La IA necessita moltes dades per practicar, per aprendre
Què és la Intel·ligència Artificial a l’educació? Quina és la seva manifestació actual a les nostres vides? I la seva contribució a l’educació?
Intel·ligència Artificial (IA), en parlem molt. És un tema de moda que alimenta discussions i passions. La seva omnipresència mediàtica ha augmentat en els últims anys i possiblement s’amplificarà a Catalunya pel fet que Barcelona és un dels llocs clau en el desenvolupament de l’aprenentatge profund (Deep Learning), un enfocament algorítmic utilitzat en IA. També es principalment perquè aquest enfocament ha tingut tant d’èxit en els darrers anys que hi ha aquest entusiasme per la IA.
Dit això, l’aprenentatge profund no és l’únic enfocament de la IA, n’hi ha molts d’altres. No sempre s’ha considerat com un enfocament tan prometedor, apareixent molt més en models teòrics interessants, però que no van donar resultats concrets. A més de la persistència en el treball de recerca, dos factors han permès l’aparició de resultats interessants per a l’aprenentatge profund:
- l’augment de la quantitat de dades disponibles, i
- la velocitat de processament dels ordinadors.
De fer, la IA basada en aquest enfocament necessita moltes dades per practicar, per aprendre. Les possibilitats que ofereix Internet en aquest sentit han contribuït sens dubte a aquesta revolució tecnològica.
La IA a les nostres vides
Així, la IA ja ha entrat a les nostres vides, encara que només sigui a Internet, on s’utilitza àmpliament en publicitat. Les primeres proves de cotxes autònoms també són una manifestació d’interès per la IA. I podem preveure intents d’implementar-la en tots els àmbits de la vida. L’àmbit de l’educació no és una excepció i ens podem preguntar sobre els impactes que hi tindrà la IA. Dit això, abans d’explorar aquestes preguntes, és important entendre bé el tema. Aquí teniu una definició segons les edicions de Viquipèdia:
La intel·ligència artificial (IA) és una part de la informàtica, dedicada al desenvolupament d’algorismes que permet a una màquina (habitualment un computador) prendre decisions intel·ligents o, si més no, comportant-se com si tingués una intel·ligència semblant a la humana.
Viquipèdia
D’una banda, aquesta definició dóna a la IA un espectre d’aplicació molt ampli i, d’altra banda, s’acorda amb una idea molt estesa a la població: aquella segons la qual la IA s’utilitza essencialment per substituir la intel·ligència humana. Però què és realment la Intel·ligència Artificial o IA?
Definir la intel·ligència artificial: no és poca cosa!
Definir la IA no és una cosa senzilla perquè la definició ha evolucionat des de la dècada de 1960. Aleshores, determinats algorismes [1] podrien encaixar en una definició força vaga, mentre que avui en dia s’ensenyen com a part de les estratègies tradicionals de resolució de problemes i no com a casos d’IA. A més, la frontera entre matemàtiques i informàtica no sempre és clara [2], es planteja el mateix problema per a la definició d’A que, en general, es classifica com una branda de la informàtica. La distinció entre tots aquests camps pot no ser sempre necessària i, per tant, quan parlem d’IA, sempre estem parlant d’una cosa tan diferent de les matemàtiques? Aquesta pregunta és interessant no només per intentar establir-ne una definició, sinó també perquè l’arribada de la IA ens permet qüestionar la formació que oferim als estudiants de matemàtiques. Això es comentarà en aquest cas.
També cal admetre que la IA està molt lluny de substituir la intel·ligència humana en l’actualitat, i que és difícil estimar l’abast del desenvolupament de la IA en el futur. Les projeccions van des d’una aplicació limitada de la IA en les properes dècades fins a arribar a una singularitat tecnològica en un horitzó relativament proper. Aquesta singularitat seria un punt de no retorn on la IA podria desenvolupar-se exponencialment, posant en perill el control que els humans podrien tenir sobre ella.
El progrés de la IA
Tanmateix, no cal considerar els escenaris extrems per al progrés de la IA, fins i tot des d’una perspectiva conservadora, per merèixer l’atenció dels actors del món de l’educació. A més, algunes anticipacions del desenvolupament de la IA podrien ser contraproduents? Aquí hi ha dos exemples:
- “Quin sentit té aprendre a conduir un cotxe, els vehicles es mouran de manera autònoma d’aquí a uns anys”.
- “Per què ensenyar informàtica? En un futur proper, els ordinadors reconeixeran les ordres de veu”.
En aquest darrer cas, la sentència es podria haver pronunciat tant avui com fa vint anys. Es qüestiona la necessitat d’aprendre perquè pot ser inútil a causa de la IA. Cal tenir en compte que la velocitat a la qual es desenvolupa la IA és desigual d’un camp d’aplicació a un altre i, per tant, cal desconfiar de les extrapolacions excessives. Un progrés significatiu a l’àrea A no significa necessàriament progrés a les àrees B, C o D. Per exemple, el descobriment d’una nova vacuna efectiva contra un dels múltiples virus de la grip no vol dir que hi hagi vacunes de desenvolupament pe a altres soques virals.
També hi ha altres raons que es poden donar per no aprendre alguna cosa a causa dels avenços en el camp de la IA, però donen lloc a idees de vegades descabellades perquè ignoren el valor subjectiu d’alguns aprenentatges per a l’ésser humà:
- “És realment necessari ensenyar als nens a anar en bicicleta, ja que tenint automòbils?”
A més, a les competicions de ciclisme, els humans competeixen contra altres humans i no contra els automòbils o els humans en moto. Aquesta possibilitat tecnològica ha donat lloc a una activitat diferent: els esports de motor.
La IA crea noves necessitats
Un altre exemple és el joc d’escacs: un ordinador molt potent programat específicament per a això pot vèncer al millor humà. Deixem de jugar als escacs per això? Això treu la rellevància d’aprendre aquest joc? En la mateixa línia, continuem aprenent aritmètica tot i que disposem de calculadores.
Per tornar a l’exemple de la conducció d’automòbils, encara que el cotxe autònom sigui una realitat gairebé completa, el cert és que els humans hauran de, entre altres coses:
- programar la IA d’aquests cotxes;
- decidir les normes de circulació per a tots els seus usuaris, inclosos els vehicles autònoms;
- debatre les dimensions ètiques en les decisions preses per la IA.
De fet, el nivell d’implicació humana és important, sobretot pel que fa a l’últim punt. La IA no implica l’absència d’errors i no implica la presa de decisions sense impacte negatiu. Per exemple, com que un vehicle pot patir una fallada mecànica, la decisió que prendrà la IA pot tenir un impacte en els ocupants del vehicle i altres usuaris de la via. La decisió pot implicar una qüestió ètica.
En resum, la IA crea noves necessitats de mà d’obra especialitzada, així com la necessitat dels ciutadans de dominat plenament els problemes que envolten aquestes noves eines. Els actors de la comunitat educativa poden reaccionar davant el canvi o preparar-s’hi.
Vol extreure informació de les seves dades educatives? Contacti amb nosaltres.