La directora de informática de Princeton, Jennifer Rexford, explica cómo la inteligencia artificial está destinada a cambiar no solo lo que enseñan los profesores, sino también cómo lo hacen.
El campo de la educación está buscando formas de responder al rápido impacto de la inteligencia artificial (IA) en todos los sectores y campos, incluido el suyo. En esta conversación con Jennifer Rexford, directora de ciencias de la computación en la Universidad de Princeton, explica cómo esto requiere no solo enfocarse en enseñar diferentes habilidades para preparar a los jóvenes de hoy para el trabajo en un mundo de IA sino también emplear a AI para adoptar nuevas formas de enseñanza. Ella también reitera un llamado común para incluir la diversidad de pensamiento en el desarrollo de la IA para utilizarla con éxito. Una transcripción editada de las observaciones de Rexford sigue.
Enseñanza de habilidades para un futuro de IA
Existe una gran ansiedad sobre los problemas de la fuerza laboral en la inteligencia artificial. Y se basan en preocupaciones más grandes y más prolongadas sobre la automatización y el efecto que tendrá en los trabajos .
Lo que es diferente de [avances previos que afectaron a la fuerza de trabajo] es que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial tienen un gran impacto en un conjunto completamente diferente de campos. Y, de manera bastante abrupta, esta confluencia de datos, mejor poder de cómputo y mejores algoritmos sucedió tan rápido que la transformación se está moviendo más rápido de lo que los gobiernos, las empresas y las instituciones educativas pueden reaccionar y adaptarse.
Si le das la vuelta a la pregunta y preguntas: "¿En qué no es buena la IA?", En otras palabras, "¿En qué son buenos los humanos? ¿Qué nos queda por hacer? ": Dos cosas que son más difíciles para la máquina son la creatividad y las habilidades sociales y la capacidad de percepción.
Para los roles que involucran la percepción social-el cuidado es un buen ejemplo-puedes automatizar algunos aspectos rutinarios, pero muchos otros aspectos realmente dependen de las habilidades sociales y la percepción que las máquinas no tienen.
En cuanto a la creatividad, las máquinas pueden comportarse de una manera que parezca creativa, como cuando hacen un movimiento inteligente en el juego de Go o el ajedrez, pero realmente nacen de la enumeración exhaustiva y la evaluación de los datos subyacentes. No nace de esa chispa de creatividad.
Y eso es un toque de atención para pensar no solo en el reciclaje sino también en la educación básica. La forma en que enseñamos hoy, incluso en el nivel K-6 o K-12, no pone suficiente énfasis en la creatividad y la percepción social, el diseño y el trabajo en equipo . Este es el tipo de cosas que van a importar mucho en el futuro y ya importan, mucho más rápido de lo que nos hemos adaptado.
Por qué la diversidad es vital para el éxito de AI
Ciertamente hay un problema significativo de subrepresentación en todas las áreas de STEM [ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas], y esto es más alto en informática que en algunas otras áreas y más alto en inteligencia artificial que en informática general. Entonces, la diversidad es definitivamente un problema importante. Y hay una gran escasez de personas capacitadas para hacer este trabajo . Hay un grito general de "Necesitamos más personas, por lo que realmente no podemos darnos el lujo de dejar el talento sobre la mesa".
Pero hay una segunda parte de esto: la tecnología que se está creando es tan importante en tantas líneas de trabajo y en tantas empresas que dejar a una gran parte de la población fuera de la conversación deja a estas personas sin efectividad en un montón de áreas en nuestro sociedad, no solo informática, sino en todas partes.
FUENTE
Esta entrada me pareció interesante por la comparación entre los nuevas herramientas generadas por la IA y las herramientas ordinarias, que concluye en que ambas tienes sus virtudes y aún la inteligencia artificial no puede sustituir los modelos actuales de enseñanza.
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