La comunitat científica està bolcada en el procés d’aprenentatge de les màquines, de com les màquines poden aprendre automàticament de si mateixes, el que es coneix com el «machine learning«. Quan parlem d’aprendre en aquest context, ens referim a la capacitat d’identificar patrons complexos en un mar de dades. En realitat, no és la màquina que realment aprèn, és un algoritme que revisa les dades i és capaç de predir comportaments futurs.

Sembla lògic estar ocupats en aquesta tasca, doncs en una societat en què la reducció de costos i l’eficiència s’han convertit en un factor clau, disposar de màquines o ordinadors que realitzen certes funcions és crucial.

Però, quins són els patrons d’activitat en què les màquines són millors que els humans? Principalment són tres: en aquelles accions que són repetitives, que suposen un treball especialitzat i que impliquin el maneig de dades. Quan hi ha treballs o accions en què coincideixen aquests tres factors, les màquines indubtablement són molt millors i més eficients que els humans. A més, un cop donades unes instruccions, compleixen amb les ordres cegament i no demanen cap remuneració.

Casualment, molts dels treballs que porta a terme una part important dels treballadors de la nostra societat, compleixen amb aquests tres requisits. Per tant, no és desgavellat pensar que aquesta nova revolució industrial suposarà una substitució de llocs de treball realitzats per màquines que faran la mateixa funció, però amb una major precisió, eficàcia, seguretat i a un menor cost. S’ha calculat que aquest efecte desbancarà del seu lloc de treball uns 75 milions de persones. Cal destacar que en l’última crisi de 2008 es van quedar sense feina uns 30 milions de treballadors.

No obstant això, no tot són males notícies. Aquest canvi de paradigma portarà amb si, tal com s’ha produït en altres revolucions industrials, un increment de llocs de treball que es calcula ocuparà uns 120 milions de persones. Llocs de treball que requeriran d’uns coneixements i habilitats diferents de les que tenen les màquines. I és en aquest punt on cal fer una reflexió sobre l’educació.

Actualment, i tot i que s’han fet importants avenços, el sistema educatiu i els seus paràmetres d’avaluació es basen en una proporció important en tres criteris: aprendre dades de memòria, realitzar exercicis repetitius, especialitzar-te en una cosa i complir ordres. Casualment les quatre coses per a les quals estan més ben preparades les màquines. El 2017, en les proves d’accés a una de les millors universitats asiàtiques, un robot ja va obtenir millor puntuació que el 80% dels alumnes que s’hi van presentar.

Cal fer una reflexió en el món educatiu, perquè no té sentit en un futur immediat seguir entrenant els joves per fer tasques que poden fer molt millor les màquines. Potser haurem d’entrenar els nostres joves en com aprendre a conviure amb màquines intel·ligents. Per a això, l’educació hauria de centrar-se en potenciar les característiques més humanes de les persones, les que són difícilment replicables en les màquines. La curiositat, l’esperit crític, la creativitat i la capacitat d’improvisar. Les màquines són capaces d’analitzar milions de dades i oferir respostes a problemes plantejats, però, qui planteja les preguntes i defineix els problemes? Està científicament demostrat que l’acció de pensar cansa, consumeix molta energia del nostre cos, per això hem de deixar a les màquines gran part d’aquesta tasca i centrar-nos en el que és específic de l’ésser humà.

Cada un de nosaltres té un talent, la funció principal de l’educació és descobrir aquest talent i potenciar-lo al màxim. Aquest talent podrà ser multiplicat per les capacitats que ens ofereixen les màquines. No obstant això, és fonamental aprofitar i potenciar que els éssers humans som sensibles a aspectes més transcendents com la bellesa, la veritat, la bondat i la justícia. Valors que, complementats per la creativitat, l’esperit crític i la curiositat, ens han de servir per construir un planeta més humà en un món ple de màquines.

David Martínez

Comparte esta publicación

Deja un comentario