Inteligencia artificial, robótica, historia y algo más.

9/9/19

El mito de la Educación y la Revolución Industrial

Sea cual sea el problema, la solución siempre será la educación. Dicho de otro modo, desde las conversaciones de barra de bar hasta juntas directivas de grandes empresas, a la hora de intentar aportar alternativas sobre cómo arreglar el mundo, irremediablemente las ideas y los participantes desembocarán en cambiar el sistema de educación. El cual es un terreno tremendamente resbaladizo.

Las quejas habituales son: ‘no aplican la creatividad’, ‘solo se enseña a memorizar exámenes’, ‘no se les obliga a trabajar en grupo’… y el último en incorporarse, ‘es el mismo método de enseñanza que el de la Revolución Industrial, donde se creaban alumnos con producción en cadena’.



Recordemos que la revolución Industrial es originaria del siglo XVIII. Y no, el mito de El modelo de educación basada en la fábrica no es más que eso. Un mito. Este artículo pretende arrojar luz sobre el origen de nuestro actual sistema educativo, imperante en prácticamente todo el mundo. Está basado en la enseñanza uniforme a todo el alumnado, estratificado en distintos niveles y construidos en función de la jerarquía del aprendizaje tradicional: matemáticas y ciencia en la cúspide, humanidades en el medio, y arte abajo.

Hasta el siglo XVIII los estados no comenzaron a hacerse con el control de la Educación. Desde la época de las antiguas civilizaciones hasta ese momento, la docencia y aprendizaje se desempeñaba en grupos informales, pero la mayoría de la población permanecía iletrada. La chispa que desató todo un nuevo paradigma en la Educación, se remonta a la Europa Napoleónica. Más concretamente, a la derrota que Prusia sufrió ante Napoleón en 1806 en la batalla de Jena. Tras esa derrota, los mandatarios prusianos llegaron a la conclusión de que sus soldados pensaban mucho por sí mismos en el campo de batalla, en lugar de acatar órdenes. El momento culmen de estos reclamos lo formuló el filósofo Johann Fichte en su discurso Directrices para la nación alemana, en el que pronunció la siguiente sentencia: ‘La educación debería proveer los instrumentos para destruir la voluntad’.

Por lo tanto, arropado por las corrientes de pensamiento de la época, que asumían al estado como un garante de la moral y el progreso, e ideas de Rousseau de emplear la educación para formar ciudadanos libres, Prusia se puso manos a la obra. Esta región ya contaba con un sistema pequeño de educación obligatoria puesto en marcha en 1763 por Federico El Grande, y que fue pionero en Europa. Sin embargo, tras la derrota de Jena, se exigieron reformas a este sistema.

Como consecuencia, Prusia comenzó a implantar un sistema educativo en 1807 que culminó en 1819, bajo un halo de enfoque científico y la dirección de Wilhelm von Humboldt. El resultado final instruía a los alumnos sobre qué pensar, en qué momento y durante cuánto tiempo. Sin embargo, este sistema tenía trampa y era un sistema totalmente elitista y de control de pensamiento.

El sistema de educación prusiano se dividía en tres niveles: Akadamiensschulen, Realsschulen y Volksschulen. El primero se reservó para la élite económica y nobiliaria de la población, que correspondía a un 1% únicamente. Aquí, los alumnos aprendían a ser futuros mandatarios políticos, a pensar estratégicamente, aprendían historia, escribían y leían mucho y se hacían expertos en el arte de ordenar. A continuación, el siguiente nivel social, que abarcaba entre un 5 y 7,5% de la población, aprendía a ser ingenieros, arquitectos, médicos, abogados o cualquier otro servicio que los gestores políticos pudieran requerir. Finalmente, la inmensa mayoría de la población acudía al último nivel, a La Escuela del Pueblo, donde aprendían obediencia, cooperación, literatura básica y grandes éxitos históricos del Estado. (fuente).

Y lo mejor que le puede ocurrir a un sistema, es tener rápidos resultados. A pesar de que al avezado lector le será difícil establecer una relación causa-efecto clara, Prusia se cobró venganza ante Napoléon 8 años más tarde del episodio de Jena, nada más y nada menos que en la Batalla de Waterloo. No solo eso, sino que, según los mandatarios, la población más sumisa y disciplinada permitió vencer en la guerra Franco-Prusiana y lograr la reunificación de Alemania y llevó a Prusia a ser un ejército dominante hasta finales del siglo XIX.

El éxito del Sistema fue pronto ampliamente admirado por otros estados, debido principalmente a la reducción de la población iletrada y a su eficiencia, y el Sistema se expandió a países como Estados Unidos y Japón.

En resumen, no es cierto que el sistema de educación provenga del mundo industrial, sino más bien del militar. Y es ahora nuestra responsabilidad adaptar esta importante actividad a los nuevos tiempos.



Este artículo se publicó originalmente en la DYNA, revista de investigación que recomiendo visitar.
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5/9/19

¿Para qué necesitamos aerotaxis si ya existen los helicópteros?

En los últimos meses hemos vuelto a oír hablar de la promesa tecnológica de los aerotaxis urbanos. Fabricantes de todo el mundo han presentado distintas propuestas. Entre ellos, encontramos a Uber, Volocopter, Airbus, Lilium y la española Tecnalia.



Si el lector siente curiosidad puede encontrar en internet muchos más diseños de estos aerotaxis. Tras eso, comprobará que la tendencia consiste en crear vehículos muy semejantes a drones o multicópteros gigantes. Estos disponen de varios rotores, y algunos se parecen a naves de ciencia ficción, como la de Avatar.

Uber Elevate, en su página oficial, promete que el aerotaxi será el futuro de la movilidad urbana, y que permitirá desplazamientos rápidos desde las afueras de las ciudades hasta el centro. Nada distinto de lo que anuncian el resto de fabricantes.

Todo esto sigue sin aclarar a futuros usuarios e inquietos ingenieros por qué hay que diseñar aerotaxis si ya disponemos de helicópteros que cumplen esta misión.

Realicemos una breve comparativa entre ambos vehículos para ver las correspondientes ventajas de cada uno.


En primer lugar, los helicópteros son aparatos muy eficientes en su desplazamiento horizontal. La física demuestra que disponer de una nave con un único gran rotor requiere menos energía para desplazarse. Sin embargo, los vehículos multirrotores a los que se asemejan los aerotaxis, mejoran la eficiencia de los helicópteros en el ascenso vertical y en flotar en el aire, lo que en inglés se conoce como hover.

La incorporación de muchos pequeños rotores al aerotaxi le otorga seguridad. Si en pleno vuelo falla uno de los rotores, el resto podrá compensarlo para evitar un accidente catastrófico. El helicóptero tampoco tiene este problema: si falla su rotor principal, puede descender lentamente en el modo autogiro. La comparativa sigue en empate.

Otro motivo para que hoy no tengamos líneas regulares de helicópteros en las ciudades es el ruido que provocarían. Debido a que las palas de esta nave son muy largas, la velocidad que alcanzan en la punta es muy superior a la de los aspas de los vehículos tipo dron. Ese detalle es responsable de la gran generación de ruido de los helicópteros, que nos volvería locos en cualquier ciudad.

En cuanto a su manejo, el helicóptero no se limita a hacer girar su rotor, mientras que el drone, sí. El helicóptero realiza distintos movimientos con sus palas a través de sus dos controles: el cíclico y el colectivo. Estos movimientos permiten que el helicóptero pueda cambiar de dirección e inclinarse. Sin embargo, los vehículos tipo dron son mecánicamente más sencillos, ya que simplemente hacen girar sus hélices. Nada más. Por lo tanto, a pesar de que los controles del helicóptero son una tecnología muy madura, la simplicidad mecánica del diseño multirrotor del aerotaxi le hace ganar ventaja a este último.


El verdadero motivo tras su existencia

No hemos llegado aún a la que probablemente es la razón principal del diseño de los aerotaxis. Es una idea mucho más prosaica que cualquier motivo de diseño técnico. Los lectores quizás no se den cuenta, pero a la hora de consumir nuevos artículos tecnológicos valoran en grado sumo esta característica.

Es, ni más ni menos, que la presentación de formas estéticas futuristas y rompedoras genera novedad. Esta es una gran herramienta de marketing para atraer la atención del público y de potenciales inversores.

Si al fabricar una nueva generación de un coche solo variara su motor, sin actualizar la carrocería y apariencia, probablemente a los compradores les sedujera mucho menos su adquisición. Algo parecido ocurre con los teléfonos móviles, que no solo renuevan sus circuitos electrónicos.
Por todo ello, reutilizar los helicópteros como aerotaxis no resulta atractivo.

En cualquier caso, la mayoría de modelos aquí presentados aún son prototipos y están en fase de pruebas para refinar sus diseños. Solo los resultados de estos tests revelarán si el planteamiento elegido para estas naves es satisfactorio o no.

 

Este artículo se publicó originalmente en The Conversation, sitio web que os recomiendo visitar



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25/8/19

Lady Norman, una sufragista en patinete

En la época de la imagen y el montaje audiovisual en la que vivimos, ¿qué pensaría cualquier persona al ver la siguiente foto?


Fuente de la imagen


Usted no se equivoca: se trata del antepasado del patinete eléctrico, esos inventos que inundan hoy en día nuestras ciudades, ¡pero de 1916! Y la mujer que posa con él es Florence Norman (1883-1964), más conocida como Lady Norman.



Podéis seguir leyendo el artículo en la web de publicación orininal, MujeresConCiencia. Un blog sobre mujeres (a menudo olvidadas) que inspiraron y marcaron la historia de la Ciencia
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17/8/19

Boston Dynamics en los 80

A estas alturas, ya todo el mundo conoce a la empresa Boston Dynamics y sus vídeos de robots increíbles. No todo el mundo sabe muy bien hacia adónde se dirige esta compañía. Y va camino de convertirse en una empresa que provoca inquietud y risas a partes iguales.

Pero merece la pena recordar que toda gran idea tuvo un origen humilde, y es lo que pretendo recordar con este post de hoy. Corría el año 1980 y el fundador de esta empresa, Marc Raibert, era profesor en las prestigiosa universidad Carnegie Mellon. En ella, fundó el laboratorio Leg Lab, que podríamos traducir como el Laboratorio Pata, en referencia a las investigaciones que realizaban sobre cómo se obtenía el equilibrio con robots de una pata. Un ejemplo de estos orígenes se ve en el siguiente vídeo:




Experimentos así permiten ver lo que cuesta avanzar en desarrollos tecnológicos y que los grandes diseños no salen de la nada. O por lo menos, eso pretende el autor de estas líneas.

Por cierto, siempre me gusta recordar que estamos a años luz de un hipotético Skynet y que estos robots nos apunten con una metralleta conscientemente. Y prueba de ello es que uno de los últimos robots de Boston Dynamics, ese temible robot-perro, tuvo un pequeño incidente en una presentación:




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13/7/19

Los niños pequeños aprenden palabras igual que los perros. ¿Podrían hacerlo las máquinas?

Los algoritmos y procesos de inteligencia artificial (IA) han recibido un impulso muy grande en los últimos años. A ello han contribuido las grandes bases de datos, la potencia de los nuevos microprocesadores y la mayor comprensión del funcionamiento matemático.

Sin embargo, las técnicas que están más de moda, como el famoso deep-learning, ya están dando muestras de agotamiento. Además, cada vez más científicos defienden que hay que desarrollar nuevas herramientas. En palabras de Pedro Domingos, “llevamos empleando los mismos principios desde 1950”.

En los últimos años, la inspiración que ha hecho avanzar a la IA proviene de la neurociencia y la psicología. Hoy parece mentira, pero en su origen estas dos disciplinas iban de la mano. Sin embargo, según se fueron desarrollando y especializando, cada vez se separaron más y más.

Hoy es el día en que la combinación de ellas puede arrojar luz sobre nuevos algoritmos de IA. En el presente artículo, quiero demostrar un caso particular, entre muchos, de alianza entre disciplinas.

 

¿Cómo aprenden palabras nuevas los perros?

Estos animales emplean una técnica muy curiosa. Pensemos que en un experimento disponemos de tres objetos: los nombres de dos de ellos son conocidos por los canes (por ejemplo, pelota y peluche), y el del restante, no (zapatilla).

Si pedimos al perro que nos dé la zapatilla, ¿cómo distinguirá el objeto correcto? A modo de descarte, elegirá el cuerpo cuyo nombre desconoce. Si nuestra respuesta es positiva, en adelante él aprenderá que zapatilla es ese objeto de tela de colores y goma.




No es la única manera en la que los perros aprenden palabras nuevas. Los investigadores afirman que, en esta manera de aprender, los canes lo hacen impulsados por una confusión mental. Los psicólogos llaman a este fenómeno el principio de mutua exclusividad.

Nuestras mascotas no son las únicas que pueden manejar este principio. Se ha demostrado que los chimpancés y los niños pequeños también la emplean. En definitiva, se conoce desde hace mucho tiempo.

La opinión mayoritaria de los científicos es que, debido a la complejidad del cerebro humano, la mutua exclusividad no es el único mecanismo que interviene en el aprendizaje de palabras. Pero no hay ninguna duda sobre su existencia. Basta con ver a un niño para entender que no existe aún ninguna máquina parecida a la mente de esa criatura.

Ahora bien, ¿cómo trasladamos esta habilidad a los algoritmos de IA tradicionales? Las redes neuronales actualmente carecen de mutua exclusividad, y de muchas más características del aprendizaje humano.

Por ejemplo, estas herramientas funcionan muy mal para aprender ideas nuevas sin borrar las antiguas. Tampoco para elaborar generalizaciones (si sabes conducir un modelo de coche, sabrás conducir el resto de modelos).

Por esta razón, se está tendiendo a integrar las aportaciones provenientes de la neurociencia y psicología. No tenemos ninguna certeza de que lleguemos a imitar perfectamente todo el aprendizaje humano. Pero ese es el tipo de respuestas que persigue cualquier labor de investigación.



Este artículo se publicó originalmente en The Conversation, sitio web que os recomiendo visitar

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10/7/19

Qué difícil es predecir el futuro

Estas semanas están siendo de mucha actividad para el autor de este blog. Entre otras tareas, estoy leyendo sobre predicciones erróneas y la validez de los 'expertos' para hacer predicciones. Prometo contar las historias e ideas interesantes -para mí- que estoy encontrando. Pero de momento, hoy os dejo con una confesión de Wilbur Wright, uno de los precursores del primer vuelo.

Durante un importante discurso en el Aéroclub de France, la primera institución aeronáutica en el mundo, fundada en 1898, el mayor de los hermanos dijo:



Confieso que en 1901 le admití a Orville que durante 50 años el hombre no lograría volar.




Dos años más tarde, el 17 de diciembre de 1903, ellos mismos lo lograron.

Fíjense los lectores qué difícil es hacer predicciones, incluso de la gente que más sabe, como para acertar. ¿Harán los expertos mejores predicciones que los no-expertos?


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