Estamos seguros de que en algún momento has escuchado el término Inteligencia Artificial, pero ¿sabes realmente qué es? En CloudLabs queremos contarte un poco sobre el concepto y los desarrollos que han surgido a partir de este. Especialmente, te explicaremos qué es el Machine Learning.

Comencemos definiendo la Inteligencia Artificial

Elementos que parecen salidos de una película de ciencia ficción: coches que se conducen solos, sugerencias de compras (personal shopper), asistentes que traducen rápidamente de un idioma a otro o asistentes de voz virtuales, son los alcances que ha tenido la Inteligencia Artificial (I.A) hoy en día.

Los pioneros de la Inteligencia Artificial soñaban, desde la década de los 50, con crear máquinas tan complejas que se pudieran aprender y asemejar a la inteligencia humana. Actualmente, la idea de construir y programar que emule, así sea de manera parcial, el funcionamiento de la mente humana sigue siendo lejana; sin embargo, se han visto grandes avances y acercamientos.

Entonces podemos decir que este avance tecnológico busca desarrollar y crear sistemas capaces de aprender como un ser humano. Es importante señalar que esta difiere del campo de la robótica, ya que se centra en imitar la forma de pensar y no en un sistema hardware humanoide que actúe físicamente como tal.

En este mundo moderno, altamente mediado por la tecnología, podemos encontrar la Inteligencia Artificial muchos objetos de nuestra cotidianidad. Por ejemplo, en los hogares encontramos la domótica; en nuestros celulares y computadores, los anuncios personalizados dentro de los buscadores y las redes sociales. . Una vez realizada esta breve explicación sobre lo que es la inteligencia artificial y algunas de sus aplicaciones, te contaremos sobre el Machine Learning.

Hablemos sobre Machine Learning

Como ya hemos mencionado, el Machine Learning, o también conocido como Aprendizaje Automático, es un elemento que pertenece al ámbito de la Inteligencia Artificial, donde un sistema mediante algoritmos tiene la capacidad de identificar patrones de datos masivos y elaborar predicciones. Es de esta manera como los computadores pueden realizar tareas específicas de forma autónoma.

Estos algoritmos se agrupan en tres categorías:

– Aprendizaje supervisado: consiste en un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que soportan la predicción y toma de decisiones. Un ejemplo de este algoritmo es el detector de spam, donde se categoriza un e-mail como spam dependiendo del historial de movimientos en correo.

 – Aprendizaje no supervisado: se centra en algoritmos que no cuentan con un conocimiento previo, con el objetivo de generar agrupaciones automáticas. Este tipo de algoritmo es muy utilizado en el marketing para crear campañas de publicidad altamente segmentadas.

– Aprendizaje por refuerzo: su propósito es que el algoritmo aprenda de su propia experiencia. Es decir, a través de un enfoque de ensayo y error se busca que el algoritmo tome la mejor decisión frente a distintas situaciones.  Por ejemplo, este algoritmo se usa para posibilitar el reconocimiento facial se emplea este algoritmo.

Este tipo de tecnología se emplea en industrias  que trabajan con una gran cantidad de datos, ya que les permite ser más eficientes al obtener una visión amplia de los datos, casi siempre en tiempo real .

Machine learning y educación

En el ámbito educativo, el machine learning ha resultado de suma importancia ya que, permite agilizar y facilitar el progreso de los estudiantes, y a su vez permite que la gestión de los docentes en relación al proceso de seguimiento, trazabilidad y evaluación sea más objetiva de acuerdo a las necesidades del ambiente educativo actual. Es por eso que se resaltan beneficios tanto para el docente como para el estudiante:

• Para los estudiantes posibilita la generación de procesos de autoformación, ya que podrán realizar actividades, resolver retos y realizar evaluaciones con herramientas tecnológicas que faciliten su proceso de aprendizaje.
• Para los docentes, permite la identificación de comportamientos y posibles soluciones a partir de la generación de predicciones que el sistema de machine learning genere, esto impactará el diseño de rutas de aprendizaje precisas de acuerdo al nivel educativo o nivel de desempeño de sus estudiantes, haciendo que el proceso de aprender se potencialice.

Esta tendencia tecnológica ya hace parte de los procesos educativos de la modernidad, se convierte en un referente para entender las dinámicas de aprendizaje de hoy. Desde CloudLabs venimos realizando avances en el desarrollo de nuevas características asociadas a la inteligencia artificial para generar mayores recursos a los docentes que permitan evaluaciones precisas y objetivas, que den no solo cuenta del avance del estudiante, sino que permita identificar los niveles educativos de los estudiantes, la mejor ruta para aprender en pro del desarrollo de competencias científicas propias de los jóvenes de está nueva era.