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  • Alexa, Google Home y microlearning

    Alexa, Google Home y microlearning

    Llevo unos meses con Alexa. Lo adquirí para dar las órdenes a mis dispositivos de domótica mediante voz y no por la aplicación. Una forma elegante y smart de controlar luces, electrodomésticos y todo lo que pudiera conectar a un enchufe compatible con estos asistentes virtuales.

    Podría haber adquirido Google, pero el dispositivo de Amazon tenía más nombre. Decir: «Alexa, levanta la persiana del salón» me generaba más sensación de humanidad que decir «Ok Google…».

    Por otro lado, tengo dos niñas (una de 4 y otra de 7) que su único objetivo es poner a Alexa en un compromiso. Mi dispositivo «inteligente» se pega todo el día cantando «Te quiero, humano», contando chistes absurdos, tirándose pedos de mil maneras, y contando historias que no vienen al caso o yéndose a dormir o a callar cuando la comunicación deriva en:

    — «Perdona, no he entendido lo que quieres decir»

    Asistentes Virtuales y las Skills

    Estos asistentes, aunque llevan con nosotros sólo desde 2018 , se están convirtiendo para muchos hogares en una herramienta imprescindible. Tanto que, con la misma naturalidad que los padres la utilizaban para preguntar lo que no sabían, sus hijos la utilizan para resolver sus problemas diarios:

    Pero más allá de buscar en ellos una respuesta leída de Wikipedia o una ayuda para resolver operaciones aritméticas, lo verdaderamente interesante son las Skills.

    Dibujo de dispositivo inteligente hablando mediante pop ups de aplicaciones.

    Son una serie de aplicaciones de terceros (Skills) que mejoran sus capacidades, funcionalidades y dotan de sentido a un aparatillo aparentemente absurdo y básico.

    Las hay de todo tipo, no voy a entrar en ellas, no es el motivo de este post, pero si es interesante ver cómo en estas «tiendas de aplicaciones» se están haciendo un hueco las Skills educativas.

    Para cada persona, para cada necesidad aparece una Skill que la cubre.

    recuerda al boom de las apps en los móviles inteligentes.

    Skills Educativas

    No dejan de ser bots o chatbots, pero con una interfaz mucho más natural y ajustada a nuestra forma de comunicarnos: el lenguaje hablado.

    Volviendo a mis niñas, concretamente a la de 7 años, ya va teniendo la necesidad de reforzar la información que trabaja en el cole. Trabajan el cuerpo humano, el reino animal, la resolución básica de problemas aritméticos, del espacio y los planetas, etc.

    Comenzó preguntándole a Alexa por las articulaciones, después por los huesos, y al poco tiempo la IA de Alexa le recomendó una Skill en su pantalla. Y justo nos recomendó una de la editorial Santillana para reforzar los conocimientos de Primaria (Pequeños genios). Después vino una de la editorial SM para el cálculo mental y otra para jugar a las preguntas con otros niños en una hora concreta.

    Todo esto me hizo reflexionar, y sobre todo, ver el potencial que tiene este canal como medio de aprendizaje.

    Tendencia educativa

    Estamos ante un recurso al que sólo estamos viéndole un 5% de todo el potencial que puede aportar y que, aportará en un futuro no muy lejano.

    Las Editoriales, los grandes Marketplaces de educación, los sistemas de aprendizaje como Blackboard, se han dado cuenta y están desarrollando skills que le permitirán comunicarse con sus alumnos de una manera más natural y humana. Incluso los de Amazon han creado una API específica de Educación.

    Claramente estamos ante una tendencia educativa que irá en aumento y que evolucionará sin duda hacia escenarios mucho más complejos, donde la inteligencia artificial también modelará la interacción.

    Microlearning en estado puro

    Todo esto es puro microlearning, microaprendizaje en su estado más genuino:

    • Con sólo preguntar, obtenemos una información sin tener que tocar un teclado, si tener que interactuar con una interface.
    • Con sólo abrir una aplicación podemos probar y reforzar nuestro conocimiento a través de ejercicios, test o acertijos que la skill nos propone como si de un profe particular tuviésemos en casa.
    • Si creamos rutinas, podremos indicarles que todos los días a una hora determinada nos muestre un contenido nuevo sobre un tema concreto o que se reproduzca un podcast concreto que nuestro profe de ciencias ha creado.
    • También podremos interactuar socialmente con otros usuarios de Alexa a través de retos y juegos gamificados.
    • Muy importante, mi hija de 7 años autogestiona (en parte) su aprendizaje
    • Y cuando su uso esté más extendido, podremos traer a nuestras aulas a expertos, a personas que quieran contar su experiencia a través de una simple llamada.

    Conclusión

    Sin duda, de nuevo la tecnología contribuye a que la educación trascienda más allá de las aulas y se produzca en cualquier lugar y momento.

    La visión de un Centro Educativo y del profesorado, debe ir más allá de pensar que todo el aprendizaje se desarrolla dentro del aula o de nuestra plataforma online. Las Editoriales ya se han dado cuenta.

    Referencias

    Te dejo unas referencias por si quieres profundizar:

  • Inteligencia artificial, Machine Learning y lo que está por venir

    Inteligencia artificial, Machine Learning y lo que está por venir

    [su_quote]Sabe más el diablo por viejo que por diablo[/su_quote]

    [su_note note_color=»#e9e9e9″ text_color=»#535353″]Imagina poder detener el reloj y disponer de todo el tiempo del mundo. Sin esta limitación podrías aprender lo que quisieras, repitiendo millones de veces las escalas musicales podrías convertirte en un virtuoso de la guitarra, aprender cualquier idioma empapándote de tutoriales o incluso aprender a hacer esculturas de hielo con una motosierra a base de practicar una y otra vez.[/su_note]

    ¿Recuerdas aquella película de Bill Murray: «Atrapado en el tiempo» (1993) sobre el día de la marmota? Precisamente en muchas escenas puedes descubrir todo lo que aprende el protagonista cuando el tiempo no supone un límite.

    Pues precisamente así se siente una máquina cuando puede probar y probar diferentes soluciones a un problema a una velocidad descomunal, más veces de las que se haya podido hacerlo la humanidad a lo largo de su existencia. Su capacidad de aprendizaje y perfeccionamiento es tan increíble que da hasta miedo. Cuando puedes ejecutar procesos a una gran velocidad, la percepción del tiempo es relativa. Y por tanto su capacidad predictiva es uno de sus puntos fuertes.

    ¿Cómo hemos llegado hasta aquí?
    De «Deep Blue» a «AlphaGo»

    La historia de la Inteligencia Artificial comenzó hace varias décadas pero uno de los hitos más importantes tuvo lugar justo hace 20 años.

    Allá por 1997, por primera vez en la historia, la inteligencia humana se enfrentaba a la artificial midiendo su potencial en una serie de partidas de ajedrez. En dicho evento competían el campeón mundial de Ajedrez con Deep Blue, una supercomputadora de 12 toneladas creada por IBM. El campeón del mundo por aquella época era Kasparov (al que tuve el gusto de conocer un año antes en el VIII Torneo Internacional de Ajedrez Ciudad de Dos Hermanas). En este enfrentamiento que fue el segundo de Gary con la máquina, sucumbió en una serie de 6 partidas (3,5-2,5).

    [su_quote cite=»«Deep Blue», la máquina que desafió la inteligencia humana (ABC)» url=»http://www.abc.es/20100211/historia-/deep-blue-201002111420.html»]La inteligencia «artificial desafiaba» y se imponía a la «inteligencia natural», gracias a una base de datos que contenía un millón de partidas almacenadas y el trabajo de una legión de los mejores científicos, ajedrecistas y teóricos de las últimas décadas, que hacían posible que la máquina fuera capaz de calcular 200 millones de jugadas por segundo –«más que Kasparov en toda su vida»–, es decir, 50 millones de posiciones en tres minutos, que es el tiempo medio que un jugador utiliza para decidir un movimiento.[/su_quote]

    Hace un par de años (2015), vuelve a repetirse el enfrentamiento humano-máquina. Aunque en este caso cambian los protagonistas y el escenario de juego. El ajedrez es sustituido por el GO, el jugador humano es el chino Fan Hui y su artificial oponente se trata de AlphaGo, la apuesta de la compañía DeepMind (propiedad de Google). El desenlace de nuevo vuelve a decantarse por la máquina. Un año después vuelve a repetirse la historia, sucumbiendo en este caso uno de los mejores de este juego (Lee Sedol)

    Fuente: www.newscientist.com

    El hecho significativo viene del entrenamiento de estas dos máquinas, mientras Deep Blue se basaba en una abismal base de datos de partidas, AlphaGo además de recibir esta carga de información posee la capacidad de aprender (Machine Learning) ya que entre otras cosas es capaz de enfrentarse así misma y superar sus propios «errores», tomando decisiones de forma autónoma (Deep Learning).

    [su_quote cite=»El día que la humanidad fue derrotada por una inteligencia artificial (MIT Technology Review)» url=»https://www.technologyreview.es/s/7927/el-dia-que-la-humanidad-fue-derrotada-por-una-inteligencia-artificial»]Pero AlphaGo no era un programa de Go cualquiera. (…) El programa había jugado un número de partidas inabarcable para cualquier humano y se había aprovechado de esa experiencia para entrenar sus redes neuronales profundas y mejorar su juego. Para cuando se enfrentó a Hui, AlphaGo había entrenado con 160.000 partidas grabadas de destacados jugadores de Go, y después con 30 millones de partidas más en las que compitió contra sí mismo. Cuando Hui se descubrió perdiendo ante AlphaGo, sabía que su mundo, y el mundo del Go profesional, estaba a punto de cambiar para siempre.[/su_quote]

    El potencial del Machine Learning y el Deep Learning

    ¿Y si este experimento lo hiciéramos extensible a otros ámbitos? El potencial del aprendizaje automático, como rama de la Inteligencia Artificial (AI), ha disparado las posibilidades de procesamiento de la información en cualquier campo o disciplina. A eso le sumamos la autonomía de poder decidir y gestionar su propio aprendizaje para incluso llegar a tomar a decisiones.

    APLICACIONES PRÁCTICAS   | Fuente: Understanding Machine Learning

    En cuanto a las aplicaciones prácticas que se están estudiando:

    • Detección de rostro. Podemos verlo en nuestras cámaras móviles.
    • Reconocimiento facial, de voz o de objetos.
    • Buscadores. Para mejorar los resultados y sugerencias de búsqueda.
    • Anti-spam. Mediante el uso de etiquetas.
    • Anti-virus. Para la detección de software malicioso.
    • Genética. Por ejemplo, en la clasificación de secuencias de ADN.
    • Predicción y pronósticos. De clima, tráfico o para evitar fallos tecnológicos en equipos.
    • Comprensión de textos. Se aplica a resúmenes estructurados de noticias o comentarios sobre un tema específico.
    • Vehículos autónomos y robots.
    • Métodos de optimización más rápidos y flexibles. Se evalúa qué momento es el adecuado para una tarea concreta.
    • Análisis de imágenes de alta calidad.
    • Estudio de datos económicos. Para operar en el mercado de valores o evitar el fraude en transacciones.
    • Análisis de comportamiento de consumo y productividad. Para la identificación de clientes potenciales, prever qué empleados pueden ser más rentables, adaptar servicios a las necesidades del usuario…

    … Y en educación

    Evidentemente ayudaría enormemente en la predicción de conductas, detección de factores de riesgo, etc.

    Por tanto, las posibilidades irían desde el perfeccionamiento de un aprendizaje personalizado, el cual se iría adaptando a las necesidades del estudiante, según sus intereses, su estado de ánimo, la demanda de la sociedad… a la optimización de procesos como la corrección de trabajos y exámenes entre las tareas de los profesores.

    ¿Supondría una nueva redefinición del rol del profesor o quizás su extinción?

    Concluyendo

    Cuando aún estamos comenzando a sacarle provecho al Big Data y recién tonteando con la AI, el abanico se abre para ofrecernos una poderosa herramienta que puede romper los principios de nuestro ritmo de crecimiento abriéndonos las puertas a la archipredecida Singularidad tecnológica. Y digo yo, ¿estamos preparados para esto? ¿Esta nueva etapa podrá ayudarnos a encontrar las soluciones a los problemas de siempre (superpoblación, tercer mundo, crisis medioambiental…) o nos llevará a un destino aún más aterrador (véase Terminator)?

    Volviendo al refrán inicial… ¿Sabrá más la máquina por su acelerada capacidad de aprender o por su condición de máquina? 😉

     


    Enlaces de interés

     

     

    Imagen de cabecera: http://community.dynamics.com

  • eLearning y los Bots

    eLearning y los Bots

    [su_note note_color=»#d9d9d9″ text_color=»#000000″]

    MinimalAjo: – Buenos días OjúLearner, ¿qué deseas aprender hoy?

    OjúLearner: – Quiero saber cómo las golondrinas africanas migran llevando cocos hacia tierras más frías.

    MinimalAjo: –¿Prefieres aprender la dinámica de migraciones de las aves en general? Creo que es un contenido que se ajusta más a tu edad y conocimientos.-

    OjúLearner: – Perfecto, vamos a ello! Gracias Minimal Ajo.-

    MinimalAjo: –De nada, sabes que siempre intento tener lo mejor para ti.-

    [/su_note]

    Así podría comenzar un aprendizaje asistido por un Bot ( programa informático que imita el comportamiento humano) en un futuro no muy lejano y como resultado de la evolución de las aplicaciones que conocemos actualmente.

    Los Bots se están convirtiendo en una tendencia y prioridad para todas las empresas de creación de software más importantes del planeta: Facebook, Microsoft o Slacks han comenzado a incorporar bots en sus programas para que realicen rutinas o sugieran a los usuarios acciones con las que ahorrar tiempo y pasos para llegar a la información deseada.

    En esta década el software está experimentando una evolución sin precedentes. El desarrollo de APPs, el Big Data y la Inteligencia Artificial están propiciando una vertiginosa transformación de las aplicaciones y la programación tal y como la conocemos hoy. Incluso se habla de un cambio de paradigma en la forma de entender cómo se construyen los programas.

    Pero, ¿Qué es un bot exactamente?

    [su_pullquote align=»right»]Un bot es un programa informático que se “instala” en otro programa o sistema para actuar como si de un humano se tratase.[/su_pullquote]

    Muchos de nosotros los utilizamos día a día: los más conocidos son Siri de Apple, Cortana de Microsoft o Google Now que a través de preguntas realizadas por nosotros suguieren apps, contenido, acciones o recomendaciones en nuestros dispositivos. Otro ejemplo de bots son los jugadores de inteligencia artificial que incorporan los juegos(FIFA, Call of Duty, etc).

    [su_note note_color=»#bfad76″ text_color=»#000000″]Los bots han llegado  este año 2016 a través de los smartphones y las aplicaciones más famosas de mensajería. Parece ser que están dispuestos a quedarse y a ampliar sus funcionalidades y campos de aplicación en nuestra vida cotidiana.[/su_note]

    Están surgiendo muchos tipos de bots, y casi todos en el ámbito de la mensajería a través de los llamados Chat bots. Algunos generan automáticamente conversaciones (en FB Messenger, Slack o Telegram) basadas en las preferencias y contribuciones de la persona. Otros ayudan a simplificar procesos: ImageBot en Telegram busca la imagen que le dices y te la agrega al chat sin tener que ir a programas de terceros, buscarla, descargarla y adjuntarla. O incluso hay algunos que dando datos básicos como género, edad y preferencia sexual, te sugieren contactos afines al estilo de Tinder.

    Son una tendencia que junto con la inteligencia artificial y los nuevos algoritmos de programación están comenzando a dar frutos. Todavía les falta mucho por recorrer y mucho que depurar para no cometer errores tan evidentes como lo que le pasó al bot de Microsoft TAYque vertió comentarios racistas y xenófobos en twitter automáticamente.

    Mensaje generado automáticamente por TAY en contra del feminismo. Imagen extraída de Thehackernews.com

    ¿Qué posibilidades tienen los bots en eLearning?

    En estos momentos, la comunidad educativa está comenzando a hacerse eco. Aunque los desarrollos son escasos, hay algunos interesantes que se centran en asistentes conversacionales o chat bots para facilitar la rutinaria y voluminosa labor del tutor de responder mensajes en un LMS.

    Una de ellas es TutorGSI desarrollado por  la UPM, que consiste en un bot integrado en Moodle y que pretende contribuir a una mejora en la eficiencia  en la contestación de mensajes por parte de los tutores. Proyecto publicado en la Revista de Educación a Distancia.

    T-Bot es otra aplicación en la misma línea de asistente conversacional desarrollada por la Universidad de Vigo y que puede implementarse en Caroline y en Moodle. También han creado Q-Bot que evalúa y realiza el seguimiento automático de los alumnos durante el curso. Proyecto T-Bot.

    ¿Qué elementos debe tener un chat bot para triunfar en eLearning?

    En el sector del eLearning,  que para que los Bots sean una opción real y  lo más parecida a un asistente virtual de aprendizaje como HAL 9000, la supercomputadora de 2001 Odisea en el Espacio, se deben mejorar y consolidar estos tres aspectos:

    1.- Tratamiento mucho más eficaz del Big Data y todo lo que se genera en el aprendizaje. Para ello será determinante que estándares como el TinCanAPI se generalicen y se comiencen a crear patrones mucho más definidos de aprendizajes, preferencias y logros de los alumnos.

    2.- Desarrollo más eficaz de los algoritmos que generan la Inteligencia Artificial y que estos puedan integrar los datos que se generen con el Big Data y procesarlos para cada individuo. Para ello será clave que los LMS actuales se actualicen y consideren un replanteamiento mucho más abierto y flexible tendiendo a convertirse en plataformas más integradoras que contenedoras.

    3.- Tener otras funcionalidades que verdaderamente faciliten la interacción entre sistema y usuario en beneficio del aprendizaje. Pueden ser bots de asistencia tutorial (como los que hemos visto), de orientación laboral,  de itinerarios de aprendizaje o bots integrales que consigan atender a todas las demandas.

    Lo que está claro que la Inteligencia Artificial, el uso de robots para rutinas y algoritmos destinados a adivinar lo que deseamos hacer están haciendo realidad conceptos que hace unos años nos parecían de Ciencia Ficción y así nos lo mostraba el Cine. Así mismo, también el cine nos mostró la otra cara: cómo las máquinas comienzan a tomar decisiones que no benefician a los humanos, ¿se cumplirá también? Cuando menos es inquietante.

    [su_youtube_advanced url=»https://www.youtube.com/watch?v=jRNIRfojb9A» width=»420″ height=»340″]

    Referencias

    Bots: el enemigo que acabaría con las aplicaciones y la web
    ¿Qué son los Bots y por qué deberían importarte?