De la IA al Deep Learning: explicaciĆ³n fĆ”cil
Antes de hablar sobre quĆ© es Deep Learning y del peso o trascendencia que tiene en la educaciĆ³n, conviene aclarar algunos conceptos previos. Porque si no eres un gran entendido en estos temas, es normal que te resulte confuso distinguir todo lo que hay detrĆ”s de la inteligencia artificial, como el Machine Learning, el Deep Learning y las redes neuronales.
Para empezar, tienes que saber que la inteligencia artificial abarca muchas tĆ©cnicas y mĆ©todos que permiten a las mĆ”quinas realizar tareas āinteligentesā.
Dentro de su dominio, en una rama mĆ”s especĆfica, estĆ” el Machine Learning o Aprendizaje AutomĆ”tico, que se encarga de desarrollar los algoritmos que necesitan las mĆ”quinas para aprender de los datos. Y esto se consigue con diferentes tĆ©cnicas, como el aprendizaje supervisado (enseƱando con ejemplos), el aprendizaje no supervisado (encontrando patrones sin ayuda) y el aprendizaje por refuerzo (segĆŗn recompensas y castigos).
Uno de los avances mĆ”s importantes en el Ć”mbito del Machine Learning es un tipo de algoritmo con una arquitectura en capas: el Deep Learning o Aprendizaje Profundo. Este logra procesar datos de manera mucho mĆ”s compleja y precisa por medio de unas redes neuronales artificiales profundas, inspiradas en la estructura y funciĆ³n de las redes neuronales biolĆ³gicas.
Con el esquema mƔs claro, ya podemos hablar sobre Deep Learning.
ĀæQuĆ© es el Deep Learning o Aprendizaje Profundo?
Como adelantamos, el Deep Learning es una tecnologĆa de aprendizaje automĆ”tico que capacita a las computadoras para aprender a partir de datos mediante redes neuronales (similares a las de nuestro cerebro).
Hace poco, lanzamos un artĆculo sobre herramientas de generaciĆ³n de imĆ”genes con IA, en el que explicĆ”bamos cĆ³mo la IA puede transformar una simple descripciĆ³n de texto o prompt en una foto o ilustraciĆ³n a la carta.
Si no has tenido la oportunidad de leerlo, estas IA, cuando se les formula una peticiĆ³n, tiran de su conocimiento (adquirido de una gran cantidad de datos) para representar lo solicitado con cierta precisiĆ³n.
Pues bien, el proceso de ātransformarā, en este caso texto a imĆ”genes, es posible gracias al Deep Learning.
Piensa ahora en un ordenador lleno de herramientas, donde cada una tiene la misiĆ³n de aprender y crear. Una para traducir palabras en imĆ”genes, otra para interpretar voces, y muchĆsimas mĆ”s. PodrĆamos decir, quedĆ”ndonos sumamente cortos, que esas āherramientasā que operan por debajo son lo que conocemos por redes neuronales profundas.
El Deep Learning involucra el uso de estas redes, que son como capas o neuronas que trabajan conjuntamente para asimilar y decodificar datos complejos y abstractos.
ĀæCuĆ”ndo se usa Deep Learning y Machine Learning?
Tanto el Machine Learning como el Deep Learning son subcampos de la IA, pero difieren en la complejidad de los algoritmos y en la capacidad de trabajar con datos mƔs o menos complejos.
Por un lado, Machine Learning es adecuado cuando los datos son mĆ”s simples y sus caracterĆsticas se pueden definir o identificar con facilidad.
El Deep Learning, por su parte, se usa para datos muy complejos, en los que una red neuronal profunda aprende automĆ”ticamente a reconocer sus caracterĆsticas (como la detecciĆ³n de rostros en las imĆ”genes).
CĆ³mo funciona el Aprendizaje Profundo
Entender el funcionamiento del Aprendizaje Profundo en el reconocimiento de objetos tiene su aquel.
En esta ocasiĆ³n, en lugar de emplear ejemplos de Aprendizaje Profundo concretos, vamos a basarnos en una analogĆa mĆ”s familiar para explicar en quĆ© momento entra en acciĆ³n esta tecnologĆa. (MĆ”s adelante, presentamos ejemplos de Deep Learning reales).
Pongamos por caso que tratamos de enseƱar a un niƱo a reconocer la fruta:
Entrada de datos:
Lo primero que hacemos es llenar la mesa de frutas distintas.
Al principio, le exhibimos imĆ”genes de plĆ”tanos y le decimos āĀ”Esto es un plĆ”tano, es amarillo y tiene forma alargada!ā A su vez, hacemos lo mismo con melocotones, manzanas y otras variedades.
Con esta tarea, le estamos dando ejemplos āetiquetadosā de frutas para que aprenda a identificarlas.
Procesamiento de datos y respuesta:
Conforme le presentamos mƔs frutas, el niƱo empieza a apreciar sus singularidades (color, textura, tamaƱo) y los parecidos y diferencias entre unas y otras.
ĀæY quĆ© sucederĆa si le mostrĆ”ramos una fruta que nunca antes hubiese visto? Como consecuencia del adoctrinamiento y comprensiĆ³n interna forjada, el niƱo podrĆa hacer una suposiciĆ³n sobre quĆ© tipo de fruta es, incluso siendo una extraƱa.
Aclaraciones
El Machine Learning es el proceso de aprendizaje que lleva a cabo el niƱo para reconocer las frutas a medida que va viendo ejemplos etiquetados (imĆ”genes de frutas con su correspondiente etiqueta). A medida que el niƱo ve mĆ”s ejemplos, consigue identificar sus caracterĆsticas distintivas.
El Deep Learning es la tĆ©cnica que utiliza el niƱo para procesar los datos y extraer las caracterĆsticas relevantes. Las redes neuronales profundas son las encargadas de extraer las caracterĆsticas de las imĆ”genes de frutas que se utilizan posteriormente para identificar de cuĆ”l se trata.
Aplicaciones del Deep Learning
Las respuestas a los usuarios de Siri o Alexa, la detecciĆ³n de enfermedades mediante resonancias magnĆ©ticas, la predicciĆ³n de fenĆ³menos climĆ”ticos, el control del trĆ”fico, la detecciĆ³n de fraudesā¦ Todas estas aplicaciones del Deep Learning demuestran cĆ³mo su implementaciĆ³n contribuye, como poco, a mejorar nuestras vidas.
Es evidente que el Deep Learning es crucial en tecnologĆa, medicina, transporte, finanzas, agricultura y muchos otros campos. Y, por supuesto, tambiĆ©n en la educaciĆ³n.
Deep Learning: significado y potencial en educaciĆ³n
El Aprendizaje Profundo puede usarse para adaptar los cursos a las particularidades de cada estudiante. Es decir, configurar el contenido y la metodologĆa de enseƱanza en funciĆ³n de sus necesidades, habilidades y ritmos.
Por ejemplo, entregar material adicional o mƔs desafiante, o muy bƔsico, dependiendo del alumno.
En lo que respecta a la generaciĆ³n de los contenidos, pueden crearse numerosos recursos multiformato y audiovisuales, como resĆŗmenes, vĆdeos, audios, presentaciones y mĆ”s.
Por otra parte, ademĆ”s de tu plataforma elearning, existen alternativas externas de Deep Learning que pueden complementar la evaluaciĆ³n y el seguimiento de alumnos.
Sin ir mƔs lejos, una IA para crear cuestionarios y evaluar es capaz de ayudarte a personalizar la experiencia de aprendizaje, dar feedback a los alumnos y recopilar datos sobre su rendimiento. Y todo de forma exprƩs. Por tanto, no solo ganas margen de tiempo para actuar rƔpidamente en caso de detectar dificultades con el aprendizaje, sino tambiƩn para enfocarte en otras actividades mƔs significativas.
El papel del profesor
El rol y las funciones del profesor online hace tiempo que vienen evolucionando y enfocĆ”ndose mĆ”s en ser mentores, guĆas y facilitadores del aprendizaje. Aunque todavĆa queda trabajo.
Como profesor en lĆnea, podrĆ”s implementar el Deep Learning en el aula virtual una vez hayas entendido quĆ© es y por quĆ© la tecnologĆa consigue complementar y enriquecer tu labor.
A dĆa de hoy hay multitud de herramientas de IA con las que mejorar la evaluaciĆ³n y la interacciĆ³n, dar retroalimentaciĆ³n, detectar problemas de aprendizaje y crear contenidos de calidad.
Si lo estimas, estudia la plataforma y su capacidad para integrar la tecnologĆa Deep Learning, extrae datos con los que consigas estudiar el rendimiento y progreso de los alumnos y, con esa informaciĆ³n, trata de diseƱar el aprendizaje.
Aprendizaje Profundo: ejemplos
En el Ć”mbito de la educaciĆ³n en lĆnea, el Deep Learning ha encontrado aplicaciones fascinantes.
Un ejemplo es Duolingo, una plataforma para aprender idiomas que customiza los cursos de acuerdo a los requerimientos formativos de los usuarios.
A grandes rasgos, lo que hace es brindar una experiencia de aprendizaje mƔs personalizada, ajustando el contenido y la dificultad de los ejercicios mientras van avanzando.
En realidad, esto es posible porque evalĆŗa y recaba datos de los usuarios, como el tiempo que pasan en las lecciones, las respuestas correctas y fallidas, y el progreso en general, para adaptar los cursos al alumno con efectividad.
Otra instituciĆ³n que ha abrazado el Deep Learning es la Carnegie Mellon University.
En concreto, usan modelos de Aprendizaje Profundo para analizar las calificaciones, las respuestas a las preguntas y la participaciĆ³n en los foros. Luego, con esos datos, establecen sistemas de recomendaciĆ³n de contenido individualizado por alumno.