«-Pero no eres esclavo. Eres un buen robot, un robot genial, por lo que me han dicho, capaz de expresiones artísticas sin parangón. ¿Qué más podrías hacer si fueras libre?
-Quizá no pudiera hacer más de lo que hago ahora, señoría, pero lo haría con mayor alegría. Creo que sólo alguien que desea la libertad puede ser libre. Yo deseo la libertad.»
El hombre bicentenario
Isaac Asimov
Antes etiquetábamos nuestras fotos en Facebook sin más ayuda que la 
humana, ahora Facebook nos sugiere las etiquetas. No es que existan miles de personas espiando nuestras fotos, pendientes de en cual aparecen nuestros amigos y nosotros: sólo son algoritmos que han “aprendido” a reconocernos (conozco de primera mano un caso en el que el algoritmo se “confunde” cuando se trata de gemelos tal como se confundiría un humano). Y esto es sólo un ejemplo del desarrollo actual de los algoritmos que buscan replicar acciones eminentemente humanas; muy incipientes todavía, y que a las cuales, los grandes imperios tecnológicos les han sacado provecho funcional y económico. Google ha ido mejorando su traductor, para que no traduzca de manera literal de un lenguaje a otro, utilizando las expresiones más adecuadas; éste es un ejemplo nimio comparado con lo que ha hecho China, al crear el sistema de vigilancia más avanzado del mundo, con 170 millones de cámaras, y que permite encontrar a una persona en aproximadamente 7 minutos; nuevamente, no se trata sólo de personas observando, sino de algoritmos matemáticos y computacionales, que usando la fuerza bruta de los cálculos y de la inteligencia artificial, pueden estudiar miles de rostros en un poco tiempo, hasta encontrar el más parecido al buscado; incluso la policía China ya está dotada de gafas que pueden buscar tus antecedentes judiciales en una gran base de datos.
Bueno, pero también hablaba de Google y de su traductor, como un ejemplo muy básico; obviamente estos gigantes tecnológicos junto a Tesla, Facebook, NVIDIA y otros están creando sendos usos de la inteligencia artificial como vehículos que se manejen solos, o chats robots que poco a poco vayan imitando una conversación humana, hasta el punto que logren engañarnos, y no sepamos distinguir si estamos hablando con un robot o con una persona (situación conocida como el Test de Türing); esto por sólo citar algunos ejemplos.
Los algoritmos de inteligencia artificial se nos están metiendo por todas partes; muchos de ellos deciden muchas situaciones en nuestra vida, como la posibilidad de obtener un trabajo. Si el uso de dichos algoritmos es el adecuado o no, si son sesgados, si son justos o no, da para un buen debate; sin embargo que dichas tecnologías, usadas adecuadamente están dando importantes beneficios a las industrias, es cierto.
¿Y la educación qué?
Para nadie es un secreto que mientras la sociedad y la tecnología avanzan a 
pasos agigantados para tratar de mejorar sus métodos de producción y facilitarse el trasegar diario, la educación sigue rezagada en esa adaptación. ¿Se usan los algoritmos de inteligencia artificial en la educación? La respuesta es, aún no. Hace algunos años se están empezando a crear algunas técnicas estadísticas que pueden ser el inicio de la aplicación de la inteligencia artificial a la educación. Las máquinas están a muchísimos años de adquirir conciencia (de hecho Rodolfo Llinás afirma que es imposible, ya que para que la conciencia surja, se necesita material orgánico y algo semejante manifiesta Roger Penrose en su libro La nueva mente del emperador), por tanto los docentes no vamos a ser reemplazados por las máquinas hasta dentro de mucho; pero en muchas ocasiones con hasta 10 grupos de 30 o 40 estudiantes cada uno, una ayuda tecnológica, medianamente “inteligente” jamás sobra.
En Canadá, en el año 2011 se llevó a cabo la primera conferencia sobre analíticas de aprendizaje y conocimiento, con una asistencia de unas 130 personas.
Pero ¿Qué son las analíticas de aprendizaje? Según el manual creado por la Sociedad de Investigación en Analíticas de Aprendizaje (SOLAR por sus siglas en inglés), las analíticas de aprendizaje buscan emplear la minería de datos, el aprendizaje de máquina, el procesamiento del lenguaje natural, y la interacción computador humano para proveer a los educadores y estudiantes, técnicas que puedan mejorar el proceso de enseñanza aprendizaje; es decir, así como Facebook tiene algoritmos que estudian nuestros “Me gusta” para recomendarnos publicaciones, las analíticas de aprendizaje estudian nuestras interacciones con una plataforma de educación virtual para recomendarnos mejores formas de aprendizaje.
En principio es bastante complejo. Si hay algo que nos caracterice a los profesores, es que uno de los factores que hace nuestra labor un arte, es el cómo enseñar algo; la forma en que le explicas un concepto a alguien, no necesariamente es igual a como se lo explicas a otra persona; un grupo no responde de igual manera a una metodología que como lo hace otro, y eso en ocasiones depende de muchísimos factores, que implican el estado de ánimo de los estudiantes, sus conceptos previos, y por qué no, hasta del clima!
Las analíticas de aprendizaje como principio de la aplicación de la inteligencia artificial a la educación buscan inicialmente, predecir qué estudiantes tienen más probabilidades de reprobar acorde con lo que ha ido realizando en la plataforma y generar una alerta al docente para que tome medidas adecuadas; otro de sus objetivos es crear aprendizajes adaptativos acorde con el ritmo de cada uno de los estudiantes que interactúan con una plataforma. En este sentido se han ido creando aplicaciones que van analizando los patrones de estudio, qué equivocaciones se cometen y qué es lo que más se dificulta aprender. Ejemplo de ello es Duolingo; una App para el aprendizaje de diferentes lenguajes; por otra parte se encuentra Khan Academy, un sitio web que se ocupa de la enseñanza de las matemáticas y la programación, en el cual puedes avanzar acorde a tu ritmo, mediante los retos que lento o rápido vayas superando; sin embargo las explicaciones las siguen realizando los humanos; en el caso de Khan Academy los tutoriales son videos creados por un grupo de colaboradores alrededor del mundo (y con el patrocinio de unos millones de dólares donados por la fundación Bill y Melinda Gates); el arte del cómo difícilmente lo dominarían las máquinas en una inteligencia artificial aún tan incipiente (sin demeritar lo que se ha logrado hasta el momento, sólo comparándolo con lo que se quisiera).
Yo mismo he trabajado en algunas clases la plataforma de Khan Academy para enseñar trigonometría, y va llevando poco a poco a los estudiantes a adquirir desde los conceptos más básicos, hasta algunos de nivel intermedio, con una interfaz gráfica muy agradable, aplicando también las teorías de gamificación, lo cual hace que a los estudiantes les parezca suficientemente entretenido.
A criterio personal apenas he venido entrando en el estudio de estas analíticas del aprendizaje; me ha parecido una apuesta interesante ¿Si la inteligencia artificial le ha servido a los grandes imperios de la tecnología por qué no mirar que puede ocurrir con nuestros salones de clase?
Si, lo sé, conozco de primera mano las dificultades tecnológicas que hay en 
nuestros colegios oficiales: conexiones a red deficientes, equipos de cómputo obsoletos, falta de presupuesto para adquirir nuevos, y otro montón de inconvenientes que son perfectamente predecibles mediante la ley de Murphy; igual, hay que empezar a trabajarlos con lo que se tenga, aprender, leer sobre el tema, nunca para de aprender, mantenernos hambrientos, como lo manifestaba Steve Jobs; a lo mejor podremos crear en un futuro asistentes robóticos para nuestras clases, tan interesantes y amables como el que describe Isaac Asimov, en su hombre bicentenario.