo los aportes y la experiencia de especialistas cercanos al mundo educativo. Hacemos presente que las letras en negritas y cursivas son nuestras, y los corchetes indican partes de la fuente no compartidas.
ALMA: … cuando se habla de inteligencia artificial, se utilizan términos como «machine learning» y «deep learning». ¿Podría explicarnos en qué consisten?
KI FU LEE: “[…] «deep learning» o aprendizaje profundo es la tecnología más eficiente. Al aprendizaje automático, hay que mostrarle un gran volumen de datos y enseñarle la respuesta correcta para que termine adivinándola mejor que nosotros. […] Estas competencias se incorporan al aprendizaje automático. La entrada de datos y la salida de decisiones, clasificaciones o predicciones. El «deep learning» o aprendizaje profundo es la tecnología más avanzada y emocionante dentro del «machine learning» o aprendizaje automático. […] utiliza una red muy profunda basada en el cerebro humano, pero muy muy profunda, de miles de capas. La información entra y las decisiones salen, y la profundidad de la red permite al ordenador realizar abstracciones. […] el aprendizaje profundo no necesita aprender esas características. […] Recibe la información, pero no le enseñamos cómo pensar. No le enseñamos qué pensar. […] Así que el aprendizaje automático, en general, se basa en grandes cantidades de datos para clasificar, decidir o predecir. Y el aprendizaje profundo es un aprendizaje automático muy especial que crea redes complejas y profundas. Por eso, requiere muchos datos y toma decisiones más precisas que la gente. Gracias a esa cantidad ingente de datos, puede aprenderlo todo.”
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CÓMO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AYUDARÁ A LOS PROFESORES (MOMENTO DESTACADO 05´ 12”)
ANTONIO: … Yo soy profesor. Me gustaría saber cómo puede ayudar la inteligencia artificial en mi labor diaria. Por ejemplo, a mis alumnos o a mí.
KI FU LEE: “[…] algunas tareas se hacen más fácilmente con inteligencia artificial, y otras solo puede hacerlas el profesor. La educación general implica componentes como clases, deberes en casa, exámenes y tutorías. Esas son las cuatro áreas principales de la educación. […] Respecto a los deberes, la inteligencia artificial puede personalizar las tareas de cada alumno al estudiar sus capacidades individuales. […] Todo esto puede basarse en la observación de los deberes, los exámenes, las notas, las aptitudes y aspiraciones, y también de otros aspectos que pueda observar el profesor. Por eso, los deberes deberían ser personalizados. […] La educación debería integrar esta optimización para obtener los mejores resultados en cada niño. […] Puedes adiestrar a esta tecnología para que asigne a cada alumno el material educativo más adecuado. […] Los exámenes también pueden estar personalizados, condicionados, seleccionados, al igual que los deberes. Y la puntuación de los exámenes. Creo que los profesores pierden demasiado tiempo puntuando exámenes. […] ¿Por qué perder el tiempo poniendo notas si puede hacerlo la inteligencia artificial? […] Respecto a las tutorías, […] Funciona principalmente por videoconferencias, educación a distancia. […] si se integra la inteligencia artificial en las aulas de hoy en día, el profesor podría ahorrar hasta un cuarenta o un cincuenta por ciento de su tiempo. Y yo creo que ese tiempo debería invertirlo en las relaciones interpersonales. […] Creo que ese es el futuro de la educación. […] Es más, piensen cómo ha cambiado el trabajo respecto a hace cien años. […] Todo ha cambiado radicalmente. […] Pero no ha tenido impacto en la educación, y tenemos que empezar a plantearnos su futuro. […] casi todos los países siguen educando a los niños y examinando con nota como si fueran robots. Y los niños o los estudiantes nunca superarán a la inteligencia artificial en memoria, estudio, conceptualización, test de respuestas múltiples, ecuaciones matemáticas, fórmulas químicas o valores Historia. […] Estamos enseñando mal a los niños. La educación necesita ser reiniciada. La educación para el futuro de los niños debería centrarse en lo que necesitan los humanos. No tienen que enseñar a los niños a ser como la inteligencia artificial, […] Y las tres C son: curiosidad, pensamiento crítico y creatividad. La educación debería centrarse en el trabajo en equipo, la comunicación, la colaboración, y no en hacer deberes y exámenes individualmente y en competir unos contra otros. […] Si no cambiamos eso, el futuro será desolador. Porque los licenciados no serán capaces de desempeñar los trabajos que se necesiten dentro de quince o veinte años. […] vamos a necesitar que los universitarios sean pensadores críticos, creativos, estratégicos, compasivos y personas empáticas. A la educación le queda un largo camino por recorrer. Y es uno de los sectores que más tardan en integrar la tecnología. Si eso no cambia, dentro de treinta o cincuenta años, nos espera un futuro terrible.”
MARÍA: … tengo en el aula varios alumnos con discapacidades motoras e intelectuales. Quisiera saber cómo la inteligencia artificial puede ayudar a estos alumnos.
KI FU LEE: “[…] dependiendo del tipo de discapacidad, se puede hacer más o menos. En el caso de los alumnos con dificultades del aprendizaje, autismo, Asperger, etcétera… actualmente, el apoyo humano es la mejor opción. […] Porque si tenemos muchas personas con dificultades de aprendizaje y les asignamos un profesor particular, puede ser muy caro. […] Hay otros tipos de discapacidad, como la visual, la auditiva, la motora en los que la inteligencia artificial puede ayudar mucho. […] En el futuro, la inteligencia artificial permitirá que el humano tenga un movimiento, una visión, una comunicación y una comprensión mucho más precisas. […] tendremos herramientas robóticas. […] Soy muy optimista con el potencial de la inteligencia artificial respecto a las discapacidades perceptivas o motrices. […] Pero para las dificultades de aprendizaje y las discapacidades cognitivas o psicológicas, la inteligencia artificial será un mero apoyo para el factor humano. Por último, quiero añadir que pienso que necesitamos a más gente que ayude a los niños con discapacidades cognitivas o de aprendizaje. [… Si] la inteligencia artificial hiciera el cincuenta por ciento del trabajo del profesor, este tendría tiempo para atender individualmente y ayudar a los alumnos con discapacidades cognitivas. […] Espero que la inteligencia artificial les ahorre las tareas más tediosas y les permita cumplir su cometido. Eso sería apasionante y emocionante.”
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PENSAR CON AUTONOMÍA: UNA CLAVE PARA EL MUNDO DE HOY (ENTREVISTA COMPLETA 57´ 15”)
CARLOS: … en un mundo ordenado por los algoritmos, ¿dónde queda la emoción?
KI FU LEE: “[…] cualquiera de los actuales algoritmos de inteligencia artificial son meros programas informáticos. Exactamente iguales que Excel. Es como si utilizo Excel para sacar las cuentas semestrales de mi empresa. Pulso el botón y obtengo el resultado. «Excel, ¿estás contento?». No, solo es una herramienta. Cumple su función. Y el AlphaGo es igual que Excel. Dicho esto, ¿puede la inteligencia artificial detectar la emoción? Por supuesto. Si colocamos cámaras y micrófonos, nos ponemos sensores de temperatura, humedad y ritmo cardiaco, controlamos la dilatación de las pupilas, los posibles sudores, el pulso… La inteligencia artificial podrá predecir si estamos contentos, tristes, nerviosos, si decimos o no la verdad… con mayor precisión que los humanos. Esto tiene que quedarnos claro. La inteligencia artificial no tiene emociones ni sentimientos, al igual que Excel. Sin embargo, puede detectar las emociones humanas con gran precisión y sensibilidad. Probablemente, no mejor que un psiquiatra, pero sí mejor que casi todos nosotros. ¿Y puede fingir emociones? Por supuesto que sí. Cuando conozca una emoción y deduzca computacionalmente cómo reaccionar, podremos sintetizar una cara en 3D que muestre felicidad, tristeza o frustración. El noventa y cinco por ciento parecerán realistas para el ojo humano. Es una muy buena pregunta con una respuesta rara. La inteligencia artificial no siente emociones, pero puede detectarlas con precisión y emularlas con un realismo y una fidelidad pasables.”
ALEX: … me gustaría saber qué trabajos van a ser los más afectados por la inteligencia artificial y, sobre todo, cuáles son los trabajos del futuro.
KI FU LEE: “De acuerdo. La inteligencia artificial opera en campos unidisciplinarios, así que afectará al empleo de distintas formas. Los trabajos rutinarios y repetitivos que no requieren creatividad ni compasión son los que más peligran. Los trabajos cognitivos, como las funciones de oficina, los contables, la gente que hace cuentas, manda correos rutinarios, los administrativos, los secretarios… corren el peligro de desaparecer. La gente que siga instrucciones sencillas, el servicio al cliente… […] Piensen en los trabajos rutinarios y repetitivos que requieran percepción. […] La inteligencia artificial ya desempeña muchos trabajos. […] El primero es que esos empleos no serán rutinarios ni repetitivos. Si lo fueran, los haría la inteligencia artificial. Los nuevos empleos requerirán una formación. […] Seguramente, no nacerán en los próximos cinco años, y requerirán cualificación. La gente que esté actualmente en empleos rutinarios que no requieran compasión ni contacto con el ser humano, corre peligro. […] . Si su trabajo requiere razonamiento, creatividad, estrategia o contacto humano, están a salvo. Pero la inteligencia artificial podría ayudarlos. Si aún son jóvenes y están estudiando… No sé decirles las diez mejores salidas… Pero sí que deberían pulir estas habilidades: creatividad, estrategia, razonamiento complejo y planificación. Olviden lo rutinario. Céntrense en el trato humano: la responsabilidad, la comunicación y el trabajo en equipo. Esto les será útil toda la vida. También les recomiendo que estudien un poco de inteligencia artificial y de programación. Aplíquenlo en su área de especialidad, tanto si estudiáis periodismo como contabilidad. […] La inteligencia artificial es una herramienta más. En muchas profesiones, estudiar inteligencia artificial les enseñará a encontrar esas herramientas y a utilizarlas. Eso los preparará para la era de la inteligencia artificial.”
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[…]
DAVID: … «¿Cómo ve usted la transición que estamos llevando desde la inteligencia artificial general hacia la superinteligencia?».
KI FU LEE: “Primero, definiré esos términos. La inteligencia artificial tiene tres niveles. La inteligencia artificial débil, […] general, […] Y luego, la superinteligencia. Es tan potente que supera la inteligencia humana. Hay distintas opiniones, pero creo que casi todos pensamos que el noventa y nueva coma noventa y nueve por ciento de las aplicaciones comerciales de dentro de diez o quince años serán inteligencia artificial débil. La inteligencia artificial irá mejorando, pero dudo que alcance ese nivel en los próximos diez o quince años. Y el motivo es que, en el desarrollo de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo ha sido el mayor hito. Ha sido un gran avance. Nos ha llevado hasta la inteligencia débil. Pero para llegar a la inteligencia artificial general, tenemos que alcanzar la capacidad de crear, el sentido común, la multidisciplinariedad, la estrategia, la planificación y la comprensión de abstracciones para tener fiabilidad, consciencia propia, percepción y emociones. He hecho una lista con diez cosas que no tenemos ni idea de cómo hacer, desde la inteligencia débil hasta la general. Así que estamos de suerte, porque harán falta diez hitos más antes de que la inteligencia artificial alcance al ser humano. Hemos tardado sesenta años en llegar al «deep learning» o aprendizaje profundo. […] Así que lo más productivo en los próximos quince años será la comercialización, la monetización e inserción de la inteligencia artificial en la industria. […] Y creo… que no hay pruebas que nos permitan afirmar si llegará en quince, veinticinco, cien años o nunca. […] Si preguntáramos a los científicos de hace cien años: «¿Pueden volar los humanos?», no habría nada seguro. […] Estoy seguro de que en quince o veinticinco años será complicado. ¿Y la superinteligencia? Para explicar la superinteligencia, hay una teoría… Para mí es una fantasía, y para otros, una teoría. La inteligencia artificial ha avanzado tan rápido que los humanos no llegamos a apreciar la velocidad de su avance. […] ha avanzado exponencialmente. Hace cinco años, no servía para nada. […] cualquier avance en un año será mejor que los de los últimos diez. Si seguimos así, en un par de años, la inteligencia artificial nos superará. […] la inteligencia artificial crece mediante saltos exponenciales. Pero en la realidad, esos saltos alcanzarán su máximo exponente cuando se agoten las aplicaciones del aprendizaje profundo. Todos esos saltos se basan en un logro tecnológico, el «deep learning». E irán aumentando. […] Tengo muy poca fe en ese ascenso de la superinteligencia. Hay pensadores que discrepan conmigo, pero no suelen ser expertos en la materia. Suelen ser filósofos, futuristas, economistas, físicos, pero no expertos. Así que cuando hablo de esos niveles, represento a casi todos los expertos en inteligencia artificial.” […]
La transcripción completa de este diálogo que hemos (libremente) recortado y resaltado con “negritas”, usado letras cursivas y compartidos los videos de la publicación original; también hemos cortado algunos textos, que sugerimos leer y visualizar, lo encontrará en este enlace: KAI-FU LEE
Esta publicación corresponde a SERIE DE VIDEOS: APRENDAMOS JUNTOS, PARA SUMAR POR LA EDUCACIÓN
“La educación es la mejor solución a largo plazo para los problemas de empleo relacionados con la IA a los que nos enfrentaremos. Los milenios anteriores de progreso han demostrado la increíble capacidad de los seres humanos, tanto para innovar técnicamente como para adaptarse a esas innovaciones, capacitándonos para nuevos tipos de trabajo.”
NOTA DE REDACCIÓN: Las ideas y opiniones expresadas en este diálogo, no son necesariamente las de la Web del Maestro CMF, y no comprometen en modo alguno sus políticas de formación permanente y revalorización de la tarea docente. El título corresponde a un pensamiento o respuesta del entrevistado. Sugerimos a nuestros lectores conocer la identidad de los dialogantes, para tener mayores elementos de juicio y su pertinencia, de manera tal que ayude a su reflexión desde su realidad educativa.
REDACCIÓN WEB DEL MAESTRO CMF
