El siglo XXI no para de imponer grandes desafíos a la labor docente. Uno de los más recientes es el de introducir a sus estudiantes en el complejo campo de la inteligencia artificial sin que se sientan abrumados por la tecnología. ¿Cuáles son los fundamentos matemáticos de la IA? ¿Qué podemos hacer para facilitar su comprensión a los estudiantes? Andreas Matt, director de la organización sin fines de lucro IMAGINARY, lo sabe: enseñar inteligencia artificial a través de módulos interactivos que convierten complejas ecuaciones en juegos y actividades dinámicas que hacen que los estudiantes aprendan experimentando.
El matemático sugiere que, con las herramientas adecuadas, cualquier estudiante puede entender los principios básicos que conforman estos sistemas.
¿Por qué es importante enseñar inteligencia artificial?
La IA está presente en cada rincón de nuestras vidas: desde las recomendaciones que recibimos en plataformas de streaming hasta los asistentes virtuales que usamos en nuestros teléfonos móviles. Sin embargo, para muchos estudiantes, la IA sigue siendo una “caja negra”, un concepto misterioso y distante. Andreas Matt plantea la necesidad de abrir esa caja negra en el entorno educativo, desmitificando la IA y haciendo que los estudiantes participen activamente en su funcionamiento.
“Quiero mostrarles qué pasa dentro de esa caja negra, y enseñar la matemática detrás del aprendizaje automático”, explicó Matt. Para eso debemos dejar de ver la IA como algo inalcanzable. El matemático sugiere que, con las herramientas adecuadas, cualquier estudiante puede entender los principios básicos que conforman estos sistemas.
Matemáticas e IA: la base de todo
Una de las primeras lecciones que Matt busca transmitir a los docentes es la estrecha relación entre las matemáticas y la IA. La inteligencia artificial se sustenta en diversas ramas matemáticas, entre las que se encuentran el álgebra lineal, el cálculo y la estadística. Estos temas, aunque pueden parecer abstractos para algunos estudiantes, son esenciales para el funcionamiento de algoritmos como las redes neuronales, que imitan el comportamiento del cerebro humano para aprender de los datos.
“El álgebra lineal es esencial para el aprendizaje automático, especialmente en la manipulación de datos y el entrenamiento de modelos”, explicó Matt. A través de ejemplos sencillos y accesibles, el matemático mostró cómo conceptos como las matrices, la multiplicación de vectores y las probabilidades están presentes en cada capa de una red neuronal.
Pero lejos de abrumar a los estudiantes con teoría, la propuesta de Matt es hacerlo mediante la práctica. Los módulos interactivos que presentó permiten que los estudiantes experimenten con IA sin necesidad de entender todas las ecuaciones que hay detrás. De esta manera, pueden visualizar en tiempo real cómo funcionan los algoritmos y cómo pequeños cambios en los datos pueden tener un gran impacto en los resultados.
Módulos interactivos: aprendiendo a través del juego
Uno de los mayores aciertos de la propuesta de Matt es que convierte el aprendizaje de la IA en una experiencia lúdica. “Si tienen ganas, jueguen conmigo”, invitó a los asistentes mientras presentaba un módulo interactivo en el que los participantes podían dibujar números en sus teléfonos y ver cómo una red neuronal los reconocía.
Este módulo, llamado “Números neuronales”, es un claro ejemplo de cómo las redes neuronales aprenden a generalizar patrones. Los estudiantes pueden dibujar un número cualquiera y observar cómo la red lo reconoce, pero también cómo puede equivocarse al interpretar formas poco comunes o distorsionadas. Matt animó a los asistentes a experimentar: “Intenten dibujar un número que la red no reconozca. A veces es interesante ver cómo una máquina se equivoca donde un ser humano no lo haría”.
Además de números, Matt presentó otros módulos interactivos que involucran juegos educativos, donde los estudiantes pueden participar en desafíos matemáticos que simulan problemas reales que enfrentan los algoritmos de IA. Por ejemplo, un juego de piratas en el que los estudiantes deben encontrar un tesoro oculto en el fondo del mar, utilizando conceptos de descenso por gradiente, una técnica matemática clave en el ajuste de redes neuronales. Este tipo de actividades permiten que los estudiantes no solo aprendan teoría, sino que también experimenten los retos y procesos que enfrentan los sistemas de IA cuando buscan soluciones óptimas.
Para Matt, el uso de la IA en la educación no solo se trata de enseñar cómo funcionan los algoritmos, sino de hacer que los estudiantes se sientan parte del proceso.
Explorar vs. explotar: una lección de toma de decisiones
Uno de los conceptos más fascinantes que Matt introdujo durante su charla fue el dilema entre la exploración y la explotación, un principio clave en el aprendizaje por refuerzo. Este concepto, que también puede aplicarse a la vida cotidiana, se refiere a cómo las máquinas (y los humanos) deben decidir cuándo seguir probando nuevas soluciones (explorar) y cuándo utilizar una solución que ya saben que funciona (explotar).
Para enseñar este concepto, Matt utilizó el juego del tesoro escondido en el océano. A medida que el juego avanzaba, los participantes debían decidir si seguían explorando nuevas áreas o explotaban las zonas que ya habían mostrado buenos resultados. Este juego no solo ilustra el concepto de exploración y explotación, sino que también introduce a los estudiantes en la idea de cómo los algoritmos de IA aprenden a tomar decisiones.
Este enfoque práctico permite que los estudiantes comprendan cómo funciona el aprendizaje por refuerzo, una técnica de IA que se utiliza en aplicaciones tan diversas como los videojuegos y los coches autónomos. En lugar de aprender de datos preexistentes, el aprendizaje por refuerzo permite que las máquinas aprendan a través de la experiencia, tomando decisiones y recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones.
La importancia de las bases de datos y el sesgo en la IA
Otro aspecto fundamental que Andreas Matt abordó en su charla fue el problema del sesgo en la inteligencia artificial. A medida que los algoritmos de IA se entrenan en grandes volúmenes de datos, es fundamental que esos datos sean representativos y variados. Sin embargo, cuando las bases de datos son limitadas o están sesgadas, los algoritmos pueden aprender a tomar decisiones erróneas o discriminatorias.
Matt presentó un ejemplo claro: una red neuronal entrenada en los Estados Unidos podría tener dificultades para reconocer ciertos números si se entrenó con datos que no reflejan todas las variaciones culturales en la escritura. “Es interesante cómo los datos que usamos para entrenar las redes afectan los resultados. En Alemania, por ejemplo, dibujamos el número siete con una barra en el medio, pero en otros países eso no se hace”. Esta diferencia cultural, aunque pequeña, puede generar errores en el reconocimiento de números por parte de la IA.
Para enfrentar este problema, Matt aboga por el uso de bases de datos abiertas y colaborativas, que permitan a diferentes comunidades contribuir con sus propios datos y reducir así los sesgos. Este enfoque no solo mejora la precisión de los modelos de IA, sino que también democratiza el acceso a esta tecnología, evitando que el control de los datos quede en manos de unas pocas empresas.
IA para todos: herramientas accesibles para docentes y estudiantes
Uno de los mensajes más importantes de Andreas Matt es que la IA no tiene que ser un campo reservado para expertos en tecnología. A través de herramientas interactivas y módulos pedagógicos, como los que él mostró en su presentación, es posible hacer que estudiantes y docentes se acerquen a esta tecnología de manera accesible y divertida. Matt sugirió que los docentes integren estos módulos en sus clases, permitiendo que los estudiantes experimenten con IA desde una perspectiva práctica.
En su conferencia, Matt destacó el desarrollo de un curso online gratuito, diseñado para estudiantes y alojado en su plataforma Imaginary, que incluye estos módulos interactivos. El curso está disponible en varios idiomas y enseña los principios fundamentales de la IA a través de ejercicios y experimentos que los estudiantes pueden realizar por sí mismos.
Estos módulos, que incluyen ejemplos de redes neuronales, aprendizaje por refuerzo y experimentos de IA en música, ofrecen a los estudiantes la oportunidad de trabajar con tecnologías que se utilizan en el mundo real, pero en un entorno seguro y controlado. Los docentes, por su parte, pueden utilizar estos recursos para complementar su enseñanza, brindando a los estudiantes una experiencia de aprendizaje activa y participativa.
El futuro de la IA en la educación
El enfoque práctico y accesible de Andreas Matt deja claro que la inteligencia artificial no es solo el futuro de la tecnología, sino también de la educación. Al integrar módulos interactivos y juegos educativos en las aulas, los docentes pueden ayudar a los estudiantes a comprender mejor cómo funciona la IA, al mismo tiempo que desarrollan habilidades clave como el pensamiento crítico y la resolución de problemas.
Para Matt, el uso de la IA en la educación no solo se trata de enseñar cómo funcionan los algoritmos, sino de hacer que los estudiantes se sientan parte del proceso. “Estos módulos interactivos generan curiosidad y entusiasmo, no solo en los estudiantes, sino también en los docentes”, afirmó. En última instancia, la IA tiene el potencial de transformar no solo lo que enseñamos, sino también cómo lo hacemos, brindando a los estudiantes las herramientas para navegar un mundo cada vez más tecnológico.
La charla de Andreas Matt en Uruguay fue un recordatorio de que la educación puede, y debe, evolucionar junto con la tecnología. Con las herramientas adecuadas, los docentes tienen el poder de hacer que la inteligencia artificial deje de ser un misterio y se convierta en una experiencia educativa fascinante y accesible para todos.
