Desde 1921, cuando se exploró por primera vez el concepto de personas artificiales o robots y, posteriormente en 1956, cuando John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon y otros científicos presentaron el término "Inteligencia Artificial" (IA) en una conferencia para comprender el funcionamiento de la inteligencia humana, se marcaron los inicios de una era moderna en el tratamiento automatizado de la información. Esta nueva era se enmarcó en un contexto tecnológico y científico propicio para desarrollar máquinas y sistemas capaces de realizar tareas consideradas exclusivas de los humanos.
A pesar de las limitaciones y la pausa evidenciada en la evolución de la IA en los años 70, etapa conocida como el "Invierno de la IA", hoy en día muestra un crecimiento exponencial gracias a la Big Data, los modernos sistemas computacionales, las nubes y el incontrolable avance en las redes neuronales. Estas redes son actualizadas permanentemente y se alimentan de información obtenida de los seres humanos mediante una nueva forma de comunicación que ya no es exclusiva de los profesionales de la informática y sistemas. Esta comunicación ha evolucionado y se realiza mediante un lenguaje natural propio de los seres humanos, sin distinción de idiomas.
Quizá el hito más importante, o tal vez el más recordado de la evolución de la IA, ocurrió en 1997, cuando Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Este evento demostró que la Inteligencia Artificial supera a los humanos en múltiples tareas, aunque aún está lejos de alcanzar la inteligencia asociada a los sentimientos humanos. Pero su progreso es imparable.
En la actualidad, con la implementación de máquinas más potentes, el desarrollo de nuevos algoritmos y cambios significativos en el aprendizaje automático, se han generado nuevos desafíos para la humanidad. La enorme y creciente cantidad de información científica a la que se enfrentan los investigadores es prácticamente imposible de estudiar y analizar de manera exhaustiva. En este contexto, surge la IA como una poderosa herramienta y soporte para la comunidad académica, especialmente para las universidades.
ChatGPT, Claude y Bard son los modelos de lenguaje más utilizados en educación debido a que ofrecen una serie de recursos para la enseñanza y el aprendizaje. Aunque estas tres IA presentan particularidades que las hacen más efectivas en ciertos campos de aplicación, todas tienen un diseño que les permite interactuar naturalmente con los humanos y mantener conversaciones fluidas. Pueden responder preguntas sobre cualquier tema, elaborar resúmenes de temas fácticos, crear ejercicios, explicar conceptos complejos de forma simple, resolver problemas matemáticos, corregir redacciones, incluso personalizar lecciones de aprendizaje. Por ello, se resalta la importancia de saber seleccionar el modelo de lenguaje para una tarea determinada.
La Inteligencia Artificial debe ser considerada como una gran aliada y no como una potencial amenaza. Consecuentemente, la comunidad académica debe conocerla y utilizarla adecuadamente, identificando sus beneficios y riesgos. Su uso ético y responsable debe ser una respuesta a la regulación en las universidades, ya que define la integridad de docentes y estudiantes. A medida que la IA continúe perfeccionándose, cambiarán también las formas de aprender y enseñar. Las universidades que integren apropiadamente esta tecnología, muy probablemente obtendrán importantes beneficios académicos y una ventaja competitiva frente a las demás.
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