El MIT Enseña a los Niños Cómo Construir Modelos de IA

En un comunicado de prensa publicado hoy, el MIT presentó una nueva herramienta educativa desarrollada por los investigadores del MIT, Manuj y Shruti Dhariwal.

Su aplicación, Pequeños Modelos de Lenguaje, invita a los niños a explorar cómo funciona la IA al permitirles crear modelos simplificados y a pequeña escala. Este enfoque práctico proporciona una alternativa a las introducciones a la IA que a menudo son abstractas o basadas en conferencias, haciendo que los conceptos sean accesibles a través del aprendizaje interactivo.

El programa comienza utilizando un par de dados para introducir el pensamiento probabilístico, uno de los conceptos fundamentales detrás de los modelos de lenguaje (LLM). En la IA, el pensamiento probabilístico permite a un modelo predecir la próxima palabra más probable en una oración, teniendo en cuenta la incertidumbre y tomando decisiones basadas en probabilidades, señala MIT Review.

Al ajustar los dados para visualizar este proceso, los estudiantes pueden entender que la salida de un modelo no siempre es perfecta, sino que se basa en probabilidades. Con los Pequeños Modelos de Lenguaje, los niños pueden modificar cada lado del dado para representar diferentes variables y ajustar la probabilidad de que aparezca cada lado, imitando el proceso de toma de decisiones detrás de los modelos de IA.

Al hacerlo, los estudiantes pueden ver cómo las distintas condiciones conducen a diferentes resultados, contribuyendo a aclarar que los modelos de IA, al igual que su experimento con los dados, se basan en el razonamiento probabilístico en lugar de las reglas deterministas.

Además de ilustrar los fundamentos de la IA, el programa también aborda el sesgo en el aprendizaje automático. Los educadores pueden usar la herramienta para explicar cómo puede surgir el sesgo en la IA al hacer que los estudiantes asignen colores a cada cara de los dados para representar diferentes tonos de piel.

Inicialmente, los estudiantes podrían establecer la probabilidad de una mano blanca en un 100%—un escenario diseñado para reflejar un conjunto de datos desequilibrado que contiene solo imágenes de manos blancas. En respuesta, el modelo de IA genera solo manos blancas cuando se le pide.

Posteriormente, los estudiantes pueden ajustar las probabilidades para incluir una gama más diversa de tonos de piel, simulando un conjunto de datos equilibrado. Esto ayuda a demostrar cómo la diversidad de datos influye en los resultados de la IA y cómo se pueden mitigar los sesgos a través de una mejor representación de datos.

Esta característica es particularmente oportuna a medida que la ética de la IA y la transparencia se convierten en temas clave en la educación tecnológica. Al introducir a los niños a estos conceptos desde temprana edad, los Dhariwal esperan fomentar una generación de individuos expertos en tecnología que comprendan las fortalezas y limitaciones de la IA.

Emma Callow, diseñadora de experiencias de aprendizaje que colabora con las escuelas en la integración de nuevas tecnologías en los currículos, elogió el enfoque del programa. “Hay una verdadera falta de recursos y herramientas lúdicas que enseñen a los niños sobre la alfabetización de datos y sobre los conceptos de IA de manera creativa”, explicó Callow.

“Las escuelas están más preocupadas por la seguridad que por el potencial de utilizar la IA. Pero está avanzando en las escuelas, y la gente está comenzando a usarla de cierta forma. Existe un espacio para que la educación cambie”, agregó ella.

Little Language Models se lanzará en la plataforma de educación en línea de los Dhariwals, coco.build, a mediados de noviembre. El programa también se pondrá a prueba en varias escuelas durante el próximo mes, proporcionando a los educadores retroalimentación temprana y oportunidades de refinamiento, según lo señalado por MIT Review.