En este bloque de contenidos vamos a trabajar la Inteligencia Artificial con la herramienta Machine Learning for Kids, aplicada al lenguaje de programación visual Scratch.
En primer lugar nos toca entender qué es exactamente la IA, en qué consiste, qué diferencias tiene con la computación tradicional y qué aplicaciones o usos podemos darle en nuestro entorno real.
Video 1: Computación tradicional. Uso de condicionales para ejecutar instrucciones coincidentes exactamente con la cadena alfanumérica utilizada
Video 2: Computación tradicional. Límite de la estrategia de comparación de frases con listas con cadenas alfanuméricas.
Video 3: Cómo incorporar IA en nuestros proyectos de Scratch.
Es necesario implementar la aplicación Machine Learning for Kids (ML) con Scratch integrado para programar nuestro Asistente Virtual. Vamos a ver qué realiza exactamente este programa de Aprendizaje Automático (ML) desarrollado por IBM. En resumen se trataría de 3 pasos:
- Fase de alimentación: en esta primera parte lo que tendríamos que hacer es agregar ejemplos de cosas que queramos que la computadora reconozca/identifique automáticamente.
- Fase de entrenamiento (aprendizaje y prueba): A continuación usaremos los ejemplos para entrenar la computadora y que así aprenda a reconocer este tipo de objetos (texto/imágenes/números) automáticamente.
- Fase de programación: Por último crearemos un juego/aplicación en Scratch que use la habilidad de la computadora para reconocerlos. Es decir, usaremos el modelo de aprendizaje automático que hemos entrenado para crear un juego o una aplicación en Scratch o Python.
NOTA ACLARATORIA: Cómo programar con MLFK & Scratch.
Para poder utilizar la aplicación de MLFK de Aprendizaje Automático es importante comprender que únicamente podremos programar con estos bloques visuales dentro de la Url de MLFK y no exportar esos bloques y llevarlos a nuestra cuenta habitual de Scratch.
Lo que sí podremos hacer es primero programar el entorno donde queremos aplicar el Aprendizaje Automático en nuestra habitual cuenta de Scratch, una vez realizado este programa lo descargamos en nuestro equipo con la extensión .sb3 (para hacer esto en Scratch: Menú principal > Archivo > Guardar en tu ordenador). Una vez tengamos el programa descargado entonces sí podremos subirlo al Scratch que hay alojado dentro de MLFK (para hacer esto en MLFK: Menú principal > Archivo > Cargar desde tu ordenador).
Para poder seguir trabajando con nuestro proyecto en otro momento lo mejor es descargar en tu equipo el archivo .sb3 realizado en MLFK (es decir con los bloques de Aprendizaje Automático), -para hacer esto en MLFK: Menú principal > Archivo > Guardar en tu ordenador-, y en el próximo momento que nos pongamos a programar cargarlo en el Scratch que se abre dentro de la aplicación MLFK al entrar a la sección CREA.
A continuación, un magnífico vídeo en el que se explica qué es Machine Learning (Aprendizaje Automático), el concepto básico para comprender en qué consiste la IA Inteligencia Artificial.
Esta herramienta (ML) ofrece una introducción al Aprendizaje Automático a través de experiencias prácticas para entrenar sistemas de aprendizaje automático y construir «cosas» con ellos, como por ejemplo asistentes virtuales que nos ayuden a realizar operaciones, procesos o acciones, lo que serían outputs, dando respuesta automática e inteligente a nuestras necesidades o requerimientos, introducidos como inputs.
A continuación os comparto un vídeo más desarrollado sobre ML en el que se exponen multitud de estupendos ejemplos.
Bonus Video: EJEMPLOS DE MACHINE LEARNING IMPLEMENTADO EN SCRATCH.
Video 4: Creando el Algoritmo de Aprendizaje Automático, la Fase de Entrenamiento.
Video 5: Fase de comprobación del grado de confianza.
Video 6: Cómo exportar el modelo de aprendizaje automático a Scratch 3.0
Video 7: Integrar el aprendizaje automático en nuestro proyecto de Scratch 3.0
Video 8: Resultado final
Flujograma o diagrama de flujo correspondiente:
3 EJEMPLOS BÁSICOS MUY BIEN EXPLICADOS:
AVISOS IMPORTANTES SOBRE MLFK:
- La aplicación de Scratch que se abre dentro del dominio de machinelearningforkids.co.uk no tiene la capacidad de guardar nuestros proyectos tal y como lo hace la plataforma original de Scratch. Por tanto debemos estar atentos de ello. Esto lo he explicado más arriba, en la NOTA ACLARATORIA.
- Al retomar nuestro proyecto el modelo de aprendizaje está desentrenado, es decir que aunque lo subamos al Scratch no funciona al no haber entrenado de nuevo nuestro algoritmo en la Fase II: Aprender & Probar. Por tanto lo primero que deberemos hacer es entrenar de nuevo nuestro modelo para luego programar con los bloques de Scratch en la Fase III: Crea.
DOCUMENTACIÓN RELEVANTE PARA DOCENTES:
EJEMPLO DE PROYECTO: AULA INTELIGENTE
PARA SABER MÁS
- Interesante entrevista a Nuria Oliver, ingeniera de Telecomunicaciones, doctora por el MIT, directora de Investigación en Ciencias de Datos de Vodafone y miembro de la Real Academia de Ingeniería. Entre los minutos 12:18 y 26:03.
- Material elaborado por la Fundación Telefónica con motivo de su exposición «Más allá de 2001: odiseas de la inteligencia». Descarga aquí la Guía práctica para docentes. En esta exposición se toma como hilo conductor la película ‘2001: Una odisea del espacio’ de Stanley Kubrick, para viajar por los orígenes, el presente y el futuro de la inteligencia humana y de uno de sus proyectos más ambiciosos: la Inteligencia Artificial.
Fuentes consultadas:
- Intef Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado.
- Machine Learning for Kids (realizado por Dale Lane de IBM).
- Fundación Telefónica
- Rtve
EDUCAR para el CAMBIO 