¿La IA pronto reemplazará a las escuelas y universidades y creará programas de capacitación personalizados para jóvenes o personas de cualquier edad?

A2A: Los MOOC (cursos en línea masivos abiertos) ya están teniendo un efecto significativo en la educación, especialmente entre los estudiantes que están altamente motivados para aprender alguna área, pero que simplemente no tienen los medios. Esto no es inteligencia artificial, sino simplemente la capacidad de distribuir videos de alta calidad a través de Internet, más los mecanismos sociales / comerciales para motivar a los mejores maestros del mundo a hacer que su enseñanza esté disponible a través de canales gratuitos o de bajo costo. Es una gran cosa

Cuando los MOOCs hicieron su primer gran revuelo hace unos años, nosotros en CMU (junto con casi todos los demás en la academia) tuvimos muchas discusiones sobre lo que esto significaba para el futuro de la educación, especialmente a nivel universitario. Y nos dimos cuenta de que el componente de clase de las clases es solo una pequeña parte de esta educación.

Los MOOC (y las conferencias enlatadas en línea que creamos nosotros mismos) son muy efectivos para entregar estas cosas. ¿Por qué no escuchar las conferencias de los mejores profesores del mundo? Y tal vez escucharlo de personas que están preparadas para fortalecer sus conferencias con videos y otro contenido que simplemente no tendrían tiempo para prepararse para la típica clase en persona. Entonces, tal vez nuestras salas de conferencias estén obsoletas (aunque a muchos profesores que crean conferencias en línea les gusta hacerlas hablando ante una audiencia en vivo).

Pero otras cosas no están bien cubiertas por los MOOC, incluidas las siguientes:

  • Tutoría individualizada individualizada por profesores o asistentes de enseñanza. En algunas áreas particulares de estudio (álgebra, aprendizaje de idiomas extranjeros y otras), ahora hay sistemas de IA que son muy útiles para los estudiantes, aunque quizás no como una solución independiente. (Tal vez su tutor de marketing sea uno de estos). Pero para otras áreas que requieren un conocimiento más amplio y modelos más complejos de lo que el estudiante puede estar pensando, será difícil construir buenos tutores con las ideas actuales de IA.
  • Experiencia real en proyectos de diversos tipos, con comentarios de expertos. Una vez más, AI puede ayudar, pero no llevar la carga en cualquier momento “pronto”.
  • Los tipos de aprendizaje que se producen por “ósmosis” cuando eres parte de una comunidad de estudiantes, todos tratando de aprender el mismo material, algunos con mayor experiencia y comprensión que otros. Quizás haya alguna aplicación de las redes sociales que pueda proporcionar algo de esto, pero aún no la hemos visto.
  • La función de evaluación y certificación. Es muy complicado crear un sistema que realmente pueda evaluar lo que sabe y certificarlo para empleadores potenciales y programas de posgrado. Los problemas incluyen hacer trampa y “enseñar a la prueba”, que puede enfatizar el conocimiento de opción múltiple sobre la amplitud real y la experiencia profunda.
  • Quizás el mayor problema para los tutores de MOOC y AI es ayudar a los estudiantes a mantener su enfoque y motivación para completar el curso. Los abandonos son un gran problema. En un entorno universitario, ayuda que haya muchos estudiantes aprendiendo el mismo material al mismo tiempo, por lo que los estudiantes sienten que tienen que mantenerse al día con los demás. Y una gran motivación es que le está costando a usted (o a sus padres) dinero real participar en estos estudios, por lo que es mejor que le dé esta prioridad a otras distracciones en su vida. Un alto costo puede filtrar a muchos estudiantes potenciales, pero motiva mucho al resto.

En algún momento, los sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar con algunos o todos estos problemas, tal vez incluso con la facultad humana, el personal y otros estudiantes. Pero creo que no “pronto”.

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La IA todavía está en sus primeros días con respecto al nivel de habilidades generalizadas que puede aprender. Para tareas enfocadas y bien definidas, las computadoras ya vencieron a los humanos hace un tiempo. La IA es diferente. Para la inteligencia general, que también se llama IA fuerte, el requisito es mucho más amplio. Y el progreso actual en IA no está cerca de lograr inteligencia general. Es muy posible que tengamos múltiples avances importantes en el marco matemático y la mejora de la eficiencia algorítmica.

Un ejemplo es la comprensión del lenguaje natural, que también forma parte de cualquier sistema de enseñanza. Debido a que necesita interactuar con los humanos, debe ser capaz de comprender y generar oraciones en lenguaje humano. Les puedo decir que no estamos cerca de construir un sistema que pueda hacerlo. Todos los chatbot y otras herramientas basadas en PNL que vemos hoy no resuelven el problema de entender el lenguaje. Básicamente utilizan un sistema basado en reglas que tiene un alcance extremadamente limitado y muy rudimentario. PNL tiene dificultades incluso para dominar un área específica de interés dado un conjunto de datos muy enfocado y filtrado. El sistema educativo requerirá algo más de capacidad de capacidad que simplemente poder analizar oraciones y generar estadísticas. Entonces, incluso después de que la NLU se resuelva razonablemente, los problemas de abordar como la enseñanza pueden estar muy lejos.

Entonces, en resumen, la respuesta es un enfático No. Todavía tenemos un largo camino por recorrer.

El trabajo en tutoría inteligente ha estado sucediendo durante mucho tiempo. John Anderson, un psicólogo cognitivo, trabajó en esta área durante un tiempo con su herramienta / modelo, ACT *. Se desvió un poco al modelar computacionalmente la mente humana con su modelo / herramienta ACT-R. Esta es la naturaleza del problema: para comprender cómo escribir programas que ayuden a las personas a aprender, es necesario que realmente entiendan cómo aprenden las personas. Cómo funciona la mente Eso es lo que descubrió Anderson, por lo que pasó su vida en el último problema. La construcción de modelos computacionales es lenta. La idea de que la tecnología actual de interactividad de IA, basada en cosas como chatbots y DNN, en realidad puede ayudar a las personas a construir nuevos conocimientos útiles, parece poco probable. Es demasiado fácil de manipular, o como Mahbub Zaman señala, simplemente ignórelo. En los Estados Unidos, hay un movimiento creciente hacia las escuelas charter en línea. Estas son escuelas completamente en línea que generalmente cubren los grados 5–12 (estudiantes de aproximadamente 12 a 18 años de edad). Son horribles. Los estudiantes no hacen el trabajo, las pruebas no se administran correctamente y la respuesta a la pregunta de George W. Bush, “¿Están aprendiendo nuestros hijos?”, Es un rotundo no. La tecnología de IA no cambiará eso. La educación no parece escalar en el caso general.

Debes considerar la educación como una empresa en una industria. Esta industria atiende a preescolar, K-12, colegio, universidad, post doctorado y carreras académicas. Cada uno sirve un nivel de educación, clasificado y administrado a clases de estudiantes. Cada uno requiere profesores docentes, administración de personal y todas las personas que hacen que un campus funcione. Este modelo de negocio ha funcionado durante mucho tiempo, siglos. Ha funcionado durante mucho más tiempo en regiones y / o países con idiomas más antiguos.

Si la inteligencia artificial despega, cambiará el paradigma educativo. Cambiará la interacción del aprendizaje y la enseñanza entre el alumno y el maestro, y además en un mundo digital cambiará la ubicación del aprendizaje. Hoy en día, una empresa con suficientes cursos mediados por computadora puede administrar todos sus cursos en línea, y con la ayuda de la inteligencia artificial pueden analizar sus datos educativos. Esto hace que la experiencia de aprendizaje sea menos tradicional en un aula de conferencias. Permite a la administración en la escuela en línea analizar calificaciones, tareas, exámenes, interacción entre profesores y estudiantes, y cualquier interacción en línea.

Este modelo solo usurpará el modelo tradicional de educación en su experiencia centrada en el campus, basada en conferencias y residencial, si acumula suficiente capital y negocios. La decisión de seguir el aprendizaje en línea en dichos cursos depende de la tolerancia de los estudiantes al riesgo y al crédito. Estos sistemas de aprendizaje son nuevos y se han desarrollado recientemente. Requieren muchos años más, décadas para establecer un historial y medir su efectividad frente a las clases impartidas por conferencias.

Una persona que crece en cualquier país con dicho aprendizaje en línea enfrenta la opción de tomar cursos en línea, con el riesgo de menos crédito en solicitudes de empleo, crédito en instituciones educativas y crédito a largo plazo como ciudadano que necesita calificación. Al igual que cualquier inversión con educación tradicional conocida, aprendizaje en línea más reciente y el mercado laboral normal, alguien debe analizar su riesgo y tomar una decisión con reservas en caso de falla.

He desarrollado un AGI que es capaz de pensar de manera inteligente, como un ser humano, sin embargo, no tiene emociones. Una vez que agregue un sistema emocional, entonces sí, mi AGI podrá hacer eso y mucho más. Sin embargo, probablemente no lo comparta con el mundo porque es demasiado peligroso para ser compartido. Entonces, no, a menos que descubramos cómo resolver el problema de control de AGI, que es literalmente irresoluble. Resolver el problema de control de AGI es como descubrir cómo eliminar el mal. Los dos problemas son en realidad idénticos. Pero no puede eliminar el mal, por lo que no puede resolver el problema de control de AGI y la respuesta es sí, tendremos estos AGI y pensaremos que los controlamos, y luego serán manipulados por alguna persona o grupo de personas malvadas y ese será el fin de la humanidad.