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Gati Aher ya tiene algunas ideas sobre cómo la inteligencia artificial podría mejorar su trabajo después de la escuela.
Es una pequeña empresa con un gran enfoque en el marketing, donde algunos empleados pasan horas cada día rastreando los clics de sus anuncios. La IA, dice ella, podría manejar gran parte de ese trabajo gruñón mientras ayuda a la compañía a orientar estratégicamente sus dólares de publicidad.
“Si tiene IA que se comunica a través de la red para dirigir esos anuncios a las personas que realmente los quieren, podría usar la tecnología de manera más eficiente”, dice Aher, graduado de Burlington High School en Massachusetts.
Eso, ella admite, apenas roza la superficie del potencial de AI. Ahora que ha codificado su primer chatbot, comprende cuán poderosa puede ser la tecnología, y es una habilidad que planea desarrollar.
"Creo que una vez que integremos la inteligencia artificial en más cosas, nos permitirá ser más inteligentes sobre las decisiones que tomamos para las empresas", dice. “En este momento, yo mismo no sé cómo utilizarlo para exponer su potencial. Una vez que lo descubra y descubro que otras personas están dispuestas a incluirlo, nuestro negocio podría mejorar en marketing ”.
Ser la primera generación en crecer junto con AI pone a Aher y sus compañeros en una posición única. Como consumidores de toda la vida de la tecnología, están naturalmente adaptados a su uso. Pero debido a que la IA opera de manera tan invisible dentro de sus vidas, también pueden estar inclinados a darlo por sentado.
Ahora, con una nueva generación de herramientas impulsadas por IA al alcance de su mano, incluida la recién lanzada Chatbot de GPT, los estudiantes pueden usar la inteligencia artificial para crear en todo tipo de formas nuevas, desde animar videos hasta componer sinfonías, sin siquiera mirar debajo del capó.
“La mayoría de los estudiantes no saben qué es la IA. Ellos dan por sentado muchas de las cosas que la tecnología hace por ellos ", dice el especialista en integración de tecnología Deb Norton, quien enseña Curso de inteligencia artificial de ISTE U. Dirigido a educadores. "Al enseñarles qué es y cómo trabajar con ellos de manera efectiva, tenemos grandes aspiraciones de que los niños puedan pensar en qué más podría ser bueno, qué podrían hacer con eso".
ISTE se ha asociado con GM para crear el programa de aprendizaje profesional. Exploraciones AI y su uso práctico en entornos escolares en un esfuerzo por cultivar futuros programadores de IA y proporcionar aprendizaje profesional para que los educadores apoyen las exploraciones de AI dirigidas por los estudiantes.
Si bien el uso de herramientas que han sido sobrealimentadas con la IA tiene su valor, muchos educadores creen que no es suficiente para preparar a los estudiantes para convertirse en administradores de esta tecnología revolucionaria. Para comprender realmente cómo funciona la IA y para convertirse en solucionadores de problemas con ella, los estudiantes deben aprender cómo construirla ellos mismos.
Un tipo diferente de codificación.
El especialista en tecnología educativa LeRoy Wong no es un programador, pero no deja que eso detenga a sus estudiantes.
Como facilitador de la mesa de ayuda dirigida por estudiantes de Burlington High School, aceptó asesorar a un club de codificación después de la escuela, y cuando surgió la oportunidad de participar en un piloto patrocinado por ISTE y GM que involucra chatbots, siguió los intereses de sus estudiantes. LED.
Usando herramientas de programación como Lambda y Amazon Lex, fueron desafiados a codificar una solución de chatbot de AI para un aula o una necesidad de toda la escuela. Su objetivo era crear un chatbot que brindara soporte técnico a maestros y estudiantes.
"Fue una lucha para mí", confiesa Wong. "La mesa de ayuda no es una clase de CS per se, aunque creo que estamos haciendo más cosas en informática". Los elementos relacionados con el lenguaje de codificación Python plantearon un desafío particular, pero pudo obtener ayuda de profesionales en el campo de la tecnologia “Nos las arreglamos para aprender lo suficiente para que funcione. Me gustaría que funcione aún mejor ".
Una cosa es hablar sobre el aprendizaje automático en clase o ayudar a los alumnos a crear con herramientas de inteligencia artificial. Pero incluso los especialistas en tecnología y los profesores de ciencias de la computación pueden sentirse intimidados por la posibilidad de codificar la inteligencia artificial.
"La verdad es que no es tan difícil entender un concepto", dice Norton. “¿Es difícil de crear? Sí, en algún nivel, pero también hay algunas herramientas básicas de bajo nivel para incorporar o crear AI. No es solo para las personas que están en las computadoras o la enseñanza de la ciencia. Es para cualquier educador y cualquier estudiante en cualquier nivel ".
Para Aher, construir AI fue más fácil y más difícil de lo que ella esperaba.
"No tenía tanta programación como pensé que tendría. Amazon Web Services proporcionó gran parte del marco subyacente para el aprendizaje automático y la inteligencia, pero usar eso como una herramienta de desarrollo fue algo complicado ”, dice.
“Creo que la IA de codificación es diferente en el sentido de que cuando estás escribiendo un fragmento de código en clase, estás utilizando bibliotecas muy simples, como bibliotecas con funciones matemáticas y gráficos. Con Amazon, estás dibujando desde una base de código más grande. Las funciones siguen funcionando como funciones, pero el objetivo es más abstracto. El mapeo de las funcionalidades que quieres que tenga tu chatbot es la parte difícil ".
Aprendió que la IA de programación no se trata solo de escribir líneas de código. Se requiere que los estudiantes piensen en el panorama general y entiendan cómo las diferentes piezas de código interactúan entre sí.
Aunque los educadores generalmente consideran que la inteligencia artificial es un tema de la periferia dentro de la informática, el investigador Ben Shapiro sostiene que las tecnologías de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, han transformado el núcleo de lo que los científicos informáticos del futuro deberán saber. La codificación tradicional requiere que los estudiantes piensen en términos de algoritmos y estructuras de datos, en otras palabras, que piensen como matemáticos. El aprendizaje automático (ML), por otro lado, requiere que piensen más como científicos.
“Mientras que el software tradicional es creado por programadores humanos que describen los pasos necesarios para lograr un objetivo (cómo hacerlo), un sistema ML típico se construye describiendo el objetivo que el sistema está tratando de maximizar (qué lograr)”, dice Shapiro, profesor asistente de informática en la Universidad de Colorado y coautor de Cómo el aprendizaje automático afecta el plan de estudios de informática de pregrado. "Para tener éxito con ML, muchos estudiantes no se concentrarán en el desarrollo de algoritmos, sino en la limpieza de datos, la elección de modelos y las pruebas estadísticas".
Ingeniería inversa AI
En las clases STEM de la escuela secundaria de David Lockett, los estudiantes adoptan un enfoque más experimental de la IA. Sus alumnos basados en proyectos están probando los límites del aprendizaje automático al crear con una variedad de tecnologías emergentes de inteligencia artificial.
¡Garabatean en Quick, Draw! Para ver si el aprendizaje automático puede reconocer sus dibujos. Conducen sinfonías de inteligencia artificial a través del semiconductor de Google. Componen música con la ayuda de herramientas de codificación como Apple Swift. Utilizan la inteligencia artificial para reducir las composiciones musicales existentes para que puedan comprender mejor cómo se combinan los distintos elementos para crear una canción.
Cuanto más exploran las herramientas creativas basadas en la inteligencia artificial, más curiosos se vuelven. ¿Cómo funciona realmente el aprendizaje automático? ¿Qué más pueden hacer con eso?
Durante una lección sobre las aplicaciones de desarrollo de Alexa en la clase de codificación, los estudiantes escucharon a Lockett entregar comandos de voz mientras un monitor les mostraba la codificación detrás de las respuestas del asistente virtual. Es una forma de ingeniería inversa: conocer primero qué puede hacer el aprendizaje automático y luego analizar cómo. Una vez que vieron lo sencillo que era el código, comenzaron a clamar para construir sus propios chatbots de AI.
“Vimos parte del mismo código basado en JavaScript que hemos usado para algunos de nuestros otros proyectos”, dice el profesor de la Academia Edward W. Bok en Lake Wales, Florida. “Parte de la codificación es diferente, obviamente, pero si puede leer JavaScript y leer las etiquetas div, no debería tener problemas para transferir eso. Lo recogieron bastante rápido. No tardé ni 10 minutos en repasar cada línea de código, y probablemente tenía alrededor de una cuarta parte de la clase que ya había terminado su chatbot antes de que pudiera terminar”.
Desde entonces, los estudiantes de Lockett han estado obsesionados con la codificación de la IA. Ellos hacen una lluvia de ideas de proyectos en la línea de autobuses. Se van a casa y se sumergen en las tecnologías de aprendizaje automático.
"Simplemente están asombrados por las posibilidades que pueden surgir de ello".
Ética, empatía y aprendizaje automático.
Sin embargo, no todas estas posibilidades son buenas. Si bien la inteligencia artificial puede ayudar a resolver problemas humanitarios, también se puede utilizar para explotar los datos privados de los usuarios, manipular la opinión pública y ampliar las brechas de desigualdad, por mencionar algunos.
"Como cualquier otra herramienta, la gente puede usarla mal", dice Yiannis Papelis, profesora investigadora y directora del Laboratorio de Robótica y Realidad Virtual del Centro de Simulación, Análisis y Modelado de Virginia. “Hay un dicho que equivocarse es humano, pero para realmente arruinar necesitas una computadora. Esto se aplica mil veces a la IA. Se puede usar para bien o para mal ”.
Es por eso que la empatía desempeña un papel clave en la instrucción de AI para April DeGennaro, un especialista en educación para niños superdotados de la Escuela Primaria Peeples en Fayetteville, Georgia. Ella está enseñando a estudiantes de cuarto grado sobre el aprendizaje automático con robots Cozmo, que muestran personalidad y emoción a medida que aprenden de sus usuarios. Los estudiantes no solo pueden interactuar con el robot, sino que también pueden programar la IA para realizar nuevas funciones.
Durante un proyecto reciente, los estudiantes colaboraron en grupos para idear problemas y luego programar el robot para resolverlos. También inventaron historias sobre los problemas. En un caso, Cozmo era un robot de visión para una persona ciega en el supermercado. Su tarea era encontrar tres elementos específicos, representados por cubos con diferentes símbolos. Una vez que el robot aprendió a reconocer los símbolos, pudo recuperar los objetos.
DeGennaro espera que estas experiencias con Cozmo inspiren a sus estudiantes a convertirse en creadores éticos de AI.
"Hablamos mucho sobre la empatía y cómo gran parte de la comunidad de AI está trabajando en soluciones para mejorar el mundo", dice. “Los robots pueden trazar un terreno y encontrar personas bajo tierra o rescatar a personas que se han perdido en accidentes de agua. Hay tantas cosas que AI está haciendo en el campo que son tan útiles y tan positivas ".
Por otro lado, los juguetes de IA como Cozmo también pueden ayudar a resaltar los problemas de privacidad que plantean los dispositivos inteligentes. Cuando los niños interactúan con estos juguetes, ¿qué información están revelando sobre ellos mismos? ¿Quién posee esta información una vez que es capturada? ¿Cómo va a ser utilizado?
Para navegar por estos matices legales y éticos, los estudiantes "deberán estar bien informados y ser capaces de considerar una serie de implicaciones, incluida la protección legal, las consideraciones éticas y lo que sucederá cuando las máquinas se parezcan más a los humanos", dice la autora Michelle Zimmerman. del libro ISTE Enseñanza de la IA: explorando nuevas fronteras para el aprendizaje. “¿Trataremos la IA como máquinas o como seres humanos? Estas son conversaciones críticas mientras intentamos imponer un orden en la frontera de la IA del Salvaje Oeste ”.
El sesgo plantea otra área de preocupación. Debido a que la IA aprende de los datos proporcionados por los humanos, las máquinas pueden heredar los sesgos de sus programadores. Además, el sesgo del desarrollador influye en los problemas que el aprendizaje automático resolverá en última instancia. Para alentar a un grupo de creadores más diverso, los estudiantes de todos los géneros y antecedentes necesitan una exposición profunda a la IA. Un grupo que está avanzando en la solución de esta brecha es AI4ALL, una organización sin fines de lucro que trabaja para aumentar la diversidad y la inclusión en la IA mediante la creación de canales para el talento con poca representación.
Desarrollar la inteligencia artificial ayuda a abrir el telón en lo que hace que la inteligencia artificial funcione, mostrando a los estudiantes que las claves de esta poderosa tecnología están a su alcance.
"La conexión que estoy haciendo para ellos es que ya han aprendido a codificar, y hay una codificación detrás de la IA", dice DeGennaro. “No es magia, al igual que la computadora no es magia. Alguien lo codificó para hacer lo que hace ".
Y ellos también pueden.
Nicole Krueger es una escritora y periodista independiente apasionada por descubrir qué es lo que motiva a los estudiantes. Esta es una versión actualizada de un artículo publicado originalmente el 17 de junio de 2020.
