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Comunicación, inteligencia y algoritmos: Eduardo Sáenz de Cabezón se presentó en el EMCI 2024

Comunicación, inteligencia y algoritmos: Eduardo Sáenz de Cabezón se presentó en el EMCI 2024

El matemático y docente español Eduardo Sáenz de Cabezón pasó por San Francisco, Córdoba, Argentina para dar una serie de charlas en el encuentro EMCI 2024 (Educación Matemática en Carreras de Ingeniería), realizado en la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) Facultad Regional San Francisco.

El miércoles 15, el profesor de Lenguaje y Sistemas Informáticos de la Universidad de La Rioja brindó una charla al público general, pero dirigida especialmente a los maestros. La misma trató, entre otras cosas, sobre los métodos que aplica en su enseñanza y la distinción entre el aprendizaje humano y el aprendizaje de las tecnologías de la información.

En la mañana del jueves 16, Eduardo se tomó un descanso para responder algunas preguntas a Radio Estación.

En tu primera charla, dirigida a los maestros, una de tus tesis era que lo más importante a la hora de enseñar era conocer al estudiante ¿Qué has podido llegar a conocer de tu público en Argentina y San Francisco?

«Dije que uno de los pilares importantes a la hora de comunicar es conocer a quien tienes enfrente, o tratar de conocerle. Pero, sobre todo, conocer la materia de la que vas a hablar y también las formas de comunicar. En cuanto a la sala que tendremos esta tarde, pues sí, me he podido dar un poquito de vuelta por San Francisco, he podido conocer a la gente de la universidad, veo el tipo de ciudad que puede ser, me hago un poco de idea de cuáles son los motores económicos de la ciudad, del tamaño. También la situación dentro del mapa, dentro de la orografía y de la geografía. Entonces, uno se hace una idea de cómo puede ser la vida. Me gusta tratar de conocer un poco el lugar adonde voy. Por supuesto que no se puede tener un conocimiento profundo en un día. Pero sí me da curiosidad. Y esta tarde, cuando vaya para allí, observaré un poco a las personas que están allá, si son más jóvenes, si son más mayores, y qué intereses pueden tener. Y el tema va a tener que ver con redes sociales, así que yo creo que ahí seguramente vamos a tener diálogo de nuestro comportamiento en estos ámbitos.»

En la misma charla, distinguías el “poder hacer” de la inteligencia artificial con el “saber hacer” de la inteligencia humana ¿No estás a gusto con el término “inteligencia artificial” para hablar del aprendizaje automático de los sistemas informáticos?

«Sí, me parece que es un término demasiado grueso. De primeras, es difícil definir inteligencia porque se refiere a algo que forma parte muy íntima de quiénes somos nosotros. Entonces, definirnos a nosotros mismos muchas veces no es fácil. Pero también me da la sensación de que la propia definición, o la propia palabra, dan un valor demasiado alto a las capacidades de las máquinas en cuanto a capacidad de pensamiento, capacidad de imaginación, etc. Dentro de la inteligencia humana, desde luego está la capacidad de iniciativa y la capacidad de invención. Eso, de momento, las máquinas no lo tienen. Son capaces de aprender en cierto modo de su entorno, pero es un aprendizaje muy limitado. Entonces, llamarlo inteligencia me parece que es sobrevalorarlo un poco.» expresó

Obviamente, el desarrollo de la inteligencia artificial tiene un impacto en los mercados laborales ¿Eso representa un problema? ¿O solo es algo a lo que nos tenemos que adaptar?

«Toda tecnología produce un impacto en el mercado laboral, porque modifica las formas de hacer y cambia los acentos en los lugares. Antes, a lo mejor no teníamos medios de comunicación como un transporte, tipo un autobús o un avión, y había más gente que trabajaba en el transporte de mercancías y alimentos, etc. Pues ahora tenemos un nuevo cambio tecnológico, una nueva aportación tecnológica que va a hacer que algunas tareas se puedan ver sustituidas, y se generen otras nuevas. Porque ahora mismo hay mucha gente que está trabajando en centros de datos, en programación informática, o en el pensamiento ético sobre la inteligencia artificial, y esos eran empleos que antes no existían. Sin embargo, habrá otros, a lo mejor tareas más mecánicas, que pueden ser sustituidas por máquinas, que lo son. Pero yo creo que llevamos ahí desde que la historia es historia. Por ejemplo, ahora hay muchos robots trabajando en una fábrica de automóviles. Hay muchas cosas que antes se hacían a mano y ahora se hacen mediante robots. Eso hace que haya menos trabajos en ese ámbito, y a lo mejor hay otros ámbitos en los que ha habido más. Habrá un cambio, puede ser.«

De tu exposición también rescaté que puede que ni siquiera un programador sepa exactamente lo que pasa en una red neuronal ¿Qué implicancias tiene eso?

«Es un tema de investigación muy serio. Porque, en el momento en que dejamos que el resultado de una red neuronal o de cualquier otro tipo de algoritmo de machine learning (aprendizaje automático) tome una decisión, si esa decisión tiene implicaciones sobre personas o sobre políticas, pues tiene que tener una justificación. Tenemos que saber por qué toma esas decisiones, y tiene que tener una trazabilidad. Porque una decisión puede suponer beneficios y perjuicios para las personas. Entonces, si no sabemos realmente qué es lo que ha hecho el algoritmo para tomar esa decisión, pues es difícil que esa trazabilidad, o que esa justificación, sea efectiva. Así que uno de los temas más grandes en investigación ahora mismo en inteligencia artificial es lo que se llama la inteligencia artificial explicable, que quiere decir precisamente eso, tratar de explicar cómo ha sido el mecanismo de toma de decisión de un programa informático, de una red neuronal o de otro tipo de algoritmo de machine learning. Ahora mismo sí tiene implicancias. Porque, por ejemplo, hay leyes en la Unión Europea que no te permiten tomar una decisión mediante un algoritmo si no eres capaz de explicar qué hace ese algoritmo.»

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