Es innegable que, poco a poco, los humanos nos estamos acostumbrando a tratar a las máquinas como seres sensibles y a hablar con ellos como amigos e incluso terapeutas. Tanto es así que los científicos de la NASA lloraron cuando se perdió uno de sus robots en Marte.
Aunque coloquialmente utilicemos la metáfora de que las máquinas “aprenden”, no podríamos decir que pueden llegar a pensar o sentir, se trata de una analogía. De lo contrario, estaríamos deformando conceptos.
La especulación sobre que los robots acabarán sustituyendo a los humanos en sus puestos de trabajo es cada vez mayor. Sin embargo, en el entorno educativo este reemplazo suscita dudas. ¿Pueden los robots sin sentimientos educar a niños en fase infantil? ¿Cuáles son las diferencias entre el aprendizaje humano y el robot? ¿Quién enseñará a interactuar con humanos? ¿Son los ordenadores mejores que nosotros?
Machine learning
A diario, los ordenadores acceden a millones de datos almacenados en su memoria y, consecuentemente, un algoritmo procesa dicha información. De esta forma, pueden establecer patrones, asociar ciertas instrucciones a los datos y ejecutar operaciones previamente programadas. Por eso, la disciplina de machine learning va todavía más allá.
El machine learning busca que el ordenador sea capaz no solo de ejecutar instrucciones sino de aprender nuevas instrucciones por sí mismo, de forma autónoma y sin que una persona intervenga. El aprendizaje autónomo de las máquinas es una de las bases de la inteligencia artificial.
Para ello, se utilizan varias clases de algoritmos como el aprendizaje supervisado, que consiste en introducir a la máquina muchos datos con sus clasificaciones, a modo de ejemplos, para que luego ella pueda generalizar y seguir clasificando información por su cuenta. Mientras, el aprendizaje no supervisado permite a los ordenadores mejorar sus predicciones con la experiencia. También existen los llamados algoritmos de aprendizaje por refuerzo donde optimiza su comportamiento cuando obtiene una «recompensa».
Estos sistemas imitan los modos de aprender de nuestro cerebro. De hecho, se enseña a aprender a las máquinas de forma parecida a cómo enseñamos a los niños: con repetición, niveles cada vez más difíciles y dejando que se equivoquen.
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