La educación siempre ha sido fundamental para el desarrollo humano, pero a medida que avanzamos en nuestro conocimiento del cerebro, surgen nuevas oportunidades para optimizar el proceso de aprendizaje. La neuroeducación es un campo de investigación que nace con el propósito de entender cómo el funcionamiento del cerebro influye en la enseñanza y el aprendizaje.
La neuroeducación se basa en la idea de que el aprendizaje no solo ocurre en el aula, sino que también involucra procesos cognitivos y emocionales en el cerebro. Es un saber interdisciplinario que combina los conocimientos de la neurociencia, la psicología y la educación para comprender cómo se adquiere, procesa y retiene el conocimiento. Al comprender mejor cómo funciona el cerebro durante el aprendizaje, podemos diseñar estrategias y enfoques educativos más efectivos.
El ambiente educativo, las interacciones sociales, las emociones y las estrategias de enseñanza pueden influir en la estructura y el funcionamiento del cerebro
Esta disciplina se basa en la premisa de que el cerebro es maleable y tiene la capacidad de cambiar y adaptarse a nuevas experiencias y conocimientos. Esta propiedad, conocida como plasticidad cerebral, es especialmente relevante en el ámbito educativo. Los estudios han demostrado que el ambiente educativo, las interacciones sociales, las emociones y las estrategias de enseñanza pueden influir en la estructura y el funcionamiento del cerebro.
Los desafíos complejos son una de las mejores formas de expandir el potencial de esta característica cognitiva que nos distingue, y uno de esos desafíos es competir contra una inteligencia artificial (IA).
Desde finales de los años noventa se sabe que una IA puede ganar a un ser humano habilidoso; la derrota del campeón mundial de ajedrez, Garry Kaspárov, ante el ordenador Deep Blue de IBM marcó un hito en la historia de la IA, y más adelante, la aparición de AlphaGo dos décadas después, un algoritmo de DeepMind, despejó cualquier tipo de duda al ganar 4 a 1 al mejor jugador de go (el surcoreano Lee Sedol), uno de los juegos de mesa más complejos del mundo.
La IA busca replicar la plasticidad del cerebro humano
De hecho, uno de los rasgos más buscados por los desarrolladores de la IA es precisamente esta plasticidad que nos caracteriza. Los avances en el Deep Learning (aprendizaje profundo) en este campo han permitido crear sistemas informáticos que emulan los procesos de razonamiento y aprendizaje de la mente humana, simulando los millones de conexiones que existen entre las neuronas del cerebro.
La IA ya aprende sola a jugar sin necesidad de alimentarla con grabaciones de partidas entre humanos
Así, han salido a la luz varios programas que se adaptan al contexto del juego, y que son capaces de dominar en un par de horas un juego con tan solo compartirles las reglas correspondientes, como es el caso de AlphaZero (también desarrollado por DeepMind), que ha aprendido de forma autónoma a dominar el go, el ajedrez y el shogi.
El potencial de la IA con tecnología Deep Learning para el aprendizaje del ser humano
Por tanto, siendo este tipo de IA una réplica simplificada del cerebro humano, cabe señalar que bien podría ser una herramienta revolucionaria para mejorar nuestras competencias y habilidades. Según se cuenta, Lee Sedol nunca volvió a perder una partida de go después de haber competido contra AlphaGo, y ello se debe a que en esas cinco partidas pudo desafiar su propia forma de pensar, ya que la IA sigue patrones predefinidos y a menudo utiliza estrategias lógicas, lo que le obligó a salir de su zona de confort y a explorar nuevas formas de abordar el juego, con el pensamiento lateral y no lineal.
Del mismo modo, jugar contra una IA le permitió explorar nuevas perspectivas, dimensiones y posibilidades; en la partida se enfrentó a diferentes estilos de juego y estrategias, movimientos inesperados y planteamientos hasta entonces inéditos.
Aprendizaje adaptativo, mentalidad de crecimiento y aprendizaje práctico son algunos de los beneficios de jugar contra una IA
Las IA en los juegos de mesa son capaces de aprender y mejorar con cada partida. Pueden analizar las tácticas y los movimientos del oponente humano para ajustar sus estrategias y presentarle desafíos cada vez más complejos. Este proceso de aprendizaje adaptativo anima a ser más flexibles, a aprender de los errores y a mejorar nuestras estrategias desarrollando nuevas habilidades que nos mantengan competitivos.
Una vez que somos conscientes de que nuestro cerebro tiene la capacidad de adaptarse y cambiar gracias a la plasticidad cerebral que mencionamos anteriormente, podemos adoptar una mentalidad de crecimiento y estar abiertos a aprender nuevas estrategias, lo que nos permite aprovechar al máximo nuestras habilidades cognitivas.
Asimismo, una de las estrategias de aprendizaje más apoyadas hoy en día por investigaciones y resultados reales es el «Learning by Doing» (aprender haciendo). La practicidad que se exige en la actualidad en todo tipo de formaciones se puede cubrir perfectamente con actividades lúdicas o de gamificación que impliquen partidas contra programas de IA. La neuroeducación ha demostrado que el aprendizaje activo y práctico es más efectivo para el cerebro, y jugar contra estos algoritmos es una opción. Además, el contacto constante con las IA nos hace entender más su funcionamiento y su lógica, hasta que con el tiempo acabamos dominando su lenguaje y entendiendo el pensamiento computacional.
Competir en un juego contra una IA no solamente tiene beneficios para el aprendizaje, sino que también trae ventajas adicionales que mejoran nuestras soft skills (habilidades blandas), tales como la toma de decisiones rápidas, el razonamiento estratégico y la resolución de problemas complejos. Además, nos brinda la oportunidad de explorar nuevas formas de pensar y adaptarnos a un entorno digital en constante evolución.
La alianza entre neuroeducación y Deep Learning es inevitable
Así pues, la alianza entre neuroeducación y Deep Learning se hace inevitable, sobre todo si tenemos en cuenta que las IA como AlphaZero están basadas en redes neuronales profundas que permiten un razonamiento sofisticado y sendos algoritmos de búsqueda y razonamiento que son de propósito general o generalistas, es decir, creados para comprender múltiples juegos, igual que hace el cerebro humano. De esta forma, la IA deja de percibirse como una adversaria invencible, para pasar a ser una oportunidad para crecer y expandir las posibilidades del juego y nuestras capacidades.
Fuentes:
https://www.cerem.es/blog/el-deep-learning-la-tecnologia-del-futuro-en-la-inteligencia-artificial
