Temáticas de la semana

Inteligencia artificial voraz

¿De qué se alimenta la inteligencia? Observaciones, contextos y juicios, agrupados bajo el nombre moderno de "datos". La calidad de estos datos es un factor determinante en los resultados que puede ofrecer un sistema de inteligencia, ya sea humano o artificial. Donde la inteligencia artificial destaca es en su capacidad de procesar grandes cantidades de datos, acumulados durante largos periodos de tiempo, a través de millones de puntos de vista, sensores, sensibilidades, lo que ningún humano es capaz de hacer a esta escala.

Tycho Brahe estaba convencido de que la observación era más importante que la reflexión. Pensar con datos falsos o poco claros da lugar a conclusiones falsas, teorías erróneas y explicaciones insatisfactorias. Así, en una época en la que no había telescopios, examinó la exactitud de las mediciones astronómicas hasta el punto de poder demostrar que no existía la "bóveda celeste". A partir de ahí, sacudió todo el edificio teológico y allanó el camino para que Kepler utilizara datos fiables y demostrara que la Tierra no estaba físicamente en el centro del universo. La inteligencia artificial tiene el mismo potencial para sacarnos de una visión antropocéntrica del mundo.

La fiabilidad y exactitud de los datos es la base de su rendimiento. Atribuir la hora exacta, la posición, la medida, el contexto y la fuente de un dato forma parte de la definición fundamental de "verdad". Toda "falsificación" es una alteración de una o varias características de una observación. En qué se basa un juicio o una conclusión, cuándo se produjo y por quién es un segundo nivel de datos y permite atribuir la responsabilidad.

La creatividad también depende en cierta medida de la calidad de los datos. Lo que distingue una obra conmovedora de un vómito sin forma es la coherencia de las relaciones establecidas a partir de los datos. Dibujar como Van Gogh significa tener buenos datos sobre Van Gogh. Parece que la inteligencia artificial se acerca a una definición de creatividad. Asignar las fuentes y el contexto adecuados forma parte de la calificación de los datos y de su utilización con éxito.

Mantenemos nuestras expectativas bajas cuando utilizamos la Inteligencia Artificial en la educación. Cuando el objetivo del aprendizaje está bien definido y los caminos para llegar a él están bien marcados, la Inteligencia Artificial hace maravillas. Pero no es así en todos los campos, especialmente en aquellos en los que las "escuelas de pensamiento" chocan.

Comienzan a ofrecerse entrenadores personales: para su discurso, su presentación, su aptitud física, su aptitud psicológica, sus estudios, etc. "Díganos qué quiere conseguir y le apoyaremos, sistemáticamente. Los relojes conectados pronto lo sabrán todo sobre nosotros, todo lo que puede hacernos bien o mal en la búsqueda de nuestros objetivos o de los que controlan los datos, empresas, gobiernos o... padres. Los padres pueden vigilar a sus hijos y una I.A. puede ayudarles. "Su hijo ha visitado un sitio conflictivo", "Su hijo está fuera de los límites", "Su hijo parece deprimido", "Su hijo no ha hecho los deberes". Afortunadamente, las escuelas no pueden controlar a sus alumnos de esta manera. Quién recoge y controla los datos está en el centro de las cuestiones éticas y sociales que rodean a la Inteligencia Artificial.

Este número nos lleva a considerar los avances de la Inteligencia Artificial.

Denys Lamontagne - info@cursus.edu

Ilustración - Creada con la indicación "Océano de datos" en mage.space

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