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Category Archives: Inteligencia artificial
Transformación digital en la docencia
Transformación digital en la universidad
Universidad de Cádiz
Faraón Llorens Largo
Cátedra Santander-UA de Transformación Digital
Universidad de Alicante
Día: 3 y 4 de febrero de 2020
Hora: de 9 a 14 h.
Lugar: Salón de Grados de la Escuela Superior de Ingeniería
Martes 4 de febrero de 2020
Transformación digital en la docencia
- Bienvenida y presentación del taller
- Retos educativos derivados de la transformación digital de la sociedad (charla)
- Consensuando los conceptos (preguntas y debate sobre la charla)
- Preguntas e indicadores sobre tecnología educativa UCA (grupo pequeño 3-5)
- Preguntas-indicadores sobre tecnología educativa UCA (consensuado) y comparativa internacional
- Tecnologías disruptivas educativas (grupo pequeño 3-5)
- Modelos educativos flexibles (charla)
- Claves y ruta para la implantación en la UCA (grupo pequeño 3-5)
- Tecnologías en educación: características deseables, efectos perversos (charla)
- Conclusiones y clausura del taller
Smart Learning – Grupo de Investigación en Tecnologías Inteligentes para el Aprendizaje (logo)
Smart Learning
Grupo de Investigación en Tecnologías Inteligentes para el Aprendizaje
https://cvnet.cpd.ua.es/curriculum-breve/grp/es/grupo-de-investigacion-en-tecnologias-inteligentes-para-el-aprendizaje-(smart-learning)/687
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¿Es la inteligencia artificial una tecnología disruptiva para las universidades?
¿Es la inteligencia artificial una tecnología disruptiva para las universidades?
UniverSÍdad (www.universidadsi.es)
Faraón Llorens y Rafael Molina
06/11/2019
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En esta línea, las oportunidades que aporta la IA al mundo de la educación son indiscutibles y a su vez los retos que ello conlleva son ineludibles. Dejaremos de lado en esta reflexión el tema de la investigación en IA que se lleva realizando en los laboratorios de investigación de las universidades españolas desde sus inicios. Con esta salvedad, en esencia podemos hablar de tres principales ámbitos de uso de la IA en educación: como herramienta para el aprendizaje, como objetivo del aprendizaje y como apoyo a la gestión y el gobierno. Por el propio ámbito de este blog, aunque abordemos el ámbito general de la educación, vamos a centrarnos en el mundo universitario.
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El objetivo es poner las tecnologías al servicio de los alumnos, para conocerlos mejor, para ayudarles en su aprendizaje o para apoyar a los profesores en su labor docente. Y el principal peligro son las burbujas, con todos sus sesgos y prejuicios, que se puedan crear. Resumiendo, la tecnología debe ser utilizada para empoderar no sólo a los maestros sino también a los estudiantes. Y la pregunta clave es: ¿quién controlará la IA en la educación: educadores, estudiantes, informáticos, universidades o grandes empresas?
Leer la entrada completa:
www.universidadsi.es/es-la-inteligencia-artificial-una-tecnologia-disruptiva-para-las-universidades
La Inteligencia Artificial en el sector de la educación: retos y amenazas
La Inteligencia Artificial en el sector de la educación: retos y amenazas
Rafael Molina Carmona
Profesor de Inteligencia Artificial de la Universidad de Alicante
Cátedra Santander-UA de Transformación Digital
Expocampus 2019
XIII Conferencia sobre eLearning y TIC en educación
Últimas tecnologías emergentes y su impacto global
Viernes, 25 de octubre de 2019
Auditorio de Casa del Lector (Madrid; Centro Cultural “El Matadero”)
Los espectaculares avances de la Inteligencia Artificial (IA) durante los últimos años están dando lugar a nuevos escenarios de aprendizaje impensables hasta hace poco, con sorprendentes experiencias donde algoritmos avanzados han llegado a sustituir a profesores on-line, sin que los mismos estudiantes llegaran a notarlo.
Por este motivo es importante conocer de primera mano cuáles son las amenazas y futuros retos de la IA en el sector educativo, especialmente en las universidades.
¿Nos quitarán las inteligencias artificiales el puesto de trabajo?
¿Nos quitarán las inteligencias artificiales el puesto de trabajo?
Faraón Llorens
2 de julio de 2019
La transformación digital del empleo: desafíos y oportunidades
Curso de Verano de la Universidad de Alicante “Rafael Altamira”
https://web.ua.es/es/verano/2019/campus/la-transformacion-digital-del-empleo-desafios-y-oportunidades.html
Del 1 al 4 de julio de 2019
Vida 3.0 – Qué significa ser humano en la era de la inteligencia artificial
Vida 3.0
Qué significa ser humano en la era de la inteligencia artificial
Max Tegmark
Taurus Ciencia (www.editorialtaurus.com)
https://www.megustaleer.com/libros/vida-30/MES-099018
Enlaces de interés:
Página personal: https://space.mit.edu/home/tegmark
Charla TED: “Cómo obtener el poder con IA sin ser dominados por ella”
https://www.ted.com/talks/max_tegmark_how_to_get_empowered_not_overpowered_by_ai
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página 156)
“¿Qué sistema educativo prepara mejor a las personas para un mercado laboral en el que la IA mejora rápida y continuamente? ¿El modelo que aún utilizamos, con una o dos décadas de formación seguidos de cuatro décadas de trabajo especializado? ¿O es mejor cambiar otro sistema en el que las personas trabajen durante unos pocos años, vuelvan a la universidad durante un año, y después trabajen unos cuantos años más? ¿O debería la formación continua (quizá online) ser una componente estándar de cualquier trabajo?”.
(Página 169)
“Orientación profesional para los chicos de hoy: deberían elegir profesiones que a las máquinas se les dan mal; aquellas en las que se trata con personas y que implican impredecibilidad y creatividad”.
Mitos y verdades del cerebro
Mitos y verdades del cerebro
Francisco Mora
Paidós (www.paidos.com)
https://www.planetadelibros.com/libro-mitos-y-verdades-del-cerebro/274292
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página )
“”
La analogía. El motor del pensamiento
La analogía.
El motor del pensamiento
Douglas Hofstadter y Emmanuel Sander
Colección: Metatemas. Libros para pensar la ciencia
Tusquets Editores
https://www.planetadelibros.com/libro-la-analogia/265780
Enlaces de interés:
http://www.cogs.indiana.edu/people/profile.php?u=dughof
http://prelectur.stanford.edu/lecturers/hofstadter
Vídeo: “Analogy as the Core of Cognition”, Presidential Lecture, february 6, 2006. https://www.youtube.com/watch?v=n8m7lFQ3njk
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página 471)
“Para vivir en este mundo, antes debemos confiar en nuestros juicios acerca de lo que es y de lo que no es probable que preocuparnos por disquisiciones sobre la validez lógica. Si un buen día a usted le viniera en gana rechazar toda conclusión inductiva sencillamente porque no obedecen a un razonamiento irrefutable, no le quedaría más remedio que dejar de pensar del todo, pues todo pensamiento, por pequeño, espontáneo o distraído que parezca, es resultado de este tipo de actividad mental sin validez lógica.”
(Página 593)
“Nos alegraría que los programas educacionales erradicaran su actual visión del conocimiento que se adquiere en la escuela, que lo presenta como independiente del conocimiento cotidiano.”
Conceptos cotidianos versus conceptos científicos: pag 593-598 (muy interesante)
(Página 606)
“El verdadero problema con la interfaz es que es una interfaz. Las interfaces se interponen. No quiero concentrar mis energías en una interfaz. Quiero concentrarme en el trabajo… No quiero verme a mí mismo como alguien que usa su ordenador sino como alguien que hace su trabajo.” (Donald Norman)
(Página 609)
“Es una curiosa vuelta de tuerca porque, durante la mayor parte de su corta existencia, los ordenadores usualmente fueron explicados usando analogías con fenómenos del mundo físico. Hoy está ocurriendo lo contrario, el mundo físico está siendo descrito mediante analogías a los fenómenos tecnológicos.”
(Página 756)
“Quisimos ofrecer una selección para ilustrar que los grandes avances de la física no se originan en los confines de unos prodigiosos actos de deducción matemática y manipulación formal de ecuaciones. Por el contrario, emergen como fruto de analogías intuidas por individuos que poseen el don de percibir la unidad allí donde los demás sólo ven diversidad. Estos están dotados de un aguzado instinto para detectar que dos fenómenos que parecen muy distintos a nivel superficial, son en realidad idénticos.”
A la recerca d’una psicometria universal
A la recerca d’una psicometria universal
Ressenya
The measure of all mind
Evaluating Natural and Artificial Intelligence
José Hernández-Orallo
Cambridge University Press
Cambridge, 2017.
553 pàgines
Cambridge University Press
Mètode
Revista de Difusió de la Investigació
www.metode.cat
Número 96. Hivern 2017
Pàgina 99
(versió llarga)
Malgrat ser un dels tòpics més importants de la ciència, el qualificatiu intel·ligent (intelligent, smart, thinking, brainy…) és possiblement el terme més sobreutilitzat, i per tant desprestigiat, de finals del segle XX i principis del XXI. En l’actualitat qualsevol artefacte que vulga ser valorat ha d’etiquetar-se com a intel·ligent. No s’és res en aquests temps si no s’és intel·ligent. I qualsevol cosa pot qualificar-se d’intel·ligent: des de telèfons intel·ligents fins a la banca intel·ligent. La publicitat està fent un ús excessiu del terme i ens està marejant. Però, què és la intel·ligència? es pot mesurar la intel·ligència? les màquines poden ser intel·ligents? Ara son més necessaris que mai treballs rigorosos sobre la intel·ligència i la seua mesura, tant de la natural com de l’artificial. Per això em va alegrar trobar-me amb aquest llibre, que, encara que en principi semble pretensiós en el seu títol (all mind, i disculpeu-me, però sóc professor de lògica i per tant, per a mi, tot és tot, sense excepcions – quantificació universal -, i en el món real he vist pocs casos en els quals es puga aplicar, més encara si estem implicats els humans), és d’obligada lectura per a aquelles persones interessades a conèixer on ens portarà la intel·ligència artificial (IA).
La intel·ligència és un tret de la ment associat habitualment i de forma exclusiva als humans, per això la denominació d’animals racionals. Però ja fa anys que es va estendre el concepte als animals (no racionals?) i es va estudiar el seu comportament (psicologia comparada). Amb l’aparició dels primers ordinadors, aquesta facultat també es va traslladar a les màquines. Només cal recordar que al principi els ordinadors eren coneguts com a cervells electrònics (cerebros electrónicos). Per tot açò, el concepte d’intel·ligència és relliscós i difícil de definir. La cerca d’un únic tipus d’intel·ligència es va veure superat en el segle XX amb l’aparició de diferents teories psicològiques que advocaven per noves i múltiples intel·ligències. I en l’actualitat fins i tot es parla de la singularitat tecnològica i la superintel·ligència (qualsevol intel·lecte que excedisca l’acompliment cognitiu humà en pràcticament totes les àrees d’interès i capaç de millorar-se contínuament). Així, en aquest context ens sorgeix una primera pregunta: és possible un concepte unificat d’intel·ligència?
I sense una definició clara, normalitzada i àmpliament acceptada, el treball de mesurar-la es converteix en més complicat. Quan no disposem d’una definició precisa del que volem mesurar necessitem almenys fer ús d’una mesura pragmàtica. Els tests que ofereixen una única mitjana, el factor g (general intelligence) i el quocient intel·lectual (IQ – intelligence quotient), es queden curts davant l’extensió del concepte intel·ligència. Turing, quan els ordinadors eren encara més models computacionals teòrics que reals, va proposar una prova d’intel·ligència per a les màquines (Test de Turing o Imitation Game). Més coneguts són els més moderns CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) que hem de superar per a demostrar a alguns serveis d’Internet que no som robots. Lofti Zadeh, pare dels sistemes difusos (Fuzzy Systems), va proposar el MIQ (The Machine IQ) per a mesurar el rendiment en una població de màquines, encara que únicament serveix per a comparar màquines d’un mateix període tecnològic. Açò ens porta a la segona pregunta: serem capaços d’establir un model per a mesurar la intel·ligència d’humans, animals i màquines de forma conjunta i integrada?
Aquest és un dels llibres que hem de llegir si estem cercant respostes a aquestes preguntes. No és un llibre divulgatiu ni de fàcil lectura. Està carregat de contingut tècnic i terminologia teòrica. Necessita d’uns coneixements mínims sobre el tema, però val la pena la seua lectura.
L’autor defineix el regne de la màquina (machine kingdom), generalització del regne animal que inclou l’Homo sapiens, els animals i les màquines, com el conjunt de tots els sistemes interactius, és a dir, amb sensors (entrades) i actuadors (eixides). Les fronteres entre les intel·ligències naturals (en humans i animals) i les artificials són cada vegada més borroses de manera que formen finalment un contínuum en el qual constantment apareixen nous híbrids entre aquestes. Necessitem noves eines que ens permeten treballar en les fronteres. Quan unes proves d’intel·ligència són validades per a un determinat grup, poden ser usades per a mesurar subjectes d’aquest grup, però la qüestió és si podem usar el test d’una disciplina en una altra. Sembla clar que no, almenys de forma directa i automàtica. Però podem avançar cap a açò.
I definit un regne únic que engloba tots els individus (agents) a analitzar ja podem intentar establir una psicometria universal, definida com l’anàlisi i desenvolupament d’eines de mesura per a l’avaluació de les característiques del comportament, incloent-hi les habilitats cognitives i els trets de personalitat. Aquestes eines han de treballar solament amb informació procedent de l’observació del comportament: de les entrades que rep i de les eixides que produeix. És per açò que són anomenades de caixa negra (black-box). En els humans hi ha diferents models per a representar els trets de personalitat (per exemple, The Big Five). I quant a les habilitats cognitives, aquestes no han de ser dependents de la cultura, per exemple. Però a més, hi ha trets innats i altres adquirits, confluint una certa proporció que és genètica i una altra part que és ambiental. Així, aquest és un dels aspectes clau si s’estudia la intel·ligència dels animals. La intel·ligència és la que ens permet abordar futurs problemes i no únicament una tasca concreta en l’actualitat. Per resumir, quines són aqueixes habilitats cognitives i trets de personalitat comunes a persones, animals i màquines que hem de mesurar?
Si volem que aquests instruments de mesura servisquen tant per a humans, animals, com per a màquines, han de tenir algunes característiques especials que no suposen un biaix en les mesures. Per exemple, hem de tenir en compte el llenguatge utilitzat, les interfícies i les recompenses i estímuls. En el llibre es planteja que aquests instruments han de ser no antropocèntrics, computacionals i significatius. Hi ha tres aspectes claus que ens ajudaran a fer les proves el més universals possibles: l’ús de diferents interfícies, els tests adaptatius segons anem obtenint major coneixement sobre l’agent que l’està fent i que siguen independents de la població sobre la qual s’aplica, de manera que funcionen sobre la totalitat del regne màquina. Si no podem usar les mateixes regles per a tots, almenys que puguem usar els mateixos principis per a construir totes les regles particulars. El que ens porta a una altra qüestió: quins són els criteris que hauria de complir una bateria única de proves d’intel·ligència?
La part nuclear del llibre s’aborda des de la visió algorítmica de la naturalesa i la cognició des d’una perspectiva computacional. Si podem representar els comportaments com algoritmes, aprofitarem la Algorithmic Information Theory (AIT) per a trobar respostes a algunes de les qüestions anteriorment plantejades. Apareix en aquest cas la noció de dificultat, i la seua quantificació (nombre de passos computacionals requerits), com l’embrió de la psicometria universal que cerquem. El C-test se’ns presenta com una primera aproximació per a abordar la subjectivitat de les proves psicomètriques, en els quals els ítems no són triats ad hoc i amb dificultats derivades de la seua aplicació a poblacions humanes.
Però, de moment, no aprofundim més en la qüestió. El llibre desenvolupa una exhaustiva explicació tècnica del tema. Aquesta ressenya no pretén desvetlar totes les respostes donades en el llibre, sinó plantejar les preguntes i motivar al lector perquè aborde la seua lectura. No se’n penedirà.
Faraón Llorens
Departament de Ciència de la Computació i Intel·ligència Artificial
Universitat d’Alacant
citius, altius, fortius (más rápido, más alto, más fuerte)
citius, altius, fortius
(más rápido, más alto, más fuerte)
Discúlpeme el lector amante del deporte que piense que voy a hablar de los Juegos Olímpicos. No es así, voy a hablar del futuro y de cómo cambian las cosas con la irrupción de la inteligencia artificial y la robótica. Me apoyo en las olimpiadas como metáfora para hablar de tecnología porque el motor de ambas es el afán de superación del ser humano.
El lema olímpico es citius, altius, fortius. Y la tecnología nos enfrenta continuamente a la vorágine de dispositivos más veloces, con más memoria y más interconectados. Y aunque este afán de mejora continua es loable, preocupan los límites a esta desbocada carrera. Los límites de los deportes olímpicos están en la propia naturaleza humana, en la fisiología de nuestros cuerpos. Y aunque hemos sido capaces de llevar nuestros límites mecánicos a extremos inimaginables, los récords están llegando a su techo. Pero las inteligencias artificiales no se enfrentan a las limitaciones que imponen las leyes de la física. Con la digitalización del mundo, lo estamos convirtiendo todo en datos. Una enorme cantidad de datos. Para Kurzweil cuando “un ámbito de la ciencia o la tecnología se convierte en información, se acelera y crece exponencialmente”. Y el impacto de este comportamiento exponencial cuesta de entender a la mente humana. Por tanto, ¿dónde están los límites de la tecnología?
Las paralimpiadas surgieron para que pudieran participar atletas con distintos tipos de discapacidades y promover el trato igualitario de los atletas con discapacidad con los atletas olímpicos. En el sistema de clasificación funcional de los atletas, se analiza el impacto de la discapacidad en su rendimiento deportivo. Se supone que estos atletas tendrán unas marcas inferiores. Pero si logran las metas mínimas necesarias para clasificarse en la disciplina, podrán participar en los juegos olímpicos tradicionales. La innovación ha facilitado la creación de nuevos y excepcionales avances que han acercado el deporte a muchas personas con discapacidad. Pero al mismo tiempo, los atletas con deficiencias, que utilicen la tecnología para suplir esa deficiencia, ¿podrán conseguir mejores marcas que los atletas olímpicos?
Estamos acelerando la evolución de los humanos, adelantando por la derecha a la selección natural por medio de la ingeniería. Los ciborgs son seres que combinan partes orgánicas con partes no orgánicas. En cierta manera somos ciborg desde hace mucho tiempo, ya que solemos llevar gafas, audífonos, implantes en el corazón y otros dispositivos que nos permiten mejoras en algunos aspectos sensoriales y motores en los que tenemos deficiencias. Y no paramos de perfeccionar nuestra fusión con la técnica: retinas artificiales que podrían devolverle la vista a personas con problemas de visión, exoesqueletos que protegen contra lesiones y aumentan las prestaciones o microchips implantados en el cuerpo. A las mejoras mecánicas ahora estamos añadiendo mejoras en la toma de decisiones fruto del análisis masivo de datos. En el futuro tendremos características inorgánicas inseparables de nuestros cuerpos que modificarán nuestras capacidades, pero ¿también nuestras personalidades e identidades?
Los miembros biónicos surgen como sustitutos de miembros amputados para suplirlos. Aunque son pobres sustitutos de los originales, su potencial es ilimitado, al combinar tecnología e información. ¿Qué ocurrirá cuando los brazos biónicos sean mucho más poderosos que sus precursores orgánicos? Además, su mantenimiento es más simple: cuando se deterioran, se cambian y arreglado. Y si hablamos de crear criaturas, ¿podemos escapar a la maldición de Frankenstein? En la novela de Mary Shelley, el monstruo artificial queda fuera de control y causa estragos. La novela encerraba una moraleja, para advertirnos del peligro de jugar a ser dioses. Hay que ser conscientes de los riesgos y concentrarnos en maximizar el potencial positivo de las nuevas tecnologías.
La tecnología está rodeada de paradojas. ¿Los atletas paralímpicos, convertidos en ciberlímpicos, adelantarán a los atletas olímpicos gracias a la ayuda de la tecnología usada para suplir su discapacidad? ¿Atletas sin deficiencias, se inmolarán para poder incorporar esas mejoras que les da la tecnología, simplemente por el hecho de obtener mejores marcas? No es una broma pensar que haya atletas que sustituyan órganos sanos para mejorar su rendimiento. Sirva como ejemplo la cirugía estética, que nació para reconstruir el aspecto original en caso de accidentes o para tratar a personas con problemas psicológicos, y ahora es utilizada por personas normales por el mero propósito de ser más guapas (por cierto, objetivo no siempre alcanzado).
Los campeones olímpicos son lo más parecido que hay al superhombre. Pero el superhombre ¿vendrá de la mano de la tecnología? Una vez alcanzado el súper ¿le quedará algo de hombre? La tecnología avanza a pasos agigantados y nos llevará a un futuro incierto, pero no podemos ni debemos pararla. Frente al avance de la tecnología debemos ser más humanos. Los retos a afrontar van en la línea del comportamiento ético, de la seguridad, de la libertad y de normas de convivencia. El monstruo a derrotar no es tanto la inteligencia artificial como la estupidez humana.