Para Joseph Qualls, todo comenzó con los videojuegos.
Eso lo hizo "perder el tiempo con un programa de inteligencia artificial" y finalmente lo llevó a un doctorado en ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Memphis. Poco después, comenzó su propia compañía, llamada RenderMatrix, que se centró en usar la inteligencia artificial para ayudar a las personas a tomar decisiones.
Gran parte del trabajo de la compañía ha sido con el Departamento de Defensa, particularmente durante las guerras en Irak y Afganistán, cuando los militares estaban a la vanguardia en el uso de sensores y vieron cómo la IA podría usarse para ayudar a entrenar a los soldados para que funcionen de manera hostil., entorno desconocido.
Qualls ahora es profesor asistente clínico e investigador en la facultad de ingeniería de la Universidad de Idaho, y no ha perdido nada de su fascinación por el potencial de la IA para cambiar muchos aspectos de la vida moderna. Si bien los militares han sido la vanguardia en la aplicación de la inteligencia artificial, donde las máquinas aprenden reconociendo patrones, clasificando datos y ajustándose a los errores que cometen, el mundo corporativo ahora se esfuerza por ponerse al día. La tecnología ha hecho menos avances en la educación, pero Qualls cree que es solo cuestión de tiempo antes de que la IA se convierta en una gran parte de cómo aprenden los niños.
A menudo se ve como un componente clave del concepto de educación personalizada, donde cada estudiante sigue un mini-currículum único basado en sus intereses y habilidades particulares. La inteligencia artificial, según el pensamiento, no solo puede ayudar a los niños a enfocarse en las áreas donde tienen más probabilidades de tener éxito, sino que también, según los datos de miles de otros estudiantes, ayudará a los maestros a configurar la forma más efectiva para que los estudiantes individuales aprendan.
Smithsonian.com habló recientemente con Qualls sobre cómo la IA podría afectar profundamente la educación, y también sobre algunos de los grandes desafíos que enfrenta.
Entonces, ¿cómo ves que la inteligencia artificial afecta cómo aprenden los niños?
La gente ya ha escuchado sobre la medicina personalizada. Eso es impulsado por la IA. Bueno, lo mismo ocurrirá con la educación personalizada. No creo que lo veas tanto a nivel universitario. Pero, ¿veo personas que comienzan a interactuar con la IA cuando son muy jóvenes? Podría ser en forma de un oso de peluche que comienza a construir un perfil de ti, y ese perfil puede ayudarte a guiar cómo aprendes a lo largo de tu vida. Desde el perfil, la IA podría ayudar a construir una mejor experiencia educativa. Eso es realmente donde creo que esto va a ir en los próximos 10 a 20 años.
Tienes una hija muy joven. ¿Cómo preveería que la IA afectara su educación?
Es interesante porque la gente los considera dos campos completamente diferentes, pero la IA y la psicología están inherentemente vinculadas ahora. Donde entra la IA es que comenzará a analizar la psicología de los humanos. Y tiraré una llave aquí. La psicología también está comenzando a analizar la psicología de la IA. La mayoría de los proyectos en los que trabajo ahora tienen un equipo de psicología completo y hacen preguntas como '¿Por qué la IA tomó esta decisión?'
Pero volviendo a mi hija. Lo que AI comenzaría a hacer es tratar de descubrir su perfil de psicología. No es estático; cambiará con el tiempo. Pero como ve cómo va a cambiar, la IA podría hacer predicciones basadas en los datos de mi hija, pero también de otras 10, 000 niñas de su misma edad, con los mismos antecedentes. Y comienza a ver cosas como "¿Eres realmente un artista o eres más inclinado matemáticamente?"
Puede ser un sistema muy complejo. Esto es realmente una inteligencia artificial de pie en el cielo. Realmente se trata de tratar de entender quién es usted como individuo y cómo cambia con el tiempo.
Más y más sistemas basados en IA estarán disponibles en los próximos años, lo que le dará a mi hija un acceso más rápido a una educación muy superior a cualquier otra que hayamos tenido. Mi hija estará expuesta a ideas más rápido y a su ritmo personalizado, manteniéndola siempre comprometida y permitiéndole influir indirectamente en su propia educación.
¿Qué preocupaciones podría tener sobre el uso de IA para personalizar la educación ?
El mayor problema que enfrenta la inteligencia artificial en este momento es la pregunta: ¿por qué la IA tomó una decisión? La IA puede cometer errores. Puede perderse la imagen más grande. En términos de un estudiante, una IA puede decidir que un estudiante no tiene una aptitud matemática y nunca comenzar a exponer a ese estudiante a conceptos matemáticos superiores. Eso podría encasillarlos en un área donde podrían no sobresalir. Curiosamente, este es un problema enorme en la educación tradicional. Los estudiantes se quedan atrás o no están contentos con el resultado después de la universidad. Algo se perdió.
La educación personalizada requerirá muchas disciplinas diferentes trabajando juntas para resolver muchos problemas como el anterior. El problema que tenemos ahora en la investigación y la academia es la falta de investigación colaborativa sobre IA de múltiples campos: ciencia, ingeniería, medicina, artes. La IA verdaderamente poderosa requerirá que todas las disciplinas trabajen juntas.
Entonces, ¿la IA puede cometer errores?
Puede estar equivocado Sabemos que los humanos cometen errores. No estamos acostumbrados a que la IA cometa errores.
Nos cuesta bastante decirle a la gente por qué la IA tomó una determinada decisión. Ahora tenemos que tratar de explicar por qué AI cometió un error. Realmente te pones a las entrañas. La IA es solo una máquina de estadísticas de probabilidad.
Digamos que me dice que mi hija tiene una tendencia a la orientación matemática, pero también muestra una aptitud para dibujar. Según los datos que tiene, la máquina aplica un peso a ciertas cosas sobre esta persona. Y, realmente no podemos explicar por qué hace lo que hace. Es por eso que siempre les digo a las personas que tenemos que construir este sistema de manera que no encapsule a una persona.
Si vuelves a lo que estábamos haciendo para los militares, estábamos tratando de analizar si una persona era una amenaza para un soldado en el campo. Digamos que una persona lleva un AK-47 y otra lleva un rastrillo. ¿Cuál es la diferencia en su riesgo?
Eso parece bastante simple. Pero tienes que hacer preguntas más profundas. ¿Cuál es la probabilidad de que el tipo que lleva el rastrillo se convierta en terrorista? Tienes que empezar a mirar los antecedentes familiares, etc.
Entonces, todavía tienes que hacerte la pregunta, '¿Qué pasa si la IA está mal?' Ese es el mayor problema que enfrenta la IA en todas partes.
¿Qué tan grande es el desafío?
Uno de los grandes desafíos de ingeniería ahora es la ingeniería inversa del cerebro humano. Entras y luego ves cuán complejo es el cerebro. Como ingenieros, cuando observamos su mecánica, comenzamos a darnos cuenta de que no hay un sistema de IA que se acerque al cerebro humano y lo que puede hacer.
Estamos observando el cerebro humano y preguntando por qué los humanos toman las decisiones que toman para ver si eso puede ayudarnos a entender por qué la IA toma una decisión basada en una matriz de probabilidad. Y todavía no estamos más cerca.
En realidad, lo que impulsa la ingeniería inversa del cerebro y la personalización de la IA no es la investigación en la academia, sino más bien los abogados que entran y preguntan '¿Por qué la IA toma estas decisiones?' porque no quieren ser demandados.
El año pasado, en la mayoría de los proyectos en los que he trabajado, hemos tenido uno o dos abogados, junto con psicólogos, en el equipo. Más personas hacen preguntas como '¿Cuál es la ética detrás de eso?' Otra gran pregunta que se hace es '¿Quién es responsable?'
¿Eso te concierne?
La mayor parte de la investigación de IA ahora es que las personas ahora hacen esa pregunta '¿Por qué?' Antes, esa pregunta relegada a las salas académicas de la informática. Ahora, la investigación de IA se está extendiendo a todos los dominios y disciplinas. Esto me emociona mucho. Cuantas más personas participen en la investigación y el desarrollo de IA, mayores serán las posibilidades de aliviar nuestras preocupaciones y, lo que es más importante, nuestros temores.
Volviendo a la educación personalizada. ¿Cómo afecta esto a los maestros?
Con la educación, lo que va a suceder, aún tendrá monitoreo. Vas a tener maestros que monitorearán los datos. Se convertirán en más científicos de datos que entienden la IA y pueden evaluar los datos sobre cómo están aprendiendo los estudiantes.
Necesitará a alguien que sea un experto observando los datos y observando al estudiante. Deberá haber un humano en el circuito por algún tiempo, tal vez por al menos 20 años. Pero podría estar completamente equivocado. La tecnología se mueve muy rápido en estos días.
Realmente es un momento fascinante en el mundo de la IA, y creo que solo se acelerará más rápidamente. Hemos pasado de programar máquinas para hacer cosas a dejar que las máquinas descubran qué hacer. Eso lo cambia todo. Ciertamente entiendo las preocupaciones que las personas tienen sobre la IA. Pero cuando la gente empuja muchos de esos miedos, tiende a alejar a las personas. Empiezas a perder oportunidades de investigación.
Debería ser más sobre impulsar un diálogo sobre cómo la IA va a cambiar las cosas. ¿Cuáles son los problemas? ¿Y cómo vamos a avanzar?
