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¿Pueden las computadoras reemplazar el aula?

Con 850 millones de niños en todo el mundo excluidos de las escuelas, los evangelistas tecnológicos afirman que ahora es el momento de la educación sobre IA. Pero a medida que crece el poder de la tecnología, también lo hacen los peligros que conlleva. Por 

Para un niño prodigio, el aprendizaje no siempre fue fácil para Derek Haoyang Li. Cuando tenía tres años, su padre, un famoso educador y autor, se sintió tan frustrado con su progreso en chino que prometió no volver a enseñarle. “Me dio una patada de aquí para aquí”, me dijo Li, abriendo los brazos.

Sin embargo, cuando Li comenzó la escuela, a los cinco años, las cosas comenzaron a hacer clic. Cinco años después, fue seleccionado como uno de los únicos 10 estudiantes en su provincia natal de Henan para aprender a codificar. A los 16 años, Li venció a 15 millones de niños al primer premio en la Olimpiada matemática china.

Entre las ofertas que llegaron de las instituciones de élite del país, decidió obtener un título experimental de vía rápida en la Universidad Jiao Tong en Shanghai. Le permitiría estudiar matemáticas, mientras que también cubre ciencias de la computación, física y psicología.

En su primer año en la universidad, Li era extremadamente tímido.

Se le ocurrió un algoritmo personal para hacer amigos en la cantina, sopesando datos sobre el tamaño del grupo y el tema de conversación para optimizar las posibilidades de un encuentro positivo.

El método lo ayudó a hacer amigos, por lo que desarrolló otros: cómo dominar el inglés, cómo interpretar los sueños, cómo encontrar una novia. Mientras otros estudiantes pasaban las largas noches estudiando, Li comenzó a pensar cómo podría aplicar su enfoque algorítmico a los negocios. Cuando se graduó en el cambio de milenio, decidió que haría fortuna en el campo que mejor conocía: la educación.

En persona, Li, que ahora tiene 42 años, no muestra nada de lo incómodo de sus días en la universidad. Un emprendedor exitoso que ayudó a crear una compañía de tutoría de mil millones de dólares, Only Education, es carismático y se dedica a hacer declaraciones gigantescas. “La educación es una de las industrias que los chinos pueden hacer mucho mejor que los occidentales”, me dijo cuando nos conocimos el año pasado. El motivo, explicó, es que “los chinos son más sofisticados”, porque se crían en una sociedad en la que las personas rara vez dicen lo que quieren decir.

Li es el fundador de Squirrel AI, una empresa de educación que ofrece tutoría impartida en parte por humanos, pero principalmente por máquinas inteligentes, que según él transformará la educación tal como la conocemos. En todo el mundo, los empresarios están haciendo afirmaciones igualmente extravagantes sobre el poder del aprendizaje en línea, y cada vez más dinero fluye en su dirección.

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En Silicon Valley, compañías como Knewton y Alt School han intentado personalizar el aprendizaje a través de tabletas.

En India, Byju’s, una aplicación de aprendizaje valorada en $ 6 mil millones, ha obtenido el respaldo de Facebook y el gigante chino de Internet Tencent, y ahora patrocina al equipo de cricket del país. En Europa, la compañía británica Century Tech ha firmado un acuerdo para implementar una plataforma inteligente de enseñanza y aprendizaje en 700 escuelas belgas y docenas más en todo el Reino Unido.

Pero es en China, donde el presidente Xi Jinping ha pedido a la nación que lidere el mundo en innovación de IA para 2030, donde se está logrando el progreso más rápido. Solo en 2018, me dijo Li, 60 nuevas compañías de IA ingresaron al mercado de educación privada de China.

Squirrel AI es parte de esta nueva generación de nuevas empresas educativas. La compañía ya inscribió a 2 millones de usuarios estudiantes, abrió 2.600 centros de aprendizaje en 700 ciudades de China, y recaudó $ 150 millones de los inversores.

El director de inteligencia artificial de la compañía es Tom Mitchell, ex decano de ciencias de la computación en la Universidad Carnegie Mellon, y su nómina también incluye una lista de los mejores talentos chinos, que incluyen docenas de “super-maestros”, una designación oficial dada a los maestros más expertos. en el país. En enero, durante el peor brote, se asoció con la oficina de educación de Shanghai para proporcionar productos gratuitos a los estudiantes de toda la ciudad.

Aunque las características más ambiciosas aún no se han incorporado al sistema de Squirrel AI, la compañía ya afirma haber logrado resultados impresionantes.

En su cuartel general en Shanghái, vi imágenes de maestros humanos abatidos que habían sido derrotados por computadoras en concursos televisados ​​para ver quién podía enseñar más matemáticas a una clase de estudiantes en una sola semana. Los experimentos sobre la efectividad de diferentes tipos de videos de enseñanza con audiencias de prueba han revelado que los estudiantes aprenden de manera más competente de un video presentado por un presentador joven y guapo que por un maestro experto mayor.

Cuando nos conocimos, Li habló sobre un futuro en el que la tecnología permitirá a los niños aprender 10 o incluso 100 veces más de lo que lo hacen hoy. Afirmaciones como estas, típicas del sector de tecnología de educación hiperactiva, tienden a provocar dos reacciones diferentes.

La primera es: mentiras: la enseñanza y el aprendizaje son demasiado complejos, un oficio demasiado humano para que los robots se hagan cargo. La segunda reacción es la que tuve cuando conocí a Li en Londres hace un año: oh no, los profesores de robots vienen a la educación tal como la conocemos. Hay algo de verdad en ambas reacciones, pero resulta que la verdadera historia de la educación en IA es mucho más complicada.


En un centro de aprendizaje de la IA de la ardilla en lo alto de un edificio de oficinas en Hangzhou, una ciudad a 70 millas al oeste de Shanghai, un cursor se movió tentativamente sobre las palabras “La tecnología moderna ha abierto nuestros ojos a muchas cosas”.

Acurrucado en una mesa hexagonal en una de las docenas de aulas del centro, Huang Zerong, de 14 años, estaba a la mitad de una sesión de tutoría de inglés de 90 minutos. Mientras trabajaba en las actividades de su MacBook, una joven con la amabilidad de una hermana mayor se sentó a su lado, observando su progreso. Abajo, los árboles del Parque Nacional de Humedales Xixi apenas se agitaban en el calor de la tarde.

Apareció una pregunta en la pantalla de Huang, en la que un tablero virtual mostraba su nivel de inglés actual, puntaje de unidad y enfoque de aprendizaje, junto con el elegante icono de ardilla de Squirrel AI.

“India es famosa por su industria ________”.

Huang leyó las tres respuestas posibles, eligiendo ignorar “tesoro” y “típico” y escribir “tecnología” en el cuadro.

“T____ está cambiando rápidamente”, llegó el siguiente mensaje.

Huang miró hacia la joven y luego sacó de memoria la “tecnología”. Ella aplaudió juntas. “¡Bueno!” dijo ella, mientras otro aviso aparecía.

Huang había comenzado su curso de inglés, que duraría un trimestre, unos meses antes con una prueba de diagnóstico. Había iniciado sesión en la plataforma Squirrel AI en su computadora portátil y respondió una serie de preguntas diseñadas para evaluar su dominio de más de 10,000 “puntos de conocimiento” (como la distinción entre “pertenecer” y “pertenecer”). Según sus respuestas, el software de Squirrel AI había generado un “mapa de aprendizaje” preciso para él, que determinaría qué textos leería, qué videos vería y qué pruebas tomaría.

A medida que avanzaba en el curso, con el apoyo ocasional del tutor humano a su lado, o uno de los cientos accesibles a través del enlace de video desde la sede de Squirrel AI en Shanghai, su contenido se actualizó automáticamente, ya que el sistema percibió que Huang había dominado el nuevo conocimiento.

Huang dijo que estaba menos distraído en el centro de aprendizaje que en la escuela y que se sentía como en casa con la tecnología.

“Es divertido”, me dijo después de clase, con los ojos fijos en su regazo.

“Es mucho más fácil concentrarse en el sistema porque es un dispositivo”. Sus puntajes en inglés también parecían estar mejorando, por lo que su madre acababa de pagarle al centro otros 91,000 RMB (alrededor de £ 11,000) por otro año de sesiones: dos semestres y dos cursos de vacaciones en cada una de las cuatro asignaturas, sumando a alrededor de 400 horas en total.

“Cualquiera puede aprender”, me explicó Li unos días después durante una cena en Beijing. Solo necesitabas el entorno y el método correctos, dijo.

Derek Haoyang Li, fundador de Squirrel AI, en una cumbre web en Lisboa.

La idea de Squirrel AI había llegado a él cinco años antes. Una década en su compañía de tutoría, Only Education, lo había dejado frustrado. Había descubierto que si realmente deseaba mejorar el progreso de un alumno, la mejor manera era, con mucho, encontrarle un buen maestro.

Pero los buenos maestros eran raros y la rotación era alta, con la mejor demanda.

Tener que encontrar y capacitar a 8,000 maestros nuevos cada año limitaba la cantidad de estudiantes aprendidos y el crecimiento de su negocio.

La respuesta, decidió Li, era el aprendizaje adaptativo, donde un sistema inteligente basado en computadora se ajusta automáticamente al mejor método para un alumno individual. La idea del aprendizaje adaptativo no era nueva, pero Li confiaba en que los avances en la investigación de IA significaban que ahora se podían alcanzar grandes avances.

En lugar de tratar de recrear la inteligencia general de una mente humana, los investigadores obtuvieron resultados impresionantes al poner a la IA a trabajar en tareas especializadas. Los médicos de IA ahora son iguales o mejores que los humanos en el análisis de rayos X para ciertas patologías, mientras que los abogados de AI están llevando a cabo investigaciones legales que alguna vez habrían hecho los empleados.

Después de tales avances, Li decidió aumentar los esfuerzos de sus maestros humanos con un maestro virtual incansable y perfectamente replicable. “Imagine un tutor que lo sabe todo”, me dijo, “y que lo sabe todo sobre usted”.

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En Hangzhou, Huang estaba luchando con la palabra “date prisa”.

En su pantalla, apareció un video de un joven maestro bien arreglado que presentaba una clase magistral de tres minutos sobre cómo usar la palabra “apresurarse” y frases relacionadas (“apurado”, etc.). Huang observó a lo largo.

Momentos como estos, donde una breve entrada de enseñanza resulta en un pequeño resultado de aprendizaje, se conocen como “pepitas”.

El sueño de Li, que es el sueño de la educación adaptativa en general, es que la IA algún día proporcionará la experiencia de aprendizaje perfecta al garantizar que cada uno de nosotros obtenga el contenido adecuado, entregado de la manera correcta, en el momento correcto para nuestro necesidades individuales.

Una forma en la que Squirrel AI mejora sus resultados es constantemente acumulando datos sobre sus usuarios. Durante la lección de Huang, el sistema siguió y grabó continuamente cada una de sus pulsaciones de tecla, movimientos del cursor, respuestas correctas o incorrectas, textos leídos y videos vistos.

Estos datos tenían una marca de tiempo, para mostrar dónde Huang se había saltado o se había demorado en una tarea en particular.

Luego se le recomendó cada “pepita” (el video para ver o el texto para leer) basándose en un análisis de sus datos, acumulados durante cientos de horas de trabajo en la plataforma de Squirrel, y los datos de otros 2 millones de estudiantes. “Los tutores informáticos pueden recopilar más experiencia de enseñanza de la que un humano podría reunir, incluso en cien años de enseñanza”, me dijo por teléfono Tom Mitchell, director de IA de Squirrel AI, por teléfono unas semanas después.

La velocidad y precisión de la plataforma de Squirrel AI dependerá, sobre todo, de la cantidad de estudiantes que logre registrarse.

Más estudiantes equivalen a más datos. A medida que cada alumno se abre paso a través de un conjunto de puntos de conocimiento, dejan un rico rastro de información detrás de ellos. Estos datos luego se utilizan para entrenar los algoritmos de la parte “pensante” del sistema Squirrel AI.

Esta es una razón por la cual Squirrel AI ha integrado su negocio en línea con centros de aprendizaje físicos. La mayoría de los niños en China no tienen acceso a computadoras portátiles ni a Internet de alta velocidad. Los centros de aprendizaje significan que la empresa puede llegar a los niños que de otra forma no podrían. Una de las razones por las que Mitchell dice que está contento de trabajar con Squirrel AI es el gran volumen de datos que la compañía está recopilando. “Vamos a tener millones de ejemplos naturales”, me dijo con entusiasmo.


EL sueño de una educación perfecta impartida por la máquina no es nuevo.

Durante al menos un siglo, generaciones de visionarios han predicho que los últimos inventos transformarán el aprendizaje. “Las películas”, escribió el inventor estadounidense Thomas Edison en 1922, “están destinadas a revolucionar nuestras escuelas”.

El poder inmersivo de las películas supuestamente aumentaría el proceso de aprendizaje. Otros hicieron predicciones similares para radio, televisión, computadoras e internet. Pero a pesar de los pequeños éxitos (la Universidad Abierta, las universidades de televisión en China en la década de 1980 o la Academia Khan hoy, que llega a millones de estudiantes con sus lecciones de YouTube), los maestros han seguido enseñando y los estudiantes a aprender, de la misma manera que antes. .

Hay dos razones por las cuales los tecno evangelistas de hoy confían en que la IA puede tener éxito donde otras tecnologías fallaron.

Primero, ven la IA no como una simple innovación sino como una “tecnología de propósito general”, es decir, una invención de época, como la imprenta, que cambiará fundamentalmente la forma en que aprendemos.

En segundo lugar, creen que sus poderes arrojarán una nueva luz sobre el funcionamiento del cerebro humano: cómo la práctica repetitiva aumenta la experiencia, por ejemplo, o cómo la intercalación (dejando brechas entre el aprendizaje de diferentes fragmentos de material) puede ayudarnos a lograr el dominio. Como resultado, podremos diseñar algoritmos adaptativos para optimizar el proceso de aprendizaje.

La profesora del Instituto de Educación de la UCL y experta en aprendizaje automático Rose Luckin cree que algún día podríamos ver un “Fitbit for the mind” habilitado para IA que nos permitiría percibir en tiempo real lo que un individuo sabe y qué tan rápido está aprendiendo.

El dispositivo usaría sensores para recopilar datos que forman un mapa preciso y en constante evolución de las habilidades de una persona, que podría ser referenciado con información sobre su estado motivacional y nutricional, por ejemplo.

Esta información sería transmitida a nuestras mentes, en tiempo real, a través de una interfaz computadora-cerebro.

Facebook ya está realizando investigaciones en este campo. Otras empresas están probando el seguimiento ocular y los cascos que monitorean las ondas cerebrales de los niños.

La supuesta revolución de la educación de IA aún no está aquí, y es probable que la mayoría de los proyectos colapsen bajo el peso de su propio bombo. El tutor adaptativo de IBM, Knewton, fue retirado de las escuelas de EE. UU.

Bajo la presión de los padres preocupados por la privacidad de sus hijos, mientras que la Escuela Alt de Silicon Valley, lanzada con mucha fanfarria en 2015 por un ex ejecutivo de Google, ha gastado $ 174 millones de fondos sin llegar a un lugar viable modelo de negocio. Pero el cierre de escuelas a nivel mundial debido al coronavirus aún puede relajar las actitudes públicas hacia el aprendizaje en línea: muchas compañías de educación en línea están ofreciendo sus productos de forma gratuita a todos los niños fuera de la escuela.

Daisy Christodoulou, experta en educación con sede en Londres, sugiere que se gasta demasiado tiempo especulando sobre lo que la IA podría hacer algún día, en lugar de centrarse en lo que ya puede hacer.

Se estima que actualmente hay 900 millones de jóvenes en todo el mundo que actualmente no están en camino de aprender lo que necesitan para prosperar. Para ayudar a esos niños, la educación en IA no tiene que ser perfecta, solo necesita mejorar ligeramente lo que tienen actualmente.

En su libro El futuro de las profesiones, Richard y Daniel Susskind argumentan que tendemos a concebir las ocupaciones como encarnadas en una persona: un carnicero o panadero, médico o maestro.

Como resultado, los consideramos “demasiado humanos” para que las máquinas se hagan cargo. Pero para un algoritmo, o alguien que diseña uno, una profesión aparece como algo más: una larga lista de tareas individuales, muchas de las cuales pueden ser mecanizadas. En educación, eso podría ser marcado o motivador, conferencias o planificación de lecciones.

Los Susskinds creen que cuando una máquina puede realizar cualquiera de estas tareas mejor y más barata que el humano promedio, la automatización de esa parte del trabajo es inevitable.

El punto, en resumen, es que la IA no tiene que coincidir con la inteligencia general de los humanos para ser útil, o de hecho poderosa. Esta es la promesa de la IA y el peligro que representa. “El comportamiento de las personas ya está siendo manipulado”, advirtió Luckin. Los dispositivos que algún día podrían mejorar nuestras mentes ya están demostrando ser útiles para darles forma.


En mayo de 2018, un grupo de estudiantes de la Escuela Secundaria 11 de Hangzhou regresó a su salón de clases para encontrar tres cámaras recién instaladas sobre el pizarrón; ahora estarían bajo vigilancia a tiempo completo en sus lecciones. 

“Anteriormente, cuando tenía clases que no me gustaban mucho, era flojo y tal vez tomaba siestas”, dijo un estudiante a las noticias locales, “pero no me atrevo a distraerme después de instalar las cámaras”.

El director explicó que el sistema podía leer siete estados de emoción en los rostros de los estudiantes: neutral, disgusto, sorpresa, enojo, miedo, felicidad y tristeza. Si los niños se relajaron, el maestro fue alertado. “Es como si un par de ojos misteriosos me estuvieran mirando constantemente”, dijo el estudiante a los periodistas.

El año anterior, el consejo de estado de China había lanzado un plan para el papel que AI podría jugar en el futuro del país.

La base de esto era un conjunto de creencias: que la IA puede “armonizar” la sociedad china; que para que así sea, el gobierno debería almacenar datos sobre cada ciudadano; que las empresas, no el estado, estaban mejor posicionadas para innovar; que ninguna compañía debe negar el acceso al gobierno a sus datos.

En educación, el documento pedía nuevos sistemas de aprendizaje en línea adaptativos impulsados ​​por big data y “entornos inteligentes ubicuos que lo abarquen todo”, o escuelas inteligentes.

En AIAED, una conferencia en Beijing organizada por Squirrel AI, a la que asistí en mayo de 2019, la vigilancia en el aula fue uno de los temas más discutidos, pero los oradores tendieron a preocuparse más por la cuestión técnica de cómo optimizar la efectividad de tecnologías de monitoreo corporal en el aula, en lugar de las implicaciones más oscuras de recopilar cantidades sin precedentes de datos sobre niños.

Estas preguntas éticas se están volviendo cada vez más importantes, y las escuelas de la India a los Estados Unidos actualmente están probando el monitoreo facial. En el Reino Unido, la IA se está utilizando hoy para cosas como monitorear el bienestar de los estudiantes, automatizar la evaluación e incluso inspeccionar las escuelas.

Ben Williamson, del Centro de Investigación en Educación Digital, explica que esto corre el riesgo de codificar sesgos o errores en el sistema y plantea problemas de privacidad obvios.

Si bien las cámaras en el aula pueden indignar a muchos padres en el Reino Unido o los EE. UU. Lenora Chu, autora de un libro influyente sobre el sistema educativo chino, argumenta que en China cualquier cosa que mejore el aprendizaje de un niño tiende a ser vista positivamente por los padres.

Squirrel AI incluso les ofrece la oportunidad de ver imágenes de las sesiones de tutoría de sus hijos. “Aquí no existe la idea de que la tecnología sea mala”, dijo Chu, quien se mudó de los Estados Unidos a Shanghai hace 10 años.

Rose Luckin me sugirió que una plataforma como Squirrel AI podría algún día significar el fin del examen de ingreso a la universidad gaokao que castiga notoriamente a China , que tiene lugar durante dos días cada junio y determina en gran medida las perspectivas de educación y empleo de un estudiante.

Si la tecnología rastrea a un estudiante durante sus días escolares, registrando cada pulsación de tecla, punto de conocimiento y contracción facial, entonces el registro perfecto de sus habilidades en el archivo podría hacer que tales pruebas sean obsoletas.

Sin embargo, un sistema como este también podría proporcionar al estado chino, o una empresa de tecnología estadounidense, un libro de contabilidad eterno de cada paso en el desarrollo de un niño. No es difícil imaginar los usos sombríos a los que se podría poner esta información, por ejemplo, si su comportamiento en la escuela se usó para juzgar o predecir su confiabilidad como adulto.

Estudiantes que salen de un examen de ingreso a la universidad gaokao en Hangzhou, ChinaPor un lado, dijo Chu, el PCCh quiere usar IA para preparar mejor a los jóvenes para la economía futura y para cerrar la brecha de rendimiento entre las escuelas rurales y urbanas.

Con este fin, las empresas como Squirrel AI reciben apoyo del gobierno, como el acceso a oficinas de primer nivel en los principales distritos comerciales.

Al mismo tiempo, el PCCh, como lo expresó el consejo de estado, ve a la IA como “oportunidad del milenio” para la “construcción social”.

Es decir, control social. La capacidad de la IA de “captar la cognición grupal y los cambios psicológicos de manera oportuna” a través de la vigilancia de los movimientos, gastos y otras conductas de las personas significa que puede desempeñar “un papel insustituible en el mantenimiento efectivo de la estabilidad social”.

El estado de vigilancia ya está penetrando profundamente en la vida de las personas. En 2019, hubo un aumento significativo en China en el registro de patentes para el reconocimiento facial y la tecnología de vigilancia.

Todos los teléfonos móviles nuevos en China ahora deben registrarse mediante un escaneo facial.

En los hoteles en los que me alojé, los ciudadanos chinos entregaron sus tarjetas de identificación y se registraron con escáneres faciales.

En el tren de alta velocidad a Beijing, el locutor advirtió repetidamente a los viajeros que respeten las reglas para mantener su crédito personal. El notorio sistema de crédito social, que ha sido probado en un puñado de ciudades chinas antes de un despliegue nacional esperado este año, otorga o resta puntos al puntaje de confiabilidad de un individuo, lo que afecta su capacidad para viajar y pedir dinero prestado, entre otras cosas.

El resultado, explicó Chu, es que todas estas intervenciones ejercen un control sutil sobre lo que la gente piensa y dice.

“Sientes cómo sopla el viento”, me dijo. Sin embargo, para los 12 millones de uigures musulmanes en Xinjiang, ese control es cualquier cosa menos sutil. Los puestos de control policiales, completos con escáneres faciales, son ubicuos.

Todos los teléfonos móviles deben tener instalada la aplicación Jingwang (“red limpia”), que permita al gobierno monitorear sus movimientos y navegación.

Se requieren escaneos de iris y huellas digitales para acceder a los servicios de salud. Hasta 1,5 millones de uigures, incluidos niños, han sido internados en algún momento en un campo de reeducación en interés de la “armonía”.

Amedida que configuramos el uso de la IA en la educación,

Es probable que la IA también nos dé forma a nosotros. Jiang Xueqin, un investigador de educación de Chengdu, es escéptico de que sea tan revolucionario como afirman los defensores. “Los padres están pagando por un medicamento”, me dijo por teléfono.

Pensaba que las compañías de tutoría como New Oriental, TAL y Squirrel AI simplemente se aprovechaban de las ansiedades de los padres sobre el desempeño de sus hijos en los exámenes, y solo lo lograban porque la preparación de exámenes era el elemento educativo más fácil de automatizar: un sistema cerrado con variables limitadas que permitido para la optimización.

Jiang no estaba impresionado con el progreso logrado o la forma en que involucró a cada niño en una carrera desesperada para cumplir con las medidas de éxito impuestas por el sistema.

Una estudiante que conocí en el centro de aprendizaje en Hangzhou, Zhang Hen, parecía tener un profundo deseo de aprender sobre el mundo: me contó que amaba a Qu Yuan, un poeta romántico de la dinastía Tang, y que era fanática de Harry Potter – Pero esa no era la razón por la que ella estaba aquí. Su objetivo era mucho más simple: había venido al centro para aumentar sus puntajes en los exámenes.

Eso puede parecer decepcionante para los idealistas que desean que la educación ofrezca mucho más, pero Zhang fue realista sobre las demandas del sistema educativo chino. Tenía exámenes difíciles que necesitaba aprobar. Un sistema programado que la ayudó a dominar eficientemente el contenido del examen de ingreso a la escuela secundaria era exactamente lo que quería.

En el escenario de AIAED, Tom Mitchell había presentado una visión más ambiciosa para el aprendizaje adaptativo que iba mucho más allá de ayudar a los estudiantes a prepararse para pruebas sin sentido.

Gran parte de lo que más le entusiasmaba era posible solo en teoría, pero su entusiasmo era palpable. Sin embargo, a pesar de su atractivo, me sentí poco convencido. Estaba claro que las tecnologías adaptativas podrían mejorar ciertos tipos de aprendizaje, pero era igualmente obvio que podrían reducir los objetivos de la educación y proporcionar nuevas herramientas para restringir nuestra libertad.

Li insiste en que un día su sistema ayudará a todos los jóvenes a prosperar creativamente.

Aunque permite que por ahora un maestro humano experto todavía tenga una ventaja sobre un robot, confía en que la IA pronto será lo suficientemente buena como para evaluar y responder a las respuestas orales de los estudiantes.

En menos de cinco años, Li imagina entrenar la plataforma de Squirrel AI con una lista de todas las preguntas imaginables y todas las respuestas posibles, ponderando un algoritmo para favorecer a aquellos etiquetados como “creativos”. “Eso es muy fácil de hacer”, dijo, “como etiquetar gatos”.

Para Li, el aprendizaje siempre ha sido así, como etiquetar gatos. Pero hay un consenso creciente de que nuestros cerebros no funcionan como las computadoras .

Mientras que una máquina debe analizar millones de imágenes para poder identificar a un gato como la colección de “características” que están presentes solo en aquellas imágenes etiquetadas como “gato” (dos orejas triangulares, cuatro patas, dos ojos, pelaje, etc.), un niño humano puede comprender el concepto de “gato” a partir de unos pocos ejemplos de la vida real, gracias a nuestra capacidad innata de comprender las cosas simbólicamente.

Donde las máquinas no pueden calcular el significado, nuestras mentes prosperan en él.

La ventaja adaptativa de nuestros cerebros es que aprenden continuamente a través de todos nuestros sentidos al interactuar con el medio ambiente, nuestra cultura y, sobre todo, otras personas.

Li me dijo que incluso si la IA cumpliera toda su promesa, los maestros humanos seguirían desempeñando un papel crucial ayudando a los niños a aprender habilidades sociales. En la sede de Squirrel AI, que ocupa tres pisos de una torre reluciente al lado de Microsoft y Mobike en Shanghai, conocí a algunos de los jóvenes maestros de la compañía.

Cada uno se sentó en una consola de trabajo en un amplio espacio de oficina, con los auriculares puestos, los ojos enfocados en la pantalla de una computadora portátil, sus escritorios decorados con macetas de plástico y gatos que saludaban.

Mientras supervisaban los paneles de hasta seis estudiantes simultáneamente, la cara de un joven aprendiz aparecería en la pantalla, pidiendo ayuda, ya sea a través de un cuadro de chat o mediante un enlace de video. Los maestros me recordaron a los trabajadores de la economía del concierto, los conductores de la educación de Uber.

Cuando inicié sesión para probar una lección de inglés de ardilla para mí, la experiencia fue buena, La jefa de comunicaciones de Squirrel AI, Joleen Liang, me mostró fotos de un reciente viaje que había realizado a las remotas montañas de Henan para entregar computadoras portátiles a estudiantes desfavorecidos.

Sin acceso a la tecnología adaptativa, su educación sería un poco peor.

Fue un recordatorio de que la plataforma de Squirrel AI, como las de sus competidores en todo el mundo, no tiene que ser mejor que los mejores maestros humanos: para mejorar la vida de las personas, solo tiene que ser lo suficientemente buena, al precio correcto, para complementar lo que tenemos. El problema es que es difícil ver que las compañías de tecnología se detengan allí. Para bien y para mal, sus ambiciones son más grandes. “Podríamos hacer muchos genios”, me dijo Li.

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