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01 - IA y Scratch - Introducción a la IA

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Subido el 18 de marzo de 2025 por Ce40 madrid

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Bienvenidos a este módulo del curso de Scratch, donde vamos a ver cómo podemos integrar Scratch 00:00:01
e Inteligencia Artificial. Pero para hacerlo convenientemente, primero tenemos que hablar 00:00:24
un poco de lo que es la Inteligencia Artificial, los modelos del lenguaje y el Machine Learning. 00:00:28
Aunque lo vamos a hacer de una forma muy sencilla y superficial, vamos a hablar de un tema clave 00:00:33
en la sociedad actual y futura, como es la Inteligencia Artificial. Como docentes, cada 00:00:38
vez nos enfrentamos más a su presencia tanto en el entorno académico como en la vida cotidiana 00:00:43
y es fundamental comprender qué es, cómo funciona y qué implicaciones tiene, especialmente desde 00:00:48
una mirada crítica y ética. Así pues vamos a cubrir estos puntos empezando por qué es la 00:00:55
inteligencia artificial, seguiremos viendo qué es un modelo del lenguaje, luego cómo se entrena una 00:01:02
los riesgos de un mal entrenamiento y terminaremos viendo el problema del sesgo y comenzamos con la 00:01:07
pregunta que es la inteligencia artificial pues la inteligencia artificial no es otra cosa que 00:01:14
sistemas informáticos diseñados para realizar tareas que hasta hace poco sólo podían hacer 00:01:18
los seres humanos gracias a su inteligencia entre estas tareas se incluyen por ejemplo reconocer 00:01:23
imágenes mantener conversaciones resolver problemas o recomendar contenidos algunos 00:01:28
ejemplos prácticos son los asistentes virtuales, por ejemplo, como Siri o Alexa. También las 00:01:33
plataformas que nos sugieren películas, como Netflix o Disney+. Los chatbots de atención al 00:01:39
cliente son también otro ejemplo. En nuestro día a día, la IA está cada vez más presente. Incluso 00:01:45
en educación se está empezando a utilizar herramientas basadas en la IA para personalizar 00:01:51
aprendizajes o automatizar las correcciones. ¿Y qué es un modelo del lenguaje? Pues un modelo 00:01:55
del lenguaje es un tipo concreto de inteligencia artificial que trabaja con texto. Se entrena 00:02:02
con millones de palabras para aprender cómo se estructura el lenguaje, reconocer patrones 00:02:07
y generar respuestas coherentes. Siri o Alexa son unos ejemplos de lo que son modelos de 00:02:12
lenguaje avanzados. Cuando utilizamos una herramienta como ChatGPT no está pensando 00:02:18
ni está entendiendo como una persona, sino que está calculando cuál es la palabra más 00:02:23
probable que debería aparecer después de otra, basándose en las estadísticas de uso 00:02:27
del lenguaje que ha aprendido previamente. Su objetivo es predecir y construir textos 00:02:31
de manera coherente, aunque no comprende el contenido como lo haríamos nosotros. 00:02:37
El proceso de entrenamiento de una IA es complejo y se divide en varias fases. Empieza por una 00:02:42
recolección masiva de datos. Se recopilan textos, imágenes o sonidos de todas partes. 00:02:47
Se pueden escanear libros, escanear páginas web, también se puede mirar en redes sociales 00:02:53
o en cualquier otra fuente. Después hay un entrenamiento. El más común es lo que llamamos 00:02:58
entrenamiento supervisado. En este se le muestran ejemplos y se ajusta el modelo para que aprenda 00:03:03
a identificar cuáles patrones son los correctos. Y por último terminamos con un ajuste y una 00:03:08
validación. Se evalúa cómo responde la inteligencia artificial y se corrigen los errores para mejorar 00:03:14
su precisión. Este proceso requiere de enormes cantidades de recursos computacionales que 00:03:19
Normalmente están basados en unas CPUs especiales gráficas que se llaman GPUs y también en una cantidad enorme de tiempo. 00:03:24
Cuantos más y mejores datos se tengan, mejores serán los resultados del modelo. 00:03:31
Bien, ¿y cuáles son los riesgos de un mal entrenamiento? 00:03:38
Bueno, pues cuando una IA se entrena con datos que son incompletos o erróneos o sesgados, se puede incurrir en graves problemas. 00:03:41
Por ejemplo, en la desinformación. Se pueden generar textos falsos o erróneos que se difunden como si fueran ciertos. 00:03:50
Se puede caer en estereotipos y prejuicios, como reforzar ideas discriminatorias sin que nos demos cuenta. 00:03:56
También se pueden generar respuestas dañinas, se pueden dar consejos equivocados o peligrosos si no ha sido ajustada la IA convenientemente. 00:04:04
Por último, podemos caer en la manipulación, ya que si se hace un mal entrenamiento deliberado, se puede desembocar en una manipulación de las voluntades, intereses e intenciones de los usuarios de la IA. 00:04:12
La clave para reducir estos riesgos es trabajar con datos de calidad diversos y representativos y supervisar su comportamiento. 00:04:23
Y por último vamos a ver cuál es el problema del sesgo. 00:04:32
El sesgo aparece cuando los datos que se utilizan para entrenar a la IA contienen prejuicios o representaciones desiguales de la realidad. 00:04:35
Por ejemplo, si los textos usados para entrenar se repiten ciertos estereotipos que sean sexistas o racistas, 00:04:42
la IA puede reproducirlos, pensando que es lo más probable que nosotros buscamos encontrar como respuesta. 00:04:48
Si hay menos datos de ciertos colectivos o en ciertos idiomas, la inteligencia artificial puede responder de forma inexacta o discriminatoria hacia ellos. 00:04:55
Esto no ocurre porque la IA tenga intención, sino porque aprende de lo que le damos. 00:05:04
Por eso es fundamental revisar los datos, aplicar filtros éticos y ajustar constantemente los modelos para evitar consecuencias negativas. 00:05:10
Y por eso es tan peligroso que las IA aprendan por sí solas buscando datos por internet, donde la calidad de la información y su reputación es algo que muchas veces deja que desear. 00:05:16
Como conclusión, veremos que la IA es una herramienta cada vez más potente y presente en nuestra sociedad. Puede ayudarnos en muchos ámbitos, incluso el educativo, pero no debemos perder de vista que tiene limitaciones y riesgos. 00:05:33
Como docentes nuestra labor no es solo entender cómo funciona sino también enseñar a nuestros alumnos a utilizarla de una forma crítica, ética y responsable. Es necesario que promovamos una reflexión sobre qué datos usamos, qué decisiones tomamos con ayuda de la IA y cómo evitar perpetuar desigualdades a través de la tecnología. 00:05:44
Con esto terminamos este módulo y en el siguiente módulo vamos a repasar cómo vamos a poder entrenar una inteligencia artificial y cómo vamos a poder integrar esto con Scratch. 00:06:02
Hasta luego. 00:06:14
Etiquetas:
Código Escuela 4.0_M
Subido por:
Ce40 madrid
Licencia:
Reconocimiento - Compartir igual
Visualizaciones:
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Fecha:
18 de marzo de 2025 - 13:19
Visibilidad:
Público
Centro:
C RECURSOS Código Escuela 4.0
Duración:
06′ 32″
Relación de aspecto:
1.78:1
Resolución:
1920x1080 píxeles
Tamaño:
40.97 MBytes

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